摩根士丹利：下一代CFO如何构建其AI技术栈？——网络研讨会关键要点

原标题：How Is a Next-Gen CFO Constructing Their AI Tech Stack? Key Takeaways from Our Webinar

摘要

摩根士丹利举办了一场网络研讨会，邀请Masterworks的CFO兼COO Nigel Glenday分享其作为最早采用AI的CFO之一如何重新设计公司技术栈。报告认为，AI可能强化系统记录（如ERP、HCM、CRM）的价值，同时工作流编排和上下文层（将LLM嵌入工作流和专有逻辑）也将受益。仪表盘和BI工具面临被LLM替代的风险。短期内，企业倾向于内部构建AI层，但随着应用厂商产品成熟，其将获得更多支出。应用软件股票可能需要几个季度才能从近期表现不佳中恢复。报告还提供了CIO调查数据，显示超大规模云厂商和应用厂商在AI/ML运营化中的使用比例，以及2026年GenAI支出增量份额的分布。

主要观点

• 系统记录和工作流编排器应在AI栈中积累价值，其基础是专有数据、业务上下文和工作流深度。
• 仪表盘和BI工具因工作流复杂度低且缺乏专有数据，面临被LLM替代的风险。
• 组织最初偏好使用LLM和超大规模云厂商部署AI，但现在正转向应用厂商的AI解决方案。
• 应用厂商的AI能力需要时间随着客户反馈循环而演进，延迟了近期显著的收入加速。
• 应用软件股票可能还需要几个季度才能从近期表现不佳中恢复，因为缺乏收入加速信号。
• Masterworks当前偏向内部构建智能/编排AI层，利用LLM并置于核心系统之上，而非等待软件厂商提供完全集成的AI工作流。
• 原始模型能力只是方程的一部分，更大的价值来自将模型嵌入工作流、跨系统连接，并与正确的业务上下文和流程知识配对。
• 核心系统记录（如ERP）仍是购买决策，因为需要深度会计逻辑、控制、安全、可靠性和多用户基础设施，难以内部复制。
• 传统BI和仪表盘工具正在失去相关性，业务逻辑正移入LLM、代码和内部自动化。
• 软件栈正变得更加API优先，开放API已从“有更好”变为“必须”，提升了现代平台的价值。
• Masterworks的目标是约80%的运营会计流程通过自动化、离岸外包、外包或组合方式处理，人类角色转向验证、优先级判断和异常处理。
• 员工人数短期内可能持平，随着生产力提升，未来招聘取决于工作量增长是否超过生产力收益。

论述逻辑

报告从网络研讨会中Masterworks CFO的实践经验出发，首先指出AI栈中系统记录和工作流编排器因专有数据和流程深度而具有防御性，而仪表盘/BI工具因缺乏这些要素面临替代风险。接着，通过CIO调查数据展示企业从超大规模云厂商向应用厂商的支出转移趋势，但强调应用厂商的AI能力成熟需要时间，因此收入加速不会立即发生。最后，基于这些趋势，报告认为应用软件股票短期内仍将承压，直到收入加速信号出现。

关键展望

报告未明确给出未来验证点或时间窗口，但指出应用软件股票可能还需要几个季度才能扭转近期表现不佳，关键信号是应用厂商AI能力的收入加速。

推荐标的

报告未明确给出推荐标的。

关键图表

Exhibit 1: AI Success Framework

Exhibit 2: Framework for Organizing the Agent Landscape – System of Record style Agents vs System of Engagement style Agents

Exhibit 3: 22% of CIOs Who Are Currently in the Process of Operationalizing AI/ML Leverage Hyperscale Vendors, While 21% of CIOs Leverage Application Vendors

Exhibit 4: Application Vendors Like Salesforce and ServiceNow Are Increasingly Gaining Incremental Share of GenAI Spend