人工智能的发展，让我们小个体也有了大能量，让我们有了更易得更可靠的信息来源，我们完全可以充分利用人工智能实现自己的职业精进。电脑取代的是算盘，而不是财务。

今天我们就来聊聊，哪些财务工作是AI大模型无法取代的，也就是我们未来职业发展的方向。

一、财务工作的核心：战略决策与判断

1. 战略性财务规划

财务规划是企业管理中的一项重要职能，涉及公司的长期发展方向、资本结构、资金筹集、投资决策等多个方面。这些决策通常需要对企业所处行业的宏观经济环境、市场动态、政策变化等进行深入分析，结合历史经验和管理层的判断，做出战略性决策。

AI大模型可以分析大量历史数据，提供有价值的趋势和预测，但对于战略性决策的制定，仍需要财务经理、CFO等高层管理人员的经验和判断。AI工具虽然能提供数据支持，但无法完全理解企业的长远目标、文化和价值观，因此无法完全代替人类的决策。

2. 跨部门沟通与协作

财务部门的工作不仅仅是数字处理，它还涉及与其他部门的沟通与协作。财务经理需要了解销售、生产、采购等部门的运营情况，深入分析各部门的需求和问题，协调资源，优化企业整体运营效率。AI工具可以处理数据，但无法参与复杂的人际互动和跨部门的协调与谈判。财务人员的沟通能力、团队合作精神和解决问题的能力是DeepSeek无法替代的。

二、情境判断与个性化服务

1. 对企业文化和个性化需求的理解

每个企业都有其独特的文化和经营特色，财务人员在日常工作中往往需要依据企业的文化和个性化需求做出调整。例如，一些企业可能注重成本控制，另一些则可能更关注投资扩张。这种对企业文化和战略目标的深刻理解，通常是通过与公司管理层的互动、对公司历史背景的了解来实现的，AI工具很难完全把握这些细节。

财务人员需要将公司文化与财务数据结合，做出符合企业发展战略的决策。AI大模型虽然能提供数据分析和趋势预测，但无法在复杂的文化背景和个性化需求下做出相应调整。

2. 复杂的法律和合规问题

财务工作涉及到的法律和合规问题往往十分复杂，需要考虑各种法规、税务政策以及行业规定。尽管AI大模型可以帮助分析和计算税务负担、优化税务结构，但在面对复杂的法律变动时，财务人员的专业判断仍然是不可替代的。尤其是在法律法规不断变化的背景下，财务人员需要及时调整企业的合规策略，确保公司运营的合法性。

三、风险管理与危机应对

1. 风险预判与应急处理

尽管AI工具可以帮助识别潜在的财务风险和市场波动，但应对突发事件和复杂的经济危机时，仍需要财务人员的判断与经验。在经济不确定性较高的情况下，财务人员能够根据企业的具体情况、市场环境以及竞争态势，做出快速反应。

例如，面对突如其来的市场萎缩或财务危机，财务人员需要迅速制定应急措施，调整资金链、优化现金流，并与投资者、银行等外部资源进行沟通，这些都是AI工具无法替代的。

2. 战略风险的评估与管理

企业面临的风险不仅仅是财务数据层面的，更多的是战略层面的风险。例如，市场竞争的激烈程度、技术革新带来的颠覆、政策风险等。财务人员需要综合考虑这些外部风险因素，并与公司管理层共同制定应对策略。AI虽然可以识别风险点，但其“思维”仍然受到数据的局限，难以做到全面的战略风险评估。

四、道德判断与企业社会责任

1. 道德和伦理决策

财务决策往往不仅仅是数字问题，还涉及到伦理和道德的判断。例如，在涉及公司财务透明度、股东回报、员工薪酬等问题时，财务人员需要考虑到社会责任和企业的长期利益。这些涉及道德和伦理的决策往往无法单纯依靠数据来指导，AI也无法具备足够的道德判断能力。

在一些敏感的财务决策中，如何平衡股东利益、员工福利和社会责任，需要财务人员进行深思熟虑。这是AI大模型等AI工具无法完全替代的领域。

2. 与股东、投资者的沟通

财务人员经常需要向股东、投资者、董事会等传递企业的财务状况和发展计划。AI可以生成报告和分析，但在面对复杂的股东情绪、投资者需求时，仍需要财务人员的沟通技巧、情感智商和策略性思维。如何通过财务报告传递信心、解决疑虑，帮助股东和投资者理解公司决策，是AI难以替代的。

五、总结

虽然AI大模型等AI工具能够通过强大的数据分析、趋势预测和自动化处理能力，在财务工作中起到不可或缺的辅助作用，但仍然存在一些关键领域是人工智能无法完全取代的。财务人员的战略判断、跨部门沟通、复杂法律合规问题的处理、风险应对、道德伦理决策等，依赖的是经验、判断力和人际沟通能力，这些是AI无法复制的“软技能”。

未来将形成”AI执行官+人类指挥官”协作模式：

• AI承担数据洞察、流程自动化等”执行层”工作
• 人类聚焦战略决策、创新探索和伦理治理等”价值层”任务
• 财务人员核心竞争力向商业敏锐度、变革领导力迁移

这种分工模式已经逐渐得到了验证，显示高绩效财务团队将70%精力投入战略活动，较五年前提升40%。AI不是替代者，而是推动财务角色向更高价值领域跃迁的催化剂。

素材来源：公众号数据熊