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财务工作AI化是大势所趋
财务工作AI化是大势所趋以前流传一句话，会计越老越吃香，不曾想迭代的速度惊人之势滚滚而来。 财务分录自动化形成，准确度超越任何一个老会计。 查阅下载数据，只需要录制几个步骤就可以固定跑通。 数据分析与计算，业务复杂写过程序，手动计算都无法保证数据正确性，每一次的版本都有巨大差异，现在只是把指令给到AI，它强大的逻辑能力和强大的处理能力，数据处理的准确性超过一个人苦战一周熬出来的数据。 也许你觉得我说的太过于夸张了。你会反驳我，分录的模版和正确性不需要会计人员去提供吗？查阅数据的步骤不需要我去告诉AI吗？数据分析的指令不需要我去下达吗？ 是的，你说的很对。但是又不全对，震撼的点在于： 1.我提供了分录模版后，我以前做100笔的分录，我需要两天时间，随着业务量增加，我现在做500笔分录只需要5分钟。 2.每个月我需要下载固定数据，每次傻瓜式的点击下载让我迟迟不想动手，现在我在干别的事甚至在发呆，我桌面上的AI已经在毫无感情的点击操作完成。 3.数据处理，从导出表格到加工处理，分类汇总，各种表格和各种扇形图制作，每个月的业务数据分析，需要占用我一天时间，结果我导出数据给到了AI，它不仅给我形成了固定格式，做出来的数据只要2分钟，点击下载并发送。 尤其颠覆的是： 我一个朋友是券商，为企业做上市工作，其中有一个应收账款的周转天数的计算让她苦恼，这家企业的海外业务非常复杂。 一笔订单签订了总金额后，存在一个发货日期和对应的发货金额，也可能多笔发货日期和多笔发货金额，还可能有多笔收款日期和多笔收款金额。这里的收款和发货完全没有规律。 这家企业大订单有100多笔收款金额。她在做上市的问询中需要就该企业的客户应收账款天数进行分析和呈现。她说抓耳挠腮了一个星期，但是每次数据出来都是差异很大。 她就请了一个朋友帮她用代码写了一个程序。这个程序跑出来的数据差异小了很多，但是依然存在每次跑出来的数据都不是完全一致，但是提交数据的日期有限制，她就摘取了一个相对比较像的数据准备上报。 但是她还是觉得数据有问题，情绪很低落，但是鉴于好多客户又有好多情况，还涉及到四年的数据，让她很是不安，害怕最终披露出问题。 作为财务人员的我，我理解她的表达，也明白这个数据披露的重要性。于是周末，我打算用龙虾写了一个程序。我告诉龙虾，收款的日期对应的金额先去满足该笔订单的第一笔发货，在行上标出收款的天数。 比如2026年3月10日发货100，3月30日发货50，2026年4月10日收到40,2026年4月20日收到110。此时就是发货40回款天数30天，发货60回款天数40天，发货50回款天数20天。再计算该笔订单的加权平均回款天数。 这是一个简单的举例，实物中面临的都是有零有整，还有1笔订单有好多笔分批发货的情形，也会100多笔的收款数据。一个客户一年有几十笔订单，几年的数据量就非常大。一般也会有几十家客户或者上百家客户。 我直接把我的需求丢给龙虾了，拿了一版脱敏数据，一下就出来了，还有一些直到现在仍未回款的，我要怎么设置截止。我计算了订单的加权平均回款天数后，又让龙虾给我计算每年的客户加权平均回款天数。 我看了一个小单子是正确的。然后我又找了一个50多笔收款的去验证——在excel表格手工写了一个加权平均计算公式去验证了一个50多笔收款的数据也是正确的。 我对龙虾说，帮我封装成一个可以分享的网页版本计算器，需要分享给我的朋友。龙虾迅速帮我调试好了。我的朋友拿到计算器后，直接放了数据，一看数据的趋势及其正确性，惊呆了，没想到我两小时就给她解决了这个星期来的困难点，直言我救了她。 应收账款的回款天数计算器，如果都是用这个方式去定义的，具体到订单后再具体到客户的逐年对比，那么我做出来的这个工具真的可以帮助券商和审计机构去验证数据的正确性和解决披露应收账款的天数真实实务问题。 每一天我探索出来或者说养育出来的龙虾越强大，我越觉得AI趋势，势不可挡，2026年算是AI爆发的元年，各行各业正在或者即将被AI重塑，AI不会完全取代我们的工作，需要去投喂和驯养，但是我确实真切的感受到我的工作方式将会被颠覆。 我想对同行和好朋友们说，我们要成为拥抱AI的人，就好像马车被替换，工业时代的来临，不管我们是否愿意，这个进程一定会来到。 AI就如同我们外挂的最强大脑+多角色的职员，类似于一个一人公司，你就是那个CEO，不同的CEO会让这个一人公司发挥出不同的效率，你才是最核心的价值。让我们根据不同的需求重新去定义AI，我想未来的AI可能就像智能手机一样。 本文完！ #小龙虾#龙虾#WorkBuddy#CPA#财务人
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