AI驅動，革新財務信息系統

AI憑借自動化處理、智能分析與實時決策能力，成為制造業財務變革的核心驅動力

數字化浪潮下，全球制造業競爭日益激烈，企業提升運營效率、降低成本的需求極為迫切。傳統財務管理系統依賴人工操作，效率低下，靜態數據分析難以適應復雜多變的商業環境。復雜供應鏈協同中，海量數據無法及時整合分析，影響協同效果；多國稅務合規缺乏智能處理，增加成本與風險；動態市場需求下，難以提供精準決策支持。而AI憑借自動化處理、智能分析與實時決策能力，成為制造業財務變革的核心驅動力。

AI正重塑財務管理模式

AI正加速滲透至制造企業財務信息系統，從數據處理、風險管控、決策支持到預算管理等維度全方位重塑財務管理模式，推動其從基礎操作到戰略決策層面的革新，為應對全球化競爭中的不確定性注入戰略韌性。

在財務數據處理與核算層面，AI顯著提升了自動化水平。字符識別（OCR）技術通過自動識別和錄入供應鏈中的繁雜票據信息，大幅減少了人工操作的錯誤率與時間成本；智能處理機器人（RPA）則承擔了下載生產數據、謄寫成本報表、跨系統比對表格等重復性任務，其全天候運行能力保障了數據的實時更新，并通過高精度處理避免了人工疏漏，使財務團隊能夠將更多精力投入到戰略分析工作中。

與此同時，制造業的復雜性對財務風險預警與管控有更高要求。AI能夠通過整合客戶訂單、回款記錄等內部數據與外部市場信用信息，構建動態的客戶信用評估模型，分析歷史訂單履約情況與資金回款周期以預警潛在現金流短缺風險；在防范內部舞弊方面，AI通過交叉分析員工報銷、考勤等數據，能夠快速篩選異常消費記錄或考勤矛盾點，將傳統耗時數周的稽核流程壓縮至數天，為企業財務安全增設智能屏障。

隨著DeepSeek等開源技術的突破，通用大模型在制造業財務決策中的支持作用日益凸顯。在市場需求快速變化的環境中，大模型能夠綜合分析生產數據、市場趨勢及供應鏈狀態，輔助管理層在技術路線選擇中量化風險與回報。盡管當前大模型仍需人工復核以規避“幻覺”問題，但其在信息整合與邏輯推演上的優勢已為決策科學化開辟了新路徑。這種智能化趨勢同樣重塑了預算管理體系，傳統基于歷史數據的預算模式被實時數據抓取與分析取代，系統可在大宗商品價格異動時，數小時內完成成本測算與資源重配。部分企業采用“AI推演＋人工校準”模式，既保留管理者決策權，又將預算調整效率大幅提升。這種敏捷性使制造企業在應對市場不確定性時，能夠快速形成資源調配預案，增強供應鏈韌性。

AI在制造企業財務信息系統中的應用挑戰

盡管AI為制造業財務管理帶來了顯著變革，但其深度應用仍面臨多重現實挑戰。

數據治理層面，制造業全球供應鏈的復雜性導致財務系統沉淀了客戶訂單、供應商賬期、生產工藝成本等海量敏感數據，這些數據的集中化治理在為AI模型提供訓練基礎的同時，也顯著增加了數據泄露風險。跨國制造企業還需應對數據跨境流動的合規挑戰。技術成本鴻溝進一步加劇了行業數字化分層。頭部企業可斥資搭建GPU集群訓練專屬風控模型，但中小制造商困于算力投入與回報周期的博弈。更嚴峻的是，AI的快速迭代迫使企業陷入“追趕式投入”困境，持續升級的壓力蠶食著本應用于產線改造的預算。人才斷層則表現為制造業“車間基因”與AI“數字屬性”間的認知鴻溝。既通曉精益生產又掌握機器學習算法的復合型人才極度稀缺，在制造業與互聯網企業的競逐中往往流向薪資更具競爭力的后者，這種人才流失進一步削弱了技術落地能力。另外，不同制造業企業的財務信息系統架構與業務流程各具特點，將AI融入現有財務信息系統時，可能遭遇技術適應性挑戰，這不僅會阻礙AI有效發揮作用，還可能會影響制造業企業原有財務信息系統的穩定運行。

AI在制造企業財務信息系統中的落地策略

為有效推進AI在制造業財務系統中的深度應用，企業需構建系統性實施框架，平衡技術創新與業務適配。

數據安全層面，企業應構建覆蓋數據全生命周期的安全管理體系，針對敏感信息，綜合運用動態加密技術與分級權限控制手段，在嚴格滿足GDPR等跨境合規要求的基礎上，借助分布式存儲架構實現數據本地化與跨境分析需求的動態平衡。此外，企業需建立數據備份與恢復機制，通過定期備份關鍵數據并制定應急恢復預案，有效應對數據丟失或損壞風險。與此同時，企業還應強化合規運營意識，嚴格遵守各類數據保護法規，并通過開展數據安全培訓活動，全面提升員工的數據安全素養與風險防范能力。

技術成本控制上，中小企業可借助云計算等具備高度靈活性的技術部署模式，有效降低硬件設備的購置與維護成本。租賃AI平臺及軟件服務，依據自身實際需求靈活調用AI資源，從而避免一次性大規模資金投入所帶來的財務風險。開展嚴謹且全面的成本效益分析，緊密結合自身實際，科學合理選擇AI應用方案，防止因盲目追求前沿高端技術而造成不必要的資源浪費。此外，企業還可積極與高校、科研機構等建立產學研合作關系，共同開展AI研發。這不僅有助于降低企業的技術研發成本，還能借助外部專業科研力量，提升企業技術應用水平與創新能力，增強企業核心競爭力。

人才體系建設需打破“車間”與“代碼”的認知壁壘，通過雙向知識賦能——財務團隊開設機器學習基礎課程以理解模型運行邏輯，技術團隊深入產線熟悉制造業規則，并建立跨部門協同機制確保系統開發與業務需求深度耦合；同時，與高校、科研機構合作構建復合型人才培養體系，為企業輸送更多兼具AI與財務管理能力的復合型人才，助力企業在全球化競爭中占據優勢。

系統集成環節，企業需先全面評估財務信息系統架構與業務流程，明確AI應用場景與目標，選用容易集成的方案，避免“技術孤島”；集成時強化與技術供應商的溝通協作，可先開展小規模的試點應用，確保系統具備穩定運行能力后再全面推進應用；構建完備的技術支持與維護體系，及時響應解決故障與問題，切實保障AI穩定高效應用，進而提升企業財務管理的智能化水平與業務協同能力。

AI在制造企業財務信息系統中的深度融合，推動財務管理從傳統核算向戰略賦能轉變。可以預見，AI驅動的財務管理系統將成為制造業全球競爭的核心戰略資產，助力企業實現韌性增長與精益化運營，推動制造業從“規模驅動”跨向“智能驅動”。

（作者單位：杭州海康威視數字技術股份有限公司）