金融机构财务部门正加快引入人工智能（AI），但在治理机制尚未完善的情况下，多位首席财务官（CFO）对进一步扩大应用范围持谨慎态度。尽管业内普遍认可AI在提升效率、辅助决策方面的价值，但若治理体系和风险管理能力无法同步跟进，AI在财务条线的大规模落地仍面临不小阻力。

据IT媒体TechRadar 6月1日（当地时间）报道，英国和爱尔兰的CFO、财务总监及其他财务高管普遍认为，AI有助于提升财务工作的效率，并改善部分决策流程。不过，他们也将合规、审计和数据治理能力难以跟上AI引入速度，视为当前最核心的担忧之一。

Nexas.AI近期的一项研究也印证了这一趋势。调查显示，43%的大型金融机构尚未建立AI风险框架。也就是说，虽然AI正在金融机构内部加快整合，但财务团队用于监督、验证和控制相关风险的配套机制仍显不足。

在业内看来，这一短板可能进一步演变为监管风险和运营风险。财务工作直接关联会计准则、内部控制和外部审计，一旦AI生成的结果无法解释、无法追溯，相关问题不仅可能影响合规性，还可能放大声誉风险。

从当前应用场景来看，财务部门对AI的使用仍主要集中在相对低风险的环节，包括月末结算、行政事务、对账、文档数据提取、交易编码处理，以及跨财务流程的自动化协同等。整体思路仍是由AI承担重复性工作，而关键财务判断和最终责任继续由人工把关。

多位财务高管也明确提出了AI工具进入财务核心流程的前提条件，即透明度、可审计性、数据治理、风险管理和监管合规。如果新的AI工具无法满足上述要求，就可能带来不符合会计准则的结果，或引发运营层面的差错。鉴于金融行业本身监管要求较高，AI系统还必须具备可解释性和可问责性。

基于这一判断，部分金融机构并未盲目增加AI工具的数量，而是开始转向筛选更契合监管环境的财务系统。对于那些结果无法追溯、难以验证的AI工具，业内整体保持高度警惕。AI导入的衡量标准，也正从“部署速度”逐步转向“是否可控、是否可管”。

与此同时，多位受访者并不认同AI会取代财务人员的专业判断。未来，低风险、重复性工作的自动化比例或将继续提升，但财务岗位本身更可能向分析解读、监督管理和战略制定等方向转变。

总体来看，金融业的AI应用仍将持续扩展，但若要真正进入一线财务场景并实现广泛落地，仅靠效率提升远远不够。只有在管控、可审计性和合规标准上达到CFO要求的系统，才更有可能进入财务部门的核心业务流程。