数字化团队通过分析异常值，不仅加强了内部管控，还为智能决策奠定了坚实的技术基础。

现代企业产生的财务和运营数据量正以前所未有的速度增长，然而数据信息往往隐藏其中。在企业资源规划（ERP）系统及相关平台中，每月流转着数百万笔交易。尽管这些交易在账面上是平衡的，但其过程的准确性和效率却无法保证。在海量数据中，存在着偏离预期规范的异常值，即异常交易、分录或流程行为。这些异常值往往指向控制漏洞、流程效率低下或正在侵蚀利润形成潜在风险。

为了更好地发掘数据背后隐藏的信息，财务负责人越来越多地借助由数据科学家、IT专家和流程分析师组成的数字化团队。通过应用高级分析和机器学习工具，公司能够发现传统控制手段所忽略的模式。无论是识别重复的供应商付款、异常定价，还是异常的过账模式，异常值检测都能将常规的财务数据转化为可操作的智能信息。

这种能力不仅是一项技术升级，更是一种盈利策略。早期发现异常值可以避免返工，提高现金流预测的准确性和合规性。当财务团队和数字化团队协作分析异常数据并采取行动时，他们不仅加强了内部管控，还为智能决策奠定了坚实的技术基础。

现代技术助力企业提质增效

传统人工审查框架已无法满足复杂且规模庞大的ERP系统的需要。机器通过从历史数据中学习“正常”模式，标记偏离这些模式的交易，并提供了更加适合的解决方案。现代技术，如自编码器、卷积神经网络和图神经网络等，扩展了财务职能的分析能力。这些技术能够发现传统控制手段所遗漏的隐藏关系和异常情况。因此，它们帮助财务负责人加强内部控制、降低风险，并提升运营效率和公司的盈利能力。

这些技术共同推动财务团队从被动监督向事前预测转型。自编码器在异常记录扭曲结果前将其识别；卷积神经网络捕捉高成本的运营异常；图神经网络揭示网络层级的风险。当这些技术嵌入ERP分析体系时，它们便构成了控制与绩效管理的统一方法论。每个异常值都可能转化为节约成本、提高效率或增强竞争优势的潜在来源。

虽然这些技术工具擅长识别异常值，但其真正的价值在于将监测的结果转化为财务效益。每个被标记并解决的异常数据都能节省时间、避免返工甚至减少损失。通过有效应用异常检测技术，企业不仅能提升财务准确性及运营效率，更能获得满足合规要求的综合效益。

（一）降低成本与返工消耗

数据异常往往暴露出推高成本、消耗人力的潜在低效环节，例如重复发票、费用分类错误或采购订单信息不匹配等问题。通过早期识别这些异常情况，财务团队可以在核对流程前及时修正。自动化检测采购价格异常或供应商付款周期偏差，能够消除冗余审核、加速结账流程，并减少对事后纠错的依赖。将异常检测技术嵌入应付账款及总账流程的企业，可显著降低人工负荷并减少账后调整。

 （二）提升准确性与控制力

异常检测通过聚焦个例事项而非全量数据，有效强化财务控制：自编码器标记异常账户组合；卷积神经网络识别单据不一致；图神经网络揭示异常审批模式。每个异常值都为追根溯源提供线索，帮助企业发现监管盲区、流程漏洞或舞弊风险。这种精准控制使财务管理者无须增加审核层级即可提升准确性，在减少审计工作量的同时增强报表可信度。事实上，高级分析技术以实时、规模化方式实现了职责分离或审批层级分离等传统控制目标。

（三）加速决策进程

自动异常检测使财务团队能将精力从数据核对转向业务分析。通过按区域、产品线或流程环节汇总异常的智能看板，管理者可实时掌握利润流失或控制失效的关键节点。这些检测助力企业快速制定定价、采购或资本配置决策，使决策建立在数据而非直觉基础上。长期而言，这种前瞻性技术最终将推动流程重构与可量化的绩效提升。

（四）效益量化分析

将异常检测纳入财务战略的企业可获得显著回报。减少返工工时：自动异常处理降低人工纠错成本；缩短结账周期：实时检测加速月结流程；降低风险敞口：早期识别控制失效预防财务与声誉损失。每项成果都直接指向提升盈利能力，包括降低运营成本、优化现金流管理及提高决策精准度。值得注意的是，这些技术在提升企业盈利的同时，更构建了坚实的风险管理体系。

跨行业风险识别实现从事后补救到事前预防

异常检测技术避免了企业风险演变为实际损失。跨行业实践表明，数据异常往往是控制失效、合规存在漏洞或运营效率低下的早期预警信号。通过运用先进分析技术实时捕捉这些偏差，企业能够实现从事后补救到事前预防的根本性转变。

（一）金融运营：强化合规与控制效能

在财务与会计领域，异常检测技术显著提升了内部控制与审计能力。智能算法可持续监控审批流程、供应商付款及日记账分录，精准标记偏离常规模式的操作行为，例如重复发票、大额转账时点异常或主数据未授权变更等。这种可视化能力使企业能够快速响应，在错误扩散前及时修正，并完整记录每个纠正步骤。该技术不仅有效支持《萨班斯—奥克斯利法案》等合规框架的实施，更通过避免超额支付、流程延迟等方式，切实提升企业盈利能力。

（二）医疗健康：保障计费合规性与数据完整性

在要求绝对精准与合规的医疗健康领域，异常检测有助于识别文档错误的异常计费及编码模式。机器学习系统可分析海量理赔数据，检测超出标准诊疗方案的收费项目或异常高频的特定治疗项目。通过早期纠正这些问题，医疗机构既能避免医保的巨额损失，又能维持监管合规性并守护公众信任。其内在财务逻辑与企业财务管理一脉相承：早期异常识别既能防止资源流失，又可强化责任追溯体系。

（三）网络安全：在风险升级前识别未授权活动

异常检测在网络安全领域构建起前沿防御阵线，通过识别异常系统访问或交易行为，图神经网络可构建用户关系图谱并标记异常登录、权限提升或偏离常规的网络连接行为。这些在金融场景中已验证的技术，同样能有效识别可疑的支付审批或模仿网络入侵模式的供应商设置。其直接价值体现在响应速度的指数级提升，以及财务与信誉风险敞口的有效收缩。

（四）前瞻性预测供应链运营中断

在制造与物流领域，异常检测能够在运营发生之前识别生产异常、供应商延迟或运输偏差等情况。将此类运营异常与财务数据关联起来，能够精准预测企业盈利能力的潜在风险，并在损失发生前采取行动。这些预测不仅保障了业务连续性，更帮助管理者优化资源配置并有效规避业务风险。

（五）风险与盈利的整合管理

各个行业的实践证明，通过异常检测实现的有效风险识别，兼具合规保障与绩效提升的双重价值。每个被监测的异常点都有效防止错误的发生、降低成本和维护企业利益。对财务领导者而言，这种数据分析与风险管理的深度融合代表了一种战略优势—内控不再与盈利能力相互制约，而是相互促进的重要基石。尽管异常检测的潜力已显而易见，但其成功最终取决于切实可行的实施策略。

为财务负责人构建实用化系统

将异常检测从技术能力转化为管理工具，需要周密的规划、跨部门协作以及可衡量的成果。财务团队无须成为数据科学家，但必须掌握与数字化团队高效协作的方法，并将分析结果转化为业务行动。以下五个步骤为构建兼具风险控制与盈利提升的双重价值系统提供了实施路径。

评估数据：在部署检测工具前，须系统评估现有数据的质量与一致性。清洁、结构化的数据源更有价值，并显著降低误报率。

数字化团队深化协作：有效的异常检测需要财务、IT及数据分析专家的协同作战。财务专业人员提供业务背景解读，数字化团队则贡献技术专长，二者缺一不可。

将检测工具嵌入现有工作流程中：当异常检测功能融入财务团队日常使用的系统时，其效能将达到最大化。通过将异常警报集成至ERP看板、审批流程或报告工具，可确保洞察成果直达决策场景。

建立持续监测与量化评估机制：为保持长期价值，应将异常检测视为持续优化过程。重点追踪调整事项减少率、错误分类交易下降幅度或工时节约率等关键指标。

将监管洞察落实在流程中：当异常揭示出系统性问题时，需深入调查根本原因，并对底层流程或政策进行针对性优化。

通过这五个步骤，财务负责人可以将检测技术转化为能持续学习、动态适应并持续产出成果的实用管理系统。其核心目标不仅是发现异常情况，更是将其转化为促进盈利能力持续提升、风险长效管控的改进措施。随着企业分析能力的不断增强，财务控制与战略绩效之间的界限将变得越来越模糊。

从检测到价值创造

异常检测标志着财务负责人价值创造方式的根本性变革。通过将先进分析技术融入日常财务流程，企业可以将异常数据从潜在风险转化为洞察来源。每个异常点都成为强化控制、提升效率、挖掘潜在利润的契机。

当财务与数字化团队实现深度协作时，检测工具将从事后审查机制演进为前瞻性管理系统。自编码器、卷积神经网络和图神经网络虽能有效识别交易、单据及关联关系中的异常，但其真正价值在于后续行动—企业运用这些洞察优化流程、重构制度、驱动更精准的决策。拥抱这些能力的企业，不仅提升合规与治理水平，更能释放可量化的盈利增长空间。

在智能分析时代，异常值不应被忽视，而是需要被解读的信号。那些学会“聆听”这些信号的财务团队，将引领企业实现强大的风险控制、智慧的战略决策以及可持续的价值创造。

（文本节选自于《新理财》公司理财杂志2026年1月刊，作者伊什瓦尔·塞沙德里系SAP认证的财务会计及管理会计顾问、IMA管理会计师协会费城分会成员；玛格丽特·B·沙克尔系伊萨卡学院会计学副教授兼研究生商科项目高级主任、IMA管理会计师协会芬格湖分会成员）