人工智能的投资回报率：为什么首席财务官应该引领人工智能发展？

近年来，企业市场已一头扎进了所谓的“人工智能时代”。各行各业的公司都在竞相整合生成式人工智能、实现流程自动化并创建个性化虚拟代理，以优化运营。然而，随着项目的推进，一个令人担忧的问题开始在董事会中回荡： 这一切的经济回报在哪里？

许多公司通过惨痛的教训发现，运行技术试点项目与真正巩固人工智能的投资回报率之间存在巨大差距。

如果您的组织难以从技术中获得真正的价值，那么解决方案可能在于彻底的领导层变革。而答案不在IT部门，而在于财务部门。.

人工智能项目领导力的悖论。

谁该负责让人工智能带来经济效益？直觉上，大多数公司会认为是技术人员的责任。 哈佛商业评论 也揭示了这一市场趋势：

• 38% 的公司将从人工智能中获取价值的责任交给了 首席数据官 (CDO)。
• 35% 的 将这项任务委托给 其他业务领域的管理人员。
• 只有 2% 的组织将这项任务委托给 首席财务官 (CFO)。

这正是其中的悖论：尽管首席财务官 (CFO) 是最容易被遗忘的科技领导者，但他却掌握着成功的最佳指标。同一项研究表明， 当 CFO 主导人工智能战略时，76% 的企业取得了显著成就和丰厚回报。

但为什么会这样呢？金融领导力为技术创新带来了怎样的“超能力”？

治理与指标：应用于技术的金融基因。

这些数据之间的差异并非源于职位本身，而是源于财务治理的本质。财务专业人员接受过严格的培训，能够评估风险、验证实施后的情景，并要求对每一分投资的经济模型都做到清晰透明。.

从当前形势来看，人工智能应用面临的最大挑战并非技术层面。这项技术本身已经成熟：现代工具能够整合来自数百个系统的数据，并实时管理复杂的底层架构。 真正的瓶颈在于企业治理。

如果缺乏金融领域的分析视角，人工智能可能会变成资金黑洞，其特点是：

• 无休止的试点项目： 仅仅为了追求创新的“魅力”而实施的技术，并没有明确的业务问题需要解决。
• 波动且不受控制的成本（FinOps）： 规模不足的云基础设施会在月底的账单上产生令人不快的意外。
• 缺乏成功指标： 缺乏能够证明自动化是否带来真正效率还是仅仅带来额外成本的定量和定性指标。

如何将金融与科技相结合，以确保人工智能的投资回报率。

要使人工智能不再是成本，而是繁荣的引擎，领导层需要采用以三大基本支柱为中心的框架：

1. 建立可预测的定价模型。

投资人工智能不应是一场赌博。至关重要的是，要寻求成本可预测的解决方案，例如以当地货币透明定价，且不包含任何可变费用或隐藏许可。这才能确保预算规划的安全性和可扩展性。.

2. 推行财务运营文化

云计算是支撑高级人工智能模型（LLM）的基础。因此，持续监控计算资源至关重要。使用智能自动扩展有助于根据实际需求调整基础设施，从而避免内存和 CPU 的浪费。

3. 专注于解决实际问题的现成解决方案。

与其陷入从零开始构建基础模型的复杂且成本高昂的困境，最明智的策略是利用现有基础设施。使用集成数据工具（例如Lakehouse）、预构建连接器和对话平台的平台，可以加快 产品上市速度 并大幅降低开发成本。

结论：负责任的人工智能才能带来利润。

商业的未来属于那些能够平衡创新和投资回报的企业。人工智能拥有不可否认的潜力，可以彻底改变工作方式，实现运营任务的自动化，并将人力资本解放出来用于战略活动。.

然而，为了使这种机制发挥最大效率，这项技术需要人为的监督、管理，以及最重要的，只有首席财务官才能提供的财务严格性。.

在设计公司下一届创新委员会时，要确保首席财务官不仅仅是签字付款的人，而且是项目的战略领导者之一。.

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成功的数字化转型始于安全、可扩展且成本完全可预测的云基础设施。.

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作者：Rodrigo Tremante，Skyone 首席财务官

作者： Skyone