EY 咨询 CTO Dan Diasio 谈如何让 AI 投入体现在利润表上

这场对谈的核心问题是：AI 能力看似无限，token 账单也在飙升，CFO 和董事会需要证明这些支出能真正带来收入或利润增长。Dan Diasio 认为，token 成本上升并未削弱企业对 AI 的热情，但热情本身无法改善利润率。他引用两项调查说明落差：The Information 的调查显示三分之一组织称 AI 回报是其投入的数倍；EY CEO Imperative Series 调查则显示，只有 11% 的 CEO 表示公司会把 AI 影响与财务报告关联，并在高管层面定期审视。 Diasio 强调，提升生产力与在利润表上证明价值是两件事。CFO 看投资时会追问两点：收入是否增加、成本是否下降。因此企业领导层需要比以往更具体的计划，他观察到企业正从“先找一些用例”转向用 AI 驱动业务转型。他举例说，一家消费品公司可用 AI 把产品从创意到上市的时间从 18 个月压缩到 3 个月，从而更快推出更多产品带动收入。 在人与 AI 智能体的分工上，Diasio 提到银行已开始用智能体辅助财务顾问、简化后台工作。他认为真正的价值在于这些 AI 辅助的接触点如何建立银行与客户的关系，并最终帮助带来更多收入——银行使用这些能力不只是为了降本，也是为了建设品牌。 最终，要让 AI 回报在财务结果中可见，企业需要把 AI 视为可衡量成果的驱动因素，而非一次技术部署，这意味着从底层重新设计整个业务职能，而不只是自动化其中某些环节。Diasio 预计未来 12 个月企业会开始思考业务各环节的新运行方式，去做那件更难的事：改造需要彻底重建的流程。这条路比单纯采用新工具更难，但只有它能真正体现在利润表上。