重塑绩效管理新范式！《AI EPM白皮书》即刻下载

日前，2026全球创见者大会在北京盛大举行。当天下午，在「AI+财务」分论坛现场，金蝶正式发布《AI EPM 白皮书——智能驱动的企业绩效管理新范式》（以下简称“白皮书”）。白皮书聚焦AI技术与企业绩效管理的深度融合，旨在为企业构建智能驱动的绩效管理新范式提供路径参考，助力企业提升绩效管理的智能化水平。

《AI EPM 白皮书》正式发布

👆点击下载《AI EPM 白皮书》

旧范式失效：传统EPM面临四个“跟不上”

过去数十年，企业绩效管理依靠年度预算、月度报告、层层合并，在相对稳定的环境中证明了自己的价值。这一方法论建立在一个隐含前提下：未来大体是过去的延续。而今天，需求结构、政策监管、技术路线、产业链与地缘环境的变化相互叠加，产品生命周期不断缩短，前提正在失效。

白皮书将传统EPM的困境归纳为四个“跟不上”：操作复杂、时效滞后、语义不一、能力依赖个人。其中，后两项不是效率问题，而是结构问题，即组织、科目、客户、项目口径不一致，同一数据存在多个答案；分析判断高度依赖个人经验，难以沉淀和传承。

新范式重构：五个转变与AI EPM定义

结合传统EPM的困境，白皮书提出AI EPM的“五个转变”：从流程固化到意图驱动，从数值计算到语义解析，从经验判断到证据推演，从事后复盘到实时预警，从烟囱模块到智能体协同。

同时，白皮书给出AI EPM的定义：以企业战略价值为目标，以统一业财语义、可信数据、确定性计算和领域知识为基础，通过AI与智能体对计划、合并、管报、分析等任务进行理解、编排、解释和受控执行，持续连接战略、资源、经营行动和绩效结果的企业绩效管理体系。

智能的边界：必须扎根业财一体

白皮书指出，智能要扎根于业财一体的管理土壤：土壤有多深厚，树才能长多高，AI并非万能解药。“如果缺乏统一语义和完整闭环，它甚至可能把不同口径的数据，组织成表面流畅、却无法用于决策的答案。”在割裂的系统上叠加智能，只会让错误结论更早到达。

三条技术主张：确定性、有边界、可信

白皮书确立构建AI EPM的三条技术主张：其一，确定性计算交给引擎，理解与解释交给AI——合并抵销、外币折算、股比计算、预算汇总、分摊和勾稽校验由经验证的确定性引擎承担，模型不替代引擎直接生成财务数值；其二，智能体编排复杂任务，行动始终有边界，重大预算调整、对外披露、重大会计判断和资源重新配置必须保留人工审批；其三，可信贯穿数据到行动的全过程，答案所用的数据、口径、模型、规则、审批与行动均可追溯。

由此推导AI EPM系统底座由三层构成：可信的数据底座、确定性的计算引擎，以及由语义本体、原子技能、多智能体和治理网关构成的 AI中枢。

在应用层，白皮书以预算、合并、管报三大场景展示作业方式的改变：预算从财务逐个收表的串行摸底，转向人与多智能体在同一“管理空间”并行推进；合并以权益流程为例，股权变动事件触发后可自动贯通组织穿透、股权梳理、股比计算、抵销分录生成到报表出具；管报则依托数据血缘与归因算法，从“回答发生了什么”走向“回答为什么”。

实践验证：500强的“智能合并”样本

在落地层面，白皮书还介绍了金蝶帮助多个大型企业集团构建智能EPM体系的成功实践。其中，某世界500强多元化国有企业集团的智能合并项目覆盖2500余家单体组织、15级合并层级、294张报表、8家上市公司、16种记账本位币、79个合并场景；全权益场景自动抵销覆盖14大类41子类，自动化率达80%以上；单体取数和对账抵销自动化率达90%，管控标准化达100%，整体编报周期缩短一半以上。

白皮书强调，衡量AI EPM的尺子在于：从经营信号出现到管理动作完成的周期是否真正缩短，决策质量是否真正改善，而不在于上线了多少模型、助手和对话入口。无论技术如何演进，人始终是目标的设定者、规则的制定者和最终价值的判断者。

企业绩效管理的智能化转型是一项长期的系统性工程。我们期待，本白皮书能够为各类企业管理者、财务与数字化从业者提供务实的参考指引，助力广大企业精准落地AI EPM体系，推动企业绩效管理从流程驱动迈向智能驱动，为加快建设世界一流财务管理体系、实现企业高质量发展提供坚实支撑。

白皮书概览