CFO 接受了如何将企业 AI 从好奇心转变为业务影响的培训
快速阅读: 据《PYMNTS.com》称，随着AI快速发展，CFO们面临缺乏标准、数据隐私及可靠性等问题。专家建议采用实用、透明且特定目标构建的框架推动AI应用，逐步实现从自动化到生成式AI的采用，注重数据质量和隐私保护，以实现效率与竞争优势。
人工智能（AI）正以前所未有的速度迅猛发展，一路改变着一切。对于首席财务官（CFO）和其他商业领袖来说，这一进程伴随着迟疑。原因在于缺乏明确的标准、对数据隐私的担忧以及对不可靠AI输出风险的顾虑。“在AI，特别是生成式AI方面缺乏操作规程，就像在高速公路上设置减速带，”库帕的产品总监（AI和平台）杰夫·斯坦格尔告诉PYMNTS。“现在，减速带的大小和形状实际上取决于你们的实际框架。”如果没有治理，这些减速带可能会减缓AI在采购到付款运营中的采用——除非企业采取正确的方法。CFO们正在平衡微妙的关系。他们要对财务结果负责，同时也要确保AI驱动的决策是无偏见、安全且可靠的。没有明确的治理，犹豫就会滋生。尽管一些公司以飞速推进AI采用，但其他公司仍在等待更清晰的指导方针。那么，解决方案是什么？斯坦格尔提出了三管齐下的方法：实用、透明且专为特定目的构建的框架。
### 克服标准缺失
如果没有全面的视角，公司可能会部署造成低效、未能与业务目标一致或引入意想不到漏洞的AI解决方案。最重要的是，全面的视角需要是实用的。“你的框架需要实用，”斯坦格尔说，“你不想错过任何东西。你不想让事情掉进裂缝里。”通过建立结构化的治理模型，企业可以确保AI作为可靠且价值驱动的资产运作，而不是成为运营模糊性的来源。
与此同时，如果没有透明度，企业可能会依赖于“黑箱”AI系统——这些模型在不透明其内部工作原理的情况下产生输出。这种缺乏洞察力可能导致意外的偏见、监管挑战以及难以调试错误。“所有AI都基于算法，但你与真相之间有多少层分离？”斯坦格尔说，并补充道透明度意味着确保AI模型保持可解释性，以便企业能够理解决策是如何做出的并相应调整。
最终，AI绝不应为了新奇而实施——组织必须首先识别他们希望解决的具体业务挑战，然后再开发或部署AI解决方案。“AI是一种工具。生成式AI是一种解决问题的工具。我们不会编写没有明确问题的代码，”斯坦格尔说。
### 从怀疑到采用
斯坦格尔建议采用循序渐进策略来实现AI采用。他建议从自动化开始，指出许多企业已经在基本财务和采购功能中使用AI驱动的自动化。这就是企业看到最大成本节约的地方，他说。
下一步是尝试跨职能AI应用，并开始与选定团队试点生成式AI解决方案。什么时候可以跑？那将涉及在生成式AI经过测试、优化并与治理框架集成后在整个组织内推广。
### 数据隐私与虚假信息
PYMNTS Intelligence和库帕最近发布的CAIO报告中，CFO们提出的两大AI关注点是关于数据隐私和虚假信息。“数据隐私不仅仅是匿名化和加密。它也包括聚合。我们在库帕所做的关键之一就是匿名化、加密和聚合数据以生成洞察力，同时保持信息安全，”斯坦格尔说。
如果没有强大的数据治理，AI模型可能会被训练在有偏见或不完整的数据上，导致不可靠的输出。虚假信息是另一个挑战。“如果您的数据集在第一天是完美的，那么它每月会以约2%的速度逐渐减少。因此，您需要在框架中建立数据质量流程——并且您需要持续这样做，”斯坦格尔警告说。“清理数据的最佳时间？一直都在。”
“如果数据不干净，那么它就不是私密的，”斯坦格尔强调，并补充说这应该成为每个希望使生成式AI成为其组织信任和变革力量的CFO的指导原则。
### 最大的错失良机
他说，AI采用中最大的错失良机之一是在供应商视为战略合作伙伴方面做得不够。斯坦格尔建议CFO重新思考传统的信息请求（RFI）流程。通过促进企业和AI提供商之间的协作，企业可以制定共享的最佳实践和行业标准，从而加速采用。
“生成式AI不是一个你可以简单打开的开关，”他说。“如果你试图一次性实施它，你会得到一些非常糟糕的结果。但是如果你逐步建立信心，AI可以成为一个强大的工具。”
### 结论
通往自信AI的道路需要实用的治理、强大的隐私措施、干净的数据以及深思熟虑、分步的方法。但对于那些接受它的人来说，效率、洞察力和竞争优势的回报是非常值得努力的。
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