1. 引言
财务共享服务中心(FSSC)是中大型企业为提高运营效率、降低财务管理成本而实施的一项集约化、标准化管理举措。近年来，人工智能(AI)技术的迅速发展为财务共享服务中心的建设提供了强大的驱动力。通过将AI技术融入财务共享管理，企业不仅能够实现财务流程的自动化和智能化，还能通过深度数据分析为业务运营提供更加精准的决策支持。
在党的十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中，明确指出要推进现代服务业与先进制造业、现代农业的深度融合。财务服务作为现代服务业的重要组成部分，其发展需与相关行业同步进行。财务共享服务中心作为实现这一战略目标的关键手段，必须结合AI技术以满足企业日益复杂的财务管理需求。
探讨如何通过AI技术推动财务共享服务中心的建设，分析其在企业运营中的融合应用与创新价值，并通过人工智能的赋能，财务共享服务中心不仅能够显著降低运营成本，还可以为企业创造新的经济价值，实现财务职能的全面升级。文章将深入分析AI技术在财务共享服务中心的具体应用、建设路径及其对企业运营和管理的创新影响。
2. 文献综述
财务共享服务中心(FSSC)的概念及其发展在过去二十年间得到了广泛研究。文献综述将围绕FSSC的应用现状、人工智能在财务管理中的作用以及“四业融合”理念展开，引用最新研究成果，以确保本研究的时效性和学术深度。
2.1. 财务共享服务中心的现状
财务共享服务中心作为一种集约化管理模式，已在众多中大型企业中得到了广泛应用。Deloitte (2021)统计，超过90%的《财富》500强企业已建立了FSSC [1]。Herbert和Seal (2012)指出，FSSC的核心目标在于降低成本、提升效率，并实现企业内部财务管理的标准化[2]。Åstebro和Serrano (2015)认为，传统的财务共享中心在支持企业战略方面仍面临挑战，例如流程的刚性限制了适应变化的能力，且与业务部门的协同效率相对不足[3]。范海珊(2024)指出，FSSC能够集中处理企业内部财务信息，提升信息披露质量和资源配置效率，从而增强企业竞争力[4]。徐玥(2024)认为，集团企业通过建设FSSC可提升管控能力，降低运营成本，并有效控制风险[5]。林璐兰(2024)提到，当前FSSC建设存在人才薄弱、架构不完善及信息安全隐患等问题，建议优化技术平台和组织架构[6]。张晓虎(2024)指出，尽管智能化FSSC能显著提升财务效率，但建设过程中仍需应对成本高和技术体系不合理等挑战[7]。
2.2. 人工智能在财务管理中的应用
随着人工智能技术的不断进步，AI在财务管理中的应用日益广泛。Shidaganti等人(2021)指出，机器人流程自动化(RPA)和光学字符识别(OCR)等技术在财务流程自动化方面取得了显著成效，这些技术能够帮助企业高效处理重复性和事务性的财务工作，例如发票录入和账务对账，从而显著降低人力成本和人为错误风险[8]。此外，Nazareth和Reddy (2023)的研究表明，AI技术中的机器学习和数据分析功能能够为企业提供更精准的财务预测和决策支持[9]。徐琳(2024)指出，AI技术可有效降低管理成本、提升效率，并帮助集团企业监督子公司财务状况[10]。柴玉辉(2024)认为，以ChatGPT为代表的技术推动了财务业财融合和智能化转型，在成本控制和风险预警方面成效显著[11]。刘勤(2024)提出，数智技术促进了虚拟财务共享中心的发展，提升了组织效率、灵活性和创新能力[12]。这些研究表明，AI正深刻变革财务管理模式，推动其迈向数字化和智能化。
2.3. “四业融合”理念的理论支持
关于“四业融合”，Mullangi等人(2018)提出“四业融合”是指FSSC与产业的深度融合，包括融入产业、主动服务于产业、为产业流程提供决策支持以及为企业创造经济价值[13]。近年来，Åstebro和Serrano (2015)的文献指出，通过“四业融合”，财务部门能够转型为企业的业务伙伴，从而更好地支持企业的战略发展[3]。然而，现有研究多集中于单一行业或技术的应用，缺乏系统性探讨AI技术与FSSC在“四业融合”背景下的协同作用。然而，现有研究多集中于单一行业或技术的应用，缺乏系统性探讨AI技术与FSSC在“四业融合”背景下的协同作用。范海珊(2024)认为，通过整合分散的财务业务，FSSC可有效增强财务与业务的协同性[4]。柴玉辉(2024)提出，ChatGPT等技术推动了业财融合向业业融合的升级，为数字化财务平台转型提供了技术支撑[11]。张晓虎(2024)指出，智能化FSSC覆盖经营管理多个环节，与“四业融合”理念高度契合，能显著提升产业链支持能力和经济价值[7]。
尽管关于FSSC和AI的研究取得了一定进展，但仍存在研究空白。例如，如何在“四业融合”背景下通过AI全面提升FSSC的效率和战略支持能力的研究相对不足。此外，针对AI在不同行业中的灵活应用，以实现FSSC高效运作的实证研究亦相对缺乏。本研究将结合最新AI技术，进一步探讨FSSC如何通过“四业融合”在企业中实现更大的业务价值和战略支持。
3. 理论基础与概念框架
3.1. 财务共享服务中心的理论基础
在财务共享服务中心(FSSC)理论基础上，Ulbrich (2006)指出，财务共享服务中心(FSSC)的理论基础源于企业对集约化与标准化管理的需求。共享服务的核心理念在于通过资源集中和流程标准化来实现成本节约和效率提升。FSSC的目标不仅在于实现财务流程的自动化和集中管理，还在于提高整体财务信息的透明度和一致性，从而更好地支持企业的战略目标[14]。
根据Barney (1991)的资源基础理论，FSSC被视为一种关键资源，通过集约化管理和标准化流程来提升企业内部能力，从而形成竞争优势[15]。此外，Williamson (1981)的交易成本经济学也为FSSC的建立提供了理论支撑。FSSC通过减少内部交易成本和信息不对称，优化企业资源配置，从而实现成本效益最大化[16]。
3.2. 人工智能技术在财务共享服务中心中的角色
人工智能技术在FSSC中的应用主要体现在以下几个方面：
OCR (光学字符识别)：Shidaganti等人(2021)指出，OCR (光学字符识别)技术可以自动识别和处理票据、发票等财务文件，显著提升数据录入的效率和准确性[8]。
RPA (机器人流程自动化)：Lameijer等人(2024)认为，RPA (机器人流程自动化)用于处理大量重复性和结构化的事务性工作，如应收账款和应付账款的处理。RPA的引入不仅降低了人工错误，还提升了财务流程的自动化程度[17]。
机器学习与数据分析：Nazareth和Reddy (2023)指出，机器学习算法能够对企业的财务数据进行深度分析，为管理者提供更具预测性和决策导向的财务信息。例如，通过对历史财务数据的分析，AI可以支持企业的现金流预测、成本控制和预算编制[9]。
3.3. “四业融合”框架的应用
“四业融合”是FSSC的重要发展方向，强调财务管理与企业业务的深度融合，以实现更有效的决策支持和价值创造。具体而言，“四业融合”包括：
融入于产业：FSSC需要深入了解企业所处的产业，结合行业特点优化财务流程，以更好地满足产业需求。
主动服务于产业：FSSC不仅作为支持部门，更应作为业务伙伴，主动识别并满足业务需求，提供定制化财务解决方案。
为产业流程提供决策支持：借助AI技术，FSSC可以实时获取并分析业务数据，为管理层在供应链、销售等关键环节提供数据支持，增强决策科学性。
为企业创造价值：通过优化财务流程、降低成本并提高透明度，FSSC能够帮助企业创造更大的经济价值。
文章通过对FSSC的理论基础、AI技术应用及“四业融合”框架的深入探讨，构建FSSC的理论框架。借助这些理论支持，将进一步探索如何通过AI与“四业融合”实现高效的财务共享服务，助力企业战略目标的实现。
4. AI与财务共享中心的融合应用
4.1. RPA与财务流程自动化
机器人流程自动化(RPA)在财务共享服务中心中的应用已显示出显著成效。RPA技术可高效处理大量重复性、事务性的工作，如应收和应付账款的处理、数据录入与核对等。此类工作通常耗费大量人力，且易发生人为错误。Lameijer等人(2024)指出，RPA的引入实现了财务流程的自动化，不仅降低了人力成本，还大幅提升了操作效率。通过引入RPA技术，账务处理效率能够得到有效的提升，同时将错误率降低至接近于零[17]。
4.2. 智能财务助理的应用
智能财务助理结合了自然语言处理(NLP)和机器学习技术，为企业提供智能化的财务管理服务。Shidaganti等人(2021)指出，智能财务助理能够自动生成财务报告、进行异常数据分析，甚至可回答财务人员的常见问题，从而减轻了财务人员的日常负担并提升工作效率。金融企业应用智能财务助理后，不仅能够加快月度财务报告的编制速度，还通过异常检测功能有效地识别潜在财务风险[8]。
4.3. AI分析工具在财务决策中的应用
AI分析工具利用机器学习与大数据分析能力，可对企业财务数据进行深度挖掘和预测分析。Nazareth和Reddy (2023)指出，例如，机器学习算法能够对历史财务数据进行建模，为现金流预测、成本控制和预算编制等提供精准的数据支持。零售企业通过引入AI分析工具，能够优化库存管理，并显著降低存货成本。AI工具的使用使企业能够实时监控财务指标变化，为管理层提供可靠的决策支持[9]。
4.4. AI与“四业融合”的实现路径
AI在财务共享服务中心中的应用，不仅体现在流程自动化和数据分析方面，更在于通过与“四业融合”理念的结合，实现财务管理与业务的深度整合。AI技术使财务共享中心能够积极参与业务各环节，为企业创造更多价值。Mullangi等人(2018)指出，AI技术可以帮助财务部门深入理解业务运营，支持销售部门的定价与促销策略，优化生产流程，并提供实时的财务反馈[13]。
在财务共享服务中心应用AI技术的优势十分显著，包括提高效率、降低成本及增强决策支持能力。通过与“四业融合”理念的结合，AI技术帮助财务共享中心更好地支撑企业的整体战略目标。本章通过具体案例与应用场景，展示了AI技术在财务共享服务中心中的实现路径与应用效果。
5. 融合型财务共享服务中心的建设路径
构建融合型财务共享服务中心(FSSC)的路径包括需求分析、技术架构设计、实施、运营与优化等步骤，以确保AI与财务共享的深度融合，实现全面的业务协同和创新价值。
5.1. 需求分析
建设融合型FSSC的首要步骤是详细的需求分析，此过程涵盖财务工作现状与问题，同时结合业务部门的具体需求，确保财务管理与企业整体运营的深度协同。主要步骤包括：
现状评估：全面分析企业现有的财务流程、系统配置和人力资源，识别关键痛点并明确改进方向。结合“四业融合”的理念，分析财务流程与生产、销售及供应链管理的协同度，发现财务管理对产业链的支持不足之处。
业务需求调研：通过访谈与调研收集业务部门在财务管理方面的需求，明确企业对高效、透明财务服务的期望。重点在于财务服务如何主动融入产业流程，支持业务决策。
融合需求识别：在“四业融合”背景下，明确企业对财务管理深度整合的需求。例如，财务共享服务应通过AI技术实现数据驱动的实时支持，为战略决策提供动态分析。
5.2. 技术架构设计
技术架构设计是融合型FSSC建设的关键，设计过程需突出财务管理与业务协同的技术基础。主要包括以下内容：
系统架构规划：设计支持“四业融合”的系统架构，确保财务共享平台具备良好的扩展性与灵活性，并能够集成OCR、RPA、机器学习等AI技术，实现财务与产业流程的实时协同。
模块化设计：采用模块化设计思路，使各功能模块(如数据处理、报表生成、智能决策支持)独立而可扩展。通过数据挖掘模块，为供应链优化、销售决策和生产流程提供实时财务数据支持。
数据集成：重点设计业务系统与财务系统之间的数据集成模块，确保财务数据能够有效反映生产、销售和供应链的动态变化，为业务价值创造提供数据基础。
5.3. 实施阶段
实施阶段需要结合“四业融合”理念，注重系统搭建与流程优化的结合，实现财务与业务流程的无缝协作。具体包括：
系统搭建：根据规划的架构，开发和集成支持“四业融合”的功能模块，将OCR、RPA和智能分析嵌入到财务共享服务中心中，提升产业流程的财务响应能力。
财务流程重组：在新的系统架构下优化核心财务流程，确保其能够适配企业生产、销售和供应链的变化。例如，在生产环节引入实时成本监控机制，在销售环节提供精准定价支持。
员工培训：对财务人员及业务部门员工进行培训，使其理解“四业融合”理念及新系统的操作方法，确保人员能够高效应用系统功能，提升产业链协作效率。
5.4. 运营与优化
在FSSC正式投入运营后，持续优化是确保其深度融合并创造价值的关键。通过“四业融合”理念指导优化方向，实现财务管理与业务发展的同步升级。
持续评估与改进：建立全面的运营评估体系，定期监测共享服务的运行状况。例如，分析财务与产业流程协同的效率指标，如资金周转率和库存管理优化效果。
AI工具优化：持续优化AI工具的算法和功能，确保RPA和机器学习模块能够适应企业生产和销售流程的变化。例如，调整算法以更精准地支持供应链管理和销售预测。
用户反馈机制：建立面向业务部门的反馈机制，鼓励用户提出改进建议。通过数据分析反馈，优化财务服务对产业链的支持力度。
建设融合型FSSC需要一个系统化的路径，包括需求分析、技术架构设计、实施与流程重组、运营与优化四个阶段。整个过程中，AI技术的应用和“四业融合”理念的贯彻至关重要。通过这些步骤，企业能够构建高效、智能且与业务深度融合的FSSC，显著提升财务管理效率、降低运营成本，为企业创造更大价值。
6. 融合应用的创新价值
人工智能(AI)与财务共享服务中心(FSSC)的深度融合，不仅显著提升了企业财务管理流程的效率，还通过全面的业务支持和数据驱动的决策，创造了多方面的创新价值。以下从不同角度探讨此类融合应用的创新价值。
6.1. 数据智能化应用的优势
在FSSC中，数据智能化应用为企业管理提供了不可替代的优势：
精准的客户画像：通过智能分析财务数据和客户交易记录，AI能够帮助企业构建精准的客户画像，为市场营销和客户关系管理等领域提供更有效的支持。
风险管理的改进：AI通过深度挖掘和模式识别财务数据，能够帮助企业识别潜在风险，并提供风险预警和应对方案，确保企业在复杂商业环境中保持稳定。
6.2. 提高运营效率与降低成本
通过AI技术的应用，FSSC能够显著提升运营效率并降低财务管理成本，具体体现在以下几个方面：
流程自动化：借助RPA (机器人流程自动化)和OCR (光学字符识别)技术，企业可以自动化处理财务流程中的数据录入、报销审核、财务对账等任务。原先依赖人工重复执行的工作通过AI技术得以高效完成，从而有效减少了人力成本。
降低人工错误率：财务数据录入和核对自动化显著减少了手工操作中的错误。AI技术还可以帮助企业进行财务异常检测，进一步降低错误发生率，减少财务风险。
6.3. 提升决策支持能力
AI与FSSC的融合还体现在提升企业的决策支持能力，使财务共享服务不仅支持日常运营，还逐渐成为战略决策的重要支柱。
数据驱动的预测分析：通过机器学习和大数据分析技术，企业能够深度分析和预测财务数据。AI分析工具可对历史财务数据进行建模，为现金流预测、成本控制、预算编制等提供精准支持，帮助管理层做出更明智的决策。
时性与响应速度：AI赋能的FSSC能快速处理大量财务数据，使管理层能够实时掌握企业的财务状况并做出有效的战略调整。
6.4. 强化财务职能与业务融合
AI的引入使得财务职能能够更深层次地融入企业业务运作，支持业务创新和价值创造。
主动业务支持：融合AI技术的FSSC不仅限于数据处理，还能主动分析业务部门的数据需求，提供定制化财务解决方案，从而使财务职能从“后台”逐步转向“前台”业务合作伙伴。
业务流程的财务指导：通过实时数据分析，FSSC可以为生产、采购和销售等业务流程提供财务指导，确保决策的科学性和财务可行性。这种财务与业务的深度融合有效提升了整体运营效率并创造更多价值。
6.5. 创新商业模式与价值创造
AI在FSSC中的应用推动了企业商业模式的创新，创造了新的商业价值。
财务共享平台化：AI赋能的FSSC逐步发展为面向全企业甚至跨企业的共享财务平台。这种平台化模式能够整合跨部门资源，提升协作效率，为企业和整个行业创造新的价值。
持续创新与改进：AI具备自我学习和持续优化能力，使FSSC能够根据反馈不断改进流程和服务。通过用户反馈的收集和分析，AI系统能够持续优化财务流程的效率和精度，促进企业的创新发展。
AI与FSSC的融合在多个层面为企业创造了创新价值，包括提高效率、降低成本、增强决策支持、促进财务职能与业务的深度融合以及推动商业模式创新。这些创新应用不仅实现了企业财务职能的升级，也推动了企业整体运营的转型和升级。随着AI技术的进一步发展，FSSC的功能和价值将继续深化，为企业提供更广泛的业务支持和创新动力。
7. 研究结论与建议
通过对AI技术与FSSC建设相结合的探索，提出了融合型FSSC的建设模型，旨在通过AI赋能实现财务流程的自动化和智能化，并通过“四业融合”提升财务职能对企业战略的支持力度。通过应用RPA、OCR、智能财务助理和数据分析工具等AI技术，企业财务处理效率显著提高，手动操作错误减少，财务管理的精准度得到提升。借助“四业融合”框架，FSSC不仅能实现财务管理的标准化和集中化，还能主动支持业务部门的需求，助力企业战略决策。此种深度融合使财务职能从后台支持转向前台业务合作伙伴，创造更多价值。AI赋能的FSSC通过流程优化和数据智能分析有效降低了运营成本，并为企业提供强有力的决策支持，提升企业整体竞争力。
尽管文章深入分析了AI赋能的FSSC，但在实际应用中仍存在一些挑战和研究空白，未来研究可从以下方面展开。随着AI的大规模应用，财务数据的隐私保护和安全性面临更大挑战。未来研究可深入探讨AI应用中的数据安全机制，确保企业数据的合规性和安全性。FSSC建设与AI引入会对企业人员结构和文化产生影响。未来研究可关注如何管理组织变革、提升员工适应性，进一步研究企业在技术变革过程中的文化建设和员工培训机制，以提高技术应用成功率。当前FSSC主要应用于制造业和金融业，未来可探索如何将AI赋能的FSSC模式扩展至其他行业，以实现更广泛的产业价值创造。未来研究可探讨如何进一步集成不同AI技术(如深度学习、自然语言处理等)与FSSC，以实现更高水平的智能化财务管理。
基金项目
2022年国家级大学生创新创业训练计划，编号：202211549004X；南宁学院课程建设项目《公司财务案例分析》，项目编号：2022XJYYZ11。
NOTES
*通讯作者。