2025年，當(dāng)ChatGPT、DeepSeek等生成式AI工具席卷全球，當(dāng)RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）在財(cái)務(wù)領(lǐng)域大規(guī)模應(yīng)用，當(dāng)財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心紛紛引入智能化解決方案時(shí)，一個(gè)嚴(yán)峻的問題擺在每個(gè)財(cái)務(wù)人面前：我們是否還具備不可替代的價(jià)值？

答案并不樂觀。據(jù)德勤最新研究報(bào)告顯示，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)崗位中有60%的工作內(nèi)容可以被AI完全替代，還有25%可以被部分替代。這意味著，85%的傳統(tǒng)財(cái)務(wù)工作正在面臨被重新定義或徹底消失的危機(jī)。

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人才的“困局”：三重枷鎖待破

要理解新質(zhì)財(cái)務(wù)人才的價(jià)值，我們首先要直面?zhèn)鹘y(tǒng)財(cái)務(wù)人才面臨的現(xiàn)實(shí)困局。這些困局不是個(gè)別現(xiàn)象，而是整個(gè)行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中暴露出的結(jié)構(gòu)性問題。

（一）技能單一化：文科思維的“舒適圈”陷阱

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人才面臨的第一重困局是長(zhǎng)期以來形成的技能單一化問題。這種單一化不僅體現(xiàn)在專業(yè)技能的狹窄性上，更深層次的問題是文科思維的路徑依賴。

數(shù)據(jù)敏感度的缺失是最明顯的表現(xiàn)。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員習(xí)慣于處理結(jié)構(gòu)化的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如總賬明細(xì)、科目余額等，但面對(duì)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)—客戶行為數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)數(shù)據(jù)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)等—往往束手無策。他們不知道如何清洗數(shù)據(jù)、如何建立數(shù)據(jù)模型、如何從數(shù)據(jù)中挖掘商業(yè)洞察。

邏輯建模能力的匱乏是另一個(gè)痛點(diǎn)。AI時(shí)代的財(cái)務(wù)工作，本質(zhì)上是將業(yè)務(wù)邏輯轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型，然后通過算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理。但傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員缺乏這種“翻譯”能力，他們不理解什么是機(jī)器學(xué)習(xí)、什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、什么是算法優(yōu)化，更不用說運(yùn)用這些工具來解決實(shí)際問題。

技術(shù)恐懼癥更是普遍存在。面對(duì)Python、R語(yǔ)言、SQL等技術(shù)工具，許多財(cái)務(wù)人員的第一反應(yīng)是“這不是我的工作范圍”。這種技術(shù)恐懼癥讓他們主動(dòng)放棄了掌握AI工具的機(jī)會(huì)，也就等于放棄了在AI時(shí)代的生存權(quán)。

舒適圈是溫水中的青蛙，技能單一化是AI時(shí)代的慢性毒藥。

（二）工作模式固化：重復(fù)性勞動(dòng)的“肌肉記憶”

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人才面臨的第二重困局是工作模式的高度固化。這種固化不僅體現(xiàn)在操作流程的僵化上，更體現(xiàn)在思維模式的僵化上。

長(zhǎng)期以來，財(cái)務(wù)工作被定義為“規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化、程序化”的操作。記賬、對(duì)賬、報(bào)表編制、稅務(wù)申報(bào)等工作，都有著嚴(yán)格的流程和標(biāo)準(zhǔn)。這種工作模式培養(yǎng)了財(cái)務(wù)人員的“肌肉記憶”—按部就班、循規(guī)蹈矩、追求零錯(cuò)誤。

但這種“肌肉記憶”在AI時(shí)代卻成了桎梏。AI最擅長(zhǎng)的恰恰是規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化、程序化的工作。RPA可以24小時(shí)不間斷地進(jìn)行記賬操作，智能報(bào)表系統(tǒng)可以自動(dòng)生成各種財(cái)務(wù)報(bào)告，AI審計(jì)工具可以比人工更快更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)異常。

流程思維的局限也是一個(gè)重要問題。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員習(xí)慣于線性思維，從A到B到C，一步一步按流程執(zhí)行。但AI時(shí)代的財(cái)務(wù)工作更多是網(wǎng)狀思維，需要同時(shí)處理多個(gè)變量，需要在復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系中找到最優(yōu)解。

創(chuàng)新意識(shí)的缺乏更是致命的。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)文化強(qiáng)調(diào)“穩(wěn)妥、保守、風(fēng)險(xiǎn)控制”，這種文化在一定程度上抑制了創(chuàng)新意識(shí)。但AI時(shí)代需要的是“試錯(cuò)、迭代、持續(xù)優(yōu)化”的創(chuàng)新思維。

重復(fù)一萬(wàn)次的工作不會(huì)讓你成為專家，只會(huì)讓你成為最容易被AI替代的人。

（三）知識(shí)結(jié)構(gòu)老化：跟不上數(shù)字化的“加速度”

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人才面臨的第三重困局是知識(shí)結(jié)構(gòu)的老化。這種老化不僅體現(xiàn)在專業(yè)知識(shí)的陳舊上，更體現(xiàn)在學(xué)習(xí)能力的退化上。

專業(yè)知識(shí)的邊界模糊是一個(gè)重要挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員的專業(yè)知識(shí)邊界是清晰的：會(huì)計(jì)歸會(huì)計(jì)，稅務(wù)歸稅務(wù)，資金歸資金。但AI時(shí)代的財(cái)務(wù)工作是跨界融合的，需要了解業(yè)務(wù)流程、技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)科學(xué)、產(chǎn)品邏輯等多領(lǐng)域知識(shí)。

學(xué)習(xí)方式的落后也是一個(gè)問題。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員習(xí)慣于系統(tǒng)性學(xué)習(xí)，通過教材、培訓(xùn)課程等方式獲取知識(shí)。但AI時(shí)代的學(xué)習(xí)更多是碎片化、實(shí)時(shí)性的，需要通過在線資源、技術(shù)社區(qū)、實(shí)踐項(xiàng)目等方式持續(xù)學(xué)習(xí)。

知識(shí)應(yīng)用的滯后更是普遍存在。許多財(cái)務(wù)人員即使學(xué)了新知識(shí)，也不知道如何應(yīng)用到實(shí)際工作中。他們?nèi)狈⒗碚撝R(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)踐能力的“轉(zhuǎn)化器”。

終身學(xué)習(xí)意識(shí)的缺乏是最根本的問題。傳統(tǒng)的職業(yè)觀念是“一技在手，終身受用”，但AI時(shí)代的職業(yè)發(fā)展需要“持續(xù)學(xué)習(xí)，持續(xù)進(jìn)化”。那些缺乏終身學(xué)習(xí)意識(shí)的財(cái)務(wù)人員，必然會(huì)被時(shí)代淘汰。

知識(shí)的半衰期越來越短，學(xué)習(xí)的加速度也越來越快。不進(jìn)則退，慢進(jìn)也是退。

新質(zhì)財(cái)務(wù)人才的“破局”：三重進(jìn)化的新范式

面對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人才的三重困局我們不能僅僅停留在問題的識(shí)別和抱怨上，而要主動(dòng)尋求破局之道。新質(zhì)財(cái)務(wù)人才的“新”不是簡(jiǎn)單的技術(shù)疊加，而是在思維方式、能力結(jié)構(gòu)、工作模式等多個(gè)維度的系統(tǒng)性重構(gòu)。

（一）文理融合：從“兩張皮”到“一體化”的認(rèn)知革命

新質(zhì)財(cái)務(wù)人才的第一重進(jìn)化是實(shí)現(xiàn)文理融合的認(rèn)知革命。這不是簡(jiǎn)單的知識(shí)疊加，而是思維方式的根本性重構(gòu)。

數(shù)據(jù)思維的覺醒是文理融合的起點(diǎn)。新質(zhì)財(cái)務(wù)人才必須具備數(shù)據(jù)科學(xué)家的思維方式：用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。這不僅要求他們掌握數(shù)據(jù)分析工具，更要求他們具備數(shù)據(jù)洞察力—能夠從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、預(yù)測(cè)趨勢(shì)、識(shí)別機(jī)會(huì)。

算法思維的建立是文理融合的核心。新質(zhì)財(cái)務(wù)人才需要理解算法的基本原理，能夠?qū)I(yè)務(wù)邏輯轉(zhuǎn)化為算法模型。這不意味著他們要成為程序員，但至少要能夠與技術(shù)人員進(jìn)行有效溝通，能夠參與算法模型的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。

工程思維的培養(yǎng)是文理融合的保障。新質(zhì)財(cái)務(wù)人才需要具備工程師的思維方式：系統(tǒng)性思考、模塊化設(shè)計(jì)、迭代式優(yōu)化。他們不僅要關(guān)注單個(gè)財(cái)務(wù)問題的解決，更要關(guān)注整個(gè)財(cái)務(wù)系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)。

文理融合不是左手拿算盤，右手拿鍵盤，而是用科學(xué)的思維重新定義財(cái)務(wù)的價(jià)值。

（二）技能跨界：財(cái)務(wù)+AI的“雙重賦能”新生態(tài)

新質(zhì)財(cái)務(wù)人才的第二重進(jìn)化是實(shí)現(xiàn)技能跨界的雙重賦能。這不是簡(jiǎn)單的技能疊加，而是能力體系的深度融合。

財(cái)務(wù)專業(yè)技能的AI化升級(jí)是跨界融合的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)技能需要在AI時(shí)代被重新定義。

◎會(huì)計(jì)處理：從手工記賬到智能記賬，從事后核算到實(shí)時(shí)核算，從單一維度分析到多維度分析；

◎財(cái)務(wù)分析：從靜態(tài)分析到動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，從定性分析到定量建模，從描述性分析到預(yù)測(cè)性分析；

◎風(fēng)險(xiǎn)控制：從人工審核到智能風(fēng)控，從事后監(jiān)控到事前預(yù)警，從定性判斷到量化評(píng)估；

◎成本管理：從粗放管理到精細(xì)化管理，從成本核算到價(jià)值創(chuàng)造，從靜態(tài)管理到動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

AI技術(shù)技能的財(cái)務(wù)化應(yīng)用是跨界融合的關(guān)鍵。新質(zhì)財(cái)務(wù)人才需要掌握的AI技能包括：

◎數(shù)據(jù)處理技能：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化等；

◎機(jī)器學(xué)習(xí)技能：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的基本原理和應(yīng)用；

◎自然語(yǔ)言處理技能：文本分析、情感分析、智能問答等系統(tǒng)的應(yīng)用；

◎自動(dòng)化技能：RPA開發(fā)、工作流設(shè)計(jì)、智能決策等系統(tǒng)搭建。

單一技能的深度無法彌補(bǔ)跨界能力的缺失，未來屬于那些能夠在多個(gè)領(lǐng)域游刃有余的復(fù)合型人才。

（三）思維升級(jí)：從“操作者”到“策略家”的角色轉(zhuǎn)變

新質(zhì)財(cái)務(wù)人才的第三重進(jìn)化是實(shí)現(xiàn)思維升級(jí)的角色躍遷。這不是簡(jiǎn)單的職級(jí)提升，而是思維模式的根本性轉(zhuǎn)變。

從成本中心到價(jià)值中心的定位轉(zhuǎn)變是思維升級(jí)的起點(diǎn)。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)部門被視為成本中心，主要職責(zé)是控制成本、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。但新質(zhì)財(cái)務(wù)人才需要將自己定位為價(jià)值中心，主要職責(zé)是創(chuàng)造價(jià)值、驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)。

從事后分析到事前預(yù)測(cè)的時(shí)間維度轉(zhuǎn)變是思維升級(jí)的核心。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)工作主要是事后分析，月末出報(bào)表、年末做總結(jié)、問題出現(xiàn)后再分析原因。但新質(zhì)財(cái)務(wù)人才需要具備事前預(yù)測(cè)能力：包括預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、預(yù)測(cè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、預(yù)測(cè)投資回報(bào)等。

從內(nèi)部視角到外部視角的空間維度轉(zhuǎn)變是思維升級(jí)的關(guān)鍵。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員主要關(guān)注內(nèi)部數(shù)據(jù)：企業(yè)的收入、成本、利潤(rùn)等。但新質(zhì)財(cái)務(wù)人才需要具備外部視角，關(guān)注行業(yè)趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、客戶需求、供應(yīng)商動(dòng)態(tài)等。

從操作思維到戰(zhàn)略思維的層級(jí)躍遷是思維升級(jí)的目標(biāo)。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員主要關(guān)注具體操作：如何記賬、如何報(bào)表、如何核算。但新質(zhì)財(cái)務(wù)人才需要具備戰(zhàn)略思維：如何通過財(cái)務(wù)手段支撐業(yè)務(wù)發(fā)展、如何通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)商業(yè)機(jī)會(huì)、如何通過AI技術(shù)提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

操作者解決問題，策略家創(chuàng)造機(jī)會(huì)。AI時(shí)代的財(cái)務(wù)人才，必須完成從“解題者”到“出題者”的轉(zhuǎn)變。

棄“傳”向“新”轉(zhuǎn)型路徑：三步走戰(zhàn)略的實(shí)施指南

認(rèn)識(shí)到新質(zhì)財(cái)務(wù)人才的三重進(jìn)化方向后，一個(gè)關(guān)鍵問題隨之而來：如何實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)到新質(zhì)財(cái)務(wù)人的轉(zhuǎn)型？基于對(duì)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的深度觀察和企業(yè)實(shí)踐案例的系統(tǒng)分析，我們總結(jié)出了一條清晰的轉(zhuǎn)型路徑：“三步走”戰(zhàn)略。

（一）第一步：AI認(rèn)知覺醒—從“恐懼”到“擁抱”

新質(zhì)財(cái)務(wù)人才轉(zhuǎn)型的第一步是實(shí)現(xiàn)AI認(rèn)知覺醒。這不是簡(jiǎn)單的知識(shí)學(xué)習(xí)，而是對(duì)認(rèn)知框架的根本性重構(gòu)。

破除AI恐懼癥是認(rèn)知覺醒的起點(diǎn)。許多財(cái)務(wù)人員對(duì)AI存在恐懼心理，認(rèn)為AI會(huì)搶走自己的工作。但真相是：AI不會(huì)搶走你的工作，會(huì)用AI的人才會(huì)。因此，我們需要轉(zhuǎn)變心態(tài)，從恐懼AI轉(zhuǎn)向擁抱AI，從被動(dòng)防御轉(zhuǎn)向主動(dòng)學(xué)習(xí)。

理解AI的本質(zhì)是認(rèn)知覺醒的基礎(chǔ)。AI不是魔法，而是一套數(shù)學(xué)算法。它的能力和局限性都是可以理解的。財(cái)務(wù)人員需要了解AI的基本原理：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？什么是深度學(xué)習(xí)？什么是自然語(yǔ)言處理？不需要深入到技術(shù)細(xì)節(jié)，但需要理解基本概念。

識(shí)別AI的應(yīng)用場(chǎng)景是認(rèn)知覺醒的關(guān)鍵。財(cái)務(wù)領(lǐng)域有哪些工作可以被AI替代？有哪些工作需要人機(jī)協(xié)作？有哪些工作是AI無法替代的？只有清楚地識(shí)別這些場(chǎng)景，才能制定合適的轉(zhuǎn)型策略。

建立AI學(xué)習(xí)計(jì)劃是認(rèn)知覺醒的保障。制定系統(tǒng)的AI學(xué)習(xí)計(jì)劃，包括理論學(xué)習(xí)、工具實(shí)踐、項(xiàng)目應(yīng)用等環(huán)節(jié)。學(xué)習(xí)計(jì)劃要循序漸進(jìn)，從基礎(chǔ)概念開始，逐步深入到實(shí)際應(yīng)用。

參與AI實(shí)踐項(xiàng)目是認(rèn)知覺醒的驗(yàn)證。紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。只有通過實(shí)際的AI項(xiàng)目，才能真正理解AI的能力和局限性，才能建立起對(duì)AI的正確認(rèn)知。

恐懼源于無知，擁抱始于理解。AI認(rèn)知覺醒是新質(zhì)財(cái)務(wù)人才轉(zhuǎn)型的第一課。

（二）第二步：技能體系重構(gòu)—從“單一”到“復(fù)合”

新質(zhì)財(cái)務(wù)人才轉(zhuǎn)型的第二步是實(shí)現(xiàn)技能體系重構(gòu)。這不是簡(jiǎn)單的技能增加，而是能力架構(gòu)的系統(tǒng)性升級(jí)。

技能結(jié)構(gòu)的重新設(shè)計(jì)是體系重構(gòu)的起點(diǎn)。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員的技能結(jié)構(gòu)是垂直的，專業(yè)技能很深但很窄。新質(zhì)財(cái)務(wù)人才需要的是T型技能結(jié)構(gòu)：在財(cái)務(wù)領(lǐng)域有深度專業(yè)技能，在AI、數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)等領(lǐng)域有廣泛的基礎(chǔ)技能。

我們看一下新質(zhì)財(cái)務(wù)人才的技能“地圖”：

核心專業(yè)技能（深度）。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)：準(zhǔn)則理解、賬務(wù)處理、報(bào)表編制等；管理會(huì)計(jì)：成本分析、績(jī)效評(píng)價(jià)、預(yù)算管理；財(cái)務(wù)管理：資金管理、投資決策、風(fēng)險(xiǎn)控制；稅務(wù)籌劃：稅法應(yīng)用、納稅申報(bào)、稅務(wù)優(yōu)化。

AI技術(shù)技能（廣度）。數(shù)據(jù)分析：Excel高級(jí)應(yīng)用、SQL查詢、Python基礎(chǔ)；機(jī)器學(xué)習(xí)：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、模型評(píng)估；自動(dòng)化工具：RPA開發(fā)、工作流設(shè)計(jì)、API調(diào)用；數(shù)據(jù)可視化：Tableau、Power BI、數(shù)據(jù)故事。

業(yè)務(wù)理解技能（廣度）。行業(yè)知識(shí)：行業(yè)特點(diǎn)、競(jìng)爭(zhēng)格局、發(fā)展趨勢(shì)；產(chǎn)品邏輯：產(chǎn)品設(shè)計(jì)、用戶體驗(yàn)、商業(yè)模式；市場(chǎng)營(yíng)銷：客戶分析、渠道管理、品牌策略；運(yùn)營(yíng)管理：流程優(yōu)化、供應(yīng)鏈管理、質(zhì)量控制。

軟技能（廣度）。溝通協(xié)調(diào)：跨部門協(xié)作、客戶服務(wù)、團(tuán)隊(duì)管理；項(xiàng)目管理：敏捷開發(fā)、風(fēng)險(xiǎn)管理、進(jìn)度控制；創(chuàng)新思維：設(shè)計(jì)思維、批判性思維、系統(tǒng)性思維；學(xué)習(xí)能力：快速學(xué)習(xí)、知識(shí)管理、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。

技能體系的重構(gòu)不是推倒重來，而是在原有基礎(chǔ)上的升級(jí)擴(kuò)展。深度決定專業(yè)高度，廣度決定發(fā)展空間。

（三）第三步：實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用突破—從“理論”到“實(shí)踐”

新質(zhì)財(cái)務(wù)人才轉(zhuǎn)型的第三步是實(shí)現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用突破。這不是簡(jiǎn)單的理論應(yīng)用，而是實(shí)踐能力的全面驗(yàn)證。

選擇合適的突破點(diǎn)是實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的起點(diǎn)。不要試圖一次性解決所有問題，而要選擇一個(gè)具體的、可衡量的、有價(jià)值的突破點(diǎn)作為開始。

推薦的突破點(diǎn)選擇標(biāo)準(zhǔn)。業(yè)務(wù)價(jià)值明確：能夠直接為業(yè)務(wù)創(chuàng)造價(jià)值，獲得管理層和業(yè)務(wù)部門的支持；技術(shù)難度適中：不要太簡(jiǎn)單（體現(xiàn)不出AI的價(jià)值），也不要太復(fù)雜（超出能力范圍）；資源支持充足：有足夠的數(shù)據(jù)、工具、時(shí)間和人員支持；風(fēng)險(xiǎn)可控：即使失敗也不會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)造成嚴(yán)重影響。

常見的突破點(diǎn)。費(fèi)用自動(dòng)化審核：通過RPA和OCR技術(shù)實(shí)現(xiàn)費(fèi)用報(bào)銷的自動(dòng)化審核；應(yīng)收賬款預(yù)測(cè)：通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)客戶付款時(shí)間和概率；財(cái)務(wù)報(bào)表自動(dòng)化：通過數(shù)據(jù)集成和自動(dòng)化工具實(shí)現(xiàn)報(bào)表的自動(dòng)生成；異常交易檢測(cè)：通過異常檢測(cè)算法識(shí)別可疑的財(cái)務(wù)交易。

理論是地圖，實(shí)踐是道路。只有在實(shí)戰(zhàn)中摸爬滾打，才能真正掌握AI時(shí)代的財(cái)務(wù)技能。

總之，AI時(shí)代的財(cái)務(wù)人才轉(zhuǎn)型不是一場(chǎng)短跑，而是一場(chǎng)馬拉松。它需要我們?cè)谡J(rèn)知、技能、實(shí)踐三個(gè)層面實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性的重構(gòu)和升級(jí)。

在AI時(shí)代，最大的風(fēng)險(xiǎn)不是改變，而是不改變。新質(zhì)財(cái)務(wù)人才的未來，從今天的轉(zhuǎn)型開始。

來源：《新理財(cái)》(公司理財(cái)）9月刊

編輯：如月

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