人工智能技術在企業財務信息化管理中的應用

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.16.027

[中圖分類號]F275；F270.7 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）16-0082-03

0引言

傳統的財務管理模式在面對海量、復雜且快速變化的數據時，逐漸暴露出效率低下、準確性不足以及決策支持滯后等問題。與此同時，人工智能技術作為第四次工業革命的核心驅動力之一，正以前所未有的速度融入企業的各個領域，給財務管理的革新帶來了機遇。隨著大數據、云計算、機器學習等技術的逐漸成熟，人工智能技術在財務管理領域的應用能夠實現財務流程的自動化、數據處理的智能化以及風險預測的精準化，從而幫助企業提升財務管理效率、降低成本、優化決策，并增強企業的核心競爭力。在此背景下，深人研究人工智能技術在企業財務信息化管理中的應用具有重要的現實意義，不僅可以為企業提供切實可行的財務管理創新路徑，還能為推動整個行業的數字化轉型提供理論支持和實踐指導。

1企業財務信息化管理的重要意義

第一，提高財務管理效率。傳統的手工記賬方式不僅耗時費力，而且容易出現差錯。而財務信息化管理通過自動化的流程和智能化的工具能夠快速準確地處理海量財務數據，將財務人員從煩瑣的基礎工作中解放出來，使其能夠專注于更有價值的財務分析和決策支持工作[1]。例如，智能財務系統可以在短時間內完成賬務處理、報表生成等工作，大大縮短了財務結賬周期。

第二，降低企業成本。一方面，自動化的流程減少了人工操作，降低了人力成本；另一方面，通過對財務數據的精準分析，企業可以優化資源配置，減少不必要的開支，降低運營成本。例如，通過對采購數據的分析，企業可以與供應商進行更有利的談判，降低采購成本。

第三，增強企業決策的科學性。實時、準確的財務信息為企業管理層提供了可靠的決策依據，使決策更加科學合理。借助大數據分析和人工智能技術，企業可以對市場趨勢、客戶需求等進行精準預測，為戰略規劃和業務決策提供有力支持。例如，通過對銷售數據和市場趨勢的分析，企業可以及時調整產品策略，推出更符合市場需求的產品，提高市場競爭力。

2人工智能技術在企業財務信息化管理中的具體應用

人工智能致力于使計算機系統具備模擬、延伸和擴展人類智能的能力，涵蓋感知、理解、學習、推理、決策等多個層面，旨在讓機器能夠和人類一樣處理信息[2]。從本質上講，人工智能是通過對大量數據的學習和分析，構建復雜的算法模型，從而實現對未知數據的預測和判斷[3]。將人工智能技術應用到財務管理領域，在財務核算、財務分析、預算管理及風險管理等多元場景中，能夠實現自動化憑證處理、精準賬簿生成、多維度數據分析、精準預算編制與動態監控調整、風險評估模型構建與實時監控應對等功能，有力推動企業財務信息化管理的變革。

2.1財務核算智能化變革

2.1.1憑證處理自動化

以某大型制造業企業為例，該企業采購、銷售、生產等業務每日產生的原始單據數以千計。在引入人工智能自動化憑證處理系統前，僅憑證錄入工作就需要多名財務人員花費一整天時間，且每月因人為疏忽導致的憑證錄入錯誤達數十處，需要后續投入額外人力進行核查與更正。引入人工智能自動化憑證處理系統后，運用先進的光學字符識別（OpticalCharacterRecognitionOCR）技術、自然語言處理技術以及機器學習算法，實現了憑證處理的智能化升級。當收到增值稅專用發票時，OCR技術能夠迅速識別發票上的文字信息，如發票號碼、開票日期、購買方與銷售方信息、金額、稅額等，并將其轉化為電子數據；自然語言處理技術能夠描述發票上的商品或服務并進行語義分析，準確匹配到對應的會計科目；機器學習算法則依據企業過往的業務數據和記賬習慣，對會計分錄進行智能生成和推薦。

2.1.2精準賬簿生成

在傳統財務管理模式下，企業財務人員每月結賬時需要花費數天時間對各類賬簿進行核對和調整，由于數據量較大，難免出現人為疏忽導致的賬簿數據不準確問題。而應用人工智能技術后，能夠對會計憑證數據進行實時處理和智能分析，實現賬簿的自動、精準生成。具體來講，當會計憑證錄入系統后，人工智能算法能夠依據預設的會計科目體系和記賬規則，自動將憑證數據分類匯總至相應的賬簿中。對于總賬，系統可實時計算各會計科目的期初余額、本期發生額和期末余額，確保數據的準確性和一致性。同時，人工智能能夠詳細記錄每一筆業務，包括業務發生的時間、摘要、金額以及對應的憑證號等信息，方便財務人員進行查詢和追溯。

此外，當發現賬簿數據出現異常波動，如某個會計科目的余額突然大幅增加或減少，或者借貸方金額不平衡時，系統會立即發出警報，提示財務人員進行檢查和處理。比如，某企業在日常運營中通過人工智能系統發現某一供應商的應付賬款明細賬出現異常，系統提示該供應商的近期采購金額與以往相比大幅增加，且部分發票的開具時間與業務發生時間不符。財務人員通過進一步調查，發現是由采購部門與供應商之間的溝通失誤導致發票開具錯誤，及時糾正這一錯誤后，避免了賬簿數據不準確給企業帶來的潛在風險。

2.2財務分析深度洞察

2.2.1多維度數據分析

在企業財務分析中，人工智能能夠突破傳統分析的局限，從多個維度深入挖掘數據價值。以一家綜合性零售企業為例，該企業擁有線上電商平臺和眾多線下實體門店，業務涉及多個品類的商品銷售。傳統的財務分析主要聚焦于銷售額、成本、利潤等基本指標，難以全面洞察業務的運營狀況。

借助人工智能技術，企業構建了智能財務分析系統，該系統整合了企業內部的銷售數據、庫存數據、客戶數據、財務數據，以及外部的市場數據、行業趨勢數據等多源信息。運用機器學習算法，該系統可以對這些數據進行多維度分析，不僅關注整體銷售額的變化，還深入分析不同地區、不同門店、不同產品線、不同時間段的銷售情況，以及各品類商品的銷售占比、銷售增長率等。比如，系統發現某地區的實體門店在特定節假日期間，某一品類商品的銷售額出現異常增長，通過進一步分析該地區的客戶購買行為數據、市場促銷活動數據等，發現是當地的一次大型促銷活動以及該地區消費者對該品類商品的偏好共同作用的結果。基于此，企業及時調整了該地區的庫存策略和促銷計劃，增加了該品類商品的庫存備貨，并在后續的節假日推出針對性的促銷活動，進一步提高了該地區的銷售額。

在客戶維度，人工智能系統通過對客戶的購買歷史、消費金額、購買頻率、忠誠度等數據進行分析，構建客戶畫像，實現客戶細分。分析發現，企業擁有一部分高價值的忠實客戶，他們雖然購買頻率不高，但每次購買金額較大，且對品牌的忠誠度較高。針對這部分客戶，企業制定了專屬的會員服務策略，提供優先配送、專屬折扣、個性化推薦等服務，進一步提高了這部分客戶的滿意度和忠誠度，促進了客戶重復購買和消費升級。

2.2.2可視化決策支持

大型制造企業在制訂年度生產計劃和投資決策時，面臨著諸多不確定因素，需要綜合考慮市場需求、生產成本、原材料供應、設備產能等多方面因素。企業運用人工智能驅動的財務分析工具，將分析結果以多種可視化形式展示出來，如柱狀圖、折線圖、餅圖、儀表盤、動態圖表等。在市場需求預測方面，通過動態折線圖展示不同產品在不同時間段的市場需求趨勢，讓管理層能夠清晰地看到市場需求的變化情況；在成本分析方面，利用餅圖直觀地展示各項成本的占比，如原材料成本、人工成本、設備折舊成本等，幫助管理層快速了解成本結構；對于投資決策，通過構建投資回報率（ReturnOnInvestment，ROI）分析模型，以儀表盤的形式展示不同投資方案的預期ROI、風險評估等關鍵信息，管理層可以通過交互操作，實時調整投資參數，查看不同方案的模擬結果[5]

在關于新生產線投資的決策會議上，管理層可借助智能財務分析系統的可視化界面，直觀地對比不同投資規模、不同建設周期的新生產線方案對企業未來財務狀況的影響。系統以圖表的形式展示各方案下的成本投入、產能提升、預期收益以及投資回收期等關鍵指標的變化情況，促使管理層能夠快速、準確地評估各方案的優劣，最終作出科學合理的投資決策。

2.3預算管理智能化優化

2.3.1精準編制預算

以某大型制造企業為例，在以往的預算編制過程中，財務部門需要花費大量時間收集各部門的業務數據、歷史財務數據等，然后組織多輪會議進行討論和協商。由于數據量龐大且復雜，人工處理過程中容易出現數據遺漏、計算錯誤等問題，最終制定的預算方案難以準確反映企業的實際經營需求，導致部分項目預算超支或預算不足的情況時有發生。

借助人工智能技術，企業能夠實現預算編制的智能化與精準化。人工智能算法可以對企業內部的海量歷史數據進行深度挖掘和分析，包括銷售數據、成本數據、生產數據、市場數據等，同時結合外部市場環境、行業趨勢、宏觀經濟數據等多維度信息，通過機器學習模型預測未來的業務發展趨勢和市場變化。比如，利用時間序列分析算法對過往銷售數據進行分析，能夠準確預測不同產品在不同地區、不同時間段的銷售情況，為銷售預算的編制提供科學依據；通過成本分析模型，結合原材料價格波動、生產工藝改進等因素，精確預測各項成本的變化趨勢，從而合理編制成本預算。

2.3.2動態調整監控

在傳統預算管理中，對預算執行情況的監控往往具有一定的滯后性，通常是在月末、季末或年末進行階段性的統計和分析，無法及時發現預算執行過程中的偏差和問題。當發現問題時，往往已經造成一定的損失，且調整難度較大。而人工智能技術為預算執行的動態監控與及時調整提供了有力支持。通過與企業的財務系統、業務系統等進行實時數據對接，人工智能系統能夠實時獲取各項業務的實際執行數據，如費用報銷數據、采購訂單數據、銷售收款數據等，并將這些數據與預算數據進行實時比對分析。一旦發現預算執行出現偏差，系統就會立即發出預警信息，提醒相關部門和人員采取措施進行調整。比如，系統監測到某部門的費用支出在短時間內增長過快，接近或超出預算額度時，會自動向該部門負責人和財務部門發送預警信息，同時提供詳細的費用明細和對比分析報告，幫助他們快速定位問題所在。

此外，人工智能還能根據實時數據和預設的算法模型，對預算執行情況進行智能預測和分析，預判可能出現的預算超支或結余情況，并為企業提供相應的調整建議。比如，通過對銷售數據的實時分析，預測到某產品的銷售額將低于預期，系統會自動分析原因，如市場競爭加劇、產品質量問題等，并建議企業調整銷售策略，如加大市場推廣力度、提高產品質量等。同時，根據銷售預測的調整，系統會自動重新計算相關的成本預算、采購預算等，并為企業提供相應的預算調整方案。

2.4風險管理智能化防控

人工智能技術能夠實時監控企業運營過程中的各類風險，并及時提供相應的應對策略。以一家跨國貿易企業為例，該企業在全球多個國家和地區開展業務，面臨著匯率波動、信用風險、貿易政策變化等多種風險。為了有效應對這些風險，企業部署了人工智能風險監控系統，與財務系統、業務系統、市場數據平臺等進行對接，以實時獲取企業的財務狀況、交易信息以及市場動態等數據。利用自然語言處理技術，對新聞、政策文件、社交媒體等非結構化數據進行分析，及時捕捉到可能影響企業的風險信息。比如，系統監測到某一國家的匯率出現大幅波動，或者某一客戶的信用評級下降時，會立即觸發預警機制。一旦發現風險，系統就會根據預設的風險應對策略庫，自動生成應對策略。比如，針對匯率波動風險，系統可能建議企業通過遠期外匯合約、貨幣互換等金融工具進行套期保值；對于信用風險，系統可能提示企業加強對客戶的信用審查，調整信用額度，或者采取應收賬款保理等措施來降低風險。同時，系統還會對風險的發展趨勢進行持續跟蹤和分析，根據實際情況及時調整應對策略。

3 結束語

人工智能技術在企業財務信息化管理中得到了廣泛的應用，通過在財務核算、財務分析、預算管理和風險管理等方面的深度融合，不僅提高了財務管理的效率和準確性，還為企業提供了更科學的決策依據，有效降低了企業成本和風險。然而，人工智能技術在企業財務領域的應用仍處于不斷探索的階段，未來企業應持續關注人工智能技術的發展趨勢，不斷優化和創新財務信息化管理模式，力求適應日益復雜的市場環境和發展要求。

主要參考文獻

[1]趙潔.大數據與人工智能對企業財務管理的影響分析［J].企業改革與管理，2022（7）：147-149.

[2」林雪珠.人工智能背景下企業財務管理轉型探究［J」.商場現代化，2022（6）：171-173.

[3」呂艷娟.人工智能技術對企業財務管理的影響及運用分析[J].市場瞭望，2023（9）：37-39.

[4]劉炳銣，遲明園.人工智能在企業財務管理中的應用［J].投資與創業，2024（3）：47-49.

［5]王朝輝.人工智能視角下企業財務管理創新路徑探討［J].財訊，2023（14）：165-167.