智能財務信息化實現路徑模型可視化研究

一、前言

隨著信息技術的飛速發展，智能財務成為企業管理的創新趨勢。傳統財務管理模式已經無法滿足現代企業實現高效、準確管理的需求，迫切需要轉型升級。智能財務信息化作為財務管理模式轉型的重要表現，可以實現對財務數據的實時處理和分析，促進企業決策效率和質量的提升[1]。本文以BP神經網絡技術為基礎，探討智能財務信息化實現路徑模型的可視化呈現，描繪出企業智能財務的發展藍圖。

二、智能財務信息化概述

智能財務信息化是一種以現代信息技術為基礎，利用人工智能、大數據、云計算等技術手段，對企業財務數據進行實時、高效和準確處理，以滿足企業戰略目標和決策需求的新型財務管理方式，主要特點是實時性、精準性、智能化和一體化。在實現智能財務信息化的過程中，企業可以通過自動化、集成化等手段對財務管理體系進行優化創新和全面升級。智能財務信息化的核心是將先進的信息技術與財務管理相結合，提升企業財務管理的透明度、可靠性和決策支持能力。在智能財務信息化模式下，人工智能技術被用于解決復雜數據的分析問題，如預測、分類、聚類和優化等，可以幫助財務管理人員更快地獲取可靠的決策依據[2]。大數據技術則通過收集、處理和分析企業內外部海量數據，為財務管理提供全面、實時、多維度的數據支持。云計算技術通過互聯網實現了基于云端的財務數據交換和共享，降低了企業信息基礎設施成本，提高了財務數據的處理效率。另外，智能財務信息化還涉及財務管理流程的優化與創新。一方面，在財務核算、報表編制、成本控制、稅務籌劃等方面，推動財務管理流程標準化、規范化，有效降低財務業務的處理時長和錯誤率。另一方面，結合新興技術，如區塊鏈、物聯網等，搭建高效、安全、透明的財務管理架構以及風險防范機制，打造符合數字經濟發展需要的財務信息化生態。

三、BP神經網絡技術分析

BP神經網絡是一種多層前饋的人工神經網絡，采用誤差反向傳播算法進行訓練。該網絡結構分為輸入層、隱藏層和輸出層，內部由各層神經元之間的權值和閾值進行連接。BP算法的核心思想是基于梯度下降法，通過對輸出錯誤的最小化來實現網絡參數的優化。在BP神經網絡中，輸入信號沿網絡前向傳播，通過隱藏層數字到輸出層，經過非線性激活函數，產生輸出信號。如果輸出信號與期望輸出有差異，則誤差會從輸出層逐層向輸入層反向傳播。在此過程中，所有層上的單元將權重調整作為錯誤信號的依據，通過持續調整權值和閾值，網絡將在梯度方向上降低誤差。BP神經網絡可廣泛應用于分類、回歸、聚類、數據挖掘以及其他領域，憑借強大的非線性擬合能力和靈活的結構設計，BP神經網絡在解決許多實際問題中表現出卓越的性能。然而，其也存在一些缺點，如學習速度較慢、容易陷入局部極小值、網絡結構選取無明確定論等。為應對此類問題，研究人員已提出多種改進策略，如調整激活函數、使用動態學習率、引入動量項等。在財務信息化背景下，BP神經網絡的應用具有顯著價值。例如，在財務數據預測、客戶信用評估、風險監控等場景中，神經網絡能夠通過自學習能力挖掘數據的內在關系，從而實現較高的預測精度和辨識度。在面臨大量歷史財務數據的情況下，BP神經網絡具有良好的非線性擬合能力，有助于企業提高決策效率，并指導未來財務發展。

四、智能財務信息化實現路徑模型構建

（一）數據集的選擇處理

在構建智能財務信息化實現路徑模型時，必須選取適當的數據集，應包含企業財務管理系統中的各種關聯數據，例如財務報告、日常運營活動以及企業的經濟狀況等（見圖1）[3]。對于收集到的原始數據，進行預處理是實現模型有效性和可靠性的基本要求。預處理步驟應涵蓋數據清洗、缺失值處理、異常值檢測與處理、數據標準化和歸一化等方面。數據清洗針對數據集中的錯誤、重復或無關的信息進行清除，確保數據集的準確性和一致性。缺失值處理則通過插值方法、平均值填補或采用其他相關算法來填充數據集中的空缺值。異常值檢測與處理可通過箱線圖分析、馬氏距離等相關技術進行識別，確保數據集的可靠性不受其影響。數據標準化和歸一化過程使得數據范圍一致，在后續訓練和驗證BP神經網絡模型時，能夠降低計算復雜度并提高模型性能。為實現預處理后的數據集對BP神經網絡模型的訓練和驗證，需要細心設計模型結構，選擇具有代表性的特征變量以及合適的參數。根據實際需求與問題背景，從不同維度對經過預處理的數據進行進一步分析。例如，分析企業不同階段財務信息化發展的關鍵指標、識別推動智能財務信息化的主要驅動力等，從而形成完整的實現路徑。結合理論知識和實際經驗，選取合適的BP神經網絡參數和結構，使模型在財務信息化實現路徑研究中發揮關鍵作用。在具體應用過程中，根據企業的實際情況調整和優化模型，以提高預測精度和模型泛化能力。利用針對性改進措施，企業能夠更好地實現智能財務信息化轉型，實現數據驅動決策，提高企業管理效率和競爭力。

（二）BP神經網絡模型參數設置和訓練

在數據預處理結束后，需要設置BP神經網絡模型的參數。為構建合適的網絡結構，首要任務是確定網絡層級和各層神經元的數量。BP神經網絡由一個輸入層、若干隱藏層和一個輸出層組成，確切的層數和每層神經元的數量依據實際問題的復雜性、輸入特征的數目以及輸出類別的個數。然后，選擇適當的激活函數，例如Sigmoid函數、雙曲正切函數或修正線性單元（ReLU）等，并配置學習率、動量系數等超參數（見圖2）。為抑制過擬合現象，有必要在模型結構中添加正則化項，如L1或L2正則化。將處理后的數據分為訓練集和驗證集，使用梯度下降方法優化權重和偏置參數，從而降低訓練誤差。在整個訓練過程中，通過批量梯度下降、隨機梯度下降或小批量梯度下降等優化方法提高網絡收斂速度。訓練集上的訓練過程會迭代調整權重和偏置參數，使得網絡預測期望輸出時的誤差最小化。與此同時，利用驗證集對模型的泛化能力進行評估，從而確保模型在新數據上表現良好。為保證模型參數設置的合理性，可采用交叉驗證、網格搜索或貝葉斯優化等技術進行超參數搜索。在實際操作中，為盡量避免學術不足現象，需要監控訓練過程中的訓練損失與驗證損失，以進行早期停止或動態調整學習率。此外，權值初始化策略（如隨機初始化或Xavier初始化）在網絡性能表現上也具有顯著影響，不容忽視。反復迭代適當次數，可得到最佳模型參數，從而實現網絡輸出與期望目標之間誤差的最小化。在實際問題中，可應用訓練有素的BP神經網絡模型為不同的財務信息化任務提供精準預測。無論是基于歷史數據預測財務報告、評估客戶信用評級，還是執行風險監測等任務，訓練有素的BP神經網絡都將發揮關鍵作用，助力企業加速財務信息化的步伐，提高競爭優勢。

（三）實現路徑模型的構建過程

構建智能財務信息化實現路徑模型涉及多個關鍵步驟，首要任務是利用已創建的BP神經網絡模型，對智能財務信息化的關鍵因素展開量化分析，關鍵因素包括但不限于企業規模、營運狀況、金融環境、經營策略和管理體系等。在對關鍵因素進行深入研究的基礎上，為智能財務信息化發展建立一條清晰且具有實際意義的實現路徑，揭示各關鍵因素與智能財務信息化目標間的互動關系。接下來，根據得出的關鍵因素權重狀況，明確各因素對智能財務信息化發展的貢獻程度。權重分析有助于揭示各因素在實現智能財務信息化轉型中的作用，為企業提供科學的決策依據。綜合分析權重結果，找出影響企業智能財務信息化建設及推進的重要因素，制定相應的措施，促進企業智能財務發展。隨后，將模型結果應用于企業智能財務信息化的實際執行，通過真實案例分析加以驗證，確認模型對企業智能財務信息化轉型的有效指導意義。在應用過程中，要不斷優化和調整模型，以滿足企業不斷發展和變化的需求。在整個模型構建過程中，可能需要對BP神經網絡模型進行參數調整和優化，包括改進學習速率、引入動量因子和正則化項等。此外，根據模型預測結果的準確性和泛化能力，有針對性地調整隱藏層結構與激活函數。持續優化模型性能，力求使智能財務信息化實現路徑具備可行性、有效性，并有利于企業長期持續競爭力的提升。最終，模型將為企業智能財務信息化轉型提供強大的支持，有助于推動企業持續優化財務管理流程、提高決策質量和速度[4]。借助該模型，企業能夠更好地應對當前復雜金融環境的挑戰，為未來智能財務的持續創新奠定堅實基礎，助力企業實現財務信息化轉型。

五、智能財務信息化實現路徑模型可視化呈現分析

（一）可視化工具的選擇應用

在數據可視化與分析過程中，選擇恰當的可視化工具顯得尤為關鍵。市場上有眾多卓越的可視化工具，例如Tableau、PowerBI、D3.js等。Tableau作為卓越的商業智能分析平臺，擅長處理大規模數據集，能輕松創建各類圖表以生動展示結果（見圖3）。PowerBI是由Microsoft研發的數據可視化解決方案，特色是豐富的視覺效果、插件擴展以及與其他Microsoft產品的無縫整合。D3.js是基于JavaScript的開源數據可視化庫，具備制作高度定制、動態的數據可視化圖形的能力。確立了適宜的可視化工具后，將智能財務信息化實現路徑模型與其相結合，繪制相應的可視化圖表以及實現交互式界面，實現定量分析與可視化結果的融合。創建恰當的可視化解決方案有助于企業 增強數據洞察能力，并更好地理解潛藏在數據背后的模式與關聯。Tableau的直觀操作界面使得即便非技術專業人士也能迅速掌握，快速創建視覺報告以支持敏捷決策。同時，PowerBI的豐富視覺元素可以讓財務數據以新穎、有趣的形式呈現給各類用戶，引發更多洞見。PowerBI還允許創建和共享實時儀表板，為組織內的相關人員提供關鍵數據易于理解的視角。D3.js以其高度靈活性脫穎而出，可定制各式各樣的可視化組件，適應不同場景需求。通過以上組合，可視化解決方案將涵蓋多種智能財務信息化實現路徑模型，包括關鍵指標評估、成本控制、效率提升、規劃與預測等，將模型與工具相結合，能夠更清晰地呈現數據背后的洞察和啟示。根據企業需求設計出適合的可視化界面不僅助力企業加速決策過程，呈現出具有業務價值的數據，還有助于整個組織對智能財務轉型的推進和理解。將智能財務信息化實現路徑模型融合可視化工具，有助于將模型應用于實際業務場景，例如財務分析、成本控制、業務評估、市場趨勢預測等，助力企業提升信息處理速度，為組織內各層決策者提供有力支持。在實踐中，分析師可根據模型的表現并結合業務具體需求研究優化策略，以確保可視化與分析的順利實施并產生實際價值。

（二）模型可視化結果展示

在將智能財務信息化實現路徑模型應用到選定的可視化工具后，將獲得形象、直觀的可視化成果，可能涵蓋諸如關鍵因素間權重對比、實現路徑的逐級展示與圖示、影響要素的相關性矩陣等。建模展示助力企業管理者及決策者全面地了解智能財務信息化實現過程中各個因素的作用與影響程度。為了進一步突顯可視化結果的生動性，可以引入三維可視化技術、動態圖表以及實時交互功能，提升信息傳遞效率。在呈現各關鍵因素之間的權重對比中，圖表可以展示各業務領域、管理層次或財務指標間的相對重要性，有助于企業確定優先發展的領域和關注重點，從而針對性地調整戰略規劃以更好地達成智能財務信息化目標。實現路徑的階梯展示與圖示可以直觀地呈現智能財務信息化實現過程中的各個階段及關鍵節點，有助于企業從時間軸的角度了解智能財務信息化進展，從而評估實際執行情況與預期目標間的差距，以便調整實施步驟、優化資源分配并監控進度。影響因素的相關性矩陣展示了各關鍵因素間的相互關聯程度，有助于企業識別影響智能財務信息化實現路徑的可能風險、挑戰及潛在機遇。企業可以據此對策略進行微調，以提高財務信息化方案的實施效果與資源利用率。三維可視化方式可以直觀表示數據之間的多維關系，從而增強分析結果的理解和解釋。通過應用動態圖表，企業管理者可以觀察智能財務信息化過程在不同時間點的狀態，實時監測實現路徑的進展。實時交互功能可以快速、準確獲取關聯信息，使企業決策者能夠根據分析結果迅速做出響應和調整。

（三）結果分析

深入分析模型的可視化結果，企業將獲得有益的洞察和啟示。為實現智能財務信息化目標，企業需要關注模型中揭示的關鍵影響因素，并從戰略層面審視企業發展方向與計劃，不僅確保財務信息化轉型的成功，還有助于提高整體競爭力。可視化結果為企業提供了有針對性的改進措施，可能包括關注特定重要領域的投資、優化管理制度、提高員工培訓質量或改善戰略合作關系等。通過執行有針對性的優化措施，企業將能夠在智能財務信息化轉型過程中取得更大的發展。通過對模型結果的深入分析，企業可以識別并監測潛在風險。例如，發現某些業務流程存在效率低下、成本過高或技術過時等問題。根據模型輸出的預警，企業能夠采取實時干預并調整相關策略，確保智能財務信息化實現穩健發展，同時降低企業面臨的經營風險。對模型可視化結果的分析還有助于強化企業內部溝通和動員。通過掌握各項可量化指標與智能財務信息化實現路徑的關系，企業可進一步提升員工對智能財務信息化轉型重要性的認識和理解，形成統一的發展共識，推動員工共同為實現智能財務信息化目標付諸努力。模型的有效性至關重要，為了保證智能財務信息化實現路徑模型適應企業發展需求，團隊需要持續進行模型評估與優化，包括重構模型、引入新數據、調整參數設置或更新可視化方式等。一個經過多次優化的高質量模型將有助于企業更好地在智能財務信息化轉型過程中應對挑戰，適應不斷變化的內外部環境。通過對智能財務信息化實現路徑模型可視化結果的深入分析與理解，企業將能夠從宏觀層面洞察戰略規劃與執行方向，并找到有針對性的優化策略，分析結果將揭示潛在風險和問題，使企業能夠根據風險預警及時調整策略，實現智能財務信息化目標，為企業提高運營效率和決策質量提供重要支持。

六、結語

綜上所述，智能財務信息化在企業發展中占據重要地位。為了實現財務信息化轉型，企業需結合實際情況，綜合運用BP神經網絡等技術，構建合理可行的實現路徑模型。在此過程中，數據集的處理、模型參數設置與訓練以及可視化呈現與分析都是必不可少的環節。通過對模型效果的持續優化和應用經驗的積累，該模型能成為企業智能財務信息化實現過程中的有益指南，企業在實現智能財務信息化轉型的道路上，可以獲得更高的效率和更明智的決策。

引用

[1]王玲.智能財務背景下事業單位財務信息化建設探析[J].活力，2023，41（22）：46-48.

[2]劉子稀.高校財務信息化探索——智能差旅平臺在高校的應用與展望[J].行政事業資產與財務，2023（22）：112-115.

[3]高俊杰.人工智能在企業財務信息化建設中的應用研究[J].財會學習，2023（30）：49-51.

[4]黃克萍.人工智能驅動下的企業財務信息化管理變革[J].老字號品牌營銷，2023（18）：89-91.

基金項目：2023年河北省高等學校人文社會科學研究項目、河北省教育廳科學研究項目資助“基于業財一體化的智能財務信息化建設路徑研究”（項目編號：SQ2023111）

作者單位：衡水職業技術學院

責任編輯：韓 柏