征和工业的AI+RPA最佳实践：让财务从“账房先生”走向“智能战力伙伴”

6月12日，在中央财经大学、中国管理会计研究与发展中心主办的2026中国管理会计最佳实践颁奖典礼上，征和工业荣获“中国管理会计数字化转型与智能财务最佳实践案例”。现场，征和工业副总裁李国范获评“中国管理会计卓越专家”，并分享《智能财务视角下AI+RPA落地路径与价值创造》，介绍征和工业在智能财务建设中的实践路径。

这场获奖，让一家制造业龙头企业的AI+RPA实践被更多人看见。事实上，自2023年启动财务数智化转型以来，征和工业已围绕数据分析、费用管理和流程自动化，逐步形成了三阶段建设路径：

用Power BI跨越式提升财务数据处理与可视化动态交互分析能力，
用智慧费控推动费用管理从成本管控走向价值经营，
再通过AI+RPA进入具体财务流程，让自动化能力真正落到业务现场。

此前，征和工业已获得“2025中国企业财务数智化转型示范单位”（财政部《新理财》杂志主办）“2025年度卓越数字化财务管理公司”“RPA创新应用案例奖”“年度卓越财务总监（旗舰奖）”(中国总会计师协会财务管理专业委员会、介甫奖评委会主办)等行业认可。

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作为中国链传动行业唯一上市公司，征和工业长期深耕链传动相关部件的研发、生产和销售。随着企业经营规模扩大，财务管理也面临新的课题：

多系统之间的数据如何高效流转？高频重复的财务操作如何减少人工依赖？财务人员如何从事后核算，进一步走向经营分析、风险预警和业务支持？

围绕这些问题，征和工业逐步探索出了一套以AI+RPA为核心的智能财务转型路径。01

制造业智能财务的难点

在系统之间，也在流程之间

对制造企业来说，数字化转型往往不是从零开始。

企业内部已经有ERP、OA、财税软件、库存管理系统等多个系统。但系统建起来之后，数据未必能够自然流动。很多财务工作仍然需要人工在不同系统之间下载、复制、录入、核对，再把结果同步到下一个环节。

在征和工业这样的制造业场景中，财务工作与生产、销售、供应链紧密相连。成本价格维护、工单打印、完工发货、回款通知、开票上账、材料付款入账等流程，都有几个共同特点：高频、重复、跨系统、规则明确，同时对准确性和及时性要求很高。

一旦这些流程依赖人工衔接，问题就会集中出现：处理效率受限，数据容易出错，异常难以及时发现，财务人员也会被大量低价值操作占据。

所以，智能财务转型真正要解决的，不只是有没有系统、有没有数据看板，而是如何让财务流程真正自动流转起来。

在征和工业的转型路径中，Power BI用于数据分析，智慧费控推动成本管控与价值经营，RPA+AI则承担起流程自动化和智能化落地的关键角色。

数据看得见，是第一步；流程跑得动，企业的效率和组织能力才会真正发生变化。

从工具应用到组织能力

征和工业推进AI+RPA落地

征和工业没有把RPA简单作为一个IT工具来上线，而是围绕组织、技术、流程和价值四个层面持续推进。

第一步，是让最懂流程的人参与进来。

RPA能不能真正落地，关键不只在技术本身，更在于业务人员和财务人员能否识别出真实流程中的问题。征和工业通过RPA培训、证书认证、创新大赛等方式，把自动化能力推向一线。

目前，征和工业已有72人取得RPA证书，财务人员取证率达到96%。通过首届RPA大赛，企业把真实业务痛点转化为自动化项目，让员工在解决具体问题的过程中掌握RPA能力。

这意味着，自动化不再只是IT部门的专项任务，而是进入了财务的真实业务现场。员工从重复操作的执行者，开始转向流程优化的参与者。

征和工业首届RPA大赛现场 →

第二步，是明确AI和RPA的分工。

RPA擅长稳定、准确、可追踪地执行规则明确的流程，尤其适合跨系统、重复性、高频率、不能出错的工作。AI则擅长理解、识别、预测和辅助判断，帮助流程处理更多复杂情况。

在企业真实业务中，AI的判断如果无法进入系统执行，就很难形成结果；RPA的执行如果缺少智能能力，也会受限于固定规则。两者结合之后，企业才能形成“AI辅助判断，RPA稳定执行”的智能自动化能力。

第三步，是用非侵入式方式连接系统。

制造业企业的系统复杂，很多系统已经长期运行，全部推倒重建成本高、周期长、风险也大。征和工业通过RPA的非侵入式能力，把ERP、OA、财税软件等多个异构系统连接起来，在不大规模改造原有系统的前提下，让数据和流程先跑起来。

这类路径对制造业尤其有现实意义。企业不需要等待一次漫长的系统重构，而是可以先识别系统之间的断点、岗位之间的断点、流程之间的断点，再通过AI+RPA逐步打通。

第四步，是推动财务角色升级。

当RPA接走重复执行，AI辅助异常识别和预测预警，财务人员才有机会从事后“账房先生”走向事前“智能战力伙伴”。

征和工业在智能财务转型中提出，财务不能只停留在事后核算，而要进一步走向事前预警和业务支持，把更多精力投入经营分析、成本管控与风险防控。

智能财务的价值，也不只是减少财务人员的重复操作，而是让财务从流程执行者转向价值创造者，在业务决策中发挥更主动的作用。财经体系完成从价值镜像到价值引擎的范式跃迁，从事后记录进化为实时感知、预测未来、敏捷响应、优化当下。

AI+RPA如何进入真实业务流程

征和工业的AI+RPA实践，已经落在一批具体业务场景中。

在成本价格维护与预测预警场景中，标准成本直接影响物料入库、供应链协同和紧急发货。过去，成本会计需要在16个生产库存组织、19个销售库存组织中反复检查、更新零成本物料价格，人工复制粘贴耗时且容易错位。

通过影刀RPA，系统可每小时自动导出标准成本查询表，识别零成本物料，匹配对应事业部价格，并维护至相关库存组织；AI则基于历史成本和采购趋势，辅助识别价格异常波动和零成本风险。

场景上线后，日处理工时由478分钟降至15.6分钟，提效约80%，预计年节约成本28,454.4元，同时降低人工错误，保障供应链稳定运行。

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在工单打印场景中，工单是生产、质量追溯和工资核算的重要凭证。传统工单打印依赖人工，容易受格式变化、重复工单、工序冲突等问题影响。

征和工业通过RPA自动读取计划表、合并多工单、批量生成打印；同时结合AI进行异常校验、重复识别和预警。

这一场景减少了人工打印耗时，年度处理用时降至17.61小时，年节约成本约3.3万元，工单打印成功率达到99.81%，也为后续扫码报工、智能排产、质量追溯等场景提供了更稳定的数据基础。

在完工发货场景中，多品种、小批量、多批次的生产模式，让流程涉及统计、计划、保管、ERP系统、纸质单据等多个环节。过去，订单型号多达1.2万种，操作高度依赖人工，月耗时约149小时，信息传递慢且容易出错。

通过影刀RPA，征和工业将工单下达、批量完工、事务处理、内部申请、订单录入、发货打印等6大流程自动串联，并自动回写工单号、销售订单号，通过E-Mobile同步关键信息；AI则进一步参与异常订单识别、表格格式偏差判断、信息摘要生成等环节，帮助业务人员更快发现问题、理解状态、推进处理。

上线后，月耗时降至100小时，提效33%，年节约成本22,328元，准确率达到100%，有效提升完工发货效率和跨部门协同稳定性。

在回款信息推送场景中，过去出纳确认收款后，需要人工通知业务内勤，再由内勤通知对应业务员。月均需处理8122笔收款，人工负担较重。链路一长，业务员就可能无法第一时间掌握回款信息，影响客户拜访和新订单跟进。

通过影刀RPA，征和工业实现了从“人工催款”到“系统推款”的转变。RPA可以自动登录ERP系统，定时导出收款报表，匹配客户与业务员关系，并将回款信息实时推送给相关人员，单笔处理时间从30多分钟降至5分多钟。

AI还可以结合收款金额、业绩完成情况等信息，生成个性化提示和建议，让财务从后台通知者进一步变成业务跟进和客户经营的支持者。

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这些场景共同体现了AI+RPA在制造业中的落地价值：RPA把原先需要人工串联的各个系统通过机器人连接起来，让数据在系统之间自动流转，让流程在岗位之间自动衔接，最终实现整体业务的自动化闭环。04

31个机器人背后

是持续改造流程的能力

截至2025年12月31日，征和工业已累计开发31个RPA机器人，覆盖31个业务场景，实现效率提升85%，差错率近乎为零。

31个机器人是阶段性成果，更关键的是，征和工业在实践中沉淀出了一套持续发现流程、改造流程、复用流程的能力。

征和工业首届RPA大赛现场

首先是流程识别能力。

企业开始清楚地知道，哪些工作最适合自动化：高频、重复、规则明确、跨系统、不能出错。过去，这些工作容易被视为日常操作；在AI+RPA视角下，它们都是可以被重新设计的效率入口。

其次是场景建设能力。

征和工业没有等待一套大而全的系统改造，而是从成本价格维护、工单打印、开票上账、回款通知等具体场景切入，在真实业务中找到可快速落地的自动化突破口。

最后是组织共创能力。

通过培训、认证和RPA大赛，财务和业务人员不再只是工具的使用者，也成为流程优化的参与者。员工开始主动理解流程、拆解流程、优化流程，企业也就具备了持续自动化的组织基础。

征和工业此次获奖，不只是一次优秀实践被行业看见，也说明AI+RPA正在制造业智能财务场景中形成可落地的方法：从高频、重复、跨系统的流程切入，用RPA连接系统、推动流程自动流转，用AI增强识别、判断和预警能力，再通过培训、认证和场景共创，让自动化能力在企业内部持续生长。

值得关注的是，这一实践也沉淀为论文《智能财务视角下AI+RPA的落地路径与价值创造——以征和工业为例》，发表于《管理会计研究》。从业务落地到研究沉淀，征和工业为制造业智能财务转型提供了一个可参考样本，财务不再只是记录结果，而是能够更早发现问题、更快支持决策，并在经营过程中创造更大价值。

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