2025年4月21日，由中兴新云主办的“财务数智化智享会·云端峰会”在线上成功举办。本次峰会吸引了来自全国的上千名财务管理者、行业专家及企业决策者齐聚云端，共同聚焦人工智能浪潮下财务生态的重塑与跃迁，解码人工智能技术重构财务管理体系的前沿趋势。

中兴新云总裁陈虎先生发表主旨演讲《AI推动财务管理变革》。

AI推动财务管理变革

摘要

纵览技术演进：四次财务革命奠定基础，AI发展脉络构建完整认知体系

聚焦财务场景：五阶段模型重塑AI时代的财务职能边界与能力框架

展望未来财务：DeepSeek驱动核心场景创新，数智化路径赋能人才转型

非常高兴能与大家探讨人工智能对财务管理领域的深远影响。自春节以来，我和团队始终处于持续的兴奋之中，因为我们正迎来财务领域最具革命性的机遇——人工智能技术的实质性应用。

纵览技术演进

财务管理呈现每二十年经历一次重大技术迭代的特征：计算机技术催生会计电算化；服务器技术推动ERP普及；互联网技术则开启财务共享与业财一体化变革。

当下，我们正站在第四次变革的起点，这次变革由两大技术引擎驱动：大数据技术赋予财务海量数据处理能力，人工智能则带来复杂算法的突破性进展。未来二十年将是“数智化”深度演进的关键阶段。值得关注的是，技术迭代的速度正呈现指数级加速趋势——正如智能手机替代功能机仅用时一年，财务智能化转型进程或将超越预期。

面对财务智能化转型与人工智能浪潮的交汇，财务从业者需主动拥抱时代机遇。建立以下六个层级的认知框架至关重要：

第一层，好莱坞式幻想：将AI等同于科幻电影中的机器人、自动驾驶或工作替代，属于概念性想象阶段；

第二层，掌握工具应用：熟悉DeepSeek、ChatGPT、豆包等大模型工具的使用，但停留在功能操作层面；

第三层，了解技术演进：掌握图像识别、机器翻译、文本生成等具体应用及演进，了解提示词工程与模型调优机制；

第四层，理解算法本质：理解AI与机器学习、深度学习的关系，认识到AI的本质是数学表达与算法驱动；

第五层，解构业务场景：掌握回归、分类、聚类等核心算法原理及其应用场景；

第六层，深入数学原理：从特征提取、向量化到梯度下降等数学方法，理解AI将现实问题转化为数学模型的过程。

当前主流大语言模型（如DeepSeek）已实现三大突破：国产化部署、成本数量级下降及逻辑推理能力提升。基于Transformer架构的模型通过预训练参数调整（如DeepSeek V3的6710亿参数）形成强大泛化能力，其知识迁移能力已远超传统系统。

聚焦财务场景

当我们探讨财务与大模型的融合时，进一步分析发现，财务的数学能力从基础计算到模糊计算逐级提升，可以归纳为：简单计算 → 规则计算 → 统计建模 → 模糊预测；

而职能范围则从传统核算向管理会计和业务支持不断扩展，具体体现为：“票账表钱税” → 多维核算 → 战略预测 → 商业决策。

只有在提升数学能力的同时扩展职能边界，财务才能真正创造价值。如果财务仅停留在传统职能上，其发展前途将十分有限；但如果将其定位为企业经营管理的数据与算法中心，财务的未来将充满无限可能。

我们可以清晰预见，财务管理的未来将依托三大核心工具协同发展。

首先是以信息技术（IT）为核心的规则引擎，其核心价值在于完善财务流程框架与规范体系，同时实现数据资产的有效沉淀。当前大型企业已基本完成ERP、共享平台等核心系统建设，现阶段的核心命题在于如何运用人工智能技术实现系统功能的智能化升级。

第二维度是数据技术（DT）驱动的价值挖掘体系，涵盖数据治理、加工处理、采集整合等全方位管理。通过构建数据中台、完善数据价值链等体系化工程，我们能够将原始数据转化为战略级资产。以凭证数据为例，传统核算体系下的凭证量级通常维持在千万级别，但当我们深入交易层级——涵盖发票流、资金流水、业务订单等全量数据时，数据规模将突破亿级门槛。

第三维度是人工智能（AI）赋能的决策支持系统。当企业具备海量数据储备时，AI技术将重构财务能力评价标准，具体表现为“亿·万·千·百”的新型指标体系：需要管理亿级基础数据单元，构建万级数据标签体系，实时生成千项业务指标，并储备数百个决策算法模型。值得关注的是，生成式AI技术正在重塑数据可视化领域，传统BI工具主导的报表体系将逐步被智能报告生成系统所替代。

正如望远镜和显微镜的发明不是为了替代眼睛，而是帮助我们看得更远、更清晰，IT、DT和AI技术同样是为了增强而非取代财务能力。

展望未来财务

当前最具革命性的变革来自生成式AI技术的实际应用。中兴新云与北京国家会计学院在3月初联合发布了《财务领域“AI+”：DeepSeek驱动下的财务创新》报告，其中探讨了DeepSeek在财务领域的五类应用场景——智能交互与自动化支持、财务规划与资源配置、数据分析与报表报告、风险防控与预警预测、战略决策与业务优化。

在此期间，中兴新云持续深化应用场景落地，包括以下核心智能应用：智能采集、智能提单与审批、智能审核、智能记账、智能对账、智能问数、智能算数、智能报表等。

以报销为例，传统报销系统往往陷入“系统越复杂、用户体验越差”的悖论，其根本症结在于将管控逻辑强加于用户。而现在，只需将发票上传并简单描述业务内容，系统即可自动完成语义理解与分类。更重要的是，系统能够基于员工的历史项目数据进行自主学习，为每位员工配备了一位专属的“财务秘书”。这种智能化应用，不仅减轻了员工的负担，也让财务工作从被动约束转向主动理解。

在AI时代，财务能力建设需要把握四大要素的协同关系：场景、数据、算法与算力。财务部门的核心竞争力在于场景理解与数据运营能力，而技术部门专注算法优化与算力支撑。这种分工协作关系在共享服务中心转型中体现得尤为明显——传统操作型工作将全面自动化，共享中心将转型为数据中心，全面采集结构化与非结构化数据，对数据进行精准标注和深度处理分析，实现数据驱动的智能化财务管理。

未来财务管理的三大趋势已愈发清晰：数据资产价值化、模型算法场景化、决策支持AI化。

展望未来，财务管理的趋势将围绕数据价值、模型算法的场景化应用以及财务职能的决策聚焦展开。随着智能采集技术的普及，财务工作的范围将从传统的结构化数据扩展到非结构化数据，包括图像、视频及物联网数据，这对数据治理能力提出更高要求。同时，数据治理和数据价值链的构建也将对财务工作提出更高的要求。这并不是说财务工作将被取代，而是意味着财务领域有着广阔的探索空间。

未来，财务人员需要具备更高的核心能力，包括专业深化、业务理解、技术能力及决策伙伴意识，通过技术驱动下的跨领域融合与实践体系构建，实现从“执行者”向“价值创造型战略协同者”的深度转型。

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中兴新云陈虎：AI推动财务管理变革

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