根据2025年7月的PYMNTS情报报告，几乎所有受过调查的CFO都知道代理AI，但只有15％的人表示将其部署在其组织中。
该差距反映了商业领袖之间关于人工智能代理人目前形式的成熟和业务价值的怀疑。尽管该技术有望自动化复杂的工作流程和改善决策，但由于对实施风险，监督挑战和未经证实的ROI的担忧，许多技术仍然谨慎。
许多公司对Agesic AI可以做什么感到兴奋，但还不够考虑安全使用它所需的东西，”詹姆斯·普雷佐（James Pullizo）Sovos的首席信息安全官告诉PYMNTS。这些工具开始做出真正的决定，而不仅仅是自动化任务，并改变了游戏。
关键的障碍是对代理系统缺乏信任。根据PYMNTS报告的补充数据，建筑物信任取决于以下内容：
- 用户友好的可追溯性：能够提供用户友好的报告和可视化，这些报告和可视化清楚地解释了AI代理动作背后的原因，并能够追溯输出回到基础输入数据和逻辑。
- 人类在环境中的保障措施：必须出席人工控制，以提供持续的人类监督，并在做出关键决定时进行干预。
- 内置偏见监控：必须存在机制，以识别和最大程度地减少AI生成的含量和分析中的偏差，以确保公平和准确性。
专家说，没有这些要素，CFO不太可能将决策权委托给软件代理。
财务领导人需要隐含地信任其系统准确和可预测的，”贾斯汀·埃特金（Justin Etkin）热带的联合创始人和首席运营官告诉PYMNTS。只有在首席财务官看到具体价值并确信这些系统会不会流氓或产生无法预测的结果时，才会发生主流采用。
Etkin补充说，首席财务官正在寻找通过提供纸质步道，具有撤销功能的分步操作以及可衡量的时间节省的AI解决方案。
财务高管之间的犹豫与企业其他地方的更乐观前景相反。
Raju MalhotraCertinia的首席产品和技术官指出，专业服务领域的势头强劲。Agesic AI是最具变革性的添加。他说，自主数字工人可以创建一个将AI与人类团队融合在一起的混合劳动力。
Malhotra引用了Certinia自己的研究，表明83％的专业服务公司已经在明年的专业服务自动化中部署或计划在专业服务自动化中部署代理人。
然而，马尔霍特拉（Malhotra）承认，即使在早期采用者中，结果也不平坦。许多组织仍然很难看到回报，其中29％的组织表示当前的AI解决方案没有期望。原因很明显：他说，缺乏内部技能和分散的数据。
参见：一个 AI的两个面孔：AI Gen的胜利符合代理AI的谨慎
代理必须连接到旧系统
在财务环境中，决定通常必须遵守监管要求并通过审计，技术和文化障碍甚至更高。集成是一个主要问题。
代理系统必须与从企业资源计划（ERP）软件到预测模型到合规工具的各种内部平台连接。根据Chaim MazalGigamon首席安全官IT基础设施可能会成为瓶颈，尤其是在可见性和安全性方面。
Mazal告诉PYMNTS，随着AI的工作量增加网络流量的激增 - 在三分之一的组织中增加了一倍的传统监控工具。”这使得很难检测到代理AI何时在预期的参数，共享敏感数据或访问未经授权的系统之外行动。”
Mazal说，加密的流量和孤立的身份验证系统使得很难实时监视Agent AIS活动。•在公司集成了AI Awance遥测并将深度的实时可观察性纳入所有数据中之前，它们将无法安全地管理代理AI。简而言之：如果您可以看到它，就可以保护它。
除了技术障碍之外，Agesic AI还构成了人类和文化挑战。
埃里克·卡罗夫斯基（Eric Karofsky）VectorHX的创始人强调了信任和可用性的重要性。他告诉PYMNTS，无论采用多么复杂或简化了自动化，采用都取决于真正的人是否可以真正信任和使用这些系统而不会感到沮丧。”``当客户体验一个感觉像黑匣子做出无法解释的决策的代理AI时，他们的信任消失的速度比任何效率提高所能弥补的要快。
即使在付款等市场中，自动化长期发挥了作用，Agesic AI也引起了新的关注。
埃德温·洛雷多（Edwin Loredo），Core Innovation Capital的合作伙伴指出，欺诈，滥用许可以及对更强大的身份验证和监督机制的需求。欺诈很可能会增加。他告诉PYMNTS，可以操纵代理商，可以利用权限，不良行为者会寻找这些自动化系统中的边缘案例。
从Loredo的角度来看，Agesic AI将需要针对领域的特定接口和严格的逻辑，该逻辑是针对融资，保险和医疗保健等行业或部门的独特需求而定制的。他说，单个通用代理不太可能为所有用例服务。”
目前，首席财务官保持谨慎。尽管代理AI的潜力得到了广泛认可，但很少有财务领导人愿意部署无法控制的系统。随着技术的成熟，供应商和内部团队将需要达到更高的透明度，安全性和投资回报率的标准，以使收养可行。在此之前，Agesic AI可能仍然在董事会中仍然是流行语。
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