近期多項調查表明，AI的蜜月期正迅速接近尾聲。盡管2024年以試點項目和概念驗證演示為主，但到了2025年年中，對可衡量成果的壓力正不斷增大，即便CFO們對AI的興趣依然高漲。

根據畢馬威對300名美國金融高管的調查，投資者要求展示GenAI投資回報率的壓力顯著增加。對于90%的企業而言，在2025年第一季度，投資者壓力被視為“重要或非常重要”的展示ROI因素，這一比例較2024年第四季度的68%大幅上升，這表明市場對可衡量回報的需求強烈且不斷加劇。

同時，貝恩資本風險投資公司對50名CFO的調查顯示，79%的CFO計劃在今年增加AI預算，94%的CFO認為GenAI能至少為一項財務活動帶來巨大益處，這揭示了CFO們當前衡量AI價值的一個顯著模式：那些已采用GenAI工具的CFO報告稱，他們主要通過效率提升看到了初步回報。

“我們創建了一個自定義工作流程，自動化供應商識別流程，以快速準備日記賬分錄，”Fanatics Betting and Gaming的CFO安德烈亞·埃利斯(Andrea Ellis)表示，“這一過程過去在月末結賬時需要20小時，而現在每月僅需2小時。”

Mercury Financial的CFO杰森·懷廷(Jason Whiting)也認同這種對效率的關注：“總體而言，最大的好處在于提高了分析速度。GenAI并未取代任何東西，但它使我們的現有流程和人員變得更出色。”

但CFO們現在正超越簡單的時間節省，尋求更具戰略性的應用。

貝恩的數據顯示，CFO們對將AI應用于“歷代技術都未能解決的長期痛點”最為興奮。Flywire的CFO科斯明·皮蒂戈伊(Cosmin Pitigoi)解釋道：“基于大數據集進行趨勢預測已經存在很長時間，但問題始終在于模型解釋預測背后假設的能力。AI不僅能幫助預測，還能解釋哪些假設隨時間發生了變化。”

這些近期調查表明，CFO們正成為AI投資的主要把關者，然而，他們仍在開發必要的財務框架以正確評估這些投資，那些首先開發出穩健評估方法的人可能會獲得顯著的競爭優勢，那些未能做到的人可能會發現，他們對AI的熱情超出了他們衡量和管理回報的能力。

效率指標：AI價值的第一波捕捉

財務部門捕捉AI價值的第一波主要聚焦于效率指標，CFO們優先衡量那些能帶來即時回報的可量化時間和成本節省，這種對效率的關注代表了AI實施的易得成果——清晰、可量化的好處，易于追蹤并向利益相關者傳達。

硅谷金融科技公司Drip Capital在其貿易融資業務中實施AI的例子便體現了這一方法。據首席商務官卡爾·布格(Karl Boog)介紹，“到目前為止，我們已經將產能提升了30倍。”通過自動化文檔處理和利用大型語言模型(LLM)增強風險評估，該公司實現了70%的生產力提升，同時保持了對復雜決策的關鍵人工監督。

畢馬威的研究表明，這種方法在零售業等其他行業也很普遍，一家零售公司審計委員會主任指出，自動化如何提高了運營效率和ROI。隨著財務領導者尋求用切實的生產力改進來證明其AI投資的合理性，這種觀點在各行業中得到了共鳴。

這些效率提升直接轉化為底線收益。從保險到石油天然氣等各行業的公司報告稱，AI有助于識別流程低效之處，從而帶來顯著的企業成本節省和費用管理改善。

除了簡單的成本降低外，CFO們還在開發更復雜的效率指標來評估AI投資。這些指標包括比較AI實施前后時間線的完成時間比率、衡量資源支出減少的成本每筆交易分析，以及跟蹤團隊成員如何從手動數據處理轉向更高價值的分析工作的勞動力小時重新分配指標。

然而，領先的CFO們認識到，盡管效率指標為初始ROI計算提供了堅實基礎，但它們僅代表了AI潛在價值的開始。隨著財務領導者對衡量這些直接回報的信心增強，他們正在開發更全面的框架來捕捉AI的全部戰略價值——遠遠超越了早期采用階段所特有的效率計算。

超越效率：新的財務指標

隨著CFO們超越對AI驅動效率提升的初步迷戀，他們正在開發新的財務指標，以更全面地捕捉AI的業務影響。這種演變反映了AI投資方法的成熟，財務領導者正在采用更復雜的評估框架，以與更廣泛的業務目標保持一致。

調查顯示，主要ROI指標出現了顯著變化。盡管效率提升仍然重要，但我們看到生產力指標現在正超越純粹的盈利能力指標，成為2025年AI計劃的首要任務。這代表了CFO評估價值方式的根本性變化，聚焦于AI增強人類能力的潛力，而不僅僅是降低成本。

價值實現時間(TTV)正成為投資決策中的一個關鍵新指標。只有約三分之一的AI領導者預計能在六個月內評估ROI，因此在比較不同AI機會時，快速的價值實現時間成為了一個重要考量因素。這一指標將幫助CFO們優先選擇能快速帶來可衡量回報的項目，同時建立企業對更大規模AI計劃的信心。

數據質量測量將越來越多地納入評估框架，64%的領導者認為數據質量是他們面臨的最大AI挑戰。具有前瞻性的CFO們現在將數據準備情況評估和持續的數據質量指標納入其AI商業案例中，認識到即使是最有前景的AI應用，如果沒有高質量的數據輸入，也會失敗。

采用率指標也已成為AI評估的標準。財務領導者跟蹤AI工具在各部門中的使用速度和廣度，將其作為潛在價值實現的領先指標。這些指標有助于早期識別實施挑戰，并為是否需要額外培訓或系統修改的決策提供依據。

“最大的好處在于提高了分析速度，”Mercury Financial的杰森·懷廷指出。這一觀點代表了從簡單效率指標到更復雜價值評估的橋梁——認識到AI的價值往往不在于取代現有流程，而在于增強它們。

一些CFO正在實施全面的ROI公式，其中包含直接和間接收益(VAI咨詢公司)：

ROI = (凈收益 / 總成本)× 100

其中，凈收益等于直接財務收益加上估計的間接收益，再減去總投資成本。這種方法承認，AI的全部價值既包括可量化的節省，也包括無形的戰略優勢，如改進的決策質量和增強的客戶體驗。

對于AI實施更成熟的公司而言，這些新指標正日益標準化，并納入常規財務報告中。最先進的企業現在制作AI價值記分卡，跟蹤多個維度的表現，直接將AI系統輸出與業務成果和財務結果聯系起來。

隨著CFO們完善這些新財務指標，他們正在創造一個更細致的AI真正價值圖景——一個遠遠超越了早期采用階段所主導的簡單時間和成本節省的圖景。

攤銷時間線：重新調整投資視野

CFO們正在從根本上重新思考他們如何攤銷AI投資，開發出承認這些技術獨特特征的新方法。與具有可預測折舊計劃的傳統IT系統不同，AI投資往往產生隨著系統學習和改進而增加的回報。領先的財務高管現在從可持續競爭優勢的角度評估AI投資——詢問的不僅是“這將節省多少錢?”，還有“這將如何改變我們的市場地位?”。

“ROI與AI成熟度直接相關，”畢馬威指出，該公司發現61%的AI領導者報告的ROI高于預期，而初學者和實施者中只有33%。這種相關性正促使CFO們開發更復雜的攤銷模型，預期隨著AI部署的成熟，回報將加速增長。

建立準確攤銷時間線的困難仍然是AI采用的主要障礙。“不確定的ROI/難以制定商業案例”被33%的高管視為挑戰，特別是在AI實施的早期階段。這種不確定性導致了一種更為謹慎、分階段的投資方法。

為了應對這一挑戰，領先的財務團隊正在實施從試點到規模化的方法，以在全面部署前驗證ROI。這種方法使CFO們能夠收集準確的性能數據，完善他們的攤銷估計，并做出更明智的規模化決策。

預期回報的時間框架因AI實施類型而異顯著。專注于自動化的AI通常帶來更可預測的短期回報，而戰略應用，如改進的預測，可能具有更長、更不確定的回報期。進步的CFO們正在開發差異化的攤銷計劃，以反映這些變化，而不是采用一刀切的方法。

一些財務領導者正在采用滾動攤銷模型，根據實際性能數據每季度進行調整。這種方法承認了AI回報的動態性質，并允許對財務預測進行持續完善。而不是在開始時設定固定的攤銷計劃，這些模型將學習曲線和性能改進納入不斷演變的財務預測中。

一家娛樂公司實施了一個GenAI驅動的工具，該工具掃描財務動態，識別異常并自動生成面向高管的警報。雖然即時ROI來自效率提升，但CFO開發了一個攤銷模型，該模型還考慮了系統隨時間推移而增加的準確性及其在各種業務部門中的擴展應用。

許多CFO還在考慮AI投資如何有助于構建專有數據資產，這些資產隨時間推移而增值，而非貶值。與傳統技術投資隨時間老化而失去價值不同，AI系統及其相關的數據存儲往往因積累訓練數據和見解而變得更有價值。

這種對攤銷的演變方法代表了與傳統IT投資模型的顯著背離。通過開發更細致的時間線以反映AI的獨特特征，CFO們正在創建更好地捕捉這些投資真實經濟價值的財務框架，并支持更戰略性的資源分配。

戰略價值整合：將AI與股東回報聯系起來

具有前瞻性的CFO們正在超越運營指標，將AI投資納入更廣泛的創造股東價值框架中。這種轉變代表了財務高管評估AI方式的根本性演變——將其定位為不僅是一種節省成本的技術，還是一種推動企業增長和競爭差異化的戰略資產。

這種更為復雜的方法從股東價值的三個關鍵維度評估了AI的影響：收入加速、風險降低和戰略選擇性。每個維度都需要不同的指標和評估框架，從而構建出AI對企業價值貢獻的更全面圖景。

收入加速指標側重于AI如何通過改善客戶獲取、增加錢包份額和擴大市場覆蓋范圍來促進頂線增長。這些指標追蹤AI對銷售速度、轉化率、客戶終身價值和價格優化的影響——將算法能力直接與收入表現掛鉤。

風險降低框架評估AI如何提高預測準確性、改善情景規劃、加強欺詐檢測和優化資本分配。通過量化風險調整后的回報，首席財務官(CFO)可以展示AI投資如何降低收益波動性并提高業務彈性——這些因素直接影響估值倍數。

或許最重要的是，領先的首席財務官正在開發方法來評估戰略選擇性——即AI投資創造先前不存在的新業務可能性的能力。這種方法認識到，AI往往通過實現全新的商業模式或解鎖以前無法觸及的市場機會來交付其最重大的價值。

為了有效傳達這種戰略價值，財務領導者正在為不同的利益相關者創建新的報告機制。一些人正在建立全面的AI價值計分卡，將系統性能與實際業務成果聯系起來，同時納入預測未來財務表現的滯后指標(財務結果)和領先指標(運營改進)。

現在，高管儀表盤經常在傳統財務關鍵績效指標(KPI)旁邊展示AI相關指標，使AI對高級管理層更加可見。這些綜合視圖使高管能夠理解AI投資如何與戰略優先級和股東期望保持一致。

在向董事會和投資者溝通時，首席財務官正在開發結構化方法，突出即時財務回報和長期戰略優勢。這些框架沒有將AI視為一項專門的技術投資，而是將其定位為推動可持續競爭差異化的基本業務能力。

通過開發這些集成的戰略價值框架，首席財務官確保AI投資不僅根據其即時運營影響進行評估，還根據其對公司長期競爭地位和股東回報的貢獻進行評估。這種更為復雜的方法正迅速成為區分將AI視為戰術工具的公司與將其作為戰略資產利用的公司之間的關鍵差異點。

風險調整后回報：風險管理方程

隨著AI投資在規模和戰略重要性上的增長，首席財務官正在將越來越復雜的風險評估納入其財務評估中。這種演變反映了AI帶來的獨特挑戰——平衡前所未有的機遇與新型風險，而傳統財務模型往往無法捕捉這些風險。

AI投資的風險格局是多方面的，并且正在迅速演變。最近的調查顯示，對于82%的領導者來說，風險管理，特別是與數據隱私相關的管理，預計將成為2025年GenAI戰略面臨的最大挑戰。這一擔憂緊隨其后的是數據質量問題(64%)和對AI輸出信任度的問題(35%)。

有遠見的財務領導者正在開發全面的風險調整后回報框架，量化并整合這些不同的風險因素。這些框架沒有將風險視為一個二元的是非考慮因素，而是為不同的風險類別分配貨幣價值，并將它們直接納入投資回報率(ROI)計算中。

數據安全和隱私漏洞是主要關注點，57%的高管將其列為首要挑戰。首席財務官現在正在計算數據泄露或隱私違規可能帶來的財務暴露，并將這些成本納入其投資分析中。這包括估算潛在的監管罰款、訴訟費用、補救成本和聲譽損害。

監管合規是另一個重要的風險因素。隨著許多高管對確保遵守不斷變化的法規表示擔憂，財務評估越來越包括對監管適應的應急分配。一位航空航天公司的高管指出，“復雜的法規使我們難以實現AI就緒狀態”，突顯了監管不確定性如何使財務規劃復雜化。

除了這些外部風險外，首席財務官還在量化實施風險，如采用失敗、集成挑戰和技術性能問題。通過為這些情景分配概率加權成本，他們創建了更現實的預測，承認了AI部署中固有的不確定性。

某些AI技術的“黑箱”特性給風險評估帶來了獨特挑戰。隨著利益相關者越來越不愿意在不了解底層邏輯的情況下信任AI結果，首席財務官正在開發框架來評估透明度風險及其潛在的財務影響。這包括估算額外驗證程序、可解釋性工具和人工監督機制的成本。

一些公司正在采用從其他行業借鑒的正式風險調整方法。一種方法應用了修改后的加權平均資本成本(WACC)，其中納入了AI特定的風險溢價。其他方法則使用風險調整后的凈現值計算，明確考慮了不同AI應用的獨特不確定性概況。

交通運輸行業為這種不斷演變的評估方法提供了一個說明性例子。正如一位首席數據官所指出的，“從AI接收的數據需要人工驗證，這是我們忽略的一個重要步驟”。這一認識促使交通運輸行業的首席財務官將驗證成本直接納入其財務模型，而不是將其視為可選附加項。

通過將這些復雜的風險調整納入其財務評估中，首席財務官正在創建對AI真實經濟價值的更現實評估。這種方法支持了更自信的投資決策，并幫助企業在擴展其AI能力時保持適當的風險水平。

首席財務官的AI評估手冊：從實驗到企業價值

隨著AI從實驗性項目轉變為企業關鍵系統，首席財務官正在開發更嚴格、更全面的框架來評估這些投資。最成功的方法在嚴謹性和靈活性之間取得了平衡，既承認了AI的獨特特性，又將其融入了更廣泛的業務戰略中。

新興的首席財務官AI評估手冊包含幾個關鍵要素，這些要素將領導者與追隨者區分開來。

• 首先，實施多維ROI框架，捕捉效率提升和戰略價值創造。這些框架沒有專注于成本降低，而是將生產率提升、決策質量改進和競爭差異化納入整體價值評估中。
• 其次，采用與AI的演變性質相一致的階段性評估方法。領先的首席財務官為每個開發階段設定了明確的指標——從最初的試點到大規模部署——并為每個階段設定了適當的風險調整和預期回報。這種方法認識到，AI投資通常遵循J曲線，隨著系統的成熟和應用的擴展，價值會加速增長。
• 第三，將AI指標納入標準財務規劃和報告流程中。有遠見的財務領導者沒有將AI視為具有獨特評估標準的特殊類別，而是將AI性能指標納入常規預算審查、資本分配決策和投資者溝通中。這種規范化表明了AI從實驗性技術向核心業務能力的轉變。

最復雜的企業還在實施正式的治理結構，將AI投資直接與戰略目標連接起來。這些治理框架確保AI計劃與企業優先級保持一致，同時提供必要的監督以有效管理風險。通過建立對技術性能和業務成果的明確問責制，這些結構有助于防止許多早期采用者所面臨的AI能力與業務價值脫節的問題。

隨著投資者和董事會越來越嚴格地審視AI投資，首席財務官正在開發更透明的報告方法，清楚地傳達當前回報和未來潛力。這些報告通常包括標準化指標，跟蹤AI對運營效率、客戶體驗、員工生產力和戰略差異化的貢獻——提供了這些投資如何增強股東價值的全面視圖。

那些通過AI獲得競爭優勢的企業，其首席財務官已經成為AI轉型中的戰略合作伙伴。這些財務領導者與技術團隊和業務團隊緊密合作，識別高價值用例，建立適當的成功指標，并創建支持負責任創新同時保持適當風險管理的財務框架。

掌握這些新評估框架的首席財務官將推動下一波AI采用浪潮——這一浪潮的特點不是投機性實驗，而是對能夠提供可持續競爭優勢的能力進行有紀律的投資。隨著AI繼續改變商業模式和市場動態，這些財務框架對于企業成功將變得越來越重要。