人工智能為企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)算與決策裝上智慧大腦

隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)已逐步滲透至社會(huì)各領(lǐng)域，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與分析能力，為企業(yè)財(cái)務(wù)管理帶來(lái)前所未有的變革機(jī)遇。在財(cái)務(wù)預(yù)算與決策控制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，企業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)既能大幅提高工作效率，又能提升預(yù)算準(zhǔn)確性并優(yōu)化決策。因此，我們先對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行一定的了解，再對(duì)財(cái)務(wù)管理中的人工智能加以分析，梳理其應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而提出人工智能在財(cái)務(wù)預(yù)算與決策控制中的應(yīng)用方向，希望能為相關(guān)企業(yè)提供有益參考。

財(cái)務(wù)管理中的人工智能技術(shù)

智能算法。專家知識(shí)圖譜采用符號(hào)形式，能夠精確描述客觀世界中事物的概念、屬性、特征及相互關(guān)系，并用可視化方式將實(shí)體、關(guān)系與關(guān)聯(lián)屬性緊密聯(lián)結(jié)，構(gòu)成完整知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。與此同時(shí)，專家知識(shí)圖譜能夠支持規(guī)則推理、分布式推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理及多層卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理等多種推理模式。知識(shí)圖譜的建立過(guò)程較為嚴(yán)格，需經(jīng)歷知識(shí)識(shí)別、知識(shí)構(gòu)建、知識(shí)推理、知識(shí)應(yīng)用四個(gè)步驟，其可視化特性與強(qiáng)大的可編程性，使其適用于數(shù)據(jù)抽取與關(guān)聯(lián)表達(dá)工作。

大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)是企業(yè)借助系統(tǒng)性手段，從海量數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí)、挖掘潛在價(jià)值的關(guān)鍵技術(shù)，包含問(wèn)題界定、數(shù)據(jù)架構(gòu)搭建、預(yù)處理改進(jìn)、模型創(chuàng)建與驗(yàn)證等完整流程。它擁有多維信息解讀能力，依靠高靈敏度算法完成數(shù)據(jù)深度處理、智能篩選、動(dòng)態(tài)歸類與價(jià)值評(píng)定，最終通過(guò)數(shù)據(jù)收集、清理、整合生成元數(shù)據(jù)，為模型全生命周期的訓(xùn)練、測(cè)試與迭代改進(jìn)提供支撐。

機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器研習(xí)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的人工智能學(xué)科，著重對(duì)高維非線性目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)分類與預(yù)測(cè)。其核心內(nèi)容包含聚類算法、回歸分析、支持向量機(jī)（SVM）與決策樹(shù)方法。其中，聚類算法能從數(shù)據(jù)中找出并歸類可能存在的關(guān)聯(lián)信息；獨(dú)立變量與因變量間的復(fù)雜關(guān)系可通過(guò)回歸分析描述，進(jìn)而完成預(yù)測(cè)；支持向量機(jī)方法會(huì)選取一定數(shù)量樣

本與超平面構(gòu)建判決面，再通過(guò)優(yōu)化前后實(shí)例間的差異，獲取全局最優(yōu)化解決方案；決策樹(shù)方法則依靠概率論，用樹(shù)圖形式清晰呈現(xiàn)決策過(guò)程，為決策提供有力支持。

人工智能技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的作用

提升財(cái)務(wù)管理效率。在企業(yè)財(cái)務(wù)管理的實(shí)際操作中，傳統(tǒng)模式無(wú)論是在管理層面還是具體執(zhí)行層面，都存在大量重復(fù)勞動(dòng)，如數(shù)據(jù)整理、信息核對(duì)、報(bào)表編制等，這是導(dǎo)致財(cái)務(wù)管理效率低下的核心因素。然而，企業(yè)將人工智能技術(shù)引入財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域，就能有效應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)。具體而言，企業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)可解放人力資源，使相關(guān)人員能夠從單調(diào)重復(fù)的工作中抽身，轉(zhuǎn)而專注于更具價(jià)值的任務(wù)。在人工智能技術(shù)的助力下，信息集成、財(cái)務(wù)核算、對(duì)賬等工作都能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

推動(dòng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集成。企業(yè)在持續(xù)發(fā)展的過(guò)程中，若想抓住市場(chǎng)機(jī)遇，需做好信息傳遞，保證信息的時(shí)效性與準(zhǔn)確性。財(cái)務(wù)管理人員可借助人工智能技術(shù)，在財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)部門(mén)間建立連接，使二者能夠緊密結(jié)合，形成高效業(yè)財(cái)融合模式。依托人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，企業(yè)財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)內(nèi)外連接，并實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)變化的快速響應(yīng)，提高整體管理效率。企業(yè)在將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合后，便能為后續(xù)的決策與運(yùn)營(yíng)提供有力支撐。

完善財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控機(jī)制。從人工智能技術(shù)實(shí)際應(yīng)用效果來(lái)看，隨著各類人工智能系統(tǒng)不斷完善，財(cái)務(wù)管理人員能更好地開(kāi)展財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理工作，進(jìn)一步提高企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范與控制質(zhì)量。過(guò)去，企業(yè)采用相對(duì)粗放的風(fēng)險(xiǎn)控制方式，風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)或發(fā)生后雖能得到一定程度的管控，卻無(wú)法從根本上消除風(fēng)險(xiǎn)的影響。在當(dāng)前發(fā)展階段，財(cái)務(wù)管理人員可將人工智能技術(shù)應(yīng)用到財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制中，借助人工智能系統(tǒng)優(yōu)化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防與控制過(guò)程。

人工智能在企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)算管理與決策中的應(yīng)用

財(cái)務(wù)預(yù)算管理

人工智能技術(shù)能匯集歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)、供應(yīng)鏈運(yùn)作詳情等要素，搭建精準(zhǔn)預(yù)測(cè)模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)優(yōu)化預(yù)算目標(biāo)。它依靠隨機(jī)森林、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分析消費(fèi)者行為模式與市場(chǎng)走向，準(zhǔn)確推斷銷售額變動(dòng)及成本波動(dòng)；同時(shí)利用進(jìn)銷存數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新調(diào)整采購(gòu)策略，減少庫(kù)存成本，加快資金流轉(zhuǎn)速度。另外，人工智能還可生成多種預(yù)算假設(shè)情景，仔細(xì)考量各類財(cái)務(wù)計(jì)劃對(duì)企業(yè)整體財(cái)務(wù)狀況的影響，為決策人員提供合理選擇參考。

完成精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與科學(xué)決策后，人工智能在財(cái)務(wù)預(yù)算編制

與風(fēng)險(xiǎn)防控中也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在預(yù)算編制與調(diào)整環(huán)節(jié)，人工智能工具可依據(jù)既定財(cái)務(wù)目標(biāo)與約束條件，自動(dòng)生成部門(mén)及公司整體預(yù)算草案，大幅降低人工操作誤差率。預(yù)算執(zhí)行過(guò)程中，人工智能系統(tǒng)會(huì)持續(xù)監(jiān)控實(shí)際支出與預(yù)算的差異，一旦觸發(fā)警報(bào)條件，就會(huì)給出調(diào)整建議，削減不必要開(kāi)支或改進(jìn)資源分配；同時(shí)依靠NLP（自然語(yǔ)言處理）技術(shù)深入分析合同文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在欺詐行為和不合規(guī)支出。

除優(yōu)化預(yù)算編制與風(fēng)險(xiǎn)防控外，人工智能在跨部門(mén)財(cái)務(wù)協(xié)同與資源配置中也展現(xiàn)出強(qiáng)大能力。它可以整合ERP、CRM等管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)跨部門(mén)預(yù)算協(xié)同管理；還能深入解析消費(fèi)者購(gòu)買行為，合理分配廣告費(fèi)用投放，提升營(yíng)銷預(yù)算精準(zhǔn)度，并根據(jù)季節(jié)性雇傭需求預(yù)測(cè)調(diào)整人力資源預(yù)算，有效控制人力資源成本開(kāi)支。

決策控制

人工智能依靠機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深入剖析歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、收入結(jié)構(gòu)、成本構(gòu)成、市場(chǎng)波動(dòng)率等核心要素。其中，LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)的周期性規(guī)律；生成式人工智能搭建多維動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型；改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與蟻群算法模型則將預(yù)測(cè)誤差率降到行業(yè)頂尖水平，為預(yù)算編制提供精準(zhǔn)量化依據(jù)，提升戰(zhàn)略規(guī)劃與業(yè)務(wù)發(fā)展的契合度。

基于知識(shí)圖譜構(gòu)建的實(shí)時(shí)交易監(jiān)控系統(tǒng)，能以毫秒級(jí)識(shí)別頻繁小額轉(zhuǎn)賬、跨區(qū)域交易暴增等異常行為模式；利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)改良的深度學(xué)習(xí)模型，可分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)鏈條，找出虛開(kāi)發(fā)票、資金空轉(zhuǎn)等潛在風(fēng)險(xiǎn)，提升欺詐識(shí)別精準(zhǔn)度，有效防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

RPA與認(rèn)知智能深度融合，能夠驅(qū)動(dòng)從發(fā)票核驗(yàn)到報(bào)表生成的全流程邁向自動(dòng)化；在應(yīng)付賬款管理環(huán)節(jié)，OCR與NLP技術(shù)協(xié)同應(yīng)用，大幅提升票據(jù)處理效率；智能規(guī)則引擎精準(zhǔn)篩查，能夠自動(dòng)分類異常單據(jù)；知識(shí)圖譜可以助力報(bào)表生成，縮短結(jié)賬周期，解放財(cái)務(wù)人力。

人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，為現(xiàn)代企業(yè)財(cái)務(wù)管理開(kāi)辟全新路徑，既是推動(dòng)財(cái)務(wù)向智能高效轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力，也是企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要支撐。人工智能憑借強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)處理與分析能力，能精準(zhǔn)識(shí)別財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)特征，優(yōu)化預(yù)算編制流程，增強(qiáng)財(cái)務(wù)決策的科學(xué)性與前瞻性。面對(duì)未來(lái)技術(shù)不斷迭代、應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓展的趨勢(shì)，人工智能在財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，不僅可以為企業(yè)創(chuàng)造利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)、提升運(yùn)營(yíng)效率，還能夠?yàn)閷W(xué)界提供實(shí)踐案例與研究課題，啟發(fā)學(xué)者探索二者深度融合的創(chuàng)新模式。