（陶波 报道）在欧特克软件（中国）有限公司，一套自研的智能财务分析系统每天悄无声息地运行着，为公司跨区域的销售业务提供精准的财务数据支持。而这套系统背后，有一位极富创新精神的女性专家——孙静女士。作为我国智能化财务管理领域的领军人物，孙静女士多年来，始终专注于将前沿科技与财务实务相结合，以系统化、自主化的技术创新不断推动行业从“人工核算”迈向“智能决策”。
孙静女士不是技术公司出身，也不是计算机工程师，本科毕业于北京大学英语语言文学专业的她，最初接触财务并非源自专业出身，而是源自职业实务中的逐步积累。她后续在新南威尔士大学攻读国际会计硕士课程，并通过中国注册会计师考试，以系统化学习打下了坚实的理论基础。她曾在KPMG担任审计工作，后又进入UNISYS等企业从事财务策划、财务项目经理等岗位实践。2007年加入欧特克软件（中国）有限公司后，她开始承担更大范围的财务管理职责，亲历了多个区域、多个市场下财务数据复杂性所带来的痛点。正是在这种长期实务观察中，她决定不满足于“现有工具”，而是自己动手，解决问题。
为了研发“基于大数据的集团财务深度评估系统V1.0”这项技术成果，孙静女士用了多年时间，系统学习大数据技术，并独立完成系统构建。这技术成果，不依赖静态报表，而是通过对大量原始财务数据进行抽取、分类、归集，结合她自己设计的多层聚合逻辑与深度模型结构，形成自动输出的财务评估报告。这不是一个单纯的数据整理工具，它建立了数据与管理之间的桥梁。技术成果在企业中试点上线后，一次性数据分析报告的产出时间缩短超过80%，误差率控制在2%以内。2018年，正式部署成功，但孙静女士并没有做过多的宣传，而是继续默默推进第二个项目的构建。
“为什么同样规模、同样行业的公司，财务表现会差这么多？”这是她在长期管理区域销售与投资项目财务时经常会思考的问题。于是她开始研发“基于AI算法的对标上市企业财务分析系统V1.0”，不同于传统基于指标比对的模型，她独立设计了一套包含企业主营业务、商业周期敏感度、现金结构稳定性等因子的AI混合模型框架。该模型通过神经网络与因子加权模块对不同企业进行多维综合比对，从而更真实地反映企业财务健康度的本质差异。在一项行业分析实验中，这项技术成果对50家上市公司财务状况进行了全维度建模分析，精准发现了其中若干家企业的偿债结构异常，为决策提供了有价值的参考。
2019年，随着外部市场波动频繁带来的经营不确定性，使她意识到，风险感知能力，将是未来财务管理系统的重中之重。于是，她开始研究如何在早期数据阶段识别可能的财务风险演化路径。她用BP神经网络做基础模型，但很快发现训练效果不稳定，误报率高。于是她引入了一种新型蚁群算法，让技术系统具备“自适应调参”的能力，并自行完成初步的聚类分析，形成清晰的风险等级划分。在无数次跑数、反复测试后，她最终研发出“基于BP神经网络的企业财务风险预警系统V1.0”。这项技术成果具备自学习、自适应能力，可根据企业经营数据的变化，自动更新风险模型并输出预警等级。系统回测显示，在12个月内系统成功提前识别出16起财务风险事件，预警准确率达86%以上。这是她独自完成全部建模与算法训练后得到的成果。
这些技术成果，从模型构建、数据整理到上线测试，全部由孙静女士独立完成，目前除了已经在欧特克中国区、亚太区多个财务部门落地应用，极大提升了财务预测效率和风险管理能力，也被众多各类型企业实用。对孙静女士来说，这就是她研发这些技术成果的最大价值。她表示：“我不是为了申请专利或做产品。我只是想解决财务人每天都要面对、却无法用传统方式解决的问题。”
孙静女士不是算法专家出身，但她懂企业、懂财务、懂数据，凭借对商业与技术的深度理解，跨越了传统财务人的认知边界，构建起属于中国自主创新的智能财务技术体系。在这个时代，真正改变行业的人往往不在风口上喧哗，而是在沉默中革新。在智能财务管理这条专业路径上，孙静女士以十余年的坚守与持续创新研发，向我们展示了一个财务管理领域科技工作者应有的韧性与深度。也正是她这样的专家，正在悄悄塑造着中国企业高质量发展的新底层逻辑。
