​​AI在财务领域的应用虽能提升效率，但也存在数据隐私泄露、决策偏差、技术依赖等显著弊端，甚至可能引发法律与伦理风险。​​

1. ​​数据安全与隐私风险​​：AI处理财务数据需依赖大量敏感信息，若加密或权限管理不足，易遭黑客攻击或内部泄露，导致企业核心数据（如财报、客户交易记录）被窃取，直接威胁商业安全。

2. ​​算法偏见与决策误导​​：AI模型的训练数据若存在历史偏差（如信贷审批中的性别或种族歧视），可能放大不公平结果。生成式AI可能“编造”错误分析结论，影响投资决策可信度。

3. ​​过度依赖与技术失效​​：财务人员长期依赖AI可能导致专业能力退化，一旦系统因数据质量差或算法漏洞失效，企业可能面临无法及时应对的运营风险。

4. ​​法律与监管困境​​：AI的“黑箱”特性使得责任归属模糊，例如错误决策造成的损失难以界定责任方。快速变化的金融政策可能让AI系统滞后，引发合规漏洞。

5. ​​高成本与适应性局限​​：部署和维护AI系统需持续投入高昂技术成本，且AI难以灵活应对突发市场变化（如金融危机），反增企业负担。

AI在财务领域的应用需平衡效率与风险，企业应强化人工复核机制、优化数据治理，并优先选择经过行业认证的可靠工具，避免盲目依赖技术。