人工智能賦能廣電行業財務管理創新

近年來，人工智能技術以其強大的數據處理能力和深度學習的算法，正在推動全球社會生產關系發生深刻變革，其核心價值體現在數據驅動決策和資源效率優化。對這一技術而言，在財務管理領域產生的影響尤為明顯。該技術不僅能重構傳統財務業務流程，更能通過預測分析與戰略支持等方式重塑財務管理邏輯，成為推動企業數字化轉型浪潮的核心驅動力。在這一變革背景下，對于兼具公共服務屬性與市場化運作特點的廣電行業，如何以此為契機創新財務管理方式，更好地助力相關單位在媒體競爭中構建優勢，是一個亟待深入研究的課題。

廣電行業財務管理現狀和挑戰

管理觀念有待更新廣電行業具有高投入、重裝備的特點，特別是由于持續強調安全播出與轉型發展，需要穩定的現金流支持，這無疑會帶來一定的經營壓力和財務風險。但是，受行業運行模式影響，財務人員長期處于服務保障角色，未能充分參與核心經營環節，通常缺乏市場觀念和競爭意識。管理重點多集中于預算編制和執行，對成本控制、資金效能等方面的重要性認識不足，忽視了財務分析、預測和決策支持功能。統計所得的各項財務數據最終往往被束之高閣，未能有效凝練經驗、反哺決策，從而為單位整體戰略規劃提供有力支撐。

管理手段尚需升級當前，該行業財務管理主要依賴人工完成預算編制、賬務處理與報表編制等工作，所呈現的結果基于已發生的歷史記錄，存在反映滯后與片面性的局限，無法實時追蹤業務動態，更難以結合行業趨勢、市場周期、節目安排等因素預判未來。人工智能技術在財務管理領域的應用，目前仍較多停留在發票識別等基礎層面，少數單位實現了自動記賬、格式化報表生成等功能。盡管這些應用在一定程度上減輕了財務人員的手工操作負擔，但距離實現具有更高價值的數據分析、風險管理等目標，仍存在較大提升空間。

管理系統智能化發展的需要

專業人才儲備不足行業財務人員普遍存在知識結構單一的情況，多數僅掌握基礎的收支預算管理以及會計核算技能，缺乏風險控制、稅收籌劃、資本運作等現代財務管理能力。在智能化、數字化技術不斷普及的背景下，財務人員需要同時理解財務專業、熟悉新媒體業務并掌握信息技術。然而實際情況中，能夠承擔基礎核算工作的傳統崗位人員仍占多數，既熟悉行業特殊業務場景又具備綜合管理能力的復合型人才較為緊缺。人員整體素質與技術迭代速度之間存在差距，難以充分適應融媒體時代財務

人工智能時代財務管理方式變革的趨勢

實現財務基礎核算全面自動化人工智能技術正將傳統的會計工作帶入一個全新的自動化階段，傳統手工記賬、報表編制等基礎性工作將逐步被替代。該技術通過學習，在報銷環節能夠迅速精準地從繁雜的紙質或電子票據中識別出關鍵信息，并依據相關規則審核費用合規性，從而加快報銷流程的處理速度；在記賬環節可以實時監測并記錄每一筆交易詳情，自動生成準確的會計分錄，顯著縮短賬務處理時間，為財務管理工作提供翔實的數據基礎；在報表編制環節則能夠匯總歷史數據并與當期信息進行比對分析，自動識別并校正偏差，有效提升報表的及時性與準確性。

實現財務數據信息全面共享化在當前技術背景下，財務管理正朝著更加開放協同的方向演進。在傳統管理方式下，各個環節信息互通不暢，數據流轉存在諸多阻滯，傳遞效率較低且易發生差錯。通過運用人工智能技術，能夠有效打破信息壁壘，將機構內部的財務、稅務及業務等數據整合至統一平臺，實現同步更新、共享與監控。借助跨部門協作機制加強資源統籌能力，依托標準化流程提升整體管理效能。業務部門可以更清晰地了解項目財務狀況，財務部門也能更全面地掌握項目收支進度。數據的透明度、部門的協同性、業務人員對財務信息的理解程度以及財務人員對業務活動的參與度，均可獲得顯著提高。

實現財務分析和決策全面智能化先進的算法已展現出強大的識別與預測能力，能夠對各類復雜指標進行深人挖掘與分析，為決策制定提供更為準確、全面且具有參考價值的信息支撐。在財務管理領域，通過運用大數據分析方法，不僅能高效處理海量財務數據，揭示數據背后隱含的規律與關聯，還可以構建收入預測、成本變動分析等模型以及智能化決策支持系統，從而實現精準的成本管理與客觀的績效評價，并提供多維度、科學化的分析建議。財務人員則可結合機構整體發展目標，在此基礎上進行綜合研判，推動資源的優化配置與高效利用。這也代表了未來“數字系統與專業團隊”相結合的高效協作模式發展方向。

財務管理方式創新亟待重點解決的問題

數據安全與隱私保護問題人工智能技術的快速發展在推動效率提升的同時，也引發了人們對數據安全與隱私保護的高度關注。該技術需要依賴海量數據進行模型訓練與決策優化，在此過程中，大量涉及個人、項目及運營的敏感信息成為算法學習的基礎資源，其存儲、處理與傳輸環節均面臨潛在風險。相關行業單位因其業務特性，所掌握的信息往往具有較高敏感性，任何數據泄露都可能產生廣泛負面影響。若缺乏持續創新的隱私保護技術、完善的全流程風險管控機制以及健全的法律法規監督與問責體系，則技術的進步與個體權益的保障難以實現平衡發展。

專業管理人才培養問題在技術快速發展的背景下，行業對財務人員的能力提出了更高要求，亟須既精通數據分析與智能決策，又熟悉業務管理與信息技術的復合型人才。然而，當前此類人才儲備與實際需求之間存在較大缺口。

無論是高校的課程設置，還是單位的崗位職責，仍多以傳統財務會計內容為核心。這使得財務人員難以從整體業務發展的視角思考問題，亦無法對機構的整體運營狀況作出精準判斷，從而限制了其挖掘和提供深層價值信息的能力。如何通過機構、院校與社會各方的協同努力，系統化培養創新型財務管理人才，拓寬其國際視野，更新其知識體系，提升其綜合管理能力，是一項需要持續探索的重要課題。

創新成果實際應用問題人工智能技術通過數據整合、智能分析與風險預警等功能，顯著提升了數據挖掘與輔助決策的效率，推動財務管理模式從事后記錄向實時參與決策轉變。然而，其應用也存在一定的局限性與潛在偏差。例如，某些決策過程的邏輯可能不夠透明，難以追溯具體依據決策結果有時可能未能充分考慮多方訴求，特別是非量化的社會性因素；此外，在出現決策偏差時，責任歸屬的界定也面臨挑戰。正如有觀點指出，問題的關鍵有時并非在于技術能否實現某項功能，而在于使用者是否敢于并善于應用。每一份財務分析報告都可能對管理層的戰略執擇和業務發展方向產生影響。技術本身是工具，如何確保其被安全、可靠、負責任地應用于實踐，才是核心所在。

廣電行業創新財務管理方式的實現路徑

循序漸進，積極引入人工智能技術相關行業單位應結合自身業務特點、現有信息化基礎與實際工作需求，著手建立統一的智能化財務管理系統，逐步優化現有財務運作模式。在當前技術應用仍存在諸多挑戰，且行業普遍面臨預算約束的背景下，期望一步到位地實現全流程自動化與智能化并不現實，采取分階段實施的策

略更為穩妥，以確保每一步推進都切實有效且成本可控。現階段，較為可行的方案是優先實現從費用報銷到資金結算的全流程自動化，通過優化關鍵環節來縮短核算周期，從而更快地完成財務數據的整合與處理。相對而言，運用先進的數據分析工具構建決策支持系統，整合多維度數據以實時生成分析報告，并利用智能化手段識別財務趨勢與潛在風險，為管理層提供決策輔助，也需要進行更為長遠的規劃并投人更多資源。

目標明確，積極培育復合型人才人才始終是支撐發展的核心要素。行業單位應結合數字化轉型帶來的新要求，清晰界定財務人員的角色定位與能力需求，建立系統化、有針對性的培訓體系。培訓內容應特別注重在智能化技術方面的實際案例分析與操作演練，使更多財務人員能夠從基礎核算事務中解脫出來，學習從全局視角把握機構運營狀況，深入理解行業發展趨勢，并有效開展成本效益分析，最終成長為參與戰略決策的財務專家。

強化制度保障，積極構建風險管控機制任何管理創新都需要完善的規章制度作為支撐。行業單位應從戰略層面明確財務管理創新的方向與目標，識別關鍵技術與難點，并以制度形式明確規定創新的時間規劃、適用邊界與責任分工。由于創新后的財務管理方式更多地依賴于數字化、網絡化操作，單位必須建立健全財務信息保護機制，全面加強信息安全管控，從資金安全、合規性、運營穩定性等多個維度構建風險防御體系。應對技術的適用場景進行審慎評估，并加強日常監督與人工復核環節，確保財務管理新模式安全穩定運行。需要明確的是，技術始終是輔助人類決策的工具，不能替代人的最終判斷，必須通過制度對其進行有效規范和約束。

在當前技術快速發展的背景下，行業的財務價值鏈正處于重構過程之中。通過構建“數據驅動與算法輔助”的新型管理模式，能夠有效突破傳統核算體系的效率限制，在媒體融合進程中推動財務管理實現從成本核算中心向價值創造中心的轉型。未來，隨著相關技術的持續演進，行業財務管理方式有望獲得進一步創新。財務人員應深人理解技術變革帶來的影響，主動把握新機遇，共同促進機構財務管理職能的全面提升。

（作者單位：中央廣播電視總臺）