安永（EY）最新发布的一项调查显示，尽管人工智能在提升企业生产力方面的作用已获得广泛认可，但企业在将其转化为实际财务回报方面仍面临显著挑战。调查发现，半数受访CEO将AI列为推动生产力的主要因素，然而近四分之一的企业承认，难以将AI带来的效率提升转化为可量化的财务成果。
这一数据揭示出当前企业AI应用中的一个核心矛盾：技术层面的生产力改善与财务层面的价值兑现之间存在明显断层。企业在部署AI工具后，往往能在特定流程中观察到效率提升，例如代码生成速度加快、文档处理时间缩短或客服响应效率提高，但这些局部优化尚未系统性地反映在利润率、营收增长或成本结构改善等财务指标上。
从行业背景来看，自生成式AI技术大规模商业化以来，企业软件和SaaS厂商纷纷将AI功能嵌入现有产品体系，推动订阅制服务的升级与溢价。然而，企业客户在评估AI投资回报时，越来越关注可量化的财务影响，而非单纯的功能先进性。这种趋势对AI应用层厂商提出了更高要求：不仅需要证明技术有效性，还需提供清晰的ROI测算框架和业务价值验证路径。
安永的调查结果与近期多家企业服务公司的市场反馈一致。部分企业在完成AI试点项目后，发现将AI从实验阶段推进到规模化部署时，面临数据治理、流程重构、员工培训和组织协调等多重障碍，导致生产力收益难以在财务报表中兑现。与此同时，AI基础设施成本——包括算力采购、模型调用费用和数据管理支出——仍在持续攀升，进一步压缩了短期财务回报空间。
对于企业服务领域的厂商而言，这一调查结果意味着下一阶段的竞争重点将从AI功能的丰富度转向价值交付的确定性。能够帮助企业客户建立从生产力提升到财务成果的清晰转化路径，并提供可验证的ROI案例，将成为AI企业服务产品在市场中建立差异化优势的关键。
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