AI驅動下建筑企業財務共享模式的創新與效率提升探討

【摘" 要】在建筑行業蓬勃發展但競爭愈發激烈的當下，建筑企業面臨著成本控制、資金周轉、決策時效等多方面壓力。傳統分散式財務模式已難以滿足企業需求，財務共享模式應運而生。AI技術的飛速發展，為財務共享模式的優化升級提供了強大助力，也引發了建筑企業財務管理的新一輪變革。論文聚焦AI驅動下建筑企業的財務共享模式，深入剖析其創新變革與效率提升路徑，旨在為建筑企業數字化轉型提供理論支撐與實踐參考。

【關鍵詞】AI技術；建筑企業；財務共享模式；效率提升

【中圖分類號】F406.7；F426" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2025）01-0133-03

1 引言

在數字化浪潮席卷各行業的當下，建筑企業面臨著日益激烈的市場競爭與內部管理升級需求。傳統財務模式流程煩瑣、效率低下，難以滿足企業快速發展的決策支持與成本管控要求。財務共享模式的出現，為建筑企業財務管理帶來變革契機，而AI技術的融入，更是為其注入新的活力。因此，對AI驅動下建筑企業財務共享模式展開研究具有重要的現實意義。

2 建筑企業傳統財務模式與現狀剖析

在當前學術研究領域，企業財務共享模式的理論探索雖取得一定進展，但仍存在明顯不足。現有研究多聚焦于傳統財務共享模式的基本框架、實施流程，對AI在其中發揮的核心支撐作用剖析不夠深入。針對AI驅動下企業財務共享模式在數據處理、流程優化、風險管控等方面產生的具體變化，相關理論研究也較為匱乏。這導致企業在引入AI構建財務共享模式時，缺乏系統的理論指導，難以充分挖掘AI價值，亟待學界進一步開展深入研究，填補理論空白。傳統的建筑企業財務模式，一直以來都是依靠人工操作和分散式管理。在賬務處理中，從原始憑證收集整理到記賬憑證編制，都是財務人員手工操作，既費工費時，又易產生人為錄入差錯。財務核算體系具有相對獨立性，項目和部門間數據很難實時共享和有效集成，造成財務信息滯后，不能及時對企業決策進行強有力的支撐。

就成本控制而言，傳統的模式以事后的核算和分析為主，很難對項目執行過程進行動態的監控。成本核算通常只限于已經發生的成本，而對于可能存在的成本風險則缺少前瞻性評估。預算管理又大多是靜態編制，靈活性不強，很難滿足建筑項目變化多端的特點[1]。在工程發生設計變更和工期延誤時，不能及時對預算進行調整，使預算和實際執行存在很大的偏差。

3 AI驅動下建筑企業財務共享模式的構建路徑

3.1 智能流程優化

AI技術的興起，給建筑企業的財務流程優化工作帶來革命性的改變。傳統的財務流程中，審批環節煩瑣，單據手工傳遞費時費力。而在AI驅動財務共享模式中，借助智能流程引擎可以使財務流程自動化、智能化。一是可以采用OCR（光學字符識別）技術和自然語言處理技術，能夠將紙質發票、合同等原始文件迅速轉換為電子格式，并進行智能化識別和分類。該系統可以自動提取發票金額、供應商名稱、業務種類等關鍵信息，不需手工輸入，極大地提高了數據獲取的精度與效率[2]。二是財務審批流程流轉智能化。AI系統按照預設審批規則及權限，自動判定業務是否合規合理，并向對應審批人推送審批任務。審批人在任何時間、任何地點均可通過移動終端完成審批工作，并將審批結果向系統實時反饋。對部分標準化和低風險業務也能自動審批并進一步縮短審批周期。

3.2 AI審核革新

傳統財務審核以人工經驗為主，審核效率低且容易出現遺漏。AI推動的財務共享模式，使審核方式有了較大改革。AI審核系統通過機器學習算法，對海量歷史財務數據進行學習分析，構建智能化審核模型。該模型可以自動識別財務數據中存在的異常及潛在風險，如發票重復報銷、費用超支以及會計科目錯誤等[3]。審核時，系統對每筆業務數據進行實時比對并解析，若出現異常情況，則即時預警提示。同時，AI審核系統具有智能糾錯的功能。當系統檢測到數據錯誤后，可按照預設規則及算法自動修改或者給出修改意見。例如，針對發票信息出錯的情況，系統可通過匹配供應商數據庫來自動糾正出錯信息。這種智能化審核方式在提升審核準確性與效率的同時，也極大地減輕了財務人員的負擔。此外，AI審核可以達到財務合規性的深度審核。該系統可對最新財務法規、政策進行實時追蹤與解讀，并將其納入審核模型，以保證企業財務活動充分滿足法規要求。面對稅務稽查、審核等外部監管，AI審核系統能迅速提供精確的財務數據及合規性證明，有效降低企業法律風險。

3.3 數據挖掘的創新

建筑企業在經營過程中會累積大量財務數據，而傳統模式并沒有充分發揮出這些數據所蘊含的價值。AI驅動下的財務共享模式給數據挖掘提供了全新的契機與手段[4]。借助數據挖掘技術，AI系統可以深度分析與挖掘財務數據，找出數據間潛在的聯系與規律。例如，通過對不同項目成本結構及盈利情況進行分析，找出影響成本及盈利的關鍵因素，從而為企業制定成本控制及定價策略等提供決策支持。同時，通過對歷史財務數據進行趨勢分析，預測企業未來財務狀況及經營成果，并預先制定對策。AI也能把財務數據和企業業務數據、市場數據等集成在一起分析，如結合建筑項目進度數據、原材料價格數據，對項目成本變化趨勢進行分析，適時調整采購計劃與施工方案以降低項目成本。通過市場數據分析，掌握行業動態及競爭對手狀況，為企業戰略規劃及市場拓展提供借鑒。

3.4 風險預警提升

建筑企業所面臨的財務風險有很多，如資金風險、信用風險和成本風險等。傳統的風險預警方式多依賴人工判斷與單一財務指標分析，其預警的及時性與準確性受到一定限制。AI驅動的財務共享模式，使風險預警整體得到提升。AI風險預警系統對企業財務數據、業務數據及外部市場數據進行實時收集與分析，從而構建多維度風險評價模型。該模型可以實時監控并動態評估企業所面臨的各類財務風險，當風險指標大于預設閾值時，系統會立即發出預警信號。在資金風險預警中，該系統能夠對企業資金流動情況進行實時監測，對資金缺口進行預測，并對融資計劃進行事前規劃。同時，分析資金使用效率，以免資金被閑置或者被過多占用。就信用風險預警而言，通過分析客戶信用數據、評價其信用等級、預測其違約風險等，為企業信用管理提供決策支持。

4 AI驅動下建筑企業財務共享模式構建策略的實施挑戰及對策

4.1 技術適配與系統兼容的挑戰及對策

建筑企業的業務多元而復雜，長期以來，各種信息系統都被部署到不同的工程以及業務環節中。例如，項目管理系統、物資采購平臺、人力資源系統、客戶關系管理系統等，都來自不同的廠家，研發的時間跨度較大，技術架構與數據標準也有很大的差異。在導入AI驅動財務共享模式后，如何將這些體系和新財務共享體系無縫連接是一件極其困難的事情。一方面，硬件設施適配問題凸顯。AI技術對于計算能力、存儲容量以及網絡帶寬等硬件條件都有苛刻的要求，同時建筑企業的一些分支機構，特別是在偏僻的項目場地的，硬件設備老化嚴重，很難支持AI財務共享系統有效運轉，經常會發生系統卡頓、反應遲鈍甚至死機的情況，極大地影響了財務工作效率以及數據處理及時性。另一方面，軟件系統間兼容性也成了障礙。不同系統的數據格式、接口規范不一，在數據傳輸與交互時，數據丟失、格式錯誤、接口失配現象時有發生，致使財務數據在共享平臺上不能實現準確、完整的聚合，使財務共享模式優勢難以得到充分的發揮，不能為企業的決策提供可靠數據支撐。

建筑企業應對上述挑戰的策略如下：一是建立一支由軟件開發、系統集成和網絡技術多個領域的專家組成的專業隊伍進行技術攻堅。團隊充分梳理與評價企業已有信息系統，畫出詳盡的系統架構圖與數據流程圖，并深入剖析了各個系統技術特點及可能存在的問題。二是建立統一數據標準與接口規范，通過研發專用數據轉換工具與中間件，實現了數據格式在各系統之間自動轉換與接口高效銜接。同時，結合AI財務共享系統性能要求，制定循序漸進的硬件升級方案，對核心業務部門及關鍵節點硬件更新給予重點保證，逐步完善總體硬件設施，筑牢AI技術財務共享模式應用基礎。

4.2 數據安全和隱私保護的困境及對策

AI驅動的財務共享模式集中存儲并處理了建筑企業大量財務數據，數據安全及隱私保護受到空前嚴峻的考驗。

在外部威脅方面，網絡黑客、惡意軟件開發者和其他不法分子虎視眈眈地盯著建筑企業財務數據，不斷查找系統漏洞并企圖盜取企業資金信息、成本核算數據和稅務數據這些核心機密。數據一旦外泄，公司就會蒙受重大經濟損失，聲譽受到嚴重損害，客戶信任度下降，從而影響公司在市場上的競爭力以及今后的發展。在內部管理層面上，職工安全意識不強，權限管理混亂的現象同樣不可忽視。部分員工因誤操作，如任意點擊未知鏈接、使用非安全移動存儲設備等，造成病毒入侵而讓財務數據處于危險之中；權限設置不盡合理，部分員工對數據的訪問權限超過了工作所需，易造成數據濫用或者泄密等問題。

建筑企業需要建立全方位、多層次防護體系。從技術上講，利用先進加密技術，實現財務數據全生命周期加密，保證數據存儲與傳輸時的安全；部署防火墻，入侵檢測與防御系統、數據備份與恢復系統，對網絡安全狀況進行實時監控，及時發現和屏蔽非法訪問與攻擊，對財務數據進行定時備份，避免數據丟失。從管理層面上看，要建立健全數據安全管理制度與職工行為規范，強化職工數據安全培訓力度，增強職工安全意識；對權限進行嚴格管理，根據員工崗位職責與工作需求，對數據訪問權限進行最小化配置，并定期對權限設置進行審核與更新。同時，設置合規管理專門崗位，時刻關注國內外數據保護法規的發展變化，適時調整企業數據管理策略與程序，以保證企業運營符合法規要求。

4.3 人員轉型和技能提升的兩難選擇及對策

傳統建筑企業財務人員一直以來都在進行基礎財務核算，其知識結構僅限于財務會計領域，在AI技術、數據分析、財務管理等新興領域存在著知識與技能儲備不足問題。以AI為動力的財務共享模式使得財務工作重點發生根本改變，由煩瑣記賬、算賬和報賬轉向智能化數據分析、風險預警和決策支持。這樣就使一大批傳統財務人員很難滿足新的工作需求，承受著職業轉型的巨大壓力。面對AI財務軟件和大數據分析工具，他們常常感到手足無措，不能充分利用這些新技術來提高工作的效率和質量。

為打破人員轉型和技能提升這一瓶頸，建筑企業應制定一個全面而系統的人才發展策略。首先，有針對性地制定培訓與再教育方案，并結合員工當前技能水平及崗位需求設計分層分類培訓課程體系。對基礎財務人員，以AI技術基礎、數據分析方法和財務管理前沿理論為主要內容，采用線上與線下結合的方式進行培訓，通過理論聯系實際的方法，有助于其迅速掌握新的技能；對具有一定功底的財務骨干，開設較高層次的AI應用開發、數據挖掘和機器學習算法以及財務風險管理課程，將他們培養成復合型財務管理人才。其次，建立企業內部導師制度，從企業內部選拔有經驗和熟練技術的專家作為導師，為轉型員工提供一對一的輔導，協助其解決在實際應用過程中出現的難題。再次，積極開展與高校和科研機構的產學研合作項目，有針對性地培養兼具財務和AI技術兩方面知識的專業人才，以吸引優秀畢業生到企業工作。最后，建立專門的人才激勵機制，對于人員轉型、技能提升等方面取得突出成績的職工，進行物質獎勵、提供職業晉升機會等，以調動職工自我提升的熱情與積極性。

4.4 業務流程重塑和協同的困難及對策

建筑企業傳統財務業務流程以分散式財務管理模式為設計基礎，各個分支機構及項目組自主開展財務核算與管理，其過程煩瑣，效率較低，缺乏標準化與規范化。在AI驅動的財務共享模式建設中，必須徹底重塑既有財務業務流程，打破原有部門壁壘與地域限制，使財務流程集中化、標準化與自動化。在這一進程中遇到了許多困難。一方面，流程變革牽涉企業內部許多部門、崗位的職責調整、工作方式的轉變，不可避免地觸及了一部分職工的既得利益并激發了職工對變革的抵觸心理。員工對于新流程既陌生又不習慣，還會造成工作效率在短時間內降低，從而影響到企業的正常經營。另一方面，財務共享模式要求財務部門與其他業務部門緊密協同，實現數據的實時共享和業務的無縫對接。但建筑企業內長期處于信息孤島狀態，部門間交流不暢且難以合作，業務流程間缺乏高效的連接與協同機制。以項目成本核算為例，財務部門需緊密配合工程部門和采購部門，取得項目進度和物資采購的有關資料，但是，由于各部門間缺乏協同，數據傳遞不夠及時準確，造成成本核算存在偏差，從而影響了財務分析與決策的正確性。

為破解業務流程重塑和協同難題，建筑企業應該采取如下舉措：一是成立企業高層牽頭的流程變革領導小組，負責協調財務業務流程重塑。加大變革宣傳與交流力度，向所有員工全面闡述流程變革目的、意義及預期效果等，贏得員工理解與支持。制定詳盡的流程變革執行方案，確定每個階段工作任務、時間節點及責任人，保證變革的有序進行。二是引進流程管理工具與手段，全面梳理與優化財務業務流程，剔除煩瑣環節與不必要審批流程，建立標準化操作流程與標準。通過建立流程監控與評估機制，對流程運行情況進行實時追蹤，發現問題及時解決，不斷提高流程的效率與質量。同時，建立企業統一信息平臺，打破部門間信息壁壘，實現實時數據共享、在線業務協同。建立跨部門溝通協調機制，定期舉行業務協調會議，強化部門間溝通協作，破解業務流程協同中存在的難題。此外，還進行了流程模擬演練、員工培訓等活動，使員工事先熟悉新流程操作要點、工作要求等，增強員工適應新流程、執行新流程的能力。

5 結語

AI推動下的建筑企業財務共享模式創新作為建筑行業數字化轉型過程中的一項重要措施，雖然在推行過程中遇到了挑戰，但已顯示出了明顯的效率提升潛力。今后，建筑企業要不斷探索AI和財務共享深度融合，攻堅克難，充分發揮新模式優勢，提高財務管理水平，強化企業核心競爭力，促進數字化時代建筑行業高質量發展。

【參考文獻】

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【2】張芮.大數據背景下企業財務共享中心建設探討[J].營銷界，2023（14）：107-109.

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【4】黃哲倫.大數據背景下企業財務共享中心建設策略探討[J].財經界，2022（19）：107-109.