财务老兵AI转型手记(三十二):此时不转型更待何时?中国AI生态——全球财务人转型的最佳沃土

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作者：微信文章

当全球还在讨论AI可能性时，中国的财务人已经在实战中积累经验——这不是优势，而是压倒性优势

今天在为团队准备年中工作坊的预热材料时，一个数据让我顿感震撼：中国已经成为全球AI落地效率最高、成本最低的国家。这个发现让我突然意识到，作为中国的财务人，我们正处在一个前所未有的历史机遇期。

中国AI生态：全球独有的“试验田”优势



与欧洲同事们交流AI实践的选择和价格时，我深刻感受到中国在AI落地方面的独特优势，这为我们财务人的转型提供了得天独厚的环境。

丰富的免费平台资源



当前中国市场提供了多种免费的AI智能体平台，极大降低了使用门槛。腾讯IMA Copilot深度集成文档与笔记功能，支持DeepSeek-R1直连且无官网卡顿问题；支付宝百宝箱专业版支持全量级模型覆盖，可零门槛开发智能体；WPS灵犀AI则提供一键生成PPT、Excel智能处理等办公自动化功能。道可云AI智能体平台甚至开放企业、媒体、政府等各类组织和个人注册服务，注册即送10个算力和一个智能体。

强大的大模型支持



DeepSeek作为国产大模型的代表，通过架构创新实现了突破性进展。其采用混合专家系统（MoE）架构，通过稀疏激活机制在保持模型容量的同时显著降低计算成本。更令人振奋的是，DeepSeek选择“安卓式开源路线”，开放模型架构、训练代码及优化工具链，使中小型企业无须自建算力中心即可享受顶尖AI能力。

极其丰富的学习资源



从51CTO学堂提供的《DeepSeek使用指南教程》到B站上清华大学、浙江大学等顶尖高校的DeepSeek公开课，学习资源覆盖从入门到进阶的全阶段。

企业实践案例：从概念验证到规模应用的快速跨越



中国企业在AI应用方面已经积累了丰富的实践经验，为我们提供了可借鉴的路径。

在公路交通领域，DeepSeek技术已得到广泛应用。河北省秦皇岛市交通运输局在交通运输安全生产与应急管理系统成功部署了DeepSeek大模型，构建了涵盖交通运输法律法规、安全生产标准、应急预案、典型案例等丰富数据为支撑的自有知识库。江苏省交通运输厅也完成DeepSeek大模型本地化部署，“数智交通”AI服务已上线运行。

在企业管理方面，中交设计咨询集团股份有限公司通过本地化部署DeepSeek-R1模型、在公路工程数字化设计系统中集成DeepSeek-R1模型等方式，积极探索AI技术在工程设计中的应用。这些案例表明，AI已从概念验证阶段进入规模应用阶段。

成本优势：颠覆性的Token价格与使用门槛



中国AI生态最显著的优势之一是极低的使用成本。Coze扣子平台宣布全面支持DeepSeek系列模型，并给出丰厚免费额度：DeepSeek-R1每天50条对话、DeepSeek-V3每天80条对话。这种“白菜价”的使用成本，使个人开发者和小团队也能轻松体验最前沿的AI技术。

还特别看了一下token价格的对比

模型/厂商	输入价格 (每百万tokens)	输出价格 (每百万tokens)	价格对比倍数 (vs DeepSeek
DeepSeek (中国)	0.2-0.5元 (缓存命中/未命中)	3元	基准
Anthropic Claude (美国)	3美元	15美元	输入约21倍，输出约35倍
OpenAI GPT-5 (美国)	1.25美元	10美元	输入约11倍，输出约23倍
OpenAI o3 (美国)	10美元	40美元	输入约87倍，输出约93倍

政策环境：国家战略引领的智能化浪潮



中国政府对AI产业的支持力度空前，为AI应用创造了良好的政策环境。参与制定ISO/IEC AI伦理标准，提出的“动态风险评估框架”被纳入最终草案。各地政府也积极推动AI技术落地，如深圳要求用户超百万的AI系统必须通过第三方伦理审查。

通过“数字丝绸之路”项目，向“全球南方”和一带一路相关国家推广智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧农业等解决方案，以项目合作带动人工智能能力与标准走出去。这种国家层面的战略布局，为企业AI应用提供了广阔的市场空间。

全球视野下的中国路径



当然我们也看到中国和世界的AI环境有着不同的生态，中国AI发展环境与国际主流存在一定差异，但对于AI技术的应用在核心层面却保持着深度相通：

技术底层的统一性

遵循相同的机器学习基本原理

共享全球开源技术成果

面临相似的技术挑战和瓶颈

方法论的通用性

同样的数据预处理和特征工程方法

相似的模型训练和评估流程

通用的部署和监控最佳实践

问题导向的一致性

都致力于解决实际的业务痛点

同样关注投入产出比和可持续性

共同重视数据安全和隐私保护

在中国的企业的差异化竞争优势



基于这些特点，中国企业正在形成独特的竞争优势：

更快的迭代速度

得益于丰富的应用场景，能够快速试错

敏捷的开发文化支持快速迭代

用户对新技术的接受度较高

更强的定制能力

深入理解本地业务需求

能够提供更贴合实际场景的解决方案

具备快速响应需求变化的能力

更好的成本控制

利用规模效应降低单位成本

开源技术的广泛应用减少授权费用

成熟的人才储备控制人力成本

理性前行的三大建议



基于以上分析，面对财务人我提出以下建议：
1. 善用优势，务实推进

充分利用丰富的应用场景进行试点

借助成本优势开展多路径探索

在创新和稳健之间寻求平衡

2. 夯实基础，补齐短板

加强数据治理和质量控制

建立模型风险管理体系

重视人才梯队建设

3. 保持开放，融汇贯通

积极学习国际先进经验

参与全球技术社区交流

将国际经验与本地实践相结合

结语：在特色道路上稳健前行



中国AI发展确实走出一条特色道路，这既带来独特优势，也伴随着特定挑战。作为财务人，我们既要充分利用这些优势，又要保持清醒的头脑。

"真正的智慧在于既能看到机遇而奋勇向前，又能洞察风险而谨慎行事"

在这个充满机遇的时代，我们要做的是：拥抱变化但不盲目跟风，积极创新但不忽视风险，充分利用本土优势但不闭门造车。

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写在最后

转型之路，道阻且长。

但有了中国这么好的AI应用土壤，我们没有理由不做得更好。

财务老兵，愿与团队一起，在这条特色道路上稳健前行。