CFO在AI转型中的核心角色 - CFO凭借对企业全局的统筹视野和财务战略规划能力，在推动AI技术落地方面具有独特优势，能够精准平衡创新投入与可量化的业务成果 [2] - 生成式AI（GenAI）和AI智能体可独立完成约70亿项任务，助力企业实现系统级生产力跃升，但需与企业战略目标深度协同以避免资源分散 [3] - CFO需以战略视角规划AI落地路径，确保技术部署带来显著投资回报，而非陷入"孤岛式"开发 [3] AI项目落地的三大核心维度 价值维度 - 企业需明确界定AI创造的具体业务价值，例如通过算法优化销售表现实现年收入从100万美元增长至130万美元 [5] - 成功企业聚焦解决可量化业务挑战（如客户群体预测），通过阶段性成果积累规避高成本试错风险 [5] - 务实策略可间接推动组织知识资产沉淀，甚至引发文化变革以应对未来复杂问题 [5] 数据维度 - AI模型有效性高度依赖数据质量与可获取性，需从"数据可访问性"而非仅所有权角度评估资源 [8] - 数据协作平台通过将算法部署至数据存储位置（而非迁移数据），在保障隐私前提下实现模型训练 [7][8] - 医疗领域案例显示，医院与制药公司无需共享原始数据即可共同训练算法提升诊疗精准度 [9] 人员维度 - 52%美国受访者对AI广泛应用感到担忧，企业需强调AI扩展人类能力而非替代的核心价值 [12] - 员工抵触情绪会削弱项目效果，需通过早期沟通和持续互动建立信任 [12] - 变革管理不足将增加失败风险，需明确AI赋能员工实现更高价值工作的定位 [12] CFO的AI行动框架 - 决策前需聚焦三大问题：创造何种价值、数据获取能力、员工对变革的接受度 [13][15] - 数据资源不足时应优先解决访问权限，员工支持度低则需投入变革管理 [13] - 需系统性跟踪项目成效，重大AI投资应包含明确的后续评估计划和预算 [13]