生成式人工智能驅動的企業財務管理全鏈路優化

作為我國能源供應體系的主體之一，火電企業目前正面臨著電力體制改革不斷推進與新能源應用交織而形成的困境。環保設施的大規模建設與各種節能工藝的應用，加重了火電企業的成本負擔。在此背景下，傳統財務管理方法已無法滿足火電企業的需求。鑒于此，企業需要利用生成式人工智能技術，構建財務狀況監控與決策支持系統，以實現可持續發展。生成式人工智能能夠利用機器學習算法和深度學習算法對海量數據進行分析，在掌握數據內部關聯特征和潛藏規律的同時，生成全新內容。對于火電企業來說，生成式人工智能與財務管理工作的深度融合，能夠改變傳統預算編制和成本控制方法，同時還能加強對市場數據和行業趨勢的深度研究，杜絕因財務核算等工作的滯后性而導致資源浪費和經濟損失，為火電企業的穩健發展提供有力支撐。

火電企業如何構建

生成式人工智能財務管理模式

基于數據挖掘技術建立智能財務數據整合系統

火電企業建立基于數據挖掘技術的智能財務數據整合系統，并進行深度應用，能夠實現對各類財務數據的充分利用，由此推動財務管理工作以及整體運營向現代化和數字化方向轉型。

鑒于火電企業運營的特殊性和復雜性，由財務數據、業務數據和其他外部數據構成的財務數據具有不可估量的應用價值和現實意義。智能財務數據整合系統能夠從關聯的會計核算系統、業務流程管理系統等軟件中提取各類財務數據和業務數據，并利用分布式存儲方法，實現對數據的高效管理與利用。

在人工智能數據挖掘技術的作用下，系統可以充分挖掘當前財務管理數據中蘊含的特征和潛在規律，并精準識別業務項目實施與財務管理之間的關聯和相似性，利用這些數據之間內在結構的相似性和相互作用，推動火電企業實現業財融合，生成基于當前運營方式和遠期發展目標的模擬數據。基于業務與財務數據的發展趨勢預測火電企業在后續經營中可能會出現的風險等關鍵信息，從而為管理層提供有力的決策支持。

基于Chat GPT進行數智化人才培養

為推動火電企業財務管理的創新發展，企業還需要利用生成式人工智能打破傳統人才管理與培養機制的束縛，由此為財務管理工作提供人才保障。具體來說，火電企業可以依托Chat GPT等先進技術構建數智化人才培養策略，從深化管理理論和強化實踐操作兩方面加強對現有財務管理人員的技能培訓。通過Chat GPT等人工智能技術分析不同崗位的工作需求，并結合當前現有員工的能力水平和工作習慣，量身定制個性化培養方案，助力財務人員高效應對實際工作中的各類財務挑戰。

促進財務決策智能化

智能財務決策模型的構建與落地應用，為解決企業財務決策系統在長期運行中出現的信息滯后、決策方案適配度不佳等問題提供了有效路徑。生成式人工智能技術在火電企業決策系統中，能夠依托多源數據融合架構構建智能財務決策模型，從火電企業市場動態、相關法律法規、火力發電技術的創新等多個方面，評估火電企業當前項目的可行性和預期收益，尤其是在資金籌措和對外投資等重大財務決策中發揮著重要作用。

從實時數據驅動的視角來看，基于生成式人工智能技術建立的智能財務決策模型，通過融合語音識別、物聯網等前沿技術，能夠從火電企業的生產環節、銷售環節和財務管理環節，采集財務與業務數據。該模型可不斷擴展數據搜索范圍，并整合行業數據和互聯網、物聯網數據，判斷業務流程或財務管理是否存在結構性失衡、內容偏差，并據此篩選出更具可行性的財務決策方案。

另外，系統還可以圍繞火電企業的短期經營目標和長期戰略規劃、現有風險敞口、當期財務指標等多方面，展開深度剖析與價值挖掘，以此幫助管理人員了解企業財務狀況和經營成效。通過對比并分析歷史數據和當前數據，系統可以預測火電行業的市場走向和企業財務狀況，從而提供風險管理建議和投資建議。以投資決策為例，針對火電企業以投資回報率最大化為核心目標的投資項目，系統可在風險控制框架下，依托智能財務決策模型整合企業歷史投資數據和有關市場數據，量化投資項目的預估凈現值、投資回收期等，判斷該項目是否具有投資價值。

促進財務管控智能化

一方面，火電企業可以借助生成式人工智能實現風險預警與防控體系向智能化與現代化方向發展。火電企業日常運行中的常見風險有市場風險、信用風險等，其持續時間和影響強度都會影響財務穩定性。借助多維度風險全面評估指標體系，火電企業可以從電力市場價格波動、供需關系變化等因素探查市場風險；可以結合關聯客戶的行業口碑、財務狀況等因素探查信用風險，以此量化項目的應收賬款回收率和違約概率，以保證現有財務風險指標能夠動態、靈活地滿足不斷變動的市場需求。

另一方面，火電企業需要借助生成式人工智能對現有風險預警機制加以完善，著力解決財務數據匱乏和挖掘深度不足等問題。鑒于可再生清潔能源在多個領域中的應用，已經影響了火電企業的可持續發展。因此，火電企業需要基于生成式人工智能的機器學習算法，對各類財務數據和業務數據進行實時監測。火電企業在根據預設風險閾值與指標變動程度判斷市場地位之外，還應通過模擬推斷方法修正低質或存在疏漏的數據，并構建自動化實時預警系統，確保管理層能夠及時獲取關鍵信息并迅速響應。

生成式人工智能

在火電企業財務管理中的優化應用策略

火電企業除了要從構建健全的數據治理體系、優化數據清洗和預處理流程兩方面來提高財務數據和業務數據的質量，還應構建財務、業務以及技術部門的跨部門協同作業機制，通過業務流程再造融合生成式人工智能技術，使財務核算、預算管理和風險管控工作均能在技術安全框架下順利開展，有效規避數據失真而導致的分析偏差。

另外，火電企業還應加強對智能財務管理系統的常態化運維管理，通過技術手段和標準化操作規范約束財管人員和業務人員的操作行為，保證各部門能夠在實時協同和信息交互的作業流程下，制定出切實可行的財務管理策略。

基于生成式人工智能構建的財務管理模式，展現出更強的結構穩定性和功能完整性，使得火電企業能夠在有效整合多源數據的同時，完成數據規律挖掘、業務項目價值評估、財務決策方案優化等多項工作。該模式不僅推動了火電企業的業財融合進程，還促進了跨部門協同作業機制的完善，最終為火電企業以及能源行業創造顯著的經濟效益與社會效益。