人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑全球产业格局，会计工作作为经济活动的核心枢纽，正处于智能化转型的关键转折点，其组织模式、职能边界、人才培养等正在重新被定义。

一场关于“AI与会计行业高质量发展”的讨论日前在上海国家会计学院举行，来自多领域的专家围绕AI技术在会计工作全流程的深度融合、安全合规框架下的创新动能释放等核心命题，展开兼具理论深度与实践价值的思想碰撞。

农业行业：

数据治理先行 重塑农业价值链

上海现代农业投资发展集团财务部部长陈妍以农业行业为切入点，揭示AI技术在传统产业中的价值释放路径。

她表示，无人农场通过卫星遥感与智能农机的结合，实现生产端的精准化、无人化作业。“在生产端，土壤监测与精准作业环节，我们可以将成本核算至单株作物，这在传统农业中几乎是不可能完成的任务。”陈妍强调，AI在智能育种方面的应用效果更为显著：通过加速基因编辑，品种培育周期从数十年压缩至数年，为种源自主化提供强大技术支撑。

在财务领域，农业行业长期面临生物资产透明度低的风控难题。陈妍表示，依托产业数字化成果，通过前端生产数据标准化，这一问题得到有效破解。同时，AI在流通环节的市场供需预测、仓储物流路线优化等方面的应用，显著降低损耗与能耗。她特别强调数据治理的基础性作用：“农业行业数据分散、标准化程度低，必须先夯实数据治理基础，才能让AI技术真正落地生根。”在她看来，财务职能需从粗放核算转向精准价值管理，通过AI助力农业价值链重塑，应对行业面临的成本管控、风险预警等挑战。

审计与教育：

大模型驱动底层逻辑变革

南京审计大学二级教授陈耿将目光聚焦于大模型技术带来的行业底层逻辑变革。他认为，大模型的出现标志着人工智能进入新拐点，传统会计的规则刚性与大模型的业务弹性碰撞，为业财融合带来了全新的机遇与挑战。“当前，多数财务共享中心停留在流程自动化1.0阶段，必须融入AI逻辑，向智能决策阶段升级。”陈耿举例说明，“如通过大模型可解析合同文本中的风险条款、辅助预算动态调整等复杂场景，展现出传统会计流程难以企及的业务弹性。”

在会计人才培养层面，陈耿提出“从跨学科知识叠加到多逻辑融合”的转型理念。他强调，学生不仅要掌握会计规则和IT技术，更需理解AI底层原理。在技术应用策略上，他建议，优先在非结构化数据密集领域部署大模型，同时警惕简单场景的技术滥用。“我们不能为了追技术热点而忽视财务合规的本质，要确保财务职能在变革中坚守准确性与可靠性底线。AI的灵活性逻辑应与会计的刚性规则形成互补，而非替代。”他说。

金融领域：

辩证施策 构建AI应用四场景

汇付天下有限公司执行董事兼CFO金源以金融行业视角，提出对待AI大模型的辩证态度：“我们既要热情拥抱这一不可逆趋势，又要谨慎验证其实际价值。”

在应用实践中，他构建四大适配场景：其一，构建权威知识库，将税法、会计准则等专业资料导入系统，通过约束大模型输出范围提升回答准确率；其二，开发智能问数工具，实现财务数据的自然语言查询与分析，大幅减少人工统计成本；其三，升级财务数字员工，融合传统RPA执行能力与大模型交互能力，打造能对话、会分析的拟人化助手；其四，通过智能体技术赋能业财融合，自动生成数据可视化报告并调用归因模型，辅助挖掘业务数据背后的价值逻辑。

金源强调，财务人员向复合型人才转型是必然趋势：“除了专业知识，AI基础原理、数据治理等技能已成为必修课。”对于企业落地AI，他提出三阶策略：先学习认知技术本质，再评估自身数据基础与场景适配性，最后从简单场景试点推广。“避免盲目投入，确保技术应用与投入产出比相匹配，这是行业在AI浪潮中保持稳健的关键。”他说。

医疗行业：

业财渗透 构建智能管控体系

上海交通大学附属瑞金医院财务处处长李雪辉以医疗行业为例，展示了AI技术从业务端向财务端的渗透路径。基于医院政策库与操作手册开发的财务管理Agent，为临床科室提供预算编制流程指引、财务系统报错排查等支持，显著减少了基础工作的人力投入。他表示，医院财务转型需借力整体数字化建设，打通业财数据壁垒，实现预算管理从年度编制、月度跟踪到按天监控、动态调整的升级。

在财务职能升级方向上，李雪辉建议财务人员主动掌握AI工具应用能力，在成本管控、风险预警等领域探索“技术赋能业务”路径：“财务不能再局限于后端核算，而要走向前端，成为战略支持的核心力量。”同时，他特别强调医疗行业AI应用的特殊性：“安全性与伦理性必须摆在首位，例如在智能决策中保留人工干预节点，确保技术应用符合医疗行业特殊合规要求。”

酒店旅游行业：

务实落地 平衡技术与业务

绿地酒店旅游集团信息技术部总经理吴龙从技术落地视角，分析企业AI转型的现实压力与路径选择。他提出，当前发展AI需“先学习再创新，聚焦生产力转化”的理念，建议借鉴OpenAI技术逻辑，重点投向成本管控、效率提升等务实场景。在酒店旅游行业，AI可应用于每日数百万份C端合同的合规性筛查、客房价格动态优化、供应链食材采购趋势预测等领域，显著提升管控实时性。

面对管理层常有的“短期见效”预期与高算力设备、场景开发长期投入的矛盾，吴龙建议采取渐进式策略：“先从数据爬取、文本校对、简单报表生成等基础场景入手，通过低代码平台或SaaS工具快速验证效率提升效果，再逐步向复杂决策场景延伸。”他强调，AI技术迭代速度极快，企业需建立敏捷响应机制，定期跟踪开源模型更新动态，评估其在财务场景的适配性，同时注重培养内部团队的技术解读能力，避免陷入技术黑箱依赖。他说：“AI在财务领域的价值实现，需以技术可行性、业务需求紧迫性、投入产出合理性三者平衡为基础持续迭代。”