AI 如何推进财务转型

一、财务预测和计划

AI 正在通过预测性分析改变财务预测和计划流程。预测性分析是一种数据分析，主要用于识别趋势、关联性和原因。这种分析方法使用数据、统计算法和机器学习，并根据对历史数据和现有趋势的分析结果来预测未来。

借助预测性分析，财务团队可以使用企业的历史数据以及更广泛的行业数据来预测未来的现金流。在情况发生变化时，传统财务预测需要手动进行调整，而 AI 驱动的预测则可以根据新数据重新校准，从而确保预测和计划的相关性和准确性。GenAI 甚至还可以自动创建情境注释，以解释预测模型生成的预测，并突出显示预测的关键因素。

二、监管合规性

近年来，随着全球监管机构对报告的要求越来越复杂，监管报告的成本和资源负担也急剧增加。企业需要投入大量的时间和资源来满足这些要求。AI 可以通过自动执行合规性监视、管理审计线索和创建监管报告来承担一部分工作负载。

自然语言处理 (NLP) 是有助于满足法规要求的一项特别有价值的技术。NLP 是 AI 的一个分支，可以让计算机理解和生成人类语言。NLP 能够快速解析大量文本数据，并将原始文本或语音转化为有意义的洞察。该技术可以分析冗长的文档、合同、策略和其他文本来源，并提取关键信息、相关变更和潜在的合规性风险。NLP 甚至还有助于文档管理，可根据预先确定的标准自动对文档进行分类。

三、现金流优化

有效的现金流管理始终是 CFO 及其团队的首要任务，而 AI 也不断被证实是一个可优化现金流的宝贵工具。由于这个过程需要大量的数据，大多数财务专业人员都需要花费超过一天的时间来构建现金和流动性的综合视图。即便如此，预测也可能会包含错误，并且很快会过时。

通过预测性分析和机器学习，企业可以自动整合所有相关来源（包括历史和当前）的数据，以持续预测未来的现金流。通过更快且更准确的现金流预测，企业可以主动采取行动，保持健康的流动性水平。例如，如果现金过剩，企业可以利用供应商的提前付款折扣，或者确定业务中需要再投资的领域。当现金流紧张时，企业也可以重新评估贷款头寸或在子公司之间进行外汇转账。财务团队还可以利用 AI 来优化营运资本，根据市场状况、付款历史记录和其他因素，运用正确的提前支付激励措施来选择供应商。

四、开支管理

开支管理不当将会快速引起各种问题。对于员工而言，手动收集收据、填写表单和提交报销单等满足报销策略规则所需的工作，这些都是容易出错且累人的任务。财务团队无法手动审查每笔费用，以确保所有支出都符合要求。AI 是一种加速开支管理并且可以消除部分复杂性的强大方法。例如，光学字符识别 (OCR) 技术是一种可以扫描手写文本、打印文本或图像文本，提取相关信息，并将其数字化的 AI 形式，有助于处理收据和录入报销信息。OCR 可以扫描所上载的收据和发票，并自动填写报销单，例如商户名称、日期和总金额。

AI 在开支管理中的作用并不止于此。企业还可以使用 AI 来自动执行审批工作流，并根据预先确定的规则，筛选出需要财务团队进行审查的开支项目，从而培养“异常管理”的文化。AI 驱动的开支助手也越来越普及化，可自动进行开支分类和填写所需的文档，并根据企业的合规性政策提供指导，帮助员工完成报销流程。

五、任务自动化

任务自动化或许是 AI 最常见的功能之一，也可以说是影响最大的功能之一。大量耗时的手动财务流程曾让财务团队不堪重负，而 AI 可以将这些流程自动化，其中包括：

• 数据录入：从报表、发票、收据和其他财务文档中提取和输入相关信息，并将其录入到企业系统中。
• 发票捕获和处理：扫描和读取纸质发票，并将其数字化。
• 匹配和验证：自动将发票与相应的采购订单和交货收据进行比较和匹配。
• 付款执行：帮助推进付款流程，包括安排付款以优化现金流，选择首选付款方式，并自动付款或尽可能减少付款过程中的人工干预。
• 对账：执行自动对账流程，将付款交易与银行对账单进行匹配，以验证金额和转账汇款账号信息是否一致。
• 账户代码组合默认设置：预测并自动默认设置无 PO 应付账款发票行上账户代码组合的段值。
• 财务关账流程：智能流程自动化 (IPA) 可自动编排复杂的财务关账，并监视多个系统中的任务状态，推荐指导持续自动化的新规则，在相关任务完成后自动启动关账流程并更新关账日历。

随着财务人员专注于更具策略性的增值任务，通过利用高级自动化功能执行大量重复性和繁琐的手动任务将会带来诸多好处，其中包括节省时间和成本、减少出错以及提高员工满意度。

六、财务报告和分析

AI 有助于实现自动化并从多个方面增强财务报告和分析流程。在初始阶段，AI 可以从各种数据源中提取相关的财务信息。然后，AI 会清理和处理财务数据，识别错误、不一致或缺少金额的问题，并通知财务人员哪些部分需要留意。

接下来，AI 可以利用这些数据生成财务报表，例如损益表、资产负债表和现金流报表，并将数据转化成能够突出显示关键绩效指标 (KPI)、趋势和观察结果的报告。AI 还可以帮助您进行监管报告。GenAI 可以利用财务团队提供的数据填写所需表格，再交由相关人员进行审核和确认。

GenAI 可用于生成叙述性报告，通过将财务报表和数据与相关解释相结合，为这些数字提供情境。GenAI 甚至可以生成 10-Q 和 10-K 的初稿，其中包含了脚注和管理讨论和分析 (MD&A)。

一、提高效率和生产力

如今，AI 已有多种方法来帮助财务部门提高效率和生产力，但这只是开始。随着越来越多的财务流程（例如数据收集、合并和录入）实现自动化，这已成为了实施 AI 的一大优势。AI 可进行分析和预测，帮助财务部门将重点从过去的报告转向未来的预测。

然而，对于希望通过实施 AI 来提高效率和生产力的财务部门而言，这仅仅是个开始。例如，财务团队还可以部署 GenAI，从而轻松地查找信息、弥合知识缺口并完成工作。GenAI 的使用场景包括辅助写作、总结、分析和聊天等。Boston Consulting Group 和麻省理工学院斯隆 (MIT Sloan) 在 2023 年进行的一项研究显示，相较于不使用 GenAI 的员工相比，使用该技术的资深员工将工作绩效提高了 40%。普华永道 (PwC) 2024 年的一份报告支出，60% 的首席执行官 (CEO) 认为 GenAI 能带来效率方面优势。2024 年 NVIDIA 对 400 名全球金融服务专业人士进行的一项调研发现，“创造的运营效率”是 43% 的受访者提到的 AI 优势。

二、提升客户满意度和保留率

AI 可帮助企业跨各种接触点提供个性化、主动和集成的交互，从而改善客户体验和保留率。个性化就是一个很好的例子。Forrester 在 2024 年的一份报告中指出，42% 的受访高管将高度个性化的客户体验视为 AI 的主要使用场景。

AI 可分析客户数据、偏好和行为，并推荐合适的产品、内容和优惠，以此帮助企业提供个性化服务。企业还可以利用 AI 驱动的客户细分来开展更具针对性的营销活动和促销活动。AI 甚至可以利用对各个客户偏好、市场变化和竞争对手活动的实时洞察来优化价格和折扣，以此制定个性化定价。

AI 正在成为客户保留策略中不可或缺的一环。通过预测分析，AI 可以预测未来客户行为、终身价值甚至是流失可能性，让企业能够集中精力并积极解决问题。

最后，AI 驱动的聊天机器人和数字助手可随时解答客户的问题，并为客户全天候提供响应迅速的服务，进而加强与客户的关系。

三、减少错误

财务 AI 有助于减少错误，特别是在人类容易出错的领域。大量重复性任务通常会导致人为错误，但计算机并不会有相同的问题。借助 AI 提供的高级算法、数据分析和自动化功能，财务团队可以识别和纠正数据录入、财务报告、簿记和发票处理等领域中常见的错误。

四、降低成本

AI 已经展示了其帮助降低成本的能力。在 NVIDIA 的调研中，超过 80% 的受访者使用由 AI 支持的应用增加了收入并降低了年度成本。此外，根据美国银行 2023 年 10 月的一份报告显示，在未来五年内，实施 AI 可能帮助世界 500 强企业节省约 650 亿美元的成本。

AI 可以通过多种方式帮助企业降低成本。任务自动化是一种显而易见的成本降低策略，可帮助企业降低劳动力成本、填补劳动力缺口、提高生产力和效率，并让员工专注于策略性增值活动。有的企业还表示，AI 可提供更好的洞察，有助于做出更明智的决策，而这些正是降低成本的关键。借助 AI，企业可以更好地优化库存水平和供应链、检测欺诈行为、发现节省成本的机会并更有效地分配资源。

五、提高决策能力

Oracle 和《纽约时报》畅销书作者 Seth Stephens-Davidowitz 在 2023 年的一项研究揭示了企业高管在决策方面面临的困境，结果发人深省。

在受访的企业高管中……

• 74% 的受访者认为，他们每天所做的决策数量在过去三年里增加了 10 倍。
• 97% 的受访者希望基于数据来做出决策。
• 93% 的受访者认为企业的成败在于是否拥有合适的决策智能。
• 72% 的受访者承认，庞大的数据量完全阻止他们做出任何决策。
• 89% 的受访者认为，不断增加的数据源影响了企业的成功。
• 94% 的受访者认为，正确的数据和洞察可以帮助财务部门做出更明智的决策。

AI 在数据管理收集、分析和情境化等方面的能力有助于消除企业高管提到的许多决策障碍。

六、加强风险管理

AI 在欺诈检测方面的作用尤为突出。经过训练的机器学习模型可处理当前和历史交易数据，并通过匹配交易模式和行为来检测洗钱或其他不良行为。

经过训练后，基于 AI 的异常检测模型还可以识别可能存在欺诈的交易。在这种情况下，AI 系统会不断学习如何辨别欺诈性交易并优化算法，逐渐减少误报的发生。

AI 具备在非常短的时间内分析大量数据的能力，这对于财务团队而言是一种资产。无论是供应链、运营还是金融市场分析，AI 都可以快速识别潜在风险，并使用预测性建模技术来评估可能出现的结果的概率和影响。

七、可扩展性

如今，AI 突然走红，许许多多的企业都在使用这项技术，而其中一个重要的因素就是基于云技术的 AI 平台。AI 系统，尤其是生成式 AI 需要强大的计算能力，相关模型也经常更新。这两个因素让企业很难“买下 AI”并在自己的数据中心运行。云计算平台为部署和运行 AI 应用提供了可扩展的基础设施和资源，因此企业只需为所需的功能付费，无需打补丁和更新软件，即可获得更新内容。对于使用基于云的 ERP 系统的企业来说，从同一个云端使用 AI 技术可以获得巨大的优势。如果源系统位于同一个云基础设施中，就可以减少很多迁移和准备 AI 数据方面的问题。