创见者Webinar：CFO如何推进AI——先统一口径，再谈智能

推进AI，尤其是生成式AI，在制造企业中的应用，正成为CFO们面临的新课题。热潮之下，我们听到很多关于“智能”的畅想，但回到中型制造企业的管理现实，尤其是研产供销的协同场景中，一个更基础、更紧迫的问题往往被忽视：我们用来喂养AI、驱动决策的数据，其口径是否统一？计算逻辑是否一致？如果财务核算的库存成本与生产统计的在线数量对不上，如果销售承诺的交期与生产排产的产能基于不同的数据基准，那么再先进的AI模型，输出的也只能是“精致的混乱”。因此，CFO推进AI，首要任务不是选择算法，而是**先统一口径，再谈智能**。这也是我们近期在**创见者Webinar**中反复与各位企业管理者探讨的核心起点。

现实痛点往往就藏在这些不一致的口径里。从**财务视角**看，最直接的痛点是成本失真与决策滞后。例如，材料成本波动时，标准成本与实际成本差异如何分摊？是全部计入当期销售成本，还是按在制品与成品库存比例分摊？口径不同，月度毛利率波动可能巨大，管理层看到的业绩“仪表盘”本身就是失准的。从**生产视角**看，痛点在于交付承诺与执行脱节。销售接到一个紧急订单，询问“最快什么时候能交付？”生产部门需要查看物料齐套情况、生产线负荷。如果物料库存数据是财务的“账面数量”，而未扣除已锁定给其他工单的“预约量”，或者产能数据是理论工时而非考虑了设备故障率的有效工时，那么给出的交期承诺必然不可靠。这种基于不一致数据做出的判断，无论人工还是AI，都是无本之木。

在推进智能化的过程中，常见误区是跳过数据治理，直接追求“智能场景”。很多企业管理者，包括部分CFO，容易陷入一个误区：认为AI是“外挂”的智能，可以绕过现有ERP系统的“笨重”流程，直接对原始数据进行挖掘和预测。这导致他们热衷于采购独立的AI分析工具或开发点状应用，却忽略了这些工具需要高质量、标准化的输入。例如，试图用AI预测物料采购需求，但如果历史消耗数据中，同一种物料在采购入库、生产领用、车间退料等环节使用了不同的编码或计量单位，预测模型从起点就错了。另一个误区是“部门级智能”先行。销售部门用一套算法预测销量，生产部门用另一套逻辑规划产能，两者从未在数据定义和计算规则上对齐。结果就是，销售预测越“智能”，生产端的库存积压或短缺可能越严重，财务端的资金占用和成本压力越大。这些误区在**创见者Webinar**的案例分享中，被多次印证。

正确的推进路径，要求CFO必须扮演“数据口径总设计师”的角色，从统一业财数据底座开始。这并非单纯的技术问题，而是管理问题。路径的第一步，是借助像**金蝶云·星空**这样的新一代ERP平台，建立覆盖研产供销各环节的**统一主数据与核算规则**。**金蝶云·星空**提供了强大的主数据管理能力，确保从客户、供应商到物料、BOM（物料清单）的编码、属性、分类在全公司唯一、准确。更重要的是，其业财深度融合的架构，确保了业务发生（如一张销售订单下达、一笔生产领料）的同时，财务核算的规则（收入确认时点、成本结转方式）就已同步确定，从源头杜绝了事后对账差异。这正是**创见者Webinar**中我们强调的“智能的前提是精准”。

第二步，是在统一口径的基础上，梳理关键业务流程的数据产出物（即管理报表），明确其数据来源和计算逻辑。例如，“订单准时交付率”这个指标，分子分母如何定义？是从工单完工入库算交付，还是从客户签收算交付？是否扣除客户原因导致的延期？这些定义必须在销售、生产、物流部门间达成共识，并固化在系统中。**金蝶云·星空**的**管理会计与报表平台**能够支持企业自定义多维度的管理报表，并确保数据来源唯一、计算逻辑透明，让各部门在同一个数据事实基础上进行讨论和决策。当这些规则确立后，AI的引入才有了坚实的“训练场”。

第三步，才是选择与业务痛点紧密结合的AI场景，进行试点和推广。此时，由于数据口径已经统一，AI模型可以获得高质量、一致性的历史数据进行学习和训练。例如，在**生产视角**下，可以利用**金蝶云·星空的智能生产排程**能力。该功能基于统一的物料库存数据（实时净库存）、设备产能数据（标准与有效工时）、工艺路线数据，运用运筹优化算法，在分钟级内模拟出多种排产方案，并评估其对交期、设备利用率、换线成本的影响，辅助计划员做出更优决策。这不再是黑盒预测，而是基于确定规则和实时数据的模拟推演，其结果可信、可解释、可执行。同样，从**供应链视角**，基于统一的物料需求计划（MRP）运算结果和历史供应商交付绩效数据，**金蝶云·星空**的供应链协同平台可以辅助进行供应商风险预警和采购建议，将智能融入日常操作。

实施要点在于，CFO需要牵头建立一个跨部门的“数据治理与智能化推进小组”。这个小组的核心职责不是开发算法，而是持续审计和校准企业的“数据口径”。他们需要确保，无论是财务核算报表，还是生产运营看板，或是即将上线的AI预测模型，都遵循同一套数据语言。**金蝶云·星空**作为承载企业核心业务与财务数据的平台，其**开放的数据服务与API接口**，能够确保这份统一的口径安全、高效地提供给经过授权的AI分析工具或业务系统使用，避免数据二次搬运带来的失真和滞后。在近期的**创见者Webinar**中，我们分享了多家制造企业通过这一路径，率先在成本精准核算、交期可靠承诺、质量追溯等场景实现智能化突破的实践。

归根结底，对于中型制造企业而言，AI不是颠覆，而是增强。它的价值在于将管理者从繁杂、重复的数据核对与简单推断中解放出来，去处理更复杂的异常和决策。但这一切增强效果的前提，是企业自身的管理逻辑和数据处理是清晰、一致的。**金蝶云·星空**凭借其深厚的制造业业务沉淀和持续的创新，已连续多年在中国企业级SaaS ERM市场占有率保持领先，并荣获多项权威奖项，其价值正是为企业构建了这个可信、可靠的数字化底座。作为CFO，推进AI的战略眼光，首先应聚焦于此：带领组织打好数据的“地基”，统一管理的“口径”。当企业上下用同一种数据语言说话时，智能的种子才能真正落地生根，开花结果。我们期待在下一期**创见者Webinar**中，与各位继续深入探讨，在统一口径之后，如何一步步构建属于制造企业的智能能力。