人工智能視閾下智慧財務管理模式架構研究

【摘 要】 快速發展的大數據、云計算、物聯網、區塊鏈等新技術，已成為我國經濟創新驅動的發動機和新型產業發展的助推器，促進了企業經營管理模式轉換，推動了跨領域跨行業的融合和協同創新。人工智能開啟了企業新的管理模式，改變了企業傳統的經營運作，對傳統的財務理念、財務處理系統等提出了更新換代的要求——應用智慧財務管理模式實現財務管理智慧化。文章基于人工智能對財務信息技術以及財務管理職能的影響，探索人工智能時代的財務管理新模式，構建人工智能視閾下“亭屋”智慧財務管理模式，有助于企業利用智能技術資源進行前瞻性分析和規避企業財務風險，提升財務管理效率和獲得更高企業經營業績。

【關鍵詞】 人工智能; 智慧財務管理; 亭屋模式; Agent

【中圖分類號】 F275? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2020）05-0059-04

一、引言

財務管理，從廣義上講，包括會計、稅務、審計、預算和債務管理，也包括投資、融資與經營決策[1]。我國的財務管理劃分為5個發展階段：傳統階段、電算化階段、信息化階段、智能化階段、智慧化階段，如圖1所示。傳統財務管理階段注重專業財務;電算化財務管理階段注重業務財務;信息化財務管理階段注重戰略規劃下業務和財務整合;智能化財務管理階段注重智能化的信息處理的效率;智慧化財務管理階段注重決策前瞻性。

人工智能是對人的思維過程的信息模擬，深刻影響傳統的管理模式，促進財務信息技術升級并驅動財務管理創新。利用人工智能實現對財務管理的前瞻性、邏輯性和差異性分析，如：基于深度學習、專業算法、神經網絡、規則引擎等技術自動實現前瞻性預測、決策的深度支持，以提升科學性和邏輯性[2]。人工智能的核心是大數據和機器學習，云計算是支撐大數據和機器學習的計算能力的基礎，由此衍生的專業算法、區塊鏈等新興引擎技術都在快速推動財務管理創新和發展[3]。智慧化財務管理階段重塑專業財務管理流程，在更高層面上對企業管理模式和管理理念更新和組織優化。

人工智能推動財務管理職能變革。人工智能技術的快速發展促使財務管理職能逐步進入“五位一體”的新型財務管理運行體系：（1）專業財務管理職能（側重財務數據在專業領域的分析和運用）;（2）業務財務管理職能（側重財務數據在業務領域的分析和運用）;（3）戰略財務管理職能（側重財務數據在戰略層面的分析和運用）;（4）智能財務管理職能（側重財務數據智能化的分析和運用）;（5）智慧財務管理職能（側重財務數據的智慧推理和分析）[4]。

二、人工智能視閾下智慧財務管理模式總體框架

智慧財務管理是人工智能視閾下的財務管理新模式，使用“亭屋”智慧財務管理模式全面提升財務管理工作的效率和效益。人工智能時代財務管理要求企業決策者和財務管理者必須關注人工智能視閾下智慧財務管理模式，運行“五位一體”的新型財務管理體系，重新審視財務管理工作流程，實現企業管理理念和管理模式的更新，推動智能時代的智慧化管理。

（一）人工智能視閾下智慧財務管理的界定

通過對現有有關智慧財務管理的不同觀點比較研究，筆者認為智慧財務管理可以被概括為：智慧財務管理是基于先進的財務管理理論、工具和方法，借助財務專家和智能機器共同組成的人機一體化智能系統，通過機器進行財務核算和監督，人機協同組織復雜的財務活動、處理差異化的財務關系，為企業管理者提供前瞻性、邏輯性和差異性分析，智慧財務的管理功能不斷擴大、延伸和逐步取代財務專家活動，實現財務管理的智慧化自主運行系統的活動。

（二）古希臘帕特農神廟框架結構和特點

2013年聯合國教科文組織曾用有“古希臘國寶”之稱的帕特農神廟的框架，為世界各國和地區學習型城市提出了行動框架[5]。古希臘帕特農神廟建筑，自下而上的4大結構及其特點為：（1）臺基，用于穩固基礎并承托建筑;（2）克里特柱，起到承重作用并提高建筑的整體剛性、延展性和抗震性;（3）三角墻，利用三角形力學穩定性的自然屬性實現實體承重;（4）女神雕像，古希臘神話中的智慧女神，是雅典的守護神。

（三）人工智能視閾下智慧財務管理“亭屋”模式的設計

人工智能視閾下財務管理的模式架構借鑒古希臘帕特農神廟建筑模式的結構及特點，將智慧財務管理“亭屋”模式分為四個層級[6]，如圖2所示：數據基礎層、智能技術引擎層、綜合應用層、智慧層，以體現人工智能視閾下基于大數據、智能技術的財務管理模式向智慧化財務管理模式擴展延伸的動態過程。

三、人工智能視閾下智慧財務管理“亭屋”模式的運行層次

（一）數據基礎層

數據基礎層是支持智能技術有效運轉的基礎，人工智能時代應兼顧結構化數據和非結構化數據。結構化數據需要對系統中所有相關業務的數據標簽化，當交易發生時，將交易中所含的標簽存儲到數據層中。非結構化數據基于應用場景盡可能廣泛獲取并借助大數據技術進行管理和存儲。在數據基礎層中，系統對結構化和非結構化數據同時從對接管理、采集管理、交換管理、存儲管理等方面提供相應功能支持。搭建牢固而穩定的數據基礎對于機器學習以及智能引擎的建設起到良好的鋪墊作用，這也是人工智能視閾下財務管理模式的重要改變。

（二）智能技術引擎層

智能技術引擎層，如圖3所示，是人工智能視閾下智慧財務管理“亭屋”模式的重要層次。智能識別引擎基于深度學習的文字識別（OCR）引擎;規則引擎以標簽為元素，通過特定的機器語言對控制規則進行合理表達、封裝并形成規則包，實時進行自動化的邏輯處理;流程引擎借助超強的靈活性和擴展性支撐智能應用中復雜的后臺任務路徑分流;深度學習引擎是人工智能技術的關鍵組件;云計算引擎為各種規則和算法提供海量的計算能力和程序;區塊鏈引擎實現每一筆交易發生時各個部門平行記賬，為業財一致性核對等復雜事項的處理提供技術支持[7]。

（三）綜合應用層

綜合應用層是人工智能視閾下智慧財務管理“亭屋”模式的重中之重，其包含的4種具體運行層次，如圖4所示，分別為：（1）專業財務，是財務管理的基礎，是財務管理中不可或缺的重要內容[8]，涵蓋了財稅管理、風險管理等多個領域;（2）業務財務，本質上是專業財務在企業經營工作范圍的延伸，涉及供應鏈、產品開發、營銷活動、業財一體化等環節的財務;（3）戰略財務，是財務管理之魂，是財務管理在宏觀層面的拓展和創新，內容指向價值管理、全面預算管理等方面;（4）智能財務，是達到智慧財務管理的有效階梯，借助智能共享中心設立管理、流程、運營、組織管理等邁向智慧財務管理之途。

（四）智慧財務層

智慧財務層由原一般事務性流程領域擴展到高價值流程領域。一般事務性流程領域涉及資金管理、往來款項，總賬、資產管理、費用報銷等;高價值流程領域涉及稅務分析、公司治理、資金運作、預測和決策、內部審計和風險管理等。智慧財務注重分層應用差異化管理，改變傳統財務閉環管理為互動管理，實現從“財務型”向“智慧型”財務管理的轉型升級，運用財務管理“升級版”提升企業實戰競爭能力。

四、人工智能視閾下智慧財務管理模式運行過程與機理

（一）人工智能視閾下智慧財務管理模式運行過程

人工智能視閾下智慧財務管理“亭屋”模式的運行基于多Agent系統。Agent一詞，源于20世紀70年代的分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence，DAI）領域，是在動態環境下感知環境，對外界的變化和從外界接收到的信息，做出一定的判斷和推理，并自主地運行。由多個Agent 進行協商交互，協作完成由單個Agent的能力和知識所不能解決的問題的系統稱為多Agent系統（Multi-Agent system，MAS）[9-10]。

基于多Agent系統的智慧財務管理“亭屋”模式的運行是通過傳感器接收來自于外部環境的結構化與非結構化數據信息進行感知輸入，結合內部狀態進行數據及信息融合、任務分配與運行加工，在知識庫的指導下進行推理與規劃并生成模型和算法，在目標意圖的導向下，生成相應的動作序列或規則，通過結果集成的執行器作用于外部環境，從而完成從信息接收到運行加工、更新反饋以及智慧輸出的整個過程。圖5所示，為基于多Agent系統的智慧財務管理“亭屋”模式的運行過程，該運行過程主要包括三個環節：（1）感知輸入;（2）運行加工;（3）智慧輸出，對應人工智能視閾下智慧財務管理“亭屋”模式的數據基礎層、引擎與綜合應用層、智慧層。

（二）人工智能視閾下智慧財務管理模式運行機理

基于多Agent系統的智慧財務管理“亭屋”模式集成專業財務（來自知識庫）、業務財務（來自數據倉庫）、戰略財務（來自模型庫）、智能財務（來自算法庫）進行邏輯推理和判斷，通過各Agent之間的密切配合進行智慧財務管理，形成有機統一的人工智能視閾下的智慧財務管理系統。運行機理如圖6所示。

第一，感知輸入Agent輸入用戶需求后，向問題處理Agent和管理Agent發出任務通知。第二，經過問題識別后，問題處理Agent一方面生成待解決的問題，另一方面歸集和整理解決問題所需要的運算分析能力，同時將運算分析請求發送到管理Agent。第三，收到來自問題處理Agent的運算分析請求后，管理Agent對任務進行細化和分解，確定參與操作的各個任務Agent并將任務進行分配和記錄。第四，收到管理Agent的任務分配后，各個任務Agent通過知識庫、數據庫、算法庫、模型庫的支持執行具體的工作任務，在交互協作任務的同時進行優化與修正。第五，收到各任務Agent的運算分析結果后，篩選Agent參照意圖集的比對和分析，傳遞給結果集成Agent對結果進行組裝。第六，結果集成Agent將組裝后的成果傳遞給智慧輸出Agent，由智慧輸出Agent根據用戶的需求將結果對外輸出。由于Agent具有智能性、適應性和邏輯判斷能力，因此在系統內必然有自發的優化完善過程，只要用戶再次登錄系統就可感知服務質量的提升。第七，感知輸入Agent將用戶的選擇及反饋信息傳遞到管理Agent。第八，根據感知輸入Agent傳遞的用戶反饋信息，管理Agent修正和更新各個任務Agent的信任值并將其作為下次分配和執行任務的參考標準。第九，管理Agent將修正和更新后的信息傳遞給任務Agent，各個任務Agent更新自身能力值，也作為下次分配和執行任務的參考標準。

由此可見，該系統能夠更有效地解決財務管理中的結構化和非結構化問題，具有邏輯推理機構，能模擬人的思維過程并能夠跟蹤問題的求解過程，以證明財務管理方案的正確性和可信度[11]。

五、人工智能視閾下智慧財務管理模式作用的前瞻

財務管理智慧化取決于企業的實際應用需求、智能技術的發展水平、智慧財務相關政策的匹配度以及企業資源獲取等方面，實現人工智能視閾下智慧財務管理模式提高現代企業經營管理水平。

（一）專業財務領域的財務風險管理前瞻

全面規范的財務風險管理已成為企業可持續發展的關鍵保障。人工智能時代財務風險管理涉及財務操作風險管理、重大風險事件和國際業務風險等的監控管理方面，通過智慧財務管理實現事前、事中和事后全方位多角度防范財務風險，以體現全面的風險防范能力和實力[12]。如圖7所示。智慧財務管理模式在防范財務風險領域的應用是相對容易引入的，適合企業作為邁入財務管理智慧化階段的前期選擇之一。

（二）業務財務領域的產品營銷管理前瞻

隨著傳感技術、云技術以及物聯網技術的發展，以二維碼、射頻識別（RFID）裝置、傳感器為主的智能技術對產品市場投放數據、產品派送消費者數據等識別與跟蹤，將相關數據與經營情況比對分析，獲得產品市場分布、銷售情況和用戶滿意度等有價值的信息，實現對產品的財務管理。在營銷財務管理方面，既可利用大數據和人工智能技術在相關性分析方面的優勢，獲得銷售費用與市場回報的對應程度分析，也可對客戶在社會化活動中的行為信息進行收集和評價，建立全方位多維度客戶信用評價模型。

（三）戰略財務領域價值管理的前瞻

大數據是智能增強的技術核心，在大數據基礎之上，以專業財務和業務財務向上擴展和延伸，能夠挖掘出更多超強智能場景促進戰略財務領域價值管理。例如，大數據可以探測并發現更多的營運資金和現金流量管理線索，將大數據結合人工智能機器的深度學習，能為企業提供更強大更可靠的資金預測和管理能力，以提升企業潛在的價值。

（四）智能財務領域的財務共享中心的前瞻

企業智能財務共享服務中心的建立不僅能實現財務處理的標準化、集中化、流程化和信息化，而且以電子發票、電子檔案、移動計算、財務云為基礎，利用數據爬蟲、OCR、專家系統、RPA、數據挖掘等技術，實現財務處理流程的智能化。智慧財務管理在財務共享平臺領域的應用需要相關政策、法規和文化的支持[13]。

（五）智慧財務領域的人機智能一體化業財管融合前瞻

業財管融合的人機智能一體化是以云共享、大數據、物聯網、深度學習和對自然語言理解等技術為基礎的一種基于強人工智能技術的未來應用，其應用于：（1）人腦智能、人工智能以及環境之間的多維度活動;（2）業務活動、財務活動和其他管理活動的聯合。根據新技術研究成果科學地設計人機功能和合理分配各自任務的同時，必須考慮人機智能帶來的風險控制和倫理問題[13]。

未來人工智能在財務管理中的應用也存在風險：（1）“五層三式”智慧財務管理亭屋模式并非財務管理的唯一模式;（2）模式的實現需要相關政策法規、智能技術研發的匹配支持以及倫理道德的風險控制;（3）智慧財務管理會隨時間的變化而不斷演化，其模式架構也會隨技術和應用的發展而不斷調整和優化。

六、結論

人工智能的發展和應用由量變轉為質變，驅動商業規則創新、財務管理理念變革、財務管理模式升級[14]。財務管理作為精細管理和價值創造的重要工具，已成為人工智能時代企業管理“升級版”的發展方向和重點內容[15]。構建人工智能視閾下智慧財務管理“亭屋”模式，通過智能技術在財務管理領域的探索和應用，使財務管理模式由傳統單一的專業財務，擴展延伸到業務財務、戰略財務、智能財務，最終升級為智慧財務模式，提高工作效率并規避企業財務風險，驅動組織變革的同時實現差異化管理并提升創新力和生產力，促進企業持續發展進而推動企業價值創造和企業活力提升。●

【參考文獻】

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