实战背景背书
18年大型企业财税管理实战经验,曾任国企财务总监、高新金控集团副总经理。累计识别500+项潜在风险点,避免经济损失超2亿元,具备从顶层设计到落地执行的全局视野。
内控体系培训专家
18年大型企业财税管理实战,构建可落地、可量化的内控闭环机制
针对企业内控体系中常见的流程风险失控、授权边界不清、制度落地弱、监督检查不足及整改闭环缺失五大核心问题,提供基于实战的解决方案。重点在于将内控从“纸面制度”转化为“业务动作”,通过业财融合梳理关键控制点,利用AI技术提升监测效率,并建立严格的整改跟踪与复盘机制,确保内控体系真正服务于经营安全与价值创造。
拥有18年大型企业财税管理实战经验,累计授课300+场。具备深厚的AI技术与财务管理复合型背景,熟悉智能财务系统在企业的落地实施路径。在电力能源、金融银行、制造业、政府国企等行业,成功帮助多家企业合法节约成本超6000万元,并通过优化内控与资本运作,助力企业融资总额近10亿元。
内控体系方向更适合承接制度执行两张皮、授权审批边界模糊、整改闭环缺失等场景。企业如果正在面对流程风险失控、授权边界模糊、制度落地弱,通常更需要这类偏具体问题解决和现场动作落地的课程。
这类项目更常处理流程风险失控、授权边界模糊、制度落地弱、监督检查不足等问题。这类培训更关注企业当前问题如何被拆成可训练动作、可执行流程和可复盘任务。
18年大型企业财税管理实战经验,曾任国企财务总监、高新金控集团副总经理。累计识别500+项潜在风险点,避免经济损失超2亿元,具备从顶层设计到落地执行的全局视野。
主张“业财法税一体化”风控理念,反对脱离业务的纯审计视角。结合AI智能技术,推动内控从“事后补救”向“事前预警、事中控制”转型,解决传统人工内控效率低、覆盖面窄的问题。
不仅提供制度模板,更强调流程梳理、风险节点固化、授权体系重构及整改闭环机制的建立。确保内控制度在实际业务中可执行、可检查、可追溯,实现合规与效率的双重提升。
企业虽有完善的内控制度,但业务部门执行不到位,存在“说做不一”现象,导致风险敞口无法有效关闭。
跨部门协作中职责不清,审批权限设置不合理,存在越权审批、责任真空或审批效率低下,影响业务运转。
内部审计或检查发现问题后,缺乏有效的整改跟踪与问责机制,导致同类问题重复发生,内控失效。
依赖人工事后检查,缺乏事前预警和事中控制手段,无法及时识别业务流程中的潜在风险点。
关键业务环节缺乏有效控制点,风险识别不全,导致经营风险增加且难以追溯。
审批权限与责任不匹配,存在越权操作或推诿扯皮,导致内控责任无法落实。
内控制度停留在文件层面,未融入业务流程系统,实际执行中存在大量例外与变通。
缺乏常态化的内控检查机制与标准化工具,问题发现滞后,无法形成有效震慑。
发现问题后整改不力,缺乏根因分析与复盘机制,导致风险隐患长期存在。
课程定位:核心方法论课
课程聚焦:解决内控体系碎片化、业务与财务风控脱节问题。通过构建业财法税一体化风控平台,系统性梳理企业内控漏洞,建立全流程风险识别与控制机制。
与内控体系的关系:这门课作为李一弘在内控体系方向的补充供给,用于承接当前主题下更具体的管理问题与培训场景。
课程定位:控制工具课
课程聚焦:解决预算执行缺乏刚性约束、成本失控问题。通过预算强化事前内控约束,建立成本费用控制的审批边界,实现经营目标与内控执行的协同。
与内控体系的关系:这门课作为李一弘在内控体系方向的补充供给,用于承接当前主题下更具体的管理问题与培训场景。
课程定位:效能提升课
课程聚焦:解决人工内控检查效率低、风险预警滞后问题。利用AI技术搭建智能风控系统,实现自动预警与实时拦截,提升内控数据的实时性与准确性。
与内控体系的关系:这门课在内控体系培训链条中主要负责“开发提效”:用 AI 工具辅助课程大纲、案例、课件和练习设计,让内训师培养从慢速手工开发转向可迭代的课程生产。
选择《企业合规与内控管理实战课程》,侧重业财法税一体化平台构建与全流程风险识别。
选择《全面预算管理与成本控制》,侧重通过预算刚性约束确立审批边界与成本控制机制。
选择《AI在财务领域的应用》,侧重利用智能技术搭建自动预警系统与优化检查流程。
李一弘老师强调“业财法税一体化”,不只讲制度条文,更侧重将内控节点嵌入业务流程。通过梳理关键控制点、明确授权边界,并结合预算与AI技术手段,让内控从“纸面要求”变为“业务动作”,确保制度在实际操作中可执行、可检查,从而解决执行难问题。
李老师拥有18年跨行业(含国企、制造业、金融等)实战经验,不同行业的内控重点不同。制造业侧重供应链与成本控制的流程闭环,国企侧重合规与授权审批的严谨性。课程中会结合具体行业案例,指导企业根据自身业务特点与风险偏好,选择合适的授权层级与流程控制强度,避免一刀切。
传统审计课程多侧重事后检查与合规术语解释,而李老师的课程侧重事前预防与事中控制,强调内控对业务的赋能。通过优化流程与授权设计,减少不必要的审批冗余,同时利用AI技术提升监测效率,旨在实现合规与效率的平衡,而非单纯增加管控负担。