打造 AI 原生財務職能帶給我的啟示

財務已成為即時運作的職能。對我而言，這項契機遠不只是加快關帳或更頻繁地更新預測。更重要的是在業務變化時掌握全貌、協助領導者及早行動，並讓財務團隊有更多時間塑造後續發展。

兩年前加入 OpenAI 時，只有一支規模不大的財務團隊，支援一家以驚人速度成長的公司。我們必須從零開始建立財務職能，並讓 AI 成為工作、決策及支援業務方式的核心。

我也看見了一個熟悉的起點。關帳和更新預測仍涉及反覆進行的人工工作：尋找資訊、解釋變化，以及彙整決策所需資料。我們雖能使用全球最先進的 AI 工具，卻仍在學習如何以這些工具為核心，重新設計財務工作。

因此，我們訂下兩個大膽目標：零日關帳，以及自動化並持續更新的預測。

零日關帳的理念，是讓領導者即時掌握經過調節且可追溯的公司財務狀況。持續預測以此為基礎，呈現業務如何變化、接下來可能發生什麼，以及哪些決策可能改變結果。

我們仍在朝這兩項目標邁進。這項工作已經改變了團隊的運作方式。它推動我們突破靜態試算表、人工搜尋佐證記錄和簡報的限制，轉向以完整業務脈絡與資料為基礎的即時工具。它也讓財務專業人員能夠自行打造工作所需的工具，進一步發揮專業能力。

對我而言，這正是 AI 原生財務職能真正的價值：團隊能即時掌握現況，協助領導者看清接下來有哪些選擇，並在結果仍可改變時，讓企業有更多時間採取行動。

要實現這個願景，不能只靠採用新技術。我們必須圍繞關鍵決策重新設計工作、給予人員實驗空間、在每項工作流程中建立明確的問責機制，並衡量 AI 能夠可靠完成的工作，以清楚呈現投資報酬率。

以下是我們從經驗中歸納出的五項實務心得，每位財務長都能加以運用。

第一步是廣泛開放使用。人們需要自由探索如何在自己的工作情境中運用 AI。使用 AI 的同時，若能有系統地針對實際問題進行實驗，就能創造最大價值。

我們邀請銷售工程師參加財務黑客松，並請團隊提出想要改造的工作流程。其中一項成果是 IR-GPT，這個客製化 GPT 以投資人關係團隊用於回答盡職調查問題的核准資料為基礎。我們也開始為採購和稅務等領域建立客製化 GPT。

這場黑客松將 AI 從抽象能力轉化為實用工具。只需一天，人們就能找出重複性任務、打造解決方案、與同事共同測試並加以改進。使用案例來自最貼近工作現場的人，而技術專家則協助他們加快進度。

對財務長而言，啟示很簡單：必須同時推動由下而上的實驗與由上而下的策略。將安全且強大的 AI 交到人們手中，讓最貼近工作現場的人找出更好的做事方式。同時，領導者應將注意力與資源集中在對業務最重要的變革上。兩者結合時，真正的機會便會浮現：將第一線的實用構想運用在最重要的優先事項上。

財務團隊耗費大量心力彙整決策所需的資料。一次預測審查可能需要人員找出最新資料、核對試算表、解釋差異、製作圖表、準備文件，再將文件轉成投影片。分析最終會送達決策者手中，但團隊早已投入大量時間進行彙整。

AI 改變了工作劃分與執行的方式。財務主管可以重新設計從來源資料到決策的完整流程。

以關帳為例。每位財務長都熟悉每月流程：實際數在一套系統、採購單在另一套系統、應計項目記在試算表，而差異說明則埋沒在訊息串中。

我們正朝另一種營運模式邁進。零日關帳的目標，是在持續調節的檢視畫面中，串連經核准的支出計劃、總帳實際數、採購單、應計項目和交易明細。每項差異都能追溯至背後的實際活動。AI 可以準備初步說明，並標記需要留意的異常項目。財務團隊負責驗證數字、運用專業判斷，並對最終簽核負責。

關帳並不會消失。開始消失的，是期末後為重建業務全貌而手忙腳亂的情況。

這個已完成調節的基礎，可以支援持續更新的預測。我們的團隊正在建立工作流程，整合統計模型、銷售對話、客戶層級的佐證資料、營運資料與財務判斷。

我們正突破試算表的限制，改用互動性更高的工具，將統計預測、佐證資料和各種情境整合在同一個即時檢視畫面中。領導者可以看見哪些部分發生變化、變化原因，以及哪些決策可能改變結果。如果基準預測遺漏了新的客戶承諾，系統可以顯示佐證資料，並呈現調整後對當季或全年的影響。財務團隊可以檢視假設、比較情境，並決定是否更新已核准的預測。

同一個檢視畫面也能協助領導者做出更好的資本配置決策。財務團隊可以看出哪些行銷支出帶來回報、哪些領域的成效逐漸減弱，以及重新配置下一筆資金可能產生的效果。

自動化預測是我們的最終目標。持續更新的檢視畫面、更快速的情境分析，以及由財務團隊明確負責，是達成目標的關鍵。

更廣泛的啟示是：從一項影響重大的決策出發，再往回推導。盤點支援該決策所需的資料、工具、核准程序與交接環節。接著判斷 AI 能夠分析、協調或完成哪些部分。這能提升整個決策週期的速度與品質。

更重大的轉變是，財務專業人員現在可以自行打造工作所需的工具。

近期的 OpenAI 研究顯示，財務專業人員運用 AI 處理的專業工作中，有 40% 涉及傳統財務以外的領域，另有 22% 涉及工程相關任務。

我的團隊每位成員都在使用 ChatGPT 工作和 Codex 建立客製化 AI 資訊主頁與工具。工作方式正從靜態的 Excel 模型和 PowerPoint 簡報，轉向以完整業務脈絡與資料為基礎的即時資訊主頁。這些工具可以延續分析、回應後續問題，並隨底層資訊的變化而更新。

團隊中有一位支援廣告業務的同事，過去從未寫過程式。他使用 Codex 打造了一項工具，將每月廣告預測轉化為每週和每日計劃。這項工具會考量工作日與假日、比較預測，並確保每項數據都與核准的模型一致。行銷主管可以迅速掌握哪些部分發生變化、資金應投向何處，以及追加支出可能帶來多少回報。

真正了解問題的人，如今可以親自塑造解決方案。打造這些工具的過程，也促使他們重新思考一貫的工作方式。財務專業人員可以建立企業所需的決策基礎架構，與同事共同測試，並隨工作發展持續改進。

財務團隊並未因此降低專業程度。他們反而獲得了進一步發揮專業能力的方式。

IR-GPT 讓我們學到關於控管的重要一課。面對投資人的盡職調查問題，分析師可能需要搜尋過往資料、草擬回覆、檢查一致性，並協調審查。透過以核准來源為基礎的客製化 GPT，過去需要數小時、有時甚至得連夜處理的工作，如今幾秒內就能產出品質良好的初稿。

人的角色仍居於核心。我們的投資人關係團隊會閱讀初稿，加入專業判斷與背景脈絡，並確認我們對不同投資人的回答維持一致。AI 加速工作。人員對成果負責。

這才是適合財務工作的模式。財務長應與 IT 和治理團隊合作，界定 AI 系統可存取哪些資料、可採取哪些行動、何時需要核准，以及何時應將問題升級處理。每項輸出都應連結至可靠來源。每項預測都應附上清楚的說明。對已核准基準所做的每項變更，都應經過財務團隊授權。

「Tokenmaxxing」的短暫熱潮已經退去。如今，設定使用量限制、預算控管、依角色設定的存取權限、模型路由規則和核准門檻都相當簡單。財務長可以用管理任何變動費用的相同紀律管理 AI 使用情況，同時保留團隊建構與實驗的空間。

明確的問責能建立加速推進所需的信心。隨著彙整、調節和準備工作加速，財務專業人員能有更多時間質疑假設、為業務提供建議，並運用專業判斷。

財務長需要一套以營運績效為基礎的 AI 評分表。購買更多席位或使用更多 Token，並不能說明多少成效。真正重要的是工作是否妥善完成，以及實際成本是多少。

針對每個工作流程，請提出四個問題：

• AI 是否完成了真正重要的工作？
• 包含員工投入的時間、審查和重複工作在內，成本是多少？
• 成果是否達到可用的水準？
• 它是否幫助我們加快行動或做出更好的決策？

對財務團隊而言，有用的工作可能是更新預測、解釋差異、完成稽核要求，或回答董事會的問題。在關帳方面，評分表可納入週期時間、自動調節的交易占比、需要審查的例外數量，以及解釋差異所需的時間。在預測方面，則可納入預測準確度、更新頻率、建立新情境所需的時間，以及預測所支援決策的品質。

最便宜的模型不一定最經濟實惠。如果更好的模型能以較少嘗試和審查得出可靠答案，整體成本反而可能更低。

財務位居策略、資本、資料、風險與績效的核心。這讓財務長能以獨特視角掌握公司的運作方式，並肩負帶領公司推動 AI 轉型的重要使命。

AI 原生財務職能的特點，是週期更快、控管更嚴謹、決策更完善，並有更多時間進行專業判斷。這條路始於一項有意義的工作流程，並透過實證逐步拓展：為人員提供工具、協助他們重塑工作、明確落實問責，並衡量成果。

零日關帳與持續預測體現了更遠大的目標：打造一支能即時掌握現況、向領導者呈現後續可能發展，並協助公司更早做出更佳決策的財務團隊。

最終，財務團隊能承擔更多工作，財務長也能更清楚地掌握業務全貌。這也為整家公司如何將智慧轉化為長久價值，建立了一套可行模式。正如我常說的：「看不見可能性，就無法成為理想中的自己。」如果希望財務團隊擁抱 AI 帶來的各種可能，我們就必須讓他們看見實際樣貌；而身為財務長，應由我們率先開始。

我的財務團隊分享了這套做法的實際樣貌，你可以在此觀看錄影⁠(在新視窗中開啟)。