AI来了，财务人离失业还远吗？
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最近有老铁留言，怎么学习Power BI和SQL？
其实这些课程在B站上有很多，大家可以自行搜索，挑一个自己能听习惯的老师跟着学就可以。
不过我想说的是，请各位老铁理性看待这些工具。
工具从来都是锦上添花，而不是雪中送炭。
只会做账和数据处理工具的财务人，大概率避免不了被AI取代的宿命。
要成为一个不错的财务分析师，核心是两点：
1.要有思考的逻辑，对业务实质有深刻的理解
对财务分析这个领域而言，最重要的一定是建立对商业的基本理解，理清业务实质，根据公司的业务逻辑搭建对应的财务分析框架。
这个是本。
2.要有长袖善舞的沟通能力
有了1还不够，还得学会如何跟各业务部门撕逼，oh不，是沟通。
比如，业务刚开始模棱两可地认下预算，后来业绩完成不达标突然反水单独找大老板哭诉要新的预算，大老板脑子一热同意了，但你眼瞅着利润和资金链接近崩溃的边缘，你要怎么办？
又比如，业务完不成目标开始搞一些骚操作，翻车后反手把黑锅推给财务，说都TM怪财务对业绩逼的太紧，自己是逼不得已才上了梁山走了歪路，你要怎么办？
再比如，一年一度的年度撕逼大会上，oh不对，是预算大会，不同部门为争抢预算吵得不可开交，但总预算就这么多，你要怎么办？
还比如，5个业务部门，针对同一个数据用了5种口径，你要如何统一这些部门的认知让大家每次开会讨论都在同一个点上，而不是疯狂开会3小时最后把问题全推给口径？
如果不是亲身经历，你真的都不敢相信，人性的骚，骚断你的老腰。
可以说，当财务分析师的每一天，都宛若在上演一场场宫心计。
这些能力都比单纯掌握一个工具要复杂和烧脑得多，而且也难替代得多，如果哪一天AI可以替代这些，那我觉得不止是财务分析师，绝大部分工种都会被替代，几乎无人幸免。
而数据处理工具发挥什么作用呢？
在分析的过程中，你可能会遇到数据量过大的情况：
比如订单数过多，而你想分好几个维度来看收入的表现；
比如发货量太大，而你又想分门别类看物流费的合理性；
…….
这时候才需要借助工具。
工具可以提高做事的效率，但并不能代替人的思考，它只是帮我们把我们的思考更好更快地落地。
就好比，你要从A到B，
不使用工具就是步行过去；
使用工具就是打个车过去；
但核心前提一定是，你很清楚自己要去B，而不是都不知道自己要去哪儿就开始盲目使用工具，万一分析了之后，发现去楼下小卖店就可以解决自己的需求了，打车岂不是多此一举。
之前有跟一个财务领域的前辈聊过，他坦言他会的数据处理工具有且仅有excel，excel可以解决他工作场景中90%的问题，剩余10%是真遇到数据量过大难以用excel清洗的情况，他会求助于他的数据分析师朋友。
所以，各位老铁，尤其是想转行财务分析领域的老铁，应该明白什么是重要的，什么是次要的了吧。
只追求工具的高效是舍本逐末，没有思考的逻辑，没有沟通的能力，就算工具用的炉火纯青也摆脱不了被AI替代的宿命，毕竟AI现在都逐步学会根据你的需求写代码处理数据了。
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