中铁15局集团上海新能源发展有限公司  李锐

摘要：建筑行业作为国民经济的支柱产业，其传统财务管理模式仍存在着很多困难与挑战，如资金压力较大、成本管控困难、财务风险隐患频发、复合财务人才短缺

等，在AI技术深度融合的新时代，通过智能算法、大数据分析技术对财务数据进行分析挖掘，建筑企业可以更好地实现降本增效、精细化管理目标。基于此，本文以“AI驱动+数智赋能”为导向，从资金管理、成本核算、风险预警、人员培养等方面开展AI技术在建筑企业财务管理模式创新研究，以期帮助建筑企业实现财务管理方式的创新变革，助力行业实现高质量发展。

关键词：AI技术；建筑企业；财务管理模式创新

一、引言

2025年8月国务院在《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确要求推动人工智能与实体经济各领域的深度融合，标志着“人工智能+”行动进入规模化应用与深度化融合的新实施阶段。建筑行业作为典型的劳动密集型与资本密集型产业，其传统财会工作内容包括项目资金调度、成本核算、税务处理、竣工结算审计等方面，具有周期长、数据量大、协同难度高等特点，这些特征往往容易导致财务信息更新滞后、决策支持不足，从而影响企业的经营效率与盈利能力。在此背景下，研究AI技术如何驱动建筑企业财务管理模式的革新，既是响应国家战略的必然举措，也是解决行业难题、促进自身发展的现实需要。

二、传统建筑企业财务管理面临困境

传统建筑企业财务管理面临困境，主要体现在资金管理压力突出、成本核算粗放、风险预警滞后及复合财务人才短缺等方面。

（一）资金管理压力突出

建筑企业普遍采用项目制核算模式，每个一般独立归集成本与收入，项目周期通常为3-5年，具有资金投入规模大、回收周期长、财务数据跨期性强的特点。在项目建设初期资金集中投入，但这时收入尚未实现，企业往往可能将面临较大的资金垫付压力；在施工过程中，若受业主方延迟付款、工程进度波动等因素影响，项目工程款项常不能按时到账，为保障施工进度，避免发生其他额外延期成本，企业要继续垫付人工、材料、机械等费用，这会进一步加大企业的现金流压力，尤其在项目进度与回款不同步时，甚至可能引发资金链断裂，直接影响企业正常运营；而在项目竣工结算后，受竣工结算争议、业主履约能力降低等因素影响，部分项目结算款项回收难度进一步加大，甚至出现坏账、烂账风险，导致企业资金状况进一步恶化。

（二）成本管控难度高

建筑企业的施工项目成本构成普遍较为复杂，涉及人工、材料、机械及间接费用等多个方面，预算编制时往往难以确保其准确度，成本管理也存在诸多困难。在预算编制环节，很多企业难以充分预估施工过程中的变化，如工序临时更改、设计变更等情况，此类因素容易引发预算成本与实际成本产生较大偏差；在施工执行环节，一方面，部分施工人员成本意识不强，存在材料浪费、人工效率低等问题，另一方面，当材料价格大幅上涨或施工方案变更时，若未能及时更新成本控制计划，并对费用变化原因进行分析，项目利润将被进一步影响，此外，劳动力、材料和机械设备若未按计划进场，还可能引发施工进度滞后，严重情况下还会导致项目延期，产生额外延误成本。

（三）财务风险隐患频发

建筑施工企业面临的财务风险贯穿经营全生命周期，其一为合同风险，若签订合同时未严格审查条款，若出现付款条件模糊、履约责任不清等问题，易导致后期结算争议频发，甚至引发回款困难或法律纠纷，增加企业经营风险；其二为税务合规风险，在跨区域施工过程中，不同地区税收政策存在差异，若财务人员对地方性法规掌握不充分，易出现申报错误、重复纳税等问题，导致企业面临罚款，若处理不当易引发稽查处罚，还可能引发资金冻结等问题；其三为财务信息失真风险，由于项目分散、核算主体多元，财务数据采集和汇总难度较大，易出现信息滞后或失真现象，导致财务信息无法实时反映项目真实进展，管理层也难基于此掌握项目真实盈亏状况，影响经营决策判断。

（四）复合财务人才短缺

建筑企业财务人员通常仅掌握基础财务软件（如用友、金蝶）操作，缺乏Python数据处理、Tableau可视化分析等AI技术工具的应用能力，难以深度挖掘分析项目全周期财务数据，这种技能结构上的短板，加之既懂财务逻辑又熟悉施工流程的复合型人才欠缺，使得AI技术应用停留在基础核算层面，未能有效实现预算动态调整、风险智能预警等深层功能，导致项目全周期内的海量财务数据价值未被充分挖掘。此外，企业培训体系也存在一定局限，财务内部培训以基础财务软件的操作为主，缺乏对财务人员AI应用能力的系统性培养。

三、AI技术驱动下建筑企业财务管理模式创新路径构建

传统建筑企业经营存在信息的获取与分析能力不足、合同签订和执行不规范、施工质量不佳、成本控制能力欠缺等问题。在建筑企业经营中引入AI技术，通过收集整合大量信息，人工智能依托大数据与机器学习算法，能够推动建筑企业经营从经验依赖向科学决策转型。本文以“AI驱动+数智赋能”为导向，从资金管理优化、成本动态管控、智能风险防控、复合人才培养等四个方面构建AI创新路径，促进企业财务管理从“事后核算”向“事前预测、事中管控、事后优化”的智能管理模式转变。

3.1资金管理优化

在当前建筑市场竞争加剧、利润率下行的背景下，传统粗放式资金管理模式已难以满足现今项目建设管理需要，通过引入AI技术，构建“需求预测—回款推进—支付优化”的资金预测模型，实现企业资金流的动态预测与调度，做好企业现金流管理。

（1）预测资金需求。采用LSTM（长短期记忆）神经网络模型构建资金需求预测模型，以“工程量-成本-资金需求”为映射，整合近3年同类项目历史资金数据（如人工/材料支付周期、进度偏差率）、当前项目施工计划、市场价格指数三类数据作为训练样本，对不同时期的资金需求进行预测。同时，项目可以每两周根据实际进度偏差、市场价格波动更新输入数据，修正资金需求预测结果，避免因静态估算导致的资金短缺，提高预测准确率。

（2）推进回款进度。结合NLP（自然语言处理）技术，构建“进度-计价-回款”联动，一方面，利用NLP技术提取合同中的回款节点、付款条件等关键信息；另一方面，结合BIM管理系统实时采集的工程进度数据、财务系统中，自动匹配“实际进度—计价确权-合同付款”，实现回款节点的智能提醒，对超期未回款项目，结合历史回款延迟天数，将客商划分成多个风险等级，并推送各业务部门推进催收，必要的时候可以采取一定的法律手段。

（3）优化资金支付。利用AI搭建资金数据平台，对项目资金流入、流出数据进行整合分析，预测未来现金流状况，依据项目优先级（如优先支付的政府工程）、合同约定（如支付条款、民工工资优先支付）、资金存量三个方面，智能生成月度支付计划，并经财务部门审核后执行，降低违约诉讼风险。同时，在资金数据平台，使用AI每月定期分析支付计划与实际支出偏差，优化资金使用效率，在有限的资金情况下，做好项目现金流管理。

3.2成本动态管控

针对传统成本管理中“预算偏差大、执行控制弱、浪费频发”等痛点，依托AI技术可通过构建智能预算编制、实时监控预警、动态分析调整三大模块，实现成本流程的全链条智能化管控。

（1）智能预算编制。AI智能预算可以打破传统经验预算模式，构建“历史+实时”双维度成本数据库，一方面，按人工、材料、机械、间接费用分类整合近3-5年同类项目的结构化历史成本数据；另一方面，通过API接口接入实时市场数据（如当地建材网报价、劳务用工平台薪资、机械租赁价格），形成动态更新的成本基准库。其次，在实际成本预算编制中，利用机器学习算法，人工智能可以根据历史项目数据和单位的业务目标，合理选择与确定施工队伍承包模式、专业类型、队伍数量、劳动力配置要求、组织管理方式、劳务价格、计量结算规则等，合理确定现场作业组织管理方式，根据这些数据自动生成项目成本预算初稿，再由业务人员根据项目施工特点予以调整，使预算更符合项目实际。

（2）实时监控预警。通过AI技术实现生产经营过程中成本费用的实时监控，针对物资成本，通过AI技术抓取材料采购价格走势与项目进度数据，分析材料消耗速率，适时调整采购计划与施工方案，优化库存水平，实现生产经营全流程成本费用的实时监控；同时，引入物联网技术，通过扫码入库、出库核销等方式，加强物资材料收发存管理；另一方面针对现场成本，通过视频监控与传感器数据，识别施工现场材料边角料过度丢弃、设备空转等问题，及时发出预警，压控过程中生产成本。

（3）动态分析调整。基于成本核算体系，AI可以自动将“应发生成本”与“实际发生成本”进行实时对比，定期开展经济指标分析，对成本内控管理及异动情况进行偏差分析，查明原因，同时总结上一期整改措施落实情况和取得效果，提出下一步整改措施。在半年、年度及项目竣工等关键节点，AI自动归集项目全周期成本数据（包含分包合同价款、结算价格、主要材料消耗系数、机械设备价格及消耗量等），对成本超支或节约情况进行系统性分析，标注超支高频材料或施工阶段，明确成本管控薄弱点，总结先进做法及错误教训，为后续项目成本优化提供数据支撑。

3.3智能风险防控

针对传统财务风险中合同条款模糊、市场波动不可控、政策变动频繁等隐患，AI技术可通过构建智能识别、动态预警、主动干预三位一体的风险防控体系，实现风险的实时监测与主动预警。

（1）合同风险识别。AI可以通过自然语言处理（NLP）技术解析合同文本，利用AI自动提取关键条款（如付款条件、违约责任、变更计价规则等），结合历史纠纷数据训练机器学习模型，识别权责不清、高违约金条款，减少合同履约风险；同时，在后续的合同执行中，利用AI系统实时比对合同条款与项目执行数据（如进度、付款记录），一旦发现权责界定偏差或计价规则冲突，立即提示风险，推送给相关管理人员，必要时可以申请法务部门辅助修订合同或启动谈判，避免后续财务损失。

（2）税务风险预警。AI可以通过爬虫技术实时抓取国家及地方各级税务机关最新税收政策、政策公告与解读文件，结合企业业务场景，评估政策更新对企业未来经营现金流、利润业务的影响，自动识别适用税种变化及申报风险点，并在此基础上，动态更新税务合规知识库，确保企业税务处理的持续合规性；同时，通过机器学习算法，基于企业历史申报数据与行业税负均值，AI系统可以更好进行税负测算，对异常税负波动进行自动预警，辅助财务人员及时调整计税依据或开展自查整改，降低稽查风险。

（3）财务风险防范。AI可以应用在财务全业务流程中，在凭证信息录入中，借助OCR（光学字符识别）技术，自动提取发票金额、客商名称、业务种类等关键信息，替代手工录入，减少数据误差，在凭证审核阶段中，通过机器学习算法对海量历史财务数据进行训练与分析，识别重复入账、票据不合规等基础风险点，还能比对业务内容与分析会计科目，识别科目错用、滥用等问题，减少不同审核人员对标准理解的差异，确保财务核算口径一致；在报表层面，AI可以对报表数据进行交叉验证分析，结合历史财务数据，特别是对关联交易、大额资金流动、非经常性损益等重要业务，自动识别异常波动或逻辑矛盾，及时生成风险预警、分析原因，辅助管理层经营决策。

3.4复合人才培养

（1）在高校层面，优化课程体系，培养AI+财务人才。首先，可以增设《AI财务应用基础》《财务数据可视化》等AI课程，培养学生的AI工具使用能力，加强AI在财务领域的共性应用，如智能核算、自动对账、税务辅助、可视化分析等；其次，强化实践教学，与建筑企业、AI财务软件公司建立校企合作，企业每学期到高校进行2-3次的专题分享，让学生接触行业前沿技术，同时，高校可向企业申请提供阶段性实习机会，让学生有机会参与AI财会系统的需求调研、测试等实践环节，使毕业生既能具备一定财务功底，也能掌握一定的AI技术应用能力，满足建筑企业数字化转型对高素质复合型人才的迫切需求。

（2）在企业层面，开展内部培训，提升现有人才能力。一是基础层培训，开展AI税务辅助申报、RPA发票自动核验流程等实操培训，确保员工能熟练使用AI系统辅助完成基础工作；二是进阶层培训，针对财务主管，开展AI需求分析、数据解读能力培训，解读AI生成的成本预警、风险报告，指导财务主管根据项目特点更改AI模型参数，确保AI系统贴合项目实际业务需要。

（3）在行业层面，搭建人才交流平台，促进供需对接。由市会计学会、建筑行业协会联合举办“AI建筑财会人才交流会”“技能大赛”，定期发布建筑行业AI财会人才需求报告，推动高校培养方向与企业实际需求精准对接，形成“教育—实践—就业”闭环生态，持续为建筑企业输送具备AI素养的财务管理人才。同时，建立AI建筑财会人才库，收录具备复合能力的人才信息，为企业转型提供人才支持，实现搭建高水平交流合作平台的目标。

四、AI技术在建筑企业财务管理中的挑战与对策

4.1数据安全风险的挑战及对策

建筑企业财务管理中，往往会涉及到较多的敏感数据，包括项目合同金额、供应商报价、成本明细、员工薪酬及业主支付信息等，如果AI系统在数据采集和处理过程中缺乏权限管控与信息加密，一旦遭受黑客网络攻击或内部人员的恶意操作，可能导致一些核心商业信息泄露，情况严重可能将对企业造成重大经营风险；此外，AI系统对数据的高度依赖，可能引致财务数据的过度收集，违反《中华人民共和国个人信息保护法》与《中华人民共和国数据安全法》的相关规定，引发合规风险。

为此，建筑企业可以建立数据分级管理制度，对敏感信息实施加密存储与访问权限进行管控，同时，加强安全意识培训，提高员工数据合规意识，防范因操作不当导致的数据泄露，全面提升财务数据在AI应用环境下的安全性与合规性；此外，建筑企业可以设置数据使用范围，明确AI系统访问权限与使用边界，确保数据采集、存储、分析全过程符合《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》及行业监管等要求，并定期开展数据安全审计与风险评估，及时发现并修复潜在漏洞。

4.2合规性风险的挑战及对策

建筑企业的财务活动须遵循《企业会计准则》《建设工程价款结算暂行办法》与《税收征管法》等法规。由AI驱动的财务流程，若在其算法逻辑或执行层面未能嵌入相关法规要求，则可能引致决策违规；此外，鉴于法规本身处于动态更新中，若AI系统的规则库未能实现及时、准确的同步与验证，其自动化核算与申报将产生系统性错误，进而引发审计障碍或招致监管处罚。在AI系统开发阶段，企业可以多进行跨部门沟通交流，联合法务、税务部门将《建设工程价款结算办法》《中华人民共和国税收征收管理法》等法律法规中的具体条款法规，转化为可执行的算法规则；为确保持续合规，企业可以定期（每半年）由内部审计部门或具备资质第三方机构对AI财务系统进行合规审计，检查模型规则是否符合最新法规（如税收政策调整后，AI模型决策是否同步更新）、AI决策是否存在违规案例，并对发现的问题及时整改，确保AI应用合法合规。

4.3系统协同与兼容的挑战及对策

目前建筑企业的信息系统多呈独立部署，财务、进度、物资等业务模块的应用缺乏有效集成，若AI系统无法与已有的系统进行有效的协同，很可能会进一步加强“数据孤岛”。首先，系统间的接口壁垒或数据传输协议不统一，项目进度与财务数据就难以无法实时数据同步，导致信息传递延迟、失真甚至中断，进而严重影响AI决策的时效性与准确度。其次，不同系统间的数据标准与字段定义存在差异，AI在跨系统整合数据时易产生逻辑冲突或解析错误。例如，物资系统的“材料编码”与财务系统的“科目编号”若未建立统一映射规则，将导致成本归集错位。

构建“AI+建筑财务”一体化平台，以AI系统为核心，一方面，通过API接口开发实现与BIM、财务软件及供应链系统的数据互通；同时，统一数据规范与标准，打破不同业务系统间的信息孤岛，确保项目进度、成本支出与资源调配信息同步；另一方面，平台可以整合外部经济数据、行业报告与政策文件，为AI分析提供更加全面的数据支撑，以保障AI分析结果的合理性与时效性，进而实现财务与业务的一体化智能管控。此外，为降低大规模应用风险，企业可以选择1-2个中小型项目开展系统协同测试，解决接口兼容、数据同步延迟等问题后，再在全公司推广，降低大规模应用风险。

参考文献

[1]刘淌.AI+项目激活系统性数字化新引擎中国数字建筑大会2024在广州召开[J].中国勘察设计,2024,(06):52-53.

[2]梁菁,周国强.“AI+”建筑行业人才评价“考试星”为住建行业注入新活力[J].中华建设,2025,(03):12-13.

[3]郑琼.“两化融合”管理体系对建筑施工企业数字化转型的作用研究[J].建筑施工,2025,47(06):1012-1016.

[4]杨凯强.数字化转型背景下建筑施工企业会计信息化的价值挖掘及实现路径[J].纳税,2025,19(19):70-72.

[5]孟建民,冯果川.AI技术引领下的建筑设计行业新模式探索——全球首家“人工智能建筑设计与城市建设研究院”成立背景与发展路径研究[J].中国勘察设计,2025,(07):10-14.

[6]黄耀隆,张权龙,王嘉辉,等.BIM+AI融合视角下建筑施工全流程重构路径[J].工程建与设计,2025,(18):78-80.