AI投资陷“高投入零回报”困局，企业需理性评估

多数企业的AI预算都流向了成果易于量化的销售和市场部门，而像财务、采购等后端部门得到的投资较少。这是因为这些部门虽然能通过AI实现降本，但成果难以量化。

随着生成式AI技术的爆发，各行业普遍认识到AI是一个需要强大算力和技术迭代的辅助决策工具，它能有效降本增效。

企业在选择应用哪套AI系统时，面临一场隐形的成本较量：不投资怕落后，投资又怕没有效果。

北京合思信息技术有限公司的创始人兼CEO马春荃，在SaaS领域深耕11年，其创办的敏捷财务收支管理平台合思，如今为云海肴、蓝月亮、泡泡玛特等消费领域企业提供“财务场景+AI”的解决方案，也是科大讯飞、北森等科技企业背后的AI费控服务商。

过去四五年里，马春荃观察到，多数企业的AI预算流向了成果易量化的销售和市场部门，而财务、采购等后端部门得到的投资较少。这是因为这些部门虽然能真正通过AI实现降本，但成果难以量化。

审批报销流程加快，合规风险降低……这些成果或许不如“客服响应速度提升50%”那样震撼人心。

一位长期与企业CFO、CIO打交道的市场人士透露，营销等业务场景将是最先实现AI化的领域，而财务部门则因对合规性、准确性以及数据保密安全性的高要求而显得尤为谨慎。

该市场人士表示，尽管一些科技巨头高调宣布“All in AI”，并投入巨资研发AI大模型和相关应用，但即便是腾讯这样的科技巨头内部已经运行电子报销系统，仍有云业务内部人士抱怨称，该系统并未彻底改变财务报销这一核心运营环节，许多报销仍采用最传统的手动贴票方式。

记者了解到，许多企业在财务的AI化改造方面存在滞后性，主要原因在于企业尚不确定哪些数据可以被AI利用。

合思企业智能审批和票据处理BU负责人孙根认为，解决数据涉密问题并不困难，但企业之所以对AI化持观望态度，主要问题在于内部阻力大，涉及多人的岗位调整。

韩格盈是成立16年的餐饮连锁企业云海肴的CFO。在得知合思的AI审批在一些企业已经成功应用后，她表达了自己的需求。

云海肴在费用审批方面的人员占比超过整个财务团队的40%。每位费用审批人员每月需完成30-40家门店的审核工作，相当于每人每月审核500多张单据。每笔费用审核中至少涉及20多个审核点，最多时既会关联50多张发票，又需要上传120多笔原始凭证……

“钱小事大。”韩格盈介绍道。云海肴在北京、上海等30多个城市拥有150余家直营门店。每笔单子金额虽小，但数量庞大，导致财务审批工作极为繁琐。她希望AI能尽快融入团队的工作流程中。

例如，云海肴每个门店每月需清洗两次油烟机。过去门店的提报人提交报销单据后需经过店长、区域经理、区域总监的层层审批才会到达财务部门。一旦有问题便会被打回修改并重新经过上述流程最终来回耗时3天。

从云海肴自8月应用AI审批产品后的日志数据中韩格盈发现每张单据平均节省了4345分钟相当于节省了3天时间。

现在提报人提交后AI不仅自动给出审批结果而且将审批错误率降低了80%。在设定的规则下AI审批实现了云海肴财务审批流程的人工免检率100%。

原来门店人员可能通过减少清洗次数来获取报销费用。现在只需上传一张照片系统就能判断油烟机是否真正被清洗过。一旦图片被检测出有P图痕迹或属于重复上传系统都能识别出来。

在韩格盈看来AI不仅提高了效率还为公司构建了一道防控报销风险的预警线。此外还简化了财务审核工作让她的团队从繁琐的工作中解脱出来去关注更具决策价值的工作。

上述市场人士认为企业的CFO们对新技术的接受意愿强烈但要量化企业投入AI的回报却很难。一方面目前AI的定价还没有统一的规则另一方面与过去SaaS软件订阅付费的模式不同如今AI应用工具的交付更多是结果付费模式。

孙根介绍将基础审核人员解放出来让更多人从事业务分析工作是科技公司寻求AI费控相关应用落地的目标。

像科大讯飞、云海肴这样的大型企业或连锁类企业涉及大量的票据、单据审核目前大多还是依赖人力完成。孙根介绍一些国央企的财务共享中心动辄就有几十人在审批单据。当然有些企业会选择外包但由不同的人按照一套规则审核有时结果会存在差异。而AI智能审批在保持结果一致的同时准确度超过95%而人工准确度约为70%。

“降本是必然的。”上述市场人士虽然认同企业应该算好AI的经济账但她认为企业更应该关注以下三个维度：AI能否解决人管不了的事；能否帮助实现降本增效的管理目标；能否助力实现管理模式的转型。

麻省理工学院今年8月发布的《生成式AI的鸿沟:2025年商业AI的现状》指出全球95%的企业AI投资实际上未能产生经济效益它们被困在“高投入、零回报”的困境中。

马春荃认为其中一个原因在于人们短期内对AI期待过高却对其长期潜力估计不足。随着AI算力和算法的不断提升原本单一功能点的工具产品不再具有垄断性优势未来竞争的关键将取决于平台能力。