财务人士认为AI有益，但研究者仍有疑问——至今尚未作出结论

(SeaPRwire) –   早安。人工智慧（AI）已讓員工生產力提升，但財務成果尚未跟上。

「人工智慧、生產力與勞動力：來自企業高管的證據」（Artificial Intelligence, Productivity, and the Workforce: Evidence from Corporate Executives）是杜克大學富卡商學院（Duke University’s Fuqua School of Business）、里士滿聯邦儲備銀行（Federal Reserve Banks of Richmond）與亞特蘭大聯邦儲備銀行（Federal Reserve Banks of Atlanta）研究人員共同發表的最新工作論文。研究發現，儘管CFO們回報AI帶來生產力提升，但以營收為基礎的證據目前仍呈現較為保守的態勢。

這項研究以近750名企業高管的調查為基礎，指出存在「生產力悖論」（productivity paradox）。企業回報2025年AI驅動的生產力增幅平均為1.8%，但當研究人員透過實際營收與僱用數據計算隱含增幅時，發現所有主要產業的增幅都小得多——報告指出，2025年與2026年均呈現此現象。

「目前它還沒有全面反映在營收上，」杜克大學富卡商學院財務學教授、研究共同作者約翰·格雷厄姆（John Graham）告訴我，「肯定存在一定程度的延遲。」

「CFO們可能只是對所有潛力感到樂觀，」格雷厄姆表示，「我們明確將生產力定義為每位員工的產出。」

但他主要歸因於時間因素。2025年底加大AI投資的企業尚未全面推出相關功能、調整定價或實現營收增長。2025年報告的增幅與2026年營收隱含的增幅相近——顯示存在一年的延遲。

此模式與經濟學家羅伯特·索洛（Robert Solow）1987年提出的著名「生產力悖論」相似，他當時指出電腦使用已普及多年，但生產力統計中卻看不見其影響。論文作者認為AI可能正沿著相同軌跡發展。
 
 就AI而言，不同產業的增幅並不均勻。金融等高技能服務業的成長最強勁，而製造業、營建業及低技能服務業雖然落後，但仍呈正向。差異反映了AI在不同產業與企業類型中的應用方式。

「對某些產業來說，AI將用於取代客服中心，」格雷厄姆表示，「對另一產業，可能與工廠的輸送帶有關。對另一產業，則可能是減少分析師數量——讓AI取代金融分析師。」

值得注意的是，這些增幅較少由資本投資推動，更多是來自效率與品質的提升。

對CFO們來說，挑戰是在回報可見前證明AI支出的合理性。

「投資報酬率（ROI）往往取決於計算方式——例如即時估算今年營收增幅除以今年投資額，」格雷厄姆表示，「你真正該做的是，考量今日投資的金額——這將在今年、明年、後年創造多少價值？」

他繼續說：「你應該使用至少能涵蓋未來數年改善的價值創造衡量指標，而非僅看單一時間點。」

格雷厄姆建議採多年度視角：「如果你無法展現三到四年期的效益，可能就得更加謹慎。」他指出，企業可能只是跟風，但尚未規劃清楚AI將如何實際為公司帶來利益。

「你需要關注超過一年的時間，但必須有系統性，而非空泛地期待情況好轉，」格雷厄姆表示。

Sheryl Estrada
sheryl.estrada@.com