AI大模型如何重构企业财务管理？

近年来，人工智能技术迭代迅猛，AI大模型强势改写众多行业格局，企业绩效管理（EPM）领域也深受影响。过去，传统机器学习模型因模型复杂度与数据处理规模受限，面对海量、多元且瞬息万变的数据，经常显得力不从心。随着 GPT 、DeepSeek 等大模型相继问世，庞大参数规模与先进架构，为 EPM 变革带来前所未有的契机。

根据2024年底毕马威发布的《毕马威全球财务智能化调研报告》显示，将AI应用在企业财务管理中，已经产生了较好的投资回报率水平和更好的收益。与此同时，企业财务的各细分领域也在逐步向AI技术倾斜。报告显示，近三分之二的公司正在试点或应用AI进行报告出具、财会规划制定。近一半的企业正试点或应用AI进行财务和风险管理。

FONE的AI场景实践

FONE是利用AI重塑EPM的先行者。2025年1月公司发布的全面预算管理7.0中已经全面接入DeepSeek大模型，并可根据客户不同需求实现与阿里千问等主流AI大模型的多核切换，将AI深度融合到企业绩效管理平台，为企业的数字化决策和智能化管理提供助力。

报表自动化生产是FONE EPM智能化应用的一大亮点。传统预算编制流程冗长且低效，如今借助FONE EPM，自动连接各类数据源实时获取数据，包含精准数据统计表格、直观可视化图表，极大提升报表生成效率与质量，释放财务人员时间和精力提供更多的财务数据业务支持和战略决策支持。以某乳品巨头为例，该企业拥有70多个营销单位、100+SKU 的企业，曾因手工调整预算导致年度编制周期长达2-3个月。引入FONE后，通过系统 "拖拽式多维建模" 和实时数据联动，将编制时间压缩至一周，效率提升10倍，预算误差率也大幅优化。

在财务预测与风险预警方面，FONE利用AI实现了企业各系统数据的深度整合与高效协同，综合企业历史财务数据、市场动态、行业宏观经济指标及内部业务运营数据，做到精准预测，实时预警。同时，系统会实时监测财务数据以及预算执行进度，一旦发现成本异常上升、现金流紧张、应收账款账期延长等潜在风险信号，立即触发预警机制，向企业管理层提示风险并提供原因分析与应对建议，保障财务健康。

在合并报表领域，FONE实现了报表的自动化合并、自动化对账、可视化股权关系管理等，大幅提升合并报表的编制效率，满足企业在法定报表和管理报表方面的需求。还能通过内置多个国家会计准则模板和自动汇率转换功能，解决跨国集团的合规难题。某车企应用后，月度合并报表出具时间从15天缩短至3天，审计调整时间减少70%。而在销售激励方面，FONE实现了直连财务、销售、HR、经销商管理等系统，实时、自动获取算奖数据，快速模拟不同政策组合下的奖金预算，帮助企业对比不同政策组合的激励效果，寻找最优解。

企业管理者面临战略决策、业务调整等重要场景时，FONE可以根据分析结果生成多种决策建议，以可视化图表、模型等展示不同决策方案的影响与结果。如企业考虑进入新市场，模型综合分析市场规模、竞争态势、企业自身资源与能力等信息，可视化呈现市场进入策略的成本与收益预期，风险矩阵图评估各方案风险程度，助力管理者快速理解复杂数据与决策逻辑，做出科学准确决策，提升企业决策效率与质量，增强市场竞争力。

FONE AI让智能管理触手可得

随着AI技术持续演进，AI 大模型在训练效率和模型性能上会持续提升。模型泛化能力和迁移学习能力会更强，企业无需大量定制化训练，就能将预训练大模型快速适配到自身EPM业务场景，节省时间和成本。未来可能出现通用EPM大模型，经简单微调即可适应不同行业、规模企业的绩效管理需求，从财务分析到项目管理，全方位提供精准服务。

FONE也在AI上有更多的期望和规划。智能助手是未来FONE AI的一个重要功能，它就像EPM领域的AI大模型，对话式的交互方式，实现功能咨询、代码生成、数据查询和报表生成等功能。它不仅融合FONE多年场景服务的实践经验，为不同行业的用户提供个性化、定制化的专业的功能及落地实践方案咨询，还通过自动代码生成功能降低高级模块使用难度，让智能管理惠及到更多的企业和更广泛的企业员工。

另外，FONE AI助手将更聚焦于数据洞察和决策辅助，在FONE EPM强大的性能和高效系统的支持下，结合FONE AI助手，系统可深度分析数据，生成洞察报告，并自动监控预算执行异常，快速完成归因分析。通过多种预测模型和AI算法，实现精准数据预测，做到依据行业数据和市场趋势生成初版预算及优化建议，为企业决策提供有力数据支持。