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AI赋能建筑企业财务管理的路径策略探究

2025-06-15 89 上传者：管理员

摘要：随着以DeepSeek为代表的新一代AI大模型技术快速发展，建筑施工企业财务管理正迎来智能化转型的关键机遇。文章聚焦AI技术在建筑施工企业财务管理中的具体应用场景，探讨其赋能路径及实施策略。实践表明，AI技术可通过自动化处理、智能分析与预测模型，推动财务人员从基础核算向战略管理转型，助力企业实现降本增效与风险防控。

关键词：
AI
建筑企业
流程自动化
财务管理
风险预警
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一、AI技术赋能财务管理的核心场景

(一)流程自动化:释放人力,提升效率

1.智能单据处理:AI结合OCR与RPA(机器人流程自动化),可自动采集发票､合同等非结构化数据,并生成标准化凭证,减少人工录入错误｡建筑施工企业的发票､合同､工程量清单等单据多为纸质或电子版,非结构化数据(如扫描件､图片､PDF等),传统人工录入耗时且易出错｡通过深度学习算法,OCR可精准识别不同格式单据中的关键信息(如发票代码､金额､供应商名称､合同条款等),并转化为结构化数据｡其后,RPA机器人基于预设规则自动执行数据校验与补全,将OCR提取的数据与企业数据库(如供应商名录､合同台账)进行比对,自动修正错误信息(如供应商名称缩写与全称匹配),并补充缺失字段(如合同关联的项目编号),并将结构化数据按企业财务标准模板生成会计凭证,自动推送至ERP系统完成凭证生成与入账,全程无需人工干预,当出现异常,如OCR识别结果置信度低于阈值(如金额模糊),RPA触发人工复核流程,通过企业微信或企业内部软件(例如中铁E通等)通知财务人员介入处理｡通过AI赋能后,将大大提升单据处理效率,降低录入错误率,且利于追溯与审计支持｡

2.自动化审批与对账:基于规则引擎与历史数据训练,AI可自动完成费用报销审批､供应商对账等流程,缩短流程周期｡建筑施工企业的费用报销审批与供应商对账涉及大量重复性规则判断与数据匹配工作,传统人工处理效率低､周期长且易出错｡AI技术通过规则引擎与历史数据训练模型的结合,将企业财务制度转化为可执行逻辑(包含合规性校验､权限控制､流程触发等),同时基于历史审批数据,AI分析高频驳回原因(如“发票抬头错误”占比30%),自动优化规则提示,减少重复性错误,再通过数据整合､智能匹配､自动调整等功能实现多源异构信息的统一治理､精准识别差异项,完成供应商数据自动归集､合同匹配,全流程自动化,效率与准确性显著提升｡未来,随着知识图谱技术的引入,AI可进一步关联项目管理､供应链等全域数据,实现“单点合规”向“全局风控”的升级,推动建筑施工企业财务管理从“成本中心”向“价值中心”转型｡

(二)风险预警:动态监控,提前干预

1.合同风险识别:通过NLP技术分析合同文本,自动标记付款条款违约风险､税务合规问题等｡通过自然语言处理(NLP)技术,可对合同文本进行结构化解析､语义理解与风险量化,实现自动化风险识别与预警｡NLP技术通过深度学习与规则引擎的结合,将合同审查从“人工经验驱动”转向“数据智能驱动”｡未来,随着多模态AI与行业知识库的完善,合同风险管理将贯穿建筑施工企业全生命周期,成为合规经营与成本控制的核心抓手｡

2.资金链预警:利用时序预测模型,结合项目进度与外部经济数据,预测资金缺口并生成应对方案｡通过时序预测模型,结合项目进度与外部经济数据,可实现资金缺口的精准预测与应对方案的自动生成｡时序预测模型通过整合内外部数据与动态学习机制,将资金链管理从“被动响应”升级为“主动防控”｡未来,随着边缘计算与跨链数据技术的成熟,资金预警系统将成为建筑施工企业稳健经营的核心智能中枢｡

(三)决策支持:数据驱动,精准施策

1.成本优化建议:AI通过分析历史项目数据,识别材料浪费､工期延误等成本超支因素,提出资源配置优化方案｡AI技术通过数据挖掘､预测建模与实时优化,可系统性识别成本浪费点并生成动态优化方案｡通过数据驱动与智能决策,将成本管理从“事后核算”转向“事前预测-事中控制-事后复盘”的全周期优化｡未来,随着边缘计算与行业大模型的成熟,建筑施工企业可进一步实现成本控制的精细化与自动化,推动行业从“粗放式增长”向“精益化运营”转型｡

2.税务合规计划模拟:构建多维度税务模型,模拟不同业务场景下的税负变化,辅助企业制定合规节税策略｡通过多维度税务模型与AI模拟技术,企业可量化分析不同业务场景下的税负差异,制定合规高效的节税策略｡多维度税务模型通过动态模拟与AI优化,将税务筹划从“静态测算”升级为“智能决策”,在合规前提下最大化税收效益｡未来,随着税收透明化与AI技术的深度融合,税务管理将成为建筑施工企业价值链的核心竞争力之一｡

二、建筑施工企业应用AI技术的必要性

(一)行业特性驱动

建筑施工项目周期长､参与方多,AI技术可整合分散数据,实现跨部门协同管理｡建筑施工企业的运营模式､业务结构及外部环境具有项目分散性与地理分布广､业务链条长且参与方众多､成本动态波动与不确定性高､合规与风控压力突出等鲜明的行业特征,这些特性既是传统财务管理的痛点来源,也为AI技术提供了丰富的落地场景｡通过精准识别行业特性､解析衍生痛点,企业可针对性部署AI解决方案,将传统劣势转化为数字化竞争力｡未来,随着AI与行业知识的深度融合,建筑施工企业有望从“被动适应特性”转向“主动定义规则”,引领行业变革｡

(二)竞争压力倒逼

行业利润率持续走低,AI驱动的精细化财务管理成为企业降本增效的核心抓手｡低价中标普遍化与原材料､人工成本上涨形成“剪刀差”,行业利润率持续下滑,倒逼企业从管理环节挖掘利润空间;EPC､PPP等模式兴起,客户需求升级,要求企业具备全周期成本管控能力;另外,阿里云､华为推出智慧工地解决方案,挤压传统建筑企业市场空间,跨界竞争与技术颠覆加剧了建筑施工行业竞争压力,迫使企业通过财务管理智能化实现降本增效与差异化竞争｡

(三)政策与技术支持

国家“十四五”规划强调数字化转型,云计算与5G技术为AI落地提供了基础设施保障｡《“十四五”数字经济发展规划》明确要求建筑业“加快数字化转型,推广智能建造技术”｡《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》提出“2025年形成全产业链数据贯通能力”的目标,覆盖财务管理环节｡《数据安全法》与《个人信息保护法》为企业数据治理提供法律依据,降低智能化转型中的合规风险｡云计算与边缘计算､5G与物联网(IoT)､区块链与数据可信共享等技术的发展为建筑施工企业提供技术支持｡政策红利与技术成熟度让中小企业也能低成本接入AI工具｡未来,随着行业集中度提升与技术扩散,智能化财务管理将从“可选项”变为“必选项”,成为建筑企业生存与竞争的核心能力｡

三、实施挑战与关键问题

(一)数据质量与整合难题

项目现场数据采集不规范,导致AI模型训练效果受限｡财务系统､项目管理软件(如广联达､成本系统等)数据互不连通,造成企业内部系统割裂,数据孤岛严重,而采集不规范､非结构化数据多､时效性差,导致数据质量低下｡

(二)复合型人才短缺

财务人员缺乏AI技术认知,技术团队对业务需求理解不足｡传统财务人员擅长会计准则与税务筹划,但缺乏AI､大数据等技术能力;技术团队精通算法开发,却不懂建筑施工业务逻辑,往往导致需求沟通障碍､协作效率低下｡

(三)安全与合规风险

财务数据涉及商业机密,AI系统的数据泄露风险需严格管控｡建筑施工企业规模大､范围广､人员结构复杂,可能会存在敏感数据暴露,内部权限失控,如离职员工保留系统访问权限,盗取核心财务数据;另外,AI生成方案可能会触碰法律法规等红线,导致出现合规性风险｡

四、AI技术落地的实施策略

(一)构建数据治理体系

建立统一的数据标准,规范项目成本､合同､发票等关键信息的采集流程｡部署区块链技术,确保财务数据的不可篡改性与可追溯性｡解决数据孤岛､质量低下及安全风险,实现数据从“原材料”向“高价值资产”的转化｡

(二)分阶段推进AI应用

1.初级阶段:优先在发票识别､智能单据处理､AI自动生成资金日报､成本分析表等基础报表自动化场景试点,快速验证技术价值｡

2.进阶阶段:基于历史稽查数据训练模型,识别“进销项不匹配”风险,扩展至税务风险预测;融合IoT设备数据,实时调整材料采购计划,实现动态成本控制､现金流动态管理等复杂场景｡

3.成熟阶段:集成成本预测､风险预警､税务筹划等模块,支持集团多项目协同,构建企业级财务智能中台,实现全流程自动化与决策支持｡

(三)强化人才梯队建设

1.通过内部培养､外部引进等方式,打造“财务+AI”复合型人才团队,并设立专项培训基金,鼓励财务人员学习Python､SQL等工具｡

2.建立业务与技术团队的协同机制,通过定期轮岗促进双向知识融合｡

(四)完善风险防控机制

1.采用联邦学习技术,在保护数据隐私的前提下完成模型训练,保证从存储到应用的全链路防护｡

2.建立AI决策的“人工复核”机制,所有AI生成的方案需经法务与对应业务专家双重确认,避免过度依赖算法导致的误判风险｡

五、未来展望

未来,AI技术将进一步渗透至建筑施工企业财务管理的全生命周期｡一方面,边缘计算与物联网(IoT)技术的结合,可实现项目现场数据的实时回传与AI动态分析;另一方面,生成式AI(如DeepSeek)将支持财务报告的自动生成与多语言翻译,助力企业全球化布局｡最终,财务管理将从“事后核算”转向“事前预测”,成为企业战略决策的核心驱动力｡

参考文献:

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[5]陈立.生成式AI驱动下的企业财务报告自动化研究[J].中国管理信息化,2024(10):67-70.

文章来源:郎金锋.AI赋能建筑企业财务管理的路径策略探究[J].国际商务财会,2025,(S2):38-39+43.