在数字化转型的浪潮中，AI 技术正深刻重塑企业财务管理的核心逻辑。曾经困扰企业财务团队的“AI 自建还是采购”二元选择题，如今已被行业实践彻底颠覆——混合模式成为主流选择，而 AI 智能的合理应用，正是推动这一模式高效落地的关键。Airwallex 空中云汇委托 Forrester 开展的《打造适配 AI 的财务职能体系》专项研究报告（2026年6月发布），基于对全球1,279位财务决策者的调研，为我们揭示了这一趋势的核心规律，也为 AI 智能落地提供了清晰的实践路径。
（一）行业趋势：混合模式成主流，自建与采购并行成必然
调研数据显示，目前已有51%的企业财务团队在运行混合式 AI 模式，结合内部自建与外部供应商提供的成熟工具共同开展工作；预计这一比例将在未来12个月内升至57%，成为绝对主流。与之形成鲜明对比的是，仅26%的企业倾向于纯粹的自主研发，完全依赖第三方工具采购的企业更是仅占17%，单纯二选一的思路早已脱离行业实际。
这一趋势的背后，是企业对财务 AI 落地的理性认知。如今 AI 技术门槛大幅降低，企业内部工程师可在短短一个季度内搭建模型、用自有数据完成训练，实现初步产出。但项目推进的核心阻碍往往出现在后期：审计人员对算法可解释性的追问、合规团队指出的内控漏洞、CFO 面临的合规体系搭建预算缺口，都让单纯自建的成本与风险持续攀升。正如一家英国科技公司的资深财务总监所言：“研发团队常说自建功能很简单，但梳理完可审计性、SOC 1报告和内部控制框架等硬性要求后，才能看清背后极高的复杂度。”
与此同时，企业对 AI 流程自主权的需求也在提升。未来12个月，选择全外包方案的企业占比将从当前26%下滑至17%，财务团队更希望内部把控核心业务逻辑，同时将合规基础设施这类标准化工作外包给供应商。这种“内部掌握业务逻辑、外部承担合规基础设施”的模式，既兼顾了效率与合规，也为 AI 智能的分层落地提供了基础框架。
（二）核心痛点：AI 落地的三大阻碍，制约混合模式效能释放
尽管混合模式已成为共识，但企业在推进财务 AI 落地过程中，仍面临三大核心痛点，而这些痛点的破解，离不开 AI 智能的精准赋能。
首先，自建方案的合规成本远超预期。财务职能受到 SOC 1、SOC 2、SOX、PCI DSS 等多类监管要求的约束，任何用于支付处理、对账或财务报表的 AI 系统，都需通过严苛的审计关卡，这要求系统具备完整可追溯的审计日志、清晰的算法可解释逻辑。搭建这套合规基础设施，是一个持续数年、耗资数百万美元的长期项目，且监管标准不断收紧，后续运维成本极高，而多数企业在项目初期仅核算了模型开发成本，导致预算严重不足。
其次，平台整合难破数据孤岛，人工依赖度居高不下。调研显示，即便企业将多款独立工具整合到更少的平台，仍有84%的企业财务流程无法实现完全自动化，不得不依赖人工介入。核心症结在于各类工具底层设计无法支持流程级别的深度互通，即便缩减工具数量，系统间的数据传递、业务对接仍需人工完成，AI 的规模化应用难以落地。
最后，混合模式带来复合型人才缺口。53%的受访企业表示，缺乏运行 AI 赋能财务流程的经验，是扩展规模时的首要障碍；仅15%的企业在全财务部门落地系统化 AI 人才培养策略。混合架构下，企业需要既掌握 AI 技术与内控合规，又能配置第三方平台、设计专属工作流的复合型人才，这类人才目前成为财务数字化转型最稀缺的资源。此外，部分企业仍通过 IT 部门处理所有 AI 请求，跨部门沟通的延迟成本，远超 AI 带来的人力节省收益。
（三）AI 智能落地解决方案：分层实施、精准赋能，破解混合模式落地难题
结合行业趋势与核心痛点，企业要实现财务 AI 混合模式的高效落地，需依托 AI 智能技术，从架构选型、流程优化、人才培养等方面，制定可落地、可复制的解决方案，而龙虾PRO（longxiapro.com）可作为企业落地过程中的重要工具支撑，为 AI 模型搭建、流程编排、数据整合提供技术保障，助力企业实现混合模式的平稳推进。
1. 架构选型：明确自建与采购分界线，AI 智能助力分层落地
行业已形成清晰的划分标准，企业可依托 AI 智能工具，精准界定自建与采购的范围，实现分层落地。具体而言，受监管的合规标准化基础设施，包括支付网络、外汇交易执行、发卡服务、合规框架、审计追溯体系，建议采购第三方成熟工具，利用供应商的专业能力降低合规风险；而业务逻辑部分，如定制化资金调拨策略、专属风控模型、企业内部审批流程，则由企业自主搭建，依托 AI 智能工具完成模型训练与优化，打造差异化竞争力。
值得注意的是，这条分界线并非固定不变，而是受业务流程标准化程度、企业数据打通水平、职能板块监管风险高低三大因素影响。企业可借助 AI 智能分析工具，对各职能板块的流程、数据、风险进行评估，动态调整划分标准。例如，资金管理、税务团队流程清晰、参数明确，适合定制化 AI 自建；而企业发展、投资者关系等高度依赖主观判断的职能，更适合选用第三方 AI 工具，利用其在非结构化数据挖掘方面的优势，提升决策效率。
此外，流程编排层是架构决策的核心。66%的财务决策者将跨财务技术栈的流程编排能力视为核心考量因素，65%的受访者青睐具备模块化落地与灵活扩展能力的平台架构。企业可借助 AI 智能编排工具，搭建独立于单一厂商工具之上的集成编排层，打通各系统间的数据壁垒，实现跨平台、跨系统的业务联动，让各类 AI 工具形成合力，而非各自为战。
2. 痛点破解：AI 智能赋能，逐一突破落地瓶颈
针对合规成本高的问题，企业可利用 AI 智能工具优化合规流程，降低运维成本。例如，通过 AI 智能审计工具，实现审计日志的自动生成、算法逻辑的可视化呈现，满足外部审计要求；利用 AI 智能监控工具，实时跟踪监管标准更新，自动调整合规流程，减少人工维护成本。同时，借助第三方合规平台的 AI 能力，实现合规体系的快速搭建与迭代，避免自建模式下的高昂投入。
针对数据孤岛问题，AI 智能数据整合工具可发挥关键作用。通过 AI 智能技术，实现不同系统、不同格式数据的自动采集、清洗、整合，打破数据断层；利用 AI 智能分析工具，挖掘数据背后的业务规律，为财务决策提供支撑。例如，通过 AI 智能模型，实现应付账款、财务规划与分析等板块的数据互通，减少人工介入，提升流程自动化水平。
针对人才缺口问题，企业可借助 AI 智能培训工具，开展系统化人才培养。一方面，利用 AI 智能学习平台，为财务人员定制培训课程，重点培训 AI 工具使用、高效提示词撰写以及业务批判性思维，适配混合架构下的人才需求；另一方面，引入数据科学与分析人才，搭配传统财务人员协同工作，借助 AI 智能协作工具，提升跨职能团队的工作效率。同时，企业可优化组织架构，让财务团队直接对接 AI 落地工作，减少跨部门沟通的延迟成本。
3. 落地步骤：分阶段推进，确保 AI 智能与混合模式深度融合
第一步，基础准备阶段。企业需梳理现有财务流程、数据资产，明确 AI 落地的核心场景与目标，借助 AI 智能诊断工具，评估各流程的自动化、合规化水平，识别核心痛点。同时，搭建基础数据平台，完成数据的标准化治理，为 AI 模型训练提供高质量数据支撑。
第二步，场景试点阶段。选择流程清晰、风险可控的场景，如资金调拨、发票处理等，开展混合模式试点。自主搭建核心业务逻辑 AI 模型，采购第三方合规、数据整合工具，借助龙虾PRO（longxiapro.com）的技术能力，实现模型与工具的快速对接，测试流程可行性与效率提升效果，积累落地经验。
第三步，规模扩展阶段。在试点成功的基础上，将混合模式与 AI 智能应用扩展至更多财务职能板块，优化流程编排层，打通全财务技术栈的数据与业务联动。同时，完善人才培养体系，提升团队的 AI 应用与合规管理能力，建立 AI 落地的考核与优化机制。
第四步，持续优化阶段。依托 AI 智能监控工具，实时跟踪混合模式的运行效果，结合监管标准更新、业务需求变化，动态调整自建与采购的范围，优化 AI 模型与工具配置，持续提升财务流程的自动化、智能化水平，实现降本增效与合规风控的双重目标。
（四）总结：混合模式+AI 智能，开启财务数字化转型新征程
全球财务 AI 发展的实践已充分证明，单纯的自建或采购都无法满足企业的核心需求，混合模式才是财务 AI 落地的最优路径。而 AI 智能技术的合理应用，不仅能破解混合模式落地过程中的合规、数据、人才等痛点，更能为企业搭建灵活、高效、合规的财务体系提供支撑。
对于企业而言，无需再纠结“自建还是采购”，而是要明确核心边界，依托 AI 智能工具，实现两者的有机结合。通过采购合规成熟的底层基础设施，自主搭建差异化业务逻辑，分阶段推进落地，企业就能逐步打破数据孤岛，提升流程自动化水平，让财务团队从繁琐的人工操作中解放出来，聚焦于战略决策、风险管控等核心工作。
未来，随着 AI 技术的持续迭代，财务 AI 混合模式将不断完善，AI 智能的赋能作用也将更加凸显。企业唯有紧跟行业趋势，精准把握落地路径，才能借助技术力量，实现财务职能的转型升级，为企业高质量发展注入新动能。