（整理自陈东升-中兴新云视频号，发布于 2026 年 8 月 17 日）在 AI 时代，财务人员是否会被 AI 所替代？对于这个问题，我自己有两个不同的答案。第一个答案是什么呢？我说财务人员不会被 AI 所替代。虽然在这两年，在我们财务领域已经有了很多 AI 落地的场景，但是我们也看到，在一个很长的周期之内，仍然还是有很多事情是 AI 所无法完成的，一定需要我们人类，需要我们财务自己来做。我把这一类工作又分成了三类，分别叫什么呢？打基础、保质量、做提升。首先我们看第一类，打基础的工作。AI 的能力很强，但是它不能独立发挥作用，要达到我们想要的效果，就一定要给 AI 打好基础。比如说，我们要做好相关信息系统的建设。给 AI 下一个指令，它就可以给我订一张机票，那意味着你前端一定有商旅系统；我们下一个指令，它就可以做一笔资金的支付，你前端一定有银企直连。没有这些系统，只有大脑没有四肢，它是没有办法操作的。系统的建设不是简单的买软件，它是需要一个规划和设计的过程，它要求我们财务要了解业务，要洞悉问题，要知道用什么产品和技术是最合适的；要梳理流程，要设计方案；要站在最终用户的角度去考虑，他们怎么用起来才体验感最好。这是系统的建设。再比如说，我们要做好本地知识库的构建。AI 掌握海量的知识，但是这些都是公共的知识，他并不掌握企业的私域知识：你的政策、你的规范、你的制度、你的流程。我们一定要建立一个本地知识库，让 AI 能够从本地知识库里获取你的私域知识，它能针对企业的问题进行精准回答。在过去两年，我们已经在做本地知识库的落地，但过去我们做的是比较狭义的，或者说是比较简单的知识库，它能够实现的都是一些简单的、标准的文本信息或者是结构化信息，它可以让 AI 和我们进行精准的问答，但是没办法让 AI 了解企业的业务逻辑，参与到企业的生产经营活动当中去。所以需要给它更强大的本地知识，这也是现在经常提到的本体论要解决的问题。本体就是企业业务的基本骨架：围绕着企业我们有多少个实体，每个实体背后有多少关键因素，这些因素之间是什么样的关联关系，基于什么样的场景有什么样的规则、有什么样的业务逻辑、基于什么样的流程，等等 。这些明确好了之后，AI 才能帮我们做更多的自动化的决策和操作，我们才有可能实现所谓 AI 原生的 DRP 系统。这是本地知识库的构建。我们还要做什么？我们还要做数据治理。统计学里有两句话：第一，垃圾进垃圾出；第二，好的数据胜过好的特征，好的特征胜过好的算法。如果数据质量不合格，是没有办法给到我们准确的答案的，再好的 AI 也没有用。而数据治理它不是单纯的一个软件可以解决的，它是一个系统性的工程，它要构建一个完整的管理体系：针对数据治理，牵头责任部门是谁，他有什么样的责任和权利；每个主数据，它的 owner 是谁，他又有什么样的责任和权利；每个主数据的整个生命周期流程是怎么样的，谁来申请、谁来维护、谁来审批，等等；包括做得好、做得不好，有什么样的考核奖励措施。第二类工作，我说叫保质量，由财务和 AI 一起来保证我们的工作效果，保证我们的工作质量。比如说对异常事项的处理，我们有智能审核，我们有资金支付风险的扫描。对于一些日常的报销单、日常的支付指令，我们都会拦截下来，需要有丰富经验的人员介入，来判断这个单据是不是真的有问题，接下来应该怎么进行处理，等等。再比如说，要对我们的分析结论、我们的报告进行审核。基于数字化的工具对海量的数据进行处理，AI 在这个基础之上，就可以对我们的经营数据进行分析，它可以写出很好的分析报告。但是在座的各位，我们敢不敢把 AI 写的报告看都不看就 直接交给领导？我相信没有人会这样做的，我们一定会做基本的审核：报告的结论和我们的预判是不是保持一致，它的逻辑架构是不是准确的，它的数据引用是不是准确的，包括它的每一个表格、图表，它第一眼的视觉冲击和我们所要表达的结论是不是一致的，等等。这些我们都要审核的，这是对结果做审核。第三，我做什么呢？未来对共享中心的运营要做管理。未来我们财务发展一定是基于共享模式，而共享的趋势是什么呢？是成为“黑灯工厂”、“无人工厂”。但是“无人工厂”只是说它没有人做基础的业务处理了，不是说完全都不需要人来管理的，还是需要有人来对共享运营做运维管理。比如说对于我的制度流程，我要进行定期的回顾更新，保障制度和流程跟业务发展是匹配的；对于我的系统，我要进行定期检查，是不是有优化的空间，是不是有问题需要修复；包括对于我的质量要进行管理，我的差错率可以是万分之一，可以是十万分之一，在这个标准之内出现了差错，我可以认为是偶然的一次事件，但如果超过这个标准，那我就要分析它背后的系统性原因，从根本上进行解决，等等。第三类，我把它叫做什么呢？做提升。财务人员真正去做一些 AI 不能做的事情，更能够体现我们的价值创造。在对跨国的经营，我们怎么做好风险的化解、防范。包括今年国务院国资委发布的第 15 号文里面也提到，我们的企业要具备应对复杂的国际形势的能力，要能够化解这种跨境的经营风险。再比如说我们对政策的研究、更新。标准的会计政策、会计准则，AI 都很熟悉了，但是未来我们还是需要有很多的政策去进行完善、更新、探索。比如说现在我们讲可持续的发展，我们讲 ESG，基于 ESG，如何把每个企业的状况更好地在报告里面、在报表里面有一个很好的呈现，这是需要我们去探索的。比如说国资委现在提到行业利益共生报表：未来的竞争不是企业和企业的竞争，是产业和产业的竞争，我们有能力的企业一定要立足成为产业链里的链主企业，做整个产业链创新的推动者、协同的组织者。整个产业我们的利益如何共生？怎么样把这种共生的利益用报表反映出来？再比如说，我们财务人员掌握着公司的管理、绩效考核等等一系列的管理工具和手段，怎么发挥这些管理工具手段的驱动作用，让我们的管理可以得到更好的效果。类似这样的工作还有很多，比如说你的战略洞察、你的经营规划、你的业财融合协同运作，等等。我说这一系列，它都是我们可以更好地创造价值的工作。这些工作，我说 AI 是不能取代的。从这个角度来讲，我说 AI 不会取代财务。
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