會計信息的人工智能應用與財務決策

摘 要：本文指出了人工智能技術可以實現對會計數據的自動化采集與清洗、分類與歸檔，從而提高數據處理效率。利用機器學習和深度學習技術可以對海量會計數據進行預測分析，支持風險評估、財務規劃等決策的制定。同時，本文也討論了數據安全、系統集成等技術難題及解決方案。人工智能正在深刻影響和改變會計信息的處理方式，為企業財務決策提供更科學和智能化的支持，但也需要關注技術挑戰，以推動人工智能與會計實踐的深度融合。

關鍵詞：會計信息；人工智能；財務管理

引言

人工智能在會計領域的具體應用得到了快速發展。人工智能可以實現會計數據的自動采集和處理，極大程度地減少了人為錯誤，提高了處理效率和精確度。企業應當重視人工智能技術與財務管理的結合，推動管理會計的轉型升級。良好的會計信息支持有助于企業更加科學合理地進行資本配置、風險評估、成本控制、利潤最大化等財務管理工作，對企業獲得持續競爭優勢具有重要意義。本文闡述了人工智能技術在會計信息處理和企業財務決策支持中的應用情況、技術挑戰及解決方案，希望能為會計信息工作的智能化轉型提供參考[1]。

一、會計信息的自動化處理

（一）數據采集與清洗

在信息化背景下，移動互聯網、大數據、人工智能以及云計算等迅速發展并得到了廣泛運用[2]。會計信息的自動化采集和清洗是實現會計數據自動化處理的第一步。在數據采集方面，傳統的人工錄入會計數據存在效率低下、錯誤率高的問題。應用機器學習和計算機視覺技術可以實現自動化的數據采集。可以訓練模型自動從企業的管理系統中提取需要的原始會計數據，利用機器視覺技術讀取和識別紙質和電子票據中的文字、數字和表格信息，還可以使用語音識別技術，將會計工作人員的語音記賬內容轉錄成結構化的數據，全部實現自動采集。在獲得原始會計數據后，還需要進行必要的數據清洗工作，以提高后續處理的效率和結果質量。數據清洗包括格式規范化、重復數據刪除、缺失值處理、異常值檢測等步驟。可以建立基于規則的清洗系統，按預定規則進行格式轉換、驗證等處理。也可以訓練機器學習模型，實現更智能化的清洗，發現數據中的潛在關系，識別異常值。相比人工數據清洗，自動化清洗可以處理更大規模的數據，識別更多隱藏的錯誤，大幅提高清洗效率，降低成本。充分利用人工智能技術進行會計數據的自動化采集和清洗，可以顯著提升原始會計信息的規范化程度和質量，為后續的會計數據處理和分析奠定堅實的基礎。

（二）自動化分類與歸檔

在數據清洗后，需要根據數據的屬性和內容特點將其自動分類歸檔。傳統的人工分類方式效率低下，且容易出錯。利用自然語言處理技術可以自動讀取并理解各類會計文檔的內容，比如從采購順序和付款單據中提取事項類型、金額、部門等信息，根據預設的會計科目表將其自動歸類到正確的賬戶下。可以運用機器學習算法，輸入會計數據樣本訓練分類模型，讓模型學會判斷數據所屬的類別，后續可以用于自動將新的數據分類到合適的賬目中。在歸檔方面，也可以根據預先設置的邏輯規則，智能地判斷數據并自動存入對應的電子檔案目錄，不同年份的檔案分別存入不同的文件夾等。相比人工操作，利用人工智能實現的自動分類和歸檔可以減少重復勞動，降低錯誤發生率，提升工作效率，使會計部門可以處理更大量的文檔數據，為后續的會計核算提供便利條件。會計信息處理工作流程中，要充分利用人工智能技術進行自動化分類和歸檔。會計數據處理中的自動分類與歸檔環節，是人工智能技術發揮重要作用的一個方面，其應用不僅可以極大提高分類歸檔的效率，而且還可以大幅降低分類歸檔中人工操作帶來的錯誤率，為后續的會計核算處理提供有力支持，這充分彰顯了人工智能技術在會計信息處理中的重要價值。

（三）數據分析訓練

在獲取和清洗大量會計數據后，可以基于人工智能技術進行深入的數據分析與模型訓練，發掘數據中的價值，支持企業的財務決策制定。可以利用統計分析方法自動生成大量會計報表，進行比率分析、趨勢分析等，考察會計指標在不同時期的變化趨勢及其原因，為財務狀況的評估提供依據。也可以建立各類預測模型，如時間序列模型、神經網絡模型等，訓練這些模型擬合歷史會計數據。還可以通過訓練異常檢測模型，讓模型學習識別會計數據中存在的異常情況，在出現異常時快速報警。相比于傳統的人工分析，利用人工智能技術進行會計數據訓練和分析，可以處理海量、高維會計數據，快速生成大量分析報告，為企業財務管理和決策提供堅實的技術支持。

二、預測與決策支持

（一）財務預測與趨勢分析

人工智能屬于計算機科學分支之一，核心本質是對人的理論、方法及技術進行演繹、模擬或延伸，也就是AI系統[3]。使用人工智能技術進行財務預測和趨勢分析涉及收集企業的歷史會計和財務數據，以建立和訓練各類機器學習模型，如長短期記憶網絡、自回歸模型和隨機森林。這些模型能夠學習數據中的趨勢和規律，從而預測未來的核心財務指標，例如營收趨勢、利潤增長率和現金流。機器學習技術優于傳統方法，能處理復雜的非線性關系和多種影響因素，提供更準確的預測。數據挖掘可用于分析財務指標的變化和相關性，輔助企業管理層制定基于科學依據的戰略決策。將人工智能技術融入企業的財務會計管理當中，不僅能夠有效地提升企業的財務管理工作效率和質量，同時能夠幫助企業管理人員，更好、更及時地了解企業財務運營情況[4]。

（二）風險評估與管理

人工智能技術可以深度應用于企業風險的評估與管理，助力企業實現風險的全面監控。具體來說，可以收集足夠豐富的歷史會計數據、行業數據和企業內外部信息，采用機器學習算法如支持向量機、決策樹等訓練出各類風險評估模型，比如信用風險模型、市場風險模型、操作風險模型等。這些模型可以借助大數據訓練，評估出企業未來一段時間發生不同類型風險事件的概率。在風險管理方面，可以根據風險評估結果，采取不同的風險控制措施，比如調整投資組合、建立內部控制制度等，實現企業全面的風險監控與管理。相比傳統方法，基于人工智能技術的風險評估更加快速、全面、精確，風險管理也更加智能化、主動化。

三、數據驅動的財務戰略

（一）資本分配與投資策略

人工智能技術的應用可以使企業的資本配置和投資策略的制定更加科學和智能化。企業可以收集大量與投融資決策相關的結構化數據，如行業運行數據、宏觀經濟數據以及企業自身的會計數據和業務數據等，采用機器學習模型比如回歸分析、隨機森林等，來評估不同的投資對象，進而在各種財務數據基礎上對過去某一段期間的經營活動狀況進行分析，反映企業過去的經營狀況[5]。在資本規劃方面，可以構建各類情景，運用仿真算法模擬不同資金分配方案下的預期效果，找出最優方案。相比傳統方法，基于大數據和算法模型的資本配置和投融資策略制定更具前瞻性、綜合性、科學性。它能夠助力企業在全球化背景下的復雜多變市場中占據優勢，實現投資組合的最優化。充分利用人工智能技術進行資本配置和投資決策，可以顯著提高決策的時效性、準確性和效果，幫助企業在市場競爭中獲得先機。

（二）企業風險管理的優化

風險數據的集成和分析是企業風險管理的基石。通過整合來自各種內部系統（如財務、運營、人力資源）及外部數據源（如市場動態、政策變化、社會事件）的數據，企業能獲得一個全面的風險視圖。企業使用高級數據集成工具和數據湖技術，能存儲和處理不同格式和不同來源的大量數據，這為后續的數據分析和風險預測提供可能。機器學習模型在風險評估中發揮著核心作用。通過訓練模型識別歷史數據中的風險模式和異常行為，企業能預測和識別潛在的風險事件。例如通過時間序列分析和預測模型，企業能夠預測市場波動和信用風險。此外，企業借助實時數據流處理技術和事件驅動架構，能即時接收關于潛在風險的警報。如果某個關鍵業務指標突然偏離常規范圍，系統會自動觸發警報，并通知相關決策者采取措施，其快速響應能力減少了風險事件導致的損失。AI技術通過決策樹、優化算法和仿真模型，企業可以評估不同風險響應策略的成本效益，選擇最佳的風險緩解路徑。

（三）利潤最大化與財務規劃

人工智能技術的應用可幫助企業實現利潤最大化和財務規劃優化。通過收集客戶需求、市場環境和競爭對手數據，企業可使用預測分析技術模擬市場趨勢和客戶偏好，科學確定產品組合以最大化利潤。在財務規劃方面，利用敏感性分析和情景模擬技術評估不同資金配置方案，找出最優使用方案，并進行風險評估。人工智能提升了企業市場定位的準確性和資金使用的合理性，提高了經濟效益和可持續發展能力，使企業在數字化時代更具主動性和戰略布局能力。

四、技術挑戰與解決方案

（一）數據安全與隱私保護

由于會計數據中常常包含客戶信息、財務數據等敏感內容，可能涉及隱私泄露和企業數據安全等風險。為此，可以采用加密技術對會計數據進行加密，并使用訪問控制、權限管理等方式嚴格控制數據的使用。在進行會計數據分析時，還可以運用差分隱私、數據脫敏等技術保護個人敏感信息。為降低算法歧視或漏洞帶來的風險，需要提高人工智能系統的可解釋性，能夠對算法的判斷依據進行詳細解釋。同時還需要保證系統的可審計性，即所有操作均被詳細記錄，以便事后檢查和追責。在保障數據安全性和算法可控性的前提下，人工智能系統才能被會計行業所接受，從而推動這一技術的廣泛應用。

（二）大數據處理與存儲

海量數據的存儲和高效處理也是一個重要的技術挑戰。為實現數據的可擴展存儲，可以采用云計算技術，通過添加服務器動態擴充存儲能力，確保可以靈活存儲包括歷史數據在內的大規模會計數據。在數據處理方面，可以利用分布式并行計算框架，實現高速的分布式數據處理，充分利用集群的計算資源。同時可以研發高效的數據壓縮和編碼算法，降低存儲成本。通過在線學習的方式增量更新數據庫和分析模型，而非完全重新訓練，以減少重復計算和時間成本。充分利用云計算等大數據處理技術，采取多種方式提高處理效率、降低成本，以解決會計數據規模不斷擴大帶來的計算和存儲壓力，才能保證人工智能系統可以高效可靠地運行，持續為會計決策提供支持。

（三）技術集成與互操作性

打通不同系統和模型之間的技術壁壘，實現深度融合和協同也面臨挑戰。要實現系統之間的互操作性，可以制定統一的企業信息交換標準，實現會計系統、管理系統等之間的數據無縫連接。在算法和模型方面，需要統一不同模型的輸入和輸出格式，確保模型可以串聯使用，構建端到端的會計分析流程。采用微服務架構對功能進行拆分封裝，通過開放程序接口實現服務的重用和互調用。構建一個高度協同、統一的企業級會計智能處理和分析平臺，需要解決數據格式標準統一、系統服務化重構、算法鏈式使用等技術問題，才能打破信息孤島，實現數據、模型、系統的深度融合，將會計信息智能化的功能和效果最大化提升。

結束語

財務會計是企業會計的一個分支，是企業生產管理中重要的基礎性工作[6]。人工智能技術在會計和財務領域的應用不斷深入，它正在逐步自動化和智能化地進行會計信息的處理，這大大提高了工作效率，并為企業的財務管理和決策提供了更加廣泛的支持。但是也應注意到，數據安全、系統集成等技術問題仍需解決。未來，人工智能必將與會計實踐和教育深度融合，企業和會計從業人員都需要加快適應和掌握這一新技術，以適應數字化轉型的新環境。充分利用人工智能賦能會計信息和決策，能夠在數字經濟時代占據更大優勢。

參考文獻：

[1]李迪.淺談人工智能發展對會計專業人才需求的影響[J].經濟師，2022（01）：105-106.

[2]陳金鳳.淺議人工智能時代企業財務會計向管理會計的轉型[J].現代商業，2020（17）：2.

[3]王秀珍.基于人工智能的高校立體動態會計信息平臺構建[J].財會通訊，2021（19）：6.

[4]賈敬衛.財務分析在管理會計中的應用問題[J].中國集體經濟，2020（09）：3.

[5]韋海媚.基于財務機器人應用背景下的會計人才培養質量提高路徑研究[J].中國管理信息化，2022，25（08）：73-75.

[6]謝曼玲.人工智能背景下財務會計向管理會計的轉型策略[J].企業改革與管理，2021（15）：2.

作者簡介：盧寶偉（1987.10－），女，漢族，北京房山人，碩士，會計師、稅務師，研究方向：會計、稅法。