經濟觀察報 記者 錢玉娟

在生成式AI技術爆發后，各行業對AI有一個共識，它是一個需要算力喂養和技術迭代的輔助決策工具，它能降本增效。

企業落地應用哪套AI系統背后，有一場成本暗戰：現在不投怕落后，投了又怕見不到效果。

北京合思信息技術有限公司的創始人兼CEO馬春荃，在SaaS領域創業11年，其創立的敏捷財務收支管理平臺合思，如今為云海肴、藍月亮、泡泡瑪特等消費領域企業提供“財務場景+AI”的解決方案，還是科大訊飛、北森等科技企業背后的AI費控服務商。

在過去四五年里，馬春荃發現，多數企業的AI預算都流向了成果好量化的銷售和市場部門，少有重投在像財務、采購等后端部門，原因很簡單，這些部門雖然能真正因AI數字化帶來降本，可成果卻很難被量化。

審批報銷流程更快，合規風險變低……這些結果不會比“客服響應速度提升50%”來得震撼。

一位長期與企業CFO、CIO打交道的市場人士透露，最先AI化的一定是營銷等業務場景，財務是一家公司最謹慎，合規性、準確性以及數據保密安全性要求最高的部門。

該市場人士表示，不少科技巨頭雖高調宣布“All in AI”，斥巨資投入研發AI大模型和相關應用，但即便騰訊這樣的科技巨頭內部已經運行電子報銷系統，仍有云業務內部人士吐槽，該系統并沒有徹底改變財務報銷這一核心運營環節，很多報銷仍采用最傳統的手動貼票方式。

記者獲悉，不少企業在財務的AI化改造方面存在滯后性，很大的原因在于，企業還不確定哪些數據可以讓AI觸達。

合思企業智能審批和票據處理BU負責人孫根認為，給企業本地化部署解決數據涉密問題并不難，企業都對AI化感興趣，之所以觀望者多，問題還是出在內部阻力大，涉及到多人的調崗。

韓格盈是成立16年的餐飲連鎖企業云海肴的CFO，她在得知合思的AI審批已經在一些企業跑通后，表達出自身的需求。

云海肴在費用審批方面配備的人員在整個財務團隊中占比超4成，每位費用審批人員每月要完成30—40家門店的審核，相當于每個人每月審核500多張單據，每一筆費用審核中至少涉及20多個審核點，最多時既會關聯50多張發票，又需要上傳120多筆原始憑證……

“錢小事大。”韓格盈介紹，云海肴覆蓋北京、上海等30多個城市的150余家直營門店，每個門店發生的每一筆單子金額都不大，但整體數量大，導致財務審批工作極為繁瑣，她希望AI能盡快介入團隊的工作流程中。

比如，云海肴每個門店每月需清洗兩次油煙機，過去門店的提報人提交報銷單據后，要經過店長到區域經理再到區域總監，才會到財務審批，之后哪里不對就打回去修改，再經過前面這一圈跑下來，來回要3天。

從云海肴自8月應用AI審批產品后產生的日志數據中，韓格盈看到，每張單據平均節省4345分鐘，相當于省出了3天時間。

現在提報人提報后，AI不但自動出審批結果，就連審批錯誤率都直線降低了80%，在設定好的規則下進行AI審批，云海肴的財務審批流程實現了人工免檢率100%。

原來門店人員可能通過減少清洗次數獲取報銷費用，現在只需要上傳一張照片，系統就能判斷油煙機是否真正被清洗過，一旦圖片被監測出有P圖痕跡或屬于重復上傳，系統都能識別。

在韓格盈看來，AI不僅是提效，還給公司構建了一道防控報銷風險的預警線，另外簡化了財務審核工作，讓她的團隊從機械又繁瑣的工作中抽離，去關注更具有決策價值的工作。

上述市場人士覺得，企業的CFO們擁抱新技術的意愿強烈，但要量化企業投入AI的賬本很難，一是因為目前AI的定價還沒有統一的規則，另外，不同于過去SaaS軟件銷售依靠訂閱付費的模式，如今AI應用工具的交付更多是結果付費模式。

孫根介紹，將基礎審核的人解放出來，讓更多人去做業務分析工作，是科大訊飛這樣的科技公司尋求AI費控相關應用落地的預期目標。

類似科大訊飛、云海肴這樣的大型企業、連鎖類企業，涉及較多的票據、單據審核，目前絕大多數都是堆疊人力去完成審核工作，孫根介紹，一些國央企的財務共享中心，動輒就幾十人在審批單據。當然，有部分企業會采用外包的方式去解決，但一套規則給不同的人審核，有時結果會不一樣，AI智能審批的結果在保持一致的同時，準確度大于95%，而人工的準確度在70%左右。

“降本是必然的?！鄙鲜鍪袌鋈耸侩m認同企業應該算好AI的這本經濟賬，但她覺得企業更應該關注以下三個維度：AI能否解決一些人管不了的事；能否幫助達成降本增效的管理目標；能否助力實現管理模式的轉型。

麻省理工學院今年8月發布的《生成式AI的鴻溝:2025年商業AI的現狀》指出，全球95%的企業AI投資實際上未能產生經濟效益，他們被困在“高投入、零回報”的困境中。

馬春荃認為其中一個原因在于，人們短期內對AI期待過高，卻對其長期潛力估計不足。AI算力和算法不斷進階，原本單一功能點的工具產品不再具有壟斷性優勢，未來競爭的關鍵取決于平臺能力。

（作者 錢玉娟）

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錢玉娟

TMT新聞部記者 長期關注并報道TMT領域的重大事件，時刻保持新聞敏感，發現前沿趨勢。擅長企業模式、人物專訪及行業深度報道。 重要新聞線索可聯系qianyujuan@eeo.com.cn 微信號：EstherQ138279