浅议人工智能在财务管理中的应用

石永领

摘 要 本文在分析人工智能技术对企业财务管理的影响的基础上，探讨人工智能技术将来在企业财务管理中的应用，并就当今智能时代财务管理的转型提出相应的对策。

关键词 人工智能 财务管理应用

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。学者们普遍认为，人工智能是利用计算机程序，在设定好条件、问题、数据库、目标的前提条件下，系统地解决问题的技术。近年来，由于信息技术的不断进步，人工智能技术已经开始逐渐进入企业的生产工作中，企业财务管理也将因为人工智能技術的应用而产生全新且更为重要的价值。可以预见，人工智能引入财务管理工作必将是大势所趋。

一、人工智能技术在企业财务管理中的影响

（一）促进财务信息质量提高

企业传统财务信息处理主要依赖人工完成，这不仅会产生各种失误，导致会计信息效用较低，还有可能产生人为故意的造假或欺诈，财务信息质量不高，可靠性较低，有用性下降。因此，为了提高会计信息的可靠性，有必要降低会计信息人工处理的数量，不断扩大人工智能的应用范围，以确保会计信息处理的效率和质量。

（二）促进财务管理流程专业化水平提高

大部分财务管理都是标准化、重复性的工作，但人为介入的因素，很容易导致规范、标准化的财务管理流程偏离预先设定的轨道。人工智能技术可以减少或者杜绝人为因素干扰，促进财务管理流程更加规范、科学。在应对烦琐的、重复性高的业务方面，更能体现出人工智能技术相较于财务管理人员的优势。人工智能与高端财务管理人员的结合，能有效提高财务管理水平。

（三）促进财务风险预警系统的建设

企业经营活动过程中总会产生一定的财务风险。传统的财务管理习惯于定期对财务数据进行系统化的人工分析，根据结果对财务风险进行判断与分类，进而采取不同的应对措施。依靠财务管理人员的分析判断，往往不能及时发现风险问题，或者由于专业水平差异而对风险产生误判。人工智能技术依靠先进的系统设置，与公司业务、财务会计等系统数据连接，可以及时获取相关数据，依赖于智能判断，实时预警财务风险，提高公司的财务风险应对能力。

二、人工智能技术在财务管理中的应用

（一）专家系统

专家系统本质上是一个“在某领域具有专家水平理解能力的程序系统”。它可以像财务管理领域的专家一样连续工作，利用积累的工作经验和专家的专业知识，在短时间内给出高水平的问题答案。通俗来讲，财务管理专家系统就是代替财务管理专家，对一些复杂的财务问题和财务管理进程进行“望”（描述）、“闻”（诊断）、“问”（分析）、“切”（验证），并结合人工智能技术、理念和财务管理环境，做出最终的决策。

（二）财务识别

在企业财务识别工作并未引入人工智能财务识别系统时，通常手动完成工作。但是，由于人为因素的影响，所以无法保证所使用的财务识别方法的准确性。随着思想的进步及时代的发展，人工财务识别的缺点逐渐显露出来，而在人工智能财务识别系统的指导下，改变了过去企业财务识别的方法，提高了企业财务识别的效率和准确性，为企业的经营发展和财务决策提供了高效、准确的财务信息。

（三）财务分析

财务分析过程中，人工智能系统将收集到的原始业务、财务数据分配至各自独立又相互联系的系统模块中，经过对系统的反复校验、深度学习，可以建立起适应各自企业的专属财务分析系统。即使业务、财务数据发生微小的变化，职能财务分析系统也会产生不同的结果。在这种情况下，它可以更加准确地识别财务管理中的问题，也能够有针对性地判断财务风险，并将这种风险反馈至管理部门，同时给出适当的建议。

（四）模式识别

模式识别是指利用人工智能技术归纳、分类和总结企业各种财务信息，从而对企业财务信息进行分析处理、预警评估的一种识别方法。主要识别方法包括：统计模式识别，主要运作过程大体为获得、分析处理、归纳总结信息资源，最后依据准确无误的信息资源做出判断决策;结构模式识别，基于信息资源结构化，它的模式的特点是各个基元之间存在某种特殊的结构关系，使用有关规则和语法逻辑功能作为基本识别功能，以达到最小化错误识别率或最小化损失的效果;多源信息融合模式识别，对一些烦琐难以理解的对象，很难通过单一的信息数据全面准确地识别对象，多源信息融合技术模式识别应运而生;粗糙模式识别，主要思想是利用已知的知识库，通过将识别对象近似成与已知知识相似的识别方法，对识别对象问题的不确定性的描述或处理更为客观。

（五）经营预测

经营预测是企业财务管理活动中的重要部分，对企业合理配置资源有重要作用。根据企业已产生的历史数据，在综合判断的基础上，制定企业未来的财务管理规划、目标，是企业经营预测的根本目的。一般的企业经营预测，往往是通过人工筛选数据并录入系统，结合财务管理人员的专业判断，得出预测数据。由于这种方式选择的数据有限，往往带有主观倾向性，数据不够全面，缺乏代表性，所得结论也不够客观。而利用人工智能技术对企业包括业务、财务方面的全部数据进行多维度分析，从企业资产、负债、收入、支出、利润以及业务量大小等方面进行综合分析判断，就可以完成传统企业经营预测不能完成的工作。这将对企业传统的经营预测产生深远的影响。

三、人工智能在财务管理系统中应用存在的不足

（一）网络系统认知存在不足

人工智能系统在财务管理工作中会得到越来越多的应用，也必将会促进企业财务管理水平进一步提高。但人工智能毕竟是通过机器语言设定程序、搜集数据进行逻辑判断进而得出结论，机器语言设定的程序最终还是由人完成的，具体到个人对财务管理专业以及对网络系统的认知水平，不同的人存在显著的差异，这就导致不同的人工智能系统存在差异。如果因为认知差异，所设计的人工智能系统不能准确识别财务信息的价值，不能有效地整合业务、财务数据资源，也就无法得出具有参考价值的分析结论，反而可能会让决策者产生错误的判断，从而给企业造成不可挽回的损失。

（二）缺乏对任务管理系统模式的合理判断

部分人工智能财务系统在设计基础模块的过程中，对搜集到的各类信息缺乏有效识别的手段，或者识别有误，不能正确结合数值信息和文字信息的特点进行完整分析处置，这就使得企业自身的财务管理工作不能够完全运用任务管理系统模式恰当推进，人工智能系统也无法为财务数据的识别及判断提供有力支撑。还有一部分财务管理系统在设计仿生模式时，对基础性事务数据的识别存在不足，未按照任务管理体系建设的实际需要设计财务目标，使得财务管理很难充分地适应人工智能行为特征，很难为财务管理工作的综合价值判断提供成熟、可靠的智能管理系统。

四、结语

人工智能技术为财务管理提供了全面的智能化服务，企业财务管理工作的效率、效果、效益都有了很大程度的提高。个性化、实时化、智能化成为将来财务管理的主要特征。在智能化普及的前提下，烦琐、复杂的财务管理工作交由智能机器人完成，财务人员的工作强度、难度显著降低，从而可以从日常财务管理工作中抽离出来，完成更高阶的财务管理活动。但是，我们也必须看到，人工智能仍在起步阶段，还有诸多问题尚未解决，并且人工智能技术能够解决的只是多数程序化、标准化程度较高的基础工作，企业的高端财务管理工作仍然离不开高素质的管理人员。

（作者单位为山东高速信联科技有限公司）

参考文献

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