基于人工智能的企業(yè)財(cái)務(wù)管理創(chuàng)新策略研究

一、前言

數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，人工智能作為推動(dòng)企業(yè)管理創(chuàng)新的重要力量，正迅速滲透到各個(gè)領(lǐng)域。尤其在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中，人工智能技術(shù)憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和預(yù)測(cè)分析功能，正在引領(lǐng)一場(chǎng)深刻的變革。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理模式因其對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理能力有限，難以快速響應(yīng)市場(chǎng)變化，往往導(dǎo)致決策滯后和風(fēng)險(xiǎn)管理不足[1]。人工智能的引入不僅提升了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的處理效率，還在預(yù)測(cè)分析、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。因此，研究人工智能在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用，不僅具有重要的理論價(jià)值，也對(duì)提升企業(yè)管理效能、增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、人工智能應(yīng)用于企業(yè)財(cái)務(wù)管理的必要性

（一）企業(yè)財(cái)務(wù)管理現(xiàn)狀

在全球經(jīng)濟(jì)日益復(fù)雜的背景下，企業(yè)的財(cái)務(wù)管理面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理模式在過(guò)去幾十年中為企業(yè)的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)提供了有力支持，但隨著市場(chǎng)環(huán)境的瞬息萬(wàn)變，這些傳統(tǒng)方法的局限性日益顯現(xiàn)。首先，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理模式依賴(lài)人工分析和判斷，這種方式不僅耗時(shí)費(fèi)力，而且容易受到人為因素的影響，導(dǎo)致決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性不足。其次，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，企業(yè)面臨的數(shù)據(jù)量急劇增長(zhǎng)，而傳統(tǒng)財(cái)務(wù)系統(tǒng)的處理能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上這一變化，導(dǎo)致財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理效率低下，決策支持不足，影響了企業(yè)應(yīng)對(duì)市場(chǎng)環(huán)境快速變化的能力[2]。

全球化進(jìn)程加快使得企業(yè)的財(cái)務(wù)管理面臨更多跨國(guó)界、跨文化的因素，增加了財(cái)務(wù)決策的難度。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理采用靜態(tài)分析方法，往往難以應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)的市場(chǎng)需求和復(fù)雜的外部環(huán)境。隨著市場(chǎng)的快速變化，企業(yè)不僅需要精準(zhǔn)分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，還必須具備快速反應(yīng)和靈活調(diào)整策略的能力。在這一背景下，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理模式的弊端變得愈加突出，亟需一種能夠更好適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的技術(shù)來(lái)提升財(cái)務(wù)管理效率和決策質(zhì)量。

（二）人工智能引入企業(yè)財(cái)務(wù)管理必然性

面對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理模式的種種弊端，人工智能的引入顯得尤為必要。隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和數(shù)據(jù)規(guī)模的爆炸式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理方法已經(jīng)顯現(xiàn)出無(wú)法滿足現(xiàn)代企業(yè)需求的局限性。人工智能通過(guò)大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)模型，能夠以超越人類(lèi)能力的速度和精度處理和分析海量數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)，為企業(yè)提供更加精準(zhǔn)的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[3]。人工智能不僅能夠提升財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理的效率，還能夠?qū)崟r(shí)預(yù)警財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)在不確定性中獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)財(cái)務(wù)決策的智能化，消除人為因素的影響，提高決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。全球經(jīng)濟(jì)日益復(fù)雜和市場(chǎng)波動(dòng)的不確定性要求企業(yè)具備更強(qiáng)的應(yīng)變能力，傳統(tǒng)的靜態(tài)分析方法已經(jīng)無(wú)法滿足動(dòng)態(tài)調(diào)整和實(shí)時(shí)響應(yīng)的需求。因此，人工智能技術(shù)的引入，不僅是企業(yè)提升財(cái)務(wù)管理效率的必然選擇，也是應(yīng)對(duì)市場(chǎng)環(huán)境快速變化的關(guān)鍵所在。正如著名未來(lái)學(xué)家阿爾文·托夫勒所言：“未來(lái)的文盲不是那些不識(shí)字的人，而是那些不懂得學(xué)習(xí)的人。”對(duì)于現(xiàn)代企業(yè)而言，能否有效利用人工智能技術(shù)來(lái)革新財(cái)務(wù)管理模式，將直接影響其在市場(chǎng)中的生存與發(fā)展。

三、企業(yè)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理模式存在的問(wèn)題

（一）信息處理效率低下

盡管傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理模式在過(guò)去的企業(yè)運(yùn)營(yíng)中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，但在當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，其諸多不足正逐漸暴露出來(lái)，尤其在信息處理效率方面尤為明顯。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理依賴(lài)于人工操作和手工處理，數(shù)據(jù)處理的速度和準(zhǔn)確性都存在較大局限性。據(jù)統(tǒng)計(jì)，一般財(cái)務(wù)部門(mén)的人工數(shù)據(jù)處理效率僅能達(dá)到現(xiàn)代自動(dòng)化系統(tǒng)的30—40%，意味著大量時(shí)間和資源被耗費(fèi)在低效的操作上[4]。此外，隨著企業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大和交易量的激增，數(shù)據(jù)的種類(lèi)和復(fù)雜性也在迅速增加，進(jìn)一步加劇了傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)。例如，全球數(shù)據(jù)總量預(yù)計(jì)將在2025年達(dá)到175澤字節(jié)（ZettaByte），而這些數(shù)據(jù)中有超過(guò)90%是在過(guò)去兩年內(nèi)生成的，如此龐大的數(shù)據(jù)量要求財(cái)務(wù)系統(tǒng)具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力。然而，傳統(tǒng)系統(tǒng)由于技術(shù)架構(gòu)的限制，難以在短時(shí)間內(nèi)有效處理這些數(shù)據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析滯后，進(jìn)而影響財(cái)務(wù)決策的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。并且，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理在面對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)尤為不足，無(wú)法充分利用來(lái)自社交媒體、客戶反饋等新型數(shù)據(jù)源的信息，導(dǎo)致企業(yè)在市場(chǎng)動(dòng)態(tài)分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方面缺乏足夠支持。

（二）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與控制薄弱

伴隨企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)境日益復(fù)雜，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理模式的局限性日益凸顯，尤其在風(fēng)險(xiǎn)管理和決策支持方面表現(xiàn)出明顯不足。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理依賴(lài)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，這種方法忽視了市場(chǎng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)性和不確定性，無(wú)法有效應(yīng)對(duì)突發(fā)事件和快速變化的市場(chǎng)條件。數(shù)據(jù)顯示，在經(jīng)濟(jì)危機(jī)或市場(chǎng)動(dòng)蕩時(shí)期，企業(yè)因未能及時(shí)調(diào)整財(cái)務(wù)策略而導(dǎo)致的財(cái)務(wù)損失往往高達(dá)其年度營(yíng)收的20—30%。例如，2008年全球金融危機(jī)期間，許多企業(yè)因缺乏及時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和應(yīng)對(duì)措施，導(dǎo)致大量資產(chǎn)貶值和嚴(yán)重現(xiàn)金流問(wèn)題。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理工具多基于靜態(tài)模型，難以充分利用當(dāng)前大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析和預(yù)測(cè)，限制了財(cái)務(wù)決策的前瞻性和準(zhǔn)確性。研究表明，超過(guò)70%的企業(yè)管理層對(duì)其現(xiàn)有財(cái)務(wù)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力表示不滿，認(rèn)為其難以在復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境中提供有力的決策支持[5]。隨著全球化進(jìn)程的推進(jìn)，財(cái)務(wù)管理涉及的跨國(guó)界、跨貨幣復(fù)雜性增加，而傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)在多元化數(shù)據(jù)整合和跨境風(fēng)險(xiǎn)管理方面能力不足，進(jìn)一步加劇了財(cái)務(wù)決策的難度。

四、基于人工智能的企業(yè)財(cái)務(wù)管理創(chuàng)新策略

（一）智能數(shù)據(jù)分析與決策支持

為了有效應(yīng)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的復(fù)雜性和不確定性，構(gòu)建智能化的數(shù)據(jù)分析與決策支持系統(tǒng)成為至關(guān)重要的對(duì)策。人工智能（AI）技術(shù)在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的采集和分析過(guò)程中能夠顯著提升效率和準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理往往依賴(lài)手工數(shù)據(jù)錄入和基礎(chǔ)的分析工具，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，還容易產(chǎn)生人為錯(cuò)誤。而人工智能通過(guò)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)采集和處理，可以從多元化的數(shù)據(jù)源中迅速提取關(guān)鍵財(cái)務(wù)信息，并利用高級(jí)算法進(jìn)行深度分析。例如，IBM的Watson Analytics平臺(tái)應(yīng)用于財(cái)務(wù)管理后，能夠?qū)崟r(shí)處理和分析大量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)在極短的時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)潛在的財(cái)務(wù)問(wèn)題并及時(shí)做出調(diào)整。這一系統(tǒng)的應(yīng)用使得IBM在財(cái)務(wù)決策中不僅提升了數(shù)據(jù)處理的效率，還大幅減少了決策失誤的可能性。

基于人工智能的智能決策支持系統(tǒng)（DSS）在優(yōu)化企業(yè)財(cái)務(wù)管理決策過(guò)程中起到了至關(guān)重要的作用。人工智能驅(qū)動(dòng)的DSS能夠結(jié)合歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)市場(chǎng)信息以及企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)狀況，提供精準(zhǔn)的決策建議。例如，荷蘭國(guó)際集團(tuán)（ING）通過(guò)引入AI支持的決策系統(tǒng)，大幅提升了其在復(fù)雜金融產(chǎn)品管理中的決策效率和準(zhǔn)確性。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)分析全球金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)，并結(jié)合企業(yè)的財(cái)務(wù)模型，提供優(yōu)化的投資組合建議和風(fēng)險(xiǎn)管理方案，從而幫助企業(yè)在波動(dòng)的市場(chǎng)環(huán)境中保持穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)。正如管理學(xué)大師亨利·明茨伯格（Henry Mintzberg）所言：“真正有效的管理者不僅僅是做出正確決策，更在于如何系統(tǒng)地做出決策。”通過(guò)智能決策支持系統(tǒng)，企業(yè)能夠更系統(tǒng)、更科學(xué)地進(jìn)行財(cái)務(wù)決策，進(jìn)而在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位[6]。

（二）智能化風(fēng)險(xiǎn)管理與預(yù)警系統(tǒng)

為應(yīng)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，實(shí)施智能化風(fēng)險(xiǎn)管理與預(yù)警系統(tǒng)成為關(guān)鍵對(duì)策之一。應(yīng)用人工智能技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控和預(yù)警，可以顯著提高企業(yè)應(yīng)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的能力。人工智能通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，自動(dòng)識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，并在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生之前發(fā)出預(yù)警。例如，摩根士丹利（Morgan Stanley）通過(guò)引入AI驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)其全球投資組合的實(shí)時(shí)監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)管理，大幅減少了因市場(chǎng)波動(dòng)導(dǎo)致的損失。該系統(tǒng)能夠在毫秒級(jí)的時(shí)間內(nèi)處理海量數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常波動(dòng)，為決策者提供及時(shí)有效的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施。

通過(guò)人工智能增強(qiáng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的精準(zhǔn)性與及時(shí)性，企業(yè)可以更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境。人工智能技術(shù)可以結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)，對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，從而幫助企業(yè)提前采取應(yīng)對(duì)策略。匯豐銀行（HSBC）通過(guò)其AI驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，成功將貸款違約風(fēng)險(xiǎn)降低了20%以上。該系統(tǒng)通過(guò)對(duì)客戶信用記錄和市場(chǎng)數(shù)據(jù)的深度分析，能夠精確評(píng)估貸款風(fēng)險(xiǎn)，并為決策者提供優(yōu)化的風(fēng)險(xiǎn)管理方案。正如管理學(xué)家彼得·德魯克（Peter Drucker）所言：“預(yù)測(cè)未來(lái)最好的方法就是創(chuàng)造未來(lái)。”AI技術(shù)在財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用，正是幫助企業(yè)通過(guò)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，主動(dòng)規(guī)避未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)的有效手段。

（三）財(cái)務(wù)自動(dòng)化與流程優(yōu)化

應(yīng)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理中面臨的挑戰(zhàn)時(shí)，采用有效的對(duì)策至關(guān)重要，尤其是在財(cái)務(wù)自動(dòng)化和流程優(yōu)化方面，人工智能技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)展現(xiàn)出顯著的潛力。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，企業(yè)可以采取一系列切實(shí)可行的措施，包括智能化的報(bào)表生成、審計(jì)自動(dòng)化以及全面的財(cái)務(wù)流程優(yōu)化。

第一，智能化的報(bào)表生成是財(cái)務(wù)自動(dòng)化的重要組成部分。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)表生成過(guò)程通常涉及大量的手工操作，不僅耗時(shí)費(fèi)力，還容易產(chǎn)生人為錯(cuò)誤。為了提升效率，企業(yè)可以采用基于AI的報(bào)表自動(dòng)生成工具，這些工具能夠?qū)崟r(shí)從各個(gè)數(shù)據(jù)源中提取信息，并自動(dòng)生成符合標(biāo)準(zhǔn)的財(cái)務(wù)報(bào)表。例如，通用電氣公司（General Electric）通過(guò)引入AI驅(qū)動(dòng)的財(cái)務(wù)報(bào)表生成系統(tǒng)，將報(bào)表生成的時(shí)間縮短了60%以上，同時(shí)大幅降低了錯(cuò)誤率[7]。這種自動(dòng)化的財(cái)務(wù)報(bào)表生成工具，不僅提高了工作效率，還使財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)能夠?qū)⒏嗟臅r(shí)間和精力投入戰(zhàn)略性分析和決策支持中。正如彼得·德魯克（Peter Drucker）所言：“效率是做好事情的能力，而有效性是做正確事情的能力。”自動(dòng)化報(bào)表生成工具幫助企業(yè)在財(cái)務(wù)管理中實(shí)現(xiàn)了這一目標(biāo)。

第二，審計(jì)自動(dòng)化是另一個(gè)可以通過(guò)人工智能技術(shù)顯著提升的領(lǐng)域。傳統(tǒng)的審計(jì)過(guò)程通常依賴(lài)審計(jì)人員手工檢查大量財(cái)務(wù)記錄，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，還容易遺漏問(wèn)題。通過(guò)引入AI驅(qū)動(dòng)的審計(jì)工具，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化審計(jì)，快速發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題并生成審計(jì)報(bào)告。例如畢，馬威（KPMG）開(kāi)發(fā)了一款名為“Clara”的AI審計(jì)平臺(tái)，通過(guò)該平臺(tái)，企業(yè)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控財(cái)務(wù)交易，自動(dòng)識(shí)別異常行為和潛在風(fēng)險(xiǎn)，大幅提升了審計(jì)的準(zhǔn)確性和效率。這種自動(dòng)化審計(jì)系統(tǒng)能夠顯著減少審計(jì)時(shí)間，并提高審計(jì)結(jié)果的可靠性，從而幫助企業(yè)更好地滿足合規(guī)要求。

第三，全面的財(cái)務(wù)流程優(yōu)化是實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)管理智能化的關(guān)鍵。人工智能技術(shù)能夠通過(guò)流程挖掘和優(yōu)化算法，識(shí)別并消除財(cái)務(wù)流程中的瓶頸和低效環(huán)節(jié)，從而提高整體運(yùn)營(yíng)效率。例如，德勤（Deloitte）通過(guò)引入AI驅(qū)動(dòng)的流程挖掘工具，對(duì)其客戶的財(cái)務(wù)流程進(jìn)行了全面優(yōu)化，結(jié)果表明流程的平均執(zhí)行時(shí)間減少了40%，同時(shí)還提高了流程的透明度和可追溯性。這種全面的流程優(yōu)化不僅能夠顯著提高財(cái)務(wù)管理的效率，還能為企業(yè)帶來(lái)更加靈活和敏捷的運(yùn)營(yíng)模式。管理學(xué)家邁克爾·波特（Michael Porter）曾指出：“戰(zhàn)略并不僅僅關(guān)乎做什么，而是如何做得更好。”在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中，人工智能驅(qū)動(dòng)的流程優(yōu)化正是實(shí)現(xiàn)這一戰(zhàn)略目標(biāo)的重要手段。

五、結(jié)語(yǔ)

在人工智能技術(shù)迅速發(fā)展的背景下，企業(yè)財(cái)務(wù)管理正迎來(lái)前所未有的變革契機(jī)。隨著市場(chǎng)環(huán)境的日益復(fù)雜和數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理模式已無(wú)法滿足企業(yè)對(duì)精準(zhǔn)決策和高效運(yùn)營(yíng)的需求。人工智能通過(guò)發(fā)揮其提升數(shù)據(jù)處理能力、優(yōu)化決策支持系統(tǒng)、強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)管理等多方面的優(yōu)勢(shì)，為企業(yè)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。然而，成功實(shí)施人工智能驅(qū)動(dòng)的財(cái)務(wù)管理創(chuàng)新策略，不僅要求企業(yè)具備先進(jìn)的技術(shù)能力，還需要在組織架構(gòu)、數(shù)據(jù)治理以及合規(guī)管理等方面進(jìn)行全面升級(jí)。未來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步成熟，企業(yè)財(cái)務(wù)管理的智能化程度將不斷提升，企業(yè)在全球競(jìng)爭(zhēng)中將獲得更為堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)和更廣闊的戰(zhàn)略空間。

引用

[1]姚楠.大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財(cái)務(wù)管理的創(chuàng)新模式[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2024，46（S1）：190-192.

[2]謝詠梅.現(xiàn)代種業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)管理的數(shù)智化轉(zhuǎn)型問(wèn)題探析[J].分子植物育種，2023，21（11）：3819-3823.

[3]張曉濤，田高良.基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代智能財(cái)務(wù)的發(fā)展思路[J].財(cái)會(huì)通訊，2023（06）：3-8.

[4]田高良，張曉濤.數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代智能財(cái)務(wù)理論與發(fā)展路徑研究[J].財(cái)會(huì)月刊，2022（22）：21-28.

[5]郭復(fù)初.我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與加快企業(yè)世界一流財(cái)務(wù)管理體系建設(shè)[J].財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)，2022（17）：8-13.

[6]朱元午.世界一流財(cái)務(wù)體系建設(shè)中的相關(guān)問(wèn)題與思考[J].財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)，2022（10）：17-21.

[7]鄒有鑫.淺析企業(yè)財(cái)務(wù)管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型[J].財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)，2021

（23）：80-81.

作者單位：上會(huì)會(huì)計(jì)師事務(wù)所云南分所

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