随着人工智能技术重塑经济社会形态，企业财务会计作为运营核心环节，其数字化转型已从“可选项”变为 “必答题”。近日，赛诺菲（中国）投资有限公司周亮亮发表了一项研究，深度剖析了人工智能时代企业财务会计数字化转型的内涵、价值与实施路径，提出以“技术赋能、数据驱动、决策升级、生态协同”为核心的转型框架，为企业破解传统财务痛点、抢占智能时代先机提供了可落地的实战方案。

在周亮亮的研究中，“财务会计数字化转型”被赋予了清晰的定义：它并非简单的电算化升级，而是依托云计算、大数据、机器学习等智能技术，对财务流程、模式、工具及价值创造方式的根本性重构。“传统财务以人工记录、核算为主，滞后于业务发展，甚至形成‘数据孤岛’，而转型后的财务系统，要能实时感知业务动态、智能处理数据、前瞻预测趋势。”周亮亮在研究中强调，转型的终极目标是推动财务职能从“价值记录者”向“价值整合者与引领者”演进，为企业运营监管、风险管理和战略决策提供核心支撑。

为何转型势在必行？周亮亮通过研究总结出三大核心价值：其一，A I能打破业财壁垒，实现深度融合。借助实时数据处理与机器学习模型，财务系统可无缝对接采购、生产、销售等业务环节，动态预测收入成本，甚至为产品定价、客户细分提供数据洞察，让财务从“被动核算”转向“主动赋能业务”；其二，全流程自动化管控可显著提效降险。部署OCR、RPA等技术后，发票验真、纳税申报、银行对账等重复操作可自动完成，差错率大幅降低，同时智能规则引擎能实时监控成本、预算与资金流动，让财务部门升级为“运营控制中枢”；其三，转型能推动产业链共生。基于云架构的智能财务平台，可结合区块链技术与智能合约，实现与供应商、客户的跨组织协同，优化供应链资源配置，让财务系统从“内部治理工具”变为“产业链价值共创引擎”。

针对企业最关心的“如何转型”，周亮亮提出了四大可落地的路径。在技术层面，需用智能工具重构财务流程：通过O CR、物联网传感器自动采集数据，解放人工录入；用R PA处理发票、凭证生成等高频任务，缩短结算周期；再借助机器学习模型识别异常交易，流程挖掘工具优化瓶颈，让财务流程具备“自我迭代能力”。

数据驱动是转型的基础。周亮亮建议搭建统一财务大数据平台，整合内外部异构数据，通过元数据管理、数据清洗与标准化，打破“数据孤岛”；同时引入知识图谱梳理合同、订单的关联关系，用自然语言处理转化审计报告等非结构化数据，构建“动态数据资产地图”，为深度分析奠定基础。

决策升级则是转型的核心目标。“传统财务分析依赖静态报表，往往‘事后诸葛亮’。”周亮亮在研究中表示，A I可构建实时智能分析模块，将指标监控周期从 “月度”压缩至“小时级”，及时预警异常；还能通过情景模拟，量化原材料涨价、汇率波动等对现金流的影响，为运营调整提供精准依据；更可结合宏观数据与行业情报，为新产品投资、市场扩张等战略决策生成量化建议。

生态协同是转型的延伸方向。周亮亮认为，财务共享中心需升级为“智能协同枢纽”，集中处理集团通用财务任务，确保核算规范；同时推进业财一体化，让订单、合同数据从业务端自动同步至财务系统，实现“无断点协同”；此外，开放A PI接口连接金融机构、税务部门等外部伙伴，依托区块链实现可信数据交换，构建产业链 “财务价值网络”。

“AI时代的财务转型，不是技术的简单叠加，而是价值链条的重构。”周亮亮展望未来，智能技术将持续增强财务的穿透力与敏捷度，推动财务会计成为企业创新生态的“神经中枢”。笔者认为，这份研究可以给中大型集团企业，尤其是多业态、跨地域经营的企业，提供一套兼顾合规性、效率与战略价值的转型框架，为行业数字化升级注入了新动能。

责任编辑：王灿灿 校对：杨文博