AI 智能体驱动财务自动化，AP 领域 ROI 达 80%

财务领导者正利用 AI 智能体推动应付账款自动化，将手动任务转变为自主工作流，从而提升投资回报率（ROI）。

去年，普通 AI 项目的投资回报率升至 67%，而自主智能体通过无需人工干预处理复杂流程，平均 ROI 达到 80%。这一性能差距要求首席信息官（CIO）重新分配自动化预算。

AI 智能体系统正将企业从理论价值推向实际回报。与仅能总结数据或起草文本的生成式工具不同，这些智能体在严格规则和审批阈值内执行工作流。

董事会压力推动了这一转变。Basware 和 FT Longitude 的报告发现，近半数 CFO 面临领导层要求在整个运营中实施 AI 的压力。然而，61% 的财务领导者承认，其组织推出定制开发的 AI 智能体主要是为了测试能力，而非解决业务问题。

这些实验往往难以见效。传统 AI 模型生成需要人工解读的洞察或预测，而智能体系统通过将决策直接嵌入工作流，弥合了洞察与行动之间的差距。

Basware 首席执行官 Jason Kurtz 解释说，对非结构化实验的耐心正在耗尽。“我们已经达到一个临界点，董事会和 CEO 不再满足于 AI 实验，而是期待实际成果，”他表示，“为 AI 而 AI 是一种浪费。”

应付账款成为财务领域 AI 智能体的试验场

财务部门现在将这些智能体应用于高容量、基于规则的环境。应付账款（AP）是主要用例，72% 的财务领导者视其为明显的起点。该流程适合智能体部署，因为它涉及结构化数据：发票输入后，需要清理和合规检查，最终完成付款记账。

团队使用智能体自动化发票捕获和数据录入，这是 20% 领导者每日的任务。其他实际部署包括检测重复发票、识别欺诈和减少超额支付。这些并非假设应用，而是算法在参数正确时能高度自主执行的任务。

在这一领域的成功依赖于数据质量。Basware 基于超过 20 亿张已处理发票的数据集训练其系统，以提供情境感知预测。这种结构化数据使系统能在无需人工监督的情况下区分合法异常和错误。

Basware 数据与 AI 产品管理总监 Kevin Kamau 将 AP 描述为“试验场”，因为它以其他财务流程难以企及的方式结合了规模、控制和问责。

自建与采购的决策矩阵

技术领导者接下来必须决定如何获取这些能力。目前，“智能体”一词涵盖从简单工作流脚本到复杂自主系统的所有内容，这使采购变得复杂。

方法按功能划分。在应付账款领域，32% 的财务领导者偏好嵌入现有软件的 AI 智能体，而 20% 选择内部自建。对于财务规划与分析（FP&A），35% 选择自建解决方案，29% 选择嵌入方案。

这种差异为高管层提供了一条实用规则：如果 AI 改进的是跨组织共享的流程（如 AP），通过供应商解决方案嵌入是合理选择；如果 AI 创造的是业务独有的竞争优势，内部自建是更好路径。领导者应采购以加速标准流程，自建以实现差异化。

治理作为速度的推动者

对自主错误的担忧减缓了采用速度。近半数财务领导者（46%）在没有明确治理的情况下不会考虑部署智能体。这种谨慎是合理的；自主系统需要严格护栏，才能在受监管环境中安全运行。

然而，最成功的组织不会让治理阻碍部署，而是利用它来扩展规模。这些领导者更可能使用智能体处理复杂任务，如合规检查（50%），而信心不足的同行为 6%。

Basware 数据与 AI 负责人 Anssi Ruokonen 建议将 AI 智能体视为初级同事。系统需要信任，但不应立即做出重大决策。他建议彻底测试并缓慢引入自主性，确保人类保持在环中以维持责任。

数字工作者引发了对岗位替代的担忧。三分之一的财务领导者认为岗位替代已在发生。支持者认为智能体改变的是工作性质，而非消除工作。

自动化手动任务（如从 PDF 提取信息）使员工能专注于更高价值的活动。目标是从任务效率转向运营杠杆，让财务团队在不增加人手的情况下管理更快的结账并做出更好的流动性决策。

广泛使用 AI 智能体的组织报告了更高的回报。每日部署 AI 智能体工具处理应付账款等任务的领导者，比仅用于实验者取得更好成果。通过受控接触建立信心；成功的小规模部署带来更广泛的运营信任和更高的 ROI。

高管必须超越无指导的实验，以复制早期采用者的成功。数据显示，71% 回报不佳的财务团队在压力下行动且缺乏明确方向，而实现高 ROI 的团队仅占 13%。

成功需要将 AI 直接嵌入工作流，并以应用于人类员工的纪律来治理智能体。“AI 智能体能带来变革性成果，但前提是部署时有目的和纪律，”Kurtz 总结道。