企業業財融合管理體系中ChatGPT的應用

【摘 要】論文構建了ChatGPT在企業業務財務一體化管理中的創新應用框架，針對傳統融合體系局限，ChatGPT顯著彌補了財務管理在成本控制、風險預警、收益預測及預算管理上的不足。經理論分析與問卷調查，明確了ChatGPT在體系內的實踐路徑，包括成本優化、風險預警智能化、收益預測精準化及預算管理自動化等關鍵方面，實現了對傳統管理體系的有效升級。

【關鍵詞】企業業財融合；管理體系；ChatGPT

【中圖分類號】F275；TP18 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069（2024）07-0127-03

1 引言

ChatGPT，作為先進的Transformer架構NLP工具，展現了強大的分析、文本解析及智能決策能力，廣泛應用于多領域。它通過與第三方API的無縫集成，推動了如機票預訂、酒店管理等服務的自動化。面對業財融合管理體系的挑戰，傳統財務管理系統在大數據環境下表現受限，缺乏業財融合的設計思維，導致成本控制、風險預警、收益預測及預算管理等方面存在不足。ChatGPT憑借其獨特優勢，為這些問題提供了潛在的解決路徑。當前，財務管理學術界聚焦于ChatGPT的應用潛力，尤其是其在優化業財融合管理體系方面的可能性，這已成為亟待通過深入研究和實證分析來解答的關鍵議題。因此，探討ChatGPT在業財融合框架下的實施策略及效果評估，對于推動財務管理現代化轉型具有重要意義。

2 ChatGPT在業財融合中的應用流程

2.1 成本控制流程

在探討傳統成本控制挑戰時，引入ChatGPT的先進分析能力至質量成本管理體系，成為成本控制優化的新途徑，過程如下：

第一，精準成本目標設定：深度分析市場數據，對比價格與成本，篩選最優方案，科學制定成本控制策略，并整合資源信息優化費用配置。

第二，生產計劃靈活調整：針對市場需求變化，利用關聯分析明確成本結構，精準調整生產計劃，以最大化成本效益。

第三，進度與成本協同控制：ChatGPT具備偏差識別與即時調整能力，確保生產進度與成本目標一致，滿足成本效益與合同要求。

第四，偏差管理優化：實時監控成本與生產進度，對偏差迅速響應，通過資源配置調整或強化監督，實現同步優化。

第五，質量成本控制：強化全程質量控制，及時發現并糾正偏差，助力企業優化策略，提升產品質量與市場競爭力。

2.2 風險預警流程

在探討傳統財務管理風險預警局限時，構建基于ChatGPT的新型風險預警框架成為關鍵。此框架旨在融合ChatGPT分析能力于內控、預警系統及應對策略中，提升預警效能。詳述如圖1所示，具體策略包括：

強化內部控制：利用ChatGPT分析標桿企業內部控制實踐，為管理層提供個性化構建指導，細化至各業務環節，并提出風險防范策略，全面覆蓋經營、財務及投融資風險。同時，監督內部控制執行，確保其高效運行。

優化預警系統功能：ChatGPT通過深度挖掘風險數據（如經營、財務、投融資風險），量化風險概率與影響，為管理層提供詳盡風險評估，助力精準預警。

智能化風險應對決策：ChatGPT搜集整理風險應對方案，結合企業特定情境，提供定制化建議。在決策調整階段，評估合理性與可行性，及時優化，確保決策科學有效。

圖1 ChatGPT在風險預警中的應用流程

2.3 收益預測流程

在探討傳統財務管理收益預測挑戰時，提出構建基于ChatGPT的預測框架，旨在通過AI技術提升管理效能。該框架核心在于利用ChatGPT的深度分析能力優化決策與預測流程，增強預測精準性。具體作用包括：

①強化決策精準性。ChatGPT整合多維度信息，如行業動態、競爭情報及市場趨勢，為管理層提供科學前瞻的決策支持，減少預測偏差，特別是在市場實際、成本結構及行業標桿對比上的誤差。同時，它能快速響應偏差，調整策略，降低決策風險。

②借助其強大的計算與信息處理能力，ChatGPT直接參與預測過程，顯著提升預測準確性。其動態調整預測參數的能力確保預測與市場變化同步，增強預測的有效性。

③作為數據分析工具，ChatGPT輔助董事會審視戰略與預算規劃，發現偏差時及時警示，防止冒進決策與預算超支，促進資源合理分配與戰略穩健實施。

2.4 預算管理流程

在探討傳統財務管理框架下預算管理面臨的挑戰時，構建融合ChatGPT技術的預算管理新體系成為關鍵。此體系核心在于利用ChatGPT的分析能力，優化預算管理的全生命周期，包括目標設定、執行、監督及績效評價。具體如下所示：

①精準目標設定。ChatGPT整合行業趨勢與市場動態，助力企業設定合理前瞻的預算目標，緊密對接企業戰略。對于目標偏差，提供智能調整策略，促進目標的動態優化。

②高效執行推進。在執行環節，ChatGPT作為監控工具，實時追蹤預算執行情況，即時發現并報告偏差，提出糾正建議，保障預算活動順利推進。

③強化監督機制。ChatGPT的監督功能有效識別并糾正預算執行中的不規范行為，提升執行透明度和合規性，預防舞弊現象。

④智能績效評價。依托ChatGPT的數據分析能力，自動生成預算執行績效報告，精確反映部門績效，為管理層決策提供有力支持，并激勵表現優異部門，推動預算管理整體效能提升。

3 相關問卷調查

3.1 調查問卷設計

在探討ChatGPT在業財融合管理體系中的應用集成時，本研究聚焦于成本控制、風險預警、收益預測及預算管理四大核心維度，并設計了一套精簡的問卷調查（見表1）以深入分析這些領域。

如表1所示，針對成本控制，問卷精選了關鍵評估指標，旨在評估ChatGPT在設定成本目標、調整生產成本規劃、校正成本與進度偏差及質量偏差控制上的輔助效能。

在風險預警方面，問卷聚焦于3個核心議題，考察ChatGPT如何強化內部控制體系、提升風險預警機制及輔助制定風險應對策略。

對于收益預測，問卷設計了針對性問題，探索ChatGPT在提升決策精度、參與收益預估過程及對高層決策（如董事會決策）的潛在正面影響。

最后，預算管理部分圍繞預算調整、執行強化、監督促進及效果評估4個維度設計問題，以評估ChatGPT在預算管理全過程中的輔助作用。

表1 問卷調查表

3.2 調研數據分析

在本文研究中，針對來自多元背景（包括15家企業高級管理人員及高等教育機構ChatGPT領域專家）的50名受訪者進行了問卷調查，樣本詳情如表2所示。性別分布上，男女性別比例平衡。高管群體中，CEO與CFO占比較高（分別為32%與42%），顯示了財務決策層的代表性。教師職稱分布上，教授為主力（20%），輔以副教授，體現了學術研究的多樣性。

關于ChatGPT的未來應用意向，約三分之一（40%）的受訪者表示將積極采用，而大部分（60%）持謹慎態度，處于觀望階段，反映了技術接納初期的普遍現象。

在具體應用探索中，預算管理成為焦點，獲得超半數（56%）的提及，凸顯其在業財融合中的潛在價值。同時，成本控制（46%）、風險預警（40%）及收益預測管理（30%）也備受關注，表明ChatGPT在財務管理多領域具有廣泛的應用探索空間。

表2 調研樣本分析

3.3 信度檢驗與效度檢驗

問卷信度通過Cronbach's Alpha系數評估（見表3），結果顯示整體系數為0.912，遠高于0.8的推薦標準，確保了高信度。在ChatGPT的具體應用（成本控制、風險預警、收益預測、預算管理）中，各部分的Alpha值均保持在0.8以上（如成本控制α=0.880，風險預警α=0.887等），驗證了問卷內部的高度一致性。這一高信SWc1jmNb2kKvdgdcZzLoc6UAqwH96WCG1BBDQ4zMW5w=度水平為AIGC相關領域的后續實證研究奠定了穩固基礎。

問卷效度通過KMO檢驗評估（見表4），整體KMO值為0.769，顯著超過0.6的接受門檻，表明問卷結構有效且適合進行因子分析。具體到ChatGPT的應用領域，各部分的KMO值亦表現出色（如成本控制KMO=0.713，風險預警KMO=0.701等），進一步確認了問卷在不同應用場景下的有效性和適用性。綜上所述，問卷在結構效度和內容效度上均展現出優異性能，為AIGC領域的深入分析與實證研究提供了可靠工具。

表3 調研樣本的信度檢驗

表4 調研樣本的效度檢驗

3.4 ChatGPT應用的路徑回歸

表5概括了ChatGPT在多個應用領域內的路徑回歸分析結果，主要發現包括：ChatGPT在成本控制、風險預警、收益預測及預算管理上均表現出積極的影響，具體路徑系數反映了其正向效應。具體而言，風險預警功能不僅強化了與成本控制的協同，還促進了收益預測與預算管理的效能提升。在收益預測方面，ChatGPT的應用與成本控制正相關，并增強了風險預警與預算管理的效果。同樣，預算管理也受益于ChatGPT的引入，不僅與成本控制緊密相關，還促進了風險預警與收益預測的高效集成。

4 結語

本文構建了ChatGPT在業務與財務融合管理框架中的創新應用模型，揭示了其與財務管理的緊密聯系。針對傳統體系局限，ChatGPT作為核心要素，顯著改善了成本控制、風險預警、收益預測及預算管理等關鍵環節。通過理論分析與問卷調查，ChatGPT在業財融合管理體系中的應用路徑：在成本控制中，它用于設定成本及費用目標，矯正生產計劃與進度、成本及質量偏差；在風險預警方面，ChatGPT增強內控與風險預警體系，助力風險應對決策；在收益預測上，提升管理層決策精準度，直接預測收益，影響高層決策；在預算管理領域，則修正預算目標，強化執行與監督，輔助績效評價。

【參考文獻】

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