新闻 发表于 2025-9-16 20:22

AI时代,回归业财的真价值 (认知升维篇)

作者:微信文章


今年“生成式AI”爆发以来,关于消灭记账、对账,甚至消灭财务的言论不绝于耳,不少新兴科技势力也纷纷入局。在AI时代,如何回归业务和财务的真价值?本文将从认知升维层面,就重构从“数据到知识”的价值创造新路径作深度阐述。

今天谈这个话题,并不仅仅是由于上述的技术风潮,更源于以下几重底层逻辑:

第一,在企业数字化进程中,我们特别强调“财务与供应链”的基础性作用。这并非否定其他领域(如MES、WMS、APS等)数字化的重要性,而是基于一个现实:当前绝大多数企业的业财一体化应用情况不尽如人意,亟待改造升级。业财一体化也是其他领域数字化流程的地基。俗话说地基不牢,地动山摇,AI时代更是如此,在向往宏大的AI场景之前,解决基础问题更重要。

第二,相对于技术的演进,企业应对“破坏性”时代技术的关键在于,要认清技术解决自身问题的价值回报,也要认清紧迫程度。例如外部的款、票、税、档的电子化环境已经形成,监管主体已经以“大数据”服务及监管企业,如果企业还在传统的手段下,甚至证据链都是断的,都是手工事后“追溯”、“拼凑”的,将是巨大的“风险天窗”,近期发生的很多“研发费用”的税务稽查就是此类问题的集中体现。其实,远不止研发费用的稽查,还有发票合规、个税处理、福利处理合规、销售合规、不同促销手段合规等等。

此外,业务的剧烈变化也要求财务随之转型。众所周知,今天的“业务”很难,客户需求多,行业内卷大,技术更新快,但无论业务如何调整,财务都应该如影随形,无论是电商、定制化生产、跨境经营还是创新业务,都要求财务具备新的能力予以支撑。例如成本的准确可靠计算、报价定价与要素价格及汇率波动的联动,以及针对定制化业务中研发与制造资源的动因分配成本管理。外部世界已迈入AI时代,业务模式不断革新,而许多企业却仍停留在原地。传统财务能力难以适应这些新型需求,这也构成了企业内生性的、刚性的AI应用需求。

对于外部的监管规则以及业务的发展要求,财务往往少有“说不”的权力,但“适者生存,以变求发展”是行业共识,所以主动求变、借力新技术重构能力以适配外部环境,成为支撑业务发展的必然选择。

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财务在AI时代的智能,正在经历倒退

直接谈财务的数字化很多时候难以被认可,但相对于业务和监管的“level”,这两者是财务相关的内外价值锚点。一直以来财务和业务是一体两面,企业与监管环境需要动态适应。

过往,财务环境是相对稳态的,在财务电算化的三十余年以来,财务数字化一直是走在企业所有职能数字化的前面,甚至因标准化高、自动化率高而率先跳脱出来。但今天面临着整体在价值层面“倒退”,过往的自动化率高是由于业务相对稳态带来的,但业务更卷了。早些年,在相对稳定预期的市场内,要素价格、组织、生产和工艺都是相对稳定的,因而利润也是相对稳定的;但今天这些都在变化,例如,一家佛山的制造客户会关心在小数点后4位里面淘金,成本如何更精细;无锡制造企业客户受大宗原材料价格波动困扰,核心诉求是提升报价响应敏捷度。同时,因为“外部的监管”在过去是渐进变化的,虽然每年有各类财税细则补充,但整体是稳定的,但这些年外在监管变化的积累,正在经历量变到质变的转化,具备了完整的“款、票、税、档”链条监管及风险预警的能力,很多企业还没习惯“以票控税”的时候,就实现了“以数治税”。

例如企业的研发费用在享受政府加计扣除优惠的同时,企业是否有完整的“证据链”是环境适配下的生存之道。此类的问题还有很多,在宏观的税务层面,国家制定了大量的约束项和激励项,前者约束企业费用成本的扣除比例,例如广告费用、佣金费用、招待费用、研发外包费用、福利费用,引导企业发展;后者则是鼓励企业的行为,例如研发投入、设备更新、公益捐赠等,这些税会差异具有杠杆效应,如处理得不严谨或不合规,都会引发潜在的外部风险,企业首要的底层认知是需要建立完整的证据链,但绝大多数企业对此认知不足。

几乎所有的企业内部业务变化,财务都需要有所对应。业务快速变化下,对于财务的能力建设,此前固化的标准化体系,在一定程度上形成了阻止改变的“负债”,而这种业财不合拍下的矛盾正在进一步加剧,也在加大外部的风险。例如,当下大家都在谈“不出海就出局”,但是一出海,涉及到的财务能力要求也会同步产生,这不仅仅是海外各地的准则税制发票。如今各国都在建设电子发票以及税务大数据,都有明确的发票及税务合规规则;同时,税收协定下的贸易路径规划,利润的分配及留存策略,这些都会决定财务对于内部交易的数量及价格等的处理,还涉及到各个国家及准则下财务账的出具。

面对多品种小批量的订单报价需求,传统上认为成本仅由“料、工、费”构成,而实际情况则复杂得多。企业在前几年大规模扩张期间,大量引入固定资产,这一举措推高了固定成本基数及日常分摊压力。在报价时由于环境预期的关系,固定成本在很多场合下很难直接被全部消化,实际层面更多的考虑是变动成本,报价只要覆盖变动成本便可能接单,超出变动成本的部分则用于弥补固定成本,而非只有赚钱才接单。这也是业务变化及实际需要的财务能力。但现实中,在 “料工费” 的成本结构里,能将费用按 “变动属性” 科学拆分的企业并不多。在各种环境下传统的信息系统如果不能够智能地适应,并且输出这类数据,企业便只能依赖人工来解决问题。

除了业务的波动,也需要注意合规,上述的研发费用、电子档案化、四流合一、标准成本还原等等都是,很难一一列举,这都需要系统性的变化,需要创新手段的应对,所有这些挑战,无论是外部还是内部,都在不断的变化,最后都会影响利润,形成低利润下的“内卷”。财务绝对不可能在业务转型过程中独善其身,而当下信息系统的颗粒度又不能够支持这种业务的落地和新合规的环境,那财务人只有一个办法,通过人工处理让业务上路,所以为什么说财务人员这几年一定是“倒退”的,也是这个原因。



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企业桎梏的突破

转型是一个需要精算的过程。因为无论如何转,需要考虑的是资源投入,以及转型后的具体价值,因为转型也是有成本的,资源是有限的。接下来通过几个实际场景,来梳理一下整体的脉络。

第一是转型的现状,我们都在谈各种各样的人工智能技术,要把财务释放出来去做更高价值的事情,但是问题在于,为什么没有释放出来?在与客户的接触中,我们发现财务需要天天处理各类报表、发票、银行流水异常,针对业务的变化人工应对核算和报告,处理很多数据项。在这种情况下,财务往往难以转型。

突破发展瓶颈首先要突破资源约束,很多技术的释放,本质是数据资源在智能能力驱动下的创新使用,其核心是数据作为生产要素充分释放其内在价值。比如“票不落地”,针对外部环境的“多流合一”要求,在大数据下每个企业近乎是透明的,企业需要有应对能力并融入到业务中。例如业务发生后,业务数据、款项数据、发票数据、报税数据,报税的相关优惠政策也是数据,国外的准则其本质也是数据要求,对于这些数据,我们应该尽可能避免人工处理,因为人工处理带来的问题是效率低,不增值。所有的企业都应该识别一个问题,我们有限的财务资源被耗在哪了?我们需要正视,通过AI技术,提升自动化智能化的相关运用,进一步提升凭证、对账、报表等核心环节的自动化率,以及对业务支持的自动化能力,已是必然选择。这类场景的数据的可获得性高,处理规则确定性强,场景多样,这正是智能系统的强项,也是当代企业发展的基本规则,数据和算力本就是相辅相成的,数据层面的问题,终究需要通过算力(含算法)来破解。

第二是重构成本优势,在经典的竞争优势理论中,企业通常通过两种方式来构建自身的优势:差异优势和成本优势。事实上,成本本身也可视为一种差异。差异优势依赖于独特能力,而成本优势则首先需要体系的完善。在当前供求结构背景下,成本优势已成为业财转型的一个核心方向,这是今天整体供求结构决定的,成熟市场是买方市场,而新兴市场众多参与者加入,也会形成新的供求结构。

尽管在转型过程中,业务与财务往往都会向成本优势的目标妥协,但传统的成本管理方式并不一定带来真正的成本优势。这正是当前需要核心对齐的问题,也暴露出业务需求与技术实现之间的鸿沟。例如,在固定成本占比较高的结构中,销售报价更应基于变动成本制定,或至少披露变动成本部分,以支持决策者做出更灵活的选择。

在制造环节的成本降低方面,部分企业会引入作业成本管理。但这一方法本身也有成本:成本动因的设定与分解需依赖大量数据支撑。如果企业未能对关键成本项进行细致的归集与分配,尤其是占比较高的部分,就很难实现有效的成本控制与优化。例如在多品种、小批量生产模式下,工艺调整费用和研发投入等额外成本占比较高,却缺乏明确的成本分配项目及标准,通常只能采用“大锅饭”式的粗放分配方式。这样一来,高附加值的定制订单与大批量常规订单在同一套成本分配规则下,可能造成该盈利的订单未盈利,而不该盈利的反而盈利,最终导致成本信息的扭曲,影响企业经营决策。这类问题在制造业中尤其突出,甚至引发“激励不相容”现象——因扭曲幅度可能远超预期。要彻底解决,需依赖更丰富的数据、更强的算力,以及适配多场景的算法(即多种成本计算逻辑)。同时,随着各类费用在成本中的占比逐渐上升,缺乏精准的算法还会导致目标成本难以落实。

关于目标成本,需认识到企业产品的成本约七成在研发阶段就已确定。因此建议在新产品开发阶段就引入目标成本管理。对老产品而言,在竞争日益激烈的环境下,若成本无法超越对手,同样面临被淘汰的风险。因此,企业应逆向推导成本,不断拆解、挖掘潜力,将成本目标逐级传导并对齐,最终落实到各成本责任单元。总之,成本优势应融入企业价值链的每一个环节,是财务与业务在多场景下的深度整合,也依赖于多维度数据与精准算法的系统结合。

第三是合规式创新,其核心在于使财务体系能够有效适配业务创新,这与“成本与财务的适配”共同构成企业必须面对的两大课题。当然,创新本身依赖多种技术手段,但这并非我们讨论的重点。从财务角度出发,这一问题主要涉及核算层面,例如研发费用的管理,同时也关乎经营会计与管理会计——比如应如何定义研发所带来的商业成功。前者(核算)要求具备完整的立项、投入、分摊和归集流程,以确保企业符合加计扣除等法规要求,从而优化税负结构;而后者(经营与管理会计)则需解决如何定义新产品及旧产品改进的成功与否。这需要更精细的数据颗粒度,甚至突破传统核算假设,例如不仅关注收入与成本,还需考虑大量原材料和产成品库存所占用的资金成本——这类信息将在经营会计中体现,并且由于服务于经营决策,其对报表时效性要求极高。同时,揭示问题并不是最终目的,当业务的销量或价格未达预期时,如何依然保障利润?这就需依赖动态预算模拟能力,以及有效的费用控制机制。核算、经营会计与管理会计在创新管理中构成一个不可分割的整体,其核心在于企业的数据基础、管理意图,以及基于不同意图所提供的信息支持。

总体上可以发现,财务所谓的“稳态”往往仍局限于传统核算框架,但如今无论是资源分配、成本控制还是创新推动,都需要新方法和新手段的突破。这也正是我们强调必须更新财务系统的原因。上述观点也在相关的外部研究数据中得到了进一步验证。



AI不应该替代财务,那些宣称 “AI 将替代财务” 的观点,实则暴露了其对财务的认知局限:他们眼中的财务,仍停留在 “准则如何落地” 等基础执行层面,却对财务为业务创造的核心价值缺乏深刻理解。我们坚定地认为,AI 是释放财务价值的,但前提是 “穿越泥沼”,确保自身不陷入认知或实践的困境中。

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新业财EMAI,重构战斗力

如果把企业比作一辆车,在稳态的高速发展市场上,就像行驶在8车道或12车道的高速上,只需踩油门保持时速120公里就能顺利前行;但是事实是很少有这样宽敞的道路,客户需求不断变化,对手竞争激烈,产品种类愈加繁多,所面临的要素价格也持续波动,这些因素共同构成了充满“起伏”甚至急“弯”的道路。若缺乏新的技术手段,就如同在这样的起伏路况中行驶却没有亮起的路灯,企业却仍不得不向前行进。这个时候盲目加速到120公里是不现实的。由于缺乏审慎态度且无法准确评估订单,在固定成本(包含刚性人工成本)占比高的结构下,多少企业因此折戟沉沙。不论国内还是国外,新的外部财税环境正类似于我们身边的“天眼”与“交警”,提醒我们必须系好“安全带”。在这样的形势下,我们唯有主动改变自己。



为了更好地理解这个体系,我们梳理了企业业财AI的架构图。最底层是支撑体系,技术是帮助企业走出任何周期的决定性因素。在当前环境下,业务场景不会减少,报表不会变简单,会议也不会缩减,但技术平台可以实现这些场景的自动化与智能化支撑,从而帮助企业摆脱“内卷”的困境。这并不是简单的企业职能裁剪,而是借助技术为企业打开更充分的想象空间。

在基础层之上,是新的合规层,即记录体系,由于外部财税环境不断变化,我们根据业务承接与监管要求,将这一层划分为两个子层:第一个是“票不落地”。在这一层实现收支、发票、税务、档案的端到端一体化,使企业能够满足各类外部合规要求,具备完整的证据链能力,并大幅减少人工操作。例如实现发票真伪识别、自动计税报税,以及在底层技术支持下的税务风险提示。第二个是“智能核算”。引入事项识别机制,适配多维核算体系,以响应外部环境与业务变动,以及因这些变化所产生的企业管理对核算的新需求。主要包括如政策合规带来的研发费用、海外税制、数据资产、融资租赁等新核算场景,同时也涵盖由企业业务变化引发的核算体系调整,例如多国贸易下的跨国多法人结构、企业内部事业部与产品线核算体系、多维成本体系下的成本核算,以及组织架构动态调整所需的追溯机制等。

再往上是业财体系,即作战体系,这个体系的核心逻辑是一切为了业务成功,一切为了“打赢”。传统上财务以记录为主,前述的智能核算也主要承担新场景与新管理带来的核算需求,但财务本身也应支持作战。因此,我们将与业务紧密相关的成本、费用,以及响应业务变动的项目财务纳入该体系。具体包括:成本,即上文所谈到的成本优势构建;费用则需特别强调,现代企业需具备全成本思维,费用管理覆盖广告、促销、培训、福利等,甚至财务融资所带来的费用也不容忽视。由于费用涉及范围广,它同时也是合规风险的高发区域。业务与财务的融合体现在多个关键环节,例如订单报价、项目概算和预算管理等,这些都是财务支撑业务的核心能力。而业务端在技术赋能下也需更加敏捷,包括拓展连接边界(如广泛对接供应商、通过条码实现“万物互联”),以及对市场变动的快速响应(如滚动销售预测机制)。这些都依赖于数据对经营资源占用的优化,或用阿米巴模式中的说法,叫做“筋骨强健”——即持续减少浪费和库存,从而构建起企业的核心业务能力。

最后,作战体系中的业财融合更侧重于一种能力形态,需要通过做厚业务数据来夯实基础。而要充分发挥这类能力,还须依靠更强大的“算力”。因此,需将AI深度融入作战体系,我们称之为“嵌入式AI”,并依托大模型与企业知识构建各类代理(agent),共同形成AI时代全新的业财能力体系。

✳️本文内容来源于金蝶中国助理总裁、金蝶云·星空产品市场与解决方案部总经理李成冬,在领先业财城市峰会中的主题演讲实录。

下篇内容为实操篇,敬请期待。

关于金蝶云·星空

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