创见者Webinar：更多AI+制造场景：招采合规、廉洁风险、审计抽样建议

在创见者Webinar的交流中，我们经常探讨一个核心问题：当AI从概念走向车间，除了常见的预测性维护和视觉质检，中型制造企业还有哪些高价值的落地场景？特别是那些直接关乎企业稳健经营和风险内控的环节。今天，我们就聚焦三个常被忽视但痛点深刻的领域：招采合规、廉洁风险与审计抽样。

许多管理者认为，招采的核心是价格和交期，合规流程只是“走个形式”。这其实是一个典型的误区。在现实中，缺乏系统化管控的招采，隐患巨大。例如，供应商准入标准不统一，依赖经办人的个人判断，为后续合作埋下风险；招标过程文件散落在个人邮箱或电脑，事后审计无据可查；合同关键条款与招标承诺不一致，法务风险滋生。这些问题的本质，是流程的“黑箱化”和数据“碎片化”。在创见者Webinar里，我们反复强调，合规不是成本，而是竞争力。它保障的是供应链的稳定性和企业声誉。

那么，正确的路径是什么？关键在于将合规要求内嵌到数字化流程中，并引入AI进行持续监控。以供应商准入为例，传统做法是收集资质文件进行人工审核，耗时且可能遗漏。现在，通过金蝶云·星空旗舰版的供应商协同平台，企业可以预设准入规则模型。当新供应商注册时，系统可自动调用第三方数据服务进行工商信息、风险信息的核验，甚至初步评估其财务状况，将不合规的申请前置拦截。在招标环节，所有询价、报价、澄清往来必须通过系统留痕，形成不可篡改的电子档案。金蝶云·星空的采购管理模块，支持从需求计划、寻源招标到合同签订的全流程线上化，确保每一步都可追溯。这不仅仅是效率提升，更是治理结构的升级。

廉洁风险是另一个“沉默的成本”。它往往隐藏在采购价格、费用报销和渠道政策中。比如，同一物料向长期合作供应商的采购价，是否持续高于市场平均水平？销售人员的市场费用报销，是否存在异常模式？这些靠人工抽查，如同大海捞针。AI的价值在于构建常态化的风险监测模型。金蝶云·星空基于其强大的企业级大数据平台，能够整合ERP内的采购数据、财务数据、销售数据。通过AI算法，可以自动识别诸如“单一来源采购比例异常”、“供应商围标串标嫌疑”（如多家供应商报价呈现规律性差异）、“员工与供应商交易关联”等风险模式。系统会自动生成风险预警推送给内审或监察部门，将事后追查变为事中干预。在最近一期创见者Webinar中，一家装备制造企业就分享了他们利用该能力，成功预警并处置了一起潜在的渠道政策套利事件，保护了公司利益。

谈到审计，传统抽样审计的局限性很明显：覆盖面窄、依赖审计师经验、难以发现系统性风险。面对海量交易数据，如何实现更精准、更全面的审计？AI驱动的全量分析或智能抽样是关键突破点。审计人员不再需要随机抽取凭证，而是可以命令AI：“请分析本季度所有采购金额超过10万元且合同为框架协议的订单，其审批流程完整性，并标记出所有跳过关键审批节点的交易。” 或者，“对比过去两年市场费用占销售收入的比例，按产品线细分，找出波动异常且无合理解释的月份进行穿透审计。” 金蝶云·星空为审计模块提供了这样的智能分析工具。它能够理解审计语言，将审计策略转化为数据查询和模型分析，快速锁定高风险样本，极大提升了审计的深度和威慑力。这标志着审计工作从“抽样验证”向“数据洞察”的范式转变。

要实现上述场景，企业需要避免几个实施误区。一是“技术至上”，以为买了AI工具就能立刻解决问题。实际上，业务规则的梳理和标准化是前提。如果采购流程本身权责不清，再好的系统也无力。二是“数据孤岛”，招采、生产、财务数据不通，AI模型就缺乏燃料。三是“一步到位”，试图一次性覆盖所有风险点。更务实的路径是，从一两个痛点最深的场景切入，快速验证价值。例如，可以先从供应商准入的自动核验和采购价格的波动监控开始。

从IT与数字化视角看，这些AI场景的落地，依赖于一个稳固的数字化底座。这包括统一的主数据（如物料、供应商、客户）、标准的业务流程和集成的系统架构。金蝶云·星空作为企业级PaaS平台，提供了从主数据管理、流程引擎到数据中台的整体能力，确保了AI分析所需的数据质量和流程贯通。这正是其能连续多年在中国企业级SaaS ERM市场占有率保持领先，并荣获“国家级跨行业跨领域工业互联网平台”等权威认可的基础。没有这个底座，AI应用就是无源之水。

从老板与高管视角审视，投入这些AI场景的核心回报，是构筑企业的“免疫系统”。它直接守护的是利润和现金流。一次重大的采购舞弊或合规处罚，其损失可能远超信息化投入。通过AI将风险管控常态化、自动化，本质上是在降低企业的运营风险成本，提升治理透明度，这对于谋求长期发展和资本认可的制造企业而言，价值巨大。在创见者Webinar中，我们与多位企业决策者达成共识：AI在制造业的下一波价值浪潮，正从“提升效率”的显性层面，涌向“防控风险”的隐性层面。

总结来说，招采合规、廉洁风险与审计抽样，是AI+制造深度融合的“深水区”场景。它们不直接生产产品，却深刻影响着企业的生存质量。通过金蝶云·星空这类集成了业务能力与AI能力的平台，企业可以将风控规则数字化、分析模型智能化，从而在复杂的市场环境中构建起一道坚实的数字风控防线。我们期待在后续的创见者Webinar中，与更多制造业同仁深入探讨这些场景的落地细节，共同推动AI价值从车间走向管理核心。