文/徐怡 宁波市自然资源和规划综合保障中心
如今，人工智能早已不是纸上谈兵，它带来的变革渗透进了社会各个角落。财务管理也搭上了这趟快车，从传统核算型转变为智能决策型。人工智能具备海量数据处理、模式识别和智能分析能力，也让财务工作的流程和架构发生了翻天覆地的变化。不过，转型之路并非一帆风顺。不少单位在推进财务数字化时都遇到了自动化水平有限、业务和财务数据难以有效联动的问题，智能风控也存在漏洞，这些都给财务管理带来了考验。
当务之急是找到一条适合各单位自身情况的转型之路。基于对人工智能时代财务转型特点的研究，我们总结出一些实用方法，希望能为同行们提供一些新思路。
人工智能背景下财务数字化转型的特点
人工智能背景下财务数字化转型的突出特点是智能高效。在人工智能的帮助下，财务数字化转型最直观的变化就是效率跃升，智能技术能自动完成数据收集、计算、报告撰写等任务，把财务人员从重复性劳动中解放出来。一方面，可以减少人为失误，让财务数据更精准;另一方面，财务人员不必困于琐碎事务，能把更多精力投入到财务分析和决策支持上。当财务数据发生变化，智能系统还能实时反馈，为管理层提供准确全面的信息，辅助战略决策。
人工智能背景下财务数字化转型的另一重要特点是数据互联，实现业财深度协作。数据平台的搭建，让信息可以自由流通。财务数据不再是静态的报表，还能做到随时分享、自动更新;业务决策也不再是“拍脑袋”，而是有数据作为支撑。业务部门在运行时，能随时了解资金流向与成本控制情况，让决策更科学;财务部门通过监测业务数据，也能为管理层提供更精准的分析和建议。
人工智能背景下财务数字化转型第三个特点是风险控制能力更强。在人工智能的大环境下，财务管理中的风险控制不再局限于人工审查，而是呈现出智能化、系统化的新面貌。通过数据建模和算法改良，单位可以自动识别财务风险点，并及时发出预警，分类制定应对策略。智能风控系统建立的风险识别规则，结合大数据动态分析，对资金走向、费用审批、合同履行等重点环节进行全程监控，拓宽了风险管理的覆盖面，提升了准确率。智能风控模式以模型计算和逻辑演绎为依照，把风险防范融入日常的财务操作中，从报销、付款，到核算、整理，每个环节都有智能系统把关。
财务数字化转型面临的挑战
流程自动化程度较低。不少单位在推进财务数字化时，流程自动化仍有明显短板。受管理模式、技术条件等因素限制，预算编制、费用报销、合同审核等工作，还是以人工操作和半自动化处理为主。即便有些单位引入了自动化工具，也存在兼容性差、覆盖范围有限的问题，难以实现高效协同。
业财数据协同不易。财务数字化转型过程中，业财数据协同程度仍然有限。不少单位受过往系统架构和运营模式的影响，业务与财务系统的数据对接没有完全打通，数据格式不统一，接口标准不一致，更新时间也不同步。这导致业务流程和财务核算的信息传递还要靠人工添加或检查，影响了数据共享的速度。再加上两类数据在结构逻辑和使用需求上的差异，更让整合协同难上加难。
智能风控能力不强。眼下，许多单位的智能风控体系还不够完善。由于技术底子薄、数据累积不足、应用经验欠缺，不少智能风控系统的覆盖范围和风险识别准确性仍需改进。实际工作中，部分单位只能做到基础的风险预警，遇到复杂交易、跨领域业务就难以精准识别和有效应对。再加上数据来源复杂，业务种类繁多，风险模型的适应性和动态更新能力也受到一定约束。
人工智能背景下财务数字化转型的实践路径
形成智能化、自动化的财务流程。首先要把预算编制、费用报销、合同审核、付款审批等关键环节摸透，梳理出标准化改造方案。有了明确的方向，就能借助智能流程自动化(RPA)技术，安排自动化机器人接手那些规则清晰的重复性工作，减少人工干预，流程响应速度也会大大提升。预算管理方面，可以搭建智能平台，把各部门预算编制、审核等工作整合到同一系统。系统会按照历史数据给出预算建议。费用报销环节，用OCR(光学字符识别)技术自动识别、校验发票单据，按预设规则完成审批和支付，提升报销效率与准确性。合同管理方面可以建立电子存档和智能预警，系统紧盯合同金额、履行节点和付款安排，避免出现疏漏。为保证流程顺畅运行，还可设置智能检测模块，随时关注流程运行、节点效率和数据波动，发现问题及时调整。推进时可以先试点再推广，逐步实现财务流程全链条智能覆盖，让财务管理更规范、透明、高效。
组建业财一体化数据平台。首先得全面梳理现有业务和财务系统，摸清数据标准、接口协议和流转需求，统一数据规范，确保从收集到储存的全流程“步调一致”。搭建平台时，可以采取中台架构，把采购、售卖、项目控制、人力资源等业务数据和财务数据归集到业财数据平台。通过标准化接口，自动抓取合同、收入、成本、资金等核心数据，并与财务核算数据无缝对接，保证数据源头清晰、逻辑连贯。平台还可利用数据清理、智能适配和校验功能，自动匹配业务与财务数据，提升数据质量。考虑到多部门协作需求，平台需设立分级权限，既保障数据安全，又能让不同岗位按需获取数据。在数据应用环节，通过统一的分析界面，实时呈现经营、财务和项目动态，方便管理层快速掌握全局。当业务与财务数据深度整合，就能够创建一套以业务为脉络，财务为依托的分析系统，为决策提供更可靠的依据。
改善智能风控预警机制。财务部门要带头，联合内控、技术等部门成立专项小组，共同梳理预算编制、合同审批、资金支付、费用报销、资产管理等流程，找出各环节可能存在的风险，摸清它们的表现形式和数据特征。基于现有的财务系统，拓展风险监测模块，制定自动预警规则。比如资金支付，可根据历史数据设定单笔异常金额;费用报销时，识别高频报销、超预算支出;应收账款管理，则明确逾期回款的预警时间。一旦系统发现异常，立刻推送给相关责任人，同时抄送财务和内控专员，第一时间启动核查处理。建立“察觉—核查—解决—反馈”的闭环流程。各部门收到预警后，限时完成初步核查，并将结果和处理建议录入系统。遇到重大或频发风险，财务部门组织专题分析，明确整改要求、责任人和期限。风险预警不能一成不变，需要根据业务和环境灵活调整。每季度复盘预警数据和处理结果，优化风险阈值，更新识别指标。碰到复杂情况，还可以请外部技术团队帮忙升级算法和模型，让风控体系始终贴合实际业务需求。
财务数字化转型让工作效率提升、数据融会贯通、风险管控更有把握。从实际工作场景出发，不少单位通过打造智能自动化流程、搭建业财一体化数据平台、优化智能风控预警，逐步打破了财务各环节间的信息隔阂，让风险防控更具前瞻性。往后，还是要以问题为导向，深化智能技术应用。财务管理不能只是简单的收集数据，更要挖掘数据背后的价值。只有不断巩固数字化转型的根基，才能为单位高质量发展注入持久动力。
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