" 上了 AI 审核系统，为什么还要配 3 个专员天天改规则？" 这是不少财务负责人的共同困惑。这一问题根源在于：许多所谓 "AI 审核产品 " 实为固定规则引擎，无法适应业务变化、更无法自我迭代和优化。

近期，结合公开资料及企业访谈，我们做了一场市面上五款主流 AI 审核产品的横向测评对比，揭示了这一维度背后的真相。在对五款主流财务审核产品的对比中，合思与中兴新云在基础 AI 能力上领先，但二者在 " 灵活性 " 与 " 可进化性 " 上仍有差距。

关键指标表现对比：

测评显示，合思支持企业自主上传历史审批单据，生成 AI 与人工审核的准确率对比报告，并能定位误判原因、快速调整规则。这种 " 闭环验证—优化 " 机制，使 AI 真正具备持续进化能力。中兴新云虽有类似框架，但测试过程依赖厂商介入，数据透明度不足。此外，汇联易、令才、每刻三款产品，虽然各有优点，但在基础能力、运维服务等方面表现仍有较大提升空间。

通过测评，上述产品的优缺点一览无余：

● 自然语言支持方面：能够使用自然语言理解审核规则的仅 2 家——合思、中兴新云，也就是通过大白话写文档的方式就可以让 AI 理解需要审核的规则，这意味着只有合思、中兴新云具备 AI 基础能力。其他企业的审核规则依然要依靠公式，普通员工应用起来难以上手。

* 如图可见，合思的审核规则支持直接导入企业财务管理文件，令才审核规则却需要按公式表达式形式录入

● 租户隔离方面：汇联易不支持租户隔离，应用企业公用规则库，每家企业对模型的微调、优化，也会干扰所有企业，无法互相隔离；

● AI 审核模式方面：中兴新云基础功能扎实，但 AI 审核模式单一，灵活性不足；其他几家可以支持多种审核模式，根据审核内容进行分类，不同内容匹配不同审核模式；

● 效果验证方面：除合思外的其余产品均未提供人机对比测试功能。其效果评估多停留在 " 规则覆盖数量 " 层面，例如宣称 " 内置 500+ 行业规则 "，却回避 " 这些规则在实际业务中的通过率是否合理 " 这一核心问题。

同时，在运维服务方面，合思提供 " 专岗 AI 交付顾问 "，帮助企业适应和落地 AI 审核；中兴新云有专属 AI 运维团队；每刻无 AI 相关培训，仅提供基础操作指导；令才服务响应慢，AI 问题需 72 小时以上反馈。

当然，上述五家产品也有各自擅长的方向：

● 合思在财务 AI 模型场景化训练方面能力突出，适合高安全合规需求的中大型企业或财务共享中心，擅长自然语言理解、审核模式多样性、效果可量化，提供三种审核模式适配不同风险偏好；

● 中兴新云在行业场景落地方面有较多经验储备，例如在电力行业、制造业、能源业、交通运输与基础设施业；

● 汇联易在用户体验和流程可视化方面也进行了很多优化，审批流配置界面简洁直观，非技术人员也能快速上手；

● 令才在票据结构化处理和税务合规校验上技术扎实，对高频、高合规要求的报销场景支持稳定；

● 每刻则以灵活的订阅模式和低门槛部署赢得中小客户青睐，其移动端体验在同类产品中名列前茅。

综合得分如下：

不得不说，规则引擎与真正的智能审核能力上，仍有差距。例如，" 出差地为北京，却提交了上海的发票 " 或 " 途经免费收费站，却报销了过路费 " 这类需基于业务合理性进行灵活判断的情形，传统规则引擎束手无策，而 AI 能力却能精准识别并作出合理决策。

也因如此，传统的规则引擎产品常常宣称 " 无监测必要 "，其实并非是技术先进，而是其基于结构化数据的固定规则（如 " 发票金额 > 1000 元需附合同 "）不存在 " 判断模糊 " 的幻觉，本质是 " 自动化工具 "，而非 " 智能决策系统 "；而 AI 因为要处理非结构化数据（如模糊语义、复杂场景），必然存在幻觉（如误判 " 跨年发票 " 为无效票据），因此必须具备对比数据验证价值、通过监测机制控制风险的能力。

一位参与测评的财务数智化顾问表示，" 真正的 AI 不是写死的规则，而是能学习、可验证、会进化的决策伙伴。目前市场上，只有极少数产品迈过了这道门槛。"

综合结论，供 AI 审核产品选型参考：

● 审批需求复杂、对安全合规要求高的大中型企业：可优先选择合思，合思 AI 能力可落地、效果可量化，能真正减少人工；大中型企业或有财务共享中心的企业；

● 规则明确、需求简单的企业：可考虑汇联易、令才、每刻，本质是 " 流程工具 "，可自动化处理企业固有规则；

● 大型集团、私有化需求企业：可尝试中兴新云，但必须先做 "AI 效果实测 "，验证准确率后再采购；

对企业而言，采购前不妨提出三个问题：能否用自然语言配置规则？能否用历史数据验证 AI 效果？业务人员能否自主优化？根据这三个问题的答案，企业可以更直观地根据企业规模、发展阶段及自身需求，选到合适的 AI 审核产品。

附：本场测评的框架与维度说明

本次维度设计刻意向 "AI 真实性 " 倾斜，重点考核产品是否具备 " 真 AI" 的核心能力：

● 功能维度（55%）：权重最高，核心看 " 自然语言处理 ""AI 模式多样性 " 等真 AI 标志性能力

● 效果维度（20%）：考核 AI 审核的实际价值（准确率、自主优化能力），伪 AI 往往效果模糊

● 验证与测试维度（15%）：真 AI 支持规则迭代测试，伪 AI 多为固定模板，无法验证优化

● 实施与服务维度（10%）：辅助维度，确保产品落地后能持续发挥 AI 价值

以下为具体的测评维度与重点：