在企业加速引入人工智能的进程中，如何跨越从概念验证到实际部署的“第一道坎”，正成为首席财务官们关注的核心议题。企业自动化与通信解决方案提供商Quadient的高管Lilac Schoenbeck近日指出，对于拥有“特殊”内部数据的企业而言，投入时间和资源构建定制化AI解决方案，往往比套用通用方案更为有效。
Schoenbeck所提到的“特殊数据”，指的是企业内部长期积累、格式不统一、结构复杂或带有强烈行业属性的专有数据。这类数据在通用大模型或标准化SaaS工具中难以被充分理解和利用，直接套用外部AI产品常导致输出结果与实际业务场景脱节。她认为，财务部门作为企业数据的重要汇集点，其数据往往涉及多套系统、多种口径和历史遗留格式，正是典型的“特殊数据”场景。
这一判断反映出当前企业AI落地的一个现实困境：尽管市场上AI工具层出不穷，但真正能让首席财务官们看到可量化回报的案例仍然有限。许多企业在初期尝试中倾向于采购现成的AI功能模块，希望以较低成本快速见效，但实际运行后却发现，通用模型对财务数据的理解精度不足，反而增加了人工复核和修正的负担。
定制化路径虽然前期投入更高，包括数据清洗、模型微调以及与现有财务系统的集成工作，但从长期看，能够更准确地匹配企业的核算逻辑、合规要求和报告习惯。Schoenbeck强调，这一过程并非单纯的技术采购，而是需要财务团队与数据科学团队深度协作，将业务规则转化为模型可理解的训练信号。
从行业影响来看，这一观点对当前企业服务领域的AI产品策略具有参考意义。标准化AI工具在通用场景中具备规模优势，但在财务、税务、审计等强合规、强专有数据的垂直领域，定制化或行业化AI方案可能更具竞争力。对于SaaS厂商而言，如何在标准化产品与定制化交付之间找到平衡，将成为争夺大型企业客户的关键。
随着企业对AI投资回报率的审视趋于严格，首席财务官们在推动AI项目时，或将更倾向于优先评估自身数据资产的特殊性，而非盲目追随通用工具。定制化AI能否成为企业跨越“第一道坎”的有效路径，仍有待更多落地案例验证。
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