大數據時代人工智能技術促進財務信息化轉型

楊洪清

財務信息化對企業發展有著至關重要的作用，在大數據時代下人工智能技術給財務信息化也帶來了機遇。在財務信息化建設中，要讓財務向智能化的領域發展。在傳統管理模式下，企業財務信息化局限于電算化，僅能對內部各項數據進行管理。在大數據時代下，人工智能技術對財務信息化的促進性作用主要體現在財務信息化不再局限于企業內部，而是能夠全面獲取企業外部的各類數據，并借助人工智能系統對各類數據進行分析和反饋，對企業提供有價值的決策，提高企業管理工作規范性。因此，本文針對大數據時代下人工智能技術促進財務管理轉型進行分析，論述了具體的改進建議，對企業發展具有一定價值。

財務信息化轉型的瓶頸

第一，基礎系統建設不當。很多企業雖然建立了財務信息化體系，但是未建立相配套的ERP、客戶關系管理系統、供應商管理系統等相關系統，容易導致信息系統無法有序運作。第二，人工智能的應用不足。在人工智能時代下，很多企業在使用財務信息化的環節無法利用大數據技術以及人工智能系統形成科學的決策方案，未建立基于人工智能系統的財務信息化管理體系。第三，財務信息化體系未得到動態更新。財務信息系統要跟隨時代發展要求，就要不斷更新系統。但是很多企業忽視內外部環境發展，沒有對信息進行動態更新，容易導致信息系統無法跟上時代發展的步伐。第四，人員和各項系統之間未實現有效融合。在財務信息化建設時，要實現人員與計算機系統的協同管理。但是很多企業的人員和系統之間存在隔閡，由于未實現有效協同，導致企業工作效率下降，管理體系受到嚴重影響。第五，財務人員未實現轉型。人工智能系統的應用對企業財務工作而言是一場變革，如果財務人員理念停留于核算會計的視角，那么財務人員將面臨被時代淘汰的風險。

大數據時代人工智能技術在財務信息化應用原理

大數據時代下，隨著企業工作的開展，財務信息與非財務信息不斷增多。信息具有多樣性，不僅包括傳統的紙質憑證方面數據，還包括外部網頁、社交媒體等數據。傳統的信息系統對財務信息處理效率有限，能夠提取的信息渠道狹窄，僅能夠提取簡單的財務數據。在大數據時代下，企業要能夠將合同、發票等進行數據化處理，并且為企業提供有價值的決策報告。傳統的管理信息是企業對各項經濟業務事項進行確認、計量、報告，相關信息停留于企業內部。在大數據時代下，企業只有充分考慮財務信息的非財務信息，并借助人工智能系統為企業決策提供支持，才能降低風險。在大數據時代下，大數據技術對各類信息提取的成本大幅下降，數據更容易被計量與儲存，能夠有效提高企業對數據的管理能力，為企業創造更高的價值。

在當前時代傳統的結構化數據已經難以滿足企業的需求，大數據被普遍應用。大數據時代下企業數據來源的渠道包括社交網絡、電子商務等多種平臺，相關數據更多的是非結構化數據，要通過大數據技術對各類數據進行科學分析，形成對企業有價值的數據。在大數據時代下人工智能技術在財務信息化中的應用，無法通過人員對相關數據進行及時處理，因此，對數據處理提出了更高的要求。企業要在短時間內得到科學的財務決策，為管理工作提供支持，就要合理分析各項大數據應用的要求，科學關注企業的風險情況。通過對大量碎片化數據進行收集、整理、分析、報告，為企業的經營決策提供支持，從而讓企業的財務工作充分發揮價值，幫助企業實現價值創造的目標。

大數據時代人工智能技術促進財務信息化轉型的建議

基礎系統建設 首先，建立基礎業務和財務系統。基礎業務系統和財務系統包括HR系統、客戶關系管理系統、供應商管理系統、ERP系統等相關系統，各系統作為企業獲得內部數據的重要來源。與人員手工管理相比，計算機系統具有很強可靠性，獲取的業務數據范圍較廣，自動化程度較高，基礎信息化系統為財務工作提供了有力保障。通過建立健全基礎管理系統，能夠為企業工作的開展提供必要支持。其次，構建數據倉庫。在大數據環境下企業需要通過對數據清洗、加工、整理到數據倉庫，在數據倉庫中數據能夠安全、可靠管理，為企業發展提供支持。企業在構建數據倉庫中，若使用自己構建數據倉庫，成本較高，但是安全有保障。通常為節約成本，企業可以使用云端數據倉庫，并選擇可靠的供應商向其支付一定使用費，避免企業數據泄露或丟失等方面問題。

人工智能決策機理 第一，明確人工智能系統的功能。在大數據時代使用人工智能系統，包括數據層、分析層、交互層三個層次。首先，數據層負責對數據進行收集、清洗、挖掘，通過對企業內部的財務、業務、審計等信息以及外部的稅務、匯率、政策等信息進行集成，讓企業獲得對企業有價值的信息，并分類儲存在數據倉庫中幫助企業開展財務決策。通過對各類數據進行處理和分類匯總，提高企業數據獲取的廣度。其次，分析層主要是開展財務分析活動，包括對企業的各項財務工作進行預測和分析。在分析層，包括知識庫、方法庫、模型庫。企業在接收到人工智能系統分析指令之后，借助知識庫、方法庫、模型庫，以及深度學習算法對決策流程進行不斷完善，形成科學的財務決策。企業在形成決策結論之后，將結果反饋給人機交互系統。最后，交互層是人員和人工智能系統之間交互的紐帶，通過對各類數據進行分析并輸出分析報告，并對各類信息進行處理形成結論。

第二，明確信息系統的決策機理。在大數據時代下，企業能夠獲得除了內部各類信息之外的相關信息，企業在獲取海量的結構化、半結構化、非結構化數據之后，能夠從不同的視角分析企業面臨的狀況與環境。但是相關數據參差不齊，結構混亂，無法開展有效分析。企業要通過數據清洗、挖掘的方式，借助大數據技術對各類信息進行管理，形成對企業有價值的信息。通過對各類數據進行概括處理，當企業有財務決策目標時，借助深度學習算法在訓練時得到的模型，實現對各類畫像之間的匹配，幫助企業制定科學的財務決策。在企業生成財務報告之后，意味著從海量數據形成了對企業有價值的決策，在此過程中企業各類數據被不斷精簡，被賦予了新的含義。

不斷完善系統 第一，明確系統優化的原則。企業在制定決策流程過程中，要對企業的系統進行不斷完善。企業系統的完善遵循以下目標：首先，財務信息系統要和企業決策目標相匹配。財務信息系統要能夠結合企業發展實際，根據企業市場規劃、管理方向等方面情況形成科學的管理措施，確保企業的工作目標能夠實現對企業整體工作發展方向。其次，可行性原則。企業財務信息系統要切實可行，能夠對企業各類信息進行全面匯總以及評價，分析企業工作流程中的情況，按照管理原則的要求對工作流程進行不斷改進，并通過對企業管理問題進行分析，執行相應的整改措施，提高企業工作規范性。最后，高效原則。企業的各項工作具有持續性，要按高效原則對企業工作流程進行不斷優化，從而提高企業工作的及時性，讓企業各項分析與決策更加高效。

第二，動態優化系統。企業發展中內外部環境是在不斷改變的，信息系統也是持續完善的過程。在大數據時代下人工智能體系要不斷完善，結合時代發展要求按照匹配性原則對企業管理流程進行不斷優化，并對各類信息進行評價，分析系統管理的情況，對工作流程的問題進行分析并形成整改措施，從而確保企業財務決策內容更加規范，形成對工作流程的有效控制。在企業實施財務信息化的過程中，若系統管理存在問題將嚴重影響企業工作開展。此時企業要查找問題，分析相關問題影響企業工作的情況，并針對所存在的問題優化企業管理流程，確保企業的管理方案得到不斷完善。通過對企業工作進行動態優化，提高企業的財務工作質量。

促進人機協同 首先，企業的人員在提出財務決策目標之后，由人工智能系統接收相關指令，對各類數據進行全面獲取的基礎上，結合工作目標進行分析。在此過程中不需要人員進行參與，由信息系統進行自動分析。通過對管理流程分析，對決策進行動態改進，達到改進工作流程的目標。其次，制定合理決策方案并予以反饋。在制定財務決策體系時，要根據決策目標對流程進行不斷優化，由信息系統在調用企業畫像開展財務分析、財務預測、財務決策的環節，通過圖形表格等多種形式輸出科學的決策方案。在此過程中企業的人員不需要參與決策過程，但并不意味著不參與決策的制定，因為存在一部分復雜的財務決策仍然要由人員進行檢查。再次，重視對決策方案的動態優化。在人工智能的體系下形成各項決策，要求人機高度協同，在這一過程中要對各項財務數據進行分析，預測數據情況，對數據進行動態優化。當企業決策目標與人工智能決策結果存在差異時，由決策者對方案進行修正，并重新制定決策方式。在此過程中要確保財務決策具有質量，并且讓信息系統進行自動學習的方式提高每次決策的質量。最后，對人工智能系統結果進行總結評價。企業在對人工智能系統進行分析之后，要將人工智能系統輸出的結果進行檢查與評價，對于不符合標準的方案及時進行預警提示。通過對財務管理流程進行持續完善的方式，能夠有效提高企業管理工作規范性。

財務人員轉型 人工智能系統在企業的應用，是對財務信息化的一次徹底變革，不僅會影響傳統的財務工作流程，還會對財務人員工作帶來巨大影響。財務人員只有實現轉型，才能避免被時代淘汰的問題。企業要加強對財務人員的培訓，讓財務人員掌握信息化的要求和原則，能夠成為系統操作者，根據人工智能系統生成的報告結果為企業管理者提供決策支持，依靠自身的經驗和專業分析技能，提供高附加值的工作。財務人員要向管會計實現轉型，參與到企業管理工作第一線，并主動與各部門人員進行溝通，為企業各項工作提供必要支持。

在大數據時代下，人工智能系統給企業工作帶來巨大的影響。在開展財務信息化建設的過程中，企業要思考人工智能系統給企業工作帶來的促進性作用，積極使用大數據下人工智能的先進優勢為企業工作提供支持。財務信息化體系在當前要能夠實現對企業各項業務的一體化管理，結合外部環境特點對業務工作流程進行改進，從而適應時代發展要求。企業要讓那個各項財務工作實現轉型，并且讓企業的財務人員充分參與到財務信息化過程中，確保信息系統發揮應有作用。

（作者單位：杭州仁和酒店物產有限公司）