人工智能賦能企業財務分析決策的實戰路徑

信息技術的普及，讓人工智能正逐漸顛覆所有行業的運營管理模式。 在企業管理工作中，財務分析和財務決策是至關重要的環節。然而，傳統 的財務分析和決策方式已難以適應企業面臨的復雜多變的市場形勢以及數 據管理需求。人工智能技術在數據分析和機器學習領域的應用，為企業的 財務管理工作帶來了更加精準化、高效化的積極影響。本文將探討人工智 能如何在財務分析與決策制定過程中發揮關鍵作用，分析其應用現狀、優 勢以及面臨的挑戰，為企業的財務管理提供新的思路和實踐路徑。

人工智能在企業財務分析中的應用

數據采集清洗 人工智能可以對以文本方式呈現的結構化數據，如財 務信息、會計賬簿等進行自動化抓取和處理。例如，它能自動收集、獲取 不同來源和類型的業務系統的財務信息、從企業外部獲得的信息和數據， 以及第三方數據服務商提供的相關信息。同時，利用基于規則或機器學習 的系統對數據進行處理，自動清除數據中的缺失、重復以及錯誤數據，對 錯誤數據進行自動處理或標記，避免人為操作帶來的誤差。

人工智能可以對數據格式進行統一清洗，消除數據中的無效和冗余噪 聲信息，并且將分散存儲于不同信息系統中的信息進行集成，在系統或軟 件環境中形成統一的數據信息集合。另外，對于以語言、文檔、合同信息 和交易行為等形式呈現的非結構化數據，人工智能可利用自然語言處理和 文本挖掘技術從非結構化信息源中自動提 取知識，便于進行后續的相關數據分析和 挖掘。例如，在商業合同文件中，利用自 然語言處理技術實現自動化的信息提取和 信息處理，如提取應收賬款中的支付條款、 付款時間以及付款條件等。

人工智能技術能根據企業的歷史數據 模型，智能判斷哪些數據對財務分析最為 重要，并優先進行處理，進一步提高數據 采集和清洗的效率和精度。數據清洗后的 結果要與企業內部系統進行持續同步，保 證數據在多系統間的準確流轉，做到實時 更新和長期有效。

財務報表分析與預測 人工智能技術 在財務報表分析方面可以高度自動化、快 速精準地完成會計分析與預測工作。人工 智能技術會自動對企業的財務報表結構化 數據（主要包括資產負債表、利潤表以及 現金流量表等）進行分類，根據企業財務 數據識別關鍵指標，自動進行比對分析；并且結合自然語言處理，為企業的財務數據分析提 取報表相關財務信息，結合數據的比對和歷史數據 的對比，對財務報表數據變化情況、差異數據進行 趨勢分析，挖掘財務問題或優化機會點。

除了實現財務分析的自動化與智能化之外，在 財務預測方面，人工智能以機器學習方式，根據企 業歷史財務信息、財務數據趨勢、市場狀況及其他 維度的數據信息，對未來的財務報表進行預測。這 些預測數據結果不僅涵蓋未來銷售量、銷售收入、 現金流等，還能計算出財務杠桿比率、資產回報率等。 例如，在財務智能化趨勢分析和預測分析中，將會 計的“腳手架”逐漸運用到工作過程之中，能夠利 用大量的行業和企業數據，自動搜集和驗證數據， 并且以深度學習算法技術為企業財務報表提供智能 化的趨勢預測。這種預測數據的有效性高，通過對 財務數據的挖掘過程不斷進行學習和優化，能夠快 速且準確地找出會計財務分析報表中潛在的規律。

例如，在企業預算時，以歷史會計數據為基礎， 采用大數據技術進行財務數據綜合比對和數據模型 分析，計算出在不同的預算情景下出現最優的資金 分配結果，輔助企業管理層做出科學合理的決策， 進而提高決策效率。除了對傳統的財務報表進行分 析和預測外，人工智能還能根據動態變化，如突發 性市場變化、經濟周期變化等，動態更新預測結果， 使財務預測更為靈活、科學化。為保證預測準確與 實時同步，企業可應用實時數據流分析技術，將人 工智能與企業財務系統相結合，使財務預測實時反 映企業財務實際情況。

人工智能在財務決策中的應用

預算制定 首先，人工智能能夠自動化處理大 量的歷史數據，并從中提取有價值的趨勢和規律。 傳統的預算編制往往依賴手工輸入和基于過往經驗 的預測，工作量巨大，且容易受到人為因素影響， 導致數據出現偏差。而人工智能能夠自動從各類數 據源（如財務報表、銷售記錄、市場調查、社交媒體動態等）獲取 信息，并進行清洗、整合，形成完整且精準的數據集，為預算編制 提供堅實的基礎，助力管理層做出更加客觀、科學的決策。在此基 礎上，機器學習算法根據這些歷史數據建立預測模型，生成未來一 段時間內的收入、支出、成本等關鍵財務指標的預測值。這些預測 結果能考慮市場波動、客戶需求變化、供應鏈狀況等多種因素，為 預算制定提供更加精準的參考，進而避免傳統方法中無法捕捉到的 潛在變化因素。

其次，人工智能還能夠實時進行預算調整。在實際經營過程中， 市場環境和企業內外部的變動可能會影響預算的執行情況，人工智 能能夠根據實時數據對預算進行動態調整。它實時監控企業的財務 狀況和外部經濟變化，及時識別出預算執行中的偏差，并自動調整 預算方案，確保資金的合理分配和使用。此外，人工智能可以模擬 不同預算情景下的影響，生成多個預算方案供決策者選擇。例如， 模擬高需求、低需求、政策變動等不同情景下的預算情況，為管理 層提供更多的決策支持。

投資決策支持 人工智能在投資決策中的應用主要體現在數據 分析和決策優化兩個方面。

第一，利用大數據技術對市場環境、行業趨勢、公司財務狀況、 股市動向等信息進行實時分析，為投資決策提供支持。以股票投資 為例，傳統的投資決策往往依賴投資者的經驗和基本面分析，這種 方法面臨信息不對稱和決策滯后的問題。而人工智能可以分析和整 合來自多個渠道的實時數據，如財務報表、新聞報道、社交媒體動 態、股市行情等，從中提取出與投資決策相關的關鍵因素。機器學 習算法從這些大量的非結構化數據中提取出有價值的信息，如情感 分析、市場趨勢、投資機會等，為投資者提供精準的決策依據。同 時，人工智能基于歷史數據和市場行為，建立投資風險模型，評估 不同投資選項的風險和回報。例如，利用深度學習技術，識別出股 票市場中的潛在趨勢，預測未來股票價格的波動，從而幫助投資者 做出更為理性和精準的決策。

第二，人工智能可以幫助企業在資本運作和并購重組等方面 提供決策支持。對于并購決策，人工智能可以整合財務數據、市場 分析、法律法規等多方面的信息，評估并購對象的財務狀況、市場 潛力及潛在風險，幫助企業做出更加科學的并購決策。

作者單位：河北昊天熱力發展有限公司