随着产业与数字技术的广泛融合，企业基于数字技术赋能的业财一体化呈现出旺盛的生命力。基于数字化转型的业财一体化融合模式，伴随生成式人工智能与大模型，不断赋能企业创新商业模式，实现价值逻辑的重构，形成可持续的数智化生态。本书以人工智能实现企业商业模式的变革为前提，结合业务前台数智化重塑+数据中台赋能敏捷反应+财务后台的嵌入式融合，解析企业业财一体化演进落地方案。通过顶层规划设计、智能化工具模块化、财务集成与共享、财务融合业务技巧、财务共享拓展与升级迭代路径等，结合业财一体化转型案例，以理论与实践相结合的方式呈现企业业财一体化实现从基础应用到顶层规划落地的方法，实现企业业财一体化技术赋能、流程重塑、模式创新、生态构建、价值共创的落地。本书适合企业财务管理人员和高校财务管理专业师生阅读。

第2版序言
第2版前言
第1版序一
第1版序二
第1版前言
第一章 新特征，新趋势：业财一体化演进
第一节 从数字化到数智化企业转型下业财一体化特征
一、从数字化到数智化企业的特征
二、从数字化到数智化企业的业务属性
三、从数字化到数智化企业的财务属性
第二节 数字化转型下企业战略与业财一体化
一、企业管理目标与实现方式转型
二、财务管理目标与实现方式转型
三、数字科技对业财一体化赋能逻辑
第三节 业财一体化概念、步骤与关键要素
一、业财一体化概念、步骤与实施路径
二、业财一体化关键要素与衔接重点
第四节 业财一体化战略规划与流程再造
一、业财一体化战略规划与系统集成
二、业财一体化流程优化与再造
三、业财一体化动态能力构建与治理
第五节 案例与思考
一、上汽集团：制造行业业财一体化实施策略与路径
二、云电投控：能源工程业财一体化管控模式与路径
三、米洛科技：网络科技业财一体化实施策略与路径
四、孩子王：服务行业业财一体化融合策略与路径
五、问题与思考
第六节 本章小结
第二章 顶层化，数智化：业务一体化前台实施演进
第一节 业务一体化与企业价值链
一、业务流程再造
二、管理流程再造
三、技术赋能流程再造
第二节 业务一体化顶层设计
一、供应链一体化
二、纵向一体化与横向一体化
三、共享服务中心
第三节 业务一体化与信息管理系统
一、ERP管理系统建设推动业务一体化
二、商业智能驱动融合ERP推动业务一体化
第四节 业务一体化模式与集成方案
一、数字化系统赋能业务一体化基础
二、业务一体化主要模式
三、业务一体化功能模组集成平台
第五节 案例与思考
一、美团：互联网科技的O2O+SBC模式
二、浙商银行：E家银商城的O2O+SBC模式
三、卓世科技：家庭医生C2M+AI的实现模式
四、问题与思考
第六节 本章小结
第三章 数智化，业到财：数据中台实施演进
第一节 数据中台概念与特征、战略与路径
一、数据中台概念与特征
二、数据中台战略与路径
第二节 中台战略价值驱动业财一体化路径
一、数据中台建设业务价值和技术价值
二、财务中台对业务中台的价值赋能
第三节 数据中台为业财赋能的逻辑与方法
一、数据中台战略下业财一体化路径与框架
二、数据中台战略下财务中台实现路径
三、数据中台下业财中台功能模组
第四节 AI中台为业财赋能的逻辑与方法
一、AI中台赋能实现的演进路线
二、AI中台赋能的算力资源管控
三、AI中台赋能实现优势与模式
第五节 案例与思考
一、海尔集团：数据汇聚和大数据中台
二、恒实科技：中台协同数智管理
三、孩子王：数据中台+AI中台赋能服务链
四、问题与思考
第六节 本章小结
第四章 业到财，一体化：财务集成与共享
第一节 财务集成实现共享原理
一、财务集成共享原理与内涵
二、财务集成共享路径驱动
三、财务集成的全面预算建设
第二节 财务集成之财务共享
一、财务共享服务的概念与职能架构
二、财务共享升级演进
第三节 财务共享服务模式
一、财务共享服务中心按集中模式分类
二、财务共享服务中心按服务范围分类
三、基于财务集成模式的财务共享服务中心建设
第四节 财务集成共享资金司库
一、资金司库概念
二、司库管理的进阶演进
第五节 案例与思考
一、蒙牛集团：数字化财务共享服务中心
二、中国石化：AI+财务共享建设
三、中国华电：财务共享和司库体系建设
四、问题与思考
第六节 本章小结
第五章 数智化，智能化：业财一体化赋能
第一节 企业战略与战略财务一体化赋能
一、战略规划工具一体化赋能的逻辑与路径
二、全集成的智能化赋能方案
三、部分集成的智能化赋能方案
第二节 企业业务与业务财务一体化赋能
一、智能决策流程化与量化支持
二、智能管理会计战略转化赋能方案
三、财务共享税收风险量化集成赋能
四、数字化档案流程与战略赋能
第三节 业务共享与财务共享一体化赋能
一、智能化财务管理推动企业提质增效
二、RPA+费用智能化+智能合规方案
三、商旅叠加积分模块化组合赋能演进
四、员工福利模块化组合赋能
五、研发费用数字化流程及管控赋能
第四节 数字化工厂模式的智能制造
一、数字化工厂的转型问题与对策
二、数字化工厂的实施步骤与路径
三、数字化工厂的生产组织变革
第五节 案例与思考
一、海尔集团：财务数智化与数字化工厂模式
二、华为：业财融合模式
三、问题与思考
第六节 本章小结
第六章 数智化，智能化：数据技术赋能
第一节 常规数字技术工具类
一、数据技术集成基础工具
二、数据技术集成应用工具
第二节 大数据技术及分析工具类
一、大数据技术概念、特征与工具
二、大数据分析的数据挖掘
第三节 数据技术赋能的场景化应用
一、大数据分析技术在金融资本端的应用
二、数据挖掘在财务中的典型应用
三、流程挖掘概念、算法与技术
四、数据技术赋能供产销智能模式
第四节 数字技术赋能财务场景模型
一、数字技术赋能财务的场景指标体系
二、数字技术赋能财务的场景模型类型
第五节 案例与思考
一、中兴通讯：数字技术赋能的业财一体化
二、新希望服务：数字电商模式的业财一体化
三、数据技术赋能财务智能战略报告
第六节 本章小结
第七章 数智化，智能化：人工智能赋能
第一节 人工智能概念与特征
一、人工智能概念、架构
二、人工智能的财务应用
第二节 人工智能目标及研究范畴
一、人工智能研究目标
二、人工智能研究领域
三、机器学习的概念与基本框架
四、自然语言处理
第三节 AI+大模型+模式
一、大模型概念与优势
二、大模型落地流程及建设方案
三、AI+财务的模式与评价
第四节 基于AI大模型的业财一体化实践
一、AI大模型在业财一体化中的应用场景
二、基于AI大模型的业财一体化实现方案
三、AI大模型在业财一体化中的风险与挑战
四、AI大模型环境下的数据安全防护策略
第五节 案例与思考
一、中和宇衡：AI+大模型融合模式
二、机器学习在财务与审计中的应用
第六节 本章小结
第八章 结论与展望
第一节 企业业财困境与问题
一、业财一体化痛点与瓶颈
二、业财一体化转型压力与趋势
第二节 业财一体化闭环链接
一、企业顶层战略规划分解
二、业财一体化协同闭环路径
第三节 业财一体化价值呈现
第四节 不足与进一步努力方向
参考文献

前 言
在数智化转型浪潮席卷各行各业的大环境下，数智化依托专业的集成信息系统和人工智能（AI）技术，在构建全新的企业商业模式新生态、重塑企业业务形态的道路上不断取得新的突破。
基于商业模式优化的新转型，财务子战略必须顺应业务的数字融合发展趋势而主动转型。基于企业业财一体化实现的财务战略目标，需要一个满足企业总体战略规划和业务子战略需求的财务融合落地方案，需要快速解决企业数智化赋能下业务与财务的融合衔接问题，具体分为以下两个方面：
第一个方面，企业不断实现的业务共享与财务共享、财务共享的数字化转型升级、人工智能技术的数智化转型升级，呈现业财融合的持续迭代。而持续迭代的关键，在于企业为提升核心竞争力实现业财一体化。通过构建业财一体化的实现路径，从理论基础、实践方法、技术支撑、风险管理、集成模式等方面进行全面分解，为企业构建高效、智能的业财一体化运作模式。结合国家战略和相关案例的实践经验，为企业管理者提供可操作、可落地的解决方案。具体来说，提供如下5点基于实践和理论归纳的参考：
第一，基于企业数据治理标准化建设与业财一体化设计的需要。从企业数字化转型和业财融合的顶层设计出发，本书针对信息化阶段数据标准不统一、数据质量欠佳、业务与财务脱节等问题，提供数据治理解决方案，制定主数据、元数据治理标准与规范，建立数据治理标准体系，并按照相关数据融合要求解决标准化与系统转化问题。通过系统的顶层设计服务，实现数据前、中、后台的闭环规划设计与实施的参考。通过提升数据质量、形成规范的数据资源，持续加深企业业财融合程度。
第二，基于企业公司治理顶层规划与业财一体化设计实施的需要。对于财务管理的筹划与合规专业化整合，通过对产业的深度洞察，借助顶层规划助力企业实现管理升级。其中，基于公司商业模式与业务逻辑，通过合法合规前置性方式的税收筹划与合规转型服务改善公司治理能力，尤其是盈利能力和运营能力。
第三，基于企业数字化转型的需要。通过数智化赋能的新一代信息科技+产业融合模式，助力企业加速迈向“数智化、合规化、互联网化”，为实体产业上下游企业提供一站式数字化营销解决方案。通过优化企业营销导向的全环节的降本增效，在供产销环节实现业财融合，并在合法合规的前提下实现标准化、专业化、数智化。以“智能财务，协同赋能，持续成长”为目标，自主构建业财一体化体系，借助大小模型和科技的应用，助力企业数字化转型，实现财务赋能下的管理与科技升级，打造企业数字化运营生态与经营绩效协同。
第四，基于企业整体合规与财税合规实现业财一体化产业的需要。通过系统针对企业总体战略目标实现的产业逻辑，了解转型升级与基于持续发展的落地模式，基于企业数据治理与数智化的业财一体化合规节点与内控节点建设的关键点，在业务与财务融合的关键节点实现有效合规与数智化合规嵌套。
第五，基于人工智能赋能的需要。创新性地揭示AI时代重构企业核心竞争力的内在逻辑。传统的内容优势需与技术穿透力深度融合，形成“人机协同”的新型生产范式。在业务端口，企业的生态竞争力体现为“数据、场景、用户”的闭环模式构建。企业以此建设的私域流量池可以系统地降低对第三方平台的依赖性。企业通过“技术穿透垂类内容、生态重构用户价值、国际化破局本土运营”等人工智能赋能模式，可以在行业变革中实现逆周期增长。在财务端口，通过构建“政策、技术、生态”的三维数字量化与财务分析框架，为企业的数字化转型提供新视角。本书通过整合企业数据，解决业务与财务量化的融合问题，明确落实针对AI模型+应用场景的落地路径。
第二个方面，企业生态化生存要求从流量竞争转向用户价值共生，构建数据驱动的知识服务网络；政策合规性需贯穿创新全过程，尤其在AI生成领域建立风险防控机制。通过差异化竞争构建“护城河”，通过生态协同突破规模瓶颈，最终在技术驱动的产业变革中重塑竞争规则。具体来说，提供如下4点基于一线实践和理论归纳的参考：
第一，以人工智能赋能财务融合嵌套业务为基础，推进企业业务运营模式的变革与优化。企业以数字技术与财务管理深度融合为抓手，固根基、强职能、优保障，构建精益化管理的财务管理体系，推进建设世界一流财务管理体系的目标，按照“1455”框架，推动4个“变革”（机制变革、理念变革、功能手段变革、组织变革），落实5项职能（核算报告、资本运作、资金管理、成本管控、税务管理），建设3个中心（企业数据中心、财务共享中心、决策支持中心），明确5个体系（财务管理能力评价体系，系统科学、财务人才队伍建设体系，面向未来、财务数智体系，智能前瞻、全面预算管理体系，纵横贯通、合规风控体系）。本书针对此给出了系统性解决方案，包括以全覆盖为核心任务稳步实施、专题研究并差异化部署。
第二，借助人工智能方式优化财务内部结构，运用智能审核等工具，实现流程再造并系统提高工作效率。启动统一IT运维服务体系建设项目，参照相关标准，结合企业业务实际，构建统一的IT运维服务体系，纳管应用系统，助力运维工作标准化、规范化，提高运维质效，降低运维成本。结合人工智能的应用，探索将人工智能与采购招标业务深度融合，以及大模型在智能辅助评标系统中的应用场景，优化价格监督管控等机制。依托智慧系统，科学制订运行调节方案，通过实时精准监测实现精确调控。
第三，以人工智能赋能财务现有“四流一致”为基础，通过相关技术手段进行合规审核和决策，解决金税系统“以数治税”的智能监管智能化财务应用，包括“四流合一”在企业的应用方法与迭代路径，以及支持证据链的智能化落地实现。
第四，以人工智能赋能财务大模型与财务智能体为基础，实现针对企业数字化转型探索层面的财务大模型与财务智能体的财务协同模式，通过明确财务模型的应用，实现数字人、财务量化数据交互体验等。通过财务智能体的设计，实现财务整合、系统互动的财务支持与服务，确保在满足客户需求的同时实现大模型与智能体协同，形成大模型与智能体等迭代升级之下的财务系统演进。
本书主要是在第1版的路径设计与战略规划模式基础上，系统结合新一代数字科技和信息科技的融合，尤其是生成式AI的融合，对有关章节进行了增补和修订。其中，第七章和第八章重点增补了数据技术与人工智能的业财一体化赋能；将第四章第二节的第二部分（数智化工具）调整并入第六章；删除了第五章中的风控合规部分内容，并进行了增补，新增补针对业财一体化融合的数字化工厂部分。需要特别说明的是，针对不少读者提出的案例深度问题，对案例进行了新一轮的调整和优化，并就业财一体化的融合逻辑进行了更深层次的补充，对案例的逻辑与关键节点进行了系统完善。
笔者在写作本书的过程中，得到了中雪投资（北京）有限公司、中和宇衡（北京）科技有限公司、中和财智云数字科技有限公司全体员工的大力支持。其中，中雪投资（北京）有限公司詹满亮先生协助完成了案例整理，中和宇衡（北京）科技有限公司刘文凤女士、吴文凯先生参与了案例整理。中国人民大学商学院MBA牛云鹏先生参与了数智化应用模式的文稿修订工作，北京交通大学郭文勇教授及其博士和硕士团队提供了能源行业的业财一体化模式设计实践成果与思路，中国人民大学商学院会计硕士王馨怡同学参与了智能财务的方案修订，北京物资学院会计学院牛梦月同学参与了部分案例的现场调研和整理，北京物资学院会计学院段亚峰同学参与了部分案例的整理，郭紫艳、朱俣洁、宋宝清等同学参与了部分案例的整理和部分章节内容的修订。
此外，参与企业业财一体化智能化转型实践的50余位专家，与第1版实践的20余位专家一起，为第2版的修订提供了非常专业的宝贵意见。不少学者和财务高级管理人员、部分高校会计专硕及MBA学员等，多次参与并向我们反馈有关本书实践的成果，为本书的修订做出了积极贡献。有超过20家企业为本书编写过程中的现场调研工作提供了大力支持，并无私提供了相关的内部核心素材。笔者深度服务的10余家企业，也提供了相关的数智化业财一体化融合层面的实践数据和相关案例，为本书的优化打下了坚实的基础。作为本书重点的数智化内容，以及针对特定行业的财务数智化大战略的相关内容，由笔者与中国人民大学商学院MBA牛云鹏先生一起完成了相关知识课程的录制，对系统梳理本书的知识和提升可理解度具有重要的作用。机械工业出版社王涛先生对本书的写作进行了专业指导，提出了很多非常有价值的修改建议。
再次向为出版本书提供帮助的所有同仁表示由衷的感谢！