金融 AI 在企业财务中的应用：从自动化到智能决策的全流程升级

数字化浪潮下，企业财务正经历一场颠覆性变革，金融AI的崛起的速度远超预期——从最初辅助财务人员处理琐碎事务的工具，快速迭代为支撑企业财务全流程高效运转、驱动战略决策的核心智能基础设施。如今，结账周期从数天压缩至隔夜完成，欺诈核查实现实时响应，支付失败可自动重试并匹配最优路由，多实体、多币种的现金流预测实现动态更新，这些曾经的行业难题，都在金融 AI 的赋能下成为现实。值得强调的是，金融AI的核心价值绝非取代财务团队，而是承接高频、重复、规则清晰的事务性工作，解放财务人才的时间与精力，让其回归“战略规划、决策支撑”的核心岗位，为企业创造更高维度的价值。

要实现这一点，关键在于让 AI “看清全局”。当企业的银行账户、支付系统和财务软件分散在多个平台时，数据被切割在不同孤岛，AI 无法把一笔付款、一次费用报销、一条对账差异背后的业务逻辑串联起来。以 Airwallex 空中云汇为代表的新一代金融科技平台，将全球金融基础设施与业务软件整合在同一系统中，让 AI 可以在同一数据底座上，全面洞察每一笔资金流入流出、每一道审批与政策校验，从而在企业财务的全流程中，真正完成从“自动化”到“智能决策”的升级。本文将详细梳理什么是金融 AI，以及金融 AI 在企业财务中该如何实际应用。

什么是金融 AI（AI in finance）？

金融 AI（AI in finance），是指运用人工智能技术，自动化、智能化地优化企业各类财务与资金管理流程。财务工作本身具备数据量大、重复性高、规则清晰、结果可量化等特点，且业务数据结构化程度高、流程规范完整、评估标准明确，这些特性都让财务场景成为 AI 落地的理想领域，能显著提升工作效率与准确性。

事实上，很多企业早已在不知不觉中用上了金融 AI。即便还未主动部署，AI 也正逐步融入日常工作 —— 尤其在使用现代化金融科技服务时，相关 AI 能力大多会随产品原生集成，企业无需从零搭建。例如：

• 在应付账款管理中，智能账单工具可自动完成账单与采购订单匹配，减少人工核对与录入错误。

• 在月末结账关账环节，预设工作流可自动触发并按审批与合规规则推进流程。

• 在风控与合规层面，系统能基于交易历史生成风险评分，自动标记与拦截异常交易，降低欺诈与合规风险。

金融 AI 的核心优势，是能在企业设定的风控与合规框架内持续学习。随着交易、账单、报销等数据不断积累，AI 会结合最新业务模式持续迭代优化：

• 在费用报销管理中，AI 可自动识别票据，并参照历史分类习惯智能归类费用科目，减轻人工填报与审核压力。

• 在跨境支付与资金路由中，AI 会依据历史成功率、成本、到账时效等数据，智能优选支付路径，提升效率与体验。

通过将 AI 深度融入账单管理、费用管控、风控合规、跨境收付等核心场景，以 Airwallex 空中云汇为代表的全球领先金融科技平台，正帮助企业将传统人工财务操作，升级为高度自动化、可视化、智能决策驱动的现代化财务体系。

进一步理解金融 AI：几个关键概念与基础术语

要搞懂AI如何重塑企业财务团队，首先得掌握几个核心概念——它们决定了AI的工作逻辑，也决定了AI在什么场景下能真正发挥价值。

• 机器学习（Machine Learning） 是金融 AI 学习和进化的方式。它通过分析历史数据中的模式来进行预测或决策，例如识别典型的支付欺诈交易模式，或者总结出向特定地区付款时，哪些支付路径成功率更高、风控表现更好。

• 智能体（Agents） 是能在预设边界内自主规划、执行任务的AI系统。它会主动评估当前情况、选择合适的操作方式，并调用各类工具完成一整套工作流程，比如从接收账单、完成审批，到最终执行付款，全程可自主推进。

• 代理人工智能（Agentic AI）通俗来说就是“具备自主决策和执行能力”的AI形态。这个术语主要用来区分两类系统：一类是依赖生成式AI（负责内容创作）的系统，另一类是负责预测分析的分析型AI系统；而Agentic AI通常会将两者结合，在完成分析判断后，自动推进下一步操作。

• 对话式财务体验（Conversational finance UX） 指的是企业工作人员可以用自然语言与财务系统交互。比如财务负责人直接发出指令：“查询我们在新加坡的当前现金流情况”“周五前支付这张账单”，AI会自动理解需求、汇总所需数据，并在合规和权限范围内，发起相应的操作。

• AI 原生系统（AI-native systems） 是指从底层设计阶段就内置人工智能能力的平台，而非在现有软件上简单叠加AI功能——这种原生设计能让AI与财务流程深度融合，发挥更大价值。

• 统一基础设施（Unified infrastructure） 是指企业的银行账户、支付系统、企业卡、财务与费用管理软件等，全部搭建在同一个平台上，共享底层数据。这能让AI拥有全局视角，完整掌握企业的收支与资金流，而不是只能获取各个工具孤立的碎片信息。

• 应用程序接口（API） 是驱动智能体真正“动起来”的关键。通过API，智能体可以主动发起各类操作，比如创建并执行付款指令、更新财务记录、调整预算等。如果缺少API，AI最多只能分析数据、给出建议，无法将建议转化为实际的业务动作。

这些概念在实际应用中紧密相连、缺一不可：智能体依靠机器学习完成决策，通过 API 执行具体操作，借助统一基础设施获取完整的业务上下文，最终在AI原生财务平台中形成闭环运行。只要缺少其中任意一环，AI在财务场景中的能力就会从“自主执行”，退化为单纯的“辅助分析”。

为何 AI 对现代金融服务至关重要

财务运营的扩张模式，与企业其他业务环节有着明显区别。当企业营收实现翻倍时，通常无需同步将销售或工程师团队的规模扩大一倍，但财务团队的人数，却几乎会随着交易总量的增长而同步线性增加。每新增一个市场、一种货币、一个经营主体或是一种支付方式，都会给财务工作带来额外的人工操作负担。在此背景下，月末结账耗时不断延长，账务核对需要投入更多人力，欺诈审核环节也容易出现卡壳，进而影响财务工作的整体效率。

要打破这种低效的增长模式，唯一可行的路径就是：将财务团队60%–70%的时间所投入的重复性事务实现自动化，而 AI 正是目前唯一能够在充分理解企业业务规则后，稳定接管这类工作的技术。相较于传统的规则引擎，AI 不仅能处理更复杂的异常场景，还能在企业设定的内控与合规边界内持续迭代优化，不断适配业务变化。

研究表明，当前大多数企业在“是否拥抱AI财务”这一关键节点上，仍停留在探索或零散试点阶段，真正将AI部署到财务核心流程、实现规模化应用的企业仍占少数。麦肯锡最新报告显示，近三分之二的企业尚未开始在全公司范围内推广 AI。这也意味着，现阶段率先在财务运营中部署人工智能的企业，将比那些持观望态度的企业获得更明显的竞争优势。

金融领域中 AI 的核心应用场景

如今，AI 已经在三个关键财务职能中为企业带来可量化的回报。

• 支付优化（Payment optimization）：通过 AI 可以实时分析发卡行的响应模式、历史交易数据和地区差异，自动调整支付路由与重试策略，为每一笔交易选择最优路径，提升支付成功率并减少不必要的拒付和流失。某大型互联网平台在上线 AI 驱动的支付优化后，在短时间内显著提升支付通过率，同时降低了拒付率。Airwallex 空中云汇的 Optimize 360 就是 AI 原生的支付优化能力：通过智能重试、发卡行感知路由和实时报文优化，在不增加额外集成成本的前提下，帮助全球商家提升授权率并降低收入损失风险。

• 反欺诈与风险控制（Fraud detection）： 不同于传统 “单笔交易评分” 模式，AI 能够基于完整的交易历史与网络关系图谱识别异常模式，精准发现跨渠道、复杂化的欺诈行为。

  • 万事达卡 Decision Intelligence Pro 借助生成式 AI，可在毫秒级完成账户、商户、设备等多维度信号分析。实测数据显示，其整体欺诈拦截率平均提升约 20%，部分场景最高提升 300%，同时显著降低误判率，减少对正常交易的影响。

  • Visa 全新成立的 Scam Disruption 反诈骗团队，2024 年通过 AI 与人工协同的方式，助力全球金融生态识别并打击复杂诈骗网络，成功阻断数亿美元级潜在欺诈损失。

• 对账与关账（Reconciliation and close）：

  • 对账、结账等流程重复性高、业务价值关键，AI 智能体正逐步替代大量机械性工作。

  • 微软在财务部门引入 Copilot 式 AI 助手，由 AI 自动完成数据清洗、账目匹配与差异分析，将部分银行对账流程从数小时压缩至数分钟。

  • 麻省理工学院与斯坦福大学 2025 年联合发布的实证研究表明，应用生成式 AI 的会计及财务团队，月度关账周期平均缩短 7.5 天。

 Airwallex 空中云汇实践：支付到财务运营的端到端智能化

• 在 Airwallex 空中云汇，AI 已深度融入支付与财务运营全流程。

• 通过 Optimize 360 系统，平台可实时读取发卡行指令与风险特征，动态选择最优授权路径，智能调控 3DS 触发时机，在提升支付成功率的同时降低拒付风险。

• 日常财务运营中，AI 自动抓取、分类企业支出数据，完成账单与流水智能匹配，并对接主流会计系统实现交易数据自动同步，帮助企业高效完成对账与关账，让财务团队从记账核对工作中解放出来，专注于分析与决策。

金融 AI 的未来：新趋势与新技术

对大多数企业来说，AI 不会颠覆现有财务系统，而是以对话交互、费用自动化、智能对账等方式自然融入。长期来看，单一功能的 AI 会逐步升级成多智能体协同系统，用更少人力完成整套财务流程。下面是未来的几大趋势。

协同工作的多智能体系统

未来，多职能分工的 AI 智能体将在支出管理、支付、资金管理与合规等环节无缝协作，基于统一数据与工作流实现清晰的流程衔接：

• 第一类智能体负责处理供应商账单，完成要素识别、供应商信息核对、税务与付款条款提取，并自动生成应付账款记录。

• 第二类智能体承接流程，开展预算与内部政策校验，判断支出是否符合预算范围与费用管理要求。

• 审核通过后，第三类智能体在最优时机，以最优汇率与最优支付路径完成付款，同时兼顾采购折扣、资金成本与汇兑风险。

• 第四类智能体在支付完成后，自动更新现金流预测与资金状况，并同步至财务报表与管理看板。

对于已搭建统一底层基础设施的平台，例如将多币种账户、跨境支付、企业卡、费用管理与账单管理整合在同一资金与数据底座上的金融科技平台，这种 “多智能体协同” 模式已近在眼前：银行通道、支付系统与财务流程共享一套数据基础，智能体之间无需额外系统对接与人工操作即可顺畅协作。

自主运行的财务运营

自主财务运营，是指多组 AI 智能体在后台持续独立运行，分别承担不同模块的自动化工作。

• 智能体可完整覆盖从账单录入、匹配、审批，到支付执行、会计分录更新的全流程；

• 针对多币种资金池与全球账户，智能体可依据实时收支与汇率走势，提供资金划转与结汇建议，甚至自动执行相关操作；

• 在费用与支付环节，AI 将按照企业预设的权限与审批规则，自动完成合规校验与异常预警。

企业财务团队可随时介入：设置审批节点、调整管理策略、抽查业务样本或对关键决策进行复核。而在日常运营中，越来越多的事务性工作将以 “自动驾驶” 模式运行，让财务人员将精力集中于分析与决策。

AI 成为战略级财务伙伴

未来的 AI 不再只是简单的核算工具，而是能够实时解读数据、主动输出方案的战略合作伙伴。CFO 及财务负责人可直接提问，例如 “下季度我们在新加坡的外汇风险敞口有多大？”AI 不仅能提供按币种、业务线拆分的风险情况，还能结合历史波动与市场预期，生成多场景下的对冲方案与模拟结果。当企业现金流出现异常波动、客户行为发生变化或存在潜在战略风险时，AI 也会主动预警，并提供初步诊断与应对建议。

AI 能够理解企业财务全链路逻辑 —— 从供应商合作、跨境付款，到营收、账单、总账与对账，可在短时间内梳理出原本需要财务团队数天乃至数周才能厘清的业务规律与内在关联。这将推动 CFO 角色从 “运营执行者” 向 “战略架构师” 转变：不再将主要精力用于逐笔账务跟进，而是借助 AI 洞察，设计财务与资金架构，支撑业务战略落地。

更丰富的支付数据，驱动更智能的模型

随着 ISO 20022 等全球金融报文标准的普及，支付数据正从以往的简略字段与模糊备注，升级为高度结构化的信息体系：

• 清晰的账单号与采购订单信息

• 标准化的收款方与账户信息

• 更完整的款项用途与汇款附言等

对 AI 而言，这意味着不再只能从晦涩的支付代码中挖掘信息，而是能够理解交易背后的业务场景，从而实现：

• 更精准的欺诈识别与可疑交易监测

• 更细致、更具前瞻性的现金流预测

• 基于业务场景的智能支付路由与费用优化

随着支付报文不断标准化、语义化，以 Airwallex 空中云汇为代表、拥有全球支付网络与多币种基础设施的金融科技平台，将能够在更高维度训练模型，以更少人工干预，为企业提供更安全、支付成功率更高、成本更优的全球收付服务。

选择让 AI“看清全局”的金融平台

过去几十年，企业财务团队始终在不断完善管控体系：通过层层审批、人工复核等方式，尽可能降低差错、防范风险。在业务规模较小、交易量有限的阶段，这种模式具备合理性 —— 虽然出错成本较高，但整体工作量仍在可控范围。但随着业务持续扩张，传统机制逐渐成为发展瓶颈：财务团队耗费在流程管控上的精力与成本，早已远超偶发错误带来的实际损失。AI 的出现，正在彻底改变这一局面。它让财务团队在保持甚至强化风控与合规能力的同时，显著提升运营效率：审批规则、权限管控、审计留痕均可由系统自动执行与记录。更关键的是，AI 能够真正释放企业增长潜力 —— 支持企业快速进入新市场、拓展更多币种业务，而不必按同等比例扩充财务团队。实现这一变革的核心，是拥有为 AI 原生设计的底层基础设施。Airwallex 空中云汇将全球金融基础设施与业务软件深度整合为统一系统，覆盖全球企业账户、线上收单、支付受理、外汇与跨境付款、多币种钱包及支出管理等全场景能力。基于这套统一架构，AI 能够将全球不同国家、不同主体、不同币种的数据，视为统一、真实的数据源，从而在收款、付款、换汇、资金管理的全流程中形成完整全局视角。反观部分平台，即便宣称拥有先进 AI 能力，但如果银行通道、支付系统与财务工具彼此割裂，AI 也无法真正实现全局洞察与智能决策。率先落地自主化财务运营的企业，将定义未来十年财务管理的竞争格局。

选择一套从源头为 AI 与自动化而设计的统一基础设施，还是在零散系统上不断打补丁、反复重构，将直接决定企业与竞争对手之间的差距能否快速拉开。立即注册 Airwallex 空中云汇账户，解锁 AI 驱动的全流程智能财务解决方案，帮助企业财务高效运转、决策更具前瞻性，迈出财务智能化升级的关键一步！

常见问答（FAQ）

分析型 AI、生成式 AI 和智能体 AI 有什么区别？

• 分析型 AI（Analytical AI）：核心是对数据进行分析，输出洞察与预测，例如生成风险评估分数、欺诈风险评分等。

• 生成式 AI（Generative AI）：在数据分析的基础上，自动生成全新内容，例如根据财务数据撰写财报、管理报告或分析摘要。

• 智能体 AI（Agentic AI）：在 “理解数据 + 生成内容” 的基础上，进一步具备自主规划与执行流程的能力，例如自动处理账单、重试失败支付、按规则完成审批与账务同步等。

怎样在不推倒重建现有财务流程的情况下开始使用 AI？

企业可以分步落地 AI 应用：

• 优先从重复度高、见效快的环节切入，例如费用报销自动化、支付路由优化、授权成功率提升等。

• 同时，逐步迁移至支持 AI 能力的一体化财务平台，将全球企业账户、收单与支付受理、支出管理等基础设施和系统打通，让 AI 发挥最大价值。