Thoughtspot美洲区现场首席数据与AI官Stephen Harris表示，CFO若要在企业中推动战略与创新，必须确保自身的“决策智能技能”达到顶尖水平，尤其是在人工智能时代，数据解读正受到更多关注。据其官网介绍，Thoughtspot提供代理式分析平台，利用AI为企业提供数据驱动的洞察。

Harris在接受采访时指出，现代CFO需要履行双重使命：既是能够推动创新的“机会型领导者”，又是财务控制的制衡力量，同时还要成为“把握最佳成果方向的核心”。为此，他们必须“高度依赖北极星——即数据”。

夯实基础

随着AI在企业中不断渗透，磨练数据解读技能已跃升至CFO的优先事项清单。据CFO Dive此前报道，财务高管如今既要确定技术的最佳用例，又要密切关注AI可能带来的风险，因此顶级数据技能成为必备。

Harris表示，要实现这两个目标，财务高管需要依赖可信的数据基础，而企业的数据领导者必须能够准确地向财务部门传达任何挑战。

Harris是一位经验丰富的数据专业人士，根据其LinkedIn资料，他于6月加入总部位于加州山景城的Thoughtspot，担任首席数据与AI官。此前，他在微软担任云数据科学与增长分析全球副总裁；还曾在VMware、富国银行等公司担任CDO职务，并在Facebook（现Meta）和凯捷担任过多个高管职位。

他强调，财务和数据领导者必须对企业优先事项有共同理解，包括对企业数据基础设施的统一视图，以确保能够做出正确的战略决策。

近年来，随着企业不断巩固首席数据官（CDO）的角色——这一职位在C-suite中仍相对较新——构建这种统一视图变得更加容易。据MIT斯隆管理评论引用近期数据与AI领导力交流调查的数据，约84%的企业表示在2025年已任命CDO或首席数据与分析官（2012年仅为12%），但只有约48%的企业将该角色归类为成熟且成功。

尽管这一角色仍在演变，但如今CFO与CDO之间“有了更高水平的尊重与清晰度”，Harris表示，“现在AI的出现，为两者创造了更多机会”。

例如，那些已识别出数据挑战的企业，往往正在对数据控制、质量和就绪性投入“大量资源”，而这种投资可以由财务部门来塑造和主导。

Harris说：“我清楚地看到，这是一个由财务引导的机会，以推动创新，避免资金浪费在那些光鲜亮丽却消耗脏乱、错误数据、产生糟糕输出的AI创新上。”

减轻压力

然而，在有效利用AI等新工具时，保持对数据的关注至关重要。Harris在自身与财务领导者合作识别数据挑战或差距时，“我试图减轻其压力”。例如，他不会将数据孤岛视为IT麻烦，而是将其呈现为损益（P&L）风险。

Harris认为，修复糟糕数据基础设施的最大挑战在于领导者试图一次性解决所有问题。

相反，数据专业人员需要理解问题以及如何达成目标战略成果，以便“将结构化和非结构化数据结合起来，识别差距，然后利用这些来获得CFO的支持并推动规模化”，他说。