引言

随着数字经济的蓬勃发展和新一代信息技术的迭代升级，人工智能（AI）特别是大模型技术的突破性进展，正在深刻重塑千行百业的商业模式与管理范式[1]。财务管理作为企业管理的核心枢纽，其数字化转型已成为企业提升核心竞争力的必由之路[2]。财务共享服务中心（FSSC）作为财务转型的关键载体，经历了从基础核算集中、流程标准化向数据驱动和价值创造的演进。然而，在AI技术加速渗透的当下，传统财务共享模式在数据底座、人才结构、战略认知等方面面临着诸多挑战。如何将AI技术与财务共享深度融合，打破信息孤岛，实现从“自动化”向“智能化”的跨越，成为学术界和实务界共同关注的重要课题。基于此，本文旨在探讨AI背景下财务共享的变革路径，剖析现状与风险，并为企业的实践破局提供策略建议。

一、财务共享以及财务领域变革的重要性

企业对财务领域的重视是全方位的，是全周期的。财务是企业职能中唯一贯穿 人、财、物、供、产、销 的核心职能部门，而财务共享是打通局部和整体的桥梁，是组织变革的核心驱动点。

二、AI背景的发展

当前，人工智能（AI）迅猛发展，已然成为科技革命和产业变革的核心驱动力，持续重塑生活、变革生产方式，并不断催生新业态、新模式。加快大模型在终端侧变现已成为行业共识，AI终端将成为驱动人工智能及大模型发展的关键要素，其对整个行业发展趋势的影响力与日俱增。

三、财务共享和AI的结合

AI技术及应用的迅猛发展给财务共享服务带来了数智驱动力，尤其是在知识管理深度应用方面，为财务共享运营管理带来了勃勃生机。AI技术及应用的引入使得知识管理已经从传统的被动存储和检索，转变为主动学习和智能服务。因此，AI技术在财务共享服务知识管理中扮演着越来越重要的角色，成为推动财务共享知识管理进步的关键力量。

四、现状和存在的风险

企业决策层的不重视

高层战略方向没有聚焦到新技术和财务方向，始终认为财务是基础支持性职能，财务共享是能用就用的财务系统。不愿意更不希望投入更多的成本做对主营业务之外的关注。而某些财务数字化行业巨头，仍然挤牙膏似的在旧平台上进行优化，最多结合生成式AI做一些辅助型研发，没有深入数据和业务底座做革命性技术研发。

技术和业务等复合型人才的匮乏

财务领域一直以来是积累型很强的行当，财会人员固以稳定和持续进步闻名。而新技术，具有代表性的大数据、IT、AI 则是新兴的风口行业,一般以年轻人居多。行业内缺乏既懂业务又懂技术的π型人才。

历史遗留和数据底座条件不适合

当前环境下从ERP系统的厂商，到财务软件的厂商，还有市面上各种自定义或者个性化的费用/财会相关的系统。各自为战，百花齐放。底层数据标准参差不齐，导致转型和应用AI不得已要从头再来。

成本效应分析结果差

企业是追求利润的。非财会数字化为主营的企业对高额的研发投入嗤之以鼻。而以财会数字化为主营的企业对短期不见成效的底层技术型研发保持谨慎态度。

五、优势和未来的展望

国家层面的政策支持

2025开年以来,多省份两会陆续召开,截至1月16日,共13个省份出台“AI+”政策,推动人工智能发展,为高质量发展按下“加速键”。

今年的四川省政府工作报告提到,大力推进人工智能“一号创新工程”。上海市政府工作报告中,更是明确加快推进人工智能产业创新高地建设。广东省政府工作报告提出,实施“人工智能+”行动,加快智算中心和数据基础设施建设。浙江省政府工作报告提出,布局建设未来产业,深化“人工智能+”行动。

巨头/大型企业的“觉醒”

华为进军ERP的消息，早就让财务智能化行业的格局发现了不小的变化，华为最早外购和内购，到现在入场自研ERP并推出Meta ERP ,也代表财会数字化行业的格局从低端到高端、从低水平到高技术的变革。

传统的ERP乃至财会市场份额的巨头纷纷入局，最具代表性的是用友。 2023年7月27日，用友发布了业界首个企业服务大模型YonGPT，它是在底层适配业界主流的通用语言大模型和开源大模型基础上，结合用友服务多领域、多行业企业可复用的经验积累和领先实践进行学习得到的综合型企业服务大模型。

其他行业对AI的应用范围和接受程度

主流人工智能技术公认的可以分为决策型AI和生成式AI。

决策型AI主要应用于自动驾驶、人脸识别、智能推荐、风控系统、机器人等。总所周知，从比亚迪全民智能驾驶，到小鹏宣布今年下半年进军L3（完全自动驾驶）决策性AI的应用以及触及民用的广泛场景。

生成式AI主要用于内容创作、人机交互、产品设计。去年乃至现在仍然很火的AIGC，便是最好的代表。于此相对于的WPS自研AI、office 接入DeepSeek API ,微信接入 都是普通人生活能够切实感受到的变化。

六、实践经验和破局研究

（一）中小型企业应该时刻保持关注，谨慎入场

中小型企业，主营收入仍未稳定，市场竞争仍处于完全竞争，经营风险较大，企业发展内忧外患，市场竞争激烈，此时企业掌舵人更应该坚持核心竞争力为优先战略，对于新兴行业保持谨慎，并持续时刻保持关注。既要用敏锐的商业嗅觉察觉到风险，也要有远见的看到AI的优势，在循序渐进的过程中应用AI。在还不太稳定的，或者应用型还不太强情况下，财务共享/财务领域，可以选择加入头部有稳定输出，并提供时尚更新的财务共享系统供应商，在研发支出和企业组织变革当应该以扁平化/灵活性/高效率的方式在完全竞争的市场，占据主导地位，当市场风向发生变化时，当主营收入占据市场头部时，借助财务共享+AI的科技风，迅速占领市场份额，成为行业翘楚。

（二）大中型型企业应该开始着手入场

大中型企业，主营业务趋于稳定，市场竞争处于垄断竞争，经营风险较小，企业发展以稳固主营，开拓新市场/新方向，提供新的增长点，以1+N的方向制定策略，其中必然少不了组织变革和企业变革，而财务共享则是首要条件，财务领域为驱动是为企业保驾护航的必要条件。而AI + 财务共享为驱动力进行组织变革，可以很有效的看到企业全周期的经营状况和端到端的数据流程，可以为企业的战略提供有效的数据支撑，可以及时的通过数据验证战略的实际效应，在市场回馈这一环节，可以有更多的反应时间，为修复战略漏洞和补全战略缺陷留有空间。这一类的企业拥有的资源和行内领先的资本积累，足以推动企业创新和走在行业的领头，因为这一类企业大家都在尝试，都在有限的试错成本中寻找例外的增长点，必然会推动新技术AI的应用，在各行各业中，财务共享作为核心纽带，AI+ 应用的洼地，必然会被有眼光的战略家锚定，谁先入场，谁先抢占先机，谁就掌握了下一轮风口的优先话语权。

（三）行业巨头应该扛起AI+变革的大旗

行业巨头，是指寡头垄断/垄断企业，或者国资成分，及其资本体量及其壮大，无需考虑或者短时间内无需考虑经营和营收的企业。这一类企业往往有充足的精力和预算提升自己的组织运营效率，有很大的能力改善内部组织变革的困境，无论是制造业还是传统行业，数字化进程已然过半，财务共享进度大多已经完成了组织转型，财务的整体底座不够完善但是也已经够用，有足够的空间去优化。趁着这一次AI+的浪潮，事实上可以基于已有的数据底座，从细微处着手，用辅助的角色入手。定点解决用户痛点，在财务共享的平台上，继续优化升级，更加智能，更加有效率，数据的准确率，用户的体验感更强，赋能企业全链路的管理效应也应该更加直观和有效。实际上这一类企业，我们更加推荐使用插件的方法，小范围基于财务共享的平台进行AI+的整合，利用AI+的优势 赋能财务共享平台，这样可以既不动核心根本业务流程的情况下，让用户体验、数据完整度、流程更加顺畅，管理战略依托的数据更加准确，对市场的反应更加迅捷。

ERP巨头和财务共享领域的TOP公司更应该聚焦底层，钻研平台

总所周知，现在中国市场的财会领域的竞争相当激烈，前有本土企业用友和金蝶，素有北用友，南金蝶之称，国际品牌有SAP 和Oracle 等知名品牌。还有一些细分行业的财会软件公司，比如神州数码的IT分销网络，浪潮软件在烟草和军工的细分行业具有不可撼动的地位，还有华为的meta ERP 也在虎视眈眈，在国际知名品牌还有一些较小规模的，比如 微软、Infor、Exact、Epicor、QAD、Sage 等也在蓄势待发。

既然竞争如此激烈，掌握核心竞争力，运用最新的AI技术促使所在的财务共享平台，以及ERP底层重塑业务就显得格外重要，从会计学的角度来说，对于统一规模的企业，统一标准的企业，运用的会计法和计量规则是一样的，既然规则是一样的，为啥不能统一底层数据规则，统一底层数据底座，作为元数据录入，制定元数据标准。理论上是可行的，之前在软件行业快速发展的浪潮中，各自为战，都想尽快抢占市场份额，甚至为了抢占某以细分行业的市场，各自为敌，所以情有可原，造成现在底层标准五花八门，“百花齐放”，而现在AI的浪潮一来，大数据时代早就一只脚已经脚踏实地的迈进了企业财务域，市场早就接近饱和，市场的需求从早期的能用的财务共享软件到现在的高质量、高水平、高智能的财务共享平台，这都是体现了一个市场需求的变化，而我们的行业巨头更应该适应市场，适应新技术，在自己熟悉且擅长的领域，不能躺在过去的功劳簿上，积极学习最新趋势技术，专研技术底座，打通数据平台不一致之间的壁垒，只要数据标准一旦建立，大数据技术，AI技术的标准化底层框架搭建完成，万物互联，同一类型企业标准共享，AI就可以利用统一标准的数据进行巨量甚至超巨量的模型训练，其前景将不可估量。其改变的不仅仅现行的会计人员的工作方式，企业的经营管理方式，普通员工的报销方式，更有可能对会计法等进行一定的冲击，未来不可限量。

落地实施

我们期望的是用户可以借助财务共享这个平台打通局部和整体的财务链条，能打破信息孤岛，让各部门之间，财务子公司和总公司之间运行更加具有高效，能让各类业务系统同时对接，在月结、年结、以及日常报销之中能高效和顺利，在管理层需要借助实时财务数据时，能够及时出局当期财务数据，并且保证数据的真实型，应对复杂多变的市场环境，制定出相对正确的战略。以销售业务为例，财务人员可以依据实时的销售数据确认收入、核算成本、分析利润，并适时向销售部门制定定价策略、促销活动的成本-收益分析及其他财务建议，有助于销售部门对业务决策的优化以及销售业绩与利润水平的提高。项目投资决策时，财务部门和业务部门都参与到项目前期可行性研究工作中来，财务人员利用专业财务分析方法进行投资回报率和净现值分析、内部收益率及其他指标的计算与评价，并在此基础上结合业务部门对于市场前景、技术可行性等方面的分析与判断，从而为管理层制定项目投资决策提供一个全面而客观的决策支持，保证项目投资决策科学合理。另外，还可以通过构建业财融合绩效评价体系来实现财务指标和业务指标的有机融合，联合对业务部门绩效表现进行测评，调动业务部门追求业务目标的积极性，注重财务效益及成本控制，推动企业整体价值提升[7]。这是我们数字化时期期望的。

而我们必须要明确AI时代下的期望，我们变得更多，我们期望决策型AI能帮我们识别判别报账单的真实有效，识别原始凭证并核算基本科目，记录报表，实时更新数据。生成式AI能让我们交互更加友好，未来的某一天我们聊着天，聊着聊着，就把报销单给提交了，我们不需要专门的系统和平台，一切数据共享，只需要像对着自己仆人发出请执行的指令，一切在很温和交互中悄无声息的完成。

正因为我们有所期许，所以我们要落地实施，即在当前环境下，为AI的变革做好一切准备。一、我们应该加强AI人才培养，人才的培养是AI在财务共享平台变革的关键，特别随着当前AI大潮流的发展，AI的人才自然也是最重中之中，对于此，高校和职业教育大学更应该对新大学生进行人才方案的培养，把AI相关课题加入到财务专业体系之中，通过高校和企业的联合培养，一起培养出跨学科的复合型人才；二、我们应该在实际工作的财务共享平台，作出一些改变，比如加强现有的数据治理，在现实过程中，财务共享平台对接的系统过于多数，一个财务共享作为纽带，产生的数据和对接的数据，及其壮观，对于数据标准不一致，数据质量参差不齐，数据安全难以得到保证的问题，我们需要在共享平台之外，建立完善的数据治理体系，明确数据标准和规范，统一规定财务数据格式、编码和定义，还需要在已经入库和传导过来的数据进行数据清理，对核心数据和隐私数据进行权限和授权控制，确保数据的落地是安全、可靠、可用的。三、加强业务端对财务端的深度融合，所有的数据的源头基本来源于业务段，我们要想从端到端的深度融合，必须把业财融合做到极致，数据流向的判定，数据入口的过滤，数据产生的判别，及时更新最新的业务形态，业务和财务始终是一个整体，是一个密不可分的团体。

七、总结与结论

在全球因为AI技术的革新而欢呼的时候，我坚信AI的风终究会吹向财务共享。即使我们遇到财务领域 业态历史性问题、人才短缺、技术底座平台不统一、头部企业的固步自封、唯利润/报表论的问题阻塞了AI在财务共享下的变革。但，随着各行各业的AI应用，以及华为入场研发底层ERP的介入，顺带出一批财务领域的AI新秀企业。在这场变革中，终究会强者分割天下，弱者黯然离场。

而我们中小企业，既要关注最新的行业行情，亦不能“一腔热血”抛弃主营转型组织变革。而头部财务领域的数字化企业，既应该扛起AI在财务领域变革的大旗，也要赋能中小型企业，这既是使命，也是这一代企业家的格局。

参考文献：

1. [1] 国务院.“十四五”数字经济发展规划[Z].国发〔2021〕29号,2021-12-12.
2. [2] 财政部.会计信息化发展规划（2021—2025年）[Z].财会〔2021〕36号,2021-12-30.
3. [3] 陈虎,陈东升.财务共享服务案例集[M].北京:中国财政经济出版社,2014.
4. [4] 程贵锋.2025年AI终端发展呈现八大趋势[J].通信世界,2025(01):28-29.
5. [5] 唐勇.开启财务共享服务知识管理的AI革命[J].新理财,2024(11):70-73.
6. [6] 杜峰.13省份出台“AI+”政策加速提升城市发展含“智”量[N].通信信息报,2025-02-05(004).
7. [7] 田士朋.财务管理数字化转型研究[J].首席财务官,2023,19(14):156-159.