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人工智能在企业财务管理中的应用研究

2019-12-05周徐烨

商情 2019年46期
关键词:企业财务人工智能财务管理

【摘要】新时期背景下我国信息化水平逐渐提高,互联网、计算机、大数据等技术开始逐渐走进市场环境。本文浅析人工智能与财务管理的关系,讨论其在精准数据管理、降低财政风险、企业运营预判、提高财务效率等方面的应用,为促进企业财务管理现代化建设提供可靠参考意见。

【关键词】人工智能 企业财务 财务管理

引言:全球经济一体化进程持续深入,为顺应市场环境,企业开始积极改革财务管理方式。传统人工财务数据处理效率较低且精准度有待提升。工作人员面临严峻财务压力,不利于企业可持续发展,人工智能建立在计算机技术的基础上,数据信息的准确性得以保障,利用率提升,能够为企业发展提供更多支持。

一、人工智能与企业财务管理的关系

人工智能也被称为AI技术,能够利用计算机对人脑活动及思维进行模仿,人工智能并不是简简单单的将数据整合成为数据库,而是用计算机来模仿人脑思维方式,然后从终端集成数据,统一分析运用。AI技术包含的原理复杂多样,例如:逻辑学、模糊算法、计算机学、数学、管理学、经济学等等。计算机在企业财务管理工作中已经不仅仅局限于数据库储存,而是从根本上代替人类处理有价值的工作。财务管理是一个公司实现健康、平稳运行的基础,因此在互联网热潮中,人们开始逐渐探索会计电算化的途径,而人工智能的顺利应用也促进财务工作向企业信息集成化方向发展。使用人工智能后,以往繁琐、复杂的工作变得更加简单,工作环节减少,管理效率提高。

二、人工智能在企业财务管理中的应用

(一)精准数据管理

从企业财务管理工作内容来看,做好数据管理、分类、整合是基础任务,数据管理质量能够直接决定后续工作效果。企业当前业务形式增加,数据上传终端与收集渠道也在增加。而AI技术则可以利用自身大数据算法,来对各单元数据进行统一识别与管理,按照历史分类方式做好整理、模糊计算等工作。加快数据管理的效率与质量,以免发生数据处理错误等基础问题,为后续开展财务规划提供可靠支持。一间企业日常运行时,每个月的收支、应收、賬面等数据都有一定差异性。例如:小公司可能月账务往来只有100、200条,但是中大型企业月账务数据可能达到数万条。工作人员需要对其款项凭证进行结算、整理、核实,工作压力较大。而使用人工智能后,计算机算法能够高效核实账务信息,减少人员数据处理误差,提高数据质量,为管理工作奠定良好基础,保证运行效率与质量。以高、精、快的方式协调好供应商、企业、经销商之间的业务关系。

(二)降低财政风险

公司在运行过程中会面临很多外界因素风险,只有正确规避这些风险才能保证运营效果良好,财务数据处理项目包含:专业整合、模板验证、板块划分等等。根据最终结论来了解公司现阶段面临的主要风险,并为管理者提供一定的决策辅助。以免企业蒙受经济损失,为后续运营工作提供可靠、科学、合理的战略意见,增加企业经济效益,减少运营成本。计算机的处理速度、精准度都远超过人工处理效率。利用人工智能可以有效加快分析速度,扩大风险预测范围。例如:综合行业10年内发展态势,综合对比市场环境。另外,人工智能应用在企业财务管理后,还需要管理者积极培养新型人才,增加财务会计人员的监督与管理职能,使其学会正确使用人工智能技术。更好的辅助企业经营活动,对此企业可以积极和高校建立合作关系,吸引更多人才进入企业,真正意义上实现技术转型。

(三)企业运营预判

企业中财务管理工作也被称为“分析报告”,属于会计工作中的一项,和财务会计起到同等作用,领导人员在制定决策时可以参考财务总结报告,提高决策的有效性与精准度,为企业创收经济效益,捕捉并分析管理。当企业在运行大型活动项目时,减少内部与外部风险,促进可持续的良性发展。近几年人工智能、大数据、互联网开始逐渐在企业财务管理行业中发挥出应有作用,构建大数据库,并对其进行合理预判与分析,弥补以往单一人工处理的不足。同时也能帮助企业领导者更好的了解财务会计的工作内容与应用效果,提高其对于财务管理工作的重视程度。好的企业想要发展,不仅仅要顺应受众需求,同时还要根据自身情况制定阶段性计划。所以领导层决策时,需要更加关注经营预测效果。以往财务在进行经营预测时,都是对人工录入的数据信息进行考核,但是数据或多或少都会出现精准度偏差,一旦信息数据的准确度低,就会直接影响到经营预测效果。另外,处理预测时需要综合多方面信息,例如:资产、利润、支出、成本、企业负债率等等。而且数据的交叉分析难度较大,传统的方式并不能准确的提供数据信息,因此经营预测缺乏数据支撑。而使用人工智能技术则可以有效规避这一问题。

(四)提高财务效率

以往企业中处理财务数据均是由人工完成,当前社会市场环境复杂化,公司业务往来形式多样,仅靠人工处理,很容易发生纰漏,而且处理效率较慢。而人工智能的发展建立在计算机技术基础上,数据处理速度快,例如:每秒终端信息收集可达到30亿以上,在速度与精准度上都有很高的效率。效率提升后,信息应用得到保障,管理者更容易基于信息特点总结并作出决策,了解现阶段公司的财务情况。综合网络平台,还可以预判出企业面临的财务风险,例如:在信息平台中会汇总多个终端板块,仅需要整合终端上传信息,就能够统一作出对比与分析,依托模板信息改善实践操作,用直观的数据来说明问题,企业的建设需要领导层决策与指导,以程序语言制定财务管理框架,辅助管理者作出正确的判断与决策。更好的站在战略发展的角度看待财务风险。

结论:综上所述,人工智能与财务管理的融合是目前企业落实现代化建设的重要组成部分。不仅仅能够提高数据处理精准度,发挥其最大作用,同时还能够节约人力资源成本,保证了企业的经济收益。未来企业还需要不断完善人工智能相关应用制度,构建内部一体化平台,促进生产可持续发展。

参考文献:

[1]“数字智能时代的管理会计创新与财务共享”研讨培训班招生[J].中国总会计师,2019(07):2+1.

[2]李克红.人工智能视阈下工会组织财务管理人才培养模式探析[J].北京市工会干部学院学报,2019,34(02):26-31.

作者简介:周徐烨,1994年6月,女,浙江杭州人,研究生,助教,会计方向。

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