人工智能在企業財務信息化建設中的應用研究

高俊杰 壽光港有限公司

引言

在人工智能時代，企業借助人工智能應用大數據信息，優化企業的財務管理機制，滿足企業管理層對會計信息可比性、謹慎性、可靠性等方面的要求，為會計信息化管理工作提供保障。智能財務在企業中的應用最早追溯到20 世紀初，直至2017 年國際四大會計師事務所接連推出財務機器人，智能化系統開始負責基礎核算工作，自此之后，人工智能在財務領域發揮越來越重要的作用。當前，企業應用智能財務的要求有所提高，要分析如何適應智能財務應用規劃，以保障企業實現有序發展的目標。

一、人工智能在財務信息化建設中的應用優勢

（一）改進會計信息的準確性

智能財務借助大數據等技術，能夠有效收集企業相關的各類數據，且智能財務在數據處理方面有著比人工更為突出的能力，能夠從繁雜的數據中借助數據收集、清洗、挖掘、儲存等措施，對收集的各類數據進行整理，并由智能財務系統對各類有價值的數據進行處理，在很大程度上降低了會計人員的工作量，提高了財務決策的準確性。例如，在對企業的稅務風險情況進行分析時，借助人工智能系統與大數據相關技術，分析外部的稅務信息、其他企業稅負情況等方面信息，判斷企業是否存在稅務負擔異常和產生風險的可能性。

（二）降低企業的人力成本

大數據在智能財務應用方面的一大優勢，在于人工智能系統能夠不間斷運作，能夠有效降低人力成本，由計算機系統完成相關管理流程，節省大量的時間。例如，人員在報銷流程中，傳統模式下人員提出報銷申請，可能需要三個工作日以上才能完成報銷全流程，但是在人工智能時代下，智能財務系統自動查驗發票，核驗相關的報銷費用是否在預算范圍內，是否符合申請要求，而后自動完成報銷，報銷的時間縮短為幾分鐘，從而大幅提高了企業管理工作效率。

（三）有效提高了財務信息的安全性

在傳統的會計系統中，財務信息包含各類數據，要求人員通過繁雜計算分析數據、錄入數據，各環節耗費大量的人力、物力、財力。在使用智能財務系統的背景下，信息獲取與處理的流程得到大幅度簡化。企業能夠從大量資料中快速篩取所需要的信息，并且由人工智能系統對各類信息進行識別，當信息中出現異常時，能夠第一時間反饋給相關人員。這樣的方式能夠快速與高效地處理信息，有效避免了數據造假等風險。例如，在智能財務系統下，人工智能系統中的專家系統及模式識別，會利用財務數據、會計模型，對各類財務信息進行推理和分析，結合各類原始單據，采用機器人錄入的方式進行錄入，避免了財務工作中人員違規操作帶來的問題。

二、人工智能在財務信息化建設中的應用內容

（一）往來結算系統建設

隨著企業的發展，業務量不斷增加，企業面臨的財務往來工作量越來越大。開展往來管理中，若管理不當將耗費大量人力、物力，還可能產生人工失誤的問題。在引入智能財務系統之后，原本財務部門需要好幾天才能完成的做賬、沖銷、核對等重復性的工作，能夠由人工智能系統快速完成。在月結時，智能財務系統直接收集各類數據，分析相關業務流程，僅需很短的時間就能完成企業的結算，并生成相應的憑證發送給指定人員，極大地減少了月末往來賬款處理的時間。

（二）財務記賬系統建設

在企業建立智能財務系統之前，企業的財務人員每天需要獲取銀行回單，并逐項對數據進行手工核對，導致企業耗費大量的人力、物力、財力，且工作中可能存在失誤，無法實現對明細賬及余額的比對，工作流程較為粗糙，可能產生較高的風險。在使用智能財務系統之后，人工的操作被智能財務系統所取代，人工智能系統能夠借助各類軟件，實現對各環節流程的自動化管理，能夠自動完善與銀行的對賬工作，若在對賬中發現問題，再由人員進行處理。

（三）增值稅管理系統建設

在智能財務系統模式下，企業能夠借助大數據分析增值稅的情況，并判斷企業是否在增值稅管理方面存在異常，結合智能財務系統，從企業的ERP、金稅開票系統、稅票管理等系統中獲取相應的數據，分析是否存在差異，如果存在賬實差異，則及時發送給財務人員進行糾錯。智能財務系統借助文字識別等技術，自動識別與整理發票，自動上傳稅務局增值稅發票平臺查驗真偽，并將查驗的結果進行反饋。這樣的方式能夠使發票驗證和抵扣的工作量大幅減少，降低了人員工作失誤的可能性，幫助企業有效降低人工成本。

（四）審計系統建設

在使用智能財務系統之后，企業的往來結轉、賬務管理的準確性能夠得到保障，審計工作的糾錯功能不斷完善。內部審計借助智能財務的模式，能夠對各類審計信息進行進一步優化：借助信息處理技術和智能搜索技術，對財務工作進行分析并出具相應的報告，使審計工作量大幅度下降，提高審計效率；借助人機交互系統中的相關功能，根據審計人員事先設定需要重點審計的環節，由智能財務系統對各項會計資料進行分析的基礎上，對準確性進行審核，判斷各項數據是否存在異常變動及錯誤，并在此基礎上表達審計意見，降低審計工作量，避免審計風險發生，使審計流程得到大幅度優化。

三、人工智能在企業財務信息化建設中的應用策略

（一）完善智能財務實施基礎

第一，建立完善的制度。在大數據背景下，財務智能系統要求企業構建完善的管理制度。因為智能財務涉及企業的大量數據，還可能涉及企業的各類資料，所以要確保各類數據都得到嚴格管理，防范數據信息發生安全問題給企業帶來的影響。企業在系統中要規范不同層級人員對數據的查詢、操作、導出等方面的權限，同時建立追責制度。相關人員出現操作失誤給智能財務系統帶來影響時，要對相關人員進行追責，通過追責的方式避免人為因素給系統正常運作帶來影響。

第二，建立數據庫。在大數據下開展財務智能化管理，要求企業建立數據庫，通過數據庫對企業的各類數據進行收集管理，為智能財務工作的開展提供支持。因此，企業有必要構建適合自身特點的數據系統。系統的構建包括企業自建及購買服務，規模較大的企業可以采用自建的方式建設數據庫，而規模不大的企業可以采用租賃數據庫的方式使用數據庫。這樣不僅能夠節約數據庫構建成本，同時節省數據庫維護成本——僅需要企業向運營商支付一定的費用，就能使用數據庫。

第三，完善企業基礎系統。在大數據時代，應用智能財務系統開展企業的管理工作離不開基礎系統的支持。企業要確保智能財務系統能夠獲取各類數據，健全企業的信息溝通與獲取渠道，加強企業內部信息的交流，促使企業與外部的各類信息實現及時交流，借助信息化的管理技術，推動各類信息在智能財務系統中發揮應有的作用。在內部信息系統建設方面，企業要借助ERP、SAP 等信息系統，將企業內部的各類信息數據集成。在外部信息管理方面，企業要加強供應商管理、客戶關系管理等系統的建設，借助相關系統建設，使企業的財務智能系統及時對各項系統接口進行對接，在此基礎上，由計算機系統自動獲取各類數據，確保企業獲取必要的數據。通過信息系統的建設，能夠大幅度提高數據處理的效率，避免由人員手工錄入信息產生的效率低下甚至是錯誤的問題。

（二）明確智能財務決策路徑

在大數據時代，智能財務系統的構建包括數據層、分析層、交互層三個層面。三個層面工作共同幫助企業開展財務決策，提高財務管理工作效率。數據層是從大數據中獲取各類信息，借助數據收集、清洗、挖掘等工作快速獲取開展財務工作需要的各類信息，并將數據信息存入數據庫，數據庫的信息為分析層開展分析提供基礎。分析層借助知識庫、方法庫、模型庫及人工智能系統，對各類數據進行分析。分析層中可以嵌入學習算法，對分析層的分析方式不斷優化。分析層在接收到分析的指令之后，將指令提交人機交互系統生成相應的決策信息。交互層作為連接智能財務系統和企業人員之間的紐帶，借助信息處理技術、語言識別技術，在分析人員要求的基礎上，通過數據層、交互層的處理輸出分析報告，為企業人員的決策提供支持。相關財務決策信息的生成，代表著海量大數據轉化為財務決策。在這一過程中，數據被不斷精簡，被賦予了新的含義。

在開展財務決策時，結合決策的相關要求確定合理的決策方法，決策流程如下：首先，獲取對決策有價值的信息。智能財務系統要從大量數據中獲取對企業開展決策有價值的信息，只有對各類信息進行充分篩選并形成有價值的信息，保障企業充分利用大數據的優勢提高數據信息的全面性，才能讓企業借助人工智能技術對數據進行加工和優化。在此基礎上，通過分析各類數據之間的關系，借助數據清洗對各類數據進一步分析，才能形成對決策有價值的信息。其次，借助合理的決策方法和模型開展決策。分析層作為連接數據和決策之間的紐帶，分析層的方法、模型的合理性，對于財務智能系統決策質量產生重大影響。企業要借助深度學習算法在系統中分析各類信息，并判斷是否有價值，確保企業決策更加科學。人工智能系統在開展每項決策之后，要對決策進行調整，以促使所制定的決策更加科學。最后，在決策完成之后，人工智能系統生成信息，形成易懂的數據，確保數據更加直觀，如可以通過折線圖、柱狀圖等圖形生成信息。

（三）優化決策評價機制

合理的財務決策評價機制，能夠幫助企業分析智能財務系統處理的各項數據結果的合規性，判斷系統的各類數據處理是否存在問題。首先，需要評價財務決策和管理層的目標是否匹配。在開展不同決策的過程中，企業需要對決策結果進行分析，確保企業的決策更加科學，保障決策和管理層的目標相匹配，防范決策脫離決策者目標的問題。其次，分析財務決策的可行性。企業財務決策的質量取決于財務決策的結果對企業是否具有可行性，取決于是否能夠通過相關決策提高企業內部各項資源的利用水平。當企業的財務決策不具有可行性時，就需要對財務決策進行修改與完善。再次，分析財務決策的效果。財務決策效果影響財務決策的工作質量，通過執行相關的財務決策，分析決策是否能夠有效提高企業的工作水平。如果人工智能系統提供的財務決策可能會影響企業管理水平提高，那么相關財務決策就是失敗的。最后，財務決策需要符合成本效益原則。企業的數據越全面，財務分析越細致，財務決策的質量就越高，但同時成本也越高。因此在開展財務決策需要注重成本效益原則，只有付出的成本小于效益財務決策才是成功的。

（四）落實人機協同

第一，重視對計算機系統的管理。智能財務基本職能之一是核算流程發生轉變，核算的整個過程由計算機系統自動完成并生成報表，核算人員能夠從繁復的核算過程中解放出來。會計人員要想不被行業淘汰，就要對人工智能加強系統學習，重視與人工智能系統之間的協同，以更好地服務企業的管理決策。因此，企業要轉變自身的管理理念，財務工作也不能過度依賴智能財務系統，要注重財務人員的主導地位。財務人員在工作中要對各類財務數據有分析與判斷的能力，而智能財務在應用大數據處理各項信息的過程中，只是模擬人的工作思維與工作方式，對于較為復雜的信息，如需要經驗判斷和涉及道德等方面的信息，人工智能技術難以作出很好的決策，此時就要求會計人員進行決策。會計人員要在積極學習人工智能技術的基礎上，加強與智能財務系統的融合，實現優勢互補。

第二，重新規劃財務人員的工作方向。在智能財務高速發展的背景下，傳統財務人員發展道路越來越窄，人員的競爭日趨激烈。人工智能將代替基礎的財務核算崗位，甚至中層財務崗位都會受到很大的沖擊。未來，財務人員要重點了解計算機系統的相關要求，對信息系統進行維護，掌握計算機系統的相關要求，在工作中通過積累經驗，熟悉各項管理流程，幫助自身實現對職業生涯的重新規劃。首先，基層財務人員要了解自身工作內容的轉變，要借助智能財務為企業發展提供更好的支持，站在企業的整體視角分析企業各環節的信息，對企業的各類信息形成準確認識。基層人員要主動收集和整理各類信息，并在此基礎上為企業提供更加系統、科學的分析報告。其次，中層財務人員在人工智能時代要注重培養自身的戰略思維，了解企業工作的戰略規劃，并對企業的戰略發展趨勢、業務發展方向等方面的內容形成準確認識，通過轉變自身的思維模式，從管理控制向決策支持轉變，從而為各項業務決策提供支持。

結語

在人工智能背景下，財務信息化迎來了新的發展機遇，并且也是企業創新的工作重點，因此，企業需要具備較強的敏銳度，根據人工智能技術的發展方向和時代的變化特點，搭建新型的智能財務信息化框架模式，選擇不同的技術方案確定財務管理的最新目標，適當地增強財務管理工作的針對性，保證企業各項活動的順利實施。