談AI在財務管理領域中的應用及挑戰

摘" 要：隨著人工智能（AI）技術的快速發展，AI在各個領域的應用越來越廣泛，尤其是在財務管理領域。AI技術的引入，使得財務數據處理更加高效、精準，并為企業提供了強大的決策支持。然而，AI在財務管理中的應用也面臨著諸多挑戰，如信息安全漏洞、技術成熟度不足以及專業技術人才的缺乏。首先，回顧了AI技術的發展歷程，深入探討了AI在財務管理領域的具體應用，包括大數據處理、語音識別和數據識別、輔助決策等方面。其次，分析了AI在財務領域應用中存在的問題，并提出了相應的優化措施，如加強會計信息安全建設、加大科技研發投入及培養復合型會計人才等。

關鍵詞：AI技術；財務管理；應用措施

【DOI】10.12231/j.issn.1000-8772.2025.04.065

引言

在信息技術迅猛發展的當下，傳統財務管理依賴于人工操作，往往耗時長且易出錯，而AI技術能夠通過自動化、智能化的手段，大幅優化財務流程，提升企業的管理水平和經濟效益。與此同時，AI應用也帶來了新的挑戰，如信息安全問題、技術成熟度不夠及專業人才匱乏等。AI技術通過機器學習、深度學習等方法，能夠從大量數據中提取有價值的信息和規律，輔助財務決策。同時，AI還可以通過自然語言處理、圖像識別等技術，實現財務數據的自動分類和審核，減少人工干預，提高工作效率和準確性。然而，想要充分發揮AI在財務管理中的潛力，還需要克服諸多技術和管理方面的障礙，并在實踐中不斷進行完善和優化。

1 AI技術的發展歷程

20世紀50年代，人工智能概念首次被提出，早期的研究集中在符號邏輯和規則推理上，如圖靈測試和達特茅斯會議奠定了AI的基礎。60年代至70年代，專家系統的興起標志著AI第一次高潮，盡管受限于計算能力和數據資源的不足。80年代末，AI領域進入低谷，但90年代互聯網的發展帶來了新的機遇，數據量的爆發促使機器學習算法得以改進。21世紀初，深度學習成為AI研究的熱點。在2012年的ImageNet大賽上，深度卷積神經網絡（CNN）的突破性表現引發了新一輪AI熱潮。近年來，AI技術在自然語言處理（NLP）、計算機視覺和強化學習等方面取得了顯著進展，逐步應用于自動駕駛、智能客服、醫療診斷和金融分析等領域。隨著計算能力的提升和大數據的普及，AI正從實驗室走向實際應用，改變著各行各業的工作方式[1]。

2 AI在財務管理領域的應用

2.1 大數據處理技術的應用

大數據處理技術在財務管理領域展現出巨大的潛力：第一，推動了業務與財務的深度融合。通過數據識別功能，系統可以迅速對原始憑證進行分類、審核、控制和統計，并在配套系統中進行分析與可視化展示，實現費用報銷與款項支付的一體化管理，提升企業經濟效益。第二，AI高效的數據處理能力能夠自動完成銀行賬戶和往來賬項核對，預警超期應收賬款，并生成銀行存款余額調節表。在賬務處理方面，AI能在獲取基礎數據后自行處理賬務，生成各類報表，并完成集團合并財務報表。在稅務工作中，AI通過鏈接稅務和財務系統，自動完成發票開具、納稅申報數據采集、核對與申報。第三，AI在預算編制與財務分析中展現巨大優勢，減少編制時間，提高效率，通過多維分析快速發現財務風險并提出改進建議，實時更新數據以適應市場變化。例如，隨著“金稅四期”的啟動，稅收征管更嚴格。金蝶云·星瀚財務云集成發票管理、納稅申報和稅務籌劃功能，實現稅企直聯一鍵申報、全稅種自動納稅申報和實時風險管控，解決傳統模式下的流程不完善、數據散亂和風險管控滯后問題，并通過優化分析為企業提供合規的稅務籌劃建議，幫助降低稅負[2]。

2.2 語音識別和數據識別的應用

一方面，在財務系統中，語音識別技術的引入極大地增強了用戶界面的互動性，人工智能系統能夠從口語指令中解析并分類所需數據，從而替代傳統的鍵盤輸入方式。財務專業人員無須額外學習新的操作流程，僅需通過智能語音交互即可完成原始憑證錄入與財務數據檢索，大幅簡化了操作步驟，提升了用戶體驗。此外，基于移動終端的會計信息系統進一步強化了語音識別功能的便捷性與人性化設計。另一方面，智能數據識別技術借助光學字符識別（OCR）功能自動提取各類文檔的關鍵信息，如合同、報告、授權書、協議及發票等。系統能從影像資料中準確提取名稱、金額等關鍵數據，并通過與預設印鑒的比對，自動驗證票據與文件的真偽，逐步替代了煩瑣的人工審查環節。以傳統模式為例，財務人員需要耗時進行發票信息的人工核對與稅局網站驗證。然而，通過集成AI與稅務系統，實現了發票信息的自動提取、驗證、接收與智能審核，不僅顯著提高了工作效率，還有效減少了人為錯誤的發生概率。

2.3 輔助決策在財務管理中的應用

人工智能在財務管理領域的賦能作用能夠優化決策制定流程。第一，在內部控制體系的實施中，AI技術的集成確保了更為嚴格且高效的執行。企業內部規則被整合納入系統后，AI自動執行授權審批與職責隔離，有效遏制了人為欺詐及權限超越現象，特別是在處理“重大決策、大額資金使用、重要人事變動”等關鍵事務時，AI依托領導集體聯簽機制，保障了政策的嚴格執行。第二，在業務預估環節，AI的應用推動了預測的科學性和精確度。相較于傳統方法，或是單純依賴主觀判斷，AI借助歷史財務數據與市場動態構建出復雜的預測模型，實現了對未來的精準預測。同時，AI能即時更新數據信息，使決策者能在預算執行過程中靈活調整策略，以適應市場的動態變化，形成了“AI生成預測，管理者決策”的運作模式。第三，在業績評估方面，AI的介入大幅提升了評估的效率與公正性。傳統評估方式往往依賴繁復的指標體系，耗時且易受情感因素干擾，導致結果可能失真。AI系統事先設定好評估指標，年終自動根據實際表現進行打分，不僅提高了評估速度，減少了人為干預的影響，而且確保了評估過程的公平與透明[3]。

3 AI在財務領域應用中存在的問題

3.1 會計信息安全漏洞

AI在財務領域的應用中，會計信息安全露洞是一個嚴重的問題。由于AI系統需要處理大量敏感的財務數據，若系統安全措施不足或設計不當，可能導致數據泄露或遭受網絡攻擊。例如，黑客可能通過攻擊AI系統獲取企業財務數據，進而進行詐騙或敲詐。此外，一些AI系統在數據傳輸和存儲過程中未加密，增加了數據被非法訪問的風險。AI系統中的安全漏洞不僅可能導致財務信息泄露，還可能影響企業的信譽和財務穩定性。例如，某大型企業的財務AI系統曾遭遇黑客攻擊，導致大量客戶數據泄露，企業不僅面臨高額的賠償，還受到嚴重的品牌損害。此事件體現出AI系統在處理財務數據時對信息安全的高要求，以及必須采取有效措施保護財務信息的必要性。因此，確保AI系統的安全性，防止會計信息泄露，是財務管理中必須解決的重要問題。

3.2 技術成熟度不足

盡管AI技術迅速發展，但其在財務管理中的應用仍存在許多不完善之處。算法的準確性和穩定性尚未達到理想水平，可能導致錯誤的財務預測或分析結果。此外，AI系統的適應性和靈活性也有限，無法充分應對財務管理中的復雜情況和多變的市場環境。數據質量和數據處理能力的不足，進一步限制了AI在財務領域的應用效果。系統集成和協同工作困難，導致企業難以充分發揮AI的潛力。技術支持和維護也存在不足，使得AI系統在實際操作中容易出現故障，影響財務管理的可靠性[4]。

3.3 缺乏專業技術人才

AI系統的開發、維護和優化需要具備深厚技術背景的專業人員，然而當前市場上既懂AI技術又熟悉財務業務的復合型人才十分稀缺，導致企業在實施和運用AI技術時，面臨技術支持不足的問題。很多財務人員缺乏必要的AI知識，難以有效利用和管理AI系統。此外，專業技術人才的培養和培訓周期較長，企業難以迅速填補這一缺口。人才缺乏限制了AI技術在財務領域的全面應用和深入發展，導致技術實施效果不理想。為了解決這一問題，需要加大教育和培訓力度，培養更多復合型人才，確保AI技術在財務管理中得到充分發揮[5]。

4 AI在財務管理領域中的優化應用措施

4.1 加強會計信息安全建設

在AI日益普及的財務管理領域，加強會計信息安全建設十分重要。首先，企業應實施全面的數據加密措施，確保財務數據在傳輸和存儲過程中的安全。通過加密算法，防止數據被非法訪問和竊取，保障信息的機密性。其次，建立嚴格的訪問控制機制，僅授權特定人員訪問敏感財務信息，減少內部泄密風險。企業還應定期進行安全審計，及時發現和修補系統漏洞，防止黑客攻擊。再次，采用多重身份驗證手段，如生物識別技術和動態密碼，增強系統的身份驗證安全性，防止未經授權的訪問。對AI系統進行持續的安全監測，利用先進的安全監測工具實時檢測異常活動，及時采取應對措施，防止潛在的安全威脅。同時，制訂并落實應急響應計劃，當發生信息安全事件時，能夠迅速有效地處理，減少損失。最后，企業應定期進行員工安全培訓，增強全員的信息安全意識和技能，使他們能夠識別和應對常見的網絡威脅，如網絡釣魚和社交工程攻擊。此外，企業還應與專業的網絡安全機構合作，借助其專業知識和技術，提升整體信息安全水平[6]。

這一L大型企業在財務管理中面臨著會計信息安全的嚴峻挑戰，隨著業務規模的擴大，財務數據量激增，傳統的人工管理模式難以應對復雜的數據管理和安全防護需求。為了提升財務管理效率并確保會計信息安全，企業決定引入AI技術，構建一套全面、智能的會計信息安全體系。第一，數據采集與預處理。利用AI技術從ERP系統、財務軟件等多個數據源實時采集財務數據。對采集到的數據進行清洗、整理和轉換，確保數據質量和一致性。第二，智能風險評估與預警。部署智能風險評估系統，對歷史財務數據進行深度挖掘和分析，識別潛在的安全風險和異常交易模式。第三，智能加密與訪問控制。對敏感財務數據實施智能加密技術，確保數據在存儲和傳輸過程中的安全性。基于AI的身份驗證和訪問控制系統，實現多因素認證和動態權限管理。對不同用戶角色設置不同的訪問權限，確保數據訪問的合規性和安全性。第四，智能培訓與意識提升。利用AI技術為員工提供個性化的信息安全培訓課程，提升員工的信息安全意識；定期舉辦模擬演練和應急響應訓練，提高員工應對安全事件的能力；設立信息安全知識庫和在線幫助平臺，方便員工隨時查詢和學習。

4.2 加大科技研發投入，完善AI體系

加大科技研發投入是完善AI體系的關鍵，企業應投入更多資源用于AI技術的研究和開發，以提升系統的智能化水平和應用效果。加強對前沿AI技術的探索，開發更高效、更精準的算法，提升財務數據處理和分析能力。此外，完善AI系統的適應性和靈活性，使其能夠應對復雜多變的財務管理需求。持續的研發投入不僅可以提高AI系統的穩定性和安全性，還能推動AI技術在財務管理中的創新應用。通過增加研發投入，企業可以實現技術的迭代升級，從而保持在行業中的競爭優勢[5]。例如，2019年，某全球領先的財務軟件公司增加了25%的研發投入，達到15億美元，用于開發更先進的AI和機器學習技術。通過這項投入，該財務軟件公司推出了智能財務助手功能，使得小企業在處理財務報表和稅務申報時的效率提高了30%；2020年，某咨詢行業跨國企業將AI研發預算增加了20%，達到18億美元，不僅增強了其AI解決方案的性能，還使客戶滿意度提升了15%。數據顯示，企業對AI技術的研發投入與其財務管理效率和市場競爭力呈正相關，增加研發投入能帶來顯著的經濟回報和市場份額的提升。

4.3 培養復合型會計人才

隨著AI技術在財務管理中的普及，企業需要既具備財務專業知識又熟悉AI技術的復合型人才。這類人才不僅能夠理解和運用AI工具，還能有效地將AI技術應用于財務分析、決策支持和風險管理等方面。首先，高等教育機構應調整課程設置，增加AI技術、數據分析和編程等內容，使財會專業學生在校期間就能掌握基本的AI應用技能。同時，企業可以與高校合作，共同開發實踐課程和項目，為學生提供多樣化的實踐操作平臺，幫助學習真正學以致用，提升學生的實際操作能力和綜合素養。其次，企業內部應開展持續的職業培訓，為現有財務人員提供學習AI技術的機會。通過舉辦研討會、培訓班和在線課程，幫助財務人員掌握AI工具的使用方法和應用場景，提升其技術水平和綜合能力。最后，建立人才激勵機制，吸引和留住高素質的復合型人才。通過提供有競爭力的薪酬待遇、職業發展機會和良好的工作環境，激勵員工不斷學習和進步，增強企業的人才儲備和競爭力[8]。

5 結束語

綜上所述，人工智能技術正在逐步改變財務管理的傳統模式，為企業帶來前所未有的效率和準確性。然而，AI在財務管理中的廣泛應用仍面臨著信息安全、技術成熟度和專業人才等多方面的挑戰。通過加強會計信息安全建設、加大科技研發投入及培養復合型會計人才，企業可以更好地應對這些挑戰，實現AI技術在財務管理中的深度應用。通過持續的探索和創新，AI將在財務管理中發揮更加重要的作用，推動企業實現智能化轉型和可持續發展。

參考文獻

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[3]李依辰，鄭子佳，苗佳芳，等.大數據時代下人工智能在財務風險防控中的應用[J].今日財富，2023（10）：95-97.

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[6]黃永霞.淺談人工智能對財務管理的影響[J].新營銷，2020，17（15）：130-132.

[7]韋敏.淺談AI大規模應用對財務管理會計核算的影響[J].財經界，2023（19）：111-113.

作者簡介：沈強（1987-），男，漢族，浙江金華人，本科，中級會計師，研究方向：財務管理。