重點摘要
- Deloitte 調查：81% 企業表示 AI 加快了決策與執行，只有 25% 用 AI 深度轉型。
- 60% 企業已圍繞 AI 調整職位，但只有 15% 的決策權明顯轉移。
- 由「決策」入手：列出每個決定，按後果與可逆性分配自主層級。
- 向董事會匯報單位成本、處理週期、例外比率三項前後對比。
AI 已令大多數企業的工作變快，卻只令極少數企業的工作變好。這不是技術問題，而是設計問題。本文提供一個五步框架，協助你先把一條流程重新設計好，再向財務總監交出可量化的成果。
為什麼 AI 令工作更快，成效卻沒有提升？
因為大多數企業只在原有流程內自動化個別工序。AI 起草、分類都快了，但同一批人仍按同一次序審批。速度在某一步提升，排隊卻轉移到下一個審批關口，成本與結果因此幾乎不變。
Deloitte 於 2026 年 10 月 29 日公布的調查訪問了 25 個國家 3,500 位主管：60% 企業已在中等或以上程度圍繞 AI 重新設計職位，卻只有 15% 表示決策權明顯轉移。員工判斷更快，但仍無權以不同方式行事。McKinsey 的 State of AI 研究亦一再指出，從根本重新設計流程，與 AI 帶來的盈利影響關係最密切。
以保險理賠為例：AI 把初步評估由一小時縮短至數分鐘，但每份評估仍要等候主管簽批兩天，客戶等待時間不變，損益表自然看不到分別。
圍繞 AI 重新設計工作，實際要改什麼？
要改的是「由誰決定什麼」，而不只是工序快慢。具體包括四方面：哪些決定可由 AI 自行處理、哪些審批可以取消或下放、員工改為負責什麼，以及怎樣量度整條流程的成本與質素。
建議先在一條流程試行以下五步框架，例如發票處理或內部 IT 支援。
第一步：建立決策清單
把流程拆解為一連串決定。以供應商發票為例：供應商是否有效、是否與採購單相符、差異可否接受、是否即時付款。延誤與風險其實集中在決定之上，而非工序。
第二步：分配自主層級
每個決定只問兩個問題：出錯後果有多大？能否輕易更正？
| 層級 | 執行方式 | 例子 |
|---|---|---|
| 一 | AI 決定並執行 | 分流、標準回覆 |
| 二 | AI 執行，負責人抽查 | 政策內小額退款 |
| 三 | AI 建議，人員批准 | 信貸額度、合約條款 |
| 四 | 只限人員 | 解僱、監管申報 |
Deloitte 的原則正是：管治強度應與 AI 的自主程度及潛在後果相稱。
第三步：正式轉移審批權
第一、二層的決定，須在政策與系統中正式刪除舊審批；第三層則下放至最低而有能力判斷的職級。大多數企業正是跳過這一步。
第四步：按例外重寫職責
AI 處理例行個案後，團隊改為負責例外、投訴與關係判斷，並須寫入 KPI。每個 AI 決定都要有具名負責人；Deloitte 發現 23% 企業表示 AI 出錯時責任不清。
第五步：量度單位成本
71% 企業追蹤 AI 總支出，但只有 44% 追蹤單位推理成本。先記錄每宗成本、處理時間與例外比率，90 日後再比較。
香港企業可以怎樣應用這個框架？
各行業做法相同：找出 AI 步驟之後仍在排隊的審批，再判斷它是否仍有價值。以下是香港企業常見的兩個情境：零售連鎖的分店補貨，以及物業管理的維修申請。
零售連鎖：AI 按銷售與庫存數據，自動為常規貨品下單（第二層）；新產品或超出預算的訂單交由採購經理批准（第三層）。分店經理不必再手動填寫補貨表。
物業管理：AI 分類維修申請，並在預算內派給認可承辦商（第二層）；涉及安全、保險或業主立案法團爭議的申請，直接交給具名經理（第三或第四層）。
重新設計工作時最常犯哪些錯誤？
最常見的錯誤包括：保留所有舊審批、只改職銜而不轉移權責、AI 決定沒有具名負責人、只匯報速度，以及一次過改動所有流程。每一項都令 AI 停留在「更快的工具」。
人的因素同樣重要。習慣審批一切的主管，可能視決策權轉移為失去控制。讓他們參與訂定自主層級，並負責例外隊列與抽查，第二層才能安全運作。
怎樣向董事會或財務總監匯報？
把它定位為有基準數據的營運改革，而非技術採購。展示一條已重新設計的流程、各決定的層級變化、具名負責人，以及單位成本、處理週期、例外比率三項前後對比，再申請推展至下一條流程。
一頁紙已經足夠：流程與處理量、決策地圖、問責安排、單位經濟、風險控制（涉及個人資料時須符合《私隱條例》），以及下一條候選流程的預期影響區間。若 90 日內數字沒有變化，你可以及早調整，而不必一年後為空泛的轉型計劃辯護。
速度只是起點，不是成果
分別不在模型或供應商，而在於管理層是否願意重劃決策權、取消不再增值的審批，並量度流程而非工具。由一條流程開始，這是財務總監願意撥款、董事會能夠監督的方案。
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常見問題
Deloitte 2026 年 10 月的調查有什麼主要發現？
81% 企業表示 AI 加快決策與執行，25% 用 AI 深度轉型，40% 在某程度上容許 AI 不經批准而執行，23% 表示 AI 出錯時責任不清。
應該先重新設計哪一條流程？
選擇處理量高、審批排隊明顯、成本可量度而監管風險較低的流程，例如發票處理或內部 IT 申請。
讓 AI 不經批准而執行，會否帶來私隱風險？
涉及個人資料便有可能。按私隱專員公署的 AI 指引記錄資料流向與存取權限之前，相關決定應維持在第三或第四層。
沒有內部 AI 團隊，可以重新設計工作嗎？
可以。重新設計主要是營運與管治工作，不少企業由內部流程負責人配合外部夥伴處理部署與監察。