一、传统BI在财务领域的困境

在过去，传统BI（商业智能）工具在财务数据分析中扮演着重要角色。然而，随着企业数据量的爆炸式增长和业务需求的不断变化，传统BI的局限性日益凸显。

以一家中型制造企业为例，该企业使用传统BI工具进行财务报表分析。每月财务部门需要花费大量时间从多个系统中提取数据，进行清洗、整合和加载，这个过程往往需要3 - 5天。而且，传统BI工具的报表格式固定，难以满足不同部门和管理层的个性化需求。例如，销售部门希望从不同产品维度分析利润，而传统BI报表无法快速生成相应的数据视图。

此外，传统BI工具的数据分析能力相对较弱，只能进行简单的汇总和统计分析，无法深入挖掘数据背后的关联和趋势。在面对复杂的财务决策问题时，如预测未来现金流、评估投资风险等，传统BI工具显得力不从心。

二、智能财务的兴起与优势

智能财务是指将人工智能、大数据、云计算等新兴技术应用于财务领域，实现财务数据的自动化处理、智能化分析和决策支持。智能财务的出现，为解决传统BI的困境提供了新的思路和方法。

观远数据作为一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业，其核心产品观远BI是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。该平台支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。

以为例，作为全球知名的消费品公司，业务范围广泛，数据量庞大。在引入观远BI之前，的财务部门面临着数据分散、分析效率低等问题。引入观远BI后，实现了数据的统一管理和分析，财务报表的生成时间从原来的3 - 5天缩短到1天以内。而且，观远BI的智能洞察功能能够自动分析业务数据，发现潜在的问题和机会，为的管理层提供了有力的决策支持。

三、千万财务人选择的4种数据挖掘新范式

（一）实时数据分析

在当今快速变化的商业环境中，实时数据分析对于企业的财务决策至关重要。传统BI工具往往只能提供历史数据的分析，无法满足企业对实时数据的需求。而智能财务工具如观远BI的实时数据Pro功能，支持高频增量数据更新，能够实现分钟级的数据响应。

以一家电商企业为例，该企业的财务部门需要实时监控销售数据、库存数据和现金流数据，以便及时调整营销策略和库存管理策略。在引入观远BI之前，该企业的财务部门只能通过人工方式定期收集和分析数据，无法及时发现问题。引入观远BI后，该企业实现了实时数据分析，财务部门能够随时查看最新的销售数据和库存数据，并通过智能预警功能及时发现异常情况，为企业的决策提供了有力的支持。

（二）中国式报表

在中国，财务报表的格式和要求与国际标准存在一定的差异。传统BI工具往往无法满足中国式报表的需求，需要财务人员进行大量的手工调整和制作。而观远BI的中国式报表Pro功能，简化了复杂报表的构建过程，提供了丰富的行业模板和可视化插件，财务人员只需简单操作即可生成符合中国会计准则和企业需求的财务报表。

以一家国有企业为例，该企业的财务部门需要按照国家规定的格式和要求编制财务报表。在引入观远BI之前，该企业的财务部门需要花费大量时间和精力手工制作报表，而且容易出现错误。引入观远BI后，该企业的财务报表编制时间大大缩短，报表的准确性和规范性也得到了显著提高。

（三）AI决策树

AI决策树是一种基于人工智能技术的数据分析方法，能够自动分析业务数据，发现数据背后的关联和趋势，并生成相应的决策建议。观远BI的AI决策树功能，能够将业务分析思路转化为智能决策树，帮助财务人员快速发现业务堵点，生成结论报告，辅助管理层决策。

以一家金融机构为例，该机构的财务部门需要对客户的信用风险进行评估。在引入观远BI之前，该机构的财务部门主要依靠人工经验和传统的统计分析方法进行信用风险评估，评估结果的准确性和可靠性较低。引入观远BI后，该机构使用AI决策树功能对客户的信用数据进行分析，能够自动识别出高风险客户，并生成相应的风险预警报告，为该机构的信贷决策提供了有力的支持。

（四）生成式AI

生成式AI是一种能够自动生成内容的人工智能技术，如文本、图像、音频等。观远数据推出的「观远ChatBI」，支持自然语言查询，能够根据用户的提问自动生成相应的数据报告和分析结果。

以一家互联网企业为例，该企业的管理层需要了解公司的财务状况和经营情况。在引入观远ChatBI之前，管理层需要通过财务部门提供的报表和报告来获取信息，这个过程往往需要花费大量时间。引入观远ChatBI后，管理层只需通过自然语言提问，如“公司上个月的利润是多少？”“哪些产品的利润率最高？”等，观远ChatBI就能够自动生成相应的数据报告和分析结果，大大提高了信息获取的效率和准确性。

四、智能财务的未来发展趋势

随着人工智能、大数据、云计算等新兴技术的不断发展，智能财务的未来发展趋势将呈现以下几个特点：

• 数据驱动决策：未来企业的财务决策将更加依赖于数据，智能财务工具将能够提供更加精准、全面的数据分析和决策支持。
• 自动化和智能化：智能财务工具将实现财务流程的自动化和智能化，减少人工干预，提高工作效率和准确性。
• 个性化和定制化：智能财务工具将能够根据企业的不同需求和业务特点，提供个性化和定制化的解决方案。
• 实时化和移动化：智能财务工具将实现实时数据分析和移动化应用，企业的管理层和业务人员能够随时随地获取财务数据和分析结果。

总之，智能财务的出现，为企业的财务数据分析和决策支持带来了新的机遇和挑战。企业应该积极拥抱智能财务，不断提升自身的数据分析和决策能力，以适应未来商业环境的变化。

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