AI工具评估与整合 - 首席财务官需全面评估新AI工具的功能，明确其与财务工作的匹配与不匹配之处[1] - 面对大量声称能优化工作流程的AI工具，首席财务官需甄别真正AI与自动化工具，超越营销宣传看清本质[2] - 当前许多工具"更多是自动化而非真正AI"，首席财务官需明确定义何为AI[2] AI在财务领域的应用现状 - AI虽为焦点话题，但技术在财务等领域的正确用例和应用方案仍不明确[3] - 大型语言模型具有"概率性"特征，而财务工作具有"确定性"特征，首席财务官需明确AI的可信与不可信场景[8] - 数据质量是关键问题，首席财务官需评估数据清洁度[8] 组织变革与领导力转型 - 首席财务官需从团队培训、AI使用到风险管理全面改变思维方式[4] - 成熟组织具有显著惯性，变革管理面临挑战[5] - 企业需审视静态流程在动态世界中的适用性，员工会绕行不适用的流程[11] 人才技能需求演变 - AI与具备分析、解释或创意技能的人类结合更具潜力[9] - 社交网络和叙事能力变得愈发关键，成为员工高度追求的技能[12] - 首席财务官强调适应性、尝试新事物的意愿及提升叙事技巧对职业发展的重要性[13] 首席财务官职责扩展 - 首席财务官正承担更多运营职责，CFO与COO或总裁的双重角色组合日益普遍[15] - 运营决策最终都会体现在财务报表中，两个领域具有互补性[16] - 有效履行双重职责需要优秀人才和授权能力，需培养团队而非直接提供答案[18] 风险应对与情景规划 - 黑天鹅事件频发意味着需为"所有可能情况"做好准备[6] - 变化成为常态，包括AI发展、监管经济环境变化及新工作方式[7] - 供应链管理重要性显著提升，从十年前董事会不讨论变为至关重要的话题[20]