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谁来为 AI 投入买单? 从价值缺口到应对之道 | 2026 ITValue Summit 数字价值年会
当企业 AI 投资从技术试验走向规模落地,一个尖锐问题浮出水面: 谁来为投入买单? 在 2026 ITValue Summit 数字价值年会的 CIOxCFO 闭门会上, 来自不同行业的 CIO 与 CFO 达成共识——AI 转型的成败不在算法本身, 而在算法之外的商业逻辑、组织底座与责任共担。
📌 四大结构性缺口: 价值、流程、规模、信任
ACCA 政策及洞察高级经理练瑾雯将企业 AI 落地挑战归纳为四个缺口。价值缺口 尤为突出: 仅 21% 的受访者会对 AI 项目进行 ROI 测算,28% 尚未建立系统化评估方法。她指出, 价值衡量需平衡长期主义与短期胜利, 既不能用长期主义掩盖不作为, 也不能用短期焦虑牺牲未来基础。
流程缺口 方面,多数企业仍停留在自动化一至三阶段 , 仅把 AI 当作更快好用的员工, 未重设任务边界与决策机制。 规模缺口 的症结在于场景难复制、基础不统一、组织机制缺失。信任缺口 则表现为对 AI 生成洞察和不完整数据决策的普遍担忧。
“最后一公里只能靠专家的真实经验, 越往后专家越稀缺。”——练瑾雯
🔍 从 BI 到 Data Agent: 先搭商业逻辑再谈 AI
ACCA 华南区专家指导小组主席雷志荣结合自身从 CFO 转任董秘的经历,强调 BI 是 AI 的数字底座。她将数字驱动决策分为三阶段: 经验野蛮发展、“人 +BI”辅助决策、AI 原生人机协同。
雷志荣指出,若只拉 BI 看板、不建结构化数据库和知识图谱,AI 就是空中楼阁。她带领团队用“业务架构师 + 全栈工程师”模式,2 人半年开发完 BI、三个多月开发出 Data Agent, 增量成本为零。“流水的 AI 工具, 铁打的商业逻辑”, 她认为商业主导的 AI 投入产出比是纯技术主导的几倍。
💡 三方共治: 业务定义、技术保障、财务验证
绿城中国数字化建设中心总经理补声东分享“三方共治、价值兑现”实践。他直言当前企业 AI 存在四个割裂: 员工用 AI 但不用企业 AI、高层重视但中层无需求、一线仍在手工合表、数据不敢接公域大模型。
其解法是业务出题、IT 答题、一线阅卷,财务验证价值。技术上为 100 多个存量系统做增强入口, 用模型无感路由省成本。他强调:“没有底座的 AI 就是空中楼阁, 做 AI 之前必须做到 AI Ready——数据就绪、流程就绪、机制就绪。”
📊 CIO 翻身仗: 先有度量再谈规模化
湖南星邦智能 CIO 谢鹏认为,传统 CIO 价值边界正受挑战,AI 是翻身仗。他两年上线 92 个 Agent, 自研 Starkey 门户集成所有 Agent, 并在业务部门增设 AIBP 岗位。今年其 KPI 中 AI 回报占 30% 权重, 通过 AI 运营看板实时发布价值排名、提效时长、Token 用量等指标。
🚀 总结:AI 是战略级问题, 价值核算需共担
- AI 落地前提是对业务的深度理解, 否则投入可能变成浪费。
- 价值、流程、规模、信任四大缺口需系统应对。
- 商业牵引、价值驱动是 AI 真正落地的关键。
- CFO 与 CIO 的边界正在融合, 价值核算应是共同价值。
