人工智能在财务管理中的实践

邹凡 张迪

摘 要：现代社会经济的发展对各行各业提出了更高的要求，在具体进行财务管理过程中，科学应用人工智能是其未来发展的必然趋势，必须对其加强重视。本文首先分析财务管理过程中人工智能的应用优势，然后以此为基础，进一步探究体应用，希望能够对其工作效率进行更高程度的保障。

关键词：人工智能;财务管理;实践应用

在现代人工智能环境影响下，企业财务管理的维度出现了一定程度的改变，在具体工作过程中，人工智能具有价值密度低，快速化，多样化，全流程化的特性，将其应用于财务管理，能够对其工作效率进行更高程度的保障。为了进一步明确在财务管理中如何更为科学的应用人工智能，特此展开本次研究。

一、财务管理中的人工智能应用优势

财务管理工作具有较为明确的程序，法规和标准，能够使其相关工作实现更高程度的标准化，避免人为主观判断对其造成影响，在具体应用人工智能过程中，其优势主要体现于快速上线，降低成本，全天候听命，保证质量合理，遵从高度可扩展性，释放生产力等多个方面。其中快速上线是指相关工作人员仅仅需要2到6天便可以完成企业财务管理知识学习，投入具体工作。降低成本认真通过科学引进人工智，实现人员招聘成本的有效降低，同时也可以大大缩短人员酬薪，人员日常管理和上岗培训的经济成本，使其相关工作人员经费支出得到大大缩减。而全天候听命真具体是指科学应用人工智能能够能够确保24小时执行相关指示，实现生产工作效率的有效提升[1]。

与此同时，由于人工智能工作实现更高程度的模式化，执行也实现进一步的规范化，能够对其工作质量进行更高程度的保证，避免由于人为失误导致返工，保障其准确率。与此同时，人工智能的有效应用能够使其执行错误大大减少，同时还可以跟踪数据服务，使其控制要求得到更高程度的满足。除此之外，人工智能能够实现有效拓展，可以立即进行培训工作和执行任务部署。最后，人工智能能够持续进行重复任务，在很大程度内解放人力资源，使其进一步参与决策和谈判等增值任务。

二、人工智能具体应用

（一）专家系统

通常情况下，专家系統在某个领域发展过程中具有一定程度的专家级理解能力，就结果而言，其程序系统具有一定的阶梯性质，在具有该领域知识的同时，能够科学应用相关知识。在此过程中，推理机制和知识库是其核心内容。在进行财务管理过程中，专家系统通过智能化管理相关技能，经验和知识，科学分解具有较高复杂性的财务知识，使其形成多个简单子问题，然后对其进行有效解决，基于财务管理内容可以将其划分为分配管理，运营，投资，筹资等多个系统，在此过程中，各个系统内可以嵌入不同的系统。

（二）模式识别

模式识别具体是指分析和处理事物表面信息，然后对其进行描述和辨别的过程，结构方法和决策论方法是进行模式识别的重要方式。近年来，在科研人员不断努力下，逐渐产生多种模式识别方式。其中，统计模式识别是利用特征向量对研究模式进行科学描述，在此过程中，不同元素代表模式的不同属性或特征，以此为基础实现的空间构成称为特征空间。统计模式识别如果要确保实现识别目的，需要应用不同方法对其特征空间进行合理划分。与此同时，模糊模式识别是以隶属原则作为基础，从标准模型库内提取标准模型，然后对照标准模型对识别模型进行科学分类，在具体工作过程中，相关人员首先需要利用模糊分类划分多个训练样本，获取标准样板，对其相对隶属度进行识别和计算，在明确相对状态特征之后进行科学计算，进而判断研究对象，对其所属标准样本进行合理确定。除此之外，仿生模式识别，结构模式识别也具有较高应用价值。

（三）信息共享

在进行财务管理过程中，人工智能的科学应用使其形成智能化信息系统，在此过程中，具体包括操作系统和查询系统两个部分，企业在具体落实财务管理过程中科学构建信息共享机制，确保能够对其相关工作人员提供更为丰富的财务信息，实现企业信息处理能力的有效提升。用户和各级部门通过访问浏览器，能够进一步明确企业当日财务状况[2]。科学构建共享系统是我国企业管理逐渐成熟的重要标志，利用接口技术在共享系统中导入企业财务信息，确保在客户和员工面前全面展现财务管理信息，使其实现更高程度的透明度和高效性。

（四）神经网络

人工神经网络具体是指应用多种处理单元模拟人类大脑神经系统，基于不同连接方式进行网络组合。为了确保人类对外部世界具有更为全面认识，并对其进行更为有效的智能控制，需要进行推理机构和知识库的深入学习和定期修改，使其各项工作需求得到更高程度的满足。人工神经网络通常存在多种类型，主要包括BEP网络，RBF网络和ART网络。其中BEP网络一般应用于预测，优化，函数，逼近和分类，在我国目前各个领域已经实现了一定程度的普及化应用，例如纳税评估，风险投资评价，战略财务管理的多个方面。ART网络具体应用于数据挖掘，财务信息控制，危机报警和财务诊断等多个方面。

三、结语

总而言之，企业在进行财务管理过程中，科学应用专家系统，模式识别，信息共享，神经网络等人工智能技术能够对其工作效率进行更高程度的保障，使其更好地满足企业建设发展需求，进而为国家经济水平的有效提升奠定坚实的基础，使其在未来国际竞争中占据更高优势。

参考文献：

[1]范小云.人工智能在财务管理中的应用及前景[J].中国国际财经（中英文），2017（14）：240-241.

[2]刘慧娟，王涛.人工智能技术在企业财务管理中的应用[J].财会学习，2019，211（2）：15-16.