在快速变化的商业环境中，传统预算制定方式已难以应对复杂且动态的市场需求。人工智能（AI）与机器学习技术为企业提供了全新解决方案，不仅提升预算制定的精准性，还优化了资源分配效率。本篇文章深入剖析了AI在战术预算与战略预算中的应用优势，同时揭示了其在长期规划中的局限性。通过分析成功案例（如Uber），我们展示了如何将AI与人类洞察相结合，构建高效的预算体系。无论是优化短期运营，还是支持长期战略决策，AI的潜力都不可忽视。立即了解如何运用AI助力预算制定，提升企业竞争力，为2025年的市场变化做好万全准备！
在快速变化的商业环境中，预算制订已成为企业管理者面临的核心挑战之一。从不断波动的市场条件到突如其来的供应链中断，传统预算方法常常无法应对这些复杂且动态的需求。此外，企业资源有限的现实进一步放大了如何高效分配每一分钱的紧迫性。在这样的背景下，创新显得尤为重要，人工智能和机器学习技术正被广泛视为破解预算难题的潜在解决方案。
智能预算的时代：如何让数据驱动企业未来
近年来，人工智能和机器学习被越来越多地应用于企业预算制定中，被认为是一项具有颠覆性潜力的技术。这些技术被寄希望于带来前所未有的准确性和效率，例如通过分析大量历史数据和实时市场动态，帮助企业更精准地预测未来收入和成本。例如，某零售公司通过人工智能分析过往销售数据与天气趋势，成功预测了即将到来的购物季需求激增，并提前优化了库存和配送计划，从而实现了利润的显著提升。此外，企业还能够利用人工智能算法优化资源分配，例如根据季节性需求和地理区域差异，动态调整运营预算，以实现资源的最大化利用率和目标的高效达成。例如，Salesforce 的首席财务官 Amy Weaver 一直利用预测性人工智能作为提升费用预测的战略工具，这使得公司能够更精确地管理资源。Caterpillar Inc. 的财务高级副总裁 Kyle Epley 通过机器学习技术，将季度预测时间从三周缩短至仅 30 分钟，这种效率的提升为公司节省了大量时间和精力。同样，Novelis Inc. 的首席财务官 Dev Ahuja 利用内部开发的机器学习模型进行现金流预测和预算制定，为其全球运营提供更强的支持。在这一背景下，Gartner 预测，到 2028 年，50% 的组织将使用人工智能取代“耗时的自下而上预测方法”，从而实现更加灵活的预算制定流程。
然而，即便是那些配备最先进人工智能工具的公司，仍在预算制定中面临挑战。例如，许多公司报告称，人工智能在预测供应链问题时表现不足，例如未能及时识别原材料短缺或运输延误。例如，某全球制造企业曾使用人工智能预测关键零部件的供应链中断，但由于其模型过于依赖历史数据，未能识别新兴市场中物流政策的突然变化，导致生产线停滞数周，损失达数百万美元。此外，在应对突发性市场变化时，如新冠疫情期间的需求剧烈波动，人工智能系统往往难以及时调整预算策略。这些挑战突显了人工智能工具在复杂和动态环境中的局限性。例如，联合利华的首席财务官 Graeme Pitkethly 在《华尔街日报》中指出，在成本上升、能源价格波动和经济不确定性的环境下，为 2023 年的通胀进行预测和预算制定是一项极具挑战的任务。同样，BASF 和 Covestro 的高管也承认，尽管他们拥有大量资源投资于人工智能，但仍难以应对当今动态市场条件的复杂性。这种局面暴露了一个重要的问题：如果人工智能如此先进，为什么这些预算制定的挑战仍然存在？预算过程是否需要全程依赖人类的洞察力和经验？
两种预算类型的博弈：战术与战略
企业预算制定是一个复杂的多步骤过程，涉及两个关键部分：战术预算和战略预算。
战术预算
战术预算的重点是短期目标，包括资源分配、成本管理和绩效跟踪。短期目标通常指的是在一个财务周期内需要实现的具体成果，例如降低运营成本、提高生产效率或优化库存管理。这些任务具有明确的定义并主要由数据驱动，通过量化指标如预算执行率和单位成本来评估绩效。在这些领域，人工智能表现尤为出色。其处理海量数据并实时调整的能力，使其能够优化短期资源分配，以令人瞩目的速度和准确性提升运营效率。事实上，在这些战术任务中，人工智能可以直接替代人类决策。通过快速一致的结果和对偏见的有效消除，人工智能能够极大地提升企业运营的效率和可靠性。
战略预算
然而，战略预算则是另一回事。它涉及长期规划、设定更广泛的业务目标以及将财务资源与公司的未来愿景相匹配。战略决策往往需要应对不确定性、竞争压力和市场波动——这些领域仍然高度依赖人类的洞察力和创造性思维。人工智能在此方面表现有限，因为它缺乏前瞻性、适应性和创造力，无法应对长期战略规划的复杂性。例如，在某些市场中，人工智能可能优先考虑当前利润最大化，而忽视了对新兴市场投资的必要性，这可能导致错失未来增长的机会。例如，一家跨国消费品公司曾因依赖人工智能的财务模型，而低估了非洲某些快速发展的城市市场的重要性，未能及时扩大当地生产设施，最终错失了抢占市场份额的机会。另一个案例是一家电子制造企业，它的人工智能模型在规划未来产品线时过度集中于现有利润较高的产品类别，导致未能及时投资于更具潜力的新兴技术市场，最终被竞争对手抢占了技术领先地位。此外，过度依赖历史数据的趋势使其难以应对突发性市场变化，如疫情带来的供应链中断。正如 Michael Harris 和 Bill Tayler 在 2019 年《哈佛商业评论》中描述的那样，“代理效应”可能会在此类情境中出现：人工智能倾向于过于专注于优化特定绩效指标，这可能导致决策失调。例如，过度强调削减成本以满足短期目标可能会对创新、客户满意度等长期关键举措造成损害，从而最终削弱公司的长期增长潜力。
人机协作：AI与管理者的双向互动
鉴于战术和战略预算的本质差异，一个核心问题随之而来：人工智能与人类管理者如何在预算制定的不同部分进行协作？人工智能能否完全取代战术预算中的人类决策者？在战略决策中，人类洞察又何时变得不可或缺？
实验研究
为了解答这些问题，我们设计了一项模拟管理实验，旨在模拟现实世界中的预算挑战，并测试人工智能在战术和战略预算中的表现。实验的关键变量包括预算周期的长度、可用数据的复杂性以及参与者对关键绩效指标（KPI）的选择。实验设计了多种情境，例如稳定的市场环境与高度波动的市场环境，以及资源充足的情况下与资源受限的情况下的预算制定。通过这种实验，我们希望揭示人工智能与人类在这两方面的互补关系，并进一步探索两者在不同情境下的协作潜力。
在该实验中，经验丰富的管理者被要求为一个假设的汽车零部件制造商制定预算决策，平衡短期财务表现与长期战略增长。参与者定义了公司的战略目标——如追求运营卓越或实现创新领先——并将预算分配与这些目标保持一致。他们在多个周期内分配预算，并根据绩效反馈调整决策。同时，我们部署了一种人工智能算法，利用与参与者相同的信息进行预算分配。这一设置使我们能够直接比较人工智能算法与人类参与者在预算分配和创造组织价值方面的表现。此外，一些参与者选择了与其战略重点不一致的关键绩效指标（KPI），这为我们提供了观察人工智能算法在不同情境下表现的机会：既包括提供明确战略背景时，也包括没有明确背景时。
结果分析
结果清晰可见：尽管人工智能和人类参与者都随着时间推移表现出显著提升，但人工智能通过对过去数据和绩效指标的学习，在优化预算分配方面持续超越人类管理者。然而，当战略背景不明确时——即管理者选择的 KPI 与战略不一致时——人工智能未能充分发挥其潜力。它能够处理过去举措的战术部分，通过优化单一绩效指标做出决策，但往往无法与更广泛的公司战略目标保持一致。
另一方面，当管理者提供强有力的战略框架——明确的目标和相关的 KPI——时，人工智能表现出色。在这种情况下，人工智能的数据处理能力与人类的战略洞察相辅相成，达成了最佳结果。这种结合了人工智能高效性和人类洞察力的互补模式，成为平衡战术与战略预算的关键。
超越假设：人工智能如何真正改变预算制定
我们的研究挑战了关于人工智能在预算制定中的两个常见假设。首先，认为人工智能可以完全取代人类的观点是有缺陷的。尽管人工智能在战术任务中表现卓越——例如短期资源分配和数据驱动的调整——但如果缺乏人类主导的战略监督，其可能只会优化短期目标而忽略更广泛的目标。人工智能虽然能够显著提高效率，但如果不加以控制，往往无法确保其决策与长期价值创造保持一致。
其次，认为人工智能和人类洞察始终需要相辅相成的假设同样存在误区。在战术领域，人工智能应当取代人类。它更快、更精确，并且能够避免人为偏见。然而，在战略决策中，涉及设定长期目标和应对市场不确定性时，人类洞察仍是不可或缺的。人工智能无法在没有战略指导的情况下进行创造性调整或预测未来变化。为了真正释放人工智能的潜力，企业需要明确划分预算流程的战术和战略部分。在战术任务中由人工智能主导，而在人类管理者的引导下确保战术决策支持长期愿景。
成功案例分析：Uber 的实践
Uber 的实践为这种方法提供了现实佐证。通过在 600 多个城市的运营，Uber 利用人工智能驱动的财务平台进行实时预算调整。这些平台不仅基于先进的机器学习算法，还结合了预测分析和动态调整模块。具体而言，它们能够通过对历史数据的深度学习，预测不同时间段内的乘客需求，并自动分配资源以最大限度提高运营效率。此外，这些平台还集成了实时交通监测系统，可以根据突发状况调整预算分配，从而快速响应高峰时段的区域需求。这些技术结合使得 Uber 能够在复杂的城市环境中保持高效的运营。
更为独特的是，平台还集成了动态调整模块来优化各城市之间的资金分配，确保资源在全球范围内得到最有效的利用。例如，在某些情况下，平台能够识别区域性活动或特殊需求（如大型赛事或恶劣天气）对资源的即时影响，从而动态调整预算和司机分配。与此同时，Uber 的本地团队基于市场知识和经验，对人工智能的预测进行修正或优化，确保最终的决策既符合短期运营需求，也能支持公司的长期战略目标。这种平衡的策略在 Uber 的近期转型中发挥了关键作用，帮助其在 2023 年首次实现 11 亿美元的营业利润。
Uber 的成功表明，尽管人工智能在战术决策中占据主导地位，但人类洞察对于确保这些决策服务于更广泛的战略愿景至关重要。那些能够正确平衡这两者的企业，不仅将在运营上蓬勃发展，还能确保可持续的长期增长
把握未来：用AI+管理洞察构建高效预算
仅靠人工智能不足以解决现代预算制定中的所有挑战。人工智能可以——也应该——在战术任务中取代人类管理者，例如短期资源分配和绩效反馈，在数据驱动的决策中实现更高效的结果。然而，在战略领域——涉及长期规划、市场适应性和业务前瞻性的关键环节——人类洞察仍然是不可或缺的。
2025 年是重新定义企业预算制定的关键时刻。从现在开始，管理者需要立即行动：采用人工智能优化战术流程，提升效率和准确性；同时，确保在人类洞察的指导下，制定符合长期愿景的战略计划。成功的企业将是那些能够整合人工智能的技术优势与管理者的创造性智慧，在快速变化的市场环境中找到两者之间最佳平衡的公司。立即开始投资和培训，以迎接这一转型的挑战和机遇，为 2025 年及更远的未来打下坚实基础。
