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自2022年生成式人工智能迅速走入主流以来，这一技术以互联网诞生以来少见的速度重塑着个人与职场环境。其在信息整合、战略启动、生产力提升以及决策支持方面的能力，使其迅速引起企业高管，尤其是首席财务官（CFO）和其他财务管理者的关注。

在企业仍在探索生成式人工智能潜力之际，一类新的人工智能形态正在加速兴起，并被视为下一阶段的重要技术前沿——主动型人工智能（Agentic AI）。

根据Gartner预测，到2028年，约有 33%的企业软件应用将内嵌主动型人工智能功能，15%的日常工作决策将实现自主完成。这一预期显示，主动型人工智能正从概念阶段走向更广泛的企业级应用场景。

在财务敏捷性日益重要的背景下，主动型人工智能被视为重构财务运营模式的契机，其核心在于提升业务的协调性、可扩展性和韧性。

从辅助到执行：主动型人工智能的角色变化

当前，财务领导者面临的考核指标与业务结果的关联愈发紧密，包括加快结账周期、降低运营成本、优化营运资本和现金流等。在这些目标下，生成式人工智能虽已展现出强大的“辅助”能力，但更多仍停留在提供内容和建议层面。

与之相比，主动型人工智能的特点在于不只给出提示或建议，而是能够围绕具体业务流程进行实际执行：人工智能代理可以在既定规则和权限内自主发起、调整并完成任务。

例如，在同一业务场景中：

• 生成式人工智能可以生成分析报告或给出预测结果；
• 主动型人工智能则可以在此基础上评估预测、交叉比对相关变量，并据此触发具体操作，如启动工作流程、联系供应商或发起后续跟进。

这类应用并非停留在概念层面，已开始在关键业务流程中落地，包括但不限于：

• 自主催收预测：不仅预测发票可能的回款时间，还可根据实时情况动态调整催收策略；
• 人工智能主导的采购流程：自动比对发票与合同条款，标记差异并发起审批流程，减少人工核对工作；
• 自适应工作流程：在感知供应链延误或客户风险评分变化等潜在中断时，主动重新路由流程或升级审批层级。

在此框架下，主动型人工智能被定位为对人力的增强而非替代。通过吸收大量重复性、规则化任务，并在可控范围内提升准确性，财务团队可以将更多精力投入到战略性工作和高价值决策上。

单一工具难以支撑：主动型人工智能需要统一数字基础

尽管主动型人工智能受到广泛关注，其部署效果在很大程度上取决于企业的整体技术与数据基础。仅仅引入某一类主动型人工智能工具，并不必然带来可观回报，尤其是在其被孤立使用的情况下。

如果缺乏相应的基础设施、协调机制和支撑系统，无法为人工智能代理提供足够的业务上下文、一致性和可衡量的结果，主动型人工智能项目可能沦为零散、难以集成的单点工具。

Gartner预测，到2027年底，超过40%的主动型人工智能项目将被取消，原因包括成本持续攀升、业务价值不清晰以及风险控制不足等。

因此，要释放主动型人工智能的潜在价值，企业需要从单一工具思路转向基于统一数字底座的整体解决方案，重点包括：

• 财务职能端到端自动化：确保人工智能代理在流程中能够连续运作，减少瓶颈和对人工输入的依赖；
• 可扩展的集成架构：支持跨职能的人工智能代理在不同系统、数据源和地域之间协同工作；
• 干净且可访问的数据：为代理提供实时、可靠的数据基础，降低基于不完整信息做出决策的风险。

在这一逻辑下，统一的平台化能力——涵盖自动化、数据管理、合规控制与系统集成——被视为将主动型人工智能转化为可控、可复制业务执行能力的关键，从而影响企业的运营方式、竞争手段和增长路径。

从效率到协调：CFO角色与主动型人工智能的契合

近年来，CFO的职责已从传统的预算控制和财务纪律，逐步扩展至战略增长伙伴和价值架构等更广泛的角色定位。

随着主动型人工智能技术的成熟，其带来的优势与这一角色转变高度契合：不仅涉及效率提升，还包括端到端流程可视性、业务可扩展性以及跨流程的协调能力。

在这种背景下，主动型人工智能被视为财务职能中难以回避的技术方向之一。相关观点认为，关键不在于谁率先尝试，而在于谁能够在清晰目标和严格治理框架下稳健落地。

Esker提供的相关资料显示，企业可通过按需演示和白皮书等形式，了解主动型人工智能在财务场景中的具体用例、经验证的投资回报情况以及成功采用者的实践特征。

（注：更多信息可参考Esker的按需演示库及白皮书《CFO办公室的人工智能自动化套件》。）