21世紀經濟報道記者  陳植  上海報道

AI大模型技術的興起，將給企業財務管理“數智化”進程帶來多大的新沖擊，備受業界關注。

上海國家會計學院院長盧文彬在2024世界人工智能大會智能財務論壇期間表示，以大語言模型為代表的新一代人工智能技術，又進一步打開人們對財務管理變革的想象空間。財務管理作為企業管理的核心環節，正在經歷一場前所未有的智能化和數字化轉型。

匯付天下董事長兼CEO周曄向記者指出，隨著AI大模型與企業財務管理的日益融合，可以暢想的是，未來的財務管理“數智化”將是一個一個智能體連接的世界，快速將軟件替代。與此同時，RAG（檢索增強生成）將轉變到Agent（智能體），所有的企業財務管理流程都可以自動編排，從而實現“超級自動化”。在這種趨勢下，企業財務管理從復式記賬到財務自動化，是可以預期的過程。

記者多方了解到，越來越多大型企業已開始將AI大模型技術應用在企業財務管理數智化構架搭建層面。

一位央企總會計師向記者透露，近期，企業探索通過AI大模型技術生成“決算財務情況說明書”——通過搭建財務資料知識庫等方式，初步實現相關報告自動生成。但是，就AI生成結果而言，數據出錯、內容偏差等問題依然普遍存在，暫時無法將AI大模型技術應用在實際工作。

他向記者舉例說，就財務報告AI生成驗證測試而言，企業主要遇到“查詢結果為空（由于生成SQL無法執行或查詢出錯導致數據為NuLL）”、“數據格式不正確”、“分析內容偏差較大（只能基于通用財務分析方向進行提示，無法準確定性原因）”等問題。

金蝶集團董事會主席兼CEO徐少春指出，歷經30多年發展，企業會計財務已經歷會計電算化、會計信息化、財務云化，財務智能化等多個階段。其中，智能財務時代最令人興奮。因為AI大模型技術的發展，正給企業財務管理框架及內容帶來巨大的影響與變化。比如財務管理價值模型從陀螺型向沙漏型轉變，財務人員在計劃與控制領域從依賴經驗預測轉向精準預測，企業經營決策從財務數據專享轉向財務信息普惠與財務信息賦能等。但是，AI大模型技術要助力企業財務管理智能化程度“更上一層樓”，仍需邁過多重挑戰。

中國石油化工集團有限公司總會計師張少峰指出，通過一段時間實踐，他們發現AI大模型技術在推動企業財務管理數智化轉型方面，仍需解決五大問題，分別是理論構建、大模型應用職責邊界設定、數據治理、技術匹配、人才培養。

 大模型推動財務管理數智化業態巨大變革

周曄告訴記者，在企業財務數字化時代，企業財務管理主要通過云端的眾多軟件微服務進行協同工作，令他一度相信“未來的企業財務管理是軟件的世界”。

“今年起，我突然發現AI大模型也開始做一些嚴肅的事情，例如RAG（檢索增強生成）技術從回答事實性問題，升級為通過LLM（多模態大模型）任務規劃與工具使用能力，擴展為RAG引擎與工具；基于LLM Agent（智能體）構建Agentic RAG，完成更多對于多文檔、多類型的知識類任務；AI Agent開始可以自決策，調用不同任務的API以及知識，生成企業需要的結果，最終實現財務管理超級自動化等?！彼蛴浾咧赋觥＿@令他突然意識到，在不遠的將來，如果RAG實現向Agent的轉變，所有的財務管理流程都可以自動編排，令整個企業財務管理從復式記賬轉向財務管理超級自動化。

“這意味著企業財富管理數智化也迎來新的巨大變革。”周曄指出。比如在財務對賬環節，以往企業財務人員廣泛使用數據連接器解決對賬工作，如今通過基于AI大模型的Agentic RAG，企業不同渠道的營收、供應鏈收付款都可能完全通過大模型自動化處理與數據對齊，在秒級時間內自動生成對賬憑證。

金蝶集團董事會主席兼CEO徐少春對此感同身受。

他透露，現代企業的財務管理框架，主要分成三個體系，一是支撐體系，主要涵蓋數據、流程和協同，以及組織、人才、文化和領導力；二是記錄體系，主要負責財務核算與運營；三是“作戰體系”，包括企業財務計劃與控制、管理信息、外部報告、專家服務等。這三大財務管理體系的最終目的是提升價值創造能力，隨著AI大模型與財務管理體系的日益融合，它給后者正帶來多重巨大變革。

一是財務管理價值模型從陀螺型向沙漏型轉變。具體而言，處于陀螺模型中間位置的財務核算及運營，已被大模型等人工智能技術替代，導致企業會計人員的崗位與職責發生改變。沙漏模型的出現，意味著“兩頭大中間小”，即企業的“作戰體系”與“支撐體系”日益強大，給企業創造的整體價值越高。

二是從經驗預測到AI精準預測。未來，AI大模型將令企業財務人員在財務計劃控制方面，從依賴經驗預測轉向精準預測。前者就好比傳統的沙盤模擬預測，但受數據和經驗的限制，難以應對日益復雜的商業環境。但在AI時代，企業財務管理預測更像是“兵棋推演”，通過整合大數據相關性分析與深度學習等AI科技，在收入預測、成本預測、利潤預測、風險預測方面變得更精準，且可以快速適應不同的商業環境變化與業務發展新需要。

三是從數據專享轉向信息普惠和信息賦能?？梢灶A見的是，未來AI大模型在洞察分析與管理報告方面發揮越來越大的作用，企業管理者與員工不需要再通過財務專員獲取信息，而是直接借助AI助手與信息賦能，進行自助式、探索式的財務分析和經營決策。

周曄指出，要讓AI大模型推動企業財務管理數智化“更上一層樓”，仍需循序漸進。目前匯付天下從輕量級小規模LMM（多模態大模型）入手，實現知識庫文檔查詢、個人報銷查詢、對公付款查詢等功能，未來逐步立足更多場景，實現更大范疇的財務數據查詢以推動財務管理超級自動化進程。

大模型融入財務管理數智化的五大挑戰

值得注意的是，越來越多大型企業開始嘗試將AI大模型融入企業財務管理，推動企業財務管理數智化步伐加快。

張少峰表示，企業財務管理數智化的根本目標，是通過人工智能技術的應用，提高工作效率和質量。

“我們認為，通過人工智能技術應用聚焦財務管理的功能性變革，可以提高工作質量與效果，達到企業的支撐戰略、支持決策、服務業務、創造價值、防范風險等多重目標?！彼赋?。目前中國石化提出基于操作層、數據層、智能的財務數智管理體系，創新建設辰光財務智能應用平臺，實現智能應用的集中管理、共享調用和遠程投放，搭建企業級智能應用生態，持續提煉和分享最佳財務管理實踐，推動企業財務管理水平整體提升。

在他看來，大模型等AI技術在企業財務管理數智化領域的應用，與企業之間引入ERP軟件截然不同。之前引入ERP軟件，主要能跟隨以往的全球ERP管理最佳實踐進行布局，如今將大模型技術應用在企業財務管理諸多環節，則需要一邊嘗試一邊摸索最佳實踐方案。

多位大型企業財務人員向記者指出，AI大模型在企業財務管理數智化方面的應用征途，將是“道阻且長”。在實際操作環節，AI自動生成的結論時常出現財務數據出錯、內容偏差較大等問題，甚至有些AI生成的財務數據竟然出現“計量單位差錯”。

在他們看來，當前AI大模型在企業財務管理數智化方面的應用，仍需解決五大問題：

一是理論構建，即AI大模型等人工智能屬于一項技術，要普及推廣需配套建立一套完善的科學理論支撐，在財務領域，它同樣需要創新一套可參考借鑒的管理方法，才能推動人工智能技術在企業財務管理領域的規?；?、高效化應用。

二是職責邊界。人工智能有效應用的前提是多種類、大規模的數據。當企業數據應用不再劃分財務、業務、市場類型的情況下，財務管理的職責該如何界定，企業是否應該建立統一的數據分析部門界定不同的數據使用權限，需要形成一個行業統一的共識。

三是數據治理。當前財務數據都是企業按照會計準則統計加工的數據，并非反映企業實際生產經營的事項數據。但在數據分析領域，大數據分析需要的是刻畫管理場景特征的、顆粒度更細的事項數據，這將顛覆傳統會計的數據統計方式，需要解決各類數據的統計標準、統計方法以及融合規范等問題。

四是技術匹配。在財務、生產、法律等對企業經營有重大影響的領域，數據可靠性和可解釋性是前提。如何解決人機在數據處理方面方法不一致問題，是當前企業探索財務管理數智化所碰到的最大挑戰，比如大模型算法的不可解釋性與財務規則精確性之間的矛盾如何解決，專家系統對清晰知識規則的依賴，與隱形管理經驗難以提煉成規則的矛盾該如何解決，都需要找到相應的技術匹配解決方案。

五是人才培養。企業數智化轉型的本質是建立符合數智時代的數據全生命周期管理和應用體系。傳統的財務專業人員難以適應財務管理數智化轉型的要求，企業需要培養一批具備業財專業知識、精通數據分析、熟悉智能技術的通才。如何解決人才培養斷層問題，又是企業推動財務管理數智化急需解決的挑戰。