4月10日，继上海站之后，云简业财 2026「AI进化论」第二站携手滴滴企业版走进北京·高等教育出版社。来自出版社、医药、制造等行业的企业管理者齐聚现场，围绕“AI 如何真正进入企业经营”展开深入交流。与上海站更聚焦“AI 怎么起步”不同，北京站将讨论进一步推进到了更深一层：当企业业财数智化走到今天，AI 如何建立在共享与流程底座之上，从“能用”走向“有用”，再走向“有价值”。

从共享建设出发

企业业财数智化，需要先打好流程与管理底座

作为本次北京站的东道主，高等教育出版社分享了《财务共享中心建设的探索与实践》。在高教社的实践中，财务数智化并不是简单上线几个分散工具，而是围绕战略与经营、财务共享、合规风控、财报与信息披露、数据与流程治理，逐步搭建起一套更加完整的一体化体系。其统一管理平台目前已集成差旅、商旅报销、支付、收款、开票、凭证、进销项管理、BI 分析等 20 余个模块，推动财务工作向智能化、无纸化、一体化演进。

高等教育出版社 共享中心经理 胡健

更值得关注的是，高教社通过共享平台建设，推动流程线上化、自动化和标准化落地，财务核算人员优化至原来的50%  ，并进一步向经营财务、合规风控等岗位转型。对高教社而言，共享中心建设带来的提升，不只是“做得更快”，而是从效率提升、合规强化，逐步走向业财融合与组织转型。

云简业财 AI 进化论

从能力嵌入到价值兑现，AI 要真正进入业财流程

围绕「AI进化论」这一主题，云简业财 CEO 俞洋进一步分享了云简业财对 AI 落地路径的理解：AI 不应停留在单点尝试，而应建立在共享与流程底座之上，逐步走向系统演进。云简之所以在 AI 时代拥有一定的先发优势，正是因为过去几年持续深耕业财融合，积累了平均超过 50 个业务系统接口的集成能力。

“这些接口就像 AI 的手和脚，让我们能更轻松地把大语言模型的‘大脑’与真实业务操作连接起来。”

云简业财 CEO 俞洋

案例分享

有价值的 AI，建立在真实业务之上

活动现场，康希诺生物财务分析资深专家王莹分享了 AI 智能审核实践。康希诺与云简的合作，是从费控、商旅起步，随着业务发展逐步扩展到更复杂的预算与流程管控，到 2024 年下半年，正式提出将 AI 智能审核引入费用报销审核流程。

康希诺生物 财务分析资深专家 王莹

在实践中，康希诺也明确区分了系统规则与 AI 判断的边界。并不是所有审核规则都需要交给 AI，标准清晰、稳定执行的部分，更适合交给系统规则；而 AI 更适合承担证据提取、异常识别、前置提醒和辅助判断等工作。这样一来，审核重点也从“逐项检查”转向“围绕异常处理”，从而把人工从重复劳动中释放出来，推动审核真正向前置化、智能化发展。

此外，滴滴企业版华北商旅业务负责人李冬冬也从商旅场景出发，分享了《技术，重构商旅效率》。现场展示了 AI 在商旅场景中的进一步应用：前台可基于员工需求、差标与偏好，自动规划路线组合，联动机票、酒店、用车并进行比价推荐；后台则可自动生成消费与报销分析报告，帮助企业识别管理薄弱点和潜在降本空间。

滴滴企业版 华北商旅业务负责人 李冬冬

云简业财还带来了上海医药、龙头股份、辉凌医药等标杆客户的 AI 实践案例。从康希诺的 AI 智能审核，到滴滴企业版的智能商旅，不同场景的探索共同指向一个结论：真正有价值的 AI，不是孤立存在的一项能力，而是要进入真实流程、接住真实业务，并最终沉淀为企业可持续复用的管理能力。

云简业财 客户成功 汪乐漪

圆桌共识

先把共享打牢，再把 AI 用深

在圆桌论坛《AI 落地的关键挑战与破局路径》中，高等教育出版社财务管理部主任王洪涛、上海对外经贸大学会计学院院长裴瑱、清华力合董事合伙人覃璞围绕企业 AI 落地展开了更务实的讨论，云简业财 CEO 俞洋担任主持人。与上海站类似，北京站最终讨论的，依然是企业最关心的几个现实问题：AI 为什么有时推不动？哪些场景更适合优先落地？又该如何平衡价值、风险与组织准备度？

北京站带来的一个深层启发是：真正决定 AI 能否落地的，往往不只是模型本身，而是企业有没有准备好相应的业务基础——流程、规则、数据和组织能力是否到位。对中大型企业来说，AI 不是凭空加出来的一层能力，而是建立在共享建设、流程治理和管理升级基础上的进一步演进。先把共享打牢，再把 AI 用深，企业才更有可能把短期项目做成长期能力。

下一站·深圳

深入业务一线，看 AI 如何跑出价值

从上海站回答“如何起步”，到北京站讨论“如何走深”，云简业财「AI进化论」正在持续把关于企业 AI 落地的讨论，从场景试点推进到管理深处。

5 月 22 日，深圳站即将开启

云简业财将走进 DR 珠宝，继续与企业管理者一起，围绕真实场景、真实问题、真实价值，探讨 AI 如何在更多行业场景中跑出结果、沉淀能力、兑现价值。

期待与你现场相见，共探 AI 落地可行路径。