随着人工智能进一步渗透到日常业务流程与应用场景，CFO必须密切关注那些支撑其情景规划、预测制定与长期战略开发的AI模型所依赖的数据。数据质量直接关系到决策的可靠性，因此，对数据的审计纪律变得至关重要。

在人工智能时代，CFO应当像要求财务数据那样，对数据施加同等的审计纪律——这是Usercentrics首席执行官Donna Dror的观点。Usercentrics是一家总部位于慕尼黑的同意管理平台提供商。

“如果你将数据视为一项财务资产——我相信现在每位CFO都是如此——那么隐私与数据信任就是保护和提升该资产价值的治理机制，”Dror在接受CFO Dive采访时表示。

构建稳健的隐私基础设施

当前，随着企业更广泛地集成AI工具，数据已成为CFO关注的核心领域。许多财务高管的优先事项直接与AI技术相关，例如改进预测能力或缩短财务关账时间。然而，Dror指出，CFO面临的一大障碍是“热情超过了数据成熟度”。她解释说：“我认为我看到的脱节在于信心……因为CFO必须信任财务报表，但他们无法对输入AI工具的数据抱有同样的信任。”

Dror自2022年10月起担任Usercentrics的首席执行官，此前于2021年加入该公司担任首席营收官。根据其LinkedIn资料，她曾在软件提供商Similarweb任职八年，并自2019年5月起担任纽约私募股权与风险投资公司Full In Partners的顾问。

Dror表示，不可信或模糊的数据可能在企业内部引发多种运营问题——例如夸大或扭曲预测，或使公司面临实质性及声誉风险，这些最终都会影响利润。因此，对CFO而言，确保数据清洁至关重要：财务高管围绕“准确性、可预测性”和风险缓解制定策略。她说：“我认为这三者实际上都取决于你的数据是否获得同意、是否完整且可辩护。”

每项财务决策也必须能够追溯到清洁、合法的数据。“所以，如果我是CFO，我会将隐私基础设施视为财务准确性和品牌韧性的基础，”Dror说。

将合规视为增长驱动力

当财务高管更仔细地审视数据时，他们需要确保将合规作为核心支柱，并为不断变化的法规留出空间。美国的人工智能隐私法在联邦和州层面仍处于初期阶段，而跨国企业则需应对不同市场中众多各异的隐私与安全法律。

“事实是，监管总是滞后于创新，我们尚未达到所有数据隐私法都完全覆盖当前技术演进中出现的每一个用例的阶段，”Dror说。

这意味着需要转变CFO对合规的思考方式——尽管合规常被视为扩张的障碍，但它实际上可以“促进增长”。Dror举例说，从一开始就考虑合规有助于企业更好地与客户建立信任，并维持长期关系。

此外，“我认为事后进行合规改造的成本总是更高，因此这应该成为当前决策的基础性考量，”她说。