夜雨聆风文献来源：《管理世界》2026年第3期
作者：董雪艳（西北工业大学管理学院）；陈锋（西北工业大学管理学院）；赵健宇（电子科技大学经济管理学院）；熊轩（中国科学技术大学管理学院）
摘要：财务数智化价值创新不仅是国有企业实现全链条产业升级的核心引擎，更是其突破传统财务管控瓶颈、构建战略性价值创造能力的关键路径。人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）以开放性、智能性与自生成性特征，为国有企业财务数智化提供独特的“技术可供性”，成为驱动价值创新的核心要素。本文通过对中石化展开纵向单案例研究，构建“技术—行动—价值”整合框架，以深入解析国有企业如何利用 AI 技术可供性驱动财务数智化价值创新的动态机理。研究发现：（1）国有企业财务数智化价值创新包含数据涌现、数据链接和场景协同 3 个关键阶段，AI 技术可供性是数智化价值创新的关键触发机制，呈现出“基础可供性、功能可供性、场景可供性”的三阶演化特征；（2）资源编排行动是 AI 技术可供性驱动价值创新的核心传导机制，遵循“技术可供性—资源交互式编排—价值创新”的演进路径，实现了从数据资源结构化到跨场景生态协同的战略性跃迁；（3）价值创新呈现从“服务价值、流程价值到生态价值”的阶跃式升维，推动财务管控范式从效率工具向生态理性的根本性转变。本文深刻剖析了 AI 技术可供性触发国有企业财务数智化价值创新机理，推动数智化价值创新理论向微观纵深发展，为我国构建自主可控的产业数字化理论体系提供了重要参考和管理启示。
关键词：国有企业财务数智化价值创新AI 技术可供性 资源编排
引用格式：董雪艳,陈锋,赵健宇,等.AI技术可供性驱动国有企业财务数智化价值创新的过程机理——基于中石化的探索性案例研究[J].管理世界,2026,42(03):198-228.
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一、引言
新一轮科技革命和产业变革深入发展，以人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）为代表的新兴技术正深刻重塑全球经济格局与国际竞争态势。2025 年国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》并要求， “鼓励有条件的企业将人工智能融入战略规划、组织架构、业务流程等”“健全国有资本投资人工智能领域考核评价和风险监管等制度”，近期相关研究也指出，进一步推动AI 广泛融入企业各价值创新场景，能够有力推动 产业优化升级、创新效能和生产力整体跃升（蔡丽等，2024）。在此背景下，AI 不仅是企业实现“数智化”的关键 引擎（周翔等，2023），又是持续驱动企业转型、提升资源编排效率、促进价值创新的核心抓手（吴小龙等， 2023），其赋能机理已成为目前政产学研共同关注的战略议题（张骁等，2024；马鸿佳等，2024）。现有研究对数 字技术的影响价值虽已形成较多共识（黄丽华等，2021；程聪等 2022），然而，AI 技术具备突出的开放性、智能 性与自生成性等特征，其赋能逻辑超越传统数字技术分析框架，尤其是对于AI 技术如何驱动企业价值创新的 过程机理与动态演化问题，理论解释尚显不足，亟待结合前沿实践开展机理探讨。因此，系统揭示 AI 技术驱 动企业实现高质量数智化转型与价值创新的内在过程与演化逻辑，特别是聚焦肩负国家战略支撑力量的国有企业，是回应当前“面向国家重大战略需求和经济主战场”这一关切的迫切议题。
新时期国有企业被赋予鲜明的功能使命与改革任务（戚聿东等，2021）。作为国民经济的“顶梁柱”，国有企业承载着引领产业升级、服务国家战略与保障国计民生的核心功能，并在资源积累、产业经验、人才、技术、资金、管理储备等方面具有突出优势（赵晶等，2022），成为推动与落实“人工智能+”行动的关键主体（仁乐等， 2024）。党的二十届三中全会进一步强调要“推动国有资本和国有企业做强做优做大，增强核心功能，提升核心竞争力”，“推动国有资本向关系国家安全、国民经济命脉的重要行业和关键领域集中，向关系国计民生的公共服务、应急能力、公益性领域等集中，向前瞻性战略性新兴产业集中”。因此，通过智能化战略转型实现高质量发展与长期价值创造，加快建设世界一流企业，已成为国有企业发展的重要战略共识（贾建锋等，2022）。区别于民营企业，国有企业的数智化转型具有三重显著特点：其一，在社会性上，其以服务国家战略与国计民生为根本导向（戚聿东等，2021）；其二，在战略性上，其承担着引领行业价值创造的责任，并面临更为严格的监管约束（廖冠民、徐然，2025）；其三，在经济性上，其改革影响广泛，对经济增加值与综合绩效提出更高要求（廖冠民等，2025）。然而，国有企业普遍存在的集团化组织架构、多层级管理体系及多元化业务布局等结构性特征，使其在转型过程中面临内部协调、沟通成本、整体运营效率等方面的挑战，可能出现“大企业病”现象，制约其转型升级与价值实现。尽管国家政策从多维度明确支持国有企业依托 AI 技术创新工作场景、重构资源配置方式、提升价值创新潜能，推进转型，实现做强做优做大。但在实践中，相关探索与经验仍呈现“碎片化”状态，难以凝炼出可复制和可推广的系统范式，甚至可能引发其他企业陷入“政策推动”“被动适应”的误区（戚聿东等，2021）。理论上，现有研究也尚未清晰地揭示 AI 技术如何驱动国有企业实现数智化转型与价值创新的内在机理，尤其缺乏对其动态演化过程、传导机制与路径的系统阐释（赵晶等，2022）。
财务数智化作为企业数智化转型的核心环节与价值创新的关键载体，近年来受到广泛关注（许年行等，2024；王艳、杨达，2024；韩笑等，2023；胡仁昱等，2021）。在国有企业中，财务数智化不仅承担提升运营效率、保障合规安全的基础业务职能，还肩负着国有资产保值增值的使命（张旭、党印，2025），同时面临着比民营企 业更为严格的制度约束与目标复合性（廖冠民等，2025）。因此，国有企业财务数智化需在技术、资源与机制层 面实现系统性突破，尤其需通过 AI 等前沿技术，推动业财深度融合，重构从业务发生到财务反映的价值链 条。在政策层面，2022 年国务院国资委《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》明确要求 “主动运用大数据、人工智能、移动互联网、云计算、区块链等新技术，充分发挥财务作为天然数据中心的优势，推动财务管理从信息化向数字化、智能化转型”。2025 年，国资委《关于做好2025 年中央企业内部控制体系建 设与监督工作有关事项的通知》明确指出“以穿透式监管为主线，以智能化转型为抓手，进一步完善企业内控 体系”。这些导向凸显了国有企业财务数智化建设的战略高度，其核心在于以技术驱动业财一体化协同，构建 覆盖战略、运营与风险的智能管控体系。实践中，尽管以深度学习、大语言模型为代表的 AI 技术为海量财务 数据处理与智能分析、财务流程自动化提供了强大支持，但国有企业集团化、多元化的业务结构，使得财务数 智化面临“系统孤岛”“管控断层”等现实挑战。部分企业存在集团财务管控弱化、技术应用浅层化等问题，与 高质量发展要求仍有差距。这反映出 AI 技术在国企中的应用成效差异显著：一方面源于企业数字化基础的 阶段性不平衡（曹裕等，2023），另一方面则表现为“同技异效”悖论，即相同 AI 技术在不同组织情境下应用效 果迥异（程聪等，2022；南比桑等，2019）。技术可供性理论为理解上述差异提供了有力的理论视角。该理论强 调技术不仅具备客观功能属性，更在特定组织环境与使用主体的互动中被赋予实现主体特定目标的“行动可 能性”，依赖于技术、主体与情境的动态适配（董雪艳、王铁男，2020）。这表明，国有企业财务数智化并非简单 引入 AI 技术及工具，而是一个通过“技术—组织—业务”交互，重构资源编排、激活价值创新的系统性过程。因此，从可供性视角出发，探究 AI 技术如何在与国有企业复杂业务场景的互动中，驱动财务体系从管控支持 转向价值创新，具有重要的理论意义与现实需求。
AI 技术可供性是指行为主体为达成其特定目标而使用AI 技术所产生的行动潜能与结果空间（马鸿佳等， 2024；张骁等，2024；南比桑等，2019）。国有企业财务数智化的前沿实践已初步表明这种潜能能够显著驱动价值创新。例如，中国石油化工股份有限公司通过系统构建AI 技术基础与治理框架，深度融合机器人流程自动化技术与大数据技术，实现了智能风控与实时财务预测，有力支撑了决策优化与效率提升。这类实践也印证了 AI 技术可供性能够赋能报表编制、预算管理、成本控制等财务活动（段等，2019；徐鹏、徐向艺，2020；杨寅、刘勤，2024），并能有效推动财务数字化转型进程（南比桑等，2017；黄丽华等，2021；提姆等，2020）。然而，现有研究多集中于对数字技术可供性的概念探讨与静态维度分析（张骁等 2024；苏郁锋、周翔，2023；董雪艳、王铁男 2020），未能深入阐释 AI 技术可供性在国有企业这一兼具战略刚性、业务复杂性与制度嵌入性的特殊情境中是如何动态演化和适配的，也尚未系统揭示 AI 技术可供性为何以及如何能够驱动财务数智化转型这一根本问题，尤其缺乏对AI 技术可供性如何通过重构资源编排行动，进而转化为价值创新结果这一过程机理的深入剖析（周卫华等，2023；提姆等，2020），而这正是理解 AI 技术可供性何以驱动国有企业财务体系从“技术应用”迈向“价值创新”的核心理论缺口。
AI 技术可供性驱动财务数智化价值创新的过程，本质上是企业在技术潜能与战略目标指引下进行系统性资源编排的动态过程，这一过程不仅涉及对技术、数据、流程等异质性资源的结构化整合与动态配置（西尔蒙等，2011），更凸显了 AI 技术作为国有企业财务体系价值创造核心驱动力的战略角色（曹裕等，2023；刘等， 2023）。尽管资源编排理论被广泛证实为企业构建竞争优势，实现价值创造的关键机制（苏敬勤等，2017；张璐等，2020），但现有研究却鲜有探讨在国有企业这一特殊情境下，AI 技术可供性如何触发并重构其资源编排行动，进而驱动财务价值创新的内在机理。这一理论缺口不仅制约了对国有企业数字化转型深层逻辑的理解，也限制了资源编排理论在新情境下的解释张力。
基于上述背景与理论不足，本文拟探究两个核心问题：（1）AI 技术可供性在国有企业财务数智化转型情境中呈现何种独特的动态演化规律？（2）AI 技术可供性如何通过触发和重构特定的资源编排行动实现财务数智化价值创新？本文以中国石油化工股份有限公司（简称中石化）为案例样本，对其利用 AI 技术开展财务数智化价值创新的过程展开单案例研究，旨在系统解构“AI 技术可供性如何驱动国有企业财务数智化价值创新”的机理逻辑。通过厘清不同阶段 AI 技术可供性的内涵与表现特征，理解其触发资源编排行为并作用于价值创新的过程机理，为阐释中国情境下AI 技术赋能组织价值创新的底层逻辑提供理论洞见和实践指南。
二、理论概述
（一）AI 技术可供性
可供性理论来源于生态心理学，吉布森（1986）将其刻画为在某种环境下行为主体利用客观物体完成某种行为的可能性。之后学者们逐步扩展到信息与数字技术领域，提出技术可供性概念，用于理解技术使用主体与技术属性之间的关系（沃尔科夫、史壮，2013；董、王，2018）。技术可供性描述了在某种特定环境下行为主体意识到技术能够促使其某种行为产生的可能性（里奥纳迪，2011），反映了行为主体对技术本身功能属性的感知，以及行为主体与技术客体之间的“人—机”交互关系（加弗，1991）。这表明技术可供性不仅关注技术要素，同时关注行为主体与技术要素交互之后产生某种结果的潜能（伯顿-琼斯等，2017），例如，相关研究指出技术可供性对组织价值的创造与实现具有驱动效用（提姆等，2020）。
AI 技术可供性是数字技术可供性的细分，指行为主体为满足其特定目标、使用特定的AI 技术并产生某种结果的可能性（马伊赫扎克等，2016；南比桑等，2019；马鸿佳等，2024）。AI 技术可供性为企业开展创新提供了关键技术潜能（程聪等，2022），成为有效揭示 AI 情境下数智化创新形成过程的重要理论视角（张骁等，2024；程聪等，2022；董雪艳、王铁男，2020）。在维度划分上，AI 技术可供性既有技术可供性的基础特性潜能，同时又具有自我学习、自主性以及自适应性等独特潜能（马鸿佳等，2024）。例如，查特吉等（2020）认为 AI 技术可供性的独特性体现在自主和强化两个方面，前者强调AI 自主执行某种任务的潜能，后者强调AI 优化战略决策以及业务流程的潜能。也有研究将AI 技术可供性划分为基础可供性与功能可供性，其中，基础可供性指的是技术本身固有的、基于其物理或技术属性的客观存在所提供的行动可能性；功能可供性指的是AI 技术为主体完成某一个任务（或工作）所提供的可能性（提姆等，2020）。
以往研究指出，同种AI 技术可供性在不同领域采用会展现出不同的结果（董雪艳、王铁男，2020；程聪等，2022；董等，2025a）。在此基础上，相关研究利用“可供性—实现性”的理论框架解读某一主体如何利用AI 技术实现某种目标的过程。例如，查特吉等（2020）认为 AI 技术可供性能够帮助组织实现探索式创新与利用式创新。然而，当前研究虽然重视对“何谓AI 技术可供性”与“AI 技术可供性有何作用？”的探讨，但却缺少对AI 技术可供性演变中的特质表现与 AI 技术可供性对企业价值创新实现的影响机制问题的关注（程聪等，2022）。同时，AI 技术可供性不同于AI 技术，AI 技术强调客观、静态的技术能力或特征（查特吉等，2020），而AI 技术可供性强调组织利用 AI 技术实现某种目标而展开的交互潜能（卡洛等，2012），这种潜能的实现依赖技术与主体、环境及行为的交互（董雪艳、王铁男，2018），具有可能性、动态性、多元性以及迭代性。现有对AI 技术可供性的研究过多重视 AI 技术作为特征属性产生的影响结果，对 AI 技术可供性驱动某一结果实现的过程机制关注不足。
另外，现有关于AI 与企业数字化转型关系的研究不仅关注了技术作为工具对企业数字化和绩效表现的影响，还指出 AI 技术可供性在克服数智化建设困境方面发挥着重要作用，一方面，AI 技术可供性可通过自主决策优化实现创新资源的利用开发，以激活陈旧资源并实现降本增强，促进财务数智化建设（刘等，2023）；另一方面，AI 技术可供性能够快速收集海量财务数据资源，并将其转化为数据资产，进一步释放数据价值，为其快速优化财务服务赢得先机，助力财务数智化建设。但 AI 技术可供性驱动企业财务数智化建设的内在机制如何？尤其是针对国有企业这一特殊组织，其AI 技术可供性究竟有何表现，仍然需要进一步研究。
（二）国有企业财务数智化价值创新
1.国有企业财务数智化相关研究
伴随着我国经济发展进入新常态，受企业战略变革、组织体系重构以及价值导向演进、可持续发展目标等影响（周卫华、刘薇，2023），国有企业财务管理的目标逐渐由企业利益最大化向利益相关者价值最大化转变（陈志斌等，2024）。国有企业可能会遭遇“大企业病”带来的财务管控困境，低效滞后的财务决策模式大大降低了国有资产的效能。从财务视角入手，解决国有企业“大企业病”的根本在于提高企业内部财务资源的配置效率（周卫华等，2023）。而 AI 技术的持续迭代为国有企业财务资源配置提供了基础（谢志华等，2022），帮助企业财务管理从传统的财务共享服务向财务数智化演进。财务数智化指借助AI 技术和财务专家共同推进人机交互以执行相应财务管控工作；其通过 AI 改善财务数据质量、提升数据价值创新的能力，促进财务在国有企业管理与控制中的积极作用（胡仁昱等，2021）。现有研究聚焦于国有企业财务数智化的功能属性（戚聿东等，2021）与创新转型（刘洋等，2020；刘淑春等，2021）两个层面。
首先，在功能层面，国有企业财务数智化既要满足国家监管政策的刚性要求，又要平衡与社会功能和财务绩效之间矛盾的独特挑战（赵晶等，2022）。如果国有企业无法在财务数智化过程中灵活调整价值导向和资源配置，则容易在数智化建设过程中陷入“使命冲突”的困境（戚聿东等，2021）。现有研究发现，由于国家使命的经济性、公益性以及战略性，国有企业财务体系往往扮演“多维价值中心”的角色，而非单一的成本效益（任乐等，2024）。其不仅需要考量财务数智化对集团业务产生的经济效益，更需关注其对全产业链上下游所带来的产业安全效益与社会稳定效益。这源于国有企业在产业链中承担的“链主”角色及其对产业链发展的引领作用（赵晶等，2022）。另一方面，国有企业财务数智化的特殊性来源于其特殊的制度属性，体现为政府逻辑与市场逻辑的双重压力。整个过程不仅需要遵循科层制的行政指令与政治任务，体现合法性；还要求具有活力与效率，体现经济性（廖冠民等，2025）。部分学者强调了国有企业财务数智化的变革阻力表现为技术采纳与组织变革中的矛盾冲突（贾建锋等，2022），但对如何优化该机制仍需要进一步探索。
其次，在创新转型层面，一方面聚焦技术对财务数智化转型的积极作用，另一方面聚焦财务数智化的管理创新结果。在技术创新层面，数字技术是国有企业财务数智化建设的基础（戚聿东等，2020；祝继高等，2024），技术创新主要表现为数字技术进步性、创新特征和创新范式3 个维度。第一，针对数字技术进步性，组织内部的财务控制滞后于数字技术的进步性（吴非等，2021），数字技术为企业财务数智化提供了新基础设施、新要素与新结构，能够通过内部交互提高财务数智化的可操作性以及技术有效性（戚聿东等，2021）。第二，针对创新特征，数字技术的渐进性、数据化以及深层建构等特征（戚聿东等，2021）推进了组织形式与财务治理模式的重构（尤等，2012；刘洋等，2020），使得国有企业财务数智化不再局限于传统组织形态的影响，对内部资源以及创新主体之间的调用更加灵活。第三，针对创新范式，数字技术消除了组织内部的信息不对称性，解决了国有企业在财务控制中产生的监督成本以及治理成本（费雷拉等，2019；戚聿东等，2020），有利于推动财务数智化建设（祝继高等，2024）。在管理创新层面，国有企业财务数智化的管理创新是智能化财务的创新产出与场景应用（吴非等，2021）。众多学者研究指出财务数智化能够提升企业的财务绩效（米卡莱夫、帕特利，2017）、生产效率（刘淑春等，2021）、竞争优势（费雷拉等，2019）等管理创新。例如，杨寅和刘勤（2020）提出财务数智化能够作为一种新型的管理模式帮助企业聚焦于决策支持，以帮助国有企业缓解数字化转型中的变革阻力。另外，也有学者关注到财务数智化的创新产出需要依赖于创新主体之间的动态交互过程（刘洋等，2020）。总体而言，国有企业财务数智化的管理创新聚焦于解决传统财务管理的痛点，直接提升财务智能的效率、精准度以及协调性（杨寅等，2020），从而服务于国有企业的改革方向以及使命定位。
在国有企业数字化转型背景下，价值创造逐步实现向外从单一组织向跨界组织演化、向内从科层组织向平行组织转化，最终推进国有企业财务管控逐渐向数智化引导的价值共生逐步深化（谢志华等，2022）。然而，当前文献聚焦于国有企业财务数智化建设的功能属性与转型特点，忽视了国有企业数智化建设的内在过程机理。首先，国有企业财务数智化建设相对民营企业面临诸多差异（徐晓萍等，2017；李心合、张娆，2025；廖冠民、徐然，2025；周卫华等，2023）（见表1）。在战略定位层面，国有企业兼顾政策合规性与战略安全性，需要保证改革方向与国家战略相一致；而民营企业则以降本增效和投资回报率为核心目标。在技术应用层面，国有企业面临复杂的利益分支结构和庞杂历史财务信息的困扰；而民营企业则依托于轻量化技术部署，快速实现技术应用落地。在流程管控层面，国有企业以合规性和风控为首要原则；而民营企业则通过业财一体化聚焦效率提升。在场景应用层面，国有企业聚焦数智化的全域覆盖和全链条治理；而民营企业可选择具有高价值的环节进行逐个突破。其次，国有企业财务数智化建设是一个长期动态的演变过程，其往往需要经历“试点先行、逐步推广”模式推进，其内在实现机制仍然有待挖掘。因此，上述技术创新和管理创新的研究在AI 技术应用情境下也存在局限，难以全面深入解释AI 技术对企业带来的新变革，对AI 具体影响的机理仍待深入探索。
2.价值创新的相关研究
创新是驱动发展的原动力（徐飞，2013）。价值创新区别于传统战略逻辑仅仅关注企业自身资源条件与能力，更多聚焦于如何优化调配资源的能力进而实现目标的价值跃迁（哈梅尔，2006）。金等（1997）提出价值创新的概念，其通过对全球30 个行业的30 多家高成长企业进行调研，指出这类企业的高成长性不受主体规模以及技术能力限制，而是受企业内部的创新逻辑所影响。价值创新并非聚焦竞争，而是通过使顾客与企业的价值都实现飞跃，从而开拓非竞争性的市场空间。企业不再一味地关注自身利益与竞争，而是关注利益相关者的价值获取过程（金等，1997）。
价值创新战略逻辑强调企业从传统财务管控的降本增效导向跳脱出来，关注相关主体在财务系统中价值体验的变化（徐飞，2013）。传统战略逻辑认为企业现有资源约束难以突破，企业只能在现有技术条件与产业环境下，寻找、发现财务管控的空间与边界，为自身与客户提供产品与服务。企业更多聚焦于自身如何快速实现高效率与低成本，忽视内外部利益相关者财务体验以及价值获取。价值创新聚焦以利益相关者为导向，重新构建财务管理模式，以实现利益相关者价值最大化来优化财务资源配置（李树文等，2022）。现有研究关注于价值创新的前因、结果以及表现形式。首先，部分学者通过理论推演（朱瑞博， 2006）、案例研究（刘俊颖等，2025）以及实证分析（徐宏玲、李双海，2005）探讨了组织变革、组织模块化以及项目型组织对价值创新的推动作用。其次，部分学者关注到价值创新能够显著提升企业的绩效、创新能力以及成本水平（郝斌、格林，2011），助推企业与客户的双重价值飞跃（周茵、杨伟，2024）。最后，也有学者探索了企业价值创新的表现形式。徐飞（2013）提出价值创新表现为产品价值创新、服务价值创新、流程价值创新、生态价值创新等。然而，现有研究对财务数智化建设中价值创新的关注不足，对 AI 技术在价值创新中的驱动性也鲜有涉及。
AI 技术可供性，特别是业务流程自动化、利益相关者的直接互动以及网络效应，深刻影响着国有企业的数字创新，为企业价值创新提供潜在动力（程聪等，2022），由数字技术所带来的互动成本降低也能够帮助组织以较低成本实现内部财务控制（魏江等，2021）。价值创新既关注价值，又重视创新。忽视创新背景下的价值创造是外延式的规模扩张，虽然能够提供价值但不足以满足企业超越市场、创新性发展的现实需求（徐飞， 2013）。而在大智移云背景下的创新往往依赖于数智化的 AI 技术驱动（徐飞，2013）。在国企财务领域，AI 技术可供性正成为价值创新的关键驱动力。一方面，国有企业关注 AI 技术可供性的潜在变化，强调对新知识、新技术的探索、创造、开发与利用，在注重AI 技术可供性作用发挥的同时又注重利益相关者的财务价值；通过技术—知识的双轮作用驱动企业关注利益相关者的价值获取，企业既能够利用 AI 技术可供性优化现有流程实现价值创新，又能通过业务反馈优化知识获取，反哺价值可供性的迭代升级。另一方面，在 AI 技术可供性驱动下，国有企业财务数智化价值创新关注利益相关者的需求，通过需求牵引技术驱动力的跃迁，进而通过技术带动价值创新（刘锦英、徐海伟，2022；王开阳等，2024）。国有企业财务数智化在战略定位、技术应用、流程管控、场景应用等方面的特殊性（徐晓萍等，2017；李心合、张娆，2025；廖冠民、徐然，2025；周卫华等，2023）决定了其需要兼顾政策合规与多元利益相关者的诉求。实践中，企业需要以场景需求反向定义技术可供性的演进方向（邹波等，2025）。这既避免了财务数智化建设中的技术空转问题，也推进了财务数智化建设的价值迭 代（徐飞，2013）。国家电网利用 AI 技术框架构建多维联动预测模型、数据标签等实现资源的优化配置、业务的科学管控和绩效的显著提升；其中国家电网的国网商旅云实现了差旅出行平均审批效率提升 60%、预定效率提升30%（祝继高等，2024）。
价值创新是国有企业财务数智化建设的重要路径，也是财务数智化建设的核心表现（刘锦英等，2019）。国有企业的财务数智化创新更加关注政策刚性约束下的战略安全性与合规性，以长期价值为目标推进利益相关者的价值实现（廖冠民等，2025）。国有企业旨在通过价值创新的高附加值利用资本市场实现财务有效配置，促进财务数智化建设。国有企业财务数智化建设的过程就是连续价值创新的过程。AI 技术可供性研究中，越来越多研究者关注数字技术在企业数智化建设中的效用（董等，2025b），然而，现有研究忽视了财务数智化建设中价值创新的实现机制（柳蒂宁等，2016；程聪等，2022），需要进一步探索。
（三）资源编排
资源编排理论强调企业的价值创造不仅取决于资源禀赋，更有赖于对资源的结构化、捆绑与利用（西尔蒙，2011）。该理论观点超越了传统资源基础观的静态资源拥有逻辑，转向关注资源在行动中如何被激活、重组以实现价值创新（韩炜等，2021），为理解企业如何通过管理行动将资源转化为竞争优势提供了核心框架（苏敬勤等，2017；张璐等，2020）。在数智化转型背景下，技术可供性为资源编排提供了新的支持潜能，尤其是 AI技术可供性的新质特征为国有企业财务体系的资源重组与价值跃迁提供了重要技术基础。而资源编排理论也为系统解读“技术如何转化为价值”的问题提供理论支撑，尤其对理解国有企业在复杂制度与业务约束下的数字化转型提供了动态分析框架。
然而，虽然现有研究强调了资源编排对企业适应动态环境、实现价值创新的普适意义（张青、华志兵，2020），却鲜有探究在国有企业这一特定制度与组织情境中，AI 技术可供性如何触发并重塑资源编排的具体模式与动态过程。尤其是在政策合规、战略安全与运营效率的多重目标约束下，对国有企业如何通过资源编排行动，将AI 技术所蕴含的可供性潜能，有效地转化为财务价值创新，缺乏阐释。该过程涉及大量跨层级、跨部门的资源协调，其资源编排的逻辑（如战略刚性、结构复杂性、动态适应性等）与效能更显关键，由此也构成了对资源编排理论深化的重要方面（苏敬勤等，2017；格里戈里乌等，2017）。
资源编排理论虽然具备纳入制度情境与利益相关者互动的分析弹性（解学梅、韩宇航，2022；吴等， 2022），能够涵括国有企业在政策与市场双逻辑下的战略行动（戚聿东等，2021），但现有研究对资源编排在 “AI 技术可供性驱动国有企业价值创新”过程中的具体作用机制与演化路径仍缺乏具体解构。特别是，资源编排在 AI 情境下所呈现的资源交互式编排（达米安等，2013），如何在转型的实践过程中展开，也尚未得到充 分阐释。而这种交互式编排所强调的资源主体通过持续互动与协同演化的方式协调和优化不同类型的资 源交互（达米安等，2013）、共同形成价值创新动态演进的逻辑，正是 AI 技术深度嵌入国有企业财务数智化场 景后亟需揭示的过程机理。一方面，国有企业能够随技术、政策、需求变化动态调整资源交互的方式，通过 不同资源主体之间的双向赋能满足利益相关者价值共创的需要。另一方面，国有企业能够通过资源交互式 编排管理、开发、利用 AI 技术，驱动其动态演进，帮助企业在复杂财务系统中提升管控效率，促使企业快速 形成吸收（周键等，2021）、资源整合（杨雪、何玉成，2022）与数字能力提升（蔡莉等，2024），最终实现财务价 值创新的跃迁。因此，资源交互式编排是驱动 AI 技术可供性从功能属性实现价值创新结果的重要传导机 制，然而，现有研究对此阐释不足。
三、研究设计
（一）方法选择
本研究目的在于探索“AI 技术可供性如何驱动国有企业财务数智化价值创新”，鉴于研究情境的动态性、研究对象的特殊性以及研究问题的复杂性，采取案例研究方法能够进一步对现象细节进行详细分析，最终挖掘现象背后隐藏的动态规律（苏敬勤，2017；林海芬等，2024）。第一，财务数智化价值创新涉及AI 技术可供性驱动的全过程。AI 技术可供性驱动的过程是如何发展的？案例研究适用于回答“How”的问题，尤其适用于回答新研究领域或现有研究不充分领域（乔亚，2013），而国有企业财务数智化情境的研究不足，正属于研究不充分的领域。第二，国有企业财务数智化建设过程中，企业为什么可以实现价值创新，是如何实现价值创新的？以及如何聚焦AI 技术可供性进行资源交互？这些过程是否具有更大情境的启发意义？单案例研究是管理学科中具有普遍意义的研究方法（尹，2014），纵向单案例设计适用于研究典型性案例。第三，本研究聚焦 AI 技术可供性如何驱动国有企业财务数智化价值创新的过程机制，该过程较为复杂，纵向单案例研究能够匹配这一过程的路径与机制，所以采用纵向单案例研究符合本研究问题。
（二）案例选择
1.案例企业选择原则
本文遵循案例研究方法的理论抽样原则，制定以下样本选取标准。（1）所选择的案例样本应呈现出明显的财务数智化特征，并在转型发展的实践中实现了价值创新。（2）价值创新路径清晰，有明确的价值创新阶段和结果支撑。（3）所选样本企业具有典型性。一是企业开展财务数智化建设面临的挑战大、涉及业务及人员范围广等共性难题突出，二是企业数智化建设示范效应强，通过长期实践形成行业研究样本。（4）样本企业情境与研究问题高度契合，满足对案例企业典型性、启发性等适配要求。基于此，本文以财务智能化建设取得突出成果的中国石油化工股份有限公司（简称“中石化”）作为研究对象。具体原因如表2 所示。
2.案例企业财务数智化价值创新的历程
为了更清晰、系统地揭示中石化财务数智化价值创新的过程，研究人员根据关键事件法对中石化财务数智化建设的过程进行初步划分，同时与访谈对象进行多次讨论，最终将其分为3 个阶段，如图1 所示。
（三）数据收集
在数据收集阶段，本研究遵循案例研究的典型规则—采用实时和回顾性原则收集数据，并采用一手资料和二手资料相结合的方式进行数据收集，其中主要采用半结构访谈和持续3 年多的跟踪观察。正式访谈共开展3 轮，共涉及45 人（15 人/次），时长超1600 分钟。涉及访谈人员包括财务数智化转型过程中涉及核心相关部门的中、高层管理者及基层工作者。随着后期研究推进，还访谈调研了子公司、同行业的合作单位等企业，旨在通过多维度洞察案例企业内外部人员对中石化财务数智化发展的真实认知。此外，二手资料也发挥了辅助作用。具体相关资料收集信息如表3 所示。
（四）数据分析
鉴于结构化数据分析能够最大限度地保障数据与案例实际之间的契合性，最终实现从故事脉络到理论构建的过程（毛基业，2020），本研究采用结构化数据对收集资料进行全面分析展现，即通过对数据资料的反复比对与多层次编码提取，提炼出不同构念之间的逻辑关系，最终涌现出理论。首先，研究人员对案例企业 AI 技术可供性如何驱动企业财务数智化的关键管理活动进行编码。随后，通过在数据文档和资源编排理论、企业管理转型升级研究之间不断地迭代分析，识别、提炼出案例企业在此过程中的管理活动特征和技术表现特征。进一步，本研究站在理论视角去审视一阶概念，并借助大量图标挖掘一阶概念之间的潜在联系，将一阶概念进一步抽象为“异构数据整合可供性”“渐进式验证可供性”和“非核心化剥离可供性”等27 个二阶主题，使原本较为分割的二阶主题逻辑关系更为密切。最后，在不断完善以及研究的过程中，结合现有研究成果逐渐实现数据与理论的匹配，将二阶主题进一步聚合 为“基础可供性”“蓄能式编排”“服务价值创新”等9 个具有更深理论内涵的聚合构念，最终文章得到了 54 个一阶概念，27 个二阶主题，9 个聚合维度（见图 2）。在理论框架构建的过程中，研究人员不断在数据、框架以及现有理论之间进行反复验证，检验数据之间的框架以及构念的可重复性，并分析新理论框架与现有理论之间的差异。由此，明确了国有企业财务数智化价值创新的机制，以及新理论框架的创新性与合理性。
四、案例发现
基于数据分析的结果并结合中石化AI 技术可供性驱动国有企业财务数智化价值创新的管理实践，本文发现聚合构念呈现“技术可供性—资源编排—价值创新”的逻辑关系。中石化AI 技术可供性驱动财务数智化价值创新具体表现为3 个阶段的持续演进。第一阶段表现为数据涌现驱动服务价值创新阶段。在该阶段，中石化为解决财务冗杂的管理困境，通过 OCR技术与大数据等 AI 技术基础可供性赋能财务共享中心建设，推动各类资源的蓄能式编排，进而以数据资源的持续涌现实现服务价值创新。第二阶段表现为数据链接赋能流程价值创新阶段。该阶段中石化聚焦标准不一的流程体系，引入 RPA 技术的功能可供性深化资源链接，推动资源协作式编排，最终以优化业务流程实现流程价值创新。第三阶段表现为场景协同共创生态价值创新阶段。该阶段中石化主动塑造平台企业角色，将数智化建设从局部打造走向价值生态构建，通过 RPA、RPM 与 AI 技术融合，以场景可供性驱动内外部资源共生式编排，加速推动技术群运用以及资源全方位交互，最终实现生态价值创新。
（一）数据涌现驱动服务价值创新阶段
2013 年，中石化作为特大型国有企业，不仅面对机构庞大、层级繁多、分支机构复杂等带来的高额财务管理成本与冗员压力，同时面临传统、分散财务管控模式与国家对国央企“做强做优做大”、提升集团控制力与抗风险能力的战略要求相脱节的深层矛盾。该矛盾的本质在于国有企业在新时期必须解决规模化运行下财务运营效率与国有资产保值增值责任之间的紧张关系。围绕如何利用技术可供性推进财务系统升级以实现服务价值创新的目标，中石化率先将 AI 技术引入财务管理体系，通过将 OCR 技术与大数据等数字技术引入财务数智化的建设中，利用技术基础可供性驱动蓄能式编排，通过数据资源的大范围涌现实现服务价值创新。
（二）数据链接赋能流程价值创新阶段
在初步实现财务系统升级之后，中石化面临更加严峻的挑战，反映了大型国有企业在“两化”（规模化与规范化）运营下财务管控的深层困境。一方面，为满足国家监管对报表真实性、准确性与及时性的要求，集团业务财务报表编制流程日益繁杂，饱受跨地域、多法人实体手工操作效率低下的困扰；另一方面，为确保国有企业规划性而建立的流程刚性、条块化的审批流程，虽大力提升了财务业务规范性，但也导致了内部财务业务流程的响应迟滞，制约了国有企业“创新力”与“竞争力”的提升。为突破管理瓶颈，满足“在规范中提效、在管控中赋能”的核心诉求，实现财务流程再造，中石化将RPA 技术引入财务数智化建设中，紧紧围绕其为推进数据资源链接提供的功能可能性，推进协作式编排打造全新的财务流程，实现流程价值创新。
（三）场景协同共创生态价值创新阶段
尽管在财务流程价值创新阶段利用RPA 技术实现了数据资源在多层次链接，但这仅仅满足于当下财务业务流程的复杂性，在组织结构复杂、层级众多的国企环境中，该种模式无法准确识别RPA 的多应用场景，挖掘财务管理的潜在需求。一方面，RPA 的需求梳理是由业务人员基于经验和理解进行的，随着 RPA 使用达到一定规模后，跨部门、跨层级的潜在自动化机会则会被“部门墙”和组织惯性大量隐匿，需求提出以及场景应用存在瓶颈。另一方面，业财一体化极度依赖于财务、业务人员的协同，在国有企业严格的分工与科层体系下，协调成本高，导致响应速度难以匹配集团战略对财务敏捷性的要求。基于此，在财务生态建设阶段，中石化将 RPA+RPM（流程挖掘技术）+AI 技术融合，构筑AI 技术场景可供性生态，通过在智能财务分析与执行中挖掘管控盲点，驱动资源共生式编排实现生态价值创新。
五、结论与讨论
（一）AI 技术可供性驱动国有企业财务数智化价值创新机理
国有企业财务数智化的纵深发展本质上是依托AI 技术可供性探索适配的资源交互路径，实现财务相关活动深度嵌入价值创新体系的过程，以此驱动智能财务的持续迭代演进。本文通过对中石化的探索性单案例研究，揭示了“可供性—交互性—实现性”的内在耦合机理，推动智能财务从技术潜能（可供层）经由组织行动（交互层）向价值创造（实现层）的递进涌现，凝练出各层次结构升级的驱动力量与层次之间联动的演化关系，如图 3 所示。
（二）AI 技术可供性驱动国有企业财务数智化价值创新的路径
基于对中石化财务数智化建设的探索性案例分析，本文揭示了国有企业通过AI 技术可供性驱动价值创新的核心路径经历了“AI 技术可供性—资源交互式编排—价值创新”的演化逻辑，实现了从数据资源涌现到跨场景协同的阶跃式发展，具体路径如图5 所示。
六、研究贡献与展望
（一）理论贡献
本研究通过探索性单案例深入剖析了AI 技术可供性驱动国有企业财务数智化价值创新的动态机理，理论贡献主要体现在以下3 个方面。
第一，本文深化了对技术可供性动态演化机制的理论阐释，系统揭示了国有企业这一特殊组织情境下AI技术可供性的动态演化规律，明晰了AI 可供性在国有企业数智转型情境中的具体内涵、特征及动态层级演化轨迹，有效填补了转型阶段有关 AI 技术可供性适配机制的理论空缺。以往 AI 技术可供性研究大多聚焦于概念界定和维度划分（张骁等，2024；马鸿佳等，2024）或是量化其直接作用结果（程聪等，2022；马鸿佳等，2024），虽有部分研究提及动态性（奥蒂奥等，2018），但却未能系统揭示在复杂组织转型（尤其是国有企业财务数智化）情境下，技术可供性如何随组织目标演进而持续重构的微观机制。针对现有研究对AI 技术可供性在国企独特体制禀赋中内涵维度、表现特征及阶段适配性解构不足的问题，本文创新性地识别出“基础可供性—功能可供性—场景可供性”的三阶演化逻辑，不仅验证了 AI 技术可供性在主客体交互中的动态特性，更深化了对技术可供性如何随组织转型阶段演进而持续重构的理解。这一发现为破解国有企业的“大企业病”与数字化转型之间的结构性矛盾提供了理论视角，即通过技术可供性的阶段性适配实现渐进式变革。这种动态视角的引入使得技术可供性理论成为从静态的属性描述跃升为解释组织转型过程的有力分析工具，促进相关研究关注更为纵深和交互影响的层面，弥补了转型阶段有关AI 技术可供性适配机制的理论不足，为理解AI 技术动态适配逻辑提供了微观基础，丰富了AI 技术可供性在智能转型情境下的相关研究。
第二，本文进一步剖析了AI 技术可供性通过资源编排行动驱动价值创新的微观传导机制，破解了数字化转型中“同技异效”的理论悖论。以往研究多将AI 技术可供性与组织价值创造等目标直接关联（马鸿佳等，2024；程聪等，2022），忽视了中间转化过程的关键作用机制，无法回答实践中出现的相同的AI 技术可供性产出结果 “影响不大”与“影响很大”的悖论。本文发现，资源编排行动作为核心传导机制，在转型各阶段呈现的“蓄能式—协作式— 共生式”的迭代演进路径本质上就是组织将技术潜能转化为实践价值的能力建构过程（曹裕等， 2023）。在数据涌现阶段，AI 技术基础可供性触发蓄能式资源编排通过资源积累与分层构成数据基座实现服务 价值创新；在数据链接阶段，AI 技术可供性驱动协作式资源编排通过资源桥接与重构实现流程价值创新；在场 景协同阶段，AI 技术场景可供性赋能共生式资源编排通过资源协同与杠杆催生生态价值创新。这一发现不仅 呼应了资源编排理论中“结构化—捆绑—利用”的核心逻辑（西尔蒙等，2011），更详细阐述了AI 技术可供性与资 源交互式编排的动态匹配规律是决定价值创新效果差异的微观基础。这表明资源编排本身在AI 技术与复杂制 度情境双重驱动下所具有的动态适配性与能力涌现性，从而将传统资源编排理论从一般性的资源整合框架，发 展为能够系统性解释“技术—组织/制度—行动”互动演进的价值共创机制，有效丰富了资源编排的理论解释张 力。同时，基于“数字技术即代理视角”，当前部分学者发现技术可供性能够用于解读数字技术应用于不同企业 会出现不同效果的悖论（程聪等，2022；南比桑等，2019），即“同技异效”问题，本文从中石化的视角提出组织能否 基于技术可供性特征实现价值创新，核心在于实施适配的资源编排策略，进一步回应了程聪等（2022）的研究。
第三，本文创新性地构建“触发—传导—跃迁”的动态整合模型，拓展数智化价值创新微观机制研究的理论边界，为国家产业数字化策略构建提供洞见。针对现有价值创新研究偏重宏观表现而忽视过程机制的问题（王艳等，2024），本文提出的三级跃迁框架具有三方面的重要突破：其一，将技术可供性的演化过程与组织价值创新相关联，揭示了“可供层—交互层—实现层”之间的动态互构机制；其二，提出了“技术—行动—价值”的螺旋上升循环，阐明了数字化转型中技术与组织协同演进的微观过程机制；其三，通过国企财务数智化的实践场景，深化了微观机制在复杂组织环境中的适用性。这不仅弥补了现有研究对财务数智化等具体场景下微观机制讨论的不足（程聪等，2022），更为人工智能时代技术赋能组织变革提供了普适性的理论分析框架，为后续数智化建设情境下的研究提供理论指导。此外，本文将技术可供性与中国国有企业转型实践相结合，这是西方理论鲜有关注的独特情境，不仅拓展了该理论的情境边界（董雪艳、王铁男，2020），更为构建立足中国情境、服务中国实践的自主知识体系提供了重要的理论构件，为国有企业深化“人工智能+”行动的相关研究提供洞察视角，呼吁相关学者关注国企转型的微观创新机制。
（二）政策与管理启示
本文对国有企业管理实践、产业价值创新与国家政策制定带来以下三方面启示。
第一，对国有企业而言，本研究表明国企财务数智化并非单一地进行技术升级，其核心在于通过AI 技术能力重构财务价值的创造逻辑，为国企深刻认识 AI 技术可供性是驱动这一重构的根本动力提供了理论依据。国企应将AI 技术可供性评估纳入集团财务战略的核心议程，打破传统财务系统职能战略的固有思维，规避将 AI 视为孤立工具的局限性。高层管理者需要主动抓取关键财务瓶颈，关注 AI 技术可供性与财务困境的适配性，将 AI 基础可供性作为底层技术基座，将功能可供性作为核心操作手段，将场景可供性作为跨场域机制创新的孵化器，系统地推进AI 技术深度嵌入到集团公司财务场景之中，为价值创新构建底层基础。
同时，国企也应意识到推动财务数智化价值创新需要通过交互式资源编排机制，将AI 技术可供性转化为可操作的组织行动，形成“技术—行动—价值”的有效传导。一方面，国有企业要警惕仅依赖技术本身，避免陷 入“技术决定论”误区，导致投入与产出脱节。在技术充分投入与使用的各阶段，匹配相应行动方案，开展专项与日常相结合的技术使用培训与指导。在不同发展阶段因地制宜地组合利用3 类资源编排：以蓄能式编排承接基础可供性，通过能力积累与资源集中为升级蓄势；以协作式编排释放功能可供性，打破部门与层级壁垒，优化跨区域流程与资源共享；以共生式编排激活场景可供性，联结企业外部伙伴共建开放财务生态与协同价值创造。另一方面，国有企业也应摒弃“一刀切”的管理模式，建立动态适配的编排能力。例如，蓄能式编排适合国有企业财务数智化建设初期或者高复杂度的财务场景，其聚焦利用基础可供性优化内部能力提升以及资源集中投入，为财务系统升级蓄能。协作式编排适用于国有企业跨部门、跨地域之间的流程优化以及资源共享，通过功能可供性打破信息孤岛。共生式编排适用于构建财务生态，通过吸引并协同内外部成员伙伴共创、共享价值。国有企业需要深化机制的选择与组合运用，聚焦企业财务管控创新的瓶颈问题，推进通过技术驱动行动，行动转化为价值的路径跃迁。在这一过程中，AI 并非孤立发挥作用，而是深度融入企业战略目标、组织流程与治理机制，形成“以技术可供性为创新基础—以资源编排行动为传导机制—以价值创新为核心目标”的迭代路径。持续将技术潜能沉淀为可衡量的价值成果，从效率改进走向价值重塑，并由此支撑国有资本做强做优做大的高质量发展取向。为保障上述机制稳健落地，企业应完善跨部门协调与数据安全责任机制，并对接国家“数智化人才工程”培育复合型智能财务人才，使交互式编排具备持久的制度与人力支撑。
第二，在社会与产业价值创新层面，本文有助于为社会、产业各方追求价值创新提供参考依据。应意识到以利益相关者价值创新为引领，重塑财务数智化建设的战略价值定位；同时还要转变思维模式，充分认识到财务数智化建设的终极目标不仅在于实现财务系统的效率提升，更在于主动拥抱利益相关者，通过AI 技术可供性实现产业价值共创与社会价值释放。国有企业应充分利用AI 技术可供性的多元性，将异质性、复杂性数据资源作为核心抓手，优化集团内外部利益相关者之间的资源流动与分配，借助财务数智化平台打通供应链上下游财务数据流，实现资源高效配置与资金精准投向，增强产业链供应链韧性，从而引领价值创新从服务层向生态层持续升维。同时，主动开放部分财务平台与实践经验，通过深度战略合作帮助中小企业降低转型门槛；中小企业也要转变思维，发挥主观能动性，结合自身发展实际和未来战略规划充分与国有企业开展战略合作，促进对国有企业主体地位的反哺，实现互利共赢，构建可持续发展的转型生态。通过这一过程，财务数智化不仅能增强国有企业核心竞争力，还能在服务国家战略中发挥积极作用。
第三，在国家政策制定层面，本文呼吁政策制定坚持将AI 技术可供性视为财务数智化价值创新的核心战略支点，充分认识到技术与企业/组织的动态关系性特征，适时调整支持政策。数智化转型为国有企业高质量发展提供了新的时代机遇（戚聿东等，2021），当前国家正加快实施“人工智能+”行动和新质生产力发展战略，要求央企、国企建设世界一流财务管理体系。在此背景下，政策设计宜围绕“可供性”建立分层分类的标准与评估体系（对应基础、功能与场景层级），完善数据治理与智能风控等制度规范，并通过财政性资金、税收优惠与智能化改造专项补贴，引导国有企业开展 AI 财务应用试点示范，形成可复制、可推广经验。同时加强典型财务场景（如预算、资金、合规风控等）的试点与案例推广，注意对不同功能类型的企业实施分类指导，推动形成以可供性为导向的自主可控财务数智化生态，为新型工业化和现代产业体系建设提供坚实底座。
（三）局限性
尽管本文从AI 技术可供性视角探索了其在国有企业财务数智化价值创新中的驱动作用，但仍然存在一些不足。首先，国有企业财务数智化价值创新是一个复杂过程，本文仅从 AI 技术可供性视角入手，未来研究能够进一步扩展其他理论对企业财务数智化价值创新的影响。例如，探讨组织内部因素对财务数智化建设的影响，也可以尝试利用“机会—资源”一体化理论探索国有企业如何发现财务数智化建设的机会，并优化资源利用以实现财务数智化的价值创新。其次，本文采用单案例的研究视角虽然选择的企业有强烈的典型性与启发性，但研究结论的普适性有待检验。未来可以采用多案例研究的方式对比不同类型企业的财务数智化价值创新情况以验证本文结论。最后，由于不同类型的国企市场竞争有差异，未来可以通过对不同功能的企业开展对比分析，以加强理论指导与政策建议的针对性。
排版：吴川
