人工智能技術(shù)引領(lǐng)財(cái)務(wù)會計(jì)智能化轉(zhuǎn)型實(shí)戰(zhàn)觀察

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的時(shí)代浪 潮下，大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技 術(shù)持續(xù)賦能各行業(yè)，財(cái)務(wù)會計(jì)領(lǐng)域 也迎來了深刻變革。在傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會 計(jì)工作中，諸如記賬、算賬、報(bào)賬 等工作不僅過程繁瑣，而且對于大 量數(shù)據(jù)的處理效率低下，很難滿足 企業(yè)財(cái)務(wù)信息對時(shí)效性和準(zhǔn)確性的 需求。因此，本文分析財(cái)務(wù)會計(jì)智 能化轉(zhuǎn)型的必要性，并探究有效的 實(shí)踐路徑。

財(cái)務(wù)會計(jì)智能化轉(zhuǎn)型必要性

適配數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮，重塑財(cái)務(wù)運(yùn)營范 式"數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，海量、高速、多變的數(shù) 據(jù)成為經(jīng)濟(jì)活動的顯著特征。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會 計(jì)主要依靠人工處理，在數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級 遞增的情況下，其處理效率和準(zhǔn)確性都很 難得到保證。并且，在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技 術(shù)的推動下，智能化轉(zhuǎn)型可以對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù) 進(jìn)行實(shí)時(shí)采集、整理和分析，將靜態(tài)的事 后核算轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。這不僅顯 著提高了數(shù)據(jù)處理速度，還可借助智能算 法發(fā)掘數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值，為企業(yè)戰(zhàn)略決 策提供更具前瞻性的財(cái)務(wù)視角，使財(cái)務(wù)部 門由一個(gè)簡單的核算單元，向企業(yè)價(jià)值創(chuàng) 造的核心驅(qū)動力轉(zhuǎn)化，與數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代企 業(yè)運(yùn)營的新范式深度融合。

破解合規(guī)監(jiān)管困局，筑牢財(cái)務(wù)風(fēng)控防線 隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境日益復(fù)雜，財(cái) 務(wù)監(jiān)管政策持續(xù)更新，合規(guī)要求愈發(fā)嚴(yán)苛。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)模式主要依靠人工 識別和遵守監(jiān)管規(guī)則，既費(fèi)時(shí)費(fèi)力，又很容易由于人為疏忽而造成合規(guī)漏 洞。智能化轉(zhuǎn)型借助內(nèi)置的合規(guī)算法和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，能夠?qū)崟r(shí)追蹤政策 變化，并自動檢測財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是否達(dá)到監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)識別出可能存在的風(fēng)險(xiǎn) 時(shí)，該系統(tǒng)會立即發(fā)出警報(bào)，幫助企業(yè)事先制定應(yīng)對策略。這樣不但明顯 降低了合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，還使企業(yè)能夠在多變的監(jiān)管環(huán)境下以更加靈活的姿態(tài)迎 接挑戰(zhàn)，確保財(cái)務(wù)運(yùn)營的合法與穩(wěn)健。

人工智能技術(shù)驅(qū)動財(cái)務(wù)會計(jì)邁向智能化轉(zhuǎn)型實(shí)踐

引入智能語義識別技術(shù)重構(gòu)會計(jì)憑證自動化處理流程 智能語義識別 技術(shù)以其理解和處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，為重構(gòu)會計(jì)憑證自動化處理流 程提供了新機(jī)遇。實(shí)現(xiàn)時(shí)，首先構(gòu)建了覆蓋多源數(shù)據(jù)的語料庫，大量采集 財(cái)務(wù)報(bào)告、發(fā)票、合同等文本資料，并基于會計(jì)科目與業(yè)務(wù)類型進(jìn)行精細(xì) 分類，為語義識別模型的訓(xùn)練提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)支撐。在此基礎(chǔ)上，采納尖 端的自然語言處理（NLP）技術(shù)，為財(cái)務(wù)領(lǐng)域設(shè)計(jì)一個(gè)語義識別模型。反復(fù)調(diào)優(yōu)模型參數(shù)，使其能夠準(zhǔn)確地確定財(cái)務(wù) 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(yù)設(shè)會計(jì)科目。在部署時(shí)，對 語義識別模型和企業(yè)財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)進(jìn)行深度 整合，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互和共享。該系 統(tǒng)在業(yè)務(wù)發(fā)生后自動收集相關(guān)文本信息，并 通過語義識別模型對其進(jìn)行分析，從而直接 產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)化會計(jì)憑證。另外，還建立了人工 審核機(jī)制，對語義識別有疑義的憑證推送給 財(cái)務(wù)人員手動核驗(yàn)，既能保證處理效率，也 能保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

構(gòu)建財(cái)務(wù)知識圖譜體系賦能智能決策支 持應(yīng)用"財(cái)務(wù)知識圖譜體系以融合多源財(cái)務(wù)數(shù) 據(jù)和結(jié)構(gòu)化知識網(wǎng)絡(luò)的方式，為智能決策支 持的應(yīng)用提供有力幫助。在建設(shè)之初，對財(cái) 務(wù)領(lǐng)域中的會計(jì)科目、財(cái)務(wù)比率和業(yè)務(wù)流程 等核心概念和關(guān)系進(jìn)行梳理，并開發(fā)知識圖 譜本體架構(gòu)。通過企業(yè)財(cái)務(wù)系統(tǒng)、業(yè)務(wù)系統(tǒng) 和外部數(shù)據(jù)平臺的多種渠道提取數(shù)據(jù)，并將 其進(jìn)行清洗、變換及標(biāo)準(zhǔn)化，以消除噪聲及 重復(fù)數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。利用實(shí)體識別和 關(guān)系抽取技術(shù)將加工后的數(shù)據(jù)映射為知識圖 譜本體架構(gòu)，并構(gòu)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(jī)器學(xué)習(xí)算法對圖譜進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析與挖掘， 找出潛在財(cái)務(wù)規(guī)律與風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。把財(cái)務(wù)知識圖 譜和智能決策支持系統(tǒng)整合在一起，為決策 者提供一個(gè)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(cái)務(wù) 知識及分析結(jié)果，例如查詢具體企業(yè)的財(cái)務(wù) 狀況，對企業(yè)發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測。同時(shí)，利 用知識圖譜的推理能力深度分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)， 并提供以知識為主的智能決策依據(jù)。

部署機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型優(yōu)化動態(tài)財(cái)務(wù)預(yù) 測機(jī)制"傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)預(yù)測方法主要依靠固定 模型與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，很難適應(yīng)瞬息萬 變的市場環(huán)境。機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型由于具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析與預(yù)測能 力，為動態(tài)財(cái)務(wù)預(yù)測機(jī)制的優(yōu)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(yè)的內(nèi)部財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及外部的市場和 經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理，如數(shù)據(jù)清理和特征工程 等，以確保數(shù)據(jù)的高可用性。針對不同的財(cái)務(wù)預(yù)測目標(biāo)，例如收入、 成本和現(xiàn)金流的預(yù)測，應(yīng)選擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)方法，如時(shí)間序列分 析、回歸分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，以構(gòu)建合適的預(yù)測模型。

在實(shí)踐中，將訓(xùn)練后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型融入企業(yè)財(cái)務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對 數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集以及預(yù)測分析。根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展、市場變化等情況，定 期更新優(yōu)化模型，以增強(qiáng)預(yù)測精度。通過引入實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，對實(shí)際 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較分析，及時(shí)找出預(yù)測偏差并對模型做出 調(diào)整改進(jìn)。

融合數(shù)字孿生技術(shù)搭建實(shí)時(shí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控平臺 在經(jīng)濟(jì)環(huán)境不確 定性增加的背景下，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與有效防范成為企業(yè)穩(wěn)健發(fā) 展的關(guān)鍵。數(shù)字孿生技術(shù)通過構(gòu)建物理系統(tǒng)對應(yīng)的虛擬模型，實(shí)現(xiàn)系 統(tǒng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，從而為實(shí)時(shí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控平臺的搭建提供 了一種創(chuàng)新性思路。在搭建流程上，充分梳理企業(yè)財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)流程，并 構(gòu)建財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)字孿生模型，該模型主要由財(cái)務(wù)報(bào)表生成、資金流動 和成本控制三個(gè)部分組成。通過物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)時(shí)獲取企業(yè) 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并傳輸?shù)綌?shù)字孿生模型，使虛擬模型和實(shí)際業(yè) 務(wù)能夠同步運(yùn)行。

在數(shù)字孿生模型的框架下，應(yīng)構(gòu)建一套財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測指標(biāo)體系， 包括償債能力、盈利能力和營運(yùn)能力等多個(gè)指標(biāo)，并依據(jù)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn) 偏好以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)來確定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)閾值。利用數(shù)據(jù)分析與可視化技 術(shù)，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析與顯示，并以儀表盤、圖表的方式直觀 地展現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況與風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢。當(dāng)監(jiān)測指標(biāo)超過風(fēng)險(xiǎn)閾值時(shí)，該系 統(tǒng)會自動啟動預(yù)警機(jī)制，并將預(yù)警信息以短信和郵件的形式發(fā)送給相 關(guān)人員。對于預(yù)警信息，采用數(shù)字孿生模型的模擬分析功能，對潛在 風(fēng)險(xiǎn)做出評價(jià)與預(yù)測，從而為風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對工作提供決策支持。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮的持續(xù)推動下，財(cái)務(wù)會計(jì)智能化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè) 發(fā)展的必然要求。借助人工智能技術(shù)的深度賦能，財(cái)務(wù)會計(jì)能實(shí)現(xiàn)從 傳統(tǒng)核算職能到戰(zhàn)略支持和風(fēng)險(xiǎn)防控的華麗轉(zhuǎn)身。這一變革在重塑財(cái) 務(wù)運(yùn)營范式、突破合規(guī)監(jiān)管困局的同時(shí)，也通過多技術(shù)融合創(chuàng)新，為 企業(yè)的智能決策、動態(tài)預(yù)測與實(shí)時(shí)風(fēng)控等提供了強(qiáng)有力的支持。

作者單位：宜賓學(xué)院