Agent智能體：智能財務發展的下一個技術熱點

【中圖分類號】F275 【文獻標識碼】A 【文章編號】1004-0994（2025）09-0030-6

一、引言

計算機在我國財務領域的應用始于20世紀70年代末的會計電算化階段，借助于小型數據庫和基礎核算軟件，企業實現了工資核算、賬務處理等單項會計核算工作的電算化。隨著互聯網與云計算等技術的普及，計算機在財務領域的應用進人了信息化階段，企業開始搭建越來越復雜的ERP系統，以實現財務流程的在線化和實時化（和楊寅，2019）。進入21世紀后，隨著機器人流程自動化（RPA）等技術的興起，財務領域開始邁入智能化的初級階段。RPA技術與光學字符識別（OCR）技術通過模擬人類操作，實現了發票處理、對賬等重復性任務的自動化，顯著提高了財務管理效率。但是，這一階段的技術仍然無法有效處理非結構化數據，限制了其在復雜場景中的應用。為此，以智能流程自動化（IPA）、基于規則和知識圖譜的系統、神經網絡、大語言模型等為代表的人工智能（AI）技術開始了在財務領域的應用嘗試。憑借自主學習和認知能力，AI開始用于處理復雜的非結構化數據，特別是AI與大數據及IPA結合后，進一步提升了數據處理效率并為財務決策提供了精準的支持（劉勤和李俊銘，2022）。

隨著企業環境日益復雜化，財務決策需求也在發生變化。企業需要快速響應市場變化，并在多主體協作場景下做出精準決策。與此同時，AI技術也面臨著一系列的挑戰，主要包括：大模型訓練需要大量數據和計算資源，增加了企業的管理成本；AI模型的可解釋性不足，限制了其在關鍵決策場景中的應用；大模型在動態決策和多主體協作方面仍然存在不足等（戚聿東和沈天洋，2024）。

為應對這些挑戰，智能財務發展需要更先進的AI技術的投入。由于Agent智能體（簡稱\"Agent\"）通過整合大語言模型與豐富的技術工具箱，可自主實現智能財務從決策建議到業務落地的全鏈路穿透，并能通過實時采集業務反饋數據建立“決策一執行一驗證”的強化學習閉環，實現業務管理的持續演化，因而成為突破現有技術瓶頸的利器。在財務領域，Agent正推動從規則驅動自動化向認知驅動智能體的范式轉變。基于Agent的智能化解決方案不僅可以提高決策效率和準確性，還賦予了企業更加靈活的市場應對能力。

為此，本文將從理論和實踐兩個層面探討這種轉變，試圖通過闡述Agent的基本功能、系統架構以及應用場景，分析其推動財務智能化升級的可行性。研究Agent在財務領域的應用，不僅可以在理論上擴展智能財務的研究外延，為財務理論的發展提供新的視角和思路，推動管理學科與AI技術的深度融合，還可以從實踐的角度探討更先進AI技術的應用，從而為企業大幅提升財務工作效率提供解決方案。本文的研究重點是確定Agent在財務領域的定位，并探索其實現的關鍵技術路徑。這將有助于企業更好地理解和應用Agent，從而提升自身的財務效率、風險控制能力以及戰略支持能力。

二、Agent的基本概念、支撐技術與核心架構

（一）基本概念

對于Agent這一概念，目前存在著不同的定義，其中被業界廣為采納的是，Agent是一個能夠自主決策并采取行動的軟件系統，它能夠觀察環境、使用工具，并以目標為導向執行任務（JuliaWiesinger等，2024）。無論采用何種定義，Agent均應具有自主性、目標驅動、環境感知、可擴展性和適應性等幾個重要的特征，這是業界的共識。

1.自主性。自主性是指Agent能夠在沒有人類直接干預的情況下，獨立地感知環境、做出決策并執行任務。自主性使得Agent能夠在動態環境中獨立運行，減少對人類操作的依賴，提高效率和可靠性。如企業員工出差報銷，Agent可以完全自主地完成整個報銷流程：在感知環節，Agent能夠自動識別員工提交的發票、出差行程單以及相關的郵件會議記錄等信息；在決策環節，Agent可根據企業的財務制度和報銷規則，判斷哪些費用是合理的，哪些費用需要進一步審核；在執行環節，Agent可自動生成報銷單、發起審批流程，并自動發送消息提醒領導審批，如果審批申請被退回，Agent會根據反饋意見重新調整報銷單，并再次提交審批。最終，報銷款會在Agent的操作下自動打入員工的賬戶。

2.目標驅動。目標驅動是指可以動態調整策略以實現預設的目標，即Agent能夠根據目標自主地規劃和調整行動路徑。目標驅動使得Agent能夠明確任務方向、優化資源配置、做好行動規劃，以提高任務完成效率和成功率。如在企業投資領域，Agent可以根據預設的投資目標（如最大化收益、最小化風險等），自主地分析市場數據、調整投資組合，以實現最優的投資回報。

3.環境感知。環境感知是指Agent能夠通過傳感器或其他方式感知外部環境的狀態，并根據感知到的信息做出相應的反應。環境感知是Agent能夠適應動態環境的基礎，使得Agent能夠實時獲取環境信息、及時調整行為策略。如Agent能夠從ERP系統中獲取實時的交易數據、從銀行系統中獲取資金流動情況、從市場數據中獲取行業動態和競爭對手信息，并根據這些信息自主做出管理決策。

4.可擴展性。可擴展性是指Agent能夠通過調用外部工具或協作其他智能體擴展自身的能力從而完成更為復雜的任務。可擴展性使得Agent能夠靈活應對不同規模和復雜度的任務，可以提升系統的靈活性和適應性。如在ERP系統中，Agent可以調用庫存管理、采購管理、財務分析等不同的模塊，整合多種資源，完成復雜的業務流程。

5.適應性。適應性是指Agent能夠根據環境變化和任務需求，動態調整自身的行為和策略。適應性使得Agent能夠在復雜多變的環境中保持高效運行，提高系統的魯棒性（Robustness）和靈活性。其中，魯棒性是指系統在面臨內部結構或外部環境變化時保持其性能和功能穩定的能力。如在供應鏈管理中，Agent可以根據市場需求的變化和供應商的供應情況動態調整庫存水平與采購計劃，以提升供應鏈的運作效率等。

（二）支撐技術

Agent的發展依賴于多種技術的融合，包括自然語言處理、機器學習與深度學習、強化學習、多模態感知與交互、規劃與決策能力、記憶與狀態追蹤、工具調用與外部集成以及自我反思與迭代學習等。這些技術共同構成了Agent的智能技術基礎，使其能夠在復雜多變的環境中自主感知、學習和決策。

1.自然語言處理（NLP）技術。NLP技術是Agent與用戶進行互動的基礎技術。通過應用NLP技術，Agent能夠理解、生成和翻譯人類語言，從而實現自然流暢的交流。其具體技術包括語音識別、文本分類、情感分析、對話系統等。語音識別使得Agent能夠捕捉并理解用戶的語音輸入，這對于語音助手和呼叫中心等的應用至關重要。文本分類則是將文本數據分配到預定義類別中，可應用于業務郵件檢測、情感分析等領域。情感分析幫助Agent解讀用戶的情感狀態，提供更個性化的響應。對話系統支持Agent進行連續和有上下文的對話，使其在客戶服務和虛擬助手等場景中表現出色。

2.機器學習和深度學習技術。該技術為Agent提供了強大的數據分析和預測能力，具體包括監督學習、非監督學習、深度神經網絡（DNN）等技術。監督學習使用標記數據進行模型訓練，適用于分類和回歸任務。非監督學習則不需要標記數據，主要用于聚類分析和降維分析。深度神經網絡是深度學習的核心，通過模擬人腦神經元的連接模式完成圖像識別、自然語言處理等復雜任務。

3.強化學習技術。該技術是Agent實現自主決策和動態適應環境變化的關鍵技術。Agent通過與環境的交互，根據環境反饋調整自身行為策略，并通過最大化累積獎勵學習最優策略。這種學習方式使Agent能夠在復雜的動態環境中不斷優化決策，例如在企業風險預警方面，可以利用強化學習模型預測潛在的財務風險（如資金鏈斷裂、應收賬款逾期等），通過將歷史數據和實時數據相結合，該模型可以動態調整風險預警閾值，確保預警的準確性和及時性。

4.多模態感知與交互技術。該技術為Agent提供多模態感知技術矩陣，整合多種傳感器數據或來自企業物聯網的數據，以全面感知環境。具體包括視覺、聽覺、力覺和環境感知等，其中力覺是指對機器人在運動過程中

所受力的感知。

5.規劃與決策能力。該能力包括任務理解與拆解、動態規劃與調整等方面的能力。Agent能夠理解任務目標，并將其拆解為多個可執行的子任務，可基于已有動作進行自我批評和自我反思，從錯誤中學習并優化接下來的動作。同時，Agent還能夠根據實時反饋調整計劃，確保任務得到高效執行。

6.記憶和狀態追蹤技術。該技術幫助Agent存儲和追蹤任務執行過程中的關鍵信息。記憶機制包括短期記憶和長期記憶：短期記憶用于存儲當前任務的上下文信息，這些信息部分來自借助大模型所查詢的結果；長期記憶則用于存儲歷史任務的經驗和知識，通常與企業知識庫相關聯。

另外，Agent還需要具備以下能力：一是調用外部工具和系統的能力，包括API調用、插件集成等，Agent可以通過這些工具與外部系統交互，獲取所需的數據和資源，完成復雜任務。二是自我反思和迭代學習的能力。通過分析任務執行結果和環境反饋信息，Agent能夠識別自身的不足，并調整內部模型的參數和結構，從而實現自我性能的不斷優化。

目前，主流的人工智能大語言模型LLM已集成了上述部分技術，這使得大模型開始成為當前構建Agent系統的重要部件。

（三）核心架構

Agent由感知、規劃、記憶、工具和行動等多個組件協同工作，分別負責感知環境信息、任務拆解與策略評估、信息存儲與回憶、決策輔助以及將思維轉化為實際行動等功能。在實際應用中，Agent存在著不同的架構類別，如：按智能水平分，有簡單反射型Agent、基于模型的Agent、基于目標的Agent、基于效用的Agent、學習型Agent等；按環境類型分，有靜態環境Agent、動態環境Agent等；按功能模式分，有手工Agent、專業Agent、通用全能Agent等；按應用場景分，有垂直領域Agent、通用Agent等；按協作方式分，有單個Agent和多Agent等（Russell和Norvig，2013）。本文分析的“感知—規劃—記憶一工具—行動\"五層架構是這些Agent普遍采用的主流核心架構，具體見圖1。

圖1中：感知模塊通過多模態接口獲取外部環境數據，主要功能包括數據采集、數據預處理、信息融合、上下文分析等；規劃模塊實現復雜任務的拆解和規劃，主要功能包括目標拆解、反思與改進、通過思維鏈進行推理與思考、子目標再次拆解等；記憶模塊結合向量數據庫和時序數據庫，用于存儲和檢索短期上下文與長期知識庫，幫助Agent感知和理解當前情境，保存待辦事項、日程安排、歷史記錄等；工具調用模塊支持多種API標準化接入，能夠調用外部工具和API擴展功能；行動執行模塊通過行動引擎實現跨平臺操作，將決策轉化為具體行動，從而完成任務。

當然，圖1列示的只是主流核心架構，不同類型Agent的具體部件的實現方式可能存在一定的差異。

三、Agent在財務領域應用的適配性

Agent作為一種新興的人工智能應用框架，憑借其強大的自主性、學習能力和多模態交互能力，在財務領域展現出極高的適配性。除了可以支持一些比較常規的智能財務應用領域，隨著財務領域智能處理工具的逐步增

加和成熟，當面對高復雜性任務、高實時性要求以及多目標優化的場景需求時，Agent還能夠提供更高效、更精準的解決方案。

（一）Agent可支持高復雜性的任務

在智能財務領域，任務的復雜性主要體現在跨領域、跨系統或跨流程的場景（如供應鏈金融和跨國稅務優化等）中。這些場景涉及大量的數據處理、多維度的分析以及跨領域的知識應用。例如，供應鏈金融涉及多個參與方（如供應商、制造商、經銷商等），需要實時監控資金流、物流和信息流，Agent可以通過多模態感知和深度學習算法，整合不同來源的數據，實時分析供應鏈中的風險點。企業可利用Agent對用戶的信用數據進行實時分析和評估，通過多維度的數據采集和深度學習算法，準確預測用戶的信用風險。這種能力使得Agent能夠為供應鏈金融提供更精準的信用評估和風險預警，優化資金配置。又如，跨國稅務優化需要處理復雜的國際稅法、匯率波動和多國財務數據，Agent可以通過NLP技術和機器學習算法理解復雜的稅務規則，并結合實時數據進行優化分析。此外，Agent還可以從大量財務數據中自動提取特征，建立預測模型和決策支持系統，為跨國稅務優化提供數據驅動的解決方案。

（二）Agent可支持高實時性的要求

在智能財務中，風險監控和市場響應等場景對實時性要求極高，Agent不僅可以通過實時數據處理和動態決策能力滿足這些場景的需求，還可以實時監測市場的動態變化，及時發現市場風險。通過對海量數據的分析，Agent能夠預測市場趨勢、識別潛在的風險因素，并發出預警信號。例如，Agent可以利用大數據分析和機器學習算法實時處理市場數據，為企業提供精準的市場趨勢預測和投資建議。

（三）Agent可支持多目標優化的場景需求

在智能財務中，企業往往需要對成本、合規性和戰略協同等多個目標進行優化。Agent通過多目標優化算法和動態調整能力滿足這些復雜需求。Agent可以通過分析運營數據發現潛在的成本節約點。例如，通過對生產流程的深入分析，Agent可以提供更高效的資源配置方式。這種能力使得企業能夠在保持競爭力的同時有效控制成本。在財務領域，合規性至關重要，Agent可以通過NLP技術和機器學習算法理解復雜的法規要求，并結合實時數據進行合規性檢查，也可以自動提取財務數據中的合規性信息，確保企業的財務操作符合法規要求。此外，Agent還可以通過多模態感知和動態決策能力支持企業的戰略協同。例如，在投資決策中，Agent可以結合市場數據和企業戰略目標，提供個性化的投資建議。這種能力使得企業能夠在復雜多變的市場環境中實現戰略目標的協同優化。

四、Agent在財務領域的應用場景與實現路徑

（一）Agent在財務領域可能的應用場景

由于能夠自主決策并自動采取行動，Agent在財務領域有著非常廣泛的應用前景。值得注意的是，這些應用場景不使用Agent也可能實現，主要的區別在于人機協同的程度。Agent在執行的過程中需要較少的人為干預，更體現出機器智能的作用。具體應用場景如下：

1.場景1：跨系統協同流程一體化。在跨系統協同流程自動化領域，Agent可通過整合多個系統實現不同工作任務的一體化。以會計核算中從發票核驗到支付再到對賬的一體化流程處理為例：首先，Agent可利用NLP和OCR技術自動讀取和解析發票信息（如發票號、日期、金額等），并將其與采購訂單進行匹配，確保發票信息的準確性和合規性；其次，Agent通過與ERP系統和銀行支付系統的集成，自動執行支付任務；最后，Agent可通過實時數據同步和智能匹配算法，自動完成資產負債表的編制和對賬，確保數據的完整性和一致性。

2.場景2：流程的異常檢測與自適應修復。在財務流程自動化中，異常檢測和自適應修復是確保系統穩定運行的重要機制。Agent可通過與RPA的結合，實現容錯機制和動態調整。具體而言，Agent可通過實時監控和數據分析，快速識別流程中的異常情況，如：在發票處理過程中，Agent可以檢測發票信息與采購訂單的不一致之處，并發出預警；在支付環節，Agent可以監測交易風險并發出預警。Agent還可以通過動態調整和自我學習自動修復異常情況，如基于Agent的財務數字員工在檢測到數據不一致時，可以自動調整數據處理邏輯，確保任務得到順利執行。此外，Agent還可以通過強化學習優化任務執行策略，減少類似錯誤的再次發生。

3.場景3：市場趨勢預測。Agent可通過整合歷史市場數據、宏觀經濟指標、行業動態等多種數據源，利用機器學習和深度學習算法構建多因素動態預測模型，這些模型能夠實時分析市場趨勢、預測未來市場變化。例如，Agent可以結合時間序列分析和深度學習算法工具，預測股票市場走勢或商品價格波動，為企業的投資決策提供支持。此外，Agent還可以通過NLP技術分析新聞報道和社交媒體數據，捕捉市場情緒變化，進一步提高預測的準確性。

4.場景4：企業現金流預測。Agent能夠實時監控企業的資金流動情況，結合歷史數據和市場動態，生成精準的現金流預測模型。通過多模態數據融合，Agent可以整合銀行賬戶數據、交易記錄和客戶付款周期等信息，動態調整現金流預測結果。例如，某平臺利用人工智能驅動的財務平臺，結合預測分析和動態調整模塊，實時監控和調整預算分配，確保資源得到高效利用。這種動態預測能力不僅提高了企業的資金管理效率，還降低了財務風險。

5.場景5：基于博弈的部門間協作。Agent可通過應用博弈論模型，優化企業內部的預算分配和資源管理。在部門間的協作中，Agent可以模擬不同部門之間的利益博弈，通過動態調整預算分配實現資源的最優配置。例如，Agent可以實時分析各部門的業務需求和市場動態，動態調整預算分配，確保資源在不同部門之間的合理分配。此外，Agent還可以通過強化學習算法不斷優化博弈策略，提高資源分配的效率和公平性。

6.場景6：多維度市場風險監測。Agent可以實時監測市場的動態變化，及時發現市場風險。通過對海量數據的分析，Agent能夠預測市場趨勢、識別潛在的風險因素，并發出預警信號。例如，Agent可以實時監測股票價格、債券收益率、匯率、大宗商品價格等市場數據，結合宏觀經濟數據和政策變化，提前預警市場風險，幫助企業調整投資策略。

7.場景7：動態響應法規變化。Agent能夠通過自適應合規引擎，動態響應法規變化。例如，Agent可以實時監測法規更新，結合企業內部的合規政策和操作流程，自動調整合規策略。通過NLP技術，Agent能夠理解法規文本、識別關鍵條款，并將其轉化為具體的合規要求。這種動態響應能力能夠確保企業在法規發生變化時迅速調整，從而避免合規風險。

8.場景8：ESG目標的量化與監測。Agent可以通過多維度數據分析，量化ESG目標的實現情況。例如，Agent可以實時監測企業的碳排放數據、能源消耗數據和社會責任履行情況，生成ESG績效報告。通過NLP技術，Agent可以分析企業的ESG報告和新聞報道，評估企業在社會和環境方面的表現。此外，Agent還能夠通過動態調整財務策略，實現ESG目標與財務目標的協同。

（二）實現路徑

Agent在財務管理領域的應用，正逐漸成為推動財務智能化轉型的重要力量，其實現路徑需涵蓋從規劃到開發、應用和擴展的多個階段。

1.規劃與準備階段。該階段包括明確需求與目標、評估技術能力與資源、選擇合適的基礎模型和平臺等內容。首先，企業需要梳理財務流程，識別出可以利用Agent優化的環節，如財務報表分析、風險評估、財務預測、稅務申報等。在此基礎上設定明確的實施目標，如提高財務數據處理的準確性、降低人力成本、提升財務決策的科學性等。其次，企業需要評估技術能力與資源，檢查現有的技術基礎設施是否能夠支持Agent的運行，包括計算能力、存儲資源、網絡帶寬等，評估內部的技術團隊是否具備開發、部署和維護Agent的能力。如果自身技術能力不足，可以考慮與外部供應商合作。最后，企業需要選擇合適的基礎模型和平臺，即根據財務領域的業務需求和預算，選擇合適的基礎模型（如對于通用的財務數據分析需求，可以選擇市場上成熟的開源模型），并選擇合適的Agent平臺或構建工具。該平臺需要能夠提供豐富的開發工具和模板，并幫助企業快速構建Agent系統。

2.開發與部署階段。該階段可以從簡到繁逐步構建Agent系統。在初級階段，可以從簡單的財務報表分析和自動化處理任務入手，選擇合適的基礎模型，設計Prompt模板，并進行微調。例如，Agent可以自動讀取和解析財務報表數據，生成初步的分析報告。在中級階段，在積累了一定經驗后，可引入復雜財務分析與風險評估功能，逐步引入功能更復雜的Agent，通過分析資產負債率、流動比率等財務指標，預測企業是否存在違約風險、破產風險等。在系統集成與測試階段，可將Agent與企業現有的財務系統進行無縫集成。例如，將Agent系統與企業的財務軟件、ERP系統等進行對接，實現數據共享和業務流程的協同。通過全面功能測試、性能測試和安全測試等，確保Agent在實際財務場景中能夠穩定運行，滿足業務需求。

3.應用與優化階段。該階段包括人機協同與業務流程優化、持續優化與迭代等內容。通過采用人機協同的運作方式，讓Agent處理大量重復性任務，如賬單處理、財務報告生成等，財務人員則負責復雜決策和異常處理。根據Agent的運行效果，持續優化財務流程。例如，通過Agent的分析功能，發現財務流程中的瓶頸，并進行針對性的優化。建立反饋機制，收集財務人員和管理層對Agent的反饋信息，并根據反饋信息對Agent進行持續優化和改進，如定期更新財務數據模型、優化分析算法等。該階段還需關注AI技術的最新發展動態，及時引入新的技術成果，提升Agent的性能和功能。

4.擴展與深化階段。該階段包括拓展應用場景、構建企業級AI生態系統等內容。在成功實施Agent的基礎上，可逐步拓展其應用場景，例如從財務報表分析拓展到稅務籌劃、投資決策支持等領域。同時，可探索Agent在跨部門、跨業務流程中的協同應用，例如構建多Agent系統，實現財務部門與銷售、采購等部門之間的信息共享和協同工作。隨著Agent應用的不斷深化，還可構建企業級的AI生態系統，包括建立統一的AI管理平臺、數據共享平臺、模型訓練平臺等。在不斷深化Agent應用的過程中，促進企業內部各部門之間的合作與創新，形成以AI為核心的協同創新模式。例如，通過Agent的分析和預測功能，為企業的戰略決策提供支持等。

五、Agent面臨的技術挑戰與應對策略

Agent在財務領域的應用將帶來諸多優勢，但同時也將面臨一系列技術挑戰，如數據安全與隱私保護、多Agent協作效率與沖突管理、動態環境下的算法可解釋性與審計需求等。在實現Agent深度應用之前，需充分分析這些問題，并預先思考相應的解決方案。

（一）數據安全與隱私保護

在企業財務管理中，數據安全與隱私保護至關重要。財務數據通常包含敏感信息，如企業財務狀況、客戶交易記錄等，這些數據在諸如跨境傳輸和處理過程中容易面臨泄露風險。此外，不同國家和地區的數據保護法規差異較大，增加了合規難度。為此，需要對數據進行加密與匿名化處理，采用強加密算法對數據進行加密處理，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。同時，利用數據匿名化和差分隱私技術，對敏感信息進行脫敏處理，防止隱私泄露。此外，還可通過聯邦學習技術，允許多個參與方在不直接共享原始數據的情況下，共同訓練模型。這種方式既保護了數據隱私，又能夠充分利用各方數據提升模型性能。

（二）多Agent協作效率與沖突管理

在多Agent系統中，協作效率和沖突管理是Agent面臨的關鍵挑戰。Agent之間的通信效率、任務協調機制以及沖突解決策略直接影響系統的整體性能。例如，在供應鏈金融中，多個Agent需要協同完成復雜的任務，如需求預測、庫存管理和物流調度，但可能會出現資源競爭和任務沖突。為此，可以采取角色分配與任務協調的策略，明確每個Agent的角色和任務，通過任務分配算法優化任務執行流程。例如，設置需求預測Agent、庫存管理Agent和物流調度Agent，分別負責不同的子任務。同時，可以建立中心化的信息交換平臺，所有Agent都可以在該平臺發布和訂閱相關信息，從而緩解信息不對稱。此外，還可以設計合理的沖突解決規則，如優先級設定和資源分配策略，避免因資源競爭導致任務失敗。

（三）動態環境下的算法可解釋性與審計需求

在動態環境下，Agent的決策過程往往是不透明的“黑盒”，這在財務、金融等高敏感領域難以落地。例如，在信貸風控場景中，Agent需要根據實時數據做出決策，但其決策過程難以解釋，這給審計和監管帶來了困難。為此，可以引入強化學習算法，訓練Agent學會根據不同的情境選擇最優的工具組合。同時，通過決策模型的優化，提高Agent決策過程的透明度。還可以建立實時監控和定期審計機制，對Agent的運行狀態進行監控，及時發現并處理異常行為。此外，通過多因子認證等技術，可提高系統的安全性。還可以開發可解釋性技術，如特征重要性分析和決策樹可視化，幫助審計人員理解Agent的決策過程。

除上述挑戰外，Agent的深度應用還有可能引發諸多道德層面的問題（如人機關系的倫理困境問題）。人工智能體可能替代傳統人際關系，甚至對人類社會產生負面影響，其發生失誤時的責任分配問題也亟待解決。此外，還有技術平臺的限制、道德編碼的困境以及潛在的危險性等問題。為應對這些問題，需采取多種措施，既要培養Agent的自主決策能力和道德控制力，遵循“機器人三定律”，并發展“功能型道德體”，又要強化人機一體化，構建聯合認知系統，推動技術與哲學的交叉融合等（王東浩，2014）。

六、結束語

Agent在財務領域具有可實時監控與預警風險、優化預算與成本控制、提升財務報表準確性、提供決策支持，以及提升企業財務管理效率和風險應對能力等一系列優勢，近年來受到了業界的廣泛關注。部分財務軟件供應商開始推出專業Agent產品或垂直領域Agent的產品，并啟動了一定規模的應用嘗試；市場研究機構Gartner將AgenticAI列為2025年十大技術趨勢之一，并預測到2028年至少有 1 5 % 的日常工作決策將由AgenticAI自主完成；一些著名專家甚至認為2025年將是Agent在各行各業應用爆發的元年。

隨著技術的快速迭代和應用場景的深化，Agent將會從簡單的智能工具演進為CFO的戰略合作伙伴。通過強大的數據分析和決策支持能力，Agent將為CFO提供實時的財務洞察和戰略建議，幫助財務人員實現從數據執行者到戰略賦能者的升級和跨越。業界亟需開展跨學科理論與技術的協同創新，還需要企業財務部門進行大膽的應用探索。

Agent正在推動財務進入“自主智能\"時代，并已成為智能財務發展中的下一個技術熱點。但我們應該清醒地認識到，由于技術成熟度、數據質量、專業人才與組織變革阻力等多方面因素，Agent在財務領域中的應用還會困難重重。

【主要參考文獻】

王東浩.人工智能體引發的道德沖突和困境初探[J].倫理學研究，2014（2）：68～73.

RussellS.J.，NorvigP.著.殷建平，祝恩，劉越等譯.人工智能：一種現代的方法（第3版）[M].北京：清華大學出版社，2013.

JuliaWiesinger，Patrick Marlow，Vladimir Vuskovic.Agents[R/OL].htps：//www.kaggle.com/whitepaper-agents，2024-09.

（責任編輯·校對：羅萍李小艷）