刘 勤 教授
EMPAcc项目《智能财务与数字化转型》课程授课教师
刘 勤 男，安徽人，上海国家会计学院智能财务研究院院长，二级教授、博士生导师。曾任上海国家会计学院党委副书记、副院长。
主要研究 智能财务、财务管理信息系统、财务共享服务。
主要兼职 中国会计学会常务理事，全国会计信息化标准化技术委员会委员，上海市会计学会副会长，中国总会计师协会智能财务专委会主任。曾任中国会计学会会计信息化专委会主任。
主要成果 主持国家级和省部级研究课题10余项。在《会计研究》、IJAIS 等国内外重要期刊发表论文50余篇。在会计信息化、财务数字化转型、财务管理信息系统领域，著有《会计信息化发展趋势研究》《管理会计信息化发展的理论与实务》《XBRL知识体验：理论、方法与实践》等专著20余部。
主要荣誉 享受国务院政府特殊津贴专家，曾被评为财政部跨世纪学术带头人、江西省高校中青年学科带头人。曾荣获国家级优秀教学成果二等奖，上海市、江西省优秀教学成果一等奖，上海市哲学社会科学优秀成果二等奖。
原载《财会月刊》2025年第20期
【摘要】本文基于上海国家会计学院智能财务研究院最佳实践研究成果，结合Gartner对AI项目高失败率的警示，提出聚焦应用场景是破解财务数智化转型落地难的关键。通过构建“技术—场景—价值”应用场景矩阵，提炼基于真实需求、价值可量化、技术适配、数据就绪、人机协同和系统可扩展的场景设计原则以及基于系统工程思想的落地路径，结合交易自动化、决策支持、风险控制、资金管理等典型应用场景的分析，探讨了破解财务数智化转型落地难的可行方案，以期为企业财务数智化转型提供方法论支持。
【关键词】财务数智化；数智化转型；落地实施；应用场景
一、引言
在数字经济时代，财会领域正面临数据海量化、实时性要求高、复合型人才短缺以及安全风险剧增等一系列挑战，同时也迎来了操作少人化、数据驱动决策、技术赋能战略的诸多发展机遇。财会人员角色正从传统的“价值记录者”向企业的“战略合作伙伴”与“价值创造者”转变。财务数智化转型因此应运而生，成为当前财会领域最受关注的变革方向之一。
财务数智化转型是指以数据为核心驱动，运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，对财务管理手段、组织模式、职能边界、工作方式等进行持续深入变革的系统性过程(陈虎和郭奕，2024)。财务数智化转型的核心内涵与目标主要体现在四个方面：在效率上，利用机器人流程自动化(RPA)和智能流程自动化(IPA)等自动化技术处理基础业务，实现实时处理、降本增效和解放人力的目标；在洞察上，通过深度数据分析，融合财务与业务信息，实现揭示成因、预测趋势和提供深层洞察的目标；在风控上，构建智能监控体系，利用智能模型识别异常，实现从事后补救到事前预警的主动式精准风险管控目标；在决策支持上，将数据转化为现金流预测、情景模拟等前瞻性预测，将财务工作嵌入业务前端，为战略规划与优化提供实时、可靠的数据驱动支持，实现直接创造价值的目标。
尽管数智化转型的规律被越来越多的研究所揭示，但在实践中，数智化转型难以落地、成功率不高的状况依然普遍存在。以AI项目落地情况为例，Gartner高级顾问总监李彬曾在接受《21世纪经济报道》记者采访时指出，上一轮试图通过生成式AI提升生产力进而降低成本的企业中，超过75%的企业可能以失败告终，投资回报率(Return on Investment，ROI)很难达到预期，其主要症结并非来自技术，而在于生产力泄漏(Productivity Leakage)、变革管理缺失和ROI计算偏差等方面(孔海丽，2025)。
在上海国家会计学院过去五年组织的智能财务最佳实践评选中，笔者也发现一些机构在财务数智化转型中普遍面临数据质量与安全、技术与应用瓶颈、成本与ROI压力、治理与合规风险、组织变革阻力、商业模式转型艰难和生态协同不足等一系列困境(见表1)，使很多企业在财务数智化转型中不断出现落地难的问题(刘勤和屈伊春，2021；刘勤等，2023)。
针对以上财务数智化转型落地难的问题，一些最佳实践引领者采取的是战略引领和价值驱动、流程再造和业技融合、技术精选与系统迭代、组织升级和文化赋能等一揽子组合解决方法，其中一个非常重要的抓手是聚焦关键应用场景，以点带面破解转型中的痛点和难点问题，快速实现财务数智化转型的价值闭环。
为研究和探索财务数智化转型的内在规律，本文从理论分析入手，以场景概念和场景矩阵、场景落地面临的挑战与应对策略、场景落地的核心要素与实现路径等内容为研究重点，结合上海国家会计学院智能财务研究院五年多来开展的智能财务最佳实践评选活动，对应用场景落地的相关规律进行系统性分析，以期为各类机构解决财务数智化转型落地难的问题提供参考。
二、理论基础与文献综述
1. 财务数智化转型应用场景研究的基础理论。财务数智化转型应用场景研究并非基于某单一理论，而是基于一个融合了管理思想、组织变革与技术应用的体系化理论组合，该组合中包含了财务共享、智能财务、数据驱动决策、技术采纳与创新扩散、任务技术匹配、业务流程再造与优化等诸多理论和模型。
财务共享是财务数智化转型的组织与流程基础，其核心是基于业务流程再造和共享服务理论，对分散在各业务单元的重复性、标准化财务业务(如应收、应付、费用报销、总账核算)进行整合，形成一个独立运营的中心化组织。财务共享是数智化转型的物理载体和突破口，通过流程标准化和数据集中，为后续的智能化与大数据分析奠定坚实的基础。
智能财务是转型的技术赋能与能力进阶，其核心是大智移云物区等新一代数字技术在财务领域的具体应用与实践。智能财务关注如何用机器智能增强甚至替代人类智能的劳动，它应用机器学习、自然语言处理(NLP)、大语言模型(LLM)等进行智能审单、风险预测、深度数据分析等，实现系统感知和认知能力的升级。
数据驱动决策是转型的价值导向与核心目标，其思想源于管理会计和数据分析理论，强调一切决策应基于数据和分析，而非直觉或经验。数据驱动决策是数智化转型的价值出口，它定义了财务职能的新角色——业务伙伴(BP)，即财务部门利用治理后的数据，通过可视化、预测模型、情景模拟等工具，为战略规划、风险管理、运营优化提供实时、前瞻的洞察，驱动业务增长和价值创造。
技术采纳与创新扩散理论主要解决“人如何接受并使用新技术”的问题，为转型中的变革管理提供理论指导。其中，技术采纳模型(TAM)认为用户对新技术的采纳主要由其“感知有用性”和“感知易用性”来决定。在财务转型中，这意味着所选技术必须被财务和业务人员认为能真正解决其痛点且简单易用，否则会遭遇抵触。创新扩散理论则将组织中的个体分为创新者、早期采纳者、早期大众、晚期大众和落后者，认为扩散过程需遵循“S型曲线”。理解S型曲线对于在财务转型中制定分阶段的推广策略、锁定关键人群、把握推广节奏至关重要。
任务技术匹配(TTF)模型是信息系统研究领域的核心理论之一。该模型旨在解释信息技术如何通过对任务的支撑来最终影响个人和组织的绩效，其核心观点是：技术只有在其功能与用户所需完成的任务要求相匹配时，才会被有效使用，并最终提升绩效。TTF模型为研究者和管理者提供了一个重要的分析框架，在引入任何新技术前，必须首先深入剖析任务本身的特性与痛点，再据此选择或设计能与之完美匹配的技术方案，从而避免“为了技术而技术”的资源浪费，确保技术投资能获得真正的回报。
业务流程再造(BPR)与优化(BPI)理论主要解决“如何重新设计工作以最大化技术价值”的问题，是转型的方法论基础。其中，BPR强调对业务流程进行根本性的再思考和彻底的重新设计，以实现巨大的绩效改善。BPR属于激进式的变革，而BPI则侧重于在现有流程基础上进行持续、渐进式的改进，以提升效率和质量。在财务数智化转型中，BPR和BPI理论的价值是提示避免陷入“旧流程自动化”的陷阱，质疑并重构现有流程，消除非增值环节，实现端到端的打通与简化。
2. 财务数智化转型应用场景相关研究文献综述。已有文献对应用场景做了一些有益的研究，但对财务数智化转型的相关研究相对有限。以下主要从应用场景、财务数智化转型面临的核心挑战和成功的关键因素三个方面，对现有文献进行梳理。
“场景”这一概念发源于戏剧表演，在后续的学术研究中，这一概念主要应用于社会学、传播学、城市研究、互联网商业领域等。在不同的语境下，场景有着不同的概念内涵。一般而言，一项技术的应用场景是指该项技术被应用的具体场所或者情境，以及用户、用户目标等。场所、情境、用户、用户目标共同构成了一项技术应用场景的要素，决定了在该场景下应当采用何种技术，以及该场景下技术的发展方向(王永杰等，2021)。
在财务数智化转型应用场景方面，已有研究表明，应用场景正从基础自动化向管理数智化和决策支持智能化方向延伸。其典型场景有：智能核算与报销场景，即利用OCR、NLP和RPA技术实现发票自动识别和查验、凭证生成以及报销流程自动化处理的场景；智能审核与风控场景，即应用规则引擎和AI模型等，对合同签订、付款等关键业务流程进行自动合规性检查与风险预警的场景；财务共享服务的深化与智能化场景，即引入AI预测模型，对价格波动、回款节奏等进行动态模拟，赋能业务前端的场景；数据驱动决策与洞察场景，即借助大数据分析和BI(商业智能)工具，进行实时、多维财务分析，构建预测模型，对未来财务趋势、现金流波动进行精准预测，支持战略决策的场景；业财融合与生态协同场景，即通过系统集成和数据共享技术，打通财务与业务、供应链、外部生态之间的壁垒，实现项目成本精细化管控和供应链金融协同的场景(刘勤和杨寅，2018；刘勤和李俊铭，2022)。
在财务数智化转型，尤其是其场景应用面临的核心挑战方面，相关文献表明，尽管前景广阔，但企业在实践中仍面临诸多挑战。例如：系统集成与数据质量挑战，包括“数据孤岛”现象普遍，财务与业务系统之间协同流程断点多，导致数据整合难度大，影响分析的准确性和决策效率等；技术复杂性、成本与安全风险挑战，包括引入先进系统和数据处理技术的资金投入量大，数据以电子形式存储与传输会面临黑客攻击和数据泄露的风险，AI等新技术的合规性及伦理风险也成为企业关注的新焦点；组织与人才转型的阻力，包括传统财务人员的数智化技能不足，以及对管理理念和企业文化的深刻变革认识不足等；“伪自动化”与价值显现难题，许多企业安装系统后发现报表自动化并不等同于智能分析，深入的数据洞察和预测分析依然需要依赖人工，智能化水平有限，难以体现投资回报，使项目被视为成本中心而非价值创造者等(付建华，2021；李九斤和徐妍妍，2022)。
在财务数智化转型场景设计的关键因素方面，已有文献表明，要克服上述挑战，成功实现转型，除了选择合适的技术，以下因素也至关重要：战略引领与业务驱动，即转型过程必须与企业战略和业务目标紧密结合，优先选择价值易衡量、痛点明确的业务场景，快速展现转型成效，树立信心；流程再造先行，而非技术堆砌，即在应用新技术前，必须首先对现有的低效、冗长的业务流程进行优化和再造，要摒弃“旧流程+新工具”的模式，确保技术与业务深度协同；强调数据治理与系统集成，即需要建立统一的数据标准和口径，从源头上保障数据质量，同时必须打破“数据孤岛”，通过应用程序编程接口(API)或RPA等技术实现财务系统与业务系统、外部平台的无缝对接；人才赋能与文化变革，即开展系统性的数字技能培训，提升财务人员在数据分析、系统运用等方面的能力，打造复合型财务团队，以保证建成的系统能够得到有效的运营；生态协同与持续迭代，即积极与银行、税务、供应链金融等外部系统对接，构建共创共赢的智能财务生态(金源等，2024；程光和程翠柳，2024；刘勤和魏代森，2024)。
总之，财务数智化转型是一项由技术驱动，涵盖流程再造、组织变革和人才转型的系统性工程。其成败不在于单一技术的先进与否，而在于能否实现技术、流程、数据和人的协同演进。同时，在阅读文献时可以发现，现有研究在系统性地将“场景”作为落地核心驱动力方面还存在着不足，因此本文聚焦“场景驱动落地”的研究，具有显著的理论与实践价值。
三、财务数智化转型的应用场景分析
1. 应用场景及其在财务数智化转型中的意义。应用场景是指一个特定的技术、产品、服务或解决方案被实际使用的具体情境、环境和条件，它描述了谁(用户角色)，在什么情况下(时间、地点、环境)，为了解决什么问题或达成什么目标(需求与动机)，而如何使用某个事物(行为与交互)，并最终获得什么价值(结果与体验)。应用场景的核心在于它能够架起技术创新与现实需求之间的桥梁，是推动科技转化为生产力、优化资源配置、解决复杂问题的关键路径，它可以将技术能力与真实需求精准匹配，确保解决方案的落地并创造价值。
对应用场景的研究具有重要的理论与实践意义。理论上，该研究可以丰富与发展财务理论框架。传统财务理论基于静态环境与历史数据，而财务数智化转型应用场景研究可以将技术赋能、数据驱动和实时交互等动态要素引入理论框架，推动财务管理理论从“事后反映”向“事前预测、事中控制”演进，构建适应数字经济时代的新范式；还可以验证与修正技术接受模型等，为研究新技术(如AI、RPA)在复杂组织环境中的采纳规律、影响因素及作用机制提供真实的“试验场”，能够检验如TAM、TTF等理论在专业领域的适用性并促进这些理论的发展。实践上，该研究可以指引企业数字化转型，为企业提供清晰的行动路线图，帮助其避开“技术堆砌”陷阱，从具体的业务痛点(如流程效率、风险控制、决策支持)出发，有的放矢地部署技术，确保投资回报率；可以重塑财务组织与人才范式，明确财务人员需要具备的新型能力(如数据解读、算法管理、业务协同等)，推动财务团队从核算型向战略型、分析型转变，为人才培养和组织架构设计提供明确的方向；同时还可以催化产业生态协同创新，为技术提供商、咨询公司和企业用户提供共同的语言和合作焦点，推动形成以解决实际场景问题为核心的创新生态，加速解决方案的成熟与标准化。
2. 财务数智化转型应用场景的分类。一个具体的财务数智化转型应用场景通常包含核心技术、业务流程、核心功能、价值产出等要素。可以从不同角度对应用场景进行分类。首先，可依据“数智技术—财务流程—场景功能”划分应用场景(见图1)。图1中，横向部分为财务流程，纵向部分为数智技术，中间交叉的部分如核算流程自动化、报告智能分析、发票风险管理、成本数据处理、税务发票验真等，即为应用场景的核心功能(刘勤等，2020)。
其次，可依据“财务流程—场景功能+相关技术”划分应用场景(见图2)。图2中，纵向标题部分是数智技术应用的主要财务流程或领域，下面是该流程或领域下常见的应用场景功能及其采用的主要核心技术(智能财务研究院，2024)。
此外，还可以进一步从“价值目标—业务流程—技术—场景”的角度对应用场景进行更为细致的分类(见表2)。其中，价值目标是转型的出发点和归宿，所有技术应用和流程改造都必须服务于提升效率、增强洞察、强化风控或确保合规这四大目标中的一个或多个。业务流程则是智能化技术落地的基础和载体，财务工作被分解为一个个具体的流程环节，智能化场景正是在这些环节中发生作用，它回答了“智能化用在哪儿”的问题。技术是实现价值目标和改造业务流程的工具与手段，不同的数智技术有其最佳适用场景。场景则是相关技术在某流程中的典型应用事例，表2中列出的是智能财务最佳实践中常见的应用事例。
3. 财务数智化转型应用场景落地面临的挑战与应对策略。在应用场景落地的过程中，可能会面临一系列挑战，包括“数据孤岛”与数据质量、技术选型复杂性与集成难度、业务流程固化与变革阻力、人才技能缺口与转型“阵痛”、投资回报率衡量困难以及安全与隐私风险等。
“数据孤岛”与数据质量挑战主要表现为企业内部各部门的系统独立建设数据标准不一、相互割裂，财务部门为获取一份完整的分析报告，需要从多个系统手动导出、清洗、整合数据，工作量巨大且时效性差。此外，还存在数据不准确、不完整、不一致、不实时等问题。若将低质量数据输入智能模型，只会得到不可信的输出结果，甚至导致错误决策，使得数智化转型过程成为“无米之炊”。“数据孤岛”与数据质量挑战带来的潜在后果是：数智化项目在数据准备阶段就陷入困境，或最终建成的系统因数据问题而无法提供有效洞察，导致系统建设失败。
技术选型复杂性与集成难度挑战主要体现为市场上有众多的RPA厂商、AI平台、云计算服务和大数据解决方案。企业面临自行研发和外包开发的抉择，以及如何避免被单一供应商“绑定”的风险。技术选择过于前沿可能成熟度不够，过于保守又可能很快落后。此外，新的智能系统(如数据中台、大模型平台等)需要与已有的核心系统进行深度集成。遗留的旧系统可能存在接口不开放、架构陈旧问题，导致集成成本高、周期长、稳定性差，造成“打通难”的局面。技术选型复杂性与集成难度挑战带来的潜在后果是：如果选择了不合适的技术，会导致项目推进缓慢或最终被弃用，进而导致系统间集成不畅，形成新的“智能孤岛”，无法实现流畅的端到端。
业务流程固化和变革阻力挑战主要体现为员工(包括部分财务人员)习惯于长期不变的流程，认为“以前都是这么做的”，对变革持怀疑和抵触态度。流程优化往往涉及跨部门协作，可能会重新划分部门的职责边界，从而触动部门利益，导致部门间协作困难。由于数智化转型不是对现有流程的简单自动化，而是对流程的根本性重塑，这会触及人们的工作习惯、部门权力和利益，必然遭遇阻力。业务流程固化和变革阻力挑战带来的潜在后果是：如果处理不当，先进的系统被安装在陈旧的组织流程上，就无法发挥应有的效力，最终沦为昂贵的摆设，使得财务数智化转型流于形式。
人才技能缺口与转型“阵痛”挑战主要表现为传统财务人员精通财务会计，但缺乏数据思维、系统观、算法理解和业务洞察能力。同时，企业也难以招聘和留住既懂财务又懂技术的复合型人才。此外，随着RPA、IPA甚至Agent等工具接管大量交易性工作，部分基层财务岗位受到冲击，员工会产生“被机器替代”的职业焦虑，如果不进行妥善的转岗培训和职业规划，会严重影响士气。人才技能缺口和转型“阵痛”挑战带来的潜在后果是：拥有先进的系统，却没有能够使用和驾驭该系统的人才，导致技术投资回报率极低、团队士气低落、人员流失率高。
投资回报率衡量困难挑战主要表现在隐性收益方面，如“决策效率提升”“风险规避”“客户体验改善”等项目的价值很难直接换算成具体的财务金额。而且，数智化转型成本高昂，其投入不仅包括软件采购的显性成本，还包括系统集成、流程改造、人员培训、数据治理等大量隐性成本和持续运营成本。此外，某个应用场景的价值可能体现在另一个场景中，如数据治理项目本身并不直接产生收益，却是所有智能应用的基础，因此，数智化转型成本难以按场景精准逐个衡量。投资回报率衡量困难挑战的潜在后果是：数智化转型进程可能因“看不到明确收益”而被迫中止。
安全与隐私风险挑战的表现是数据集中化和系统互联互通在带来便利的同时，极大地扩大了安全攻击面，提升了数据泄露和合规风险。比如：在财务数据安全方面，一旦数据中台或云平台被攻破，可能造成灾难性后果，AI模型本身也可能受到“数据投毒”等攻击，导致输出结果被恶意操纵；在隐私合规方面，随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法规的出台，企业在收集、处理、分析数据时面临严格的合规要求，如何在利用数据价值和保护个人隐私之间取得平衡，是一个巨大挑战；在伦理风险方面，AI算法可能隐含偏见，从而引发伦理和法律问题。该挑战带来的潜在后果是一旦发生数据泄露或合规事件，不仅会使企业面临巨额罚款和声誉损失，甚至可能引发业务停滞，导致数智化转型功亏一篑。
面对这些挑战，智能财务最佳实践获奖机构主要采取的应对策略是：进行顶层设计，统一数据标准与平台；选择成熟可集成的技术，遴选优秀的专业合作伙伴；强化变革沟通，设计合理的激励机制，领导层以身作则；制订系统化的人才培养与发展计划；建立科学的场景价值评估体系(包括效率指标、质量指标、业务影响指标)；构建完善的安全合规体系等。
四、应用场景落地的核心要素与实现路径
财务数智化转型本质上是一个以技术为驱动力、以数据为基础、以价值为导向的业务重塑和管理变革的过程，其主要策略是从小处着手，选择高价值场景快速验证，再逐步遵循“点—线—面—体”的演进逻辑，确保整体转型过程稳健且具有价值(刘勤等，2020)。因此，如何选择或设计高价值应用场景，并使其快速落地就成为财务数智化转型落地的关键。
1. 场景选择及其设计原则。场景选择的本质是一种投资决策，即在时间、资金、人才等资源有限的情况下，选择那些能带来最大战略回报且成功率最高的项目。在场景选择时应重点考虑需求真实、价值可量化、技术适配、数据就绪、人机协同、功能可扩展的内容(见表3)，并回答以下问题：该场景是否能够支持企业的战略目标？该场景的价值潜力(ROI)与实施难度如何？该场景是否考虑痛点的紧迫性与业务需求的强度？该场景实施的技术成熟度与数据基础如何？
2. 应用场景设计路径。 应用场景设计的路径是基于系统工程的思想，对场景涉及的全生命周期进行管理，其最核心的步骤有需求分析、方案设计、实施落地和规模推广四个环节。其中：需求分析环节主要遵循需求真实性、ROI可量化以及数据就绪度的设计原则，采用财务流程价值图等工具进行业务痛点分析，从业务根源定义真实需求，以避免应用场景的“伪需求”陷阱；方案设计环节主要遵循技术适配性、人机协同、可扩展性和合规安全性的设计原则，利用场景卡(包含角色、任务、痛点、智能方案、价值指标等信息)等辅助工具，精确设计融合人机智能的新流程，同时避免实施中可能出现的过度工程化倾向；实施落地环节主要遵循变革管理、体验度量、持续迭代的设计原则，深入分析技术的适配性问题，避免采用不合适的数智技术，并做好预算控制工作，如至少预留10% ~ 15%预算用于未来的适应性调整，最终构建可扩展的财务数智系统底座，此外，还需考虑组织变革与能力建设，做好财务人员角色转型、技能提升与培训以及跨部门协同机制的建设；规模推广环节主要遵循可扩展性、ROI可量化、合规安全性等设计原则，采用最小化可行产品MVP验证等方法，扩展场景范围并进行迭代，建立持续的反馈和优化机制，实现应用场景的规模推广。具体如表3所示。
3. 一些典型应用场景举例。表4给出了部分财务数智化转型的典型应用场景，如：①利用RPA、OCR和NLP技术实现的智能审单、自动对账、智能支付的交易自动化应用场景，其核心价值是大大提升工作效率(如提升60% ~ 80%)；②利用时序预测模型、因果AI和蒙特卡洛模拟模型等实现的现金流预测、成本优化、预算智能调整等决策支持场景，其核心价值是提升预测准确率和资金利用率；③利用图计算、异常检测算法和知识图谱工具实现的异常交易监测、合规审计、信用风险评估的风险控制场景，其核心价值是降低合规风险、减少人工审核程序等；④利用机器学习、动态规划引擎、市场数据API等技术实现的智能司库、动态授信、外汇对冲等资金管理场景，其核心价值是降低资金成本、提升资金流动性。
五、结论与展望
在数智技术广泛应用的背景下，尤其在人工智能大模型等颠覆性技术爆发期，场景已成为比技术本身更稀缺的战略资源。聚焦应用场景的本质是以问题驱动创新，避免技术空转、让转型过程真正创造价值，这同时也是财务数智化转型落地的难点所在。
聚焦应用场景需从以下方面着手：首先，应通过选择价值易衡量、痛点明确的特定业务场景作为突破口，快速展现可量化的成果，有效证明转型价值，赢得持续支持。其次，强制要求技术与业务深度融合，避免“技术堆砌”，并通过小范围试点的成功，减小组织变革阻力，积累经验与增强信心。最后，每个成功的应用场景都应形成一个完整的数据价值闭环，为后续全面推广提供可复制的范式，并实现由点到面的系统性转型。这是一种以“小胜”谋“大势”解决财务数智化转型落地难的务实路径。
本文系统梳理了财务数智化转型核心应用场景图谱及其价值，提炼了场景落地的核心要素，如流程再造、技术适配、数据基础、组织变革、敏捷迭代等，分析了财务数智化转型中面临的挑战并提出了应对策略。本文的主要贡献是为财务数智化转型实践提供了“场景驱动落地”的系统性框架和实用指南，但因为篇幅限制以及笔者认知的局限性，研究中可能存在很多不足。面向未来，新技术的不断涌现将对财务数智化转型产生持续性影响，财务职能边界会进一步拓展，财务价值创造模式将不断深化，更自动化、智能化的财务应用场景将不断涌现。然而，在我们不断憧憬美好未来的同时，还需持续关注应用场景中的伦理与安全问题，因为走得稳比走得快更好。
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