AI | 四个案例看数字工具如何渗透财会场景-夜雨聆风

AI | 四个案例看数字工具如何渗透财会场景

*全文阅读时长预计6分钟左右。

#AI #数智化转型

上一篇文章中AI | 如何运用数字工具提升ESG管理与风险识别能力？，我们围绕中国平安的AI-ESG平台和用友BIP全球司库智慧风控服务，分享了数字工具如何进入ESG管理与风险识别等更复杂的管理场景。

这一篇，我们继续结合报告中的四个简短案例，看看数字工具如何进一步渗透到财务信息传播、收款对账和财务运营等更贴近日常工作的场景中。

案例一：

英国政府内部审计局的人工智能写作引擎

英国政府内部审计局（GIAA）负责为英国大多数政府机构提供内部审计服务，每年要编写约1,500份审计报告。传统方式下，平均每次审计需要20-30天完成，而撰写报告就会耗费2-5天，起草文本占用审计人员大量时间。

为提升效率，内部审计局在已有“风险管理引擎（Risk Engine）”的基础上开发了定制化工具——“写作引擎（Writing Engine）”。审计人员可以从内部的审计管理系统中提取相关字段并上传，系统随后在约30秒内生成审计报告初稿。

对该“写作引擎”的评估和反馈显示：

1、这一工具可为审计人员节省1-2天的报告写作时间。

2、避免了与写作相关的“白纸焦虑”——让工作者直接编辑内容，无需从零起草。

3、对那些存在阅读障碍的人员，格外有助于处理语法和标点问题。

4、更重要的是，项目团队始终强调人工复核的重要性，并通过与一线审计人员持续沟通、迭代，确保工具真正贴合使用场景。

主要启示

先从明确、重复度高的文书工作切入，更容易看到价值。

生成式 AI 适合辅助起草与润色，但最终内容仍需人工核查。

让最终用户持续参与反馈，是提升工具可用性的关键。

案例二：

财务信息传播中的文档分析

The Walnut.ai由兼具技术与财会背景的团队创立，聚焦财务信息传播场景中的文档分析——对不同年度报告中的财务信息进行标准化加工。它试图解决一个常见难题：不同年度报告在格式、表述和术语上差异较大，导致人工比较和分析数据既耗时又容易出错。

该工具由自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和人工监督等部分组成，系统的工作原理如下：

1、生成式人工智能层从文件中提取信息，并将其组织为标准化的结构。

2、然后，系统会对类似数据应用以往的人工判断模式和调整方法。

3、系统执行验证检查，对差异发出警报，同时提供注释说明。

4、最后，系统会使用红、绿、灰三色系统标记出需要人工审核的条目。

这项技术的重要应用领域之一就是银行的信贷评分。该技术可快速处理成千上万份年度报告，将财务信息标准化地输入信用评分引擎。这大大减少了金融分析师审查和比较企业财务信息所需的时间和精力。

主要启示

团队中既有技术专家，也有具备专业资质的会计师，财会人员参与能显著提升输出质量。

AI更适合增强专业能力，而不是替代专业判断。

从高价值、投资回报明确的用例入手，更容易推动落地。

案例三：

维布络公司的收款对账

全球IT服务与咨询公司维布络（Wipro）将AI用于简化收款过程的对账流程。过去，公司每月都要处理大量客户付款，需要人工核对未付款发票，不仅耗时，也存在出错风险。

公司采用第三方AI工具后，系统可以自动读取客户的电子邮件、附件PDF文档和银行对账单中的关键信息，并与未结发票记录进行比对，实现对账过程自动化。

经过持续运行与机器学习迭代，这一工具在两三个月后准确率提升至约70%。按收款金额统计，这款AI工具可自动完成70% 的发票匹配，每年处理金额约70-80亿美元。

财会人员因此能把更多时间投入到分析逾期账目、主动跟进客户等更具分析性和增值性的工作中。

主要启示

选择用户友好型的人工智能工具，有助于快速采用。能让财会人员专注于成果，而非技术细节。

设定现实的期望很重要，准确率往往需要在使用中逐步提升。

人工指导在早期尤其关键，能帮助系统更快纠错和进化。

案例四：

增强跨国IT公司的财务运营

一家全球信息技术（IT）公司则从更广的层面推动AI进入财务运营。该公司首席财务官介绍，他们采取“三管齐下”的方法来实施AI：既使用经微调的内部聊天机器人，也充分利用Microsoft Copilot和GitHub Copilot这两个现有工具。

在财会领域，AI已被用于投资者关系、信用分析、内部人工处理以及资产负债表检查等多个环节。例如，在资产负债表检查中，生成式AI能完成流动性分析的初步说明，减少多达80%的人员工作量。

与此同时，公司也把AI使用与数据隐私、治理流程和负责任的AI原则放在同等重要的位置，并通过分层培训、人工智能领军者培养和持续学习机制，推动财会团队逐步熟悉人工智能工具。

主要启示

把内部自研方案与第三方工具结合，往往更符合大型企业实际。

AI落地不仅是工具部署，更是治理、培训和文化建设。

未来财会团队的竞争力，将越来越取决于人与工具协同的能力。

结语

从这四个案例可以看到，数字工具正在越来越深地进入财务工作的日常细节：既可以帮助写报告、读文件、做对账，也可以支持更广义的财务运营管理。与前两篇文章中的ESG管理、风险识别案例相比，这些场景更细碎、更具体，但也更接近日常工作现场。也正因为如此，它们往往更适合作为企业推进AI应用的切入口。对财会团队而言，关键不只是尝试某一种新工具，而是找到真正痛点明确、价值可验证的场景，在持续反馈和治理机制下，把技术逐步转化为稳定、可复制的能力。