A
AI 主导
全自动 / 准全自动
规则明确、高频重复，输入输出结构化。
- 对账
- 凭证生成
- 发票审核
- 报表生成
人做什么复核异常。
中兴新云观点 · AI 时代的财务工作
AI 时代，
重新定义财务工作
这是中兴新云对 AI 时代财务工作的基本判断：先看规则、流程、数据和责任四个条件，再决定一项工作由 AI 主导、人机协同，还是保留给人。
B
人机协同
Co-pilot
有方法可循，但仍需结合情境判断。
- 差异分析
- 经营报告
- 成本巡检
- 现金流预测
人做什么AI 输出底稿和建议，不是终稿，由人定稿。
C
保留给人
严格限定 AI 边界
职业判断密集，责任要求高，数据敏感。
- 审计签字
- 会计估计
- 投融资决策
- 披露定稿
人做什么作判断、担责任。AI 只检索和准备材料，不做结论。
中兴新云怎样判断
一项财务工作是否适合 AI？
中兴新云用四条依据判断：规则能否编码，流程是否标准，数据是否可得，容错与责任边界是否清晰。越接近取数、核对与生成，越适合 AI；越涉及判断与责任，越要保留给人。
- 01
规则可编码
判断依据能否写成明确的规则或可检查的步骤。
- 02
流程标准化
同一类工作是否有相对稳定的流程和输入输出。
- 03
数据可得
所需的资料和数据能否取得，能否被授权使用。
- 04
责任边界清晰
出错时影响多大、谁来确认、如何复核，都要事先说清。
01财务的三种工作
同样叫财务工作，
人机关系并不相同
中兴新云把财务人员每天的行为分成三类。它们对应的技术能力不同，AI 进入的方式也不同。
02三层人机分工
执行、管理、决策，
AI 的介入深度逐层变化
同样是财务工作，所处层次不同，人机分工也不同。这是中兴新云给企业梳理 AI 场景时使用的分层方式。
执行层
AI + 人 AI 主导，人被调用
核算作业：对账、凭证编制、报表生成。税务作业：发票审单、申报数据归集。资金与内控：来款识别、报销合规、内控自检。
管理层
人 + AI 人主导，AI 辅助
分析与报告：经营报告、差异分析。预算与预测：滚动预测、现金流预测。监控与问答：风险预警、会计口径与合规问答。
决策层
AI 仅做支持 判断与责任在人
AI 辅助尽调数据归集、估值模型校验、现金流情景模拟。投融资决策、重大会计估计、披露定稿的最终判断、签署与责任由人承担。
色块示意 AI（蓝）与人（琥珀）的分工侧重，不是定量比例。
03正在发生的三个变化
从“自行车”到“汽车”：
工作不再由人一步步推着走
工作流程：从点状提效，到端到端协同
AI 辅助完成单项任务，流程基本不变，整体提效仍然受人制约。中兴新云认为，更大的变化在于把财务工作拆到任务级，由 AI 编排并衔接端到端任务，减少重复作业与岗位交接。既有系统继续承担权限、规则、流程与记录。
组织角色：从按流程分工，到按角色分层
过去按流程切分部门，信息跨岗位反复传递。未来的财务组织更可能分成三类角色：提问题、定方向、定规则的思考者；把业务知识转为规则与工具的规则构建者；被 AI 调用、完成确认与复核的执行者。角色变化需要伴随新的能力培养和责任安排。
工作模式：从人驱动，到 AI 驱动、人确认
AI 提醒工作事项并催办，系统可由 AI 触发执行，Skill 承接模糊判断。财务人员的重心从发起、跟催与信息传递，转向决策、确认与关键把关；把可复用的方法沉淀下来，让下一次执行更有依据。
04系统的演进
记录过去，理解当下，
推演下一步
中兴新云看到的系统演进：第一代系统记录历史，第二代系统分析现状，下一代系统要把孪生、推演和决策接进来。
进一步了解
哪些财务工作适合先引入 AI？
中兴新云建议先评估规则、流程、数据和责任四个条件。输入可获得、结果可核验、例外可处理的具体任务，更适合作为切入点。
AI 主导执行意味着不需要人确认吗？
不意味着。关键动作、例外处理与责任判断需要清楚的确认机制，尤其是资金、审批和对外提交。
已有系统还需要保留吗？
已有系统的规则执行、权限控制、业务记录仍然重要。AI 增强的是资料理解、意图识别和跨步骤协同。