人工智能對財務管理決策優化的推動作用及發展趨勢

摘要：隨著全球經濟一體化進程的加速以及市場競爭的日益激烈，企業對于財務管理決策的準 確性、及時性和科學性提出了更高的要求。從政策層面來看，各國政府都在積極推動數字經濟與實體經濟的融合發展，我國發布的《“十四五”數字經濟發展規劃》明確提出，要加快推動數字產業化，利用數字技術全方位、全角度、全鏈條賦能傳統產業，這一政策導向為人工智能在財務管理決策領域的應用提供了宏觀的政策支持和發展環境。基于此，文章指出人工智能可以有效提高財務管理決策的效率與準確性，增強財務風險管理能力，并優化資源配置。未來，人工智能將與新興技術深度融合，提供更加個性化的決策支持，強化人機協作，推動財務管理向智能化生態系統發展，全面提升企業財務管理決策的效率和效益。

關鍵詞：人工智能；財務管理決策；智能化；推動作用

引言

在當今數字化快速發展的時代，人工智能正以前所未有的速度 融入各個領域，財務管理領域也不例外。在企業管理實踐中，傳統的財務管理決策面臨著諸多問題，而人工智能技術憑借其卓越的數據處理能力、先進的算法以及強大的機器學習能力，能夠有效地解決這些問題。從當前的發展趨勢來看，人工智能在財務管理決策智能化中的應用將不斷深化，今后，它將不僅僅是一個輔助決策的工具，更有可能成為推動財務管理模式變革的核心力量，引領財務管理朝著更加自動化、精準化和智能化的方向發展。因此，深入研究人工智能對財務管理決策智能化的推動作用及發展趨勢具有重要的現實意義。

一、人工智能對財務管理決策優化的推動作用

（一）提高決策效率

人工智能在財務管理決策中顯著提高了決策效率。傳統方式下，數據獲取遲緩且分析復雜，人工操作耗時費力。而人工智能系統能自動從多源采集數據，無論是結構化還是非結構化數據，均能快速整合、清洗和轉換，統一數據格式和標準，大幅節省前期準備時間。在決策分析階段，人工智能憑借內置算法，能同時快速計算和評估眾多財務數據決策變量，如瞬間完成多個投資項目的風險 -收益分析，相較于傳統方式下的 煩瑣計算，大大提升了決策效率，使企業能更迅速響應市場變化，把握商機或規避風險 [1]。

（二） 提高決策準確性

人工智能在提升財務管理決策準確性方面有著不可替代的作用，其核心在于能夠深入挖掘數據背后的復雜關系，以更加科學、全面的方式進行財務管理決策分析。在財務管理中，數據是決策的基礎，但傳統的分析方法往往只能揭示財務數據表面的、簡單的關系，人工智能則借助機器學習、深度學習等技術，對海量的財務歷史數據進行深度挖掘，通過構建復雜的模型來識別數據中的隱藏模式和規律。這些模型可以涵蓋多個財務指標之間的動態交互關系，以及這些指標與外部宏觀經濟因素、行業競爭態勢的關聯性。例如，企業的銷售收入不僅與產品價格、銷售量有關，還可能受到宏觀經濟周期、競爭對手的營銷策略等多種因素的綜合影響，人工智能能夠通過分析大量的歷史銷售數據、宏觀經濟數據以及競爭對手數據，準確地找出這些復雜的關系，并將其納入財務管理決策模型中。此外，人工智能不受主觀偏見的影響，解決了人對財務管理決策難以避免的缺陷。人們在決策過程中可能會因為自身的經驗、情感、認知局限等因素而產生偏差，如過度依賴過去成功的經驗模式，或者在面臨壓力時做出過于保守或激進的決策，但人工智能始終基于數據和算法進行決策，保證了決策的客觀性和準確性，從而為財務管理決策提供了更可靠的依據。

（三）增強財務風險管理能力

首先，在風險識別方面，人工智能可以全方位、多層次地對風險因素進行監測和識別。企業面臨的風險環境是復雜多變的，涵蓋市場風險、信用風險、操作風險等多個領域，人工智能系統可以通過整合來自不同渠道的數據，包括內部財務數據、市場交易數據、行業動態信息、宏觀經濟數據等，構建全面的風險識別體系。以信用風險為例，人工智能可以通過分析客戶的財務報表、信用評級、交易歷史、社交媒體行為等多維度信息，準確判斷客戶的信用狀況。對于市場風險，人工智能可以實時監控市場價格波動、利率變化、匯率波動等因素，提前預警可能對企業財務狀況產生重大影響的風險事件。其次，在風險評估方面，人工智能能夠基于大數據分析和復雜的算法模型，對風險的嚴重程度、發生概率等進行精確量化，這與傳統的風險評估方法相比更加科學和準確，傳統方法往往依賴于簡單的指標和經驗判斷，難以全面考慮各種復雜的風險因素。最后，在風險應對方面，人工智能可以根據風險的類型、規模和企業的風險承受能力，提供多樣化的應對策略，它可以從已有的風險應對策略庫中篩選出最優方案，或者通過模擬不同應對策略的實施效果，為財務管理決策者提供決策參考，使企業在財務風險管理方面更加主動、高效，進而降低風險對企業財務穩定性的威脅。

（四）優化資源配置

人工智能在財務管理決策中對資源配置優化有著積極的推動作用。在資金資源配置方面，企業擁有眾多的投資項目和業務運營活動，如何合理分配資金以實現效益最大化是財務管理的重要任務。人工智能通過對企業內外部數據的綜合分析，包括項目的預期收益、風險水平、市場前景、行業競爭格局等因素，構建資金分配模型。這個模型能夠根據不同項目的特點和企業的戰略目標，精確計算出每個項目應分配的資金比例，具體而言，對于新興業務領域的項目，盡管風險較高，但如果具有巨大的市場潛力和戰略價值，人工智能可能會建議適當增加資金投入；而對于一些成熟但增長緩慢的業務，可能會減少資金分配 [2]。在人力和物力資源配置方面，人工智能同樣能夠發揮重要作用，它可以通過分析企業的生產流程、成本結構、銷售渠道等數據，找出財務管理資源利用的瓶頸和優化點。

二、人工智能推動財務管理決策智能化的發展趨勢

（一）深度融合新興技術

人工智能與新興技術的深度融合將深刻改變財務管理決策的格局，其中，人工智能與區塊鏈技術的融合為財務管理決策的數據安全提供了堅實保障。區塊鏈技術的核心特性如去中心化、不可篡改和加密算法等，與人工智能的數據處理需求高度契合。在財務管理中，數據的完整性、保密性和可追溯性至關重要，通過區塊鏈技術，每一筆財務交易和數據變更都被記錄在分布式賬本上，形成不可篡改的歷史 記錄，確保了數據的真實性和可靠性。人工智能在處理這些數據時，可以利用區塊鏈的加密技術進行安全的數據訪問和分析，防止數據泄露和惡意篡改。同時，人工智能與物聯網技術的融合將優化財務供應鏈管理，物聯網技術在企業的生產、物流、庫存等環節廣泛應用，產生了大量的實時數據，這些數據反映了供應鏈各個環節的狀態和動態變化。人工智能可以對物聯網設備收集的海量數據進行分析，如貨物的運輸狀態、庫存的實時數量、設備的運行參數等。通過對這些數據的深度挖掘，企業可以精確預測供應鏈的需求和供應變化，實現準時制生產和零庫存管理，降低庫存成本和物流風險。

（二）更加個性化的決策支持

未來人工智能在財務管理決策中的個性化決策支持將成為重要發展趨勢。企業在經營規模、行業屬性、經營模式等方面存在顯著差異，這就要求財務管理決策具有高度的個性化，人工智能憑借其強大的數據分析和建模能力，可以為不同企業量身定制決策模型 [3]。對于大型跨國企業，其業務遍布全球，面臨復雜的稅收環境、匯率風險和多元文化的市場需求，人工智能可以構建一個綜合考慮全球業務布局、稅收籌劃、匯率波動風險管理等多因素的財務決策模型，以實現企業全球財務資源的優化配置和風險控制。對于中小微企業，其資源有限，更關注成本控制和短期現金流管理，人工智能則可以針對中小微企業的特點，構建以成本最小化和現金流穩定為目標的決策模型。此外，人工智能還能夠針對不同的決策場景提供個性化的決策方案。在企業的融資決策場景中，企業的發展階段、資本結構、市場融資環境等因素都會影響融資決策，人工智能可以根據企業的具體情況，分析不同融資方式的成本、風險和可行性，如債務融資的利率風險、股權融資的稀釋風險等，為企業提供最適合的融資方案。在投資決策場景下，人工智能可以綜合考慮投資項目的行業前景、技術創新能力、市場競爭優勢等因素，為企業量身定制投資決策方案，滿足企業在不同決策場景下的特殊需求，充分利用人工智能個性化決策支持，提高財務管理決策的針對性和有效性。

（三）強化人機協作模式

人機協作模式在未來的財務管理決策中將得到進一步強化，這是因為人類和人工智能在決策過程中各具獨特優勢。人類的優勢在于擁有戰略思維、創造力和判斷力等高層次的認知能力，在財務管理決策中，人類能夠從宏觀的企業發展戰略角度出發，考慮企業的長期愿景、社會責任、企業文化等非量化因素對財務決策的影響。例如，在企業決定進入一個新的市場領域時，決策者不僅要考慮財務上的投資回報率，還要考慮企業的品牌形象在該市場的適應性、對當地社會和環境的影響等因素，這些復雜的、涉及價值觀和社會關系的因素需要人類的智慧來權衡。而人工智能則在數據處理、復雜計算和模式識別方面表現卓越，它可以快速處理海量的財務數據，進行精確的風險評估、收益預測和成本分析等定量分析。例如，在進行大規模的財務預算編制時，人工智能可以在短時間內根據歷史數據和市場趨勢進行詳細的預算計算，為人類決策提供準確的數據支持。通過強化人機協作模式，將人類的高層次認知能力與人工智能的數據處理能力相結合，可以在財務管理決策中實現優勢互補，做出更加全面、科學的決策，既考慮到企業的長期戰略目標和社會責任，又能夠基于準確的數據進行財務管理精細化的決策操作 [4]。

（四）向智能化財務管理生態系統發展

人工智能推動財務管理向智能化的財務管理生態系統發展是不可阻擋的趨勢。在企業內部，智能化財務管理生態系統將實現各部門之間的深度協同，財務部門不再是孤立的職能部門，而是與生產部門、銷售部門、人力資源部門等緊密相連，各部門的數據將實現實時共享和交互，這種數據的互聯互通將打破部門間的信息孤島。例如，生產部門的實時生產數據，如產量、質量、設備利用率等，將即時傳輸給財務部門，財務部門可以根據這些數據準確核算生產成本、評估生產效率，并及時反饋給生產部門有關成本控制和效率提升的建議 [5]。銷售部門的銷售數據，包括銷售額、銷售量、客戶信息等，也能實時同步到財務部門，財務部門可以據此進行銷售利潤分析、客戶價值評估等，并為銷售部門提供定價策略、促銷方案等財務決策支持。

三、結語

隨著科技的飛速發展，人工智能在財務管理決策領域的應用前景愈發廣闊，其不僅可以為企業提供高效、準確的決策支持，還能夠極大地增強企業的財務風險管理能力和資源配置效率。人工智能的融入，使得財務管理決策不再受限于傳統方法的束縛，而是邁向了一個更加智能化、自動化的新時代。未來，人工智能與財務管理決策的融合將不斷深化，隨著區塊鏈、物聯網等新興技術的加入，財務管理決策的數據安全性和供應鏈效率將得到進一步提升。同時人工智能也將為企業提供更加個性化的決策方案，滿足不同場景下的特殊需求。此外，人機協作模式的強化將使得財務管理決策更加全面、科學，既充分發揮人類的戰略思維和高層次認知能力，又充分利用人工智能的數據處理優勢。最終，人工智能將推動財務管理向智能化的生態系統發展，在這一生態系統中，企業內部各部門之間將實現深度協同，數據互聯互通，打破信息孤島，且企業與外部合作伙伴之間的合作也將更加緊密，共同構建更加高效、穩定的供應鏈和金融服務體系。

參考文獻：

[1]楊黎.人工智能在財務管理中的應用前景及影響研究 [J].中國農業會計，2025，35（03）：64-66 .

[2]張歡歡 .人工智能技術在財務管理決策中的應用[J] .中國商界 ，2024 （11） ：188-189 .

[3]吳凡，原學軍，劉甜甜 .人工智能背景下企業智能財務體系建 設[J] .財會學習 ，2023（31） ：35-37 .

[4]陳蘭 .財務管理智能化決策的路徑分 析[J] .老字號品牌營銷 ，2023（06） ：33-35 .

[5]邢雪姣 .探討企業財務管理中的大數據與人工智能技 術[J] .辦公自動化 ，2025 ，3 0（01） ：19-21 .

（作者簡介：郭善威，天津市和平區新華職工大學講師）