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当AI开始接管财务审核,企业才真正需要财务

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作者|虎嗅智库

头图|AI生成

最近,随着OpenClaw的爆火出圈,一夜之间,几乎全民都在“养龙虾”。

但个人场景里“养龙虾”可以试错,放到企业里就不一样了。企业流程牵涉资金、合规和责任,一旦自动化判断出错,影响往往是连锁式的。

也因此,企业在引入AI时往往会格外谨慎。尤其是财务审核这类涉及资金与风控的环节,AI能做多少、边界在哪,本质上都是管理问题。

正因如此, 当AI开始进入企业核心流程中,一个更深层的问题也随之浮现:如果AI可以接管大量审核工作,人应该承担什么角色?而这,恰恰是当前的“养龙虾热”中讨论中,最容易被忽略、也最关键的一层。

围绕这一话题,虎嗅智库在第58期“502线上同行”研讨会上邀请了好想你副总经理、CFO豆妍妍,合思创始人兼CEO马春荃,以及新明珠副总裁高世杰,与线上150零售消费企业决策者们,共同探讨:当 AI 已经可以完成大量审核工作后,财务团队如何真正走向经营一线?

从“审核单据”到“参与经营”:财务角色正在改变

连锁经营本身高度标准化,但同时也意味着海量门店、密集交易和繁琐审核,财务部门往往被大量重复性工作拖住。

门店越多、业务越复杂,费用报销、促销活动、采购支出等单据也会随之成倍增加。大量财务人员的时间,往往被消耗在单据核对、发票匹配和流程审核上。这也是许多连锁企业在扩张过程中普遍面临的管理难题。

好想你在门店规模扩张中,也曾遭遇到了这一问题,门店费用报销频繁、促销活动密集、单据来源复杂,财务团队需要大量时间花在重复审核上,在人力难以为继时,好想你决定引入AI。

但好想你副总经理豆妍妍在推动 AI 财务审核落地时,并没有一开始就全面铺开,而是从最痛点、最频繁的场景切入,首先落地的是费用报销场景,例如差旅费和业务招待费。这些场景业务参与度高、规则相对清晰,容易形成示范效应。在试点成熟后,再逐步拓展到采购、维修等其他高频费用场景,并通过系统整合形成端到端流程。

在AI财务审核落地后,好想你的财务费用审核效率提升约 3倍,风控能力提升 85%。

更重要的是,大量基础审核工作被系统接管后,原本用于审核单据的人力,得以被释放出来,转向财务分析、预算管控和成本优化等更高价值的工作。

随之而来的是财务人员职能的显著转变。伴随工作方式从过去的事后审计,升级为通过数据实现事前预警、事中监控和事后分析,大家也从单纯处理单据的“记账员”,逐渐转变为业务伙伴,直接参与经营分析和决策支持。

在豆妍妍看来,AI 的意义并不在于替代财务人员,而是让大家有机会从“算账的人”转向“管经营的人”。

不同连锁业态,财务风险点大不一样

帮助好想你落地AI财务审核的是头部财务收支管理平台合思。但不止好想你,合思服务了云海肴、赢家服饰等众多不同业态的连锁企业财务审核工作。在大量实践案例中,合思创始人马春荃发现不同连锁业态,在费用结构和风险点上差异明显。

例如连锁餐饮行业的财务审核普遍呈现小额、高频、多场景的特点,门店采购、临时用工、零散报销等费用分散在门店端,传统管理方式往往依赖人工抽查。

而在连锁零售行业,企业面临的更多是规模化动作的真实性问题,例如促销费用、门店营销投入是否真实发生,是否存在重复报销等。

因此,不同行业在 AI 财务审核中的重点也不同:餐饮更关注费用真实性与门店行为,零售则更关注规模化运营中的异常识别。在具体实践中,AI 审核并不仅仅是识别发票,而是把企业原本依赖经验判断的规则进行系统化整理,并嵌入审核流程。随着企业规模扩大,这些规则会不断累积,系统准确率也会随之逐步提升。

圆桌讨论:AI财务落地的一些现实问题

在圆桌讨论环节,三位嘉宾与来自腾讯、IBM、荣耀、特斯拉、顾家家居、理想汽车等150位不同行业的决策者和财务专家们,围绕 AI 财务审核的落地条件与应用边界展开了深入探讨。

豆妍妍提到,在企业实践中,AI 项目的推进往往不只是技术问题,更涉及业务规则和组织协同。财务团队需要和业务部门一起梳理费用标准、审批权限以及异常判断逻辑,只有规则清晰,AI 才能真正发挥作用。随着审核工作逐步自动化,财务团队也需要把更多精力放在理解业务和经营分析上。

马春荃补充,企业在推进 AI 财务审核时,很多企业往往会忽略底层数据和规则沉淀的重要性。AI 并不是凭空产生能力,它依赖企业原有的数字化基础。如果流程和数据本身不规范,再先进的系统也难以发挥作用。

新明珠副总裁高世杰也从企业管理角度给出了另一层观察。他认为,很多企业在讨论 AI 时容易把注意力放在技术上,但真正影响效率的往往是流程本身。

在他看来,AI 的引入恰恰为企业提供了重新审视流程的契机。很多传统企业虽然管理方式未必先进,但流程设计合理,因此依然高效。AI 并不是简单替代人,而是推动企业重新思考管理方式和流程结构。

结语

“龙虾热”正在降温,市场对AI Agent的关注也正从技术狂热回归经营理性。喧嚣背后,AI能力仍在持续增强。

但AI能替我们做多少判断,其实不决定一家企业的价值上限。更关键的问题是:当AI接手了那条枯燥、繁琐的“流水线”后,其中的人能不能顺势完成自己的角色跃迁。

当AI负责处理“确定性”的规则时,人就得负责定义“不确定性”的边界。就像我们在好想你、新明珠案例中看到的那样—在AI介入后,财务正在从单纯“算账的人”,逐渐进化成经营体系中最重要的“规则设计者”。

热度退去,价值才会显现。AI 不会因为被讨论而自动产生价值,企业真正的胜负手,在于能否将 AI 从“增长潜力”转化为“可持续的行动能力”。

而这也是虎嗅智库持续深挖产业一线落地实践的初衷—拒绝局部自嗨,拆解真实路径!

1月27日、29日,我们已先后完成“酒店出行AI客服”案例线上研讨会与“零售消费营销服”案例线下闭门会。

3月下旬,我们将继续聚焦ToB及制造行业,深入探讨AI在其中的真实落地路径与边界。

●即将开启:

○3 月 13 日·线下闭门会(上海):聚焦 ToB 销售与客服的落地案例探讨

○3 月 23 日·CEO 闭门会(北京):工业 AI 落地案例深度拆解

○3月下旬·走进星巴克:聚焦数据agent落地进行探讨(席位有限)(暂定)

●后续活动预告:二、三季度将围绕“运营自动化”与“制造供应链”展开深度研讨!

判断,比跟风更重要;共识,比喧哗更有力量。

我们期待你的加入,与西门子、星巴克等头部企业决策者们一起,预判AI落地产业的真实路径!


欢迎扫码添加“智库小虎”,获取本次闭门会的详细案例,并有机会参与后续闭门研讨

本文来自虎嗅,原文链接:https://www.huxiu.com/article/4841523.html?f=wyxwapp

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