【云货分享】CFO 指南: 在 AI 时代与时俱进

旨在增强财务用户能力的 AI 工具经过了会计和财务理论方面的训练。但是，细微的行业专业知识并不会记录在教科书或 AI 可以学习的公开文件中。因此，深厚的行业专业知识是一项专业技能，只有该领域经验丰富的财务专业人员才拥有。 

例如，制造业的财务工作错综复杂，重点关注生产过程和供应链，而零售业注重销售分析和客户行为，两者之间有很大的不同。AI可以提供洞察，但需要财务团队的渊博知识为这些工具提供背景信息。正是利用自己掌握的行业特定知识，财务专业人员才能够提出正确问题、指导 AI 模型开发以及根据行业细微差别准确解释基于AI的结果。这些知识还将为诸多事务提供支持：做出明智的决策；预测行业趋势；识别其他人可能忽略的细微之处。

AI 可以加速财务流程，但财务人员了解这些任务背后的基本原则仍然更为重要。财务专业人员必须对关账、财务计划、收入确认规则、监管标准等事务有扎实的 学识，确保 AI 生成的结果立足于合理的财务实践。例如， AI工具可能会根据历史数据和市场趋势预测收入将激增，但财务专业人员必须根据可能即将推出的产品或 AI 不了解的内部难题来验证这些预测。只有当财务专业人员了解财务流程的构成以及既定规程背后的理论基础时，才有可能做到。

如今，技术驱动业务，编程并非工程师才拥有的独门秘笈。对于财务专业人员来说，编程刚开始可能有点令人望而生畏，但实际上，即使您没有深厚的技术知识，也可以学习和掌握这项技能。Python和R等语言的基本知识 （尤其是用于财务建模和 AI 的知识），可以让财务专业人员脱颖而出。此外，Oracle NetSuite 等 ERP 系统提供强大的 API，支持通过编程方式访问财务数据。

掌握了编程技能的财务用户可以让数据的收集、清理和可视化工作实现自动化，从而大大提高团队效率。试想，如果您将手动电子表格更新等单调的财务流程自动化，运行蒙特卡洛模拟来评估财务风险，或者为财务 KPI 创建内部仪表盘，您将成为团队中的 “明星员工”。当您需要请拥有深厚技术背景的数据科学家和程序员完成更高深的工作时，懂一些基础知识还可以帮助您进行更有深度的谈话。

相较于记住论据或财务数字，人们更容易记住故事情节并与之产生联系。然而，在财务领域，所有叙述都必须以数据为基础。考虑到财务数据的复杂性和庞大数量，通过电子表格或列表式报告呈现信息的传统方法可能会让高管们不知所措。他们真正需要的是简洁、清晰且可操作的洞察，以帮助他们做出明智的决策。因此，财务专业人员应掌握数据可视化，用清晰、引人入胜的方式有效传达复杂的信息。这不仅需要数据分析、讲故事、基础技术等技能，还需要良好的设计理念和审美。

许多企业要通过分析大量数据来做出决策：过去的销售数据、在线搜索趋势、客户评论、全球经济指标、竞争对手的产品发布等等。使用传统财务模型可能无法充分利用这些丰富的信息。 

通过利用数据科学专业知识和预测性分析工具，财务用户可以对关键结果（例如包含收入和支出的损益表）生成数据驱动的预测。此外，这些技术还有助于从大量付款、发票和日记账分录数据中识别异常情况。

现在您可能会想，数据科学？这不是数据科学家和技术专家才擅长的吗？事实上，借助网络提供的内容，现在学习数据科学基础知识比以往任何时候都更容易。对于财务专业人员来说，了解基础知识可以使您更加信任基于AI 提供的洞察，并更好地优化结果。通过掌握基础知识，您能够合并不同的数据集，选择最合适的模型（无论是时间序列预测、回归模型还是神经网络），并了解影响结果 的关键驱动因素。虽然 AI 简化了这一过程，但财务专业人员的基础知识对于正确解释和依赖 AI 结果至关 重要。 

数据科学需要合适的数据分析工具，而 Oracle NetSuite SuiteAnalytics 平台为财务用户提供了全面的洞察。它提供有关所有业务职能部门运营和财务的实时数据。Oracle NetSuite 计划和预算解决方案为财务分析人员提供了统计模型，支持他们运行 what-if 场景，根据不同的可能结果预测收入和支出等指标。Oracle NetSuite 还具有数据可视化功能，可将复杂的数据集转换为引人入胜的故事，这些故事对于企业财务团队传达自己的洞察和分析至关重要。