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过去，财务岗位的数字化能力更多集中在Excel、ERP、财务软件和数据分析工具上；而现在，从报表整理、数据核对，到经营分析、制度查询、报告生成，越来越多工作开始可以借助大模型、AI工作流等工具完成。

对于财务人员来说，这也带来了一个新的问题：如果并不准备转行做算法或者开发，有没有必要系统学习AI？又应该学习哪些能力？

从“会使用AI”到“能够把AI放进工作流程”

对于财会人员而言，AI学习真正有价值的地方，并不是掌握多少技术名词，而是能否把它应用到具体工作中。

以日常财务核算为例，一名财务人员可能每天需要接触大量Excel表格、凭证信息、报表和制度文件。

过去使用AI，可能只是偶尔询问一个Excel公式，或者让大模型润色一段文字。

进一步学习之后，则可以尝试把AI应用拆解到更具体的工作环节中，例如：

根据字段和业务规则辅助设计Excel公式；

对表格数据进行分类、汇总和异常项初步识别；

根据财务数据生成同比、环比等分析思路；

将大量凭证摘要、费用说明进行归类整理；

从制度、合同及业务资料中提取关键信息；

按照固定模板生成月报、分析说明和汇报材料；

将重复的数据整理、分析和文本生成步骤组合为AI工作流。

这也是目前应用型AI学习与过去单纯学习办公软件的一个明显区别：重点逐渐从“掌握一个工具”，转向“知道怎样设计一套人机协作流程”。

不过，不同财务人员的AI基础差异其实很大。

有人已经每天使用DeepSeek，但基本停留在问答和写文字；有人Excel能力很强，却不知道AI工作流和Agent是什么；也有人接触过很多工具，却很难判断自己的AI应用能力究竟处于什么水平。

针对这种情况，CAIE目前还推出了AI能力测评，可以先从现有AI应用水平出发进行评估，并根据结果了解自身能力短板和后续学习方向。

对于工作几年后再学习AI的财务人员而言，这种方式的实际意义在于：不一定所有内容都需要从零开始重新学，可以先判断自己到底缺的是Prompt、多模态、工作流，还是更进一步的Agent应用能力，再有针对性地补齐。

CAIE Level I主要学习哪些内容？

CAIE人工智能工程师认证目前设置Level I和Level II两个等级。

其中，CAIE Level I主要面向希望建立通用AI应用能力的学习者，内容涉及人工智能基础认知、伦理与法规、大模型核心机制、AI交互与产出、Prompt设计、多模态应用、AI工作流，以及RAG、Agent等进阶AI应用的基础理解。

这些内容放到财会工作中，有不少直接对应的应用场景。

例如，Prompt并不仅仅是“会不会提问”。

财务人员经常面对格式固定、规则明确的任务，如果能够将业务背景、数据口径、判断条件以及输出格式写成结构化提示词，就可以明显减少与AI反复沟通的次数。

再比如多模态能力。

财务人员日常接触的不只有文本，还包括Excel表格、PDF制度文件、图片、票据以及各类业务材料。掌握多模态AI工具后，可以更有效地进行信息提取、资料整理和内容归纳。

而AI工作流则进一步解决了“每次都要重新问一遍”的问题。

例如，可以将“读取数据—按照规则分类—识别异常—生成说明—人工复核”设计成相对固定的处理流程。对于大量重复性较强的财务工作而言，这种能力往往比单次使用某个AI工具更有价值。

财务人员为什么需要关注Agent和工作流？

这一点可能是未来几年比较值得关注的变化。

现在不少财务人员已经会使用DeepSeek、ChatGPT等大模型，但实际工作中仍然存在一个问题：AI更多停留在聊天窗口里，并没有真正进入业务流程。

Agent和AI工作流所解决的，就是让AI从“一问一答”逐步转变为能够按照一定步骤完成任务。

例如，面对每个月固定格式的经营数据，可以逐步设计一套相对稳定的处理逻辑：

导入数据 → 检查完整性 → 识别异常指标 → 根据规则分类 → 输出分析草稿 → 财务人员复核。

这里并不意味着财务判断可以完全交给AI。

相反，在会计政策判断、税务处理、凭证入账、财务披露等专业事项上，人工复核仍然十分重要。AI更适合承担信息整理、重复处理、初步分析和文本生成等环节。

因此，对财会人员来说，未来真正需要形成的能力，很可能不是“AI替代财务”，而是财务专业能力+AI工具应用+流程设计能力。

Level II更适合继续向企业数字化方向发展的人

如果Level I解决的是“个人怎样把AI用起来”，那么CAIE Level II则进一步面向企业级AI应用与工程实践。

其学习内容会进一步涉及RAG、Agent、大模型部署与定制、企业数据治理、安全，以及AI项目建设和业务落地等内容。

对于普通核算人员而言，并不一定需要一开始就学习到这一层。

但如果未来希望从传统财务岗位进一步向财务数字化、企业数字化、共享中心建设、智能财务项目或者AI项目协同岗位发展，那么理解企业内部AI系统如何建设、如何连接知识库、如何处理企业数据，就会变得更有意义。

尤其对于准备转岗、求职或者在校阶段就希望往“财务+数字化”方向发展的学习者，仅仅知道自己学过哪些知识还不够，还需要思考一个问题：

面试时，怎么证明自己真的会用AI解决问题？

比如被问到“你平时怎么用AI提升财务工作效率”“如果让你优化月度报表流程，你会怎么做”，能不能结合实际流程完整回答，往往比简单说一句“我会使用DeepSeek”更有说服力。

CAIE体系目前也提供了AI面试模拟，其中面向大学生和职场人提供相应的AI面试服务，可以提前模拟面试中的问题回答和能力表达。

这类练习的价值并不是替代真实招聘，而是帮助学习者把“我学过AI”，进一步转化成“我能讲清楚AI怎么解决具体工作问题”。

对于希望从财务核算转向财务数字化岗位的人来说，这一步其实同样重要。

AI正在成为财务人员新的通用能力

从目前的发展趋势来看，财会人员学习AI，并不意味着一定要转行。

就像过去Excel逐渐成为财务人员的基础工具一样，生成式AI也正在从少数人的尝试，逐步进入日常办公和企业业务流程。

区别在于，AI的使用门槛不仅仅是“会不会打开软件”。

真正影响工作效率的，是能否判断什么任务适合交给AI，能否设计高质量Prompt，能否组织数据和材料，能否建立稳定的工作流程，以及能否对AI输出结果进行验证和修正。

因此，像CAIE Level I这样的应用型AI认证，对于财会人员的意义，更适合理解为在原有财务专业能力之外，系统补充一套AI时代的工作能力。

而从学习前的能力测评，到学习Prompt、多模态和AI工作流，再到通过实际工作场景和AI面试检验自己是否真正能够表达和使用这些能力，也比单纯“学几个AI工具”更加完整。

证书本身并不能替代会计、财务管理等专业知识，也不能仅凭一张证书决定岗位竞争力。

但对于每天仍然需要处理大量Excel、报表、凭证、制度文件和重复性信息工作的财会人员来说，如果能够系统掌握Prompt、多模态、AI工作流等方法，并真正把这些能力应用到工作中，AI带来的价值就不再只是“会用一个聊天工具”，而是开始真正改变工作方式。

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