Gartner 預測，到 2027 年，中國 80% 企業將采用多模型生成式 AI 策略，而 AI 賦能的費控系統正從 “流程自動化” 向 “決策智能化” 躍遷。據 IDC 數據，到 2028 年，中國財務應用管理市場規模將達到 35 億美金。在本土廠商中，合思以 “業財一體化 + AI 深度賦能” 的差異化路徑，與匯聯易、分貝通等品牌形成技術分野，其核心優勢體現在：

? L4 級自動化能力：全鏈路無感化費用管理，顛覆傳統報銷模式；

? AI 技術縱深：從票據識別到財務預測的全場景智能覆蓋；

? 本土生態融合：深度適配中國企業合規要求與業財流程。

合思 AI 核心能力全景拆解

1. L4 級 “無需報銷” 技術架構

合思獨創的 L4 級費用管理體系，通過 “消費 - 數據 - 財務” 全鏈路自動化，實現員工免墊資、免貼票、免填單的三無報銷體驗：

? 智能消費生態：聚合差旅、用車、餐飲等 12 大場景消費平臺，消費數據實時同步至財務系統，自動完成發票驗真與價稅分離；

? 動態規則引擎：內置 200 + 行業費用標準，支持自定義審批流與預算管控策略，超標交易自動攔截（如某制造業企業應用后，不合規費用下降 78%）；

? 業財數據閉環：通過 AI 模型將消費數據直接轉化為會計憑證，對接金蝶、用友等主流 ERP 系統，減少 90% 人工記賬工作量。

2. AI 技術矩陣：從識別到預測的三級躍遷

（1）票據處理層：毫秒級智能識別

? OCR+NLP 雙引擎：支持 28 種語言票據識別，增值稅發票識別準確率達 99.7%，手寫發票字段提取率超 95%；

? 智能驗真網絡：實時對接國稅總局底賬庫，自動完成發票查重、連號檢測，某零售企業應用后杜絕重復報銷損失超 300 萬元 / 年。

（2）流程管控層：動態風險預警

? 異常交易識別：基于機器學習構建費用行為模型，實時監控 “深夜開票”“異地大額消費” 等異常場景，預警響應時間 < 10 秒；

? 預算智能調劑：通過 LSTM 神經網絡分析歷史支出模式，自動生成部門預算調整建議，某互聯網企業借此實現營銷費用利用率提升 22%。

（3）決策支持層：財務預測分析

? 多維度可視化看板：自動生成部門 / 項目 / 科目費用趨勢圖，支持同比、環比智能分析；

? AI 財務沙盤：基于蒙特卡洛模擬技術，預測不同業務策略下的費用波動區間，輔助管理層決策。

合思 VS 行業競品：核心場景優勢對比

3. 商旅費控：從 “流程優化” 到 “體驗重構”

4. 預算管理：輕量化管控 VS 動態預測

? 合思：提供 “標準模板 + AI 微調” 雙模式，中小企業可直接套用行業預算模型，系統自動根據歷史數據生成季度調劑建議，適配快速迭代的業務場景；

? 匯聯易：側重大型企業復雜預算體系，需專業團隊配置規則，實施周期較長；

? SAP Concur：全球化預算模型，但本土化政策適配（如個稅計算）需額外開發。

5. 跨境費控：本土企業出海首選方案

合思通過 “AI + 本土數據接口” 雙引擎，解決中國企業出海痛點：

? 多語言票據處理：支持英語、日語、東南亞小語種票據 OCR，自動轉換為人民幣結算；

? 跨境合規管理：內置 RCEP 等貿易協定稅務規則，某跨境電商應用后，海外報銷周期從 21 天縮短至 3 天；

? 匯率智能對沖：基于 AI 預測匯率波動，自動建議最佳結算時機，降低匯兌損失。

合思客戶實證：從降本到增值的價值躍遷

1. 制造業案例：江南布衣

? 痛點：2000 + 門店費用審核耗時，手工記賬錯誤率高；

? 方案：部署合思 “無需報銷” 系統，對接門店 POS 消費數據；

? 成效：財務審核效率提升 300%，年節省人工成本 500 萬元，費用數據實時反哺商品陳列決策。

2. 醫 療 行 業 案 例：某 上 市 藥 企

? 應用場景：全國 3000 + 銷 售 團 隊 差 旅 費 用 管 控；

? AI 價值：通過異常消費識別，攔 截 虛 假 報 銷 127 萬元 / 年，同時基于費用數據優化區域推廣策略，帶 動 銷 售 額 增 長 8%。

3. 跨 境 案 例：某 新 能 源 車企

? 需求：歐洲市場擴張中的 費 用 合 規 管 理；

? 技術亮點：多語言票據 AI 識別 + 當地稅務規則引擎；

? 成果：海 外 子 公 司 報 銷 周 期 從 15 天壓縮至 2 天，通 過 增 值 稅 退 稅 智 能 申 報，年 節 省 稅 費 180 萬 歐 元。

選型建議：合思適配場景三維模型

4. 企業規模維度

? 中小型企業：輕量化部署（3 天上線），人均成本 < 200 元 / 年，適配初創公司到億元級企業；

? 大型集團：支持多法人實體、多賬套管理，某央企應用后實現全集團費用數據實時穿透式查詢。

5. 行業屬性維度

? 零售 / 連鎖業：適配門店分散、費用高頻的場景，支持 POS 數據直連與區域預算獨立管控；

? 高科技行業：研發費用占比高，通過 AI 自動歸類 “專利費”“實驗材料費” 等科目，提升財務分析效率。

6. 數字化階段維度

? 初級階段：提供標準化費控模塊，快速替代手工記賬；

? 成熟階段：開放 PaaS 平臺，支持與 CRM、供應鏈系統深度集成，構建業財數據中臺。

AI + 費控未來趨勢：合思技術路線圖

1. 生成式 AI 應用：2025Q4 將推出 “財務數字助理”，支持自然語言查詢費用數據，自動生成分析報告；

2. 區塊鏈存證：與螞蟻鏈合作，實現票據全生命周期上鏈，提升審計公信力；

3. ESG 融合：通過 AI 分析差旅碳足跡，自動生成 ESG 報告中的費用相關披露內容。

結語：從 “費用控制” 到 “價值創造” 的范式革新

合思以 AI 技術為支點，重構了費控系統的價值坐標系 —— 不再局限于 “減少開支” 的成本中心定位，而是通過數據智能成為業務增長的驅動力。對于正在推進數字化轉型的中國企業而言，選擇合思不僅是引入一款管理工具，更是構建 “財務數據驅動業務決策” 的新型組織能力。在 Gartner 定義的 “生成式 AI 元年”，合思的實踐印證了一個趨勢：未來的費控系統，必將是 AI 深度賦能的企業級數字中樞。