人工智能技術(shù)在財(cái)務(wù)共享中心會(huì)計(jì)核算中的運(yùn)用分析

一、引言

通過模擬人類認(rèn)知過程，人工智能可處理大量數(shù)據(jù)、識(shí)別并做出決策。以往財(cái)務(wù)共享中心會(huì)計(jì)核算依賴手工錄入、人工審核等步驟，處理大量事務(wù)時(shí)效率低下，易出錯(cuò)，難以適應(yīng)快速變化的市場需求。相比之下，人工智能技術(shù)能快速處理數(shù)據(jù)，高效識(shí)別異常，準(zhǔn)確預(yù)測財(cái)務(wù)趨勢，并支持決策者更深入理解業(yè)務(wù)狀況，推動(dòng)策略優(yōu)化。

二、利用OCR實(shí)現(xiàn)文檔數(shù)字化

光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)（OCR）是一種將打印或手寫文本轉(zhuǎn)換成機(jī)器編碼文字的技術(shù)。通過掃描文檔，OCR識(shí)別圖像中的字符，并將其轉(zhuǎn)化為可編輯、可搜索的電子文本。這種技術(shù)運(yùn)用了圖像處理、模式識(shí)別、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，能夠處理多種格式的文本，對于文檔數(shù)字化具有重要意義。在數(shù)字化時(shí)代，大量信息以紙質(zhì)文檔形式存在，導(dǎo)致信息檢索和處理效率低下。OCR技術(shù)能夠快速將這些紙質(zhì)文檔轉(zhuǎn)換為數(shù)字格式，可極大提高文檔管理的效率，為信息的存儲(chǔ)、共享和分析提供便利。財(cái)務(wù)共享中心會(huì)計(jì)核算可應(yīng)用人工智能技術(shù)優(yōu)化OCR技術(shù)，即利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)模型，定制化訓(xùn)練模型以適應(yīng)財(cái)務(wù)文檔的特殊性。模型訓(xùn)練需采集大量財(cái)務(wù)文檔樣本，包括發(fā)票、收據(jù)、銀行對賬單等，確保樣本多樣而廣泛性，通過不斷的迭代學(xué)習(xí)，使模型能準(zhǔn)確識(shí)別各種字符。開發(fā)專門針對財(cái)務(wù)術(shù)語的語義解析算法，使系統(tǒng)不僅識(shí)別字符，還能理解其在財(cái)務(wù)文檔中的具體含義和作用。如區(qū)分相似字母組合中的發(fā)票代碼和金額，準(zhǔn)確提取日期、賬戶信息等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

在OCR識(shí)別前，利用圖像預(yù)處理技術(shù)（如OpenCV或Pillow，）改善文檔的可讀性，包括調(diào)整對比度、去除噪聲、糾正傾斜，以提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。為此，可應(yīng)用如TensorFlow、PyTorch等圖像增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對低質(zhì)量或復(fù)雜背景的文檔圖像加以優(yōu)化。針對不同類型的財(cái)務(wù)文檔（如發(fā)票、報(bào)表等），開發(fā)自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制。通過持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)不同文檔格式，提升系統(tǒng)在多變環(huán)境中的應(yīng)用能力。當(dāng)系統(tǒng)遇到新類型的文檔或未能正確識(shí)別某個(gè)字段時(shí)，自適應(yīng)機(jī)制將啟動(dòng)，調(diào)整識(shí)別策略，提高未來處理相似文檔的準(zhǔn)確率。為應(yīng)對不同情況，可集成多個(gè)OCR引擎，如Tesseract OCR、Google Vision API等針對不同類型的文檔選擇最合適的引擎進(jìn)行處理。同時(shí)，對于特別復(fù)雜或質(zhì)量低下的文檔，需設(shè)計(jì)特殊的處理流程，如人工介入輔助識(shí)別、使用更高級(jí)的圖像增強(qiáng)技術(shù)等。另外，為了提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，需要采用微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)OCR系統(tǒng)。將不同的功能模塊（如圖像預(yù)處理、字符識(shí)別、數(shù)據(jù)校驗(yàn)等）分解為獨(dú)立的服務(wù)，各自獨(dú)立運(yùn)行和擴(kuò)展，不僅可以快速響應(yīng)新的需求變化，還能拓寬系統(tǒng)的容錯(cuò)空間。

三、借機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化財(cái)務(wù)決策過程

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)功能涵蓋數(shù)據(jù)分析、預(yù)測模型構(gòu)建、模式識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)通過算法自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)，能夠從龐大的數(shù)據(jù)集中提取有價(jià)值的信息，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性。在財(cái)務(wù)領(lǐng)域，這種技術(shù)能夠處理大規(guī)模的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中識(shí)別出有助于決策的模式。如通過分析過去的收入和支出模式，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)預(yù)測未來的現(xiàn)金流，從而優(yōu)化資金管理，并在大量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中識(shí)別異常模式，輔助會(huì)計(jì)師發(fā)現(xiàn)潛在的會(huì)計(jì)錯(cuò)誤或欺詐行為，從而提高財(cái)務(wù)報(bào)告的準(zhǔn)確性。在預(yù)算編制和資金分配方面，機(jī)器學(xué)習(xí)可提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，揭示盈利模式和成本結(jié)構(gòu)，從而幫助企業(yè)優(yōu)化其財(cái)務(wù)表現(xiàn)。在投資決策方面，機(jī)器學(xué)習(xí)將分析市場數(shù)據(jù)和企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，為投資者提供關(guān)于股票、債券和其他金融產(chǎn)品的投資建議。

選擇適合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)，確保這些算法能夠處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。每種模型都有其特定的適用場景，需要根據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的特性來選擇最合適的模型。從不同部門和業(yè)務(wù)單元收集數(shù)據(jù)，如從銷售部門收集銷售額、客戶回款周期和銷售成本，從采購部門采集原材料成本、供應(yīng)商信用條款等相關(guān)數(shù)據(jù)，并加以清洗和格式化，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。從原始財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，可創(chuàng)建新的變量，如計(jì)算不同時(shí)間段內(nèi)的平均銷售增長率，或?qū)⒛承┓诸悢?shù)據(jù)（如供應(yīng)商類型）轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)，為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供更準(zhǔn)確的訓(xùn)練基礎(chǔ)。使用歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，并通過交叉驗(yàn)證等方法評(píng)估模型的性能。模型訓(xùn)練應(yīng)包括多種財(cái)務(wù)情境，以確保模型能夠應(yīng)對不同的財(cái)務(wù)決策需求。此時(shí)將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分成多個(gè)小組，輪流使用其中一組作為測試集，其余作為訓(xùn)練集，保證模型具有良好的泛化能力。訓(xùn)練完成后，將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)際的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，通過輸入預(yù)期的銷售量、原材料成本等數(shù)據(jù)，模型可以預(yù)測下一個(gè)季度的利潤。為了確保預(yù)測的準(zhǔn)確性，需要定期評(píng)估模型的性能。這可能涉及比較模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際發(fā)生的財(cái)務(wù)結(jié)果，分析預(yù)測誤差的原因，如市場條件變化、新的競爭對手出現(xiàn)等。根據(jù)性能評(píng)估的結(jié)果，對模型加以優(yōu)化，調(diào)整模型的參數(shù)，如改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)或節(jié)點(diǎn)數(shù)，或添加新的特征——宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的影響。

四、經(jīng)NLP生成財(cái)務(wù)報(bào)告

人工智能的自然語言處理（NLP）功能涵蓋從文本數(shù)據(jù)中提取信息、理解語言的含義和情感，以及生成連貫的自然語言文本。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，NLP能夠理解復(fù)雜的語言模式，即使是含糊或多義的語句也能準(zhǔn)確解釋。在財(cái)務(wù)報(bào)告編制過程中，NLP可以自動(dòng)提取來自財(cái)務(wù)報(bào)表、市場分析和相關(guān)新聞的關(guān)鍵信息，幫助快速生成綜合性的財(cái)務(wù)報(bào)告。這種技術(shù)能夠從龐大的數(shù)據(jù)集中迅速識(shí)別和匯總財(cái)務(wù)信息，減少人工編制報(bào)告的時(shí)間和精力。此外，NLP還能夠分析市場新聞和行業(yè)報(bào)告，為企業(yè)提供實(shí)時(shí)的市場洞察，通過分析來自不同來源的文本，如社交媒體、新聞報(bào)道等，及時(shí)識(shí)別潛在的市場風(fēng)險(xiǎn)和投資機(jī)會(huì)。

財(cái)務(wù)共享中心會(huì)計(jì)核算，依然需要確立NLP系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，包括財(cái)務(wù)報(bào)表、銀行對賬單、市場分析報(bào)告、新聞稿以及其他任何相關(guān)的財(cái)務(wù)文檔，并將其精確地分類整理，以便NLP系統(tǒng)能夠高效地分析。接著，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。這涉及文本的清洗、標(biāo)準(zhǔn)化以及結(jié)構(gòu)化。清洗數(shù)據(jù)意味著去除文本中的無關(guān)內(nèi)容如廣告或格式錯(cuò)誤，標(biāo)準(zhǔn)化包括將所有文本轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，而結(jié)構(gòu)化則是指將數(shù)據(jù)分成易于處理的小部分。之后，開發(fā)和訓(xùn)練NLP模型。選擇合適的模型，如基于轉(zhuǎn)換器的模型BERT或GPT-3，這些模型在理解和生成自然語言方面表現(xiàn)卓越。通過財(cái)務(wù)語料庫加以訓(xùn)練，輔以學(xué)習(xí)大量標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，模型能夠理解財(cái)務(wù)術(shù)語和語境。然后，實(shí)施實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取，即使用NLP技術(shù)識(shí)別文本中的關(guān)鍵財(cái)務(wù)實(shí)體如成本、收入、資產(chǎn)、負(fù)債等，并理解這些實(shí)體之間的關(guān)系，有助于從大量文本中提取有用的財(cái)務(wù)信息。接下來，進(jìn)行情感分析，包括財(cái)務(wù)相關(guān)的新聞報(bào)道或市場分析報(bào)告中的語氣、情感傾向，判斷市場對某個(gè)財(cái)務(wù)事件的反應(yīng)是積極還是消極，從而在生成的報(bào)告中提供市場情緒的背景。通過整合之前步驟中提取和分析的信息，NLP系統(tǒng)可以自動(dòng)生成財(cái)務(wù)報(bào)告的初稿。盡管NLP能夠生成高質(zhì)量的文本，但仍需人工審核以確保邏輯性，即校對文本，驗(yàn)證財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)并調(diào)整報(bào)告結(jié)構(gòu)。

五、通過區(qū)塊鏈技術(shù)提高交易安全

區(qū)塊鏈技術(shù)定義為一種分布式賬本技術(shù)，以去中心化和加密的方式安全記錄交易信息。區(qū)塊鏈的每個(gè)塊包含一系列交易，并通過加密算法與前一個(gè)塊安全鏈接，從而將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)于網(wǎng)絡(luò)的多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，每個(gè)節(jié)點(diǎn)保存著所有交易記錄的副本。尤其在金融交易中，區(qū)塊鏈通過創(chuàng)建不可篡改的交易記錄網(wǎng)絡(luò)，能夠極大地減少欺詐、錯(cuò)誤的可能性。每筆交易都會(huì)被記錄在區(qū)塊鏈上，并且可被網(wǎng)絡(luò)中的任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)審核和驗(yàn)證，確保交易真實(shí)完整。此外，由于區(qū)塊鏈的去中心化特性，即使某個(gè)節(jié)點(diǎn)受到攻擊或故障，其他節(jié)點(diǎn)仍然保有完整的數(shù)據(jù)副本，從而保證系統(tǒng)的持續(xù)運(yùn)行和數(shù)據(jù)的完整性。

為提高交易安全，財(cái)務(wù)共享中心首先應(yīng)建立基于區(qū)塊鏈的財(cái)務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)，即用Ethereum、Hyperledger Fabric或R3 Corda等，創(chuàng)建一個(gè)去中心化的賬本，用于記錄所有財(cái)務(wù)交易。在這個(gè)賬本中，每筆交易都被記錄為一個(gè)區(qū)塊，并且通過加密技術(shù)與前一個(gè)區(qū)塊安全鏈接，確保系統(tǒng)中賬本副本完整。接下來，集成人工智能算法來管理和監(jiān)控區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)。采用Python語言結(jié)合TensorFlow或PyTorch等機(jī)器學(xué)習(xí)框架，開發(fā)用于監(jiān)控區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的算法，用于實(shí)時(shí)監(jiān)控交易活動(dòng)，檢測異常模式或潛在的欺詐行為。例如，使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來分析交易頻率、金額大小以及交易雙方的歷史行為，從而識(shí)別不尋常的交易模式。同時(shí)，在區(qū)塊鏈上部署使用Solidity、Chaincode等智能合約，使其在滿足特定條件時(shí)自動(dòng)執(zhí)行交易。

六、用數(shù)據(jù)可視化工具簡化財(cái)務(wù)分析

數(shù)據(jù)可視化工具特點(diǎn)在于其將復(fù)雜的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為圖形化表示，使信息更加直觀，即使是非技術(shù)用戶也能夠輕松創(chuàng)建和解讀復(fù)雜的數(shù)據(jù)圖表。這些工具通過圖表、圖形和地圖等視覺元素展示數(shù)據(jù)，幫助用戶快速識(shí)別數(shù)據(jù)模式。在財(cái)務(wù)分析中，處理大量的數(shù)據(jù)是常態(tài)，而數(shù)據(jù)可視化工具能夠幫助財(cái)務(wù)分析師快速理解數(shù)據(jù)背后的故事。例如，利用可視化手段，企業(yè)可以輕松比較不同時(shí)間段的收入趨勢、成本結(jié)構(gòu)或者利潤率，減少手動(dòng)創(chuàng)建報(bào)告的時(shí)間，并使財(cái)務(wù)報(bào)告更加吸引人，促進(jìn)信息有效傳播。在向管理層或股東展示財(cái)務(wù)結(jié)果時(shí)，圖表和圖形比單純的數(shù)字和文字更能吸引注意力，更容易傳達(dá)關(guān)鍵信息。

財(cái)務(wù)共享中心會(huì)計(jì)核算應(yīng)首選Tableau、Power BI或 Qlik Sense 等數(shù)據(jù)可視化軟件。緊接著，集成人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法于以上軟件，包括編寫自定義腳本或使用API，以便軟件能夠利用這些算法進(jìn)行高級(jí)數(shù)據(jù)分析。例如，使用Python或R編寫的腳本集成到Tableau中，以增強(qiáng)其數(shù)據(jù)處理和分析能力。接下來配置數(shù)據(jù)源，確認(rèn)所有財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如收入、支出、資產(chǎn)負(fù)債表和現(xiàn)金流量表等，都能被數(shù)據(jù)可視化軟件訪問。設(shè)置數(shù)據(jù)倉庫，如Microsoft SQL Server、Oracle 或云基礎(chǔ)設(shè)施上的Amazon Redshift，以便管理大量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。然后，設(shè)計(jì)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)提取和處理流程。使用ETL（提取、轉(zhuǎn)換、加載）工具，如Talend或Informatica，自動(dòng)從各個(gè)財(cái)務(wù)系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換成適合可視化的格式，并加載到數(shù)據(jù)倉庫中。這一過程中，可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)整理數(shù)據(jù)，識(shí)別并糾正不一致或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。同時(shí)，使用聚類分析來識(shí)別收入或成本的異常模式，或使用預(yù)測分析來預(yù)測未來的財(cái)務(wù)趨勢。這些分析結(jié)果可以直接在數(shù)據(jù)可視化軟件中展示，幫助快速識(shí)別重要的財(cái)務(wù)洞察。

七、結(jié)束語

人工智能技術(shù)在財(cái)務(wù)共享中心會(huì)計(jì)核算中的運(yùn)用表現(xiàn)為多方面的革新和優(yōu)化。從OCR實(shí)現(xiàn)文檔數(shù)字化的高效處理，到機(jī)器學(xué)習(xí)在財(cái)務(wù)決策過程中提供的深入洞察，每項(xiàng)技術(shù)都為會(huì)計(jì)核算帶來顯著改進(jìn)。自然語言處理的引入，使財(cái)務(wù)報(bào)告生成變得更為準(zhǔn)確和高效。區(qū)塊鏈技術(shù)在提高交易安全性方面展現(xiàn)出其獨(dú)特優(yōu)勢，而數(shù)據(jù)可視化工具則將復(fù)雜的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的圖形，這些技術(shù)的綜合應(yīng)用，不僅能夠提高數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性，也可以提高決策制定的效率，將為財(cái)務(wù)共享中心會(huì)計(jì)核算開創(chuàng)發(fā)展新篇章。

作者單位：德州職業(yè)技術(shù)學(xué)院