人工智能技術在財務報表分析中的應用與改進

［DOI］10.3969/j. issn.1672-0407.2024.23.066

［摘 要］隨著大數據和智能計算技術的廣泛使用和進步，人工智能技術為財務報表分析提供了新的可能性，技術的應用不僅使得財務報表分析更加高效，還提升了其準確性和深度。但是，人工智能技術除了為財務報表分析帶來諸多好處以外，也存在一系列的挑戰和改進空間。本文以人工智能技術在財務報表分析中的應用為研究對象，分析了該技術在財務報表分析中的應用價值、存在的問題，并提出改進策略，希望能為該領域的研究人員提供參考和借鑒。

［關鍵詞］人工智能；財務報表；改進策略

［中圖分類號］F23 文獻標志碼：A

人工智能技術的迅猛發展和廣泛應用已經深刻改變了財務報表分析的方式。該技術的應用使得財務報表分析更加高效，準確性和深度也有了顯著提升，它的應用開辟了新的可能性，提高了分析的效率和質量，但同時也帶來了一系列挑戰。

1 人工智能技術在財務報表分析中的應用價值

1.1 提高效率

人工智能技術在提高財務報表分析效率方面的應用，不僅縮短了分析所需時間，還提升了分析過程的覆蓋范圍和深度，為企業決策提供了快速且全面的數據支持。人工智能技術通過自動化的數據處理流程，能夠迅速地整理、分析龐大的數據集，減少了人工操作的需求和相應的時間成本。機器學習算法和深度學習網絡在識別數據中的復雜模式和趨勢方面顯示出高度的效能，進一步加速了分析過程，同時降低了人為錯誤導致的風險。自然語言處理技術的運用使非結構化數據，如管理層的討論與分析報告也能被快速轉化為可分析的信息，為財務報表分析帶來更多維度的數據視角［1］。

1.2 增強準確性

綜合人工智能技術，能大大提升財務報表分析的質量和可信度，為決策者提供更為精準的數據支持。機器學習和深度學習技術能夠通過從歷史數據中學習，識別出復雜的數據模式和關系，這在傳統分析方法中難以實現。人工智能技術的應用減少了人為判斷的誤差，提升了財務指標預測的可靠性。例如，算法對過往財務表現的深度分析，可以預測未來的趨勢，幫助識別潛在的財務風險，提前采取應對措施。自然語言處理技術在分析財務報告文本內容時，能夠有效地識別關鍵信息和趨勢，進一步增強了整體分析的準確性。

1.3 深入數據分析

人工智能技術，特別是自然語言處理（NLP）技術的應用，使得分析師能夠有效地挖掘和分析那些傳統分析方法難以觸及的非結構化數據源，如管理層的討論與分析報告、新聞稿及各種社交媒體內容。通過深入解析這些信息，NLP技術能夠識別出文本中的關鍵情感傾向、主題趨勢及它們之間的相關性，提供對公司財務狀況和未來表現評估的全面視角。企業利用人工智能技術對大量數據進行實時分析，迅速識別出市場變化和潛在風險，并捕捉到關鍵的業務機會。人工智能技術還能夠幫助財務分析師理解和預測消費者行為，評估競爭對手的財務表現，更準確地預測財務趨勢。這大大提升了財務報告的質量和可靠性，為企業戰略規劃和決策制定提供堅實的數據基礎。通過深化對財務數據的分析，企業能更有效地管理資源，優化運營效率，推動業務增長和盈利能力的提升。

1.4 趨勢預測和洞察

企業通過應用機器學習和深度學習算法，可以從歷史數據中學習和識別財務表現的模式和趨勢，進而對未來的財務狀況進行準確預測。這些預測不僅涉及收入和支出等基本財務指標，也包括更復雜的經濟因素和市場動態。算法通過分析大量的數據點，能夠提前識別潛在的財務風險和機會，為企業制定戰略和預防措施提供科學依據。

1.5 形成個性化報告

人工智能技術的運用實現了報告內容的個性化定制，滿足了不同用戶群體的具體需求。系統通過應用深度學習和自然語言處理技術，能夠根據用戶的偏好、歷史查詢和互動反饋生成定制化的財務分析報告。這些報告不僅包括了針對用戶特定興趣點的詳細分析，還能夠根據用戶的專業背景和理解能力調整報告的復雜度和深度。個性化報告還可以實時更新，反映最新的財務數據和市場動態，為用戶提供及時準確的信息。

1.6 風險管理

人工智能可以從大量歷史數據中挖掘風險因素和指標，實現對潛在風險的早期識別和量化評估。這些算法通過分析財務指標的變化趨勢、市場動態及宏觀經濟因素，預測未來可能出現的風險場景，為風險預防提供科學依據。自然語言處理技術在分析公司公告、新聞報道和社交媒體內容時，能夠及時捕捉到可能影響公司財務狀況的外部因素，為風險管理添加了一個重要的維度。企業利用這些先進的分析和預測工具，能夠構建更為全面和精準的風險管理策略，提前采取措施以減輕潛在風險的影響。

1.7 提升合規性和透明度

人工智能技術能夠自動監測和分析財務數據與相關法規之間的一致性，及時識別潛在的不合規風險。此技術能夠在龐大的數據集中快速精準地篩選出關鍵信息，確保財務報告的準確性，從而降低人為疏漏或錯誤導致的合規風險。人工智能技術的應用還提高了財務信息的透明度。通過自然語言生成技術，可以將復雜的財務數據和分析結果轉換成易于理解的文本描述，使得非專業人士也能夠輕松理解財務報告的內容，提高了信息的可接近性和可理解性。技術的運用還支持了實時數據分析和報告的生成，保證了信息的時效性，進一步提高了企業財務透明度［2］。

2 人工智能技術應用于財務報表分析存在的問題

2.1 數據質量和完整性問題

數據質量不佳，包括錯誤的、缺失的或過時的信息，會直接影響模型的學習效果和分析結果的準確性。不準確的數據輸入會導致分析模型建立在錯誤的假設上，進而產生誤導性的輸出，影響決策制定的質量。同時，數據的不完整性，即關鍵信息的缺失，限制了模型對財務狀況的全面理解，降低了預測未來趨勢和識別潛在風險的能力。財務數據往往來源于多個渠道，數據集成的過程中可能出現的不一致性問題，如不同數據源之間的格式和度量標準差異，也會加劇數據質量和完整性的挑戰。

2.2 模型的透明度和解釋性問題

深度學習和復雜機器學習模型雖然在數據分析方面表現出色，但其“黑箱”特性使得模型的決策過程難以理解和解釋。缺乏透明度和解釋性不僅挑戰了用戶對模型分析結果的信任和接受度，也使監管機構難以驗證模型的合規性和公正性。財務報告的用戶和利益相關者，包括管理層、投資者和監管機構，需要能夠理解模型是如何得出特定結論的，以評估這些結論的可靠性。當模型的決策邏輯對于這些用戶不透明時，其應用于敏感的財務決策和風險管理領域的有效性就會受到質疑。模型解釋性的缺乏也限制了錯誤分析和模型改進的能力，因為分析師無法準確地識別模型預測失誤的原因。

2.3 技術和人才門檻

開發和部署先進的人工智能系統需要大量高性能計算能力和專業的軟件工具等技術資源，而資源相對有限的小型和中型企業來說難以滿足這些要求。人工智能技術的有效應用需要具備數據科學家、機器學習工程師和領域專家等相應專業知識的人才。但這類人才的培養需要時間，并且市場上這類人才的供不應求導致了人力成本的顯著提高。現有的財務專業人員缺乏必要的技術培訓，無法有效地與人工智能系統協作，加劇了人才門檻的提高。

2.4 隱私和安全問題

人工智能系統在處理數據時面臨多種安全威脅，包括數據泄露、未經授權的訪問和數據篡改等風險。這些安全威脅不僅可能導致商業秘密的泄露，還可能引發對個人隱私的侵犯，給企業和個人造成重大損失。隨著人工智能系統對外部數據源的依賴增加，數據的采集和使用可能觸及數據隱私法律和規范的邊界，增加了合法性和合規性的復雜性。這些隱私和安全問題不僅對企業的信譽和客戶信任造成威脅，也對整個財務報表分析的可靠性和有效性構成挑戰。

2.5 依賴性風險

隨著企業愈發依賴這些先進技術來處理和分析財務數據，人工分析師可能會逐漸失去對數據處理和分析的傳統技能。技能退化不僅降低了人工分析的能力，也減少了在技術故障情況下對財務數據進行有效審查和解釋的能力。過度依賴人工智能系統導致人們對其分析結果的盲目信任，忽視了對結果進行批判性評估的必要性。一旦人工智能算法因數據質量問題、模型過擬合或未能適應新的市場變化而出現誤判時，這種盲目信任可能會誤導企業決策，導致財務損失或戰略失誤。依賴性風險還包括對特定技術供應商的過度依賴，導致在供應商出現問題時，企業面臨分析工具不可用的風險，影響財務報表的及時性和準確性。

3 人工智能技術在財務報表分析中的改進策略

3.1 加強數據管理

提高數據管理的質量，為財務報表分析提供準確和可靠的數據支持，進而增強分析結果的準確性和可信度。健全的數據管理體系不僅要求應用高級的數據預處理和清洗技術，還需要對數據源進行嚴格的選擇和驗證，以確保所使用數據的質量和完整性。這一過程中，數據標準化程序通過統一數據格式、確保數據項的一致性和準確性，以及維護數據的更新頻率，來保障數據在整個組織中的可靠性和一致性。加強數據質量監控機制，不僅要在數據進入系統時進行質量檢查，還要在數據的使用周期內定期進行質量審查，通過自動化工具和手動檢查相結合的方式，及時識別并修正數據中的不一致性、錯誤和遺漏。［3］

3.2 提升模型的透明度與解釋性

采用解釋性人工智能技術和方法，開發透明度更高、易于解釋的人工智能模型，這不僅促進了人工智能模型的決策過程變得更加透明，也使得模型的輸出易于被人類理解。通過開發和應用這些技術，可以明確地揭示模型如何從輸入數據中提取特征，以及這些特征是如何影響最終決策的，從而使得模型的預測和推薦不再是“黑箱”操作，而是可被審查和理解的過程。實施模型審計和驗證措施，這包括對模型的設計、開發和部署過程進行全面審查，確保模型的建立和運行不僅遵循技術準則，還符合社會倫理和法律法規。這種審計和驗證過程有助于識別并糾正潛在的偏見和不公正問題，確保模型的應用公平且無歧視。

通過這些措施，可以增強人工智能模型在財務報表分析中的透明度和解釋性，提升用戶對人工智能分析結果的信任度。這種信任是基于對人工智能決策過程深度理解的結果，有助于促進人工智能技術在財務領域的廣泛接受和應用，同時確保了決策的質量和公正性，為企業提供了更加可靠和合規的分析工具。

3.3 降低技術和人才門檻

人工智能技術的不斷發展為這些企業相關工作提供必要的資源和支持，以便有效利用人工智能技術，成為促進經濟增長和創新的關鍵。提供專門的人工智能技術培訓十分重要。培訓應該從基礎做起，涵蓋人工智能技術的基本原理和應用方法。培訓應關注技術本身，教授如何在業務流程中集成人工智能，包括如何評估和選擇合適的人工智能解決方案，以及如何監控和評估人工智能項目的性能。培訓應注重實踐操作，確保學員能夠通過實際案例學習和項目工作來鞏固其理論知識。提供持續的技術支持是促使企業成功采納人工智能技術的關鍵。技術支持幫助解決部署和實施過程中遇到的問題，為企業提供關于如何優化人工智能解決方案以適應其獨特業務需求的建議。通過建立專門的支持團隊或平臺，企業可以更容易地獲取專家意見，克服技術挑戰。鼓勵企業建立合作網絡，通過共享資源、經驗和最佳實踐，互相學習，是降低技術和人才門檻的有效方法。

3.4 提高內部員工的人工智能技術和數據分析能力

企業應定期舉辦內部培訓課程，這些課程應該涵蓋數據分析、機器學習、深度學習等人工智能的基本理論和技術和如何將這些技術應用到實際業務中去。跨部門的培訓使員工能夠理解人工智能技術背后的原理，學會如何在日常工作中有效地應用這些技術，提高工作效率和創新能力。鼓勵員工利用在線學習資源，如MOOCs（大型開放在線課程）、專業的人工智能技術網站和論壇，以及參與外部的工作坊和研討會。這樣做不僅可以幫助員工擴大知識面，獲取最新的人工智能知識和技術動態，也可以讓他們與業界專家交流，獲得新的思考視角和解決問題的方法。企業通過創建內部知識分享平臺，如定期的技術分享會和工作坊，促進員工之間的知識交流和合作，讓員工分享他們在實際項目中應用人工智能技術的經驗和教訓，從而激發更多的創新想法和解決方案。通過這些措施，企業能夠提升員工的人工智能技術和數據分析能力，培養持續學習和創新的企業文化。這對于保持企業的競爭力、驅動業務增長和促進技術創新至關重要。擁有高度技能的員工隊伍，企業將更有能力面對快速變化的市場需求，更好地服務客戶，最終實現可持續發展和成功［4］。

3.5 加強隱私和安全保護

通過實施嚴格的數據安全策略，包括先進的加密技術，可以確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性，防止未授權訪問或數據泄露。加密技術的應用為數據保護提供了一道堅固的防線，確保即便數據被非法訪問，其內容也無法被輕易解讀。實施細致的訪問控制機制確保只有授權用戶才能訪問敏感的財務數據。這包括使用多因素認證、角色基礎的訪問權限和最小權限原則等方法，以最大限度地減少內部和外部的安全威脅，有效地控制和監管對財務數據的訪問和使用，防止不當使用和泄露。還可以通過定期審查系統和數據處理活動，及時發現并修復安全漏洞，增強數據保護措施，同時確保人工智能系統和數據處理流程遵循最新的數據保護和隱私法規。

3.6 管理依賴性風險

要建立多元化的決策機制，在決策過程中同時考慮人工智能分析結果和人類專家的判斷。這種機制能夠充分利用人工智能技術的高效數據處理和分析能力，同時通過人類專家的經驗和直覺來補充和驗證人工智能的分析，確保決策的全面性和準確性。制定針對人工智能系統故障的應急計劃，以確保在技術故障或其他不可預見情況發生時，企業能夠迅速采取行動，最小化運營中斷的影響。應急計劃應包括詳細的故障響應流程、關鍵人員的角色和責任及緊急聯系信息等。定期進行員工故障恢復演練和培訓，使其了解應急計劃并能夠在需要時有效執行。

4 結語

隨著大數據和計算技術的飛速發展，人工智能技術已經成為財務分析領域的一大助力，提高了分析的效率和準確性，拓寬了分析的深度和廣度。但這項技術在革新過程中也面臨多方面的挑戰。針對存在的問題，相關領域的工作人員應仔細分析，改進方法，使企業更好地利用人工智能技術，提升財務報表分析的質量和效率，促進企業的持續發展和競爭優勢。

參考文獻

［1］葛芳婷. 人工智能業K公司財務報表分析［J］. 上海商業，2021（10）：140-141.

［2］袁先智，周云鵬，嚴誠幸，等. 公司財務欺詐預警與風險特征篩選的新方法：基于人工智能算法［C］. 中國管理現代化研究會. 第十五屆（2020）中國管理學年會論文集，2020：16.

［3］王朝陽. 財務報表分析在AI行業財務管理中的優化研究——以計算機視覺企業F公司為例［J］. 經營者，2020，034（006）：198-199，246.

［4］董春華. 基于人工智能的中小企業財務危機預警分析模型研究［J］. 商業故事，2021（16）：4-5，8.

［作者簡介］杜亞锫，女，新疆阿克蘇人，陸軍勤務學院，碩士在讀，研究方向：會計學。