财务智能体是什么？2025年，智能体已经不是新鲜概念。

据Gartner最新报告，全球已有超过40% 的企业开始部署财务智能体解决方案，在中国市场，这一比例在大型企业中已接近50%。

那企业为什么要部署财务智能体呢？又带来了哪些价值呢？今天，我们就聊一聊。

以前，“月初月末，财务部灯火通明。

”这是许多企业财务工作者的真实写照。

海量数据、重复操作压得人喘不过气，而财务数据又是企业资金流转、决策制定的命脉。

传统财务软件如金蝶、用友虽成熟稳定，却渐显疲态：部署依赖本地服务器，维护成本高；套餐固定难定制；更难与AI、大模型等新技术融合，如同跟不上节奏的旧机器。

因此，传统财务软件面临三大硬伤：技术架构陈旧、缺乏灵活性和开放不足。

这些系统多停留在本地化部署阶段，每次升级都需要专业IT团队支持，维护成本居高不下。

同时，固定套餐模式难以满足企业的个性化需求，财务部门常陷入“削足适履”的尴尬境地。

更为关键的是，这些系统几乎无法与AI、大模型等新技术融合。

当企业试图引入智能发票识别或风险预测功能时，传统系统成了技术创新的绊脚石。

《中国电力报》报道显示，云南电网财务共享中心专项费用核算专责杨柳对此深有体会：“过去我们处理报销单，需要人工逐项核对合同、发票和结算单，不仅效率低下，还容易出错。

”这种困境在企业中普遍存在，财务人员成了“数据录入机器”，而非真正的价值创造者。

财务智能体的三重突破 财务智能体的兴起并非偶然，而是多项技术融合发展的必然结果。

其技术架构呈现三层进化： 感知层革新：智能屏幕语义理解技术（ISSUT）让机器拥有“人类的眼睛”。

基于计算机视觉大模型，系统能准确识别屏幕上的输入框、登录按钮、聊天窗口等元素。

实在智能的TARS-VL模型便是代表，它赋予智能体理解任意数字化工具的能力。

认知层突破：大模型提供了接近人类的语义理解和任务拆解能力。

通义实验室的Qwen大模型经过36万亿token预训练，能精准拆解如“找一家能带宠物、有儿童座椅的咖啡馆”这类复杂需求。

在财务场景中，这种能力体现为对“处理上个月未核销的差旅费报销”等模糊指令的准确理解。

执行层进化：RPA（机器人流程自动化）与AI的深度融合形成了“数字手脚”。

金智维的财务RPA机器人能自动完成记账、过账、核销、报表生成等基础重复任务，7×24小时工作，出错率极低。

结合AI后，它还能处理发票、银行水单等非结构化数据，突破了传统软件的局限。

财务智能体通过三层技术协同，实现了“感知思考执行”的闭环。

当用户发出指令时，智能体首先理解意图，然后拆解任务步骤，最后调用相应工具执行，并将结果反馈给用户。

下面是财务智能体的实际应用案例： 实在智能推出的实在Agent基于自研TARS大模型与ISSUT技术，实现“一句话操作任意软件”的革命性体验。

用户只需简单指令，系统即可自动完成跨系统操作。

在财务场景中，实在Agent能自动登录多个银行系统下载流水，识别关键数据并与财务系统对账。

整个过程实时显示进度与操作日志，用户可随时暂停调整。

该产品已实现特定软件构建周期缩短至35天，大幅提升真实业务场景中的落地效率。

南方电网云南电网公司联合远光软件打造的“大瓦特”系统，构建了基于多模态数据模型的知识库，结合RAG技术搭建了人机交互对话、报销填单、财务审核、画像分析4个AI智能体。

该系统实现了90%以上知识库覆盖率和95%的审核效率提升。

昆明供电局高级作业调控员杨艳在体验后感慨：“仅用3分钟，便完成了电网管理平台智慧报账的首单填报与传递。

”系统还能自动识别重复虚假报销，满足审计要求。

作为财务自动化的利器，金智维RPA财务机器人表现突出。

某央企引入后，银企对账时间从3天缩短到2小时，准确率接近100%。

该机器人能自动提取数据比对核销，解决了大型企业银企对账复杂、人工易出错的问题。

它无需改造现有系统，容易和大模型结合，不给IT部门添负担，被财务人称为“不知疲倦的助手”。

浪潮通软的大数据财务分析平台能整合散乱财务数据，挖掘深层价值。

该系统收集整理数据后，利用先进算法模型进行多维度分析，建立风险预测模型，实时监测关键指标。

该平台可根据企业历史数据预测现金流波动，提前提示风险，让财务管理从被动变主动。

在决策支持方面，它能分析历史数据和市场趋势，为管理层提供建议，帮助企业制定科学的预算和投资决策。

财务智能体的发展并非孤立，而是整个智能体生态协同进化的缩影。

高德地图与通义实验室联合开发的“小高老师”智能体，虽属出行领域，但其技术架构极具借鉴意义。

其DeepResearch框架融合了规划、反思和工具调用机制，能智能拆解复杂任务、评估执行路径并高效协调各类工具。

这种能力在跨系统财务流程中同样适用。

销售易推出的NeoAgent则展示了CRM领域的智能体革命。

通过语音交互，销售人员只需说“查一下某某工程的订单”，系统就能突破菜单层级直接返回结果。

这种自然语言交互模式正在重塑财务软件的人机交互范式。

百望股份的睿界金融业务智能体最近入选了“2025年度中关村科学城人工智能全景赋能典型案例”，其在普惠金融风控领域的实践为金融产业带来效率与创新的双重提升。

百望通过将财税、金融等复杂场景拆解为专业化智能体分工协作，既降低落地门槛，又提升解决方案精度。

财务智能体的演进之路 尽管前景广阔，财务智能体的发展仍面临多重挑战。

数据安全与权限管控是首要问题。

某跨国制造企业的测试中，智能体曾误将区域经理的客户数据推送给普通销售，险些造成合规风险。

这要求智能体具备严格的“边界感”，每次数据调用都需经过多重权限校验。

模型选择的平衡术同样关键。

不同场景对智能的要求截然不同：查订单需要毫秒级响应，适合轻量级小模型；而生成财务分析报告则需要深度推理，必须大模型支撑。

混合模型架构成为行业趋势，能根据场景自动切换计算资源。

推理规划的收敛性是另一大挑战。

企业场景需要精准执行，不能把“修改订单”识别成“删除订单”。

销售易技术团队开发的“场景约束引擎”，通过预设业务规则库和动态校验机制，让智能体的每一步决策都处于可控范围。

当然，上面这些不是我们用户担心的，用户更多应该关注财务智能体价值。

财务智能体的价值远不止解放人力。

云南电网AI报账中枢已开始向电能量全过程管理延伸；百望的智能体矩阵正在供应链金融领域开创新模式；实在智能的“企业大脑”概念正试图打通数据孤岛，构建业务流程数字孪生。

随着这些技术演进，财务部门正从后台走向前台。

企业资金流的智慧管理者，正在成为企业战略决策的核心智囊。

财务智能体的故事才刚刚开始，它终将改变每个企业的价值创造方式。