费控，不仅是“管控”手段，而是“资源配置”的经营手段

当前国内企业正面临多维度的环境嬗变。外部环境方面，全球供应链重构带来的成本波动、贸易壁垒导致的渠道费用激增、数字化浪潮催生的技术投入压力形成三重冲击。波士顿咨询研究显示，2020年以来制造业采购成本平均上涨23%，而营销费用因渠道碎片化增加18%。内部环境层面，组织架构的矩阵化演变使得管理成本以每年12%的速度攀升，多元化战略导致的费用结构复杂化成为新常态。某家电巨头2022年财报显示，其管理费用率较五年前上升5.2个百分点，主要源自分支机构扩张带来的协同成本。

在增速换挡期，费用管理正从后台职能走向战略中枢。国家统计局数据显示，2023年规上工业企业利润率同比下降0.8个百分点，应收账款周转天数延长至58天。在此背景下，现金流管理成为生命线，某新能源车企通过构建"三级费用管控塔"，将运营费用占比从28%压缩至21%，在行业寒冬中实现正向现金流。这种精细化管控已超越传统预算管理范畴，演变为涵盖战略解码、流程再造、数据治理的系统工程。

数字化转型为费用管理注入新动能。领先企业通过搭建智能费控平台，实现从费用预算、审批到分析的闭环管理。某零售集团引入AI驱动的动态预算系统后，营销费用ROI提升40%，异常支出识别效率提高75%。这种技术赋能使费用管理从滞后管控转向事前预测，从局部优化升级为全局统筹。

当不确定性成为新常态，费用管理能力正重构企业生存法则。埃森哲研究表明，具备成熟费控体系的企业抗风险能力超出行业平均35个百分点。在VUCA时代，这已不仅是财务命题，更是关乎组织韧性的战略抉择。未来企业的竞争，或将演变为费用管理智能化的角逐。

费用管理的战略价值：从生存到突围

现金流安全阀在经济下行周期中，费用管控直接关联现金流健康度。2023年规上工业企业利润率同比下降0.8个百分点，应收账款周转天数增至58天。某新能源车企通过“三级费用管控塔”模型，将运营费用占比从28%压缩至21%，在行业亏损潮中实现正向现金流。

研发投入的效益博弈高研发投入需匹配产出效率。以S生物为例，2023年研发费用率达19%，但其通过管线聚焦，预期2024年将研发费率降至13%的同时提升专利转化率。反之，科创板部分企业研发费用远超营收（如A生物研发费用为收入的323.73%），凸显高风险投入的生存挑战。

全球化下的汇率风险管理财务费用率波动受汇率影响显著。S因海外收入占比高，2023年财务费用率波动达-6%至4%，倒逼企业建立外汇对冲机制，将不可控风险转化为可控成本。

费用管理不再是简单的“降本”，而是通过数据驱动的结构性调整，实现资源的最优配置。2024年，随着经济复苏的不确定性延续，企业需在费用投入的“攻守平衡”中构建韧性——既要通过研发投入储备技术壁垒，又需借力智能化工具严控运营成本，方能在周期波动中立于不败之地。

费用控制需要用智能化实现资源结构性优化

在数字经济与可持续发展背景下，财务转型进入生态构建阶段。2024年《财务管理转型之路》报告指出，头部企业如阿里巴巴已通过技术实现供应链的透明化管理，财务职能从企业内部延伸至产业链协同。同时，ESG（环境、社会与治理）指标的引入，要求财务部门在碳核算与绿色金融领域发挥主导作用。费用控制也必然会在这个背景下发生更大的变化。

技术赋能精细化管理智能费控系统可提升费用审批效率40%以上，如某零售集团引入AI动态预算后，营销费用ROI提升40%。2024H1数据显示，采用数字化工具的企业管理费用率较传统企业低2-3个百分点。

费用结构战略性重构传统费用管理往往聚焦于局部成本压缩，而战略性重构强调从价值链视角重新定位费用投入重心。以制造业服务化转型为例，企业通过整合研发、生产、销售及售后服务环节，将费用结构从“重资产”转向“轻服务”，服务收入占比提升至30%以上的企业，其利润率平均高出行业均值5.2个百分点。例如，某家电企业通过服务化转型，将售后服务成本占总成本的比例从12%降至8%，同时服务收入贡献率从15%提升至28%，实现了费用结构的“降本增效”协同。

费用结构需与业务生命周期高度匹配：

成长期企业：侧重销售与研发投入。如B车企2022年研发费用增长133.44%，推动新能源车市占率突破25%；

成熟期企业：转向管理效率优化。L2024Q1管理费用率压缩至4.0%，通过组织扁平化实现人均效能提升30%；

衰退期企业：需加速非核心资产剥离。某房地产企业通过出售非核心资产，将销售费用率从18%降至12%，同时聚焦高毛利住宅项目。

简化：在不同发展阶段的企业中，成长期企业侧重销售与研发投入，如B车企在2022年通过研发费用的大幅增长（133.44%），成功推动新能源车的市场占有率突破25%；成熟期企业需要转向管理效率优化，如L汽车在2024年第一季度将管理费用率压缩至4.0%，并通过组织扁平化实现人均效能提升30%；衰退期企业则需加速非核心资产剥离，如某房地产企业将销售费用率从18%降至12%，同时聚焦高毛利住宅项目，以优化资源配置。

费用结构的战略性重构本质上是企业资源再配置能力的体现。其核心逻辑包括：

数据驱动决策：通过实时数据监控与预测模型，实现费用投入与产出效益的动态校准；

弹性预算机制：建立与业务波动联动的预算模型，如科创板企业研发费用弹性浮动区间达±30%；

组织协同再造：打破部门壁垒，建立“费用-价值”联动考核体系，某科技公司将销售费用与客户终身价值（CLV）挂钩后，客户留存率提升18%。

人工智能的发展必然会带来企业组织的变化

DeepSeek推出的模型，以OpenAI十分之一的成本实现了同等性能，推动企业营销、研发等费用率优化，使得企业使用AI提升管理水平，成本更低。汇联易2024年已经帮40多家客户在费用管理方面利用AI来处理审核等相关事务。

AI已经带来了管理结构的变化。

AI技术的应用推动了企业组织架构的扁平化。传统层级管理模式依赖自上而下的指令传递，而AI的辅助决策能力和信息传递的高效性使得员工能够更快地获取关键信息并直接作出决策。这种变化减少了管理层级，缩短了一线员工与高层管理者之间的距离，提高了决策效率和组织灵活性。

此外，AI技术的应用也导致部分传统岗位的消失，如初级财务核算员等，同时催生了新的岗位，费用分析岗位等。M医疗利用AI后，2/3的费用审核岗位转型执行风险处理以及费用数据分析。

AI为企业决策提供了更全面、准确的数据支持。管理者不再依赖有限的样本数据或主观经验，而是可以基于海量数据进行分析。例如，在费用管理决策中，通过分析历史大数据，企业可以精准定位支出风险，制定更有效的管控策略。

AI技术的引入极大地提高了企业的工作效率。例如，在财务报销流程中，AI驱动的自动化系统可以快速审核单据，减少人工干预。

AI技术的广泛应用也对久久国产精品影视提出了新的要求。企业需要推动文化变革，倡导创新和数据驱动的管理理念。同时，企业还需为员工提供充分的培训，帮助他们提升与AI相关的技能，如数据解读和新系统操作能力。这种文化变革有助于员工更好地适应AI时代的工作环境，减少对新技术的抵触情绪。

人工智能给费用管理带来的变化

在费用管理的不断实践中，汇联易构建了Spark AI技术平台，已经在费用管理领域取得明显的效果。举一些例子：

智能审核

记得“财务机器人”概念出来的时候，当时给社会的震撼是“财务要失业了”，主要指的是“审核”这件事可能没有必要了；但是，直到2023年，审核依然是财务耗费精力最大的工作，甚至诸多共享中心的主要工作就是”费用审核”，财务依然低头看票。

原因很简单，“审核”不仅要看结构化的单据信息，更要看业务相关的凭证，比如照片、图片、协议文本等等，虽然“发票”数电化，发票的审核及其简单，但是随着费用精细化管理的要求，这些非结构化的凭证的审核要求越来越精细，我有客户审核一类“推广费”，居然要50-60个人的共享中心来处理。

用AI的能力，可以很轻松的识别相关非结构化的场景，如下：AI甚至可以审核图片中参会人员穿衣是否合适这类判断。

智能风控

在费控领域的风险控制中，数据驱动的风险闭环管控体系发挥着至关重要的作用。该体系通过风险识别与分析、多层级风险处理、报告与总结以及风险展示与模型优化四个关键环节，帮助企业实现对费用控制的风险管理。

首先，在风险识别与分析阶段，系统利用内置逻辑自动、及时、全面地识别风险，结合AI技术将风险识别前置。通过多维度分析，包括部门、人员、公司和项目等，可以清晰地识别高风险因素。此外，系统还能按照月份进行趋势比对，帮助企业了解风险走势，并自动生成观点分析，突出重点，便于管理人员查看。

其次，在多层级风险处理阶段，企业通过建立多级风险处理机制，实现从管理员初筛到员工确认，再到直属领导批复，最后由管理员最终确认的流程。这种机制确保了风险处理的严谨性和有效性。

报告与总结环节则通过多维明细报表展示风险数据，帮助企业进行深入分析和总结。最后，风险展示与模型优化环节通过风险数据钻取至相应单据层，实现风险层层追溯，并按照模型出具风险分析报告，便于总结和优化分析模型。

综上所述，数据驱动的风险闭环管控体系在费控领域的应用，不仅提高了风险识别和处理的效率，还增强了风险管理的透明度和可追溯性，从而帮助企业更有效地控制费用风险。

以税务风险为例，利用附件信息，以及系统中所积累的数据试下智能化风险控制。

在费用控制中，税务风险的处理方法主要包括四个方面：

国税黑名单发票：通过国税黑名单识别模型，自动获取并校验发票，及时发现黑名单发票。

税务非正常户发票：利用税务风险供应商识别模型，自动校验并发现非正常户清单发票。

不合规发票：应用发票合规稽核模型，智能识别不合规异常发票，减轻人工检查负担。

已入账后发票被红冲：通过已入账异常发票识别模型，定期轮询已入账发票，规避税务合规风险。

这些方法通过链接税局端能力，实现自动化和智能化的税务风险控制，提高效率并降低风险。

财务服务

在费用控制的过程中，财务与业务需要进行异常事务的交互，财务共享中心要接到大量的异常处理，而利用大语言模型能力，可以做到在流程中由AI回复员工的询问。

左侧是员工提交单据时的AI审核界面，显示了单据审核不通过的原因和建议。右侧是Service Copilot的对话框，用户询问关于单据被退回和预订失败的问题，系统提供了详细的审核失败原因和解决方案。整个流程体现了通过AI技术提高单据通过率和降低财务问询工作量的目标。

结语

在企业精细化管理、资源优化配置以及风险控制要求更高的VUCA时代，费用控制作为CFO进行资源配置的重要手段，需要与业务更加融合，迅速反应外部环境变化，这甚至远远超出了人工流程处理信息的能力；大语言模型的横空出世以及Deepseek等开源模型的迅速迭代，使得财务信息处理的能力有质的飞跃，改变了原来以“管控”为主的费控模式，更多的向“资源优化配置”为核心的经营思维转变。

AI改变不仅是能力范围，更加改变企业费控的价值取向！