大數據時代企業財務智能化轉型要點探究

趙斌

（西安砂之船商業管理有限公司，陜西 西安 710000）

一、引言

在大數據時代，企業財務工作的重點發生轉變，能夠通過大數據實現對企業財務管理工作的優化，為企業財務智能化工作的開展提供有效支持。本文圍繞大數據時代的財務智能化工作展開研究，認為在大數據時代，企業只有重視財務智能化管理，才能促使財務工作順應時代發展的趨勢。

二、相關概念

人工智能指的是模仿人類學習、判斷、推理等思維活動的現代化管理工具。在大數據時代，人工智能能通過數據挖掘來整理、分析大數據，并應用大數據。

財務智能化指的是在財務管理工作中應用人工智能技術開展管理的方式。在大數據時代，財務智能化借助數據挖掘技術整理與分析各類數據，并形成有價值的數據，借助人工智能系統對數據展開分析，形成財務決策。

三、信息時代對財務管理的影響

（一）對財務分期產生影響

在傳統財務管理模式下，財務分期以年度進行，主要原因是人工效率較低。在信息化背景下，財務工作能借助信息系統及時得出財務報告，財務分期的周期不斷縮短，可以根據決策者的需求隨時產生財務報告。

（二）對財務人員產生影響

在傳統模式下，財務人員需要耗費大量的時間開展核算，并結合核算得出財務報告，同時財務人員可以根據自身的經驗為決策提供支持。在信息化時代，財務與業務的界限越來越模糊，財務人員能夠參與到業務的各環節，并借助信息系統，由信息系統為企業各方面的工作提供支持。

四、大數據時代企業財務智能化轉型要點

（一）明確信息系統機制

1.明確信息系統的結構

人工智能下的財務智能化系統包括數據層、分析層、交互層三個層面。

數據層負責數據清洗、挖掘、儲存，通過全面分析大數據的各類信息，形成對企業決策有價值的信息。例如在企業內部的信息中，獲取財務信息、審計信息、業務信息等；再收集外部信息，分析供應商信息、客戶信息、稅法信息等，并通過數據清洗、挖掘，將對企業有價值的數據儲存到數據倉庫中，當企業有決策需求時，可以從數據倉庫中調取相關數據為企業財務決策工作的開展提供支持。

分析層是主要負責財務分析的系統。分析層包括知識庫、方法庫、模型庫。分析層在接收到人工智能系統的分析指令之后，調取需要的知識、方法、模型，并從數據庫中獲取所需要的數據，從而展開對指令的分析。在這一過程中，可以嵌入深度學習方法，不斷優化分析層的分析機制，并將分析完成后的結果輸入人機交互系統中，人機交互系統能夠輸出財務決策報告。

在分析的過程中，需要用到畫像這一概念。畫像指的是對某一事物的全部描述。通過分析企業經營環境、管理層行為、風險偏好等信息，能夠形成企業畫像；通過分析外部匯率信息、利率信息、市場信息、供應商信息等，能夠形成外部畫像。當企業有決策需求時，通過內部畫像和外部畫像的匹配，能夠幫助企業開展財務決策，為企業財務工作提供基礎。

交互層是企業的信息系統和企業決策者之間的紐帶，通過語言識別技術和自然語言處理技術，能將決策者的自然語言處理為機器語言，也可以將人工智能分析的結果輸出為自然語言，從而為企業的工作提供支持。

2.明確信息系統的決策機理

企業的財務智能化信息系統能有效提高企業的財務決策質量。在傳統管理模式下，企業各層級存在信息不對稱的問題，導致企業的各項決策不科學。通過信息系統，能夠分析企業的各環節信息，并結合大數據全面收集各類數據，匯總企業各方面的信息，提高信息傳遞的效率與質量，并將各類信息直接用于企業的財務分析，通過數據清洗、數據挖掘，借助大數據技術實現對各類信息的全面管控。

企業在數據管理過程中，需要分類儲存各類數據。例如A 企業在分析甲產品的過程中，在判斷甲產品的銷售情況時，可以從銷量、市場等方面判斷甲產品的相關信息（見表1），形成甲產品的畫像，結合市場畫像、企業畫像等，為甲產品的市場營銷、研發等方面的決策提供支持，為企業的管理決策提供依據。

表1 A 企業甲產品分析表

同理，企業在分析其他畫像的過程中，也可以將企業的畫像和其他畫像相互匹配。企業在財務智能化決策過程中，能將大數據轉變為企業的決策，在這一過程中，數據被賦予了財務的定義，且數據被不斷精簡成有價值的信息。

3.優化具體的決策事項

首先，投資決策。企業的投資決策需要分析企業的盈利能力、償債能力，結合新產品畫像、新設備畫像等，合理判斷企業的投資回報率、投資規模、投資風險等信息，并由智能化系統形成財務決策報告，為企業投資工作的開展提供支持。

其次，籌資決策。企業開展籌資決策時，需要分析企業的資金缺口，判斷不同籌資方式的成本、風險，結合企業的盈利能力、風險偏好、管理層需求等展開分析，幫助企業形成籌資決策。

最后，成本決策。企業在分析成本決策時，需要結合企業的人力資源成本、生產經營成本等，判斷企業的各類成本情況，并結合各類工作帶來的財務后果進行預測，形成合理的成本決策。

4.明確信息系統的工作原理

企業在管理的過程中，需要借助完善的分析方法與模型，在人工智能和大數據等技術的基礎上為企業財務工作的開展提供有價值的支持。

在信息化背景下，企業的財務信息不僅包括財務數據，還包括非財務數據等信息。通過對數據的高效利用，能為企業財務工作提供支持。

首先，獲取有價值的決策信息。企業在開展財務智能化管理之前，需要由人工智能系統獲取有價值的信息，從而確保決策具有科學性。企業在獲取各類信息時，需要挖掘各類信息之間存在的邏輯關系，并通過數據清洗與數據挖掘形成對企業有價值的信息［1］。

其次，建立財務決策的方法模型。財務決策的方法模型是連接企業信息和財務決策之間的紐帶，對企業的財務決策質量有重要影響。若企業的相關決策機制制定較為科學，則企業的財務智能化系統將可以穩定運作。若決策機制存在問題，則在輸出決策之后由人工調整相關決策，通過反復的調整，促使企業的財務決策更加合理，為企業的工作提供支持。

（二）完善管理環境

1.完善制度建設

在傳統管理模式下，財務的各項工作由人工進行分析。在應用信息技術的背景下，能夠通過信息系統實現財務智能化管控，因此要優化授權管理機制，明確各層級人員的操作權限。在大數據下的財務智能化決策，企業的各項關鍵財務數據都儲存在數據信息系統中，企業要嚴格規范操作權限，確保數據安全，明確數據審閱、數據修改、數據決策等方面的權利，落實不同層級人員數據管理工作的具體要求，確保信息系統得到有效管理［2］。

2.加強數據倉庫建設

企業開展財務智能化工作必須以大數據為基礎。數據倉庫在企業管理過程中較為重要，經過數據清洗、挖掘之后，需要將數據儲存到數據倉庫中才能為企業財務智能化工作奠定基礎，因此企業要建立完善的數據倉庫。大型企業集團可以建立自己的數據倉庫，但是這種方法成本較高，且缺乏可拓展性。因此大部分企業可以選擇云端數據倉庫的方式，由企業支付給運營商費用，以節約自身的成本。

3.加強人才建設

財務智能化的應用對企業而言是轉型與升級，只有企業內部員工也實現轉型，才能確保財務智能化發揮應有的作用。因此企業在開展財務智能化建設的過程中，需要關注員工培訓的要求，使財務人員發揮更高的附加值。

（三）明確財務決策路徑

1.常規決策

常規決策指的是企業在日常經營過程中經常發生的財務決策。例如企業的最佳庫存量、最佳采購時間點、銷售方案選擇、庫存選擇等方面決策，這類決策通過對信息系統的訓練之后，能夠得到相對科學的決策模型，并通過決策模型對各類常規決策輸入相應的數據，之后由信息財務智能系統自動決策。例如，企業在開展最佳庫存量決策的過程中，需要結合供應商響應時間、供應商運輸距離、企業倉庫地址、企業銷售需求等因素展開分析，以此制定最佳的庫存量。財務智能系統在收集各類信息的基礎上形成決策，并將決策傳遞給企業的采購部門等執行庫存管理要求。這樣的決策僅需要抽查決策結果就能夠保障決策趨于科學。

2.復雜決策

復雜決策指的是在決策中發生頻率較低但對企業有較大影響的決策。為了促使這類決策更加科學，企業應建立專門的項目組，由項目組負責對決策工作的管理，從而提高決策工作的質量。企業應該分析與評估決策，發現財務決策工作中存在的不足之處，并由企業的決策者修改決策方案，通過不斷的修改，提高決策的質量。當決策出現偏差時，需要分析成因并修正偏差，從而提高財務決策的質量。

（四）優化財務決策評價

1.明確財務決策目標

首先，財務決策需要為企業的管理層和基層制定合理的決策方案。企業的管理層更加注重企業整體的發展，如注重產品決策、并購決策等方面。企業的基層更加注重具體的決策方案，如供應商選擇、庫存量選擇等。

其次，明確財務決策的原則。在財務智能化系統下開展財務決策，需要通過分析影響財務工作的各類因素，在充分考慮企業內外部資源的情況下確保企業財務決策質量可靠，并合理分配企業內部的資源，促使企業的各類工作更加合理。企業需要結合成本效益原則實現對內部各項管理工作的優化。在開展財務決策的過程中，需要保障決策方案有序執行。

再次，財務決策的過程必須合理。財務決策過程包括提出決策目標、由人工智能系統分解目標、由人工智能系統分析畫像、匹配畫像、形成決策方案。財務決策效果直接影響著企業的發展，因此需要分析財務決策的環節，判斷財務決策各環節是否存在不合理之處。如果企業在決策環節存在問題，則可能導致決策的效果受到影響，阻礙企業財務決策工作有序開展。因此企業需要梳理財務決策的流程，分析決策工作的問題，并及時解決問題。

最后，財務決策要具有時效性，確保企業的財務決策工作能為企業工作的開展提供支持。如果財務決策不具有時效性，則將使企業錯失機會，即便決策正確，也無法對財務工作產生任何價值。同時，為了保障財務決策產生應有的效果，需要滿足成本效益原則，確保成本小于效益，確保企業的財務決策為企業的工作提供支持。

2.持續完善財務決策路徑

企業需要持續優化決策機制，并全面分析執行財務決策的效果，形成對財務決策執行效果的監督和控制，以保障企業的決策機制更為科學。企業在開展財務決策之前，需要深入決策進行評價，分析財務決策的問題，并判斷決策的目標是否可能受到影響，防范決策流程不合理給企業決策過程帶來問題。當企業的財務決策出現問題時，需要立即停止執行并查明原因，只有解決相關問題之后才能繼續執行。同樣，當企業的環境發生重大改變時，可能使企業決策方案的合理性出現問題，此時企業需要檢查決策的流程，并及時糾正問題，優化問題的成因，從而有效提升決策質量。

（五）強化人機協同

企業的財務智能化工作是由企業主導的，智能系統只能輔助，人員是最終的決策者，因此人員和財務智能系統要實現高度配合。

首先，在財務智能系統接收財務決策目標時，人員需要確保輸入的目標合理，并由信息系統展開全面分析，通過信息系統的訓練促使目標更加科學［3］。人員在財務決策過程中，要判斷決策方式并定期糾正問題。

其次，在財務決策完成之后，需要形成表格、圖形等決策方案。財務決策的過程要求全體成員高度配合。在這一環節，決策者能夠檢查人工智能系統的邏輯，并結合自身經驗分析財務智能化系統得出的決策結果，針對不合理之處進行完善。

五、結語

本文借助人工智能技術和大數據技術研究企業的財務智能化工作，認為在大數據時代，財務智能化的發展能使企業的財務決策更加科學，通過人工智能開展財務智能化決策，能夠促使獲取的財務方案更加合理。當前很多企業對財務智能化的應用還存在一定的空白，未來，企業需要認識到財務智能化是財務管理工作開展的趨勢，需要加強財務智能化建設，使企業的各項決策借助人工智能技術開展，從而有效提高決策效率和決策質量，為企業的健康發展保駕護航。