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AI“變革”財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)生態(tài)

   日期:2025-08-06     作者:r9t9x       評(píng)論:0    移動(dòng):http://www.3se4se.com/mobile/news/197.html
核心提示:記者 陳植作為當(dāng)前極具顛覆性與變革性的新興技術(shù),人工智能正在深刻重塑會(huì)計(jì)及財(cái)務(wù)管理工作的內(nèi)涵與外延,流程與價(jià)值。 在近日舉

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記者 陳植

作為當(dāng)前極具顛覆性與變革性的新興技術(shù),人工智能正在深刻重塑會(huì)計(jì)及財(cái)務(wù)管理工作的內(nèi)涵與外延,流程與價(jià)值。

在近日舉行的2025世界人工智能大會(huì)“智能財(cái)務(wù)”論壇現(xiàn)場(chǎng),匯聚數(shù)百位不同行業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)總監(jiān)。他們都想了解AI對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理智能化還將帶來(lái)多大的變革。

國(guó)家財(cái)政部會(huì)計(jì)司副司長(zhǎng)王東表示,由人工智能驅(qū)動(dòng)的變革浪潮,主要對(duì)會(huì)計(jì)職能、管理決策、業(yè)態(tài)融合三方面產(chǎn)生影響:

在會(huì)計(jì)職能方面,通過(guò)人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化賬務(wù)處理、智能報(bào)表生成、異常交易識(shí)別等功能,將會(huì)計(jì)人員從過(guò)去繁瑣的日常事務(wù)解放出來(lái),驅(qū)動(dòng)會(huì)計(jì)工作從原來(lái)的核算型,向管理型、領(lǐng)導(dǎo)型轉(zhuǎn)型升級(jí);

在管理決策方面,人工智能憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析挖掘能力,整合海量財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)資源,對(duì)企業(yè)未來(lái)的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè),對(duì)企業(yè)管理決策給予有力支持。

在業(yè)態(tài)融合方面,人工智能通過(guò)實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)分析,銷(xiāo)售、生產(chǎn)、采購(gòu)等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),及時(shí)反映業(yè)務(wù)活動(dòng)對(duì)財(cái)務(wù)狀況的影響,加速業(yè)財(cái)深度融合,實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)的同頻共振。

匯付天下有限公司執(zhí)行董事兼總裁穆海潔也感受到AI對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)字化生態(tài)帶來(lái)的巨大變革。

她向記者表示,自己在1996年剛工作時(shí),主要通過(guò)Excel里的VLOOKUP進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)賬,至今不少企業(yè)仍延續(xù)這種做法。隨著AI助力智能財(cái)務(wù)快速發(fā)展,未來(lái)越來(lái)越多企業(yè)將“告別”VLOOKUP。

“不少企業(yè)與匯付天下合作,通過(guò)構(gòu)建專(zhuān)屬企業(yè)支付中臺(tái),統(tǒng)一對(duì)接和管理全渠道支付數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)一站式資金管理;匯付提供的數(shù)據(jù)集成方案還幫助眾多企業(yè)通過(guò)API對(duì)接不同流量平臺(tái)的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)更佳的業(yè)財(cái)融合效果。”穆海潔指出。

多位與會(huì)企業(yè)財(cái)務(wù)總監(jiān)向記者透露,在引入AI構(gòu)建智能財(cái)務(wù)體系后,他們?nèi)悦媾R多重挑戰(zhàn),比如海外相對(duì)較慢的資金結(jié)算體系如何與國(guó)內(nèi)財(cái)務(wù)管理體系高效對(duì)接,提升企業(yè)海外業(yè)務(wù)收入的處理效率;消費(fèi)連鎖企業(yè)如何將直營(yíng)店、加盟店與聯(lián)營(yíng)店等不同業(yè)態(tài)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效財(cái)務(wù)分析,幫助企業(yè)快速評(píng)估投入產(chǎn)出比以?xún)?yōu)化經(jīng)營(yíng)決策。

在他們看來(lái),智能財(cái)務(wù)時(shí)代面臨的新挑戰(zhàn),是如何進(jìn)一步打通整合各類(lèi)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)智能財(cái)務(wù)管理與高效經(jīng)營(yíng)決策。

上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院智能財(cái)務(wù)研究院院長(zhǎng)劉勤向記者指出,在財(cái)務(wù)領(lǐng)域,AI應(yīng)用進(jìn)入場(chǎng)景化探索階段,大模型應(yīng)用向深水區(qū)突破,高價(jià)值應(yīng)用場(chǎng)景被不斷挖掘,與此同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)也在不斷覺(jué)醒。隨著企業(yè)財(cái)務(wù)智能化成熟度逐步提升,財(cái)務(wù)共享中心的建設(shè)將促進(jìn)財(cái)務(wù)智能化轉(zhuǎn)型,令智能化應(yīng)用開(kāi)始從單點(diǎn)智能向全局智能轉(zhuǎn)變。

智能財(cái)務(wù)時(shí)代來(lái)臨

ACCA技術(shù)研究總監(jiān)柏睿安(Alistair Brisbourne)向記者表示,當(dāng)前人工智能(AI)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景相當(dāng)廣泛,涵蓋數(shù)據(jù)分析與報(bào)表、財(cái)務(wù)規(guī)劃與分析、應(yīng)付/應(yīng)收賬款管理、稅務(wù)準(zhǔn)備與申報(bào)、發(fā)票及付款處理、欺詐檢測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)管理、賬務(wù)核對(duì)等領(lǐng)域。

此外,部分跨國(guó)企業(yè)正積極使用生成式AI以增強(qiáng)財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng),包括整合公開(kāi)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),優(yōu)化與投資者的溝通;自動(dòng)審核客戶(hù)財(cái)報(bào)并高效評(píng)估其信用狀況;將企業(yè)內(nèi)部會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)操作手冊(cè)轉(zhuǎn)化成可交互的AI模型;借助生成式AI工具自動(dòng)生成可變動(dòng)分析的初版財(cái)報(bào),提升企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表復(fù)核效率。

在他看來(lái),AI對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理的變革正悄然進(jìn)入新階段。未來(lái)越來(lái)越多企業(yè)還將推進(jìn)特定任務(wù)的代理式AI,實(shí)現(xiàn)應(yīng)付/應(yīng)收、財(cái)務(wù)規(guī)劃與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方面的更高操作效率。

與此同時(shí),越來(lái)越多企業(yè)也注意到 AI智能財(cái)務(wù)發(fā)展過(guò)程存在多重挑戰(zhàn),比如AI技術(shù)方案的效果不確定性、與現(xiàn)有財(cái)務(wù)系統(tǒng)的整合問(wèn)題、對(duì)數(shù)據(jù)隱私與安全的擔(dān)憂(yōu)、治理與監(jiān)管的不充分等。

“但是,越來(lái)越多企業(yè)仍強(qiáng)烈感受到AI對(duì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)行業(yè)的變革力量,未來(lái),常規(guī)會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)處理工作量將持續(xù)減少,越來(lái)越多財(cái)務(wù)人員將提升業(yè)財(cái)融合數(shù)據(jù)分析能力,參與企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略與經(jīng)營(yíng)決策的討論。”柏睿安表示。

在“智能財(cái)務(wù)”論壇期間,上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院智能財(cái)務(wù)研究院牽頭編制的《2025年中國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)智能化調(diào)查報(bào)告(藍(lán)皮書(shū))》顯示,人工智能大模型正在深刻影響智能財(cái)務(wù)發(fā)展。

面對(duì)票據(jù),合同、語(yǔ)音、視頻等非結(jié)構(gòu)化信息,直接掃描發(fā)票及合同影像等,通過(guò)將OCR、NLP、API等工具整合成可組合的智能體,實(shí)現(xiàn)“采集—解析—入賬”的一站式處理。

此外,生成式 AI應(yīng)用從報(bào)告摘要、制度問(wèn)答擴(kuò)展到財(cái)務(wù)情景建模、預(yù)算滾動(dòng)預(yù)測(cè)、稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)劇本生成等高階場(chǎng)景;RAG+微調(diào)能將歷史底稿、會(huì)計(jì)政策向量化后注入大模型,令生成內(nèi)容的可驗(yàn)證性大幅提升,可滿(mǎn)足審計(jì)留痕要求;聯(lián)邦學(xué)習(xí)、隱私增強(qiáng)計(jì)算等可信AI技術(shù)將用于跨機(jī)構(gòu)的財(cái)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景,解決“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”的合規(guī)痛點(diǎn);IPA將RPA與LLM結(jié)合,建成財(cái)務(wù)數(shù)字員工,通過(guò)Agent—OCR讀取發(fā)票,NLP匹配合同,LMM判斷稅率,RPA生成憑證及異常自動(dòng)修復(fù)等。

劉勤向記者表示,通過(guò)調(diào)研,當(dāng)前多數(shù)受訪(fǎng)企業(yè)會(huì)計(jì)人員認(rèn)為企業(yè)推動(dòng)智能財(cái)務(wù)變革的最關(guān)鍵因素分別是“領(lǐng)導(dǎo)或管理層對(duì)智能財(cái)務(wù)的價(jià)值認(rèn)識(shí)”與“領(lǐng)導(dǎo)或管理層實(shí)施新項(xiàng)目的重視程度與決心”。當(dāng)前智能財(cái)務(wù)帶來(lái)的主要收益,是業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化與智能化,顯著提升企業(yè)管理與風(fēng)險(xiǎn)控制水準(zhǔn)。

盡管越來(lái)越多企業(yè)持續(xù)推進(jìn)AI+財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的融合,但智能財(cái)務(wù)發(fā)展過(guò)程仍面臨多重挑戰(zhàn),包括數(shù)據(jù)與安全風(fēng)險(xiǎn)(數(shù)據(jù)孤島與整合失效、數(shù)據(jù)安全威脅)、技術(shù)實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)(系統(tǒng)兼容問(wèn)題、算法偏差及模型失效)、組織與變革風(fēng)險(xiǎn)(跨部門(mén)協(xié)作失敗與員工技能斷層)、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)(法規(guī)適配滯后與數(shù)據(jù)隱私違規(guī))、價(jià)值挖掘風(fēng)險(xiǎn)(智能財(cái)務(wù)帶來(lái)的ROI不如預(yù)期,隱性成本超支)等。

這意味著企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域需持續(xù)推進(jìn)可信AI技術(shù)的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)安全可控、透明可解釋、公平無(wú)偏、穩(wěn)健可靠、問(wèn)責(zé)機(jī)制等特征,從而解決模型幻覺(jué)、算法黑箱、數(shù)據(jù)偏見(jiàn)、對(duì)抗攻擊、動(dòng)態(tài)適應(yīng)滯后、數(shù)值推理錯(cuò)誤等短板。

劉勤認(rèn)為,AI智能財(cái)務(wù)的發(fā)展,仍是一個(gè)多維度協(xié)同演進(jìn)、螺旋上升的過(guò)程,通過(guò)基礎(chǔ)問(wèn)題研究、關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范建設(shè)、智能產(chǎn)品研發(fā)、應(yīng)用實(shí)踐探索、研究平臺(tái)構(gòu)建、生態(tài)環(huán)境建設(shè)、從業(yè)人才培養(yǎng)等方面的相互依存促進(jìn),共同推動(dòng)智能財(cái)務(wù)從自動(dòng)化、信息化向智能化、智慧化深度發(fā)展,最終實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)職能從“價(jià)值記錄者”向“價(jià)值整合者”、“價(jià)值創(chuàng)造者”的轉(zhuǎn)型。

“個(gè)性化”AI技術(shù)方案

面對(duì)AI智能財(cái)務(wù)發(fā)展過(guò)程的多重挑戰(zhàn),越來(lái)越多企業(yè)紛紛根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn),尋求差異化個(gè)性化的AI技術(shù)解決方案。

穆海潔告訴記者,以品牌連鎖企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為例,在數(shù)字化2.0時(shí)代,亟需連接和打通OMS訂單系統(tǒng)、ERP、銀企直連等多端數(shù)據(jù)。匯付通過(guò)定制支付中臺(tái),實(shí)現(xiàn)公私域、境內(nèi)外資金管理一體化,解決全渠道對(duì)賬、業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)集成等核心痛點(diǎn)。

此外,匯付自研的斗拱PaaS平臺(tái)正全面連接數(shù)字生態(tài),圍繞企業(yè)不同業(yè)務(wù)特點(diǎn)定制解決方案。比如協(xié)助一家知名跨國(guó)餐飲品牌連接16家主流公域平臺(tái)數(shù)據(jù),提供逾2000家門(mén)店的賬單數(shù)據(jù)整合及自動(dòng)對(duì)賬服務(wù);通過(guò)可配置規(guī)則,實(shí)現(xiàn)加盟費(fèi)自動(dòng)計(jì)算與扣款;提供定制化數(shù)電發(fā)票系統(tǒng),將開(kāi)票效率提升至秒級(jí)。

“在A(yíng)I應(yīng)用方面,我們推出支付行業(yè)首個(gè)智能體,可以圍繞業(yè)務(wù)場(chǎng)景秒級(jí)生成定制化支付方案,實(shí)時(shí)解析接口文檔排錯(cuò),并提供可運(yùn)行代碼模板,令問(wèn)題解答精準(zhǔn)度與及時(shí)性提升83%,自動(dòng)聯(lián)調(diào)方案生成效率增強(qiáng)90%。”她表示。隨著AI在業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)集成領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)連接器可以快速接入企業(yè)在本地和云端的SaaS/PaaS系統(tǒng)、公域數(shù)據(jù)、管理會(huì)計(jì)系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的各類(lèi)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)秒級(jí)自助開(kāi)票、自動(dòng)生成逾100個(gè)財(cái)務(wù)報(bào)表與逾200個(gè)業(yè)財(cái)分析指標(biāo),進(jìn)一步幫助企業(yè)及時(shí)掌握業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)狀況,提升管理決策效率。

中國(guó)交通建設(shè)集團(tuán)有限公司(下稱(chēng)“中交集團(tuán)”)黨委常委兼總會(huì)計(jì)師劉正昶表示,傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理模式存在三大痛點(diǎn),分別是效率天花板、數(shù)據(jù)價(jià)值埋沒(méi)與風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)被動(dòng)。AI技術(shù)的應(yīng)用,促進(jìn)財(cái)務(wù)從“賬房先生”轉(zhuǎn)型為“戰(zhàn)略參謀”,有效提升財(cái)務(wù)管理價(jià)值。

他直言,在實(shí)踐過(guò)程,AI技術(shù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理帶來(lái)三大變化,一是效率革命,中交集團(tuán)的月度合并報(bào)表,以自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)自動(dòng)提取子公司的報(bào)表數(shù)據(jù),將機(jī)器學(xué)習(xí)校驗(yàn)業(yè)務(wù)關(guān)系,工作時(shí)間從原先一周縮短至8小時(shí);二是決策升級(jí),中交集團(tuán)AI財(cái)務(wù)工具可以根據(jù)不同施工進(jìn)度對(duì)現(xiàn)金流的影響,自動(dòng)調(diào)整預(yù)算分配,實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目預(yù)算動(dòng)態(tài)管理;三是風(fēng)險(xiǎn)防控,比如中交集團(tuán)的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型可以預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)月的某些工程資金缺口,提前觸發(fā)融資預(yù)案;再如AI構(gòu)建的工程舞弊識(shí)別圖、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析供應(yīng)商和分包商的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)標(biāo)記潛在的偽串標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)。

當(dāng)前AI在中交集團(tuán)財(cái)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用,已涵蓋境內(nèi)外票據(jù)的智能識(shí)別、智能發(fā)票的分析、智能審核、智能支付、智能核算、智能分析決策、AI智能財(cái)務(wù)共享中心建設(shè)、智慧財(cái)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)等。

劉正昶坦言,企業(yè)的智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型,AI是工具,場(chǎng)景是核心,數(shù)據(jù)是骨架。因此企業(yè)需做好六項(xiàng)工作,一是場(chǎng)景選擇方面“先高頻低難,后低頻高難”,二是數(shù)據(jù)治理方面,數(shù)據(jù)質(zhì)量重于數(shù)據(jù)數(shù)量,數(shù)據(jù)清洗事關(guān)轉(zhuǎn)型成敗;三是數(shù)據(jù)安全需高度重視;四是持續(xù)增強(qiáng)人機(jī)協(xié)同能力;五是根據(jù)企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)與自身能力,持續(xù)做好智能財(cái)務(wù)的升級(jí)迭代工作;六是盡量控制好智能財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型成本。

 
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