從人工智能視角看企業財務共享中心建設如何破局

財務共享中心是企業集中管理財務業務、提高運營效率以及降低成本的重要模式。在人工智能技術快速發展的背景下，其在各個領域的應用正愈發廣泛且深入。在企業開展財務管理工作的過程中，人工智能為財務共享中心的建設帶來了全新機遇與挑戰。借助人工智能技術的力量，財務共享中心能夠實現更具智能化的財務管理工作，增強企業的決策能力與市場競爭力。

財務共享中心概述

傳統企業的財務工作大多分散在各業務單元，諸如賬務處理、資金結算以及費用報銷等重復性強、易標準化的工作，難以實現統一管理，存在諸多弊端。財務共享中心（Financial Shared ServiceCenter，FSSC）是企業為解決這一弊端而推出的管理模式，它將分散的財務工作集中到專門機構進行統一管理。憑借資源整合、流程優化與信息技術的運用，使財務業務更加專業化、標準化與規模化，幫助企業更高效地配置財務資源，強化財務監控力度，為企業戰略決策提供堅實支撐。

人工智能技術的支撐體系

在財務共享中心建設過程中，自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）扮演著重要角色。它專注于讓計算機理解并處理人類的自然語言，能夠自動分析財務報表、審核合同以及支持智能客服，有效提高財務工作的效率與準確性。

機器學習作為人工智能的核心技術，借助大量數據讓計算機發現規律和模式，進而實現對未知信息的預測與決策。在財務共享中心中，它被應用于財務數據分析、風險評估以及預算預測等方面，幫助企業更深入地理解財務數據，識別出潛在的問題和機遇。

知識圖譜是一種基于圖形結構的知識表示方法，通過圖形化方式展現不同知識實體及其關系，構建起龐大的知識網絡。在財務共享中心里，它可以整合會計科目、財務指標以及業務流程等財務知識體系，為決策提供智能支持和推理能力。

企業智能化財務共享中心建設現狀與問題

組織架構僵化 業財協同不足 傳統企業的組織架構大多按職能劃分部門，這使得財務部門和業務部門之間的壁壘日益明顯，信息溝通以及部門間的協作工作受到很大阻礙。當企業推進智能化建設時，這種固化的組織模式根本無法適應人工智能技術帶來的流程變革以及業務創新需求，財務共享中心難以充分發揮其整合資源、有效支持業務發展的關鍵作用。此外，業務部門和財務部門在數據共享、流程對接以及目標協同等方面常常存在明顯不足，這使得業財一體化目標的實現變得極為困難。

數據孤島 系統集成難 在技術層面，“數據孤島”已成為企業推進智能化財務共享中心建設的主要障礙之一。企業內部的各類業務系統以及財務系統之間，常常缺乏有效的數據交互與共享機制，導致數據散落在不同的系統中，使財務共享中心難以獲取完整且準確的企業數據，進而影響到數據分析以及處理工作的質量。

此外，企業在構建財務共享中心的過程中，一般需要將ERP、CRM 以及OA 等多種信息系統整合到一起。這些系統由于技術架構、數據標準以及接口規范不同，極大地增加了系統集成的復雜性，也相應提高了項目的建設成本以及實施風險。

復合型人才短缺 傳統會計轉型受困 隨著人工智能技術在財務領域的廣泛應用，自動化技術正逐步取代傳統核算會計的工作，會計人員亟須向管理會計及戰略財務等方向轉型。智能化財務共享中心的建設需要既精通財務管理，又熟悉人工智能技術、數據分析方法及業務流程的復合型人才。但目前市場上這類人才相對稀缺，企業不僅難以招聘到合適的人選，內部人才培養機制也不夠完善，導致企業人才儲備不足。許多傳統會計人員在數據分析、戰略思維及業務理解等方面的能力存在局限，對新技術的接受及應用也存在較大障礙，使得轉型過程充滿挑戰。

信息安全問題 運用人工智能技術 處理和分析數據時，如果算法存在漏洞、系統有缺陷，或者遭遇人為攻擊等情況，就有可能引發信息安全事件，給企業帶來極大損失。當財務數據朝著集中化以及數字化方向發展時，數據泄露、篡改以及濫用等風險也在不斷加大。

智能化財務共享中心建設路徑與對策

組織架構與制度設計 面對智能化財務共享中心建設與發展的需求，企業需要建立敏捷型的財務組織架構。建立這樣的架構需要打破傳統職能部門的界限，根據業務流程以及項目需求組建跨部門團隊，進而實現財務與業務的深度融合。敏捷型的財務組織架構具有靈活性與適應性，能夠快速響應市場變化和企業內部需求，提高財務共享中心的運營效率與服務質量。例如，設立業財融合小組，讓財務人員和業務人員共同參與其中，負責協調財務與業務之間的溝通及協作，共同解決業財協同過程中出現的問題。

與此同時，應建立扁平化的管理架構，減少管理層級，加快信息傳遞速度，提高信息傳遞的準確性，使財務共享中心能夠更靈活地應對各種變化。還應構建業財融合機制與數據治理體系。建立業財數據共享平臺，實現業務數據和財務數據的實時同步與共享，讓財務人員能夠及時掌握業務活動的進展情況，為業務部門提供財務方面的支持和建議。制定業財融合的流程和規范，明確各部門在業財融合中的職責和分工，確保業財協同工作能夠順利開展。

數據治理體系是保障財務數據質量和安全的關鍵基礎。因此，應建立數據標準和規范，統一數據的定義、格式和編碼，確保數據的一致性和準確性。加強數據質量管理，建立數據清洗、校驗、審計等機制，及時發現并糾正數據中的錯誤和問題。另外，還應制定數據安全策略，加強數據的訪問控制、加密傳輸和備份存儲，保障數據的安全性和完整性。

技術集成與流程優化 一是構建“大智移云”一體化技術平臺。“大智移云”即大數據、人工智能、移動互聯網和云計算，構建一體化技術平臺是智能化財務共享中心建設的基礎。通過整合這些技術，實現數據的實時共享和系統的無縫對接，打破“數據孤島”，為財務共享中心的智能化建設提供技術支撐。例如，企業可以利用云計算平臺搭建財務共享服務中心，將各個業務系統和財務系統的數據存儲在云端，通過大數據分析工具對數據進行處理和分析，利用人工智能技術實現財務流程的自動化和智能化。

二是關鍵流程智能化再造，包括應收/ 應付、費用報銷、總賬管理。應收/應付管理是企業財務管理的重要環節，通過引入RPA、人工智能等技術，實現應收/ 應付流程的智能化再造。費用報銷流程通常繁瑣且耗時，運用OCR 技術識別發票信息，再結合RPA 實現報銷單的自動填寫、審核以及支付，能極大程度上簡化工作流程。同時，依靠建立費用報銷規則庫，借助人工智能對報銷行為進行實時監控和預警，有效防范違規報銷。在應付賬款管理中，系統會自動匹配采購訂單、發票以及入庫單，完成審核與支付流程，減少人工干預，提高流程的準確性和效率。在應收賬款管理方面，系統能夠自動識別客戶的信用狀況，生成應收賬款賬齡分析報告，并且自動發送催款通知，從而有效提升回款效率。作為財務核算的核心，總賬管理通過智能化技術實現數據的自動采集、處理與生成；依靠數據接口把各業務系統的數據自動導入總賬系統，運用人工智能算法進行數據校驗和分類，確保總賬報表的準確性，從而顯著提高總賬管理的效率和質量。

財務轉型與復合型人才培養 在人工智能技術廣泛運用于財務領域的背景下，許多核算會計的日常工作正逐步實現自動化，會計人員因此需要進行轉型，發展方向更多地要轉向戰略財務以及管理會計。為了讓會計人員更好地為企業創造價值、提供決策支持，企業需要鼓勵他們主動參與企業的戰略決策以及業務管理工作，例如為他們提供參與項目管理、預算編制、成本控制等實際業務的機會，讓他們在實踐中積累經驗、提升能力。

此外，企業還需要加大對會計人員的培訓力度與引導工作，幫助他們提高數據分析、戰略規劃及業務理解等綜合能力，以適應轉型需求。另外，加強財務人員在人工智能技術方面的培訓也很關鍵，培訓內容可涵蓋機器學習、數據分析、RPA、NLP 等基礎知識與操作技能，使財務人員能夠熟練運用這些智能化工具到日常工作中，提高其對AI工具的認知水平與應用能力。

最后，企業可考慮組建跨學科團隊，讓財務、信息技術、業務等不同領域的人員共同參與，將各自的專業知識與技能有機融合，進一步推動技術與業務的深度融合。

風險管控策略 企業要加強數據隱私保護，需制定明確的數據隱私保護政策和具體措施，清晰界定數據收集、使用、存儲以及共享的規則和權限，切實保障用戶和企業的數據安全與隱私。例如，收集數據時嚴格遵循最小必要原則，只采集與業務真正相關的數據；使用數據時進行脫敏處理，最大限度防止數據泄露和濫用。

同時，借助人工智能技術構建強大的風險預警系統也至關重要，這樣能夠對財務、業務以及信息安全等各類潛在風險進行實時監測和預警。構建這個系統需要依靠深入分析歷史及實時數據來搭建精準風險評估模型，其可以識別潛在的風險因素和風險等級，并且及時發出預警信號，進而提醒企業管理層迅速采取有效的防范和控制措施。例如，在財務風險預警方面，通過分析企業的財務指標、現金流以及償債能力等關鍵數據，能夠對資金鏈斷裂、債務違約等潛在財務危機進行預測；在信息安全風險預警上，系統會監測訪問日志、數據傳輸記錄等，一旦發現異常行為，就能及時預警，有效阻止信息安全事件的發生。

最后，建立并遵守人工智能倫理規范同樣不容忽視，這能確保AI 技術的應用始終符合倫理道德標準和相關法律法規的要求。

綜合來說，企業在建設智能化財務共享中心時，應構建起“技術+流程+人才”三位一體的戰略。技術是基礎，企業要加大對人工智能、大數據、云計算等技術的投入，構建先進的技術平臺，為財務共享中心的智能化建設提供技術支持。流程是關鍵，要對財務流程進行全面梳理和優化，實現流程的智能化再造，提高流程的效率和質量。人才是保障，要加強人才培養和引進，打造一支復合型的人才隊伍，確保技術和流程的有效實施。三者相輔相成，缺一不可。只有將技術、流程和人才有機結合起來，才能實現財務共享中心的智能化升級，提升企業的財務管理水平和核心競爭力。

作者單位：國家能源集團云南電力有限公司