自1970年代兴起以来，零基预算（Zero-Based Budgeting, ZBB）——这一要求在每个预算周期内对每一美元支出进行说明的方法——始终更像一种理想愿景，而非普遍落地的现实。

以美国联邦政府为例，前总统吉米·卡特（Jimmy Carter）曾尝试将ZBB作为联邦政府的标准运作方式，但最终未能成功。这一历史案例凸显了ZBB在实施层面的巨大挑战。

尽管存在上述实施障碍，近年来ZBB重新获得业界关注，包括麦肯锡（McKinsey）在内的思想领袖已开始认可其潜在价值。若ZBB能够真正落地，将为组织带来巨大收益——财务领导者得以基于全面优化、数据驱动的资源配置来执行战略决策。

AI如何改变游戏规则

那么，如何将ZBB从理论转化为实践？答案在于人工智能的变革性能力。

AI之所以能为财务领导者产出“ZBB金矿”，关键在于它能够大规模地分析和记忆支出数据。从最初阶段起，AI即可显著减少进行“逐项真实分析与论证”这一首要步骤所需的时间和资源。此外，通过提供透明且一致的数据分析，AI还有助于培育一种成本敏感、响应迅速且主动进取的组织文化。

在今年的全球经济环境仍充满不确定性的背景下，采用ZBB这样纪律严明的方法，对于组织当下从每一美元支出中持续挖掘价值至关重要。

让ZBB成为现实

我们与采用AI驱动的自主采购及支出管理解决方案的客户合作经验表明，通过在庞大数据集上运用机器学习，我们能够有效地将ZBB应用于新采购或年度重复采购的项目中。

最后这一点对于“让ZBB成为现实”这一目标尤为关键。因为实现ZBB实际落地的核心要素，正是自主采购平台——它能够持续分析组织间接支出历史与模式的深度数据。

将数字化处理置于任何采购工作流程的核心（无论是否遵循ZBB原则），都能通过确保整个书面记录被自动归档并存储以供未来查阅，从而提升效率。这使得后续的ZBB团队能够更轻松地审查已完成的工作，并取得相同甚至更好的成果。

随着AI的出现，ZBB几乎所有的传统挑战都已消失。这不仅使ZBB成为一种更可行、更可持续的预算编制方法，也实现了其创始人的最初愿景——我们终于能够基于当下的战略意图来分配资金，而非依据“我们一贯的做法”。