企業財務管理中人工智能的應用路徑探索

肖金鴻

（貴州文化旅游職業學院，貴州 貴陽 551400）

隨著人工智能技術的快速發展，為各行各業帶來了新的機遇與挑戰，同樣，企業財務管理也在人工智能技術的影響下，逐步探索其應用路徑。將人工智能運用到財務領域，可以在財務報表分析、財務決策、內部審計等方面發揮積極作用，有效提高工作效率，降低工作成本，并減少人為出錯的可能性。

一、企業財務管理的現狀和難點

企業財務管理是企業經營管理的重要組成部分，它的現狀和難點主要體現在以下幾個方面。

首先，外部環境不確定性。市場環境的變化、國家政策的調整以及外部環境的變化，給財務管理帶來了越來越多的不確定性，對企業財務管理工作提出了越來越高的要求。

其次，財務信息系統不完善。現有財務信息系統功能單一，無法滿足企業財務管理的需要。由于多數企業的財務信息系統均處于初級階段，僅能完成數據的匯總、分類、分析等基礎工作，無法滿足企業財務管理的需要。此外，由于企業內部和外部環境的復雜性，企業財務數據往往存在著數據不完整、數據重復、數據不及時等問題，這在很大程度上給企業的決策帶來了諸多困擾。同時，現代企業財務管理受到眾多法律法規的約束，財務管理人員需要熟悉并遵守相關法律法規，增加了財務管理人員的工作難度。

最后，難以平衡利潤和成本。現代企業在追求利潤最大化的同時，也必須考慮成本的控制。由于不同公司、不同行業的利潤和成本結構具有很大的差異，所以企業財務管理面臨著平衡利潤和成本的難題[1]。此外，隨著全球化的深入發展，企業財務管理面臨著國際化和復雜化的挑戰。企業不僅要在本土操作，還要考慮跨國操作和全球競爭，這對財務管理人員能力提出了更高的要求。

二、企業財務管理中人工智能技術的發展及優勢

人工智能技術是一種通過計算機科學和統計學方法使機器能夠自主地從經驗中學習、改進和識別模式的技術。人工智能技術的發展得益于計算機技術和數據存儲和處理能力的飛速發展，同時也受益于軟件算法和模型的不斷優化。人工智能技術的應用范圍也越來越廣泛，包括語音識別、機器翻譯、自然語言處理、圖像識別、智能推薦、智能家居、自動駕駛、醫療、金融和制造業等領域。

人工智能技術的優勢在于：第一，智能化，人工智能技術具有“自主”的特征，人工智能技術在很多情況下并不需要人類進行干預。這是因為人工智能技術可以自主學習，即當程序運行時，它會收集數據，并將其輸入到程序中以進行改進或優化。同時，人工智能技術可以使機器通過數據學習和自我改進，從而實現人類智能水平的任務執行。

第二，更高的準確性和效率，人工智能技術在企業財務管理中的應用可以幫助財務人員完成許多日常煩瑣的工作，可以極大提高任務執行的準確性和效率，同時還能夠自動化處理，減少人力成本[2]。比如：財務信息錄入、財務報表編制、數據分析、信息系統操作和業務流程優化等，人工智能技術具有極強的學習能力，可以有效減少人為錯誤發生的概率。

第三，預測性，人工智能技術具有預測性，可以根據過去的數據預測未來的趨勢和行為。人工智能技術通過將大量的數據和模式進行匯總，然后分析這些模式以找到規律，并對這些規律進行預測，從而為企業提供決策依據，這是傳統管理技術無法實現的。

第四，自主性，人工智能技術不需要人的干預，可以自主地學習和改進，從而不斷提高任務執行的能力。人工智能技術能夠在處理過程中學習、積累和改善，從而不斷提高自身的處理能力，而不是被計算機系統所控制。例如，在財務管理中，人工智能技術可以自動收集財務數據并進行分析，然后根據分析結果對業務流程進行調整。

第五，節省資源，人工智能技術可以根據不同的應用場景和業務需求，對數據進行處理和分析，為企業提供有效的決策依據。通過人工智能技術對數據進行處理，企業可以及時獲取準確的數據，實現對生產流程和業務模式的優化[3]。同時還可以協助企業和組織節省人力、物力和時間成本，提高效率和生產力。

三、人工智能在企業財務管理中的應用路徑

（一）財務數據分析與預測

1．數據整合與清洗

人工智能技術的應用，能夠有效解決企業財務管理中的數據整合與清洗問題，通過分析財務數據，為企業決策者提供有效的信息支持，從而進行科學的決策。在對財務數據進行分析時，企業可以將其與自身實際經營狀況進行結合，構建適合自身發展的指標體系，以此來對財務數據進行整理和分析。例如，在對某一企業進行財務分析時，可以借助人工智能技術構建一套反映該企業整體運營情況的指標體系，以此來對該企業整體發展狀況進行評價[4]。通過對企業的盈利能力、市場競爭力以及風險防控能力等多個方面進行評價后，能夠更加準確地了解該企業發展情況。

2．數據分析與建模

企業在進行數據分析時，可根據不同的分析目的選擇不同的數據分析方式。當進行財務數據分析時，可以將其分為預測性財務分析與非預測性財務分析兩種。預測性財務分析，主要是對企業未來經營情況進行預測，通過對未來的企業業務進行預測，對企業未來的資金流向進行預測，從而制定相應的財務策略。

人工智能在數據分析與建模方面有其獨特優勢，通過使用機器學習算法和深度學習算法可以實現精準、高效的對數據進行挖掘。非預測性財務分析主要是指通過人工智能技術對企業財務數據進行分析，挖掘數據中隱藏的信息，例如，可以使用機器學習算法對財務報表、資產負債表、現金流量表等進行分析，從而幫助企業進行有效的資金管理。

3．預測與決策支持

在財務管理中，對數據進行分析和預測后，可以運用于不同的決策場景，如預算管理、投資決策、運營管理等，從而為企業的生產經營活動提供有效的預測與決策支持。企業財務管理中的預測與決策支持，主要是通過數據分析與建模對未來的財務數據進行預測，并根據財務數據變化來判斷企業的未來發展趨勢，為企業的發展戰略提供支持。

首先，通過分析過去財務數據，可以預測未來一段時間內的經營情況、利潤水平等。其次，通過對行業發展趨勢、宏觀經濟環境等因素進行分析，可以預測未來一段時間內市場需求、成本支出等。此外，利用人工智能對海量數據進行分析和建模，可以預測企業未來的發展情況。

4．內部審計

內部審計是企業管理中的重要環節，可以通過對企業內部的財務狀況進行審計和監管，幫助管理層及時發現問題，并采取針對性的措施。但是，傳統的內部審計需要耗費大量的人力和時間，且容易出現疏漏和偏差[5]。而人工智能技術則可以通過智能分析和數據挖掘等技術，幫助企業建立自動化的審計體系，同時從容應對日益復雜的內部審計要求。

（二）自動化財務流程

1．自動記賬

人工智能技術的應用，能夠使會計信息得到及時的收集與分析，提高財務管理效率。智能財務機器人可對會計原始憑證進行審核、分類，并按照統一的標準進行自動錄入、分析和分類，實現企業各部門的自動記賬。人工智能財務機器人可以完成多項工作，如：自動錄入原始憑證；按照標準格式進行自動分類、分析和自動錄入；通過智能識別功能，對會計憑證中的特殊項目進行提取和分類，如發票、銀行對賬單、銷售訂單等；進行數據分析，并按照相關要求形成分析報告。因此，在會計憑證錄入工作中應用人工智能技術，能夠提高財務處理效率。

2．自動結算

自動結算是通過人工智能技術，在對財務信息進行匯總處理的基礎上，自動生成和下發各類憑證，并對已生成的憑證進行核對、修改、錄入和歸檔的全過程。在自動結算環節，可以采用OCR（光學字符識別）技術對紙質資料進行掃描，然后將紙質資料轉化為數字資料。當數據處理完成后，可以將相關數據錄入到財務軟件系統中。此外，還可以通過智能機器人實現自動結算[6]。

目前，大多數企業都選擇使用財務軟件來對各種費用進行報銷管理。但在報銷過程中，會存在大量的人工操作環節。通過對人工結算和人工智能結算兩種方式進行對比可以發現，人工智能結算的效率更高。

3．自動審批與報銷

人工智能在財務審批與報銷流程中的應用，可通過移動辦公實現自動審批與報銷，并以電子文件的形式保存到系統中。隨著移動辦公和互聯網技術的不斷發展，在企業財務管理中可通過移動辦公實現自動審批與報銷。移動辦公系統主要是以企業移動端為基礎，以手機為媒介，企業員工通過手機即可對財務信息進行查看和處理。

與此同時，該系統還能支持財務信息的上傳和下載功能，可對員工上傳的工作數據進行處理和保存。自動審批與報銷流程是基于人工智能技術的應用，企業員工只需點擊提交按鈕即可實現對原始憑證的填寫與錄入，并通過人工智能對數據進行分析處理，最終自動生成報銷單。

4．財務報表分析

財務報表分析是企業財務管理中的重要環節，通過對公司的財務報表進行分析，管理層可以了解企業的財務狀況，制定未來的經營策略。目前，由于財務報表數據量大且復雜度高，因此往往需要大量時間和人力才能進行分析。但是，人工智能技術可以通過對大數據進行自動分析，快速提取出有用的信息，輔助企業管理層做出正確的決策。

（三）人工智能支持的風險管理

1．財務風險的預測與預警

企業在生產經營過程中可能會遇到各種財務風險，如破產、資金鏈斷裂、信用違約等，財務風險的發生將對企業造成巨大的損失。在傳統財務管理過程中，企業通常是通過歷史數據對未來的財務狀況進行預測，由于信息不對稱等原因，預測結果可能存在較大偏差。

然而，人工智能在財務風險預測和預警方面的應用可以彌補傳統預測方法的不足，通過構建基于多個指標的預警模型，運用人工智能對企業未來可能發生的財務風險進行預測和預警。

具體來說，人工智能在財務風險預測和預警中具有以下優勢：人工智能能夠自動識別風險因素，并及時地發出預警信息。人工智能通過大量數據的處理，能夠在很短的時間內找出風險因素，并通過數據之間的關聯分析，進行風險預測，從而及時發出預警信息。例如在財務風險預測過程中，通過對企業相關財務數據的收集和分析，可以發現一些財務指標之間的關聯性。例如可以發現企業應收賬款周轉率與總資產周轉率存在著較強的相關性，企業利潤與銷售凈利率也存在著較強的相關性。這些指標之間的關聯性有助于判斷企業潛在的風險[7]。因此，人工智能在財務風險預測和預警中運用廣泛，可以對海量數據進行快速處理和分析，從而能夠在短時間內找出潛在的風險因素。

2．風險評估與決策支持

風險評估與決策是企業財務管理工作的重要環節，也是對企業未來發展的預測與決策。人工智能在企業財務管理工作中的應用，可有效提高風險評估與決策支持的準確性、效率性。

例如，在大數據時代背景下，人工智能技術已廣泛應用于風險評估與決策支持領域，企業可通過人工智能技術對各方面數據進行收集、整合、處理，將數據轉化為有價值的信息；同時，將大數據技術與機器學習算法結合起來，對企業的財務數據進行分析、篩選、分類等，建立基于人工智能的財務風險評估模型，為企業財務管理人員提供更為精確的風險評估與決策支持。

3．反欺詐與反洗錢技術的應用

企業在日常經營管理中，需要面臨各種各樣的風險，包括內部和外部的風險。要想實現對風險的有效管理，就需要企業加強反欺詐和反洗錢的相關工作。在人工智能技術支持下，企業可以利用大數據、云計算等技術進行數據分析和挖掘，充分發揮數據價值，從而更好地識別欺詐行為、識別洗錢行為等。例如，利用大數據技術，可以通過收集和分析客戶的消費習慣、支付方式等信息來進行反欺詐工作。同時，企業還可以利用人工智能技術來有效地處理客戶信息。對于一些異常數據，可以通過機器學習算法進行智能分析和處理，從而有效識別和處理洗錢行為。

四、結束語

總的來說，人工智能技術在企業財務管理中的應用具有廣闊的發展前景。通過數據分析、風險管理、預測分析等方面的應用，可以有效提升企業財務管理的效率和水平。同時，在人工智能技術不斷發展的背景下，企業需要不斷更新自身的技術和思維，不斷探索新的應用場景和創新管理方式，才能在市場競爭中占據優勢地位。相信，在未來的發展中，企業財務管理與人工智能技術將越來越密切地結合起來，為企業的可持續發展注入新動力。