人工智能在企業財務管理中的應用及展望

梁婉容

【摘要】隨著科技的進步，人工智能技術得到了飛速發展，已深入到人類社會的方方面面，對人們的生活、生產和學習產生了深刻影響。研究和探討人工智能在企業財務管理中的應用，對其發展前景進行展望具有非常重要的現實意義。基于此，本文從人工智能技術的內涵入手，在分析人工智能對企業財務管理影響的基礎上，闡述了人工智能在企業財務管理中的應用及發展前景，希望能為企業財務管理提供一些有益的參考和借鑒。

【關鍵詞】人工智能；企業管理；財務管理

【中圖分類號】F275

目前，人工智能作為一項尖端技術，被廣泛應用到社會生活的方方面面，得到了很多國家的高度重視。在企業財務管理中應用人工智能，可進行高效、先進的預測、規劃、預算、決策、分析、控制等財務工作。可以說，研究人工智能在企業財務管理工作中的應用具有非常重要的意義。

一、人工智能技術概述

（一）人工智能技術的內涵

智能是指轉換信息、獲取信息、運用知識、進行決策、解決問題的一種能力。人工智能，簡稱AI（Artificial Intelligence）。溫斯頓（美國麻省理工學院教授）指出，人工智能主要研究怎樣利用計算機解決原來只有人才可完成的智能工作。尼爾遜（美國斯坦福大學教授）指出，人工智能是如何表示知識和如何獲取知識且利用知識的學科。大部分學者一致認為：人工智能是利用計算機程序完成的，在設定好約束、問題、知識庫、目標的前提下，系統地進行轉化、學習、運用，進而解決問題的技術。人工智能涵蓋了模糊數學、數理邏輯、控制論、計算機科學、管理學、信息論、生理學、語言學、哲學等眾多學科，是一門綜合性較強的新學科。

（二）人工智能的發展沿革

人工智能的發展可分為萌芽階段、形成階段、應用階段、集成階段。

一是萌芽階段（自1951年至1955年）。在20世紀中期，Walter和Wsrren McCulloch提出人工神經元模型后，唐納德·海布又制定了創新規則。尤其是在1951年，第一臺神經元計算機被普林斯頓大學研制成功，將人工智能萌芽階段推向頂峰。

二是形成階段（自1956年至1961年）。美國的醫學、數學、信息科學、心理學和計算機科學家在1956年一次聚會上通過探討和交流，由麥卡錫最后提出“人工智能”概念，引起了研究者的極大興趣，眾多學者開始研究人工智能并取得豐碩成果，這些成果主要體現為下棋程序、定理證明程序GPS、模式識別系統和LISP語言的研發等方面。

三是應用階段（自1962年至1987年）。這一階段的發展遇到很多困難，人們在開始應用人工智能時，過分強調和依賴形式推理以及符合邏輯，對問題領域信息不重視指導，導致組合爆炸，AI研究弱化。在20世紀后半葉，由于人工智能技術還不成熟，因此應用范圍很小，發展速度也比較緩慢，直至出現美國hitch下棋系統，并取得國際象棋錦標賽勝利后，AI技術才開始復蘇。

四是集成階段（自1988年至今）。在該階段，專家系統不斷滿足用戶各種反饋需求，逐步進行完善和改進，促進了人工智能的快速發展。截至目前，人工智能已深入到人們社會生活的方方面面，給人們的生活、生產、學習帶來了重大影響。

二、人工智能對企業財務管理的影響

一是提高了處理財會信息的質量。在處理企業財會信息時，傳統手工的方式進行調整、編制和判斷，容易造成錯誤和舞弊行為，因此，要想增強財會信息的可靠程度，就要盡量縮減財會信息人工處理的次數，不斷拓寬人工智能的應用范圍，以保障財會信息處理的效率和質量。

二是提高財會人員的工作效率，降低人工成本。不但可以降低財務工作人員的工作強度，還能確保會計核算具有很高的準確性，大大降低企業的人工成本。

三是通過風險預警，提高財會人員風險意識。盡管很多企業的管理者都有風險危機意識，但其企業卻缺乏風險發生時的決策能力和風險防范能力。究其原因，在于企業缺少健全、切實可行的風險預警機制，財會人員很難對存在的風險進行準確判斷，風險應對能力不足，在面對風險時手足無措。借助人工智能技術進行風險預警，利用各種可靠真實的財務數據開展財務風險預警，不但能提高企業資金運營效率，還能及時幫助企業發現不足，為企業發展營造良好的環境。

四是使財務作業流程更為專業。利用人工智能可以精簡一部分只懂重復核算的財會工作人員，聘請更多的具有全面會計管理知識的財會工作人員，對財會崗位的職能及工作流程進行拓展和深化。

三、人工智能在企業財務管理中的應用

（一）財務識別

財務識別主要是對企業復雜繁瑣的信息數據進行歸類分析的系統，就人工智能而言，其較為普遍的功能就是對數據信息進行分類，在企業財務管理工作中，信息數據分類具有非常重要的作用。在具體應用過程中，財務管理模式可分為兩種類別：其一是統計財務管理模式。該模式是用向量代表各特定數據信息，不但能提升識別數據效率，而且不容易出現差錯，該統計財務管理模式得到廣泛應用；其二是模糊財務管理模式，該模式利用數據庫尋找較為標準的評價指標，根據模糊評價指標分類統計新錄入信息，該模式能有效提升財務管理效率，但由于選取標準較為模糊，因此選取數據的精確性不高，還需要進一步對該管理模式進行完善和改進。

（二）財務核算

在傳統的財務會計核算中，對應付、應收往來賬款的處理需要檢索成千上萬條往來結算明細并進行手工處理，再與發票相對應進行逐項核銷，對往來賬款進行核實，為供應商付款和后續收款提供依據，需要消耗大量的人工。但如果利用機器人代替人工操作，則不但能利用非工作時間開展操作，而且可把工時降至原來的5%或更低，同時很少出現差錯，可最大限度地提高工作效率以及客戶和供應商的滿意程度。

（三）財務分析

人工智能系統非常嚴謹縝密，其計算機系統能實現每秒30億次以上計算，這是人類所不能達到的計算速度，與人類大腦相比較，人工智能系統優勢非常明顯，因此，可利用人工智能計算技術進行企業財務分析，借助人工智能系統整理、分析企業各個生產經營環節的財務數據，按性質的不同將數據劃分板塊，進行專業性整合，經過多次驗證設計出標準模型，在整個模型中，可結合具體數據進行改動，即使只對其中一個細微數據進行改動，也能引起立體多維空間模型的巨大變化，通過這些變化可以使財務管理中的問題更加明確，利用這些數據變化可制定企業財務管理措施，發現潛在的一些財務風險，有效開展防范和預警，避免給企業造成損失。

（四）經營預測

經營預測對企業財務管理工作具有重要影響。根據對企業上一階段的財務狀況制定企業下一階段的財務管理規劃，實現企業發展的目標，是經營預測的根本目的。傳統意義上的企業經營預測，主要是通過人工錄入數據信息，并開展總結活動，信息數據不夠精準，存在一定的不穩定性。利用人工智能對企業數據信息進行多角度分析，從企業支出、收入成本、企業負債、經營利潤等方面進行綜合預測分析，完成了傳統企業經營預測不能完成的工作，值得在企業財務管理中推廣應用。

（五）專家系統

專家系統是指具有專業理解能力的專家級別人工智能系統，其可解決企業面臨的復雜難題，利用職能轉化的方式把復雜的財務問題逐個化解為一個個容易解決的、小的子問題，然后再逐一對這些子問題進行解決，最后整合出整體解決方案。會計和財務領域的很多問題都可以借助財務管理中的專家系統解決，例如目前財務系統中的“金三”系統，通過大數據進行分析，制定了很多財務指標分析體系，能夠通過對大量企業申報數據進行對比分析找出那些非正常的財務指標，從而強化管理。并且，審計和金融專家、財務分析師也可以從這一過程中學習很多寶貴的經驗和知識，如果把這些知識保存起來，積累到專家系統知識庫中，就能幫助更多的非資深財務人員解決問題，對于開展職業教育也能起到積極的作用。

（六）網絡系統

人工智能是由網絡神經組成的，主要模擬人體神經系統，完成對眾多數據信息的有效處理，準確快速地把這些數據信息予以歸類，各個專業系統再分別進行處理。以上程序完成后，再把這些數據信息進行整合歸類，輸送到原處。目前，人工智能網絡神經系統已經比較完善，被廣泛應用到企業財務管理的諸多領域當中，如對潛在財務危機實施預警、對財務危機進行診斷、對財務信息數據質量進行控制，挖掘隱性財務數據信息等。可以說，就企業財務管理而言，人工智能網絡神經系統的作用已經得到了充分肯定。

四、人工智能在企業財務管理中的應用前景展望

人工智能技術的快速發展促進了企業財務管理水平的提高。在未來的發展道路上，人工智能技術必將為財務管理提供全面智能化的服務，財務管理的效果、效率、效益都會大大提高，人性化、即時化、智能化會成為財務管理的主旋律。

在企業財務管理中應用人工智能是時代發展的必然趨勢，人工智能技術大大促進了財務管理工作效率的提升，具有非常重要的現實意義。相信在未來的發展過程中，人工智能技術將會被越來越廣泛深入地應用到企業財務管理中，促進財務管理工作的不斷發展。

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