编者按：

目前，财务行业正经历着技术驱动和职能转型的关键时期。人工智能、大数据和云计算等技术的广泛应用，使得传统核算流程迅速实现自动化，财务共享中心和智能化工具显著提高了数据处理的效率和决策支持的能力。与此同时，财务职能正逐步从基础核算向战略管理和业务与财务的融合方向拓展，管理会计和风险防控成为企业资源优化和可持续发展的关键支撑。行业规范化进程加快，国内外会计准则的严格要求迫使企业加强合规体系建设，而绿色财务（ESG）的兴起促使环境和社会责任指标深入融入财务战略。未来，技术将替代基础岗位、对复合型人才的需求将大幅增加、服务模式将趋向专业化定制，这些趋势将持续重塑行业格局，迫使企业通过数字化转型和跨领域协同，推动财务部门从成本管控向价值创造的跃迁。

我们采访了财务管家双循环理论的提出者，资深财务管理专家赵晓磊女士，她分享了自己的见解。赵女士在央国企工作多年，积累了丰富的集团化企业财务管理经验，并熟练运用高级财务软件及办公软件。在她的财务管家双循环理论中，强调了守护企业价值和助力企业发展的目标。

希望通过采访赵晓磊女士，能够帮助企业更好地理解数智化财务，激发关于数智化财务对企业发展的积极影响的思考，从而提升财务管理水平，助力企业的发展。

记者问：赵女士，您好！最近，数智财务这个词非常流行。您能解释一下什么是数智财务吗？

赵晓磊：数智财务是一种以数字化和智能化技术为驱动力，深度整合财务与业务的创新管理模式。其核心在于运用人工智能、大数据、云计算等前沿技术对传统财务体系进行重构，从而实现财务流程的自动化、数据治理的标准化以及决策分析的智能化。例如，它能够自动处理会计核算、实时监控资金流动、生成多维度的经营报表等。这种转型不仅将财务职能从基础的核算工作提升至战略支持层面，还通过业务和财务数据及流程的深度融合，促进了企业资源的优化配置和风险的提前预测。例如，通过数据挖掘技术分析市场趋势或识别运营风险。此外，数智财务还强调数据作为生产要素的重要性，利用生成式AI等技术拓展财务的视野，为企业提供具有前瞻性的经营洞察，最终助力企业实现从成本控制到价值创造的飞跃。

记者问：过去常听闻数字财务，那么数智财务与数字财务有何不同？

赵晓磊：数智财务与数字财务的核心差异在于技术深度、职能定位及价值创造的维度。数字财务主要关注于财务流程的数字化转型，利用计算机系统将传统的纸质账目和报表转换为电子数据，实现业务数据的集中存储和自动化处理（例如ERP系统集成、在线报表生成）。其核心目标是提高基础核算效率并减少人工成本。这一阶段主要侧重于业务流程的线上迁移和标准化管理，但数据应用大多停留在记录和查询层面，其决策支持能力有限。数智财务则是在数字化基础上实现的智能化飞跃，它深度融合了人工智能、大数据分析等先进技术，赋予财务数据深度分析和预测的能力。例如，通过机器学习模型挖掘历史财务数据中的潜在风险点，或利用生成式AI模拟在不同市场环境下的资金配置方案，为战略决策提供实时、动态的洞察。数智财务不仅优化了内部流程，还强调了跨部门数据整合（如供应链、生产和销售数据的联动分析），推动了业务与财务的融合以及资源的全局优化。此外，其技术框架通常包括智能风控系统、实时数据驾驶舱等工具，实现了从风险预警到经营模拟的全链条智能支持。

简而言之，数字财务是“数据在线化”的基础工程，而数智财务是“数据驱动化”的进阶形态，前者解决效率问题，后者创造战略价值。

记者问：数智财务具体涉及哪些技术应用？

赵晓磊：数智财务的技术应用主要集中在以下核心领域，通过智能化工具与业务场景的深度融合，实现价值创造：

一、自动化流程重构

1.智能单据处理

运用OCR（光学字符识别）与NLP（自然语言处理）技术自动提取发票、合同等非结构化数据，结合RPA（机器人流程自动化）完成银行对账、费用报销审核等重复性工作，效率提升可达80%以上。

例如：德勤“小勤人”财务机器人实现发票录入错误率低于0.1%。

2.凭证与报表生成

基于业务单据自动生成会计凭证，并联动生成三大财务报表，减少手工编制工作量。

通过规则引擎匹配会计准则，实现智能记账与跨期数据校验。

二、智能分析与决策支持

1.数据驱动的多维分析

利用机器学习（如LSTM、ARIMA）构建销售预测模型，融合季节性波动、供应链数据等10+变量，预测误差率可控制在3%以内。

通过客户画像与员工信用档案的大数据分析，优化营销策略与风险控制。

2.动态经营模拟

生成式AI模拟市场环境变化对资金链的影响，提供多版本资源配置方案。

实时生成阿米巴经营分析、产业链增值报告等管理报表，支持战略决策。

三、智能税务与风控管理

1.税务合规自动化

规则引擎自动匹配税法条款，生成多地区税务申报表，实现国税/个税一键申报。

通过业务结构模拟优化税负，自动校验申报表逻辑一致性。

2.风险预警与防控

图神经网络（GNN）识别关联交易舞弊，结合工商、司法数据构建动态信用评级体系。

实时监控税负率、现金流波动等指标，触发阈值自动预警。

四、系统架构与协同整合

1.云原生与数据中台

基于云计算构建财务数据中台，实现业财数据实时同步与跨部门调用。

例如：制造业通过供应链与财务系统对接，优化库存周转与现金流匹配。

2.管理驾驶舱与BI工具

整合风险指标、经营数据生成可视化驾驶舱，支持管理层实时决策。

例如：零售业通过动态库存分析联动调整促销策略。

数智财务通过技术栈的垂直整合（如OCR→NLP→RPA的流程闭环）与横向扩展（如从核算自动化向战略决策延伸），实现了从“效率工具”到“认知引擎”的质变。

记者问：您能否列举一些正在采用数智财务的企业？

赵晓磊：目前，已经公开采用数智财务系统的典型企业及其实践方向，包括以下几类：

一、制造业

1.某激光行业领军企业

该企业基于汉得HiFins智慧财务套件构建了财务数智化管理平台，通过流程自动化和核算无人化实现了成本管控的优化以及经营效率的提升，从而巩固了其在国内光纤激光器市场的领先地位。

技术应用包括：AI智能填单、海外发票识别、自动化审批等，这些技术的应用降低了财务人员比例并提高了流程效率。

2.中兴通讯

与中兴新云合作推出了基于数字星云的数智财务解决方案，该方案覆盖了财务共享、司库管理、经营分析等多个场景，并通过大数据与AI技术实现了风险穿透和决策支持。

二、消费品行业

1.绝味食品

与用友合作启动了财务中台数字化升级项目，建立了全球化财务管理体系，以支撑供应链效率的提升和海外业务的扩张。

重点领域包括：业财一体化、全球资金调度以及智能报表的生成。

三、能源与化工行业

1.中国化学工程集团（数科公司）

通过与用友的战略合作，推进了化工行业的数智化转型，专注于供应链协同和业财数据的实时联动，以优化生产资源配置的效率。

四、综合型央企

1.通用技术国际

建立了战略型、服务型与业务型财务融合体系，通过财务数智化实现了全球业务监督与资源整合，推动了新质生产力的发展。

行业实践特征

制造业：专注于成本控制和生产协同（例如，激光企业通过提高库存周转率来降低现金流压力）；

快消行业：强化供应链与财务数据的联动（例如，绝味食品通过动态促销分析来调整库存策略）；

央企集团：重视全球资金池管理和战略决策支持（例如，通用技术国际实现了多区域税务合规的自动化）。

上述企业都通过数智财务实现了从基础核算向战略赋能的转变，其技术落地路径展现了“行业定制化+技术垂直整合”的特点（例如，汉得为半导体、汽车等行业推出了专属系统版本）。

记者问：能否分享更多关于数智财务在实际企业中的应用实例？

赵晓磊：当然可以。以下是一些数智财务技术在不同行业中的应用案例，包括技术路径、实施成果以及行业适配性分析：

一、制造业：美的集团（智能成本控制与全球财务协同）

1.技术应用

AI+RPA自动化核算：通过金蝶财务机器人处理全球40多个国家子公司的应付账款，利用OCR技术识别多语言发票，NLP技术自动匹配采购订单，单笔处理时间从15分钟缩短至2分钟。

动态成本建模：基于工业互联网数据（如生产能耗、供应链库存）构建成本仿真模型，实时优化采购定价与排产计划，2022年降低制造成本3.2亿元。

2.成果

全球财务共享中心人力成本下降45%，月末结账周期从7天缩短至3天。

供应链协同效率提升30%，库存周转率同比提高18%（数据来源：美的2022年报及金蝶实施白皮书）。

二、零售业：永辉超市（全渠道业财融合与动态决策）

1.技术应用

智能库存管理：通过阿里云数据中台整合线上线下销售数据，LSTM模型预测区域门店销量，联动调整生鲜品类采购量，损耗率下降26%。

促销ROI分析：利用因果推断算法评估促销活动对利润的边际贡献，动态生成最优折扣方案。

2.成果

生鲜库存周转天数从5天降至3.5天，滞销品占比下降15%。

促销活动资源浪费减少40%，单店月度净利润提升8%（数据来源：阿里云零售行业案例库）。

三、金融业：平安集团（智能风控与税务合规）

1.技术应用

关联交易监测：采用图神经网络（GNN）分析企业股权关系与资金流向，识别隐性关联方交易风险，覆盖集团内2000+法人实体。

税务自动化：规则引擎自动匹配税务政策变动（如留抵退税新规），生成多法人主体申报文件，合规审核效率提升70%。

2.成果

高风险关联交易识别准确率提升至92%，人工复核工作量减少65%。

税务申报错误率从1.5%降至0.3%，年节约合规成本超5000万元（数据来源：平安2023年数字化转型报告）。

四、能源行业：中国石化（司库管理与战略决策）

1.技术应用

全球资金可视化：搭建司库管理平台整合80+国家资金数据，AI预测汇率波动对现金流影响，动态调整外币头寸。

碳资产核算：基于区块链技术追踪碳排放数据，生成碳交易财务影响报告。

2.成果

跨境资金归集效率提升50%，外汇风险对冲成本下降25%。

碳资产核算周期从2周缩短至实时更新（数据来源：中国石化2023年ESG报告）。

五、跨国企业：华为（全球税务架构优化）

1.技术应用

BEPS风险管控：机器学习模型模拟不同国家税制变化对税基侵蚀的影响，生成合规架构调整建议。

智能转让定价：利用蒙特卡洛仿真测算关联交易定价区间，规避税务机关调查风险。

2.成果

全球有效税率稳定在15%～18%，跨国税务争议案件减少60%。

转让定价文档准备时间从3个月缩短至15天（数据来源：华为《全球化财税管理实践》）。

核心启示

1.行业定制化路径：

制造业需强化生产数据与财务系统的实时交互（如美的工业互联网平台）；

跨国企业依赖全球税务规则引擎与仿真技术（如华为BEPS模型）。

2.技术选型优先级：

初期优先部署RPA+OCR实现基础流程自动化（ROI通常在6—12个月）；

成熟期引入机器学习与因果推断模型深化决策支持（如永辉的促销优化）。

3.实施风险提示：

数据治理能力不足可能导致模型预测失真（需投入20%～30%预算用于数据清洗）；

组织变革阻力可能影响技术落地（如平安通过“财务BP+IT团队”双线推进）。

以上案例表明，数智财务已从概念验证阶段进入规模化应用，其价值实现依赖技术栈垂直整合（如OCR→NLP→BI的闭环）与业务场景精准匹配（如零售业聚焦库存而非税务）的双重驱动。

记者问：令人惊讶的是，数智财务的应用已经如此普及，显然我们已经步入了未来。那么赵女士，您是否思考过如何将您的财务管家双循环理论与数智财务相结合呢？

赵晓磊：您提出了一个很好的问题。我的理论是一种趋势性的理论，它适用于企业在不同发展阶段的实际应用。随着技术的不断进步，理论的具体实施方式也可以相应变化。在当今科技飞速发展的背景下，财务数智化已经成为财务发展的必然趋势。财务数智化不仅是我的理论得以实施的工具，也是一种路径、一种方式、一种手段。通过这种方式，我的理论能够更有效地落地，实现过程更加高效，结果更加优质，最终目的是提升企业价值。

具体而言，在数智财务的框架下，我们可以借助先进的技术手段，如AI、大数据、云计算等，对财务数据进行深度挖掘和分析，从而实现对企业财务状况的精准把握和预测。这种精准性不仅体现在对过去和现在数据的分析上，更重要的是能够为企业提供前瞻性的决策支持，帮助企业更好地应对未来的挑战和机遇。同时，数智财务的应用还可以有效降低企业的运营成本，提高财务工作的效率和准确性，从而为企业的可持续发展提供有力的保障。因此，我认为数智财务与我的财务管家双循环理论是相辅相成的，二者结合将为企业创造更大的价值。

记者问：数智财务的优势显而易见，但在具体应用时，还有哪些事项需要留意呢？

赵晓磊：确实存在一些需要考虑的方面。在技术选型过程中，企业必须评估系统的可扩展性和兼容性，以确保随着业务的扩展和技术的更新，数智财务系统能够持续适应企业的需求。例如，选择支持微服务架构的系统，这将有助于后续功能的迅速开发和部署。此外，系统应具备开放的接口，以便与其他业务系统进行有效的数据交换和流程对接，实现真正的业务与财务一体化。

在实施策略方面，企业应采取分阶段推进的方法。初期应专注于基础流程的自动化改造，例如利用RPA+OCR技术实现发票处理、银行对账等工作的自动化，快速实现成效并积累实施经验。随后，逐步引入机器学习、生成式AI等先进技术，深化数据分析和决策支持能力，如构建销售预测模型、进行动态经营模拟等，为企业的战略决策提供科学依据。

值得注意的是，数智财务的实施并非一蹴而就，它需要企业高层的全力支持、跨部门的紧密协作以及持续的资金投入。同时，企业还应重视人才的培养和引进，打造一支既懂财务又懂技术的复合型人才队伍，为数智财务的持续发展奠定坚实的基础。

记者问：在采访的最后，请赵女士对数智财务做一个展望吧？

赵晓磊：未来，数智财务就像给企业装了一个“智能管家” - 它能用大数据和人工智能自动处理发票、报销、对账这些琐事，以前要花几天核对的账目，现在几秒钟就能搞定。比如系统能自动扫描发票、识别错误，甚至预测下个月资金够不够用，提前提醒老板调整计划。员工不用再手动填表格，老板也能通过手机随时看到公司每一分钱的流动，还能用数据模型模拟不同决策对利润的影响。数智化让财务从“事后算账”变成“提前布局”，从枯燥的“数字搬运工”升级成帮企业赚钱省钱的“智能军师”，而且随着技术发展，它会越来越懂企业的需求，像私人顾问一样贴心可靠。未来已来，让我们一起开启新世界的大门吧。