发布时间：2025-11-27 浏览次数：193
2025年11月9日，由中国总会计师协会（以下简称中总协）主办，《中国管理会计》杂志、中国财经出版传媒集团、上海国家会计学院协办的2025管理会计论坛在北京成功举办。来自政府部门、大型国有企业、头部民营企业、管理会计业界学界的领导专家，以及会员单位代表和征文作者近400人齐聚一堂，聚焦“复杂环境下企业战略与管理创新”助力经济社会可持续发展。浪潮集团副总裁、浪潮通用软件有限公司董事长魏代森以“人工智能驱动企业数智化创新与升级”为题发表演讲。主要内容如下：
非常荣幸参加管理会计论坛，和大家分享人工智能对于企业数智化转型和管理会计创新的影响。上午楼部长着重提到了人工智能对于管理会计的影响，随着DeepSeek等大模型的出现，今天大家对人工智能的认识进入新的阶段，从原来单纯追求技术突破转向利用AI技术解决实体经济中的实际问题，跨越“技术可行性”鸿沟，进入“经济可行性”的周期。主要体现在五个方面，比如，新的服务体验模式，通过问答可以得到想要的结果，通过智能体的服务可以得到需要的内容；产品形态发生变化，我们经常看到具身智能，AI原生软件；其他方面还包括效率新工具、决策新助手、科研新模式。
国家高度重视人工智能产业发展，“十五五”规划指出，要加快人工智能等数智技术创新，全面实施“人工智能+”行动，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。2025年也相继发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等一系列政策，正在推动人工智能对企业进行重塑，指引企业向“智能原生”的形态演进。所谓智能原生的形态，就是将AI融入企业的战略规划、组织架构、业务流程，底层逻辑基于AI的新的企业形态。
大量的企业在基于人工智能、大模型做创新，在这个过程中，有四个方面需要关注。
一是人工智能不等于大模型，企业需要把判别式AI和生成式AI复合应用。判别式AI可解释性强，但无法处理非结构化数据，生成式AI可解释性差，擅长处理非结构化数据，它们两者可以优势叠加、劣势对冲、双向赋能。财务领域已经应用了大量的RPA，目前发展到大模型能力与iRPA、规则、知识图谱、深度学习结合，才能更好地在财务管理与管理会计创新方面发挥更大作用。
二是数据治理是AI落地的生命线，高质量的数据决定AI应用的上限，我们认为人工智能竞争目前进入到数据战的阶段。企业数据的成熟度尤其重要，现在大部分的企业数据成熟度并不太理想，从我们的实践经验看，感觉企业在数据治理、数据整合、数据质量方面还有大量的工作要做。我们要建立数据治理和智能应用双轮驱动体系，通过数据治理和知识治理，开发人工智能应用，反过来又能倒逼数据质量的提升。除了数据之外，人工智能应用场景的适配性，或者说是企业真正的需求、能真正产生价值的场景尤为必要。
三是对于大模型的应用还需要工具链。我们平时用DeepSeek或者ChatGPT、通义千问，都是开源的，对于个人应用比较容易，但企业应用还是有难度。包括大模型私有化部署面临的安全问题，企业私域数据如何接入大模型的问题，涉及数据治理、知识治理、智能体开发等工作，需要一系列工具链，将企业的数据通过微调形成私域大模型，这更加重要。
四是企业管理在创新，技术厂商同样要进步。企业软件也面临优化重构，智能体时刻已经到来了。用户从使用者变成了参与者，从执行者变成了决策者，都对软件产生新的要求，AI原生智能体架构成为新一代软件基础架构，软件的智能化程度越来越高。
那么企业应该如何落地大模型呢？我们结合服务众多企业的经验，认为应该通过“AI数智底座+AI原生软件+智能体”三层架构来进行。其中，AI数智底座，就是要打造一个大模型底座，可以是开源的基础大模型，也可以是基于基础大模型和企业私有数据训练后的垂域大模型、私域大模型，需要一套工具链体系，比如低代码平台、数据中台，进行数据治理和智能体开发。AI原生软件就是智能ERP、SCM、MOM等各类软件，在此之上，构建覆盖企业经营各个领域的智能体应用，实现数智跃迁。
对浪潮来讲，今年年初发布了“AI First”战略，按照这种三层架构推出海岳大模型、AI原生的海岳软件以及海岳商业AI。其中，海岳大模型面向企业管理和生产领域，提供大模型和相关的工具链的一站式AI解决方案，是国内首个通过模型和算法“双备案”的企业服务垂域大模型，位居中国企业服务垂域大模型市场地位和发展能力双料第一，获评IDC工业大模型、建筑大模型、水务大模型代表厂商。
海岳软件一是将AI原生升级作为产品迭代的核心，二是全面适配国产化环境。海岳软件将AI作为系统设计的底层基因，从数据层、应用层到交互层进行全栈重构，使AI贯穿从感知到分析到决策再到执行与迭代的业务流程全周期，产品正在从嵌入智能走向原生智能，已经全面适配国产处理器、操作系统、数据库、中间件等，在很多央国企落地实践。
同时，今年发布了智能体集群——海岳商业AI，目前覆盖企业管理和生产10余个领域，提供100+开箱即用的智能体。
人工智能同样也在赋能管理会计加速创新，通过AI赋能，改变了人机协同模式，传统的管理会计是事后被动工作模式，与人工智能深度融合后，主动嵌入到业务全过程，转变为企业价值创造的“全时导航仪”，帮助企业建立以价值创造为导向、业财融合为基础、数据处理为核心、人工智能为技术支撑的数智化管理会计体系。主要体现在四个方面：
首先，AI赋能效率提升，推动财务职能和人员结构的变化。财务共享中心的建设推进，让企业财务管理分为战略财务、业务财务、共享财务三大类，把核算、管理会计分开了。随着人工智能的应用，效率的大幅提升，结构分离更加明显。
第二，通过AI优化生产工艺，进一步推动业财融合与业财一体化，在业务端向后延伸，延伸到生产层面、产线层面。同时，类似设备预测性维护这类过去不太容易实现的场景，在人工智能和大模型的影响下，现在已经有成熟的实践，预测性维护带来生产的稳定性和连续性，对于管理会计产生很大的影响。
第三，提升预测和决策能力，基于Chat BI，不需要通过菜单，只需要利用自然语言就能方便地访问企业数据，支持法人和多管理口径分析考核。大模型非常重要的能力之一就是做模拟，可以基于全面预算模型对企业的运行状况、对投资进行预测和模拟，对现金流进行预测。
第四，强化合规和风险管控，过去是风险发生之后再处理，后来可以对风险进行预警，现在有了大模型，能够再往前一步，避免发生的问题。比如在合同管理领域，识别合同的漏洞和陷阱，招投标领域尽早识别供应商风险；在专业方案编制方面，尤其是对工程类的企业，能够利用大模型在方案层面就识别和发现风险。
接下来针对这几个方面，再分享几个典型案例。
第一个是浪潮集团。在给集团做完财务共享之后，我们今年开始着重探讨如何利用AI提升财务数智化水平。将海岳大模型8B、235B分别做不同部署，把相关的知识、数据进行治理，开发了12个智能体。目前填单、审核、预测、问数、质检、报告这些领域都已经有了不错的成效。比如单据自动填写率从21%提高到64%，94%的电子影像实现了自动核验，单据审核问题检出率达到100%。上岗了7类12个数字员工，优化了集团财务人员结构，更多财务人员转向管理类、战略类和业务类的工作。
第二个是山东海化集团，基于海岳大模型化工版训练了盐化工智控融合大模型，为海化打造化工产业大脑。海化车间的生产过程就是把海水经过电解槽分离之后产生各种各样的化工产品，其中消耗最大的就是离子膜和电，大模型能够进行工艺优化，实时预测和判断海水用量以及用电情况，并实时调整，离子膜寿命延长了25%，年增产纯碱8760吨，氯碱能耗降低450万千瓦时。设备运维方面，通过实时预测突发停机，对整个产线进行预测性维护，全厂非计划停机台次降低25%，设备持续生产能力显著提高。这些都是降本增效的过程，都是管理会计要实现的目标，保证企业生产的连续性问题。这个案例中使用的海岳大模型化工版，在国际权威榜单ChemBench测评中位居第一位。
第三个是北京同仁堂基于ChatBI实现实时分析和决策智能。同仁堂部署了海岳大模型30B，把企业结构化数据和非结构化数据分别做了知识治理和数据治理，开发一系列智能体。目前覆盖财务、预算、资金、供应链、成本的1000多个数据指标，70多个数据模型，企业各个级次的人员都可以按自然语言的方式看数、用数，法人和管理口径多维度问答准确率超过95%，帮助同仁堂实现“研、产、供、销、服”全链路的实时分析和决策智能。
第四个是某国际工程央企通过合同智能体，实现合同智能审核与风险全面管控。国际合同审起来比较困难，面临多语言，存在很多风险和漏洞。基于海岳大模型8B、14B和32B做不同应用，接入法律案例库等领域知识及200多个法务审核经验，已经审核了涉及28种语言的14万份合同，实现合同的翻译、审核、比对和风控等环节智能化，尤其是结算、保证金、工期方面的风险识别率达到95%，跨国合同处理效率提升了60%，实现合同的智能审核与风险的全面管控。
第五个是某船舶央企通过采购智能体，赋能招标合规审查，助力业务高效管控。基于海岳大模型32B和多模态8B进行知识治理和数据治理，开发了39个任务链。尤其是在招标方面，梳理92项审查点规则与专家经验，对于投标文件的供应商资质、信用、价格等关键要素进行合规性审查，实现智能辅助评标，文本识别率和问题检出率达到100%，单项目评审时间由3-6小时缩减至15分钟，显著提升了供应商与采购业务风险管控能力。
最后一个是中国铁建大桥局筑牢风险防线的实践。我们规划了13个智能场景，目前最典型的就是“AI桥总工”，一方面是提高效率，一份施工方案大概10万字，人工编写需要至少1周时间，利用大模型之后，方案编制周期缩短至10分钟以内。另一方面是风险识别，通过系统精准的风险辨识与防控措施生成，风险识别率提升至95%以上，试点项目施工安全事故率同比下降42%，直接减少经济损失超1000万元。
我们看到，大模型无论是在效率提升，还是工艺优化、智能分析、风险防控等方面都发挥着巨大的作用，对管理会计产生重要影响。
大模型和智能体正在助力财务数智化加速跃迁，可以分成三个阶段，最初为了提高效率利用大量的RPA，后来有了大模型、智能体，开始出现智能财务助手，下一步将演进到新阶段，基于多智能体协同实现财务的智能原生，财务管理也可以自感知、自决策、自优化。
我们目前正处在AI大变革的时代，浪潮将在中总协的指导下，和学术界、企业界、产业界共同探讨数智技术与财务融合发展的路径，共创行业发展新未来。谢谢大家！