รายงานของ Savant เปิดเผยช่องว่างการใช้ AI อัตโนมัติด้านการเงิน โดย 76% วางแผนลงทุน แต่มีเพียง 6% ที่ปรับใช้ขั้นสูงสำเร็จ

การดำเนินการล่าช้ากว่าความทะเยอทะยานสำหรับระบบอัตโนมัติ AI ในด้านการเงิน โดยมีธรรมาภิบาลเป็นอุปสรรคต่อการนำไปใช้

Savant Labs ผู้นำด้านระบบอัตโนมัติการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ประกาศเปิดตัวรายงานแนวโน้มปี 2026 เกี่ยวกับระบบอัตโนมัติแบบ Agentic ในด้านการเงิน ภาษี และการบัญชี ซึ่งเป็นการศึกษาวิจัยที่ตรวจสอบว่าผู้นำองค์กรกำลังเข้าหา AI และระบบอัตโนมัติอย่างไรในการวางแผนสำหรับปีข้างหน้า

รายงานได้สำรวจผู้นำอาวุโสด้านการเงิน ภาษี และการบัญชีในองค์กรขนาดใหญ่ในอเมริกาเหนือใน 22 อุตสาหกรรม เพื่อประเมินสถานะปัจจุบันของระบบอัตโนมัติแบบ Agentic ในองค์กรของพวกเขา

แม้ว่า 76% ของผู้ตอบแบบสำรวจระบุอย่างท่วมท้นว่าปี 2026 เป็นปีสำหรับการลงทุนในระบบอัตโนมัติแบบ Agentic เชิงกลยุทธ์และ AI เชิงสร้างสรรค์ แต่มีเพียง 30% เท่านั้นที่มีโครงการนำร่องที่ใช้งานได้อยู่ในขั้นตอน ซึ่งบ่งชี้ว่าความทะเยอทะยานของพวกเขาล่าช้ากว่าการดำเนินการ AI การวิจัยระบุช่องว่างด้านธรรมาภิบาลที่เด่นชัดเป็นอุปสรรคที่สำคัญที่สุดต่อการดำเนินการ โดย 37% ของผู้นำรายงานความกังวลอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับความสามารถในการกำกับดูแล ตรวจสอบ และควบคุมเวิร์กโฟลว์ระบบอัตโนมัติ AI การผสานรวมกับระบบ ERP หลักและระบบเดิมเป็นความกังวลที่ใหญ่เป็นอันดับสองที่ 24%

"ทีมองค์กรมีความสอดคล้องกันในเรื่องผลประโยชน์ที่คาดหวังจากระบบอัตโนมัติแบบ Agentic แต่หลายบริษัทกำลังดิ้นรนในการนำไปใช้ในทางปฏิบัติ" Chitrang Shah ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Savant Labs กล่าว "ความไม่แน่นอนของพวกเขาเกี่ยวกับธรรมาภิบาล การตรวจสอบได้ และความเสี่ยงกำลังขัดขวางการขยายขนาดอย่างมั่นใจ – ซึ่งสามารถแก้ไขได้ด้วยความก้าวหน้าของแพลตฟอร์มระบบอัตโนมัติแบบ Agentic เช่น Savant"

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Fintech : Global Fintech Interview with Kristin Kanders, Head of Marketing & Engagement, Plynk App

การค้นพบยังท้าทายสมมติฐานทั่วไปเกี่ยวกับผลกระทบของระบบอัตโนมัติแบบ Agentic ต่อแรงงาน ผู้นำมากกว่า 80% คาดหวังว่าจะไม่มีการเปลี่ยนแปลงสุทธิในจำนวนพนักงานในปี 2026 ซึ่งส่งสัญญาณว่า AI ถูกมองเป็นตัวคูณผลิตภาพมากกว่าเครื่องมือลดแรงงาน มีเพียง 3% ของผู้ตอบแบบสำรวจคาดการณ์การเติบโตของงานสุทธิ ซึ่งบ่งบอกถึงแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นต่อทีมที่มีอยู่ให้ส่งมอบผลผลิตมากขึ้นด้วยทรัพยากรเท่าเดิม พลวัตนี้กำลังเร่งความสนใจในโครงการระบบอัตโนมัติแบบ Agentic ที่ออกแบบมาเพื่อรับมือกับงานที่ซ้ำซากและมีแนวโน้มเกิดข้อผิดพลาด ในขณะที่รักษาการตัดสินใจของมนุษย์ไว้สำหรับความรับผิดชอบที่มีคุณค่าสูงกว่า

การค้นพบเพิ่มเติมจากรายงาน ได้แก่:

● ความทะเยอทะยานเหนือกว่าการดำเนินการ: มีเพียง 6% ของผู้นำที่มีกลยุทธ์ขั้นสูงพร้อมการนำไปใช้ในวงกว้างทั่วทั้งทีม โดยผู้ตอบแบบสำรวจส่วนใหญ่อ้างว่าการนำไปใช้ขององค์กรยังคงจำกัดอยู่ที่โครงการนำร่องแยกส่วนหรือกรณีการใช้งานฟังก์ชันเดียว

● ธรรมาภิบาลและความไว้วางใจเป็นอุปสรรคหลัก: ผู้นำมากกว่า 60% จัดอันดับธรรมาภิบาลข้อมูลและความปลอดภัย พร้อมกับความกังวลเรื่องการผสานรวม ERP เป็นอุปสรรคหลักต่อการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย ความกังวลเหล่านี้จัดอันดับสูงกว่า 'ต้นทุนและผลตอบแทนจากการลงทุน' มากกว่าสามเท่า และสูงกว่าความกังวลเกี่ยวกับการควบคุมคุณภาพและการขาดทักษะของทีมรวมกันถึงสามเท่า

● การนำไปใช้ที่ไม่สม่ำเสมอในแต่ละฟังก์ชัน: ความสำเร็จในช่วงแรกปรากฏขึ้นกับทีมปฏิบัติการด้านบัญชีและการเงินที่กำลังยอมรับระบบอัตโนมัติแบบ Agentic เพื่อจัดการกับเวิร์กโฟลว์ที่มีปริมาณมากและทำซ้ำได้ ในขณะที่ทีมภาษียังคงระมัดระวังมากขึ้นเนื่องจากการเผชิญหน้ากับกฎระเบียบ

รายงานยังเน้นถึงความเสี่ยงด้านการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นสำหรับองค์กรที่ล่าช้าในการดำเนินการ ในระบบนิเวศด้านการเงินและภาษีที่เชื่อมโยงกันอย่างแน่นแฟ้น ผู้นำรุ่นแรกกำลังเริ่มกำหนดมาตรฐานแนวทางที่มีการกำกับดูแลสำหรับ AI เมื่อมาตรฐานเหล่านั้นมีผลบังคับใช้ องค์กรที่ล้มเหลวในการปิดช่องว่างด้านธรรมาภิบาลอาจดิ้นรนที่จะตามทันคู่แข่งที่กำลังนำระบบอัตโนมัติแบบ Agentic และ AI ไปใช้ในทางปฏิบัติในระดับใหญ่แล้ว

เพื่อช่วยให้ผู้นำก้าวไปข้างหน้า รายงานสรุปด้วยแบบแปลนและคำแนะนำเร่งด่วนเกี่ยวกับวิธีการนำระบบอัตโนมัติแบบ Agentic ไปใช้ในทางปฏิบัติได้ดีที่สุดในขณะที่แก้ไขช่องว่างด้านธรรมาภิบาล

ติดตามข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Fintech : When DeFi Protocols Become Self-Evolving Organisms

[หากต้องการแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกของคุณกับเรา โปรดเขียนถึง [e-mail] ]

โพสต์ Savant Report Uncovers Finance AI Automation Gap as 76% Plan Investment, Only 6% Deliver Advanced Implementation ปรากฏครั้งแรกบน GlobalFinTechSeries