业务能力财务与风险管理
AI-Native Finance & Risk Management
看清利润与现金把异常发现得更早
收入增长，利润为什么没有跟上？哪些回款值得优先跟进，哪笔付款需要再核查？ActelosAI 连接财务数据、业务知识与 AI，帮助团队更快解释经营变化、准备资金安排，让重要判断有据可查。
AI-Native 场景预览
示例问题
收入涨了，利润为什么没跟上
对齐销售、成本与费用口径，用可复算模型拆解量价、产品组合和成本变化；AI 汇总业务证据，准备值得追问的差异。
分析准备时间 · 未解释差额
示例问题
未来几周，现金缺口最可能出现在哪里
连接应收、应付与资金计划，按约定假设比较收付款情景；AI 解释缺口来源，整理需确认的回款和支出。
现金预测误差 · 缺口识别提前量
示例问题
这笔付款，哪些信息需要再核查
核对发票、付款记录与收款信息，标出潜在重复和不一致，关联原始资料。敏感材料可结合 FAW 探索本地只读复核。
异常复核总工时 · 证据可追溯率
业务价值
让 AI 的价值落到财务指标上
从 AI 辅助对账、回款优先级，到内审资料准备，关注重复工作、资金周转与复核效率的实际变化。
减少对账耗时
−80%
特定银行对账任务耗时
让 AI 协助整理与比较数据，把团队精力留给差异解释和例外复核。
参考说明
加快回款周转
−20 天
应收账款周转天数（DSO）
结合 AI 优先级、收款匹配与跟进协同，让团队把注意力放在影响回款的事项上。
参考说明
提速风险资料准备
约 −20%
内部审计计划阶段耗时
让 AI 从有效制度、模板与流程文件中整理所需资料，减少反复查找和准备返工。
参考说明
数据来自特定场景案例与研究，仅作参考；实际效果因业务与数据条件而异。
AI 应用场景
六个场景，让财务更贴近经营
从解释利润到管理现金，再到核对差异与定位异常。以下是可结合你的业务、数据和现有系统共同设计与验证的 AI-Native 应用方向。
把利润变化解释到业务原因
哪个产品、客户或渠道，正在影响利润
按统一口径拆解收入、成本和贡献变化，区分价格、销量、组合与费用影响。AI 关联订单和经营记录，形成带出处的解释草稿与待核问题。
- 连接数据
- 产品、客户及渠道收入，成本与费用明细，预算及业务记录
- 形成能力
- 利润变化分析、贡献比较与差异解释草稿
- 经营分析准备时间 ↓
- 未解释差额 ↓
让预测跟上经营变化
订单和成本变了，下季度计划需要怎样调整
把订单、价格、成本和产能假设带入滚动预测模型，比较不同情景。AI 说明版本变化、敏感因素和证据缺项，帮助业务与财务讨论调整。
- 连接数据
- 实际业绩、在手订单、经营驱动、预算版本及情景假设
- 形成能力
- 滚动预测、情景比较与假设变更说明
- 同口径预测误差 ↓
- 情景分析准备时间 ↓
把回款跟进放在更关键的客户上
今天，哪些应收需要优先跟进
结合账龄、付款习惯、争议和回款承诺准备优先级。AI 整理客户往来、未结事项与沟通草稿，帮助团队更快厘清迟付原因。
- 连接数据
- 应收明细、回款及核销记录、付款承诺、争议与沟通记录
- 形成能力
- 回款跟进清单、争议摘要与沟通草稿
- 应收账款周转天数 ↓
- 逾期应收占比 ↓
在资金吃紧前看清缺口
回款推迟或采购增加，会在哪一周影响现金
按时间与主体连接收付款、库存占用和资金安排，用现金模型比较情景。AI 解释缺口来源、影响范围与待确认假设，准备可讨论的安排。
- 连接数据
- 可用资金、应收应付、采购及支出计划、存货与资金安排
- 形成能力
- 现金预测、缺口提示与收支情景比较
- 现金缺口识别提前量 ↑
- 同提前期现金预测误差 ↓
让关账差异更快找到出处
总账、明细和业务记录，为什么对不上
统一期间、主体和币种，用规则核对余额与明细。AI 提出匹配候选，整理未匹配项、可能原因与原始凭据，帮助财务定位需要处理的差异。
- 连接数据
- 总账及明细账、银行或业务记录、映射规则与调整记录
- 形成能力
- 对账差异清单、证据定位与待确认调整建议
- 对账与复核总工时 ↓
- 未解决差异金额 ↓
把付款疑点连回原始证据
重复记录、金额差异和收款信息不一致，藏在哪些材料里
用核查规则筛选异常候选，由 AI 整理凭据、关键字段与待确认事项。对敏感材料，可结合 FAW 探索本地只读复核，由业务人员确认、驳回或补充。
- 连接数据
- 发票、付款记录、收款信息、内部规则及获授权的采购资料
- 形成能力
- 异常候选清单、原始证据与人工复核记录
- 异常复核总工时 ↓
- 发现到确认的时长 ↓
箭头表示期望改善方向，目标依据业务基线确定，并同时核查准确性与复核负担。计算由约定规则和模型完成，AI 协助整理证据与解释；会计处理、预算、付款及风险例外由有权负责人决定。
FAW · 本地 AI 方案
让敏感财务资料，在约定环境中处理
Forge Agent Workstation（FAW）是我们面向财务与风控团队规划的本地 AI 解决方案。我们正在探索应付发票与付款异常复核：组合适用的本地模型、业务规则与应用，把发现连回原始资料，交由业务人员判断。
Forge Agent Workstation
规划中的方案 · 首期场景待验证
授权业务资料
发票、付款记录与约定的核查规则
规则核对与 AI 整理
定位差异，组织证据与待确认事项
人工复核与判断
确认、驳回或补充，留下复核依据
拟形成的业务结果
- 关联核查规则的异常候选清单
- 可定位的原始凭据与计算依据
- 包含待确认事项的人工复核报告
数据与指标
让数字可追溯，让改善可衡量
把财务口径、业务记录和证据连在一起。既观察处理速度，也核查计算正确性、预测偏差与人工复核负担。
经营与财务口径
对齐主体、期间、币种与产品客户维度，区分实际、预算和预测，保留成本分配与假设版本。
把利润变化解释到业务，让预测有可核查的起点
来源可追溯率 · 未解释差额 · 预测误差及偏差 · 分析准备时间
回款与资金事件
连接发票、核销、到期日、回款承诺和实际收支，保留争议与计划变更，识别未更新的信息。
看清回款阻碍，更早发现现金安排中的缺口
DSO · 逾期应收占比 · 现金预测误差 · 缺口识别提前量
异常与复核证据
保留核查规则、原始文件、字段及人工确认记录，区分异常候选、已确认问题和资料不足。
减少资料往返，把复核精力放在有依据的疑点上
证据可追溯率 · 误报与漏报 · 金额核对正确率 · 复核总工时
方案与支持
把专业判断与 AI 能力放在一起
财务口径与业务复核
与企业财务和业务责任人共同确认计算口径、数据假设与复核要求。AI 整理证据和解释，专业判断由具备相应能力与权限的人员完成。
讨论你的场景FAW 本地能力方案
有本地处理需求的场景，可结合 FAW 探索适用的模型、规则和应用。部署环境依据业务与数据要求选择，并非所有财务场景都需要新增设备。
了解 FAW 本地方案合作前先明确
明确财务 AI 复核的边界
财务与风险管理支持分析和异常复核。项目应区分原始记录、计算、AI 解释，以及保留给财务负责人的决策。
使用财务数据前先约定什么
明确数据范围、访问权限、计算口径、运行环境和复核人。通过 FAW 本地运行是结合客户环境评估的选项，不是普遍的安全或合规认证。首次咨询不要提交敏感记录，数据访问另行安排。
发现异常能够说明什么
它指出有待调查的问题，不等于确认舞弊、形成审计意见或取得付款授权。应复核原始记录与可复现计算，记录未解决的缺口，并保留人工批准。复核投入、证据可追溯性和财务结果分别衡量。