2020 年，CFO 需要新工具。如今，這些工具正在重新定義這個職位。
當時，CFO 的角色正變得越來越具策略性，但軟體卻依然老舊。CFO 一半是資料分析師，一半是架構師，得從一堆單點解決方案和 Excel 中匯出資料，再把它們拼湊起來，圍繞著三十年歷史的 ERP 系統打轉。資料就是瓶頸。它散落在太多地方、難以整理，而上層的應用工具既脆弱又功能有限。
現在，AI 正在打破這些限制。整合資料變得更容易，軟體也開始自己承擔更多工作。而當這一點改變時，工作如何完成、由誰來完成，也都會跟著改變。這意味著財務職能本身會改變，團隊組成以及領導者的典型樣貌也會隨之改變。
從會計師到銀行家，再到建造者
回顧企業歷年來為這個職位招募的人才，你就能看出這種變化：
優秀 CFO 的特質在不同時代都經得起考驗。最頂尖的 CFO 不只是交出數字或董事會簡報，他們還會用資料來支撐自己對公司發展方向的判斷。這份工作要求他們做的事一直在變，取決於當下最稀缺的技能是什麼。
每個時代的典型 CFO 都反映了這種轉變。當工作重點是清理帳目、建立內控和彙報業績時，公司會從四大會計師事務所挖角 CFO；當重點變成籌資和促成交易時，他們會找投資銀行出身的人；當工作轉向規劃、指標與業務協作時，財務規劃與分析（「FP&A」）技能的重要性上升，不過公司往往還是偏好有投行或私募股權背景的人選。
如今最稀缺的技能是全新的東西：設計公司賴以運作的作業系統。這包括將情境轉化為洞察與決策所需的資料、工作流程、agents、skills 和控制機制。你可以從財務團隊內部「財務工程師」的崛起，以及 CFO 越來越多地親自扮演這個角色中看出端倪。
採用這種方式的財務主管，對財務職能的描述與前輩截然不同。OpenAI 的 CFO Sarah Friar 將財務定位為即時運作的職能。財務正朝著「零日結帳」（zero-day close）和持續更新的預測邁進，這與傳統的月結節奏相比是巨大的轉變。無論是分配算力還是資本，最優秀的財務主管聽起來不再像記分員，而更像建造者。
更多資料、更好工具、更精簡的團隊
CFO 典型樣貌以及整個財務組織的轉變，背後推手是 AI 原生工具的快速進步。資料存取變得更簡單、更快速，催生了更好的工具，進而改變了工作的完成方式與執行者，最終重塑了財務團隊的結構與運作模式。
1. 資料不再是瓶頸。 我們 2020 年那篇文章的核心痛點在於：CFO 的原材料——資料——過時、零散，而且整合起來極其痛苦。財務團隊把大部分精力耗在金字塔底層拼湊輸入資料：拉取匯出檔、核對試算表，或者為了找出某個差異的原因去翻遍郵件串，更糟的是還得去 Slack 私訊和頻道裡撈。AI 讓提取、匯入和解讀散落在不同系統與格式中的資料變得更快、更容易。團隊可以少花時間收集資訊，多花時間採取行動。
2. 財務技術堆疊正在成為財務團隊的一部分。 2020 年，我們逐層梳理了財務技術堆疊，並斷言每一層都將迎來一波現代化工具浪潮。隨著 AI 協助解決資料問題，這波浪潮真的來了。新一代工具只需幾天而非幾季就能上線，能自動完成資料收集而不是等著被餵資料，還能即時提供洞察而非等到月底。當年市場圖譜中的每個領域，如今從 ERP 到稅務再到採購，都有了 AI 原生的挑戰者。
以下是我們投資組合中的幾個例子：
- Rillet 的 ERP 將導入時間從數月縮短至數天或數週，能自動拉取資料，並將月結轉為日結。
- Concourse 部署 agents 進行財務規劃與預測，拉取即時的銷售漏斗資料來建構動態情境。
- Lio 採用多 Agent 模型處理採購，其 agents 負責供應商盡職調查、合約談判、監督內部簽核流程並追蹤履約情況。
- Stuut 管理從觸達、跟進到收款與爭議處理的端到端應收帳款週期，實現現金沖銷流程自動化。
- Sphere 將複雜的間接稅合規轉化為端到端的自動化流程。
- Petual 將 SOX 測試與企業內部稽核工作流程自動化。
這些過去都是需要專責團隊或外部服務供應商才能完成的工作流程。
上一代軟體幫助財務人員管理工作，而這一代軟體直接完成工作。最優秀的 AI 原生財務軟體現在就是在做財務。
3. 財務工程師的崛起。 隨著資料問題逐漸消退，一件我們在 2020 年沒預測到的事發生了。最先進的財務團隊不僅在使用 AI 軟體工具，還在打造自己的自動化流程、儀表板等內部工具。其中許多人從未寫過程式碼、對 AI 抱持懷疑態度，也沒有工程資源可用。但在過去 9 到 12 個月裡，他們徹底擁抱了 AI。
Anthropic 的財務團隊已經建構並維護著一個包含 70 多個財務專用 AI skills 的函式庫，他們像對待正式產品程式碼一樣對待這些 skills。其中一個 skill 能產出完成度達 90-95% 的月度財務審查報告，將數小時的人工工作量壓縮到大約三十分鐘。在 OpenAI，Friar 的團隊為投資人關係和採購打造了客製化 GPT，並建立即時儀表板來取代靜態的董事會報告。
我們投資組合中一位成長期公司的 CFO 要求團隊建立 agents，兩週內他們就做出了 50 個。雖然並非全都有用，但這讓每個人都有機會體驗到 agent 真正產出實際成果的那個神奇時刻。另一位 CFO 則表示，他們的財務與會計團隊正在轉型為產品經理，與工程師合作打造自己的工具。
正如我們見證了 GTM 工程師、成長工程師、人才工程師的崛起，許多公司也開始出現「財務工程師」。與其他結合領域專業和實作能力的角色類似，這通常是一位具備工程背景的財務人員，熟練掌握 Codex 或 Claude Code，並帶頭為團隊開發工具。他們經常負責串接系統、打通工作流程的瓶頸。舉例來說，這可能意味著打造一款工具，將客戶營收與模型推論成本、雲端使用量及支援成本結合起來，然後標記出利潤率惡化或使用量導致某份合約虧損的客戶帳戶。
過去，這類工作需要核心工程團隊難得的支援，或是嘗試把工程師招進財務團隊。如今，許多 CFO 自己花更多時間用 AI 建構工具或使用 AI 原生工具，開會的時間反而變少了。「這些新產品用起來很有趣」是我們常聽到的回饋。
財務工程師背後的運作紀律很簡單：如果一件事你做了兩次，就寫一個工作流程；如果工作流程寫了兩次，就寫一個 agent。
4. 財務團隊變得更小、槓桿更高。 大多數財務團隊仍沿用舊有的組織方式：一層會計主管（controller）、一層 FP&A、一層營運，再加上一位 CFO。這一切都是為月度節奏和「一人一任務」的責任制設計的。當每一層的存在都是為了搬移和核對資料時，這種結構確實合理。
過去「財務人員約佔總人數 5%」的經驗法則也在改變。我們見過最精簡的團隊將目標設在 2%，並且優先追求人才密度而非人頭數。新招募的財務人員能用 API 呼叫串接多個系統、會寫 SQL，還能做出自動化原型。AI 流暢度正成為基本門檻。「帶我走一遍你的模型」正在變成「帶我走一遍你的提示詞序列」。
資深領域專家能從 AI 中獲得最大的槓桿效益。在 Anthropic，財務團隊中最重度使用者是稅務主管。正如我們一位成長期公司的 CFO 所說，人們很容易假設最資淺的員工會是接受度最高的人，但他們缺乏經驗和情境脈絡，不知道什麼叫「好」，也不知道該建構什麼。
5. 規劃變成持續性的。 基於使用量的營收（例如 token、分鐘數、API 呼叫次數）向來難以預測。此外，按月運作的標準流程和工具速度不夠快，尤其是當 agents 已成為損益表中的參與者之後。許多財務主管現在傾向採用持續性預測，透過統計模型、客戶帳戶層級的證據和財務判斷來提供即時視角。FP&A 正從年度預算編列演進為持續性的營運決策。你現在可以在會議中即時跑複雜的情境模擬。
6. 控制機制成為產品的關鍵功能。 隨著軟體在財務領域承擔更多工作，從每個財務數字追溯到源頭的可稽核、可信賴鏈路變得至關重要。財務部門需要知道每個數字的來源、計算方式，以及哪些 agents 在何處參與了過程。舉例來說，如果 agent 正在草擬日記帳分錄，它必須保留佐證工作底稿與憑證，並在過帳前遵循核准規則。AI 仍可用於核對紀錄、標記並解釋差異與例外情況，但規則由財務制定，簽核權也歸財務所有。有了控制機制，速度才得以實現。團隊可以專注於策略性工作，而不必親手重建和檢查每一個步驟。
7. 財務獲得更大的授權。 有了即時資料和快速執行情境模擬的能力，財務被拉進更多策略決策之中。 對許多 AI 公司而言，算力是最大的營運支出之一，也是最關鍵的資本配置決策。現在，財務團隊能整合出使用量資料、基礎設施成本和客戶營收的最新全貌，而 AI 工具能協助判斷新功能上線或客戶使用量增加會對利潤率產生什麼影響。這讓財務在定價、產品發布和支出承諾等議題上有了更堅實的發言基礎。
公司在更多決策上也將 CFO 視為關鍵仲裁者。例如，團隊如何在人員與軟體之間分配工作，是整個組織面臨的重要問題，而這本質上是財務決策。有了關於工時、token 用量、軟體利用率等權衡因素的更細緻資料，財務就能評估這些取捨。「自建還是外購」也是這組決策的一部分。自建現在可能意味著一個大型工程專案，也可能只是非技術團隊靠 vibe coding 做出一個小工具。外購可能意味著按使用量或按完成工作量付費，因此成本會隨採用程度而變動。如今有了 AI，財務能更快、更準確地模擬這些更複雜的情境。
重寫的職位定義
CFO 這個職位以前也改變過。現在感覺不同的是，財務職能乃至整個組織本身被重新設計的程度。過去，CFO 建立財務團隊時，是圍繞著一層層人力來收集、核對和審查散落在各種工具中的資料，一切都為了追蹤和管理工作而設置。現在，CFO 可以用更小的團隊、更高的槓桿，去建構和使用那些直接完成工作的工具。過去每週或每月才做一次一次的決策，現在可以持續進行。
CFO 正在成為公司作業系統的建造者與架構師。 這意味著要釐清哪些事最適合由團隊做、哪些適合交給軟體。AI 原生的 CFO 必須以自動化為先，並懂得如何建構、訓練和配置現代財務團隊的資源。他們還需要新的框架來決定該自建什麼、該外購什麼，以及如何計算這些決策的 ROI。好處是，他們能花更多時間在業務本身，以及擔任 CEO 的策略夥伴。這份工作依然是財務，但現在有更多比重是在設計「財務工作該如何完成」。
cc: @IvanoMakSF David Borecky
感謝 @astrange 和 @BKRoberts 對本文的協助！
