人工智能技術引領財務會計智能化轉型實戰觀察

在數字經濟蓬勃發展的時代浪 潮下，大數據、人工智能等新興技 術持續賦能各行業，財務會計領域 也迎來了深刻變革。在傳統財務會 計工作中，諸如記賬、算賬、報賬 等工作不僅過程繁瑣，而且對于大 量數據的處理效率低下，很難滿足 企業財務信息對時效性和準確性的 需求。因此，本文分析財務會計智 能化轉型的必要性，并探究有效的 實踐路徑。

財務會計智能化轉型必要性

適配數字經濟浪潮，重塑財務運營范 式"數字經濟時代，海量、高速、多變的數 據成為經濟活動的顯著特征。傳統財務會 計主要依靠人工處理，在數據量呈指數級 遞增的情況下，其處理效率和準確性都很 難得到保證。并且，在大數據、云計算技 術的推動下，智能化轉型可以對財務數據 進行實時采集、整理和分析，將靜態的事 后核算轉變為動態的實時監控。這不僅顯 著提高了數據處理速度，還可借助智能算 法發掘數據中的潛在價值，為企業戰略決 策提供更具前瞻性的財務視角，使財務部 門由一個簡單的核算單元，向企業價值創 造的核心驅動力轉化，與數字經濟時代企 業運營的新范式深度融合。

破解合規監管困局，筑牢財務風控防線 隨著經濟環境日益復雜，財 務監管政策持續更新，合規要求愈發嚴苛。傳統的財務模式主要依靠人工 識別和遵守監管規則，既費時費力，又很容易由于人為疏忽而造成合規漏 洞。智能化轉型借助內置的合規算法和風險預警模型，能夠實時追蹤政策 變化，并自動檢測財務數據是否達到監管標準。當識別出可能存在的風險 時，該系統會立即發出警報，幫助企業事先制定應對策略。這樣不但明顯 降低了合規風險，還使企業能夠在多變的監管環境下以更加靈活的姿態迎 接挑戰，確保財務運營的合法與穩健。

人工智能技術驅動財務會計邁向智能化轉型實踐

引入智能語義識別技術重構會計憑證自動化處理流程 智能語義識別 技術以其理解和處理非結構化數據的能力，為重構會計憑證自動化處理流 程提供了新機遇。實現時，首先構建了覆蓋多源數據的語料庫，大量采集 財務報告、發票、合同等文本資料，并基于會計科目與業務類型進行精細 分類，為語義識別模型的訓練提供優質數據支撐。在此基礎上，采納尖 端的自然語言處理（NLP）技術，為財務領域設計一個語義識別模型。反復調優模型參數，使其能夠準確地確定財務 文本中的金額、日期和交易對象等重要信息， 并將其匹配至預設會計科目。在部署時，對 語義識別模型和企業財務信息系統進行深度 整合，進而實現實時數據交互和共享。該系 統在業務發生后自動收集相關文本信息，并 通過語義識別模型對其進行分析，從而直接 產生標準化會計憑證。另外，還建立了人工 審核機制，對語義識別有疑義的憑證推送給 財務人員手動核驗，既能保證處理效率，也 能保證數據準確性。

構建財務知識圖譜體系賦能智能決策支 持應用"財務知識圖譜體系以融合多源財務數 據和結構化知識網絡的方式，為智能決策支 持的應用提供有力幫助。在建設之初，對財 務領域中的會計科目、財務比率和業務流程 等核心概念和關系進行梳理，并開發知識圖 譜本體架構。通過企業財務系統、業務系統 和外部數據平臺的多種渠道提取數據，并將 其進行清洗、變換及標準化，以消除噪聲及 重復數據，提高數據質量。利用實體識別和 關系抽取技術將加工后的數據映射為知識圖 譜本體架構，并構建初始版本的知識圖譜。

為了提高知識圖譜的智能化程度，引入 機器學習算法對圖譜進行關聯分析與挖掘， 找出潛在財務規律與風險點。把財務知識圖 譜和智能決策支持系統整合在一起，為決策 者提供一個直觀的知識圖譜接口。決策者可 以通過交互操作迅速地獲得自己需要的財務 知識及分析結果，例如查詢具體企業的財務 狀況，對企業發展趨勢進行預測。同時，利 用知識圖譜的推理能力深度分析財務數據， 并提供以知識為主的智能決策依據。

部署機器學習算法模型優化動態財務預 測機制"傳統的財務預測方法主要依靠固定 模型與歷史數據進行預測，很難適應瞬息萬 變的市場環境。機器學習算法模型由于具有較強的數據分析與預測能 力，為動態財務預測機制的優化提供了一種有效的方法。在正式部署 之前，需要全方位收集企業的內部財務、業務數據以及外部的市場和 經濟數據，并對這些數據進行必要的預處理，如數據清理和特征工程 等，以確保數據的高可用性。針對不同的財務預測目標，例如收入、 成本和現金流的預測，應選擇適當的機器學習方法，如時間序列分 析、回歸分析和神經網絡等，以構建合適的預測模型。

在實踐中，將訓練后的機器學習模型融入企業財務系統，實現對 數據的實時采集以及預測分析。根據業務發展、市場變化等情況，定 期更新優化模型，以增強預測精度。通過引入實時反饋機制，對實際 財務數據和預測結果進行比較分析，及時找出預測偏差并對模型做出 調整改進。

融合數字孿生技術搭建實時財務風險監控平臺 在經濟環境不確 定性增加的背景下，財務風險的實時監控與有效防范成為企業穩健發 展的關鍵。數字孿生技術通過構建物理系統對應的虛擬模型，實現系 統狀態的實時監控和分析，從而為實時財務風險監控平臺的搭建提供 了一種創新性思路。在搭建流程上，充分梳理企業財務業務流程，并 構建財務業務數字孿生模型，該模型主要由財務報表生成、資金流動 和成本控制三個部分組成。通過物聯網和大數據技術，實時獲取企業 財務數據及業務數據，并傳輸到數字孿生模型，使虛擬模型和實際業 務能夠同步運行。

在數字孿生模型的框架下，應構建一套財務風險監測指標體系， 包括償債能力、盈利能力和營運能力等多個指標，并依據企業的風險 偏好以及行業標準來確定相應的風險閾值。利用數據分析與可視化技 術，實現財務數據的實時分析與顯示，并以儀表盤、圖表的方式直觀 地展現企業財務狀況與風險態勢。當監測指標超過風險閾值時，該系 統會自動啟動預警機制，并將預警信息以短信和郵件的形式發送給相 關人員。對于預警信息，采用數字孿生模型的模擬分析功能，對潛在 風險做出評價與預測，從而為風險應對工作提供決策支持。

在數字經濟浪潮的持續推動下，財務會計智能化轉型已成為企業 發展的必然要求。借助人工智能技術的深度賦能，財務會計能實現從 傳統核算職能到戰略支持和風險防控的華麗轉身。這一變革在重塑財 務運營范式、突破合規監管困局的同時，也通過多技術融合創新，為 企業的智能決策、動態預測與實時風控等提供了強有力的支持。

作者單位：宜賓學院