大數據時代應用人工智能開展財務決策的思考

摘 要：當前，在大數據時代下，人工智能已在財務領域得到初步應用，但是很多企業對人工智能的應用還處于核算階段，對財務決策領域的研究相對匱乏。為了實現大數據時代下人工智能在財務決策領域的支持，有必要加強對相關工作的研究。財務決策作為管理會計工作中的重要環節，其時效性、準確性、科學性對企業的管理工作產生重要的影響。為了提高財務決策的高效性和準確性，企業需要充分應用人工智能系統轉變傳統管理模式的缺陷，依靠人工智能在大數據中獲取決策所需要的信息，為人工智能系統提供有效支持。在未來使用人工智能開展財務決策是財務智能化發展的必然趨勢，人工智能發展至今已經擁有了自然語言處理、自主學習、數據挖掘等方面的功能，能夠為財務決策的開展提供支持。因此本文針對大數據時代應用人工智能開展財務決策的路徑進行探討，能夠為財務決策的轉型提供參考。

關鍵詞：大數據；人工智能；財務決策

引言

大數據和人工智能在近年來得到了高速發展，在人工智能系統被有效運用的背景下，人工智能在財務領域的應用也得到了越來越多企業的重視。在大數據時代，人工智能通過高效的信息獲取技術，將大數據中有價值的數據傳到人工智能的數據庫中，并借助人工智能技術對各項數據進行分析，形成相應的財務決策，為企業的工作提供支持。因此大數據時代下開展人工智能的應用將有效提高企業財務決策水平。

一、大數據時代人工智能對財務管理的影響

通過構建人工智能下的財務決策系統，為企業的決策者提供更加全面、準確的決策信息，在符合成本效益原則的前提下，提高財務決策的客觀性、科學性，減小非理性決策產生的概率，并通過人工智能系統的有效應用實現對大數據中各項數據的挖掘、整理。企業在收到決策目標時，根據其相關信息進行畫像匹配得出決策方案，借助人機交互系統輸出決策方案。同時人工智能系統在每次決策的過程中，都對財務決策目標匹配性等進行評價并開展自主學習，以不斷提高決策質量。

二、大數據時代應用人工智能開展財務決策的

路徑

（一）構建財務決策系統

第一，明確財務決策系統的結構。財務決策系統的結構包括數據層、分析層、交互層。數據層負責數據收集、清晰、挖掘等工作，結合企業內部的財務信息、業務信息、審計信息以及網絡的稅務信息、政策信息、法律信息等信息進行挖掘，對決策有價值的信息儲存到企業的數據倉庫中，為人工智能工作的開展提供支持。通過對大數據的全面收集，提高財務決策的可靠性與及時性。分析層主要負責財務決策活動，包括知識庫、方法庫、模型庫。企業的分析層接收到人工智能系統決策指令后，結合所需要的知識、方法、模型對各類信息進行計算，并結合學習方法不斷更新信息決策體系，動態優化人工智能系統。在分析層得出的結果通過人機交互系統進行輸出。人工智能系統需要嵌入學習算法和推理機，推理機結合知識、方法、模型、畫像明確財務決策工作的方法，并開展財務分析和決策。畫像指的是通過全面分析與推理，以數字形式表示的對某事物的全面描述，例如通過對企業的風險偏好、治理結構、組織架構等進行刻畫即得到企業畫像，對企業外部的投融資環境、宏觀環境進行分析得到外部環境畫像。例如A企業在產品畫像確定時，分析甲產品的相關情況，信息系統從甲產品的產量、銷量、市場信息等方面獲取甲產品的銷售情況，并結合企業的流動比率、速動比例等指標判斷企業是否存在產品滯銷的問題，在此基礎上人工智能系統結合產品的盈利能力、成長能力等要素，判斷甲產品畫像。A企業在對甲產品分析畫像的過程中，對不同維度指標進行分析的基礎上，根據各維度指標的權重進行計算，最終形成甲產品畫像。A企業甲產品分析指標如表1所示：

表1 " A企業甲產品分析指標

畫像是高度概括的數據分析結論，通過對企業畫像和外部環境畫像的匹配，實現科學的決策。在財務決策的過程中，對于重復性較低的工作通過機器人流程進行自動化處理，同時在財務決策執行過程中，需要不斷更新信息數據，確保數據符合時代發展。在財務決策過程中，通過不斷更新信息數據倉庫中的數據，能夠動態更新畫像，提高財務決策效率。交互層作為連接信息系統和決策者的紐帶，具有自然語言處理技術，決策者使用人工智能系統輸入相應的指令，人工智能系統在處理完財務決策工作后輸出決策報告供企業的管理層使用。

第二，明確財務決策系統的驅動機理。在構建財務決策系統時，通過大數據與人工智能系統的應用，提高數據的全面性和準確性，為大數據下的管理工作提供驅動力。在信息時代，信息系統需要借助供應鏈、市場、報表等各方面信息，從多個角度分析企業的財務狀況及外部的財務決策環境，通過對各類數據進行全面、細致處理形成有價值的決策數據，結合對財務決策有價值的信息進行深入分析，利用深度學習算法為企業的管理工作提供有價值的支持。同樣通過對其他維度有價值信息的分析，能夠分析企業的外部環境畫像、資產畫像、客戶畫像，并結合學習算法的模型，促使畫像之間實現相互匹配，從而幫助企業開展財務決策。企業的決策者通過人機交互系統對財務決策輸出的結果進行修正，在得到最佳決策后，決策者以此作為通用的決策模型，也可以結合每次決策的側重點要求人工智能系統輸出相應的報告。

第三，結合企業的各項財務管理活動開展相應的決策支持，包括投融資決策、成本管理決策等。例如A企業在開展財務決策過程中，對于投資決策、融資決策、成本決策中相應的決策板塊進行明確，并結合所需要的財務決策內容對人工智能系統進行優化。A企業主要財務決策內容如表2所示：

表2 " "A企業主要財務決策內容

首先，投資決策。投資決策的制定要結合企業畫像分析償債能力、資本結構等信息，并結合外部環境畫像中的利率信息、稅率信息、市場發展信息等進行分析，在此基礎上結合不同投資方式的回報率、投資規模等要求選取恰當的算法將畫像進行匹配，幫助企業形成對投資決策的支持。其次，籌資決策。企業在開展籌資決策時，需要結合籌集的金額以及資本成本的要求對信息系統進行分析，提出對決策有價值的信息，包括分析企業的發展能力、盈利情況、風險偏好等方面的內部信息，并結合外部的利率、匯率、籌資方式、籌資風險等信息進行分析，提出最終的籌資方案，為企業的籌資工作提供支持。再次，成本決策。企業在開展成本決策時，需要結合企業畫像進行數據鉆取，形成人力資源成本畫像、生產成本畫像等，從而幫助企業了解人力資源、生產成本等方面對資金的使用情況，并對各類畫像進行匹配，幫助企業形成最終財務決策。例如在新產品開發之前，需要收集開發新產品的機會成本等方面信息，并制定恰當的定價方法，進而預測新產品的利潤。

第四，完善決策機制。首先，企業財務決策基礎是數據，企業在開展財務決策時，需要確保數據收集具有全面性和相關性，對各類數據深入加工，借助人機交互系統實現對各類數據的處理，并通過數據清洗、數據挖掘形成對決策有用的信息。其次，企業財務決策的方法是連接財務決策工具的紐帶，企業在財務決策時，通過對財務決策方法和模型的應用，可以有效改進財務決策質量，制定科學的財務決策防范，并通過信息系統的訓練形成最優化的決策模型，將決策模型進行固化，使決策質量不斷提升。

（二）優化系統實施環境

第一，支持系統的構建。首先，構建基礎業務和財務信息系統。例如ERP系統，能夠實現內部數據的高效整合。企業的數據范圍越廣泛，財務決策質量越高。企業通過計算機導入各項數據幫助人工智能開展決策獲得數據，提高決策的效率。其次，構建數據倉庫。企業信息經過了數據清晰、挖掘、分類之后儲存到數據倉庫中，數據倉庫為財務決策工作提供了支持。因此企業需要構建完善的數據倉庫，大型企業，可以構建自己的數據倉庫，但其構建成本較高，可以選擇云端數據倉庫，僅需支付一定的費用就能夠實現對相關數據庫的使用。再次，加強人才建設。對員工開展必要的培訓，讓員工掌握對系統的操作和使用方法，通過對人工智能系統的應用代替部分原有的工作，讓員工發揮更高的價值。

第二，完善管制制度體系。首先，優化授權制度。人工智能為企業開展財務分析、財務決策提供支持，需要的數據較多，部分數據關系到商業機密，因此需要優化授權制度，嚴格開展授權訪問的限制?？梢?通過對數據查詢、操作等方面的權限進行全面分析，結合各崗位工作要求匹配相應的權限。例如，高層管理者要對企業的總體發展進行決策，因此有查閱企業全部數據的權限；中層管理者僅在某一板塊開展工作，只有相應板塊數據的查詢權限；基層人員只能對與自身工作相關的數據進行查閱。其次，優化追責機制。雖然通過人工智能系統能提高財務決策質量，但最終決策權掌握在決策者手中，決策出現錯誤時需要對決策者進行問責。

（三）動態完善財務決策體系

第一，明確財務決策動態優化的要求。企業不同的決策者開展財務決策有不同的需求，再加上企業環境是動態發展的，因此企業的財務決策也需要持續完善。首先，企業財務決策以決策者需求為起點，側重企業的整體發展，結合企業的實際需求制定對應的決策方案。例如企業有采購需求時，決策者將信息輸入人工智能系統，人工智能系統在分析供應商運達時間等信息的基礎上分析采購決策。不同人員的決策需求不同，財務決策必須結合實際使用需求設置，提高決策質量。其次，保障財務決策質量。在財務決策過程中，決策者提出決策目標，人工智能系統通過自然語言識別技術分解目標，進行畫像匹配，開展財務決策。其中任何一個環節都會影響財務決策的質量，因此企業在財務決策過程中，每次方案執行之后都需要進行自檢，保障決策過程具有合理性。同時財務決策質量還受到企業內部資源及外部環境的影響，在財務決策開展之前需要開展可行性分析，合理評價財務決策質量，關注企業的關鍵資源，判斷企業的環境是否能夠實施相關的決策，促使決策工作更加合理。再次，為促使財務決策達成預期效果，在財務決策完成之后需要進行評價，結合各方面的數據動態進行反饋，形成更加客觀的評價。企業要調動全體人員參與決策過程的積極性，分析決策過程中存在的各類問題，提高決策工作的可行性。同時企業的數據收集與分析越具體，越有利于決策質量的提高，但是財務決策成本也越高，因此財務決策要符合成本效益原則。

第二，動態分析企業的決策機制。企業在開展財務決策時需要提高決策合理性，對決策執行的效果進行監督與控制，保障決策朝高質量的方向發展。在財務決策實施之前，針對財務決策實施過程中可能存在的問題進行細致分析，結合各類決策的實際分析執行過程的科學性，及時查找原因，通過動態優化企業的財務決策機制，不斷修正企業的財務決策模型。

結語

在大數據時代下，應用人工智能系統能夠有效提高財務決策質量。但是很多企業對人工智能系統的應用不夠充分，對其優勢認識不足。企業在未來開展財務決策過程中，為了進一步提高決策的科學性與目標性，需要加強對人工智能系統的研究，通過人工智能系統的應用為財務決策提供支持，促使企業的財務工作更加科學。

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作者簡介：孟杰（1983.04-），女，漢族，湖北宜昌人，本科，高級會計師，主要研究方向：內部控制。