數智化背景下大數據與人工智能技術在企業財務管理中的應用

摘 要：隨著數智化時代的到來，企業正面臨著前所未有的巨大變革。在這一背景下，大數據與人工智能技術已經成為企業財務管理中的重要利器，它們不僅能夠幫助企業更好地理解和運用海量財務數據，還可以提供更準確的預測和更智能的決策支持。

關鍵詞：數智化 人工智能 財務管理

中圖分類號：F062.5

文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2024）05-058-03

引言

本文旨在探討數智化背景下大數據與人工智能技術在企業財務管理中的應用。分析了數智化對企業財務管理帶來的挑戰和機遇，隨后介紹了大數據與人工智能技術在財務管理中的具體應用。

一、數智化對企業財務管理的影響

（一）數智化帶來的挑戰

隨著數智化時代的興起，企業財務管理面臨著諸多挑戰。首先，關于數據安全和隱私，大量財務數據的存儲、處理和傳輸，使得數據安全和隱私保護成為一項重要挑戰。再者，在大數據的環境中，數據的治理和合規性變得更加復雜，企業需要確保數據的準確性、完整性和可靠性，同時還需要滿足法律法規對于財務數據管理的要求。

此外，運用大數據與人工智能技術需要具備相關技能和知識的專業人才，而且會有不同的信息系統，在這些系統中有不同的數據模型和標準，需要進行系統集成，來實現信息管理。最后，從大數據中獲取實時信息并做出相應決策，還涉及技術、流程和文化等多方面挑戰。

（二）數智化帶來的機遇

數智化技術使得企業可以更加迅速地進行財務數據的實時分析，從而更好地把握市場動態和企業狀態，及時調整策略。大數據與人工智能技術為企業提供了更精準、高效的財務決策支持，使企業能夠更好地應對市場變化和風險，還能讓企業更好地了解資金流向、管理成本，并借助數據驅動的方式來改進資金利用效率，帶來更好的經濟回報。

對于客戶需求，企業可以基于大數據和人工智能技術，更好地提供個性化財務服務，加強客戶關系并提高忠誠度。還能讓企業能夠實時監控風險，預測潛在風險，并及時采取措施以降低各類財務風險。幫助企業實現更加智能化、高效化的財務管理，推動企業在競爭激烈的市場中取得更大的優勢。

二、大數據在企業財務管理中的應用

（一）數據整合和清洗

在企業財務管理中，進行數據整合和清洗是高效應用大數據的關鍵一環。運用大數據，進行數據收集，在不同的部門中收集數據，確保不同來源的數據能夠有效地整合。對于需要收集的數據進行定義，明確需要哪些數據來支持特定的財務分析或決策。將收集到的財務數據存儲到統一的數據倉庫中，確保數據集中存儲，并且能夠容易訪問和處理。然后對數據進行清洗，主要是去除重復數據、糾正格式錯誤、處理缺失值，并解決數據不一致的問題。同時確保數據符合一致的標準和格式[1]。

接著，將來自不同來源的數據整合成統一的數據模型，方便進行跨系統和跨部門的分析。對整合后的數據進行驗證，以確保數據的準確性和完整性，最后還需要對原始數據進行備份和存檔，以便日后需要重新進行分析或發現數據問題時使用。

（二）數據可視化

在企業財務管理中高效應用大數據，運用現代的數據可視化工具能夠將復雜的財務數據轉化為易于理解的圖表和報告。

首先，根據企業需求和團隊技術水平，選擇適合的數據可視化工具，確定好需要傳達的信息和目標受眾，有助于選擇合適的圖表類型和視覺化方式。同時在進行可視化前，確保對數據進行必要的預處理，包括數據清洗、整合和聚合，以確保可視化結果準確反映數據實際情況。

其次，根據所需表達的信息，選擇適合的圖表類型，以最佳方式呈現數據關聯和變化趨勢。確保圖表布局簡潔清晰，注重標簽和標題的描述性，避免信息過載。還可以利用工具提供的交互功能，讓用戶可以自由地探索數據，從而增加用戶參與度和信息溝通的靈活性。

最后，借助數據可視化工具的自動化功能，在篩選好的圖表基礎上生成自動化的報告，確保相關方能隨時獲得最新、清晰的財務數據可視化報告。

（三）實施預測模型

在企業財務管理中，利用大數據技術建立預測模型可以幫助預測未來的財務走勢和市場變化。收集歷史財務數據、市場數據和其他相關數據，并對收集到的數據進行清洗，進行特征提取與選擇，選擇對預測具有影響的特征或指標，同時確保特征的質量和適用性。

根據數據的性質選擇合適的預測模型，利用歷史數據對選定的模型進行測試，并使用交叉驗證等方法對模型進行評估，確保模型的泛化能力。基于構建好的模型對未來的財務走勢和市場變化進行預測，同時持續地優化模型以提升預測精度。

另外，將建立好的預測模型應用于實際數據，并實時監測預測結果的準確性，根據實際情況對模型進行調整和優化。將預測的結果與實際情況進行對比分析，在實現預測準確性的同時，及時反饋信息以不斷改進模型和數據質量。

（四）實時監控和反饋

要利用大數據技術實現對財務數據的實時監控，及時發現異常情況并采取必要的糾正措施，可以按照以下步驟進行：（1）建立實時數據流。利用大數據處理平臺或流式處理技術，建立能夠實時接收和處理財務數據的數據流管道。（2）異常檢測模型。建立異常檢測模型，利用機器學習算法或統計方法，對實時數據進行監控，并識別出可能的異常情況。（3）設定閾值。針對不同類型的財務數據，設定相應的閾值，當數據超出閾值范圍時被視為異常情況。（4）實時監測與報警。將實時數據送入監控系統中，根據預先設定的規則進行實時監測，并在發現異常情況時觸發警報。（5）智能分析與決策支持。結合大數據分析技術，對異常情況進行深度分析，以便做出明智的決策和采取必要的糾正措施。（6）自動化響應。建立自動化的響應系統，能夠在發現異常情況時立即采取相應的糾正措施。（7）持續改進。反饋異常情況的處理結果到監控系統中，以不斷改進異常檢測模型和報警機制，提高對異常情況的準確性和決策效果[2]。

三、人工智能技術在企業財務管理中的應用

（一）智能風險管理

1.定制化風險管理方案。在方案制定之前，需要與相關部門和利益相關者溝通，深入了解企業的特定風險管理需求，并確定哪些領域需要定制化風險管理方案。利用企業內部和外部數據進行挖掘和分析，構建機器學習模型以識別與企業特點相關的潛在風險因素，并推導出相應的影響路徑。

在方案制定過程中，基于業務需求和定制化模型，建立針對企業特定情境的風險指標體系，以更精準地度量和評估風險。還需要搭建實時監控系統并整合人工智能算法，以對企業特定風險因素進行持續監測，提供實時預警和決策支持。此外，利用自然語言處理技術分析各類文件、合同及協議，生成智能化的文檔摘要、風險報告及合規性文件檢查，幫助管理層追蹤風險情況。并設計一個智能決策支持系統，結合機器學習和深度學習算法，為企業管理層提供風險決策的可視化和智能化建議[3]。

在方案制定之后，需要根據定制化的風險管理要求，重新優化企業的風險管控流程，充分整合人工智能技術，確保其對企業運作的貢獻。并對定制化風險管理方案進行不斷的監督與評估，隨著企業發展和環境變動，及時調整和優化方案，確保其持續有效性。

2.建立自動化決策系統。對數據進行收集和預處理之后，根據業務需求和數據分析結果，制定自動化決策的規則集，這些規則將作為決策系統的基礎。并結合機器學習和深度學習等技術，將智能算法納入決策系統，以提供更為智能和靈活的決策支持。

同時，建立實時數據監測和分析系統，確保決策系統能夠接收、處理并響應來自多源數據的實時信息。整合風險管理模型，將風險評估納入決策系統，使之能夠在決策過程中考慮各種風險因素。進行自動化執行，將決策系統與執行系統相連，使得一旦系統做出決策，相應的操作能夠立即得到執行，使其能夠自動進行投資、交易或調整資產配置。

（二）客戶服務個性化

1.建立智能客戶關系管理系統。首先，整合客戶信息、交易記錄、市場活動數據等多源數據，并將其存儲在一個統一的平臺上。建立客戶畫像，利用機器學習和數據挖掘技術對客戶數據進行分析，根據不同特征劃分客戶群體。進行實時情緒監控，利用自然語言處理技術對客戶在社交媒體、郵件、客服互動等渠道發布的內容進行情感分析，以便更好地了解客戶情緒和偏好。其次，通過機器學習模型挖掘客戶的行為模式和喜好，并運用數據科學方法和機器學習算法分析客戶行為，向每位客戶提供個性化的產品定制和營銷活動，以預測客戶的未來需求并做出相應調整。還可以利用自然語言生成技術設計智能對話系統，智能應答客戶問題，提供幫助和解釋，從而提升客戶滿意度并減輕客服壓力。最后，結合客戶的信用評分、交易行為等數據，利用機器學習技術對客戶進行風險評估，及時識別潛在的信用風險。為銷售團隊提供基于數據分析和機器學習的實時決策支持，以優化銷售策略和提高客戶滿意度。不斷收集反饋數據、監督模型表現，并對系統進行優化，確保系統能夠適應客戶需求的不斷變化。使企業能夠更好地理解和服務客戶，提升客戶滿意度，同時也為企業帶來更高的業務價值。

2.引入情感分析技術。在企業財務管理中高效應用人工智能技術，引入情感分析技術可以通過以下步驟實現：（1）進行數據收集。收集與企業財務相關的各類文本數據，包括客戶反饋、市場評論、員工意見等，以建立情感分析的數據基礎，并對收集的文本數據進行預處理，以便為情感分析做好準備。（2）情感標簽標注。對文本數據進行情感標簽的標注，將每段文本歸類為正面、負面或中性情感，用于訓練情感分析模型。（3）建立情感分析模型。利用自然語言處理和機器學習技術，建立情感分析模型，訓練該模型以理解并歸類不同文本所包含的情感，之后將情感分析模型整合到企業的財務管理系統中，使之能夠自動分析客戶反饋、市場輿情等文本信息，并及時為決策提供情感反饋。（4）運用情感分析技術來評估客戶對特定產品或服務的態度，從而更好地預測潛在的風險因素。（5）利用情感分析技術在客戶關系管理中識別出客戶滿意度或不滿意度，以改善客戶體驗并提高忠誠度，并監控社交媒體上針對企業的評論和言論，及時發現和回應消極情感，保護品牌聲譽。（6）為管理層提供基于情感分析的報告和洞察，幫助其更好地理解市場和內部輿情對企業財務狀況的影響，監督情感分析模型表現，不斷優化算法和模型參數，以符合不斷變化的輿情環境和商業需求[4]。

（三）語義分析與自然語言處理

在企業財務管理中高效應用人工智能技術進行語義分析與自然語言處理，可以采取以下方法：（1）財務報表分析：利用自然語言處理技術，對財務報表、財務公告等文本進行解析，從中提取關鍵信息，包括財務指標、業績說明等。（2）財務輿情監測：通過自然語言處理技術對金融新聞、社交媒體等渠道的言論進行實時監控和分析，以了解市場對企業財務狀況的評價和預期。（3）智能客服：構建智能客服系統，利用自然語言處理技術識別用戶提出的財務問題，并根據特定語境提供相應解答或引導。（4）風險事件識別：基于自然語言處理技術，對內外部風險事件的文字描述進行分析，以幫助企業識別潛在風險，減少信息誤判。（5）情感分析：運用情感分析技術，可了解員工或客戶的態度和情緒，有助于更好地理解和回應他們的需求。（6）合規文檔審查：應用自然語言處理技術對合規性文檔進行審查，以確保企業符合相關法規，并發現潛在的風險。（7）智能合同管理：利用自然語言處理技術對合同文件進行智能化識別和分析，以加速合同管理流程并減少潛在風險。（8）智能數據分類與檢索：利用自然語言處理技術對大量財務數據及文本進行分類和檢索，以加快數據分析和報告編制的過程。有效提高企業財務管理效率，減少人為錯誤，加強對財務數據的理解和利用，同時降低潛在風險[5]。

四、未來發展趨勢

第一，預測性分析：利用大數據和人工智能技術，企業將能夠進行更準確的未來趨勢預測，在財務管理中應用預測性分析以提前發現潛在風險和機會，從而采取相應的策略。

第二，自動化審計：借助人工智能技術，企業將實現財務數據的自動收集、分析和審計，減少錯誤和延誤，提高審計效率和準確性。

第三，區塊鏈技術融合：結合區塊鏈技術，企業財務系統將更加安全可靠，通過智能合約和去中心化賬本等功能，提升財務數據交易的透明度和信任度。

第四，實時風險監測：企業將使用實時大數據分析和人工智能技術來監測市場波動、經濟形勢變化等因素，及時識別并應對潛在的財務風險。

第五，財務作弊檢測：大數據和人工智能技術將被應用于識別財務欺詐和違規行為，提高企業內部控制和誠信經營的能力。

第六，操作流程優化：利用人工智能和大數據技術自動化財務管理流程，減少重復性工作，提高效率，并減少人為錯誤。

第七，合規智能化：結合大數據和人工智能，企業可更容易地識別和理解繁雜的金融法規合規要求，確保企業財務活動的合規性。

總結

大數據與人工智能技術在企業財務管理中的應用為企業提供了更精細、智能和高效的方式來管理財務。這些技術可以實現財務數據的實時分析和預測、自動化審計以及智能決策支持系統的搭建，進一步提高財務數據處理的準確性和效率，還有助于發現潛在的風險和機遇，并提供合規智能化、運營流程優化等功能，最終推動企業財務管理向著智能化、安全化和創新化方向不斷發展。

參考文獻：

[1] 陳宏偉，楊詩巖.大數據與人工智能技術在企業財務管理中的應用[J].會計之友，2018（13）：112-113.

[2] 王敏，周潔.大數據與人工智能技術在企業財務管理中的應用探析[J].商業文化與旅游產業，2019（15）：208-209.

[3] 趙明，李紅.（2020）.大數據與人工智能技術在企業財務管理中的應用研究[J].技術經濟，2020（24）：188-190.

[4] 徐靜，張偉.基于大數據與人工智能技術的企業財務管理優化研究[J].金融理論與實踐，2021（7）：95-97.

[5] 張濤，李華.大數據與人工智能技術在企業財務管理中的應用現狀與展望[J].現代商貿工業，2019（05）：76-78.

（作者單位：廣西工商職業技術學院 廣西南寧 530008）

[作者簡介：文嘉露（1994—），女，漢族，湖南永州人，碩士研究生，講師，研究方向：會計、財務管理理論與實踐教學。].

（責編：若佳）