2024全球财务采用AI人工智能报告60+份汇总解读|附PDF下载

人工智能技术正以颠覆性力量重塑全球财务职能，德勤最新研究显示，财务AI市场规模预计2025年将突破120亿美元，年复合增长率达28%。

本报告汇总解读基于《KPMG国际：2024全球财务采用AI报告》及文末68份行业研究报告的数据，报告合集已分享在交流群，阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。

本报告通过深度数据分析与行业实践洞察，揭示AI在财务领域的应用现状、价值创造路径及未来趋势，为企业制定AI战略提供决策依据。

从下面几部分聊聊行业分析：

1.什么时候需要做行业分析？
2.如何做行业分析？
3.案例学习
4.在工作中如何应用？
5.在生活中如何应用？

1.什么时候需要做行业分析呢？

当你在对自己进行职业规划的时候，会思考选择哪个行业更好呢？

当公司需要对外部环境有所了解，制定发展规划的时候。

当面对重大问题，需要分析行业问题的时候。

2.如何进行行业分析？

用PEST分析方法

PEST分析方法是对公司发展的宏观环境的分析，所以经常用于行业分析。通常是从政策、经济、社会和技术这四个方面来分析公司的外部环境。

3.案例

下面我们通过一个具体的例子来看下如何应用PEST分析方法。

1）政策环境

政策环境主要包括政府的政策、法律等。比如可以从这样几个问题去展开研究：

相关法律有哪些？对公司有什么影响？

投资政策有哪些？对公司有什么影响？

最新的税收政策是什么？对公司有什么影响？

2）经济环境

经济环境主要指一个国家的国民收入、消费者的收入水平等。经济环境决定着公司未来市场能做多大。

3）社会环境

社会环境主要包括一个地区的人口、年龄、收入分布、购买习惯、教育水平等。

4）技术环境

技术环境是指外部技术对公司发展的影响。

4.在工作中如何应用？

行业报告在实际工作中用的不多，这里了解即可。在问题严重查找原因里，会用到PEST分析方法来分析行业问题

5.在生活中如何应用？

当你在选择行业发展的时候，可以找到目标行业的分析报告，对于个人把握未来发展机会有帮助。

研究显示，71%的企业已在财务领域部署AI，其中41%实现中高程度应用，而生成式AI（Gen AI）的 adoption 率正以季度30%的增速攀升。

一、行业现状与成熟度分析

1.1 全球AI应用格局

区域差异：北美（65%）、亚太（59%）、欧洲（60%）为AI应用前三区域，中东非（51%）和拉美（56%）仍处追赶阶段。美国（52%）、日本（39%）、加拿大（29%）在财务报告领域领先，中国（38%）、印度（35%）则在税务自动化方面表现突出。
行业分布：金融服务业（29%领导者）、科技传媒（23%）、工业制造（24%）领跑，医疗健康（16%）因数据隐私严格相对滞后。保险行业AI渗透率年提升14%，主要用于欺诈检测和精算模型优化。
技术偏好：66%企业优先投资机器学习（ML），48%部署自然语言处理（NLP），Gen AI在报告生成领域的应用率达38%。值得注意的是，32%企业已尝试多模态AI技术融合。
表1：AI成熟度分级与特征

成熟度等级	占比	核心特征	典型应用场景
领导者	24%	6个以上AI用例，ROI超预期率57%	动态定价算法、AI财务分析师
实施者	58%	3-5个用例，ROI达标率52%	自动化开票、现金流预测
初学者	18%	1-2个用例，ROI达标率39%	基础数据录入、报表生成

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1.2 技术演进路径

传统AI：78%用于预测分析，81%部署欺诈检测，62%应用于风险管理。某德国银行通过AI反洗钱系统，使可疑交易识别准确率提升至92%。
Gen AI：38%企业已应用于文档生成，56%计划未来三年大规模部署。某荷兰航空航天公司利用Gen AI处理合同分析，效率提升400%。
技术融合：43%企业探索AI与区块链结合，28%尝试AI+物联网（IoT）解决方案。加拿大某能源公司通过AI-IoT实现设备故障预测，维护成本降低27%。

二、应用实践与价值创造

2.1 财务职能重构

效率提升：自动化处理使交易处理时间缩短40%，数据核对效率提升65%。某日本制造企业引入AI应付账款系统，发票处理周期从5天压缩至4小时。
价值转型：财务人员平均将30%时间投入战略分析（较2023年提升12%）。法国某零售集团通过AI需求预测模型，库存周转率优化18%。
风险防控：AI驱动的实时监控使异常交易识别速度提升80%。美国某保险公司AI欺诈检测系统年挽回损失超2亿美元。
图5：AI投资回报达成度分析

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2.2 领先企业实践

加拿大银行：AI+区块链实现跨境支付实时清算，成本降低60%，交易时间从3天缩短至30分钟。
法国物流公司：动态定价算法使利润率提升3.2%，客户满意度提高22%。
美国保险公司：AI培训系统使员工技能达标率提高45%，培训周期从6周压缩至10天。
表2：不同规模企业AI应用对比

企业规模	AI投入占比	典型用例数量	年均ROI
超大型	16.5%	8-12个	42%
大型	12.6%	5-7个	35%
中小型	7.4%	2-4个	28%

三、挑战与未来趋势

3.1 关键障碍突破

数据安全：57%企业将数据加密列为首要措施，38%部署零信任架构。某英国消费品公司通过联邦学习技术，在保护数据隐私前提下实现跨部门建模。
技能缺口：62%企业建立内部AI学院，48%引入外部专家。德国某工业集团实施”AI导师计划”，培养150名财务AI专家。
集成挑战：38%企业采用API集成方案，22%选择云原生架构。某澳大利亚银行通过低代码平台，将AI部署周期从18个月缩短至6个月。

3.2 监管与审计变革

报告要求：83%企业要求审计师具备AI审计能力，66%希望实现实时审计。欧盟《AI法案》实施后，54%企业增加AI合规预算。
技术应用：45%企业期望实现季度性AI审计，39%探索智能合约审计。某新加坡制造企业通过AI审计机器人，审计效率提升55%。
合规框架：72%企业建立AI治理委员会，53%获得第三方认证。某中国科技公司的AI财务系统通过ISO/IEC 27001认证。
图14：企业对审计师AI能力期待
（此处需插入用户提供的图14链接）

四、战略建议与展望

4.1 CFO战略角色升级

在数字化时代，首席财务官（CFO）的角色正经历重大转变。根据北森CFO调查，CFO的两大战略任务是支持战略决策和构建数字化价值管理体系。这不仅意味着CFO需要作为财务领导者，更应承担起“地图绘制者”的角色，为企业提供有价值的信息，确保企业沿着正确的发展轨迹前进。76.7%的受访CFO认为，为战略决策提供预测和建议是首要任务，而65.1%的人认为建立数字化价值管理体系紧随其后。
图：CFO战略任务优先级

4.2 中国企业转型路径

不同的公司，其财务数字化转型的出发点和路径是不一样的，但是它们都指向了一个共同的未来财务愿景，也就是成为一个战略合作伙伴，并且遵循着某些共同的原则和规则。根据一项全球高级管理人员调查，60%的受访者将数字技术作为2022年企业发展的主要动力，59%的受访者将其作为企业发展的重心。参加调研的首席财务官一致认为：构建财务业务伙伴关系（50%）、在财务规划和预测中引入预测性模型和情景分析（48%）、业务流程自动化与智能化（39%）、降低财务成本（30%）是财务数字化转型的重点（见图）。
图：中国企业财务数字化转型重点

4.3 全球战略建议

技术部署：

优先在财务规划（65%应用率）和税务管理（30%潜力空间）领域布局Gen AI
采用”试点-验证-扩展”模式，某西班牙银行通过该策略使AI项目成功率提升至89%

组织重构：

建立”AI卓越中心”，配备数据科学家、业务分析师和IT工程师
实施”财务+AI”双轨晋升通道，某日本企业此类岗位薪酬溢价达40%

生态构建：

与科技公司合作开发垂直领域解决方案（如AI+ESG报告生成）
加入行业AI联盟，共享数据与最佳实践，某北美零售联盟成员企业AI部署成本降低32%

风险管理：

实施”AI健康度监测”，建立模型漂移预警机制
定期开展AI伦理审查，某德国汽车制造商已建立12维度评估体系
未来趋势：
量子计算将使复杂财务建模速度提升1000倍（2027年预计）
边缘计算推动实时财务分析，响应时间缩短至毫秒级
脑机接口技术或重塑财务人机交互模式（2030年展望）

本专题内的参考报告（PDF）目录

全球财务采用AI报告报告2025-02-26
2025年连锁零售行业财务数字化白皮书报告2025-02-26
互联网Ⅱ海内外云厂商发展与现状（一）-AI背景下财务数据、产品布局与估… 报告2025-02-17
2024财务健康：数字时代消费者过度负债问题解决策略研究报告报告2025-02-05
中国企业级SaaS上市公司2023-2024年财务绩效回顾及未来展望报… 报告2024-12-30
人大商学院&北森：2024年中国企业财务数智化转型人才管理白皮书报告2024-12-14
元年：2024财务共享发展趋势洞察报告报告2024-12-12
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北京大学&未来财务人研究院&合思：连锁零售业财务数智化趋势洞察白皮书报告2024-10-07
智能财务研究院：2024年人工智能大模型技术财务应用蓝皮书报告2024-10-06
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