构建 AI 原生财务职能让我学到的五课
构建 AI 原生财务职能让我学到的五课
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对于重新设计围绕人工智能工作的 CFO 来说，以下是五个教训。
财务已经变成了一个实时职能。对我来说，机会远不止是更快完成账本或更频繁地更新预测。这是关于看到商业在变化，帮助领导者更早采取行动，并让财务团队有更多时间去塑造接下来的事情。
两年前我加入 OpenAI 时，只有一个小型财务团队支持这家快速增长的公司。我们需要从零开始构建这一职能，并让 AI 根本性地融入我们的工作、决策和对业务的支持中。
我还看到一个熟悉的起点。关闭账本和更新预测仍然涉及手动、重复性的工作：查找信息、解释改变的原因，并汇总决策所需的数据。我们有世界上最先进的 AI 工具，但我们仍然在学习如何围绕这些工具重新设计财务。
因此，我们设定了两个大胆的目标：零天闭合和自动化、持续更新的预测。
零天闭合的理念是为领导者提供一个实时、可对账且可追溯的公司财务状况视图。持续预测则在此基础上，展示业务如何变化、接下来可能会发生什么，以及哪些决策可能改变结果。
我们仍在朝着这两个目标不断努力。这项工作已经改变了我们团队的运作方式。它推动我们超越了静态电子表格、手动查找支持记录和用幻灯片呈现的限制，转向建立在业务上下文和数据基础上的实时工具。它还让财务专业人士有能力创造所需的工具，并将他们的专业知识推向更远。
对我来说，这才是 AI 原生财务职能真正的承诺：一个了解发生了什么的团队，帮助领导者看到未来的选择，并在结果还可能改变的时候，为业务提供更多的行动时间。
要达到这一目标，单靠采用新技术是不够的。需要围绕重要的决策重新设计工作，给予人们实验的空间，在每个工作流中建立明确的问责机制，并衡量 AI 完成的可靠工作，以提供清晰的投资回报率。
以下是来自我们经验的五个实用教训，每位 CFO 都可以应用。
1. 给予每个人访问权限，然后创造使用的理由
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第一步是广泛的访问权限。人们需要自由去探索 AI 在他们自己工作中的应用。与实际问题的结构性实验相结合时，访问权限创造了最大的价值。
我们邀请销售工程师参加财务黑客马拉松，要求团队带来他们希望转型的工作。一个结果是 IR-GPT，这是一种以我们投资者关系团队使用的批准材料为基础的定制 GPT，用于回答尽职调查问题。我们还开始为采购和税务等领域建立定制 GPT。
黑客马拉松将 AI 从一个抽象能力转变为一个可以使用的工具。在一天之内，人们可以识别出一个重复性的任务，构建解决方案，与同事测试并加以改进。使用案例来自于与工作最贴近的人，而技术专家则帮助他们更快地推进。
对于 CFO 来说，教训很简单：你需要自下而上的实验和自上而下的战略。将安全、强大的 AI 放在大家的手中，让那些最接近工作的人识别出更好的工作方法。同时，将领导的注意力和资源集中在对业务最重要的变化上。真正的机会在于两者的结合：前线人员的实际灵感与你最大优先事项的结合。
2. 围绕决策重新设计整个工作流程
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财务团队花费大量精力收集决策的输入。一次预测回顾可能需要人们找到最新的数据、对账电子表格、解释差异、创建图表、准备文件并将这些文件转化为幻灯片。分析最终到达决策者，但团队的大部分时间已经投入到汇总工作中。
AI 改变了工作的单位。财务领导可以重新设计从源数据到决策的完整路径。
考虑一下闭合。每个 CFO 都知道每月流程的情况：一个系统中的实际数据，另一个系统中的采购订单，电子表格中的应计项，而对于差异的解释则隐藏在消息线程中。
我们正在朝着不同的操作模型努力。零天闭合的目标是将批准的支出计划、总账实际数据、采购订单、应计项和交易细节连接在一起，形成一个不断对账的视图。每个差异都可以追溯到基础活动。AI 可以准备初步解释，并标记需要关注的异常。财务验证数字、应用判断并负责最终签字。
*预算与实际对账：批准的输入、来源检查和由财务负责的审查*
闭合不会消失。开始消失的是在期间结束后重建 бизнес的紧张。
这种对账基础可以为持续更新的预测提供动力。我们的团队正在建立工作流程，将统计模型、销售对话、账户级证据、经营数据和财务判断结合起来。
我们正在超越电子表格的局限，进入更具交互性的工具，这些工具将统计预测、支持证据和场景整合到一个实时视图中。领导者可以看到发生了什么变化，为什么变化，以及哪些决策可能改变结果。当新的客户承诺缺失在基准时，系统可以浮现支持证据，并展示调整将如何影响这个季度或年度。财务可以检查假设，比较场景，并决定是否要更新批准的预测。
*交互式预测和场景规划*
这种视图还可以帮助领导者做出更好的资本分配决策。财务团队可以看到营销支出带来的回报、结果的减少，以及下一个美元重新分配可能意味着什么。
*动态资本分配：收益递减曲线突出显示投资应重新平衡的地方*
自动化预测是目标。持续更新的视图、更快的场景分析和明确的财务所有权是我们实现这一目标的方式。
更广泛的教训是，从一个重要的决策开始，向后工作。明确支持这一决策所需的数据、工具、审批流程和交接。然后确定 AI 哪些部分可以分析、协调或完成。这将提升整个决策周期的速度与质量。
3. 财务专业人士成为建设者
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更大的转变是财务专业人士现在可以构建自己工作所需的工具。
最近的 [OpenAI 研究](https://openai.com/index/how-ai-is-expanding-what-people-do-at-work/) 显示，40% 的财务专业人士的专业 AI 使用涉及传统财务以外的工作，而 22% 涉及与工程相关的任务。
我团队中的每个人都在使用 ChatGPT Work 和 Codex 构建定制 AI 仪表板和工具。工作已经从静态 Excel 模型和 PowerPoint 幻灯片转变为坐落于业务完整上下文和数据之上的实时仪表板。这些工具能够推进分析、回应后续问题，并在基础信息发生变化时进行更新。
一位支持我们广告业务的队友之前从未编码。他学会使用 Codex 构建了一种工具，将我们的每月广告预测转化为每周和每日计划。该工具考虑了工作日和假期，比较了预测，并将每个数字与批准模型关联。营销领导者可以快速看到发生了什么变化、投资的去向以及额外支出可能带来的回报。
了解问题的人现在可以塑造解决方案。构建这些工具也促使他们重新考虑通常的工作方式。财务专业人士可以创造业务所需的决策基础设施，与同事测试，并随着工作的演变对其进行改进。
财务团队并不是变得不再专业化，而是获得了更大能力，将他们的专业知识进一步发挥。
4. 将速度与明确的问责和控制结合起来
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IR-GPT 教会我们一个关于控制的重要教训。投资者尽职调查问题可能需要分析师在以往材料中过滤、草拟回答、检查一致性并协调复审。借助基于批准来源的自定义 GPT，过去需要数小时，有时甚至通宵的工作，现在可以在几秒钟内产出强有力的初稿。
人类的角色仍然是核心。我们的投资者关系团队会阅读草稿，增添判断和上下文，确保我们的回答对所有投资者保持一致。AI 加速了工作，人员仍然拥有最终结果。
这是财务的正确模型。CFO 应与 IT 和治理团队合作，定义 AI 系统可以访问哪些数据、可以采取哪些行动、何时需要审批以及何时应升级问题。每个输出应连接到可靠的来源。每个预测应附带明确的解释。每次对批准基线的更改应要求财务的授权。
“tokenmaxxing”的短暂热潮已经过去。现在，可以轻松设置使用限制、预算控制、角色基础访问、模型路由规则和审批阈值。CFO 可以像对待任何可变支出一样，以相同的纪律管理 AI 的使用，同时给予团队建设和实验的空间。
明确的问责创造了加速前进所需的信心。随着综合、对账和准备工作的加速，财务专业人士获得了更多时间来质疑假设、为业务提供建议，并行使判断力。
5. 衡量每单位智能的价值
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CFO 需要一个以运营绩效为基础的 AI 评分卡。购买更多席位或使用更多令牌并不能给你提供太多信息。重要的是工作是否完成得好，以及它实际上花费了多少。
对于每个工作流，提出四个问题：
* AI 是否完成了重要的工作？
* 这花费了多少，包括员工时间、审查和返工？
* 结果是否足够好以供使用？
* 是否帮助我们更快或做出更好的决策？
对于财务团队来说，有用的工作可能意味着更新了预测、解释了差异、完成了审计请求或回答了董事会问题。对于闭合而言，评分卡可能包括周期时间、自动对账交易的比例、需要审查的例外数量以及解释差异所需的时间。对于预测，可能包括预测准确性、更新频率、制作新场景所需的时间，以及所支持决策的质量。
最便宜的模型并不总是最经济的。如果一个更好的模型以更少的尝试和更少的审查得出可靠的答案，整体上可能花费更少。
CFO 的机会
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财务处于战略、资本、数据、风险和绩效的中心。这使 CFO 拥有独特的视角来了解公司运作，并有强大的授权来引领其 AI 转型。
一个 AI 原生的财务职能以更快的周期、强有力的控制、更好的决策以及更多判断时间为特征。这个路径始于一个有意义的工作流，并通过证据扩大：赋予人们工具，帮助他们重建工作，保持问责清晰，并衡量结果。
零天闭合和持续预测表达了一个更广泛的雄心：一个了解发生了什么的财务团队，展示给领导者下一个可能会发生的事情，帮助公司更早做出更好的决策。
最终，财务团队的能力增强，CFO 对业务的视野更清晰。这也为整个公司如何将智能转化为持久价值创造了一个可行的工作模型。正如我常说的：“你不能成为你看不到的东西”。如果我们希望我们的财务团队接受 AI 所带来的可能性，我们必须向他们展示它的样子，而作为 CFO，这从我们开始。
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原文链接：[点击查看](https://openai.com/index/building-an-ai-native-finance-function)
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对于重新设计围绕人工智能工作的 CFO 来说，以下是五个教训。
财务已经变成了一个实时职能。对我来说，机会远不止是更快完成账本或更频繁地更新预测。这是关于看到商业在变化，帮助领导者更早采取行动，并让财务团队有更多时间去塑造接下来的事情。
两年前我加入 OpenAI 时，只有一个小型财务团队支持这家快速增长的公司。我们需要从零开始构建这一职能，并让 AI 根本性地融入我们的工作、决策和对业务的支持中。
我还看到一个熟悉的起点。关闭账本和更新预测仍然涉及手动、重复性的工作：查找信息、解释改变的原因，并汇总决策所需的数据。我们有世界上最先进的 AI 工具，但我们仍然在学习如何围绕这些工具重新设计财务。
因此，我们设定了两个大胆的目标：零天闭合和自动化、持续更新的预测。
零天闭合的理念是为领导者提供一个实时、可对账且可追溯的公司财务状况视图。持续预测则在此基础上，展示业务如何变化、接下来可能会发生什么，以及哪些决策可能改变结果。
我们仍在朝着这两个目标不断努力。这项工作已经改变了我们团队的运作方式。它推动我们超越了静态电子表格、手动查找支持记录和用幻灯片呈现的限制，转向建立在业务上下文和数据基础上的实时工具。它还让财务专业人士有能力创造所需的工具，并将他们的专业知识推向更远。
对我来说，这才是 AI 原生财务职能真正的承诺：一个了解发生了什么的团队，帮助领导者看到未来的选择，并在结果还可能改变的时候，为业务提供更多的行动时间。
要达到这一目标，单靠采用新技术是不够的。需要围绕重要的决策重新设计工作，给予人们实验的空间，在每个工作流中建立明确的问责机制，并衡量 AI 完成的可靠工作，以提供清晰的投资回报率。
以下是来自我们经验的五个实用教训，每位 CFO 都可以应用。
1. 给予每个人访问权限，然后创造使用的理由
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第一步是广泛的访问权限。人们需要自由去探索 AI 在他们自己工作中的应用。与实际问题的结构性实验相结合时，访问权限创造了最大的价值。
我们邀请销售工程师参加财务黑客马拉松，要求团队带来他们希望转型的工作。一个结果是 IR-GPT，这是一种以我们投资者关系团队使用的批准材料为基础的定制 GPT，用于回答尽职调查问题。我们还开始为采购和税务等领域建立定制 GPT。
黑客马拉松将 AI 从一个抽象能力转变为一个可以使用的工具。在一天之内，人们可以识别出一个重复性的任务，构建解决方案，与同事测试并加以改进。使用案例来自于与工作最贴近的人，而技术专家则帮助他们更快地推进。
对于 CFO 来说，教训很简单：你需要自下而上的实验和自上而下的战略。将安全、强大的 AI 放在大家的手中，让那些最接近工作的人识别出更好的工作方法。同时，将领导的注意力和资源集中在对业务最重要的变化上。真正的机会在于两者的结合：前线人员的实际灵感与你最大优先事项的结合。
2. 围绕决策重新设计整个工作流程
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财务团队花费大量精力收集决策的输入。一次预测回顾可能需要人们找到最新的数据、对账电子表格、解释差异、创建图表、准备文件并将这些文件转化为幻灯片。分析最终到达决策者，但团队的大部分时间已经投入到汇总工作中。
AI 改变了工作的单位。财务领导可以重新设计从源数据到决策的完整路径。
考虑一下闭合。每个 CFO 都知道每月流程的情况：一个系统中的实际数据，另一个系统中的采购订单，电子表格中的应计项，而对于差异的解释则隐藏在消息线程中。
我们正在朝着不同的操作模型努力。零天闭合的目标是将批准的支出计划、总账实际数据、采购订单、应计项和交易细节连接在一起，形成一个不断对账的视图。每个差异都可以追溯到基础活动。AI 可以准备初步解释，并标记需要关注的异常。财务验证数字、应用判断并负责最终签字。
*预算与实际对账：批准的输入、来源检查和由财务负责的审查*
闭合不会消失。开始消失的是在期间结束后重建 бизнес的紧张。
这种对账基础可以为持续更新的预测提供动力。我们的团队正在建立工作流程，将统计模型、销售对话、账户级证据、经营数据和财务判断结合起来。
我们正在超越电子表格的局限，进入更具交互性的工具，这些工具将统计预测、支持证据和场景整合到一个实时视图中。领导者可以看到发生了什么变化，为什么变化，以及哪些决策可能改变结果。当新的客户承诺缺失在基准时，系统可以浮现支持证据，并展示调整将如何影响这个季度或年度。财务可以检查假设，比较场景，并决定是否要更新批准的预测。
*交互式预测和场景规划*
这种视图还可以帮助领导者做出更好的资本分配决策。财务团队可以看到营销支出带来的回报、结果的减少，以及下一个美元重新分配可能意味着什么。
*动态资本分配：收益递减曲线突出显示投资应重新平衡的地方*
自动化预测是目标。持续更新的视图、更快的场景分析和明确的财务所有权是我们实现这一目标的方式。
更广泛的教训是，从一个重要的决策开始，向后工作。明确支持这一决策所需的数据、工具、审批流程和交接。然后确定 AI 哪些部分可以分析、协调或完成。这将提升整个决策周期的速度与质量。
3. 财务专业人士成为建设者
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更大的转变是财务专业人士现在可以构建自己工作所需的工具。
最近的 [OpenAI 研究](https://openai.com/index/how-ai-is-expanding-what-people-do-at-work/) 显示，40% 的财务专业人士的专业 AI 使用涉及传统财务以外的工作，而 22% 涉及与工程相关的任务。
我团队中的每个人都在使用 ChatGPT Work 和 Codex 构建定制 AI 仪表板和工具。工作已经从静态 Excel 模型和 PowerPoint 幻灯片转变为坐落于业务完整上下文和数据之上的实时仪表板。这些工具能够推进分析、回应后续问题，并在基础信息发生变化时进行更新。
一位支持我们广告业务的队友之前从未编码。他学会使用 Codex 构建了一种工具，将我们的每月广告预测转化为每周和每日计划。该工具考虑了工作日和假期，比较了预测，并将每个数字与批准模型关联。营销领导者可以快速看到发生了什么变化、投资的去向以及额外支出可能带来的回报。
了解问题的人现在可以塑造解决方案。构建这些工具也促使他们重新考虑通常的工作方式。财务专业人士可以创造业务所需的决策基础设施，与同事测试，并随着工作的演变对其进行改进。
财务团队并不是变得不再专业化，而是获得了更大能力，将他们的专业知识进一步发挥。
4. 将速度与明确的问责和控制结合起来
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IR-GPT 教会我们一个关于控制的重要教训。投资者尽职调查问题可能需要分析师在以往材料中过滤、草拟回答、检查一致性并协调复审。借助基于批准来源的自定义 GPT，过去需要数小时，有时甚至通宵的工作，现在可以在几秒钟内产出强有力的初稿。
人类的角色仍然是核心。我们的投资者关系团队会阅读草稿，增添判断和上下文，确保我们的回答对所有投资者保持一致。AI 加速了工作，人员仍然拥有最终结果。
这是财务的正确模型。CFO 应与 IT 和治理团队合作，定义 AI 系统可以访问哪些数据、可以采取哪些行动、何时需要审批以及何时应升级问题。每个输出应连接到可靠的来源。每个预测应附带明确的解释。每次对批准基线的更改应要求财务的授权。
“tokenmaxxing”的短暂热潮已经过去。现在，可以轻松设置使用限制、预算控制、角色基础访问、模型路由规则和审批阈值。CFO 可以像对待任何可变支出一样，以相同的纪律管理 AI 的使用，同时给予团队建设和实验的空间。
明确的问责创造了加速前进所需的信心。随着综合、对账和准备工作的加速，财务专业人士获得了更多时间来质疑假设、为业务提供建议，并行使判断力。
5. 衡量每单位智能的价值
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CFO 需要一个以运营绩效为基础的 AI 评分卡。购买更多席位或使用更多令牌并不能给你提供太多信息。重要的是工作是否完成得好，以及它实际上花费了多少。
对于每个工作流，提出四个问题：
* AI 是否完成了重要的工作？
* 这花费了多少，包括员工时间、审查和返工？
* 结果是否足够好以供使用？
* 是否帮助我们更快或做出更好的决策？
对于财务团队来说，有用的工作可能意味着更新了预测、解释了差异、完成了审计请求或回答了董事会问题。对于闭合而言，评分卡可能包括周期时间、自动对账交易的比例、需要审查的例外数量以及解释差异所需的时间。对于预测，可能包括预测准确性、更新频率、制作新场景所需的时间，以及所支持决策的质量。
最便宜的模型并不总是最经济的。如果一个更好的模型以更少的尝试和更少的审查得出可靠的答案，整体上可能花费更少。
CFO 的机会
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财务处于战略、资本、数据、风险和绩效的中心。这使 CFO 拥有独特的视角来了解公司运作，并有强大的授权来引领其 AI 转型。
一个 AI 原生的财务职能以更快的周期、强有力的控制、更好的决策以及更多判断时间为特征。这个路径始于一个有意义的工作流，并通过证据扩大：赋予人们工具，帮助他们重建工作，保持问责清晰，并衡量结果。
零天闭合和持续预测表达了一个更广泛的雄心：一个了解发生了什么的财务团队，展示给领导者下一个可能会发生的事情，帮助公司更早做出更好的决策。
最终，财务团队的能力增强，CFO 对业务的视野更清晰。这也为整个公司如何将智能转化为持久价值创造了一个可行的工作模型。正如我常说的：“你不能成为你看不到的东西”。如果我们希望我们的财务团队接受 AI 所带来的可能性，我们必须向他们展示它的样子，而作为 CFO，这从我们开始。
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