美國企業財務部門正快速導入生成式 AI，但對於讓 AI 自主執行任務，態度則保守許多。支付產業媒體《PYMNTS》近日報導，其研究單位 PYMNTS Intelligence 與摩根大通（JPMorgan）合作發布的研究《Time to Cash: What Two Years of Data Say About Faster Cash and Rising Risk》顯示，2026 年有 80% 的財務團隊使用生成式 AI 管理現金流，較 2025 年的 16% 大幅成長；相較之下，使用代理式 AI（agentic AI）管理現金流的比例則大致持平，從 6% 變為 5%。
這份研究的調查對象為美國企業財務長，受訪企業的年營收介於 2.5 億至 25 億美元，涵蓋商品、服務與科技產業。2026 年的調查於 7 月進行，共有 100 位財務長受訪；2025 年的對照調查則有 375 位財務長受訪。《PYMNTS》指出，生成式 AI 與代理式 AI 採用率之間的落差，反映出財務自動化目前的發展階段：AI 已普遍用於分析現金狀況、建議下一步行動的系統，但讓 AI 自主執行仍相當少見。
生成式 AI 加速融入財務流程，預測準確度與效率同步提升
研究顯示，2026 年有 64% 的財務團隊在現金流決策中採用 AI 產生的洞察或建議，高於 2025 年的 44%。有 28% 的財務長（CFO）認為，AI 洞察是最具影響力的現金流管理措施，是 2025 年 13% 的兩倍以上，僅比商業智慧（BI）儀表板的 29% 低 1 個百分點。
不過，AI 並未取代財務部門既有的技術工具。調查發現，96% 的企業使用商業智慧與分析工具，95% 使用試算表，93% 採用企業資源規劃系統（ERP），企業是在大致維持原樣的技術架構上疊加 AI。手動試算表分析也仍有 76% 的財務團隊使用，但認為這是最具影響力現金流管理措施的比例，已從去年的 10% 降至 2%。
目前逐漸形成的模式分為幾個層次：儀表板彙整資訊、模型推演情境、警示系統辨識變化，再由 AI 提出建議。財務主管可以運用這些結果，而不必把後續的決策與執行交給自主運作的 AI 代理。研究中的其他結果，則說明了 AI 建議功能為何受到重視：回報現金流模型準確度改善的財務長比例，從 67% 上升至 86%；表示財務預測速度加快的比例，則從 70% 提升至 85%。
AI 延伸至即時防詐，自主支付仍須建立治理與責任機制
自動化也延伸到與現金決策相關的領域。研究指出，65% 的企業使用 AI 或機器學習進行即時詐欺偵測；在至少使用兩種 AI 管理現金流的企業中，這項比例升至 71%，只使用一種或完全未使用 AI 的企業則為 53%。
代理式 AI 仍是例外。《PYMNTS》指出，現有數據無法說明代理式 AI 的採用率為何停留在 5% 左右，因此不能把這項落差歸因於信任、技術限制或企業政策。但數據顯示，財務團隊目前已劃出一條實際的界線：AI 正快速成為決定資金該如何運用的一環，但自主運作的 AI 在實際管理資金上，仍只占一小部分。
至於 AI 自主支付該如何推進，《TNGlobal》報導，新加坡大華銀行（UOB）環球經濟與市場研究部在近期報告中指出，AI 驅動的自主支付未來能否發展，與其說取決於 AI 技術進步，不如說取決於金融機構能否有效治理這項技術，而明確的責任歸屬、安全控管與互通性，是建立信任的必要條件。
大華銀行指出，產業正朝「有界自主」（bounded autonomy）發展：AI 代理在明確的授權範圍、既定權限、持續監控與可稽核的決策機制下執行金融交易，而不是不受限制地運作。在成熟的代理式支付環境中，AI 代理可協助企業財務主管最佳化資金流動性、協調財務工作流程，同時在機構設定的範圍內運作。
報告指出，雖然自主發起與執行支付所需的技術快速進步，但責任歸屬框架、AI 代理身分標準，以及跨金融機構、司法管轄區與清算網路的互通性，仍是待解的挑戰。這些屬於制度層面的問題，需要科技業者、金融機構、監管機關與政策制定者共同協調。大華銀行表示，目標是讓金融機構能追溯 AI 代理執行了什麼操作、為何獲得授權，以及責任由誰承擔。
目前已有多項建構要素逐漸成形，包括有界授權、可攜式身分框架、持續授權模式、加密驗證，以及可信賴的互通框架。大華銀行強調，更完善的稽核紀錄、人類監督與產業合作，是讓自主金融系統能負責任地大規模部署的關鍵。報告認為，成功的機構不一定是擁有最自主系統的業者，而是能讓 AI 驅動的金融活動值得信賴、可控且可究責的業者；若這些條件能夠達成，有界自主金融可望成為未來金融體系的基礎要素。
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