【对话】“DeepSeek与管理会计转型/变革”访谈录——汤谷良教授与四位央企高管的对话笔录

日前，在DeepSeek语言大模型问世与广泛应用的背景下，就中国企业管理会计体系升级、财务管理模式的变革、财会人员职业能力的转型等议题，对外经济贸易大学汤谷良教授与中国电子科技集团李守武副书记、中国中铁股份有限公司孙璀总会计师、中国检验认证集团李永吉总经理、中国信息通信科技集团肖波总会计师这四位央企高管进行了访谈。访谈记录如下。

访谈（一）

中国电子科技集团公司（以下简称“中国电科”）是中央直接管理的国有重要骨干企业，是我国军工电子主力军、网信事业国家队、国家战略科技力量。目前，集团拥有包括47家国家级科研院所、17家控股上市公司在内的700余家企事业单位。李守武现为中国电子科技集团公司党组副书记、董事，曾任中国电科和中国兵装的总会计师。

汤谷良：这些年习近平总书记多次强调要构建“数字中国”“数字政府”。中国电科也已经明确了“数智化央企”的愿景。首先请问李书记，DeepSeek大模型的横空出世和广泛运用，给“数智化央企”愿景赋予了哪些新的创新含义与管理要求？

李守武：谢谢汤教授的访谈。“数字中国”“数字政府”“数字企业”是当前数字化转型中的核心概念，三者分别从国家战略、政府治理模式和企业形态三个维度定义了数字时代的发展方向，我认为，其核心是数据驱动治理。

去年以来，DeepSeek系列大模型陆续发布，在中文处理、数学推理以及编程辅助等关键领域，性能表现突出，且训练、调用成本极低，全栈开源，应用广泛，在全球范围引起强烈反响。DeepSeek等大模型驱动企业数字化转型可能是革命性的，其应用场景广泛、技术赋能管理提升空间巨大：一是数据驱动日益成为企业决策的主要方式。企业将从主要依靠管理经验进行决策，转变为主要依靠数据和管理经验进行决策。二是将深刻影响企业数据安全治理和AI合规管理。DeepSeek的开源特性降低了模型调优与部署门槛，符合国家对关键领域技术的自主可控要求，将有效助力企业数据安全管理水平提升与国产化替代。三是随着智能技术的推广应用，企业也将面临应用人工智能（AI）技术的伦理挑战，对AI合规管理提出了更高要求。四是将进一步推进管理需求、管理目标的动态跃升，进而实现企业治理水平螺旋式上升。

汤谷良：早在十年前，您就带领我深度合作并参与财政部“管理会计基本指引”的课题研讨。本指引明确管理会计包括战略管理、预算管理、成本管理、营运管理、投融资管理、绩效管理、管理会计报告、管理会计信息系统八个应用领域。我看这属于中国管理会计概念框架或知识体系。请问李书记，你认为这八大领域如何嵌入DeepSeek，以重构中国管理会计体系变革？

李守武：2014年，财政部发布了《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》，并在2024年发布了《关于全面深化管理会计应用的指导意见》（以下简称《指导意见》），指出要统一会计数据和业务数据标准，促进业务流程和财务流程的联通融合，推动形成可扩展、可衍生、可聚合、可比对的数据要素，为输出结构化、高质量的管理会计报告提供数据基础支撑。《指导意见》高度重视推动现代信息技术在管理会计中的应用，积极推动管理会计从信息化向数字化、智能化转型，提升管理会计支持决策的能力。我认为，需要重点关注四个方面的理论和应用创新：一是现有管理会计工具方法的深化、细化、敏捷化、系统化应用与拓展。比如全面预算管理，得益于海量数据实时处理，经济预测、资源配置、执行与评价纠偏、滚动预算编制等，均可做到快速敏捷响应，支持实时决策。二是基于数据共享、信任协同、验证评估的管理会计工具方法融合创新。比如全面预算管理、成本管理、营运管理、绩效评价等，完全可以基于会计、业务数据共享，在不同核算或管理单元，实现协同应用，满足即时管理决策需求。三是由现代信息技术 驱动、管理需求创新所引发的管理会计工具方法创新。现代信息技术对数据资源价值的挖掘、处理、推理等是无止境的，既使用已知的管理会计工具方法，也会基于跨学科算法工具创新求解决策支持难题，这个过程也必然会催生新的管理会计工具方法。四是跨组织边界、跨会计周期、跨学科、会计与业务数据融合的管理会计工具方法创新。数据驱动的企业决策，仅仅依靠会计数据是远远不足的。会计假设为约束条件下全面准确客观反映企业经营成果信息提供了支持，企业决策更多面向未来，需要突破一些会计假设，解决跨组织边界、跨会计周期、跨学科的许多问题，应通过管理会计工具方法的创新，提供知识支持。

针对您的问题，我觉得我们财会等非技术人员运用大模型、生成式人工智能等技术，需要搭建技术架构上的应用架构，将不同智能技术按照应用需求和功能实现进行封装，形成对应的应用功能。要在典型应用场景落地见效，形成示范效应，再推动整体体系落地。比如，第一，在战略管理上，可利用大数据和网络爬虫技术自动化采集宏观经济、行业竞争对手等外部信息，发挥DeepSeek强大的检索功能和自然语言理解能力，深入分析非结构化的政策法规和行业信息，有效提升企业对经营环境的洞察能力。第二，在成本管理上，通过模型压缩和算力优化，助力共享经济中“出现频率较低、种类繁多且需求分散”长尾场景的边际成本控制。第三，在运营管理上，可以借鉴中石油完成 DeepSeek-R1模型在集团的验证测试，提升动态存货管理能力和推理计算效率。第四，在风险管理上，某金融企业利用DeepSeek构建客户关系图谱，识别隐藏股权链路，结合交易流水识别资金异动，提升了资金风险防控水平。第五，在管理会计报告编写方面，利用DeekSeek、Python语言、大数据技术和商业智能（BI）技术，整合文本、图像、时序数据等多模态信息，结合财务领域的结构化知识图谱，通过图表解析和文本语义联动，自定义需求，自动生成个性化、定制化管理会计报告，提升报告的智能化水平。

汤谷良：这些年有个说法很流行，“AI将取代会计人员或财会工作”。对此，您的观点是什么？

李守武：当下，以DeepSeek为代表的大模型技术在财务领域的应用主要聚焦于财务会计数据处理、报表生成和分析、财会咨询等方面。我认为会计的基本原理、会计工作的内涵和逻辑并未发生本质变化，AI无法替代会计职业判断本身，会计行业在可预见的未来不会被替代。实际上，由于以DeepSeek为代表的大模型技术对特定领域的知识理解存在差异，在训练语料库、回答专业性问题时，还难以给出较为准确的情感和价值判断，加之企业管理流程也存在不规范不健全、人机职责界面不清晰等情况，智能技术在会计准则制定、商业模式创新、信息系统构建等方面，还是依靠更多创造性、抽象思维、高度社交智慧和谈判技巧，这些方面大模型等还难以胜任。

汤谷良：前些年您对总会计师（CFO）能力框架很有研究，并提出了独到的主张。我的问题是，针对DeepSeek技术创新与应用，CFO的能力框架有哪些变化？CFO们要特别注意提高哪些职业技能？

李守武：2019年，中国总会计师协会发布了《中国总会计师（CFO）能力框架》。这个能力框架将中国总会计师履职应具备的能力归纳为道德遵从能力、专业能力、组织能力、商业能力四大类，共计23个能力要素。现在看，这个框架具有较强的前瞻性，也具有重要的现实意义。随着DeepSeek等大模型的数智技术推广应用，CFO的具体能力要求也需要不断拓展：一是道德遵从能力方面需特别关注AI智能伦理要求。CFO需做到既能理解AI的运算逻辑，又要保持批判性思维，重点关注AI技术应用是否符合国家相关法律法规要求和信息技术的内在发展规律，充分考虑AI法律空间和对社会的影响，对重要的管理变革进行伦理分析。二是数据治理能力的内涵进一步拓展。CFO应善于从海量、多维、异构数据中提取有用信息，深刻洞察数据背后的逻辑，识别隐藏的问题和机会，不断提升数据洞察能力，不断提高数据处理、模型构建和算法解释能力。三是对技术应用能力提出更高要求。能够引导大模型更好地理解用户的意图和上下文，生成更准确、更有针对性的答案。需提升提“好问题”的能力，根据管理需求、应用场景和语境，更合理地设计提示词。要需提升管理数字员工的能力，能创新性地设计数字员工的岗位职责和流程。

访谈（二）

中国中铁股份有限公司（以下简称“中国中铁”）是集勘察设计、施工安装、工业制造、房地产开发、资源利用、金融投资和其他新兴业务于一体的特大型企业集团，先后参与建设了全国2/3以上的铁路、90%的电气化铁路、1/8的高速公路和3/5的城市轨道工程。公司2025年位列世界500强第43位。孙璀先生，研究生学历，正高级会计师、特级管理会计师、澳洲资深注册会计师，现任中国中铁总会计师、中国铁路工程集团有限公司党委常委。

汤谷良：这些年来，习近平总书记多次强调要构建“数字化中国”和“数字化政府”。中国中铁也明确了“数智化中铁”的愿景。首先请问，DeepSeek这类语言大模型的广泛运用，给“数智化中铁”愿景赋予了哪些新的创新含义与管理要求？

孙璀：DeepSeek的横空出世，标志着数字智能技术的爆炸式发展，人工智能已经进入全民创新应用阶段，大数据、云计算、人工智能等技术，正在加速重构商业世界的底层逻辑，整个社会正在快速走向数智经济时代。中国中铁将智能技术赋予管理内涵，着重以数智化转型升级作为具体的实施路径，高度重视由此带来的管理变革。我认为这种变革要求，主要是体现在3个方面：第一，从宏观环境来看，数智化转型升级是时代变革的“大浪潮”。数智化转型不仅是技术升级，更是一场需要彻底革新思维方式和组织基因的管理革命。“人工智能+数据”作为数智化的内涵，将驱动企业运营模式的根本性转变，打破“科层制+流程管控”的线性管理模式，构建起“数据驱动+智能决策”的动态响应机制。因此，要主动转变思维，乘势而上，站在数智化的风口，方能勇立潮头。第二，从上级监管来看，数智化转型升级是管理提升的“必答卷”。最近两年，国资委一直着力推动中央企业加快财务数智化转型升级，强调司库体系的持续完善，打造智能、前瞻、高效、穿透的决策支持和智慧监督体系。我认为，中央企业财务数智化转型升级，是贯彻落实习近平总书记关于数字中国建设重要指示精神的具体举措，也是落实党的二十届三中全会关于促进数字经济和实体经济融合发展的行动方案，数智化转型升级将会是今后一段时期内所有中央企业的“必答卷”。第三，从内部需求来看，数智化转型升级是价值创造的“路线图”。中国中铁自2022年开始，经过近3年的建设和集成，以数据决策为核心，通过财务主数据的桥梁作用，打造中国中铁特色的“一二一”财务数智化体系，公司将司库体系定位为企业“主干”系统，通过“司库+”赋能“财商法采”四融合落地实施，扎实推进中国中铁数智化转型升级。

汤谷良：作为重要央企之一，中国中铁这些年持续宣贯国资委《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》，已经在其“1455”框架下布局了一系列财务管理创新变革。请问贵公司财务管理体系在嵌入DeepSeek后，又有哪些重大的变革与升级？

孙璀：为响应国资委“加快建设世界一流企业”的战略号召，中国中铁立足自身发展实际，在“1455”框架基础上，确立了独具中国中铁特色的“12347”财务管理体系框架，明确了“战略支撑型、财商融合型、效益导向型、风险防控型”和“规范化、标准化、集约化、数智化”的“四型四化”发展路径。DeepSeek作为一类语言大模型，在财务管理体系中的应用场景聚焦数智化体系的补充和技术储备。基于此，我觉得由此引发的管理变革主要有以下几个方面：第一，优化人机交互工作机制，不断增强系统用户体验感。依托中铁信科的专业能力，本地化部署DeepSeek语言模型，在各业务信息系统中，将各类规章制度、操作规范、管理要求植入智能客服，精准定位管理需求，打造人机交互新模式。第二，打造数智化创新平台，构建“一二一”管理新生态。通过财务数据中心实现全量财务数据入仓、实时交互，统一数据标准和接口规范，打造财务数据决策支持新平台，持续推进财务数智化转型，以财务共享为底座，以司库体系为中枢，以数据中心为重点，全力打造中国中铁特色的“一二一”财务数智化管理新生态。第三，发挥财会学会引领作用，培育财务数智化人才库。积极发挥各区域财会学会组织引领作用，打造“中国中铁财金天地”微信公众号平台交流机制。健全财务人才梯队培养机制，以DeepSeek的研究应用为契机，掀起数字化智能技术的学习热潮，在各二级单位挑选具有财务数智化管理思维的业务骨干，组建“中国中铁财务数智化人才库”,为下一步财务数智化转型升级的顶层规划和建设实施提供有力的人员保障。

汤谷良：请问您本人会经常使用DeepSeek吗？主要使用在哪些场景？

孙璀：DeepSeek作为国产的语言大模型，在文字查阅方面的能力很强，我作为央企高管，考虑得更多的是行业发展趋势、企业战略规划和内部体制机制建设，日常工作中使用DeepSeek主要是拓展新思路，启发新思维。另外，也使用DeepSeek查询一些资料，在使用过程中，也会去了解DeepSeek这一语言模型的应用逻辑等。

汤谷良：因为DeepSeek这类语言大模型的出现，您对财会职业的发展变化趋势有哪些主张？

孙璀：DeepSeek在文字处理方面能力强大，模型训练周期短、成本低，具有高拓展性等优势，但是从财会职业的角度来看，在语言之外需要更加严谨和专业，因此我们需要注意：第一，要高度重视数据安全，央国企使用DeepSeek必须实现本地化部署。第二，要准确定位DeepSeek，将其作为一种高知识储备的工具，旨在辅助提高工作效率。第三，DeepSeek的“认知”主要是通过学习互联网、书籍、论文等海量公开文本，与现实场景存在一定程度的脱节。由于网络上存在大量未经证实、有误的信息，DeepSeek在训练中不可避免地会吸收这些“垃圾信息”，因此，在应用DeepSeek时要谨防模型“幻觉”,尤其是涉及金融、法律、医学、工程等专业领域，要进一步增强自身专业技能，强化辨别真伪的能力，不能将DeepSeek当作“权威知识库”，具体使用时，对于专业领域要保持谨慎的态度，反复验证，确保准确权威。第四，要在传统财会知识储备的基础上，主动学习数智化工具，数据建模、可视化分析、数据库、算法等都要有所涉猎，而且要更加注重实践应用。

访谈（三）

中国检验认证集团（以下简称“中检”）是由国资委管理的中央企业，是以“检验、检测、认证、标准、计量”为主业的综合性质量服务机构。中检拥有CCIC、CQC、CAERI三大品牌，设有检验公司、中国质量认证中心、测试公司三大业务平台和上市企业中国汽研。李永吉，管理学博士，正高级会计师，2021年起任中检总会计师，2025年3月起任中检党委副书记、董事、总经理。

汤谷良：首先，祝贺李总今年由中检总会计师提任总经理。我的第一个问题是：DeepSeek给“数智化中检”愿景赋予了哪些新的创新含义与管理要求？

李永吉：谢谢汤教授。针对这个问题，DeepSeek等国产大模型如强劲引擎，推动中国中检从流程数字化稳健迈向决策智能化，实现“质量公信力”与“财务价值”的双轮驱动，从流程驱动进阶至模型驱动，完成提质增效到价值重构的跃迁，为重塑检验检测认证行业的核心竞争力注入源源不断的动力。作为以检验、检测、认证为核心业务的质量服务机构，中国中检数智化转型不仅提升了技术效率，更重塑了质量公信力这一核心资产。

从财务维度来看，DeepSeek通过内生与嵌入财务系统的方式，为公司带来了区别于传统财务功能与职能的创新，包括以下五个方面。第一是核算的智能化跃迁：将彻底告别以往人工烦琐加工处理的低效模式，海量数据即时智能生成，大模型有力推动核算工作向全自动化+智能解读深度融合方向全方位升级，显著提升了财务数据质量。第二是业财融合的重构：实现从数据割裂、孤立存在到价值深度共生、协同共进的决策支撑体系转变。DeepSeek以其精准的数据挖掘和智能分析能力，助力财务突破传统职能边界，升级为具备前瞻性与洞察力的决策赋能者。第三是风险管控的根本性质变：突破事后审计的被动，构建实时预警的事前预防与事中控制相结合的合规防护机制，可大幅度降低全链条财务风险。第四是资金管理的升级飞跃：中检集团因分支机构遍布全球，资金流较为分散，大模型的应用犹如为资金管理装上了“智慧大脑”，实现了对资金的全流程精准调控。第五是预算智能预测：企业可以摆脱传统静态推演的僵化模式，多维度联动实时响应业务波动，通过滚动预测不断修正预算指标，使预算能够紧密贴合业务实际。

从管理维度来看，DeepSeek大模型的应用将引发财务管理与决策模式的一系列革新，有力推动从经验驱动向“数据+经验”双轮驱动转型，在此过程中必然会提出一系列新的管理要求。第一，在战略规划层面，要明确数智化财务管理战略定位，涵盖基础设施建设、业务流程数字化、数据分析与应用、智能化决策等多方面，制定科学合理的财务转型路径，做好顶层设计。第二，在组织架构流程等层面，要在“数智化中检”大愿景下，构建适应数智化的组织架构，全面梳理优化业财流程，识别痛点、瓶颈和冗余环节，利用数智化工具进行数字化和自动化改造，增强组织敏捷性与创新能力，建立全流程动态监控与持续改进机制。第三，在数据管理层面，需建立统一的数据治理体系，加强数据安全管理，充分挖掘和利用数据价值。第四，在风险管理层面，要识别和评估应用过程中可能面临的数智化风险，制定应对策略，建立风险监控和预警机制。总之，对中检而言，大模型的核心价值是从业务角度上融合了智能的技术，有力地促进了公司检测业务的数智化转型升级。

汤谷良：李总您是具有财会背景的总经理，也一直高度重视管理会计。您认为在我国央企，我们应该如何嵌入DeepSeek，重构中国中检的管理会计体系变革与转型？

李永吉：中国中检管理会计体系将DeepSeek与“数据+模型+场景”多维度深入融合，推动管理会计从事后分析向“事前预测——事中调控”跃迁，实现了三阶升级，包括效率层、决策层和战略层，重构了智能化管理体系。第一，在战略管理方面，大模型的嵌入将推动从经验驱动到数据智能驱动的战略决策升级，实现全量信息整合与动态研判、战略场景模拟与推演、战略目标动态对齐三大突破。第二，在预算管理方面，中国中检预算管理必然向实时滚动调整方向逐步转型，动态感知全流程，实现智能预测、实时调整、智能监控。第三，在成本管理方面，拟通过搭建多维度成本动因分析、动态成本预测与优化、成本精准分摊等功能模块实现成本管理的颗粒度细化与全周期管控，完成从事后溯源到全链条成本动因实时信息传递的转变。第四，在营运管理方面，将实现端到端的智能协同，需求预测与资源分配实时监控优化、业务流程智能调度、供应链风险预警与韧性提升等全方位升级。第五，在投融资管理方面，DeepSeek的嵌入可依据投资项目智能评估、投后管理实时监控提升决策的精准度与时效性，完成从经验评估到全周期风险—收益动态数据支撑决策。第六，在绩效管理方面，推动从关键绩效指标（KPI）考核到战略目标与绩效的动态对齐，通过构建线上指标体系预警机制、跨部门协同绩效评估等方式实现战略导向的绩效管理。第七，在管理会计报告方面，信息工具的助力必将进一步细化报告的颗粒度，抓取海量数据向实时化、场景化、个性化升级，从静态文档到交互式、个性化决策支持，实时动态生成分层级定制化内容。第八，在管理会计信息系统方面，实现“智能中枢与协同平台”一直是中国中检业财信息系统的优化目标，融合大模型后必将如虎添翼，推动提升系统整体感知、分析、协同能力。总而言之，大模型的融入必将给中国中检业财融合各个应用领域带来全新的变革与活力，实现数据驱动决策、智能优化资源的转型。

汤谷良：请问中检集团财务管理体系在嵌入DeepSeek后，又有哪些重大的变革与升级？

李永吉：中检在国资委“1455”框架下，积极探索通过DeepSeek实现穿透式升级，强化框架效能并拓展财务管理模式，也提出了中检财务自己的“1455”模式：一是1个目标：从支撑战略到引领战略，强化世界一流财务的前瞻性。从被动响应到主动预判，从单一财务视角到质量一财务双轮驱动。二是4大体系：从流程闭环到智能协同，强化体系的动态适配性。全面预算管理体系实时感知、滚动迭代；资金管理体系智能调度、价值增值；风险管理体系实时预警、根源追溯；财务管理信息化体系智能中枢和自然交互。三是5项核心能力：从基础达标到卓越引领，提升财务价值创造效能。战略支撑能力从提供数据到输出方案；价值创造能力从控制成本到创造增量；风险防控能力从合规底线到韧性提升；协同服务能力从部门对接到 生态联动；数字赋能能力从数据整合到知识沉淀。四是5类保障机制：从制度约束到智能协同，支撑体系可持续运转。组织机制从财务部门主导到跨部门协同中台；人才机制从专业财务到复合型数智人才；考核机制从指标完成率到价值贡献度；流程机制从线性审批到智能触发；合规机制从人工校验到内置红线。今后一段时间，中检将持续推动DeepSeek嵌入工作，实现财务与业务、质量、战略的智能共生，加速中检建设世界一流财务管理体系，强化监测认证的行业核心竞争力。

汤谷良：基于DeepSeek这类语言大模型，请问你对现有央企管理者的职业技能与素质提升有哪些主张？

李永吉：在数智化时代，DeepSeek这类语言大模型与企业深度融合，必将带来翻天覆地的变化。作为中央企业管理者队伍中的一员，个人认为企业要积极主动适应变化，利用好科技的力量。在能力提升方面，我特别强调以下几点：一是在技术认知与应用能力方面，需要适应从技术旁观者到场景主导者的角色转变，培养技术一业务的转化能力，理解大模型能力边界，驾驭并善用科技，从而真正实现大模型对决策管理的赋能。二是在数据驱动决策能力方面，传统管理模式受制于信息的局限性，更多地是凭借经验，而大模型的应用必将突破信息桎梏，多维度深层次精准数据的实时推送模式将倒逼管理者升级决策逻辑，提升数据素养。三是在战略规划与创新思维领域，中央企业管理者需突破传统业务边界的局限，具备在技术赋能基础上形成的生态化战略思维，能敏锐识别技术与业务深度融合所催生的新增长点，积极推动组织内部知识向资产化转变。四是组织协同与领导能力，大模型工具的应用会促使组织架构的调整，有效削弱层级信息壁垒，管理者需要审视转变，明确职权，向赋能团队、激活个体的领导模式转变，推动跨部门数据共享实现突破，提升人机协作团队的凝聚力。五是伦理与风险意识，科技是把“双刃剑”,在享受便利的同时也要注意潜在的风险。央企作为国之重器，管理者必须将伦理与风险嵌入大模型应用全流程，严守数据安全与隐私红线，平衡效率提升与社会责任。

访谈（四）

中国信息通信科技集团有限公司（以下简称“中国信科”）是从事信息通信技术基础研究和产品研发、生产服务的大型科技型央企，业务覆盖全球100多个国家和地区。肖波，正高级经济师和高级会计师，特级管理会计师，现任中国信科集团党委委员、总会计师兼总法律顾问。

汤谷良：这些年有个说法很流行，“AI发展尤其是DeepSeek的引入，将取代会计人员或财会工作”。请问肖总，对此，您的观点是什么？

肖波：AI发展尤其是DeepSeek的引入，对于财会人员和财会工作带来了巨大的影响。关于AI将取代会计人员或财会工作的问题，不存在非此即彼的简单答案。总的来看，AI正在重构财会工作的价值链条，推动从业者从简单的、重复性的劳动转向更高层次的决策支持与战略分析等价值管理活动，从“业财融合”到“业财一体”（业务即财务）。从替代性看，重复性、基础性的财会工作必然会被替代，但基于“人性”的一些工作，AI是永远不能替代财会人员的；从影响方面看，AI的引入必将催生财会人员业务知识和技能的重构，必将大幅度地拓展财会工作的内涵和外延。换言之，未来的财会人员不再是传统的财会人员，未来的财会工作也不是传统的财会工作。

AI的优势在于延伸人类的能力边界，因此能大幅提升工作效率。AI在财会领域的实践应用已显著改变了工作模式。如在自动化处理方面，发票识别、凭证录入、报表生成等重复性任务可被机器人流程自动化（RPA）结合AI模型高效完成，减少人工错误并释放人力；在数据分析方面，AI能快速处理海量财务数据，通过机器学习识别异常交易（如欺诈行为），提升风险管控能力；在预测建模方面，基于历史数据的趋势分析，AI可辅助企业进行现金流预测、成本优化等决策。这些技术优势使基础性、标准化的财会工作面临效率挑战，但同时也为行业降本增效提供了可能。

AI的劣势在于无法定义“人”的边界，因此就无法完全取代人。财会人员至少有三项AI不具备的核心能力：一是复杂判断与伦理决策的能力。例如，会计准则的灵活运用（如收入确认时点）、税务筹划的合规性判断等需要专业经验和伦理权衡，AI难以模拟人类的法律意识和商业直觉。二是沟通与战略管理能力。例如，财务人员需与业务部门协作，解释数据背后的商业逻辑，甚至参与战略制定，这种跨部门协调能力和商业敏感度，是目前AI的短板。三是动态环境适应能力。例如，突发经济事件或企业个性化需求需要快速响应时，AI的规则化模型可能滞后于现实变化。因此，我认为AI不会让财会工作消失，但会重塑其内涵。

汤谷良：作为重要的央企，中国信科集团这些年在宣贯国资委《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》，已经在其“1455”框架下布局了一系列财务管理创新变革。贵公司财务管理体系在嵌入DeepSeek后，将有哪些重大的变革与升级？

肖波：为贯彻落实国资委《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》，中国信科结合自身情况提出了“12355”世界一流财务体系框架，目前正在制定财务数智化转型的系统方案，AI应用是其中最重要的内容之一。中国信科集团的财务数智化转型计划分三步走：先完成基础工作自动化，再构建决策支持系统，最终形成预测性管理能力，这个过程需要3~5年的时间。在嵌入DeepSeek大模型以后，预计将从以下几方面进行变革和升级：第一，要实现全流程自动化重构。实现票据识别、凭证生成、税务申报的全链条自动化。规划目标是核算效率提升70%以上，月结周期从7天缩短至24小时。基于大模型的审核智能体，通过对历史单据各要素进行分析，挖掘数据深层次的关联关系，辅助发现可能存在的业务风险、异常交易等，并通过机器学习，优化完善智能审核规则，增强风险管控。第二，要实现战略决策支持动态化。搭建财务预测大模型，整合ERP、供应链、市场数据，实现滚动式现金流预测，辅助重大项目投资决策；开发“政策解读引擎”，实时解析国资委新规与国家财税政策变动，自动生成合规性调整方案。第三，要实现价值创造体系升级。建立业财融合数据仓库，通过DeepSeek的多模态分析能力，识别业务线人效比、客户账期等关键指标的优化空间；构建供应商/客户信用动态评分系统，提升存货、应收账款周转率等。第四，要实现组织能力重塑。从人才结构转型、流程再造和风控体系强化三个方面进行组织能力重塑。例如，根据大模型的应用效果及推进节奏，适当减少基础核算岗，新增“财务算法工程师”“数据治理专家”等复合型岗位；实施“双轨制”审批，常规交易由AI自动处理，异常交易触发“人工+AI”协同研判机制；利用深度学习构建反舞弊模型，结合大模型和知识图谱技术，识别潜在财务风险。

汤谷良：请问肖总，您本人会经常使用DeepSeek吗?主要在哪些场景使用？

肖波：我个人对以DeepSeek为代表的人工智能大模型技术非常关注，关注其发展趋势及行业应用。在日常生活中，我经常使用其搜索功能或与DeepSeek进行人机对话，这是很有意思的一种交流方式，能很好地开拓思路。我也经常利用其内容生成能力，优化讲稿文案，节约了大量时间，极大地提高了效率。但是，由于其生成内容主要来自网络现有资料的自主学习，有时生成的内容是错误的，需要自己甄别和查核。

汤谷良：因为有了DeepSeek这类语言大模型，对于现有财会人员的职业技能与素质提升方面，您有哪些主张？

肖波：对财会从业者而言，主动拥抱技术、提升不可替代的软实力，这才是应对变革的关键。对此，我的主张包括以下五个方面：一是要深化数据素养与高级分析能力，深刻理解数据的本质、来源、质量、局限性和业务的含义，善于利用AI工具分析和解决问题。二是要提升批判性思维、专业判断力与决策能力，这是AI的短板，也是用好AI工具的关键。三是要强化商业洞察和战略思维能力。AI的深入应用使业财一体（业务即财务），财会人员必然从后台走向前台，从传统的仅做管理走向管理与经营并重。四是要提高领导力与沟通协调能力。AI的应用使财会人员成为价值引领者和创造者真正有了现实可能性，财会工作的边界大大拓展，领导力和沟通协调能力需要进一步提升。五是要提升终身学习的能力，特别是在技术融合、业务洞察、经营管理等方面做到终身学习。财会人员的学习内容不仅是传统的财务知识，还应包括经营、管理、科技、IT、法律、业务等各领域的知识，也包括如何高效率使用AI工具等。