近日，由高顿咨询 AI 创新研究中心主办的“AI 财务生产力论坛暨 2026 AI 财务应用挑战赛总决赛”在中国上海成功举办。会上，海亮股份与汉得携手打造的「无人值守财务共享智能审核 Agent」项目再度斩获行业重磅荣誉，持续收获行业权威高度认可，在与超过 500 家优秀企业的 PK 中，摘得【AI 效能引领奖】和【年度 15 强】荣誉！无人值守财务共享智能审核 Agent一次加冕，是实力认可；再度摘誉，是品质印证。从初次落地打磨到持续优化升级，从首次斩获荣誉到二次成功加冕，项目的每一次进阶，都离不开海亮与汉得双方团队的并肩深耕、精准协同。连续获奖的背后，是坚守品质的初心，是持续创新的底气，更是双方深度互信与合作默契的最好诠释！深度互信 高效共创汉得 x 海亮股份浙江海亮股份有限公司（以下简称：海亮股份）是海亮集团有限公司旗下核心产业公司，公司于 2008 年在深圳证券交易所上市，是全球铜管棒加工行业的标杆和领袖级企业。海亮股份一直坚持以技术驱动管理进化，以数据赋能战略决策，持续为公司的高质量发展注入强劲的数字动力。早在 2023 年，汉得智慧财务就与海亮股份结缘，共同建设财务共享项目，汉得团队凭借专业化的解决方案和高效交付能力，为双方奠定合作互信的坚实基础。为持续赋能财务数智化转型升级，进一步提质增效，2025 年双方再度聚力深耕，重磅启动 AI 财务智能审核项目，以人工智能技术赋能财务流程革新。“AI 大模型＋规则引擎”双轮驱动财务“智”变加速度海亮股份智能审核项目依托其财务共享平台，引入汉得新一代“AI 智能审核软件”，以“AI 大模型+规则引擎”双轮驱动，重构财务审核作业模式，在费用报销、应收应付报账、收付款、计提摊销等高频场景中，率先迈入 AI 智能审核新阶段。本次项目的上线，为海亮股份财务共享工作带来三大革新，真正实现报账更快、审核更准、成本更省、体验更优！17 x 24 小时不打烊自动审单智能审核引擎全天候在线，随提随审。审单流程显著提速，退单率有效降低，业务用户告别漫长等待，体验流畅响应。2提升共享会计审核自动化率“规则引擎”确保合规铁腕无情，“AI 大模型”赋能复杂场景灵活判断。将超过 161 个审核要点嵌入系统逻辑，减少对人脑经验的过度依赖，大幅降低人为差错，让风险管控更智能、更可靠。3财务人转型：从事务型到财务数智型系统承接大量程式化、标准化的审单压力，解放财务人员的双手与精力。共享团队得以更多走向业务前端，聚焦于复杂业务处理、财务分析及专业赋能，真正实现从基础操作到战略支撑的价值升级。从需求调研到技术适配，从流程打磨到上线交付，汉得团队既严格锚定项目节点，更以扎实的技术能力与细致的服务，直接为海亮财务智能化升级装上“高效引擎”。财务 AI 智能体应用新标杆汉得 AI 智能审核汉得基于二十多年财务信息化与数字化服务经验，依托自研的 H-ZERO 企业级 PaaS 平台和大圣 AI 中台，推出“AI 智能审核软件”并取得软件著作权。产品通过引入 AI 能力，搭建智能审核 AI 智能体，研发搭建附件识别训练平台，实现各类非标附件的自动化训练和智能化识别；融合规则审核和 AI 推理审核，有效提升共享中心审核效率，减轻财务审核工作量。 智能驱动，人机协同支持机器审核、人机互审模型，设计中嵌入了精益管理、清单式管理理念，大大提高了财务审核新人的上手速度； 规则内置，风险先知内置超过 10 个行业、覆盖国央企、民营企业常见的内外部审计规则，在全流程链条中相关节点及时识别出存在的风险或风险可能性； 自主学习，持续优化可通过在日常业务中的人工纠偏完成自动学习；持续引入 AI 技术不断加强识别深层次风险的能力。▲ 汉得智能审核系统业务场景适用的企业客户及场景汉得“AI 智能审核软件”作为数字化智能工具，具备广泛的适用性和开放性，在不同行业、不同规模的企业内具有广泛的需求与适用场景：✅ 正在推动财务共享服务建设的企业公司✅ 已经完成了财务共享服务建设，但在用的财务共享平台系统需要增强智能审核或风险管控能力的企业公司✅ 已经建设了 OA 系统、费用报销系统等内部管理系统的，但需要对在用系统增强智能审查或风险管控能力的企业公司未来，汉得将继续深耕行业数字化转型，助力更多企业提升财务效能水平，促进数字技术与财务业务场景的深度融合，赋能业务高质量发展，为客户持续创新与价值创造保驾护航。携手汉得，共铸硬核竞争力！

当流量红利逐步褪去，电商行业正式进入精细化运营时代。天猫、京东、抖音、小红书等多平台布局成为品牌常态，随之而来的平台服务费、广告投流费、第三方代运营费、合同履约费四大类费用，体量庞大、单据繁杂、流程分散，已然成为电商企业财务与运营团队的核心困扰。费用预提混乱、票据跟进滞后、账目核对困难……传统人工管理模式，正在不断吞噬企业利润与运营效率。汉得甄盈业财团队结合头部电商落地实战案例，为您深度拆解电商四大费用管理难点，分享可直接复制的数字化解决方案。先厘清电商行业四大核心费用 电商平台费入驻天猫、京东、抖音、小红书等主流电商平台产生的平台服务费、入驻费等； 线上投流费千川、京准通、达人推广等引流获客渠道产生的广告投放支出； 代运营费与第三方运营团队合作，产生的佣金、服务费等相关支出； 合同履约费根据合作合同进度，为采购各类服务计提的履约相关费用。这四类费用贯穿电商获客、运营、履约全流程，也是企业成本管控的重中之重。行业通病四大费用管理三大核心痛点电商行业，绝大多数企业在费用预提与跟票环节，都深陷三大困境：💢人工依赖过重，流程效率低下传统模式下，财务人员每月需手动爬取、解析海量平台账单，全流程依靠线下台账登记、手工录入凭证。不仅耗时费力、人力成本居高不下，冗长的人工操作还会直接拖慢月度结账进度。💢 数据偏差明显，无法支撑精细化运营由于账单获取滞后，企业只能在月底人工预估费用入账，账目偏差问题频发。同时，费用预估、开票、到票数据相互割裂，企业难以开展每日 ROI精细化分析，运营策略优化缺少精准的数据支撑。💢流程管控薄弱，问题溯源无门发票线下流转周期往往超过两个月，缺票、票据差异等问题无法及时感知；各类数据分散在多套系统中，合同、票据、付款信息彼此割裂。一旦出现账目异常，核对与溯源难度极大，财务管控形同虚设。标杆实践头部电商数字化升级之路针对以上行业痛点，某头部电商携手汉得甄盈业财，落地费用预提与跟票专项数字化方案，打通全业务链路，构建三大核心数字化能力，实现费用管理质的飞跃。全域数据自动采集彻底摆脱人工爬数方案打通电商平台、OMS、OA、ERP等全业务系统，实现T+1自动抓取、清洗、整合费用账单，全面替代传统人工操作。落地后，人工工作量减少90%，月度结账周期直接提速2天，财务人员从重复劳作中解放。智能规则自动核算数据精准可控依托可视化规则配置平台，系统可每日自动完成费用分类、金额计算、会计科目匹配，并同步生成财务凭证，实现100%全流程自动化。精准实时的数据，支撑企业完成T+1动态ROI分析，为运营策略调整提供可靠依据。全链路线上闭环管控追溯一体化将费用预提、开票、核销、对账、合同履约等全流程迁移至线上，形成闭环管理。票据整体处理效率提升90%，全链路数据可视化呈现，合同、票据、付款数据一一对应，支持双向快速溯源，财务管控能力全面强化。甄盈业财上海甄盈业财科技有限公司（以下简称“甄盈业财”），由上海汉得信息技术股份有限公司(证券代码:300170,证券简称:汉得信息)孵化创立，专注现代服务行业「业财一体化」和「对账结算管理」，致力于为企业打造领先的业财一体化和深度业财融合体系，重塑财务组织，提升企业财务BP能力。携手汉得，共铸硬核竞争力！

2026年6月3日，SAP 旗舰级全球巡回盛会——2026思爱普中国峰会于北京顺利召开，在这场覆盖战略洞察、业务场景与深度实践的 AI 盛会上，汉得作为 SAP 金牌合作伙伴应邀出席，并在“自主型财务与支出管理”分论坛带来企业出海财务数智化实践案例分享，与现场的客户伙伴及业界专家，共同探讨 AI 时代企业数智化转型的核心路径与增长机遇。汉得 x SAP共筑企业持久竞争力SAP 作为全球领先的企业管理软件解决方案提供商，始终以先进技术服务于企业业务转型升级。在本次峰会上，SAP 发布前瞻性“All in on AI”战略，系统解读 AI、数据与企业应用融合演进的新方向。汉得作为中国本土规模领先、经验相当丰富的企业数字化综合服务商，在近30年的深耕中积累了大量的客户、解决方案和技术实践。自1997年双方建立合作以来，汉得见证了 SAP 从 R/3 到 S/4HANA，再到 AI 智能体的全周期技术演进，更深度参与数千家中国企业的数字化转型进程，成为 SAP 先进管理理念与中国企业实际需求之间的重要桥梁。在 AI 数智化浪潮席卷全球的今天，企业如何通过 AI 智能体的应用来提高自身的业务能力已成为未来竞争力的关键。SAP 智慧企业套件+汉得的行业洞察与实践经验的结合，将助力企业在 AI 数智化转型中探寻更全面、更灵活的实践路径，从而把握住新一轮增长机遇，构筑持久竞争力。实战领航助力企业出海全球财务数智化在2026思爱普中国峰会的“自主型财务与支出管理”分论坛，汉得全球财经事业部高级经理刘婉婷受邀发表专题演讲，她以某头部现代物流与园区租赁企业为例，详细拆解汉得依托 SAP 公有云产品，助力出海企业实现全球财务数智化的落地路径与实践成果，引发现场热烈讨论。随着该企业海外业务版图持续扩张，其传统财务模式面临三大核心痛点：💢 外部记账方式，无法满足日益增长的管理与审计需求；💢 财务数据的时效性、准确性和经济度，难以支撑全球管控要求；💢 第三方被动记账模式，导致企业缺乏自主可控性。为此，该企业明确了数字化建设时的核心目标，是要建立总部自主可控、支持全球业务的统一财务核算和核心报表数据管理系统。满足全球共享性，适应不同政治、经济、税收环境下的会计准则和政策、语言、货币和纳税差异。SAP ERP 公有云能够提供全面的多语言、多币种、多时区支持，为企业的全球化运营提供最佳实践方案，显著降低出海企业的合规与运营复杂度。✅ 多语言支持：支持40+语言，满足跨国团队协作与本地化运营需求。✅ 多币种处理：自动处理160+币种转换及合规报表，大幅简化财务流程。✅ 多时区协同：实时数据同步与跨时区协作，保障全球业务无缝衔接。汉得基于丰富的行业实践，以 SAP 的公有云产品为抓手，采用分阶段实施策略，帮助企业达成既定目标，确保项目平稳落地。 业务蓝图设计与流程重构在业务蓝图设计阶段，结合 SAP ERP 公有云标准功能与行业实践，梳理核心业务流程，识别差异化需求，通过跨部门协作完成端到端流程重构。 数据迁移与系统测试方案在数据迁移阶段，优先清理历史数据并制定标准化映射规则，采用分批次迁移降低风险，同时建立回滚机制保障安全。多区域并行上线与切换计划多区域并行上线采用分阶段策略，优先选择业务成熟度高的区域作为试点，验证系统稳定性后快速复制。项目取得显著成效：✅ 系统流程固化通过 SAP ERP 公有云实施，实现核心业务流程标准化与系统固化，统一全球子公司财务、采购、销售等关键模块的管控规则。✅ 集团合并报表数据质量提升系统内置多国税务法规模板，合规报表生成效率提高60%，确保出海业务符合当地监管要求，重大合规事故归零。✅ 合规风险管控能力增强集团合并报表数据准确性提升至98%，关键字段完整率达100%。系统自动校验规则减少人工核对时间，支持多币种、多会计准则并行处理。✅ 财务结算周期缩短企业实现财务流程自动化与标准化，将结算周期缩短30%。系统整合分散数据源，消除手工对账环节。汉得自1997年便与 SAP 结下了不解之缘，合作也已走过了近三十载，共同见证并有幸参与了中国企业数字化转型的全历程。未来，汉得将继续深化与 SAP 的协同合作，与中国企业同行，在企业 AI 数智化转型这条充满机遇和挑战的道路上共探共创，携手助力更多企业实现管理革新、流程优化与价值增长，构筑 AI 时代的硬核竞争力。携手汉得，共铸硬核竞争力！ 部分图片来源：2026思爱普中国峰会

最近，AI Coding（AI编程）工具彻底火了。很多人都有过类似的体验：只要动动嘴，AI 就能直接吐出底层源码，甚至在线编译、部署、一条龙跑通。看到这种极度自由、高效的产出，很多同行开始焦虑：“这感觉比低代码平台还要快、还要灵活，低代码是不是要被彻底替代了？”要搞清楚这个问题，我们先厘清目前市面上三种主流开发工具的本质区别： AI Coding 工具像一个“超级外包程序员”。你提需求，它不受束缚地手写海量源代码。自由度极高，适合从 0 到 1 快速把新想法搞成型。 一般低/无代码平台像一套“乐高积木”。把表单、图表封装好，业务人员通过拖拽极速搭建轻量级数据收集或审批流。AI+企业级低代码平台例如基于H-ZERO PaaS的飞搭，则是一个“带企业底座的智能积木工厂”，它围绕“客户”、“订单”等真实业务对象运转，原生自带精细权限、跨系统集成和复杂工作流。引入 AI 后，AI 生成的是严格符合平台规范的结构化资产。AI Coding 确实能让一个小白通过几轮对话，搞定一个供 3、5 人小团队使用的基础 CRM。但如果把它扔进真实、复杂的企业级 IT 环境里，卸下滤镜，以下四大硬伤就会暴露无遗。一从简单应用到企业级复杂系统AI会“力不从心”AI Coding 擅长“平地起高楼”，但面对错综的企业级业务，它往往力不从心。◈ 细致入微的权限挑战你让AI写个CRM，它1分钟就能写完。但在真实企业里，规则极其细碎：一线销售只能看自己的客户；区域总监要看整个大区的商机；法务审批合同时能看特定的商务报价，但绝对不能修改。这种精确到角色、按钮甚至“行列级数据”的权限管控，纯AI很难凭空凭几句提示词组织完美。◈ 打破“孤岛”的集成挑战企业应用从来不是孤立的。销售赢单生成合同，系统必须自动拉取并关联现有ERP系统中的主数据，或者财务系统的开票信息。让纯AI工具去深度集成这些老系统，大概率会建起一个个无法接入企业IT环境的“系统孤岛”。✅ 汉得飞搭的“底座”优势飞搭依托成熟的企业级 PaaS 底座（H-ZERO 平台），将多租户架构、统一权限控制、安全审计、接口集成等底层“硬核”能力直接固化。AI只需按需调用现成底座，专啃企业级复杂场景的硬骨头。二逻辑黑盒 vs 清晰资产功能越来越多，代码持续膨胀，谁能经得起长期维护？有人会反驳：AI 也可以基于成熟底座去手写高代码。但当系统持续迭代，代码量突破 10 万行时，真正的灾难就来了： 代码量膨胀与上下文失忆随着功能叠加，工程越来越庞大，AI的准确度会呈断崖式下跌。更致命的是，大模型存在严重的“上下文失忆”。三个月后你想改个“提交”按钮的逻辑，直接让AI改，它极可能不仅没改好，反而把关联的其他功能搞崩了，最后还是得专业程序员来救火。 AI原生生成的代码是“逻辑黑盒”成千上万行的纯AI生成高代码，普通人看不懂，专业程序员不愿意看。要重构或修Bug，技术人员得去一根根梳理凌乱的线头，维护成本高到无法想象。✅ 飞搭沉淀的是“清晰资产”在飞搭里，AI生成的内容都被框定在低代码组件内，是结构清晰、易于理解的元数据。同样是改按钮，点开可视化面板，它的权限规则、触发事件一目了然。功能与资产依赖关系清晰，无论是业务还是技术，后期调优和运维都极其轻松。三发散的AI生成高代码vs 严谨的AI生成低代码边界决定了准确率为了解决 AI 生成高代码不好运维的问题，有些团队尝试引入 SDD（规范驱动开发）流程，加上多轮 Check 校验。但这也导致效率暴跌，大模型重复调用的 Token 成本高得惊人，且准确率依然难以保障。为什么？◈ AI写高代码是“发散”的你昨天让它写个“客户列表”，今天再让它写，它可能会用完全不同的底层逻辑和写法。有没有漏洞？必须经过繁琐的测试才知道。◈ 飞搭拥有“DSL 护城河”AI在飞搭里生成的不是散乱的代码，而是被严格框定的 DSL（领域特定语言）元数据。✅ 举个例子假设AI生成了一段配置：{"type": "buttoon", "action": "submit"}。因为平台有严格的边界规则，飞搭的执行引擎在上线前瞬间就能捕捉到这个拼写错误（把button拼成buttoon），并直接报错拦截。这种100%确定性的强校验，彻底杜绝了AI幻觉和逻辑错乱。四人工“排雷” vs 引擎“防呆”测试工作量的天壤之别很多人觉得 AI 写代码快，就等于“系统上线快”，这完全是错觉。写完代码，噩梦般的测试环节才刚刚开始。💢AI Coding需要繁重的人工“排雷”你让AI生成一个带“金额校验”的表单，它表面上跑通了，但底层可能顺手给你引入了一个带漏洞的第三方代码库，或者小数位计算有隐藏Bug。为了防范这些“定时炸弹”，测试人员必须把异常边界、安全漏洞重新扫一遍，开发省下来的时间，全在测试环节被成倍吐了出来。✅ 飞搭自带“防呆机制”，大幅甩掉测试包袱在飞搭里，AI只是给原本就经过千锤百炼的成熟数字输入组件下发了一条配置指令。组件本身的安全性和准确性，底座早就把好关了。一旦AI试图生成越界的合规逻辑，引擎瞬间拦截，根本不会让错误流到测试环节。结果是：开发和测试人员只需要确认核心业务逻辑对不对，系统测试工作量呈指数级下降，让“快速生成”真正转化为“快速上线”。滑动查看下一张图片核心对标AI原生高代码 vs 飞搭AI低代码有了AI生成低代码AI Coding就没有意义了吗？当然不是。在真实复杂的企业级业务中，我们始终强调“高低融合的协同模式”：低代码主导提效绝大多数的常规业务场景、标准组件，直接交给AI生成低代码来调用。既快，又安全合规。 高代码插件兜底任何低代码都有边界。当遇到对页面样式、极端个性化交互有苛刻要求，或者需要特殊的行业算法时，AI Coding生成的高代码插件就成了最强的后盾，无缝无缝扩展并接入飞搭底座。“低代码主导提效 + 高代码兜底扩展”，两者强强联手，才是企业数字化建设的最优解。面对AI，飞搭的态度不是竞争，而是融合。飞搭正在引入AI能力，但核心目的绝不是和外部的独立工具比拼生成代码的速度。飞搭的目标，是让AI这辆智能列车，在帮助飞搭削平低代码配置门槛的基础上，持续提升应用搭建的效率。在底座的规范内，让AI去生成安全、合规、可被100%强校验的企业语义资产。当纯粹的“代码生成效率红利”被拉平之后，企业级底座的真正价值，才是我们需要认真考量的重要数字化基础。携手汉得，共铸硬核竞争力！

2026年5月23日-24日，由江苏省企业信息化协会（苏信会）主办的「平台赋能+数据治理+AI融合应用」实战训练营（苏州站）圆满落幕。汉得数智事业部作为核心专家团队与交付方，深度参与课程设计与全程陪跑。此次训练营定向邀请以制造业为主、涵盖新能源、教育、医疗、政府等众多行业数字化、数据治理、AI 应用负责人、CIO及数字化决策者齐聚苏州，共探数智化转型新路径。针对大模型爆火到过去两年的实践，大部分的效果不尽如人意，很多企业也还在静观其变，不敢轻易下场。企业AI实践困境如何破局，通过本次的培训和实操，我们找到了破局的三个答案：答案一：AI落地的瓶颈不在模型 而在“中间层”过去半年，我们在与大量制造企业CIO的交流中发现，企业面临的不再是“要不要做AI”的犹豫，而是“不知道第一步踩哪里”的迷茫。绝大多数企业的卡点集中在“中间层”：✅ AI-ready准备不够， 不知道是先做AI，还是先做数据治理；✅ 组织能力滞后，员工不会用、不去用；✅ 决策风险高，担心投入打水漂，动辄二三百万的投入，急需一个低成本验证的速赢路径。因此，我们将本次训练营的结构设定为“战略方法+数据治理+场景实践+智能工具+实战工坊”的五位一体。汉得输出的不是单点的工具介绍，而是一套“Data x AI”的全景作战地图。答案二：不必等数据“完美”而要用场景“倒逼”在《Data x AI重构竞争壁垒》的分享中，我们提出了一个让现场CIO松一口气的观点：数据治理与AI落地并非串行关系，而是螺旋共生的并行关系。我们向学员展示了汉得“三阶三支柱”的数智使能方法论，并明确指出：不同阶段做不同的事处于数据起步期的企业，不应死磕全域数据治理，而应寻找高价值、低数据依赖的场景切入；用AI倒逼数据通过具体的AI应用场景（如DataClaw企业小龙虾、智能质检），以用促建，以用促治，反向推动数据质量的提升和标准的建立。现场，我们不仅拆解了新能源、医药、快消等多行业的真实交付案例，更针对离散制造的数据治理难点，给出可复制的破局思路。答案三：“听懂”和“会做”之间少的是亲手试错这是本次训练营与常规会议最大的不同：我们将一半以上的时间留给了实操。30位CIO被分为6组，在数字孪生的工作台上亲手操作。从搭建数智工作平台、使用ChatBl秒级生成报表，到体验企业级豆包、元宝——SmartBrain灵知(多模态知识中台)，再到试用配置汉得自研的企业级可私有化部署的小龙虾——DataClaw灵舟(数字员工平台)，感受从传统AI问答，到Agent一句话就自动干活。学员们不再是“观众”，而是“选手”。这种“亲手干”带来的改变是肉眼可见的：✅ 破除恐惧： 许多CIO意识到，问题不在于AI能不能做，而在于自己敢不敢让它做；✅ 明确路径：现场输出了“先做AI,还是先做数据治理”的具体判断，而非通用的标准答案；✅ 看见边界：当前众多AI产品和概念的边界，理解了OpenClaw类智能体在企业落地的权限控制与合规要求，私有化部署企业级小龙虾的重要性。正如一位来自大型线缆制造企业的CIO在复盘时所言：“以前听培训觉得AI很远，今天亲手用DataClaw三分钟生成了一份以往半天才能做完的报告，这种体感是完全不一样的。”汉得 x 苏信会从“交付项目”到“交付确定性”苏州站只是一个开始。汉得数智事业部将继续与苏信会携手，在无锡、南京、常州等地落地更多场次。企业AI的破局困境中，我们短期不要高估AI，长期不要低估AI,企业需要梳理清楚从战略到落地的完整路径。作为这一过程的深度参与者，汉得不只提供咨询与工具，更希望成为那个“兜底的伙伴”——陪企业一起，把宏大的AI战略，拆解为一个个可控的下一步。如果您所在的制造企业正面临数据治理瓶颈或AI场景落地的困惑，欢迎与汉得数智专家团队进行一次不设限的深度交流。我们或许不能直接解决所有问题但至少，能帮您少走一段弯路携手汉得，共铸硬核竞争力！