降低到了六七毛钱丨ToB产业观察 AI把审核一张报销小票的费用从十块钱 (降低到了六七级的温度)

admin1 5天前阅读数 13 #银行

从AI大模型问世以来，AI将重构企业流程的声响纷至沓来，尤其是当模型从卷技术走向卷运转、卷场景以后，AI末尾逐渐浸透到企业流程之中，并打破这种原有流程，重构企业外部控制流程。

从“几块钱”到“几毛钱”，本钱降低带来规模化运转或许

尽管生成式AI的问世让流程末尾重构，并加以AI赋能，但很多行业变化的齿轮真正末尾转动要从DeepSeek的横空出生算起。

在DeepSeek问世之前，财务收支控制平台合思就尝试了运行AI大模型的才干去打造新的财务体系，成功从IT到AI替的环节。但由于彼时经常经常使用AI大模型的本钱很高，以AI识别报销小票为例，粗略预算一下，经常经常使用人工审核小票的“工资”本钱大约在1~2元钱，但经常经常使用AI大模型审核的本钱将抵达9~10元钱，“生成式AI在财务流程中的运转是为了降本增效的，但假定由于用了AI的才干而让企业破费了更大的本钱，那还不如经常经常使用最传统的方法。”合思开创人兼CEO马春荃如是说。

另一方面，彼时少数好用的大模型产品来自海外，遭到合规、监管等要素的影响，形成国际企业无法经常经常使用到更好的大模型产品。

上述两点随着DeepSeek的问世“迎刃而解”，马春荃通知媒体APP，DeepSeek问世之后，将原本经常经常使用AI审核一张小票的费用从9~10块钱，降低到了6~7毛钱，“大幅降低的费用，远逾越了经常经常使用人工审核的性价比，让AI小票辨细心正得以落地。”马春荃指出。

不只于此，在各行业企业都在积极规划海外业务的当下，各个国度的，不同语种的小票也给从事发票报销的财务人员提出了新的应战。

以阿拉伯语为例，中东地域作为我国企业出海的重点区域之一，阿拉伯语的小票如何识别成为了财务人员的“噩梦”，“雇佣一个会阿拉伯的财务人员，或许一年也用不到几次，但是关于企业来说，这样的人才可遇无法求，也会加大企业开支，”马春荃进一步指出，“但是经常经常使用AI之后，为企业节省了很多费用，也优化了识别的准确率，并可以成功风险标注，让财务人员了如指掌。”

以合思的相关产品为例，据马春荃引见，目前曾经支持包括阿拉伯语在内，几十个语种的的小票识别。

“就财务范围而言，AI曾经重构了企业流程，让企业财务从‘流程驱动’走向‘模型驱动’，”马春荃进一步指出，“但当下还尚未看到‘天花板’，模型驱动的改造还在启动中。”

用户需求涌现，AI浪潮才刚到来

小票识别仅仅是AI在财务范围运转的一个缩影，DeepSeek的出现将AI运转的多少钱“打上去”以后，让更多由于本钱形成无法落地的场景得以“照进理想”。

马春荃通知媒体APP，在生成式AI出现以后，在财务范围确实涌现了很多可以植入的场景，但事先算力本钱太高，经常经常使用AI反而比人工要更贵，而且AI才干还有余以应对很多场景，“比如员工在出差的时期，却出现了在本地的叫车费用，这些小票的审核过去AI是识别不出来的，只能依托人工启动审核。”马春荃举例到。

而这种状况随着DeepSeek的问世失掉了改善，“DeepSeek让企业能以更低的本钱，失掉更高性能的AI才干，同时企业还能在合法合规的状况下经常经常使用，这为AI+财务的成功，提供了很大的支持。”马春荃表示。

不过在马春荃看来，AI的浪潮才刚刚末尾，AI针对财务范围的重构也才刚刚末尾。而这个需求是随同着企业从“流程驱动”走向“模型驱动”而末尾的。

无独有偶，长江商学院会计学副教授 MBA项目学术主任、高层控制教育项目学术主任张维宁也以为，随着企业的展开，组织架构愈发复杂，而AI大模型的出现，能以一种方便的方式，将这个复杂的疑问变成方便的疑问，张维宁曾对媒体APP表示，“经过流程和分工的方式，并在每个环节用好AI的才干，就能让原本复杂的疑问变得方便，从而提高企业运营效率。”

财务系统要成功模型驱动首先要求做到将控制软件、买卖系统和账户体系得基础夯实，进而以模型为中心，将三者调度起来，并成功最终以人为中心的愿景，“AI就相当于我们的助理，协助我们起到协作的作用，每集团拥有的AI助理会越来越多，每个AI助理也都有各自善于做的事情，而我们要求做的就是去适时的经常经常使用、调度这些助理协助我们成功任务。”马春荃指出。

在马春荃看来，“在AI的赋能下，企业控制正在从流程驱动到模型驱动退步，我们曾经在表单上填写的那些复杂而繁琐的结构化数据，是为流程驱动环境下每一个环节服务的。在以模型为中心的决策分发的时代，将不再那么关键且冗长。我们曾经煞费苦心的编辑各种流程，以防控风险、优化效率。但这种流程有形当中介入了控制本钱与保养本钱。面对蜘蛛网一样的审批流、任务流，应当是每个系统控制员的恶梦。在以模型为中心的决策分发的时代，流程的笼统方式将更为隐形，甚至不再要求被用户看到。算法也不再是可插拔，而是随需的被AI所调用。”

此外，有不少业内专家以为，AI大模型正将企业财务从“规则行动者”转变为“价值发明者”。未来三年，率先成功“数据-模型-组织”三重退步的企业，将逾越AI转型的“达尔文之海”，成为真正的“模型驱动型”组织。这一进程中，技术才干与业务洞察的深度融合，将成为决胜未来的中心密码。

详细到财务细分场景中，比如企业可以经过OCR技术成功发票信息智能识别，据了解，目前的准确率曾经超99%，结合RPA（流程智能化）成功账目核对、报销审核等义务。据统计，企业部署AI系统后，月度报表生成时期可以缩短80%，人工干预增加70%。大幅优化效率的同时，还能降低财务人工本钱。

与此同时，当下企业关于AI的投入简直是不设下限的，以财务范围为例，马春荃通知媒体APP，客户当下关于在财务范围运转AI技术会从三个维度思索，首先会思索AI能不能在财务的一些任务流程或场景中跑起运转，进而会思索运转AI后的效果如何，以及AI的准确率、安保合规等技术细节，最后才会考量经常经常使用介入AI性能的服务会出现多少额外的费用。

另一方面，从行业角度动身，也有不少服务商反响：当下曾经有很多运转AI技术的场景是客户先提出来的，服务商进而依据客户的需求，将客户的行业Know How与自身AI技术结合，打造出来的AI运转场景，不得不说，这点很“中国SaaS”。

离财务智能体还有一段路

尽管AI在财务范围的需求逐渐涌现，其价值也渐渐显现出来，但在马春荃看来，我们离真正的财务智能体还有很长的一段路要走。

假定将企业财务费控才干分为L1-L5五个阶段，每个阶段又针对开放、消费、报销、对账、记账、归档、报表七个维度区分智能化水平的话。据市场调研显示，国际费控厂商基本处于L3-L4阶段，而L4向L5迈进很关键的一步就是AI才干的“植入”。

对此，马春荃通知媒体APP，目前国外部分服务商曾经能成功L5的部分才干，但离真正的成功L5，打造出财务智能体还有一段距离，“要想成功财务智能体，仅仅是在财务的每个环节上都植入AI的才干是不够的，”马春荃进一步指出，“还要求打通各个环节的协作流程，让每个环节的AI构成一个完整的体系，从AI in All末尾，走向全体系的智能体。”

以报销流程为例，报销流程中曾经运转了AI审批、AI识别小票等才干，但各个才干是相对独立且分散的，审批流程的AI干不了识别小票的任务，识别小票的AI也不具有审核的才干，而且两者之间的协同还是要求人工提交，要求人工干预才干成功，“这不是财务智能体的终极外形，”马春荃表示，“未来，财务智能体的‘终极外形’是两个Agent之间可以相互启动流程的婚配，并且还要求一个Agent对发现的风险启动派发，分配给不同环节的Agent启动处置。”（本文首发于媒体APP，作者｜张申宇，编辑丨盖虹达）