我是四大的审计出身，后来到企业里做财务管理，现在负责财务和数智化。

这十几年，Excel一直是我最趁手的工具。

说起来，我跟Excel的缘分，是从大学开始的。当时财大有一门课，叫《Excel在财经管理中的应用》。那门课挺难的，我印象特别深，最后考了92分，很可能是当时班级的最高分。

后来工作了我才发现，那门课教的东西，是真的好用。VLOOKUP、SUMIF、数据透视表、自动合并，这些基本功都是在那个时候打下的。工作之后，又在实践里慢慢掌握了更高阶的用法。

也是因为这段经历，我特别能理解一件事：工具的能力分层，在学校里就已经开始了。

同样一门Excel课，有人学完只会填表，有人能用函数解决复杂问题，有人还能继续往VBA和宏的方向走。

同一个软件，同一间教室，学到的东西完全不在一个量级。

最近我越来越强烈地感觉到：AI时代，正在发生一模一样的事。

而且财务人最容易看懂这个分层。因为我们经历过Excel时代的“能力分层”，我们知道那意味着什么。

第一层：把AI当百度用

打开对话框，问一个问题，等它回答。满意就复制走，不满意换个问法再问一遍。

财务场景： 月底要写经营分析，你问AI“帮我写一份经营分析报告”。它给你一篇看起来挺像那么回事的东西，但你一看就知道用不了——数据不对、口径不对、结论太泛。

这一层的人，把AI当成了一个更聪明的搜索引擎。

能用吗？能用。但就像只会在Excel里打字的人一样。不是工具不行，是你只用了它不到10%的能力。

第二层：会写提示词

到了这一层，你开始知道，AI是需要“说清楚”的。

你不会只问“帮我写个报告”，你会说：“帮我写一份月度经营分析报告，面向老板，控制在10页以内，先给结论再给数据，重点标出环比下降超过20%的指标。”

你开始给它角色、背景、格式要求、输出标准。

财务场景： 你不再让AI“随便分析一下”，而是告诉它从运营效率、流量、产品、组织四个维度拆，每个维度下面看什么指标，什么算异常，结论怎么给。

这就像Excel里的VLOOKUP。不算高级，但已经比只会打字的人强太多了。

第三层：会做Skill

到了这一层，你不再每次都从零开始写提示词了。

你把一套成熟的流程，封装成一个Skill。下次遇到类似的事，直接调用。

财务场景： 你做了一个“月度经营分析报告”的Skill，里面包含了分析维度、数据口径、输出格式、异常判断规则。以后每个月，数据丢进去，它自动跑出一份报告。

这就像Excel里的宏。你把重复的动作录下来，下次一键执行。

Skill的本质，是把你的经验，变成可复用的资产。

课程里有一句话我印象很深：“Skill好用的一个秘密，是能够拒绝超出范围的任务。”

一个专做某个环节的Skill，不应该因为你说“我要做整个项目”，就把整个项目接下来。它知道自己干不了什么，只聚焦在自己的那条线上。

你找一个铁匠做木器，他说不做，我只做铁器。这才体现出专业范围。

第四层：会给AI搭“记忆”

到了这一层，你开始解决一个更根本的问题：AI聊着聊着就忘了。

财务场景： 你让AI帮你分析上个月的报表，聊到一半它突然问你“你刚才说的那个口径是什么来着”。你只能重新说一遍。聊得越长，忘得越多。

课程里反复强调一个做法：每个项目一个文件夹，让这个文件夹成为AI的知识库。

不要依赖AI自己的记忆，要让它把内容写回本地文件。

新建一个“项目台账”文件夹，AI每次新建项目就建立编号和日志文档，每天把对话内容写进对应项目的文档里。下次再聊这个项目，它先读文件夹，再继续干活。

财务场景： 下个月做分析报告，不用重新讲一遍口径和维度，直接让它读上个月的台账，接着干。

这就像你给一个员工配了一个档案柜。他不记得的事，翻档案就行。

不是AI记性变好了，是它有了一个可以随时翻看的笔记本。

第五层：会用连接器

到了这一层，你开始让AI“碰到”你的真实数据。

财务场景： 现在很多发票都是电子的。以前你要打开邮箱，一封封翻，一张张下载，再一个个重命名，最后整理成文件夹发给财务。少说半小时，多则一小时。

但如果你把邮箱和AI连起来呢？你只需要说一句：“把这个月的发票整理一下。”它就去了。

课程里提到，WorkBuddy有MCP功能，就是连接器。可以把邮箱接进去，把知识库接进去，把已有业务系统接进去。

如果你公司已经有系统，想接什么数据，就直接找供应商要接口。话术大概是：我要做一个后台，需要读取和写入你们系统里的这些信息，请把对应接口和说明文档提供给我。

连接器的本质，是让AI从“聊天框”里走出来，进入你的真实工作流。

第六层：会做工作台

到了这一层，你不再满足于让AI帮你做单件事了。你开始给它做一个“工作台”。

课程里有一个销售工作台的案例，我印象特别深。

它不是让你打开一个系统，填一堆表格。而是你早上打开页面，AI已经根据你的客户记录，告诉你：

今天有个客户的宝宝满月了。上次聊天他提到家庭责任突然变重。你可以先送个祝福，不用急着推产品。

然后下面直接给你一段开场白，你复制、打开微信、发送。第一次触达就完成了。

财务场景： 换成财务工作台，你早上打开页面，看到的是：

本月执行业绩完成率87%，低于目标的机构是A店和C店。A店新客占比骤降，建议先查渠道ROI。昨天提交的三笔报销中有一笔发票金额和申请金额不一致，需要确认。

不是一堆漂亮的饼图、趋势图，而是一段具体的判断和动作。你打开就知道今天要干什么。

课程里还有一个给一线门店老板看的工作台，不是展示数据，而是直接说：

咨询多、预约少，宁波门店的预约人数在六店里最低，可能是用户找不到下一步。接下来补充到店咨询、扫码预约的指引，把活动时间放大。

门店老板看完就知道该干什么。不是“数据很好看”，是“我知道明天要做什么”。

这一层的本质，是AI不再等你问，它主动告诉你该关注什么。

第七层：能驾驭多个AI

到了这一层，你不再只用一个AI了。

你知道不同的AI擅长不同的事。这个适合做分析，那个适合做设计，另一个适合写代码。

你让它们分工协作：一个负责前端，一个负责后端，一个负责部署。你像一个项目经理一样，协调它们之间的交接。

课程里讲了一个跨工具协作的场景：先用Kimi或者Codex做前端，再交给WorkBuddy补后端数据库、完成部署。

关键是，交接的时候要有说明。不是把文件一扔，让它自己猜。而是让前一个AI写清楚：开发到什么程度，技术路线是什么，接口是什么，缺什么，后一个AI应该怎样接着做。

这一层的本质，是你变成了一个“AI管理者”。

从Excel到Power BI，再到AI

说到这里，我想插一段我自己的经历。

前几年，Power BI特别火。很多财务和审计的人都在学，想用来看板、提取数据、做可视化。

但说实话，Power BI是有门槛的。

你得学数据建模，得懂DAX函数，得会配置数据源，得理解什么是维度、什么是度量值。很多人学了一半就放弃了，因为光是把数据接进来，就够折腾一阵子了。

所以那几年，能用Power BI搭出一套像样看板的人，在团队里还是很稀缺的。你拿出一张实时更新的可视化看板，别人会觉得你很厉害。

但现在，AI基本上把这个门槛抹平了。

你不用学DAX，不用学数据建模，甚至不用知道什么是维度表什么是事实表。你只要把数据丢给AI，告诉它你想看什么，它就能帮你跑出一份分析，甚至直接生成一个可以看的页面。

Power BI解决的是“怎么把数据变成图”，AI解决的是“怎么让数据变成判断”。

这两件事，门槛完全不一样。

以前你要先学会工具，才能做分析。现在你可以跳过工具，直接做分析。

但这也意味着，如果你只会Power BI，而不会用AI，你的优势正在被快速稀释。

财务人未来要修炼的，不只是Excel

回到开头那段经历。

以前我们讲，财务或审计的新人上来，第一件事就是学Excel。从填表开始，到函数，到数据透视表，再到Power BI，再到更高级的自动化。这是一条很清晰的进阶路径。

现在我觉得，AI会变成另一条路径。

未来财务人不仅要修炼Excel，还要修炼“财务AI”的能力。而且这个能力，可能也会分初级、中级、高级。

初级，可能是会用AI帮你查资料、写邮件、做简单的分析。

中级，可能是会做Skill、会给AI搭记忆、会用连接器把数据接进来。

高级，可能是会做工作台、能驾驭多个AI、能设计一套AI参与的工作流。

这个分层，跟当年学Excel、学Power BI一模一样。只是这次，来得更快。

一个很现实的判断

课程里有一句话，我特别认同：

“AI项目的第一原则，不是把理想版本熬出来，而是在截止时间前交付一个能用的版本。”

这句话背后的意思是：不要等自己准备好了再开始。

你不需要先学会所有东西，才能用AI。你可以从第一层开始，一边用，一边往上走。

每上一层，你能干的事就多一倍。

你今年还在第一层，明年可能就发现，第三层的人已经把你的活干了。

最后说一句

课程里还有一句话，我印象很深：

“好记性不如烂笔头。你担心AI忘记的，就让它写下来。”

其实这句话不只是对AI说的，也是对我们自己说的。

不要担心自己现在在第几层。担心的是，你还在原地，别人已经往上走了。

你现在在AI的第几层？欢迎留言聊聊。