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2026年应付账款业务:AI崛起

金融 2026-07-01 Ardent Partners 冷水河
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报告赞助方 本报告中的观点和意见代表Ardent Partners在发布时的立场。赞助公司未对本报告的内容和研究产生任何可衡量的影响。本研究报告的内容为Ardent Partners独家财产。如有关于本报告内容及/或我们研究赞助政策的评论或疑问,请致函Ardent首席研究官Andrew Bartolini。 abartolini@ardentpartners.com and/or 617.752.1620. Sponsor: Medius将发票捕获、处理和支付流程连接起来,以取代管理应付账款时担忧和疑虑,带来从容与自信。Medius超越了基础自动化,通过运用人工智能来完成大部分工作——因此发票得以确认、分类和支付;应付账款团队可以安心下班休息;企业能够信任其预算和预测。Medius致力于运用自动化和人工智能的力量,重塑支出管理领域,目前拥有超过4,000名客户,遍布116个国家,其系统每年处理2,000亿美元支出。欲了解更多信息,请访问medius.com。 Contact info: info@medius.com 执行摘要 二十一年前,Ardent Partners 发布了其首份《应付账款现状》报告,关注了一个多数企业几乎未予重视的职能。应付账款处理发票、签发支票、保障运营。其重要性如同管道:运行时隐形,失效时痛苦。负责该职能的团队技术娴熟,常常超负荷工作,几乎从未被描述为具有战略意义。技术远远落后于该职能的潜力,纸质文件无处不在,人工流程是常态。而应付账款数据除了处理发票外还能做其他什么的想法,大多只停留在理论层面。 并由此进而应用于发票捕捉、异常管理、付款处理、供应商协作以及财务决策支持。而AP一直以来所记录的账簿,正开始首次对其所记录的内容进行解读。 参与这项研究的194位金融和P2P领域的领导者体现了这一转变。他们的回答描述了一种积极乐观、并在现实压力下致力于交付成果的功能。近六成的组织已开始使用或试点人工智能。三分之二预计它在未来两到三年内将产生重大或变革性的影响。发展步伐并不一致,但方向毋庸置疑。 自那以来的二十年里所发生的变化并非一场革命。然而,它却是一种更为持久的变革:一种持续、有目的的转型,它重塑了采购付款部门(AP)所做的工作、所掌握的知识以及企业对其的期望。数字化工作流程取代了纸质流程。电子支付取代了支票处理。自动化压缩了周期时间并降低了成本。异常管理变得更加积极主动。而采购付款部门(AP)的贡献开始从账簿扩展到营运资金、供应商关系、财务控制以及商业洞察。该部门一次一项能力地赢得了在决策桌上的席位。 《AP 2026状态:AI崛起》分为三章。第一章考察市场现状:AP的优先事项、其持续存在的挑战、其不断扩大的战略作用以及AI应用已达到的规模。第二章着眼于组织已建立的技术基础设施,以及AI在发票到付款全生命周期中的应用,从文档捕获和欺诈检测,通过付款、供应商赋能,以及代理工作流开始形成的最初迹象。第三章提供了这项研究以前从未提供过的内容:一套完整的性能基准,以及评估AI如何加速每一个基准,并辅以行业首个AI成熟度基准。首次,AP、财务和P2P领导者不仅可以衡量其运营结果与市场的比较情况,还可以衡量其AI项目的表现。本章以一份实用的AI激活指南结束,该指南是基于这项研究构建的分层剧本,并根据您组织目前在AP AI成熟度曲线上的位置进行调整。 这项年度研究项目始终旨在诚实地记录其进展:AP目前所处位置、其未来方向,以及哪些组织表现优异、哪些组织仍在追赶。今年延续了这一传统,同时也标志着一个新的开始。因为现在重塑AP的力量与以往任何时期都不同,不同之处不在于性质,而在于速度和规模。 人工智能已从未来愿景转变为在亚太市场多数地区积极部署。它并非伴随着单一突破的喧嚣到来,而是悄无声息地融入其中。 基准明确。AI行动指南已在你手中。接下来,将由领导层做出决策。 AP人工智能状态 二十年来,这项研究一直追踪AP团队的工作。今年,它首次追踪了AI为他们做了什么。 每家企业的心脏都有一本账簿。自商业开始以来,它以某种形式存在,从手写、列有数字的记录演变为电子表格、数据库和企业系统。账簿记录了所购买的东西、购买对象、金额以及支付时间。很少有团队比应付账款(AP)部门与其联系更紧密。 2026年AP(应付账款)的运营环境既不奖励犹豫,也不容忍鲁莽。组织面临提升绩效的压力。处理成本正在上升,周期时间正在延长,异常量依然顽固地保持高位。与此同时,对该职能的期望持续扩大。AP领导者不再仅仅被要求更快、更便宜地处理发票。人们越来越期望他们能支持现金流管理、加强欺诈预防、提升供应商可见性,并为更广泛的财务决策做出贡献。这些责任很少伴随着额外资源的到来,这有助于解释为何人工智能已从未来状态愿景转变为多数市场战略优先事项。 二十年来,Ardent Partners一直追踪该职能的演变。Ardent见证了AP从纸质密集型流程转变为数字化工作流,从人工对账转变为电子支付,以及从被动异常管理转变为主动现金流优化。该研究的每一期都记录了该职能在效率、可见性和战略价值方面的持续改进。 今年研究的三个发现(见图1)说明了这一点。58%的组织正在积极使用或试点人工智能(AI)于亚太地区(AP)。65%预计人工智能将在未来两到三年内对亚太地区的运营产生重大或变革性影响。并且66%认为他们的亚太地区组织对企业来说非常有价值或极其有价值。这些发现共同描绘了一个投入其中、充满乐观情绪且面临交付压力的市场。 2026年不同的并非那项进步的方向,而是其速度与性质。如今,人工智能正帮助AP团队更快地完成同样的工作。随着时间的推移,它将开始改变该职能底层数据所能做的事情。系统将从模式中学习,识别异常,预见问题,并以人类团队无法匹敌的规模呈现洞见。账本不再仅仅是记录活动,它正开始对其进行解读。 启示已然明确。AP(应用性能管理)的角色持续扩展。期望值不断攀升。AI正日益被视为未来成功的关键赋能者。对AP领导者而言,挑战已不再是判断AI是否重要,而是要弄清楚AI能在何处最快、最清晰地创造价值。然后,再构建运营基础以实现其规模化应用。 这是《AI崛起2026:亚太AI发展现状》:它既是一个二十一年来研究传统的延续,也是该领域新篇章的开端。亚太地区的领导者们不再争论人工智能是否重要,而是正在确定其价值所在、部署速度以及成功规模化所需条件。接下来的数据、基准和分析旨在帮助解答这些问题。 持续强调自动化(41%)、供应商赋能(36%)和成本削减(33%)揭示了一个相关的故事。这些优先事项紧密相连。组织若没有数字发票流程,就无法有效实现自动化。在手动流程仍然存在的情况下,它们也无法显著降低成本。如果底层数据和业务流程碎片化或不完整,它们也无法充分利用人工智能。对于市场的大部分来说,基础现代化仍远未完成。 AP部门的首要任务为各职能领域采用人工智能创造了条件。因此,部署人工智能(占27%)现已成为一项优先任务,同时也是对其上方各项优先任务潜力的放大器。27%这个数值值得深入审视。鉴于当前已实施的采用水平和围绕人工智能未来影响的强烈预期,这个数字最初可能看似偏低。但事实并非如此。对于越来越多的AP组织而言,人工智能不再是一项独立的、在优先任务清单上有其特定位置的倡议。它正融入更广泛的分析、自动化、效率提升和流程改进等项目中。目标是提升绩效。人工智能正日益被视为实现这一目标的途径。 2026年AP优先事项:熟悉与紧迫 初看之下,AP在2026年的优先事项(见图2)显得十分熟悉。改进报告与数据分析仍然是首要任务,其次是自动化、供应商电子发票的采用以及成本削减。这些目标多年来一直出现在AP领导者的议程上。它们持续的重要性表明,该行业并未放弃其传统目标,而是正在新的条件下,借助新的工具去追求这些目标。 2026年的挑战:熟悉的摩擦,升高的赌注 这些优先事项的持续存在并非停滞不前的证据。它反映了AP的职责范围扩张速度超过了众多组织现代化支持其流程和系统的能力。AP团队被要求在持续提升运营效率的同时,提供更高的可见性、更强的控制力、改善的供应商体验以及更具战略性的商业价值。挑战已不再是确定目标,而是加速实现这一目标的过程。 2026年AP面临挑战并非新问题(见图3)。审批缓慢、异常率高以及发票和付款活动可见性有限等问题已出现在AP挑战清单上多年。变化的是未解决这些问题的成本。随着对该职能期望的不断扩展,长期存在的运营低效正变得越来越难以承受。 发票和付款审批缓慢是主要挑战,占比48%,与高异常率并列。两者在结构上相互关联:异常情况会导致审批缓慢。审批延迟会形成付款瓶颈,增加供应商摩擦,并消耗宝贵的人力时间。两者共同构成了AP绩效面临的最持久障碍之一。 首要任务是提升报告与数据分析能力(占46%),这或许最能清晰地表明该行业的发展方向。AP领导者们日益认识到,该职能的价值已超越单纯处理交易。他们希望获得更清晰的绩效、营运资本、供应商活动及运营风险方面的洞察力。在许多方面,日益重视分析能力正为后续所有工作奠定基础。 对发票和付款数据的可见性不足,被22%的受访者提及,是另一个基础性挑战。可见性影响着应付账款绩效的方方面面,从异常管理、现金流预测到供应商服务和欺诈预防。组织无法改进他们无法清晰看到的事情,这有助于解释为什么报告、分析和可见性为何在业内仍然是如此突出的优先事项。 AP策略性如何?价值之问的答案 AP的战略价值问题,自该功能出现以来一直存在争议。到2026年,这场争论在很大程度上已尘埃落定,尽管答案比简单的“是”或“否”更为微妙。三分之二的受访者认为,他们的AP组织对企业非常有价值或极其有价值。这是一个强劲的结果,反映了多年的发展。 这些挑战本身并不陌生。新的变化在于,旨在解决这些问题的工具正日益普及。自动化、分析和人工智能正为应付账款团队提供新的方法,以减少人工工作量、提升可见度并强化控制。这些能力能否转化为有意义的绩效提升,与其说是取决于技术本身,不如说是取决于组织部署和使用它的效率。 更重要的是,它反映了人们对该职能认知的更广泛转变。应付账款不再仅仅被视为发票和付款的处理者。人们越来越认识到其在管理营运资金、支持供应商关系、强化财务控制以及产生运营洞察方面的作用。管理企业每一分流出资金的那项职能,已经成为一项财务智能资产。 成熟度分布阶段揭示了更深层次的故事。最大的单一群体处于试点阶段,占比34%,他们正在针对既定用例和业务流程测试人工智能,并有明确的意图进行扩展。这些组织已超越好奇阶段,进入实际应用阶段。它们正在学习哪些有效、哪些无效,以及需要哪些组织变革来支持更广泛的采用。在某种程度上,它们代表了当今亚太人工智能市场的中心力量。 然而,研究结果表明,这一进程尚未完成。大约三分之四(34%)的组织仍然将其应付账款团队形容为仅略有价值或对企业仅提供有限价值。弥合这一差距需要的不只是运营效率。它将要求应付账款组织继续扩大其对业务绩效、财务可视性和企业决策的贡献。 管理企业每一分流出资金的功能,已不再仅仅是一项行政管理需求,而是一项财务智慧资产。 23%正在多个职能领域积极部署人工智能的企业代表了市场的当前前沿。这些组织已超越概念验证阶段,并将人工智能整合到其AP团队的日常运营中。他们的经验提供了关于更广泛市场走向的最清晰预览。这一群体中涌现的教训始终指向三个优先事项:数据质量、治理,以及将人工智能的扩展从发票处理扩展到支付、现金管理和运营决策等领域。 AP人工智能成熟度曲线 今年研究中最显著的发现之一是亚太市场 (AP 市场)对 AI 的采用规模和速度(见图 4)。目前,58% 的亚太组织正在积极使用或试点 AI。这一数字代表了一次真正的市场转变,它反映了坚定的行动而非谨慎的实验。几年前,市场所具有的谨慎试点、长期评估和预算推迟等特点,如今已在该领域的多数组织中让位于有意义的行动。 探索阶段中那30%的企业并非落后,这本身就是定义。许多企业正以恰当的审慎态度接近人工智能,进行供应商评估