人工智能背景下科技型企业智能财务决策应用问题研究

2020-11-30王正博李静静李采玲

软件 2020年5期

王正博，李静静，李采玲，高晗，黄华

（1. 哈尔滨商业大学会计学院，黑龙江哈尔滨 150028；2. 哈尔滨商业大学会计学院，黑龙江哈尔滨 150028）

0 引言

随着时代的发展进步，互联网、大数据、人工智能等智能化手段不断涌现，对会计领域产生的影响也是愈演愈烈。通过对人工智能、智能财务决策等核心概念的界定，以科技型企业为例，研究人工智能背景下科技型企业智能财务决策应用问题。研究发现，提升财务决策智能化数据化有助于企业实现大数据平台的建立；建立健全的财务管理制度有助于财务智能化的实现；同时完善企业财务管理工作有助于促进企业的可持续发展。

1 文献综述

1.1 国外研究现状

在财务管理领域，传统核算型的会计处理和财务分析方法所提供会计信息的形式、及时性及决策有用性受到了越来越多专业人士的批评，不能满足复杂问题的分析和决策的要求。国外对人工智能背景下的财务决策新模式进行了研究，并且基于人工智能系统构建新的财务决策框架模式。ManyikaJ，ChuiM，Brown B（2011）提出人工智能、大数据等手段的应用已经成为了一种普遍现象，,正在逐步发展为一种全新的生产经营模式，并得到应用[1]。WJChen（2011）认为,企业设置的新型财务管理模式，会使得财务管理更加贴合于现代化的企业管理制度,而信息系统的建立将会为新型财务管理模式打下坚实的基础[2]。Martin W（2015）指出，人工智能已经在现代企业管理制度中得以应用，未来会以更加完整便利的方式服务人们的生产生活[3]。JansonM（2013）提出人工智能应用浪潮已经波及和影响财务决策[4]。IFSS（2013）提出集中模式管理下的财务共享服务，具有市场导向性，可以为客户提供优质服务，提高企业管理运行效率，建立新型企业财务管理模式[5]。

1.2 国内研究现状

随着社会发展，人工智能应运而生。目前我国已经对智能化环境进行了深层次的挖掘。何大安（2018）认为人类社会已开始从“人与信息对话”进入了“人与数据对话”，并在未来会过渡到“数据与数据对话”的时代，我们唯有进行各个领域的创新才能适应这由大数据解构和人工智能主宰的时代[6]。李颖辉（2019）人工智能市科学技术发展中的一种全新领域的探索，是经济社会发展的必然产物，也是人类想象力以及梦想的集中体现，因此，人工智能自诞生以来，就得到了社会各方面的广泛支持[7]。隋秀峰（2018）认为在人工智能这个领域，语音识别以及图像识别技术正在逐渐的成熟，并且由于进一步的深入学习，使得人工智能将在人们的生活中起到无法替代的作用，将会逐渐改变人们的生活、学习以及工作方式。我国对智能财务决策新模式进行了研究，并且构建新的智能财务决策框架模式[8]。陆海红（2019）认为企业智能财务决策支持系统的构建与实施会更好地适应我国知识经济与网络时代的发展，推动我国企业科学管理的实现[9]。

1.3 文献述评

人工智能技术的出现，将以海量数据为基础进行反复深度学习，并且进行人机交互，让复杂的财务数据以自然语言等形式随时随地展现，为企业提供更好的财务服务和更智能化的财务决策支持。在智能化背景形势下，财务管理模式下的管理环境也变得更加开放。企业为了提高在国内市场及国际市场竞争能力，应不断提高自身财务管理模式开放性，积极对自身财务管理模式进行优化升级，以适应时代发展的管理要求。智能化管理已经在潜移默化的存在于企业管理的方方面面，企业的财务管理作为评价企业管理水平的重要指标，更加需要数字化创新服务，提高管理效率，改进财务管理处理方式，提高企业核心竞争力，使企业处于可持续发展地位。

2 智能财务决策在科技型企业应用现状

财务智能从世界范围看，理论和实践才刚刚起步，但对改变企业管理、特别是财务管理却起着革命性的提升工作效率、辅助经营决策的作用。

财务分析智能，将财务分析模型固化在计算机程序中，通过从外部导入企业三张报表数据或以数据仓库内部存储的报表数据为分析对象，系统可自动依照分析模型，对数据进行相应处理，迅速出具各种形式的企业财务分析报告。

经营分析智能，将经营分析模型固化在计算机程序中，通过从外部导入企业明细报表数据或以数据仓库内部存储的明细报表数据为分析对象，系统可自动依照分析模型，对数据进行相应处理，迅速出具各种形式的企业经营分析报告。

经营决策智能，企业经营决策理论与计算机理论融合在一起，可通过计算机自动实现投资决策、融资决策和分配决策管理。

全面预算管理智能，将全面预算管理理论与智能财务分析理论紧密结合在一起，利用计算机硬件、软件及Internet网络，实现对企业全程实时监控，监控环节包括：目标确立、计划编制、上报、审批、下达、修订、执行、考核。

财务智能的历史，财务智能的历史在中国极其短暂，也就几年时间，财务智能事业方兴未艾。作为专业财务智能软件代表的天财晨曦软件公司的历程如下：北京晨曦神通科技发展有限公司（2004年11月成立），研发出第一代智能财务分析系统-指南针企业经营财务分析系统，具有接口灵活、使用简易、图文并茂、报告专业的特点。天财晨曦（北京）软件有限责任公司（2005年11月25日天津财大与北京晨曦神通联合组建），已推出第二代智能财务分析系统-B/S结构智能分析系统，具有在INTERNET网络应用的特点。

1987年，一份关于“人工系统以及专家智能”的简介在美国会计协会发表，这是在财务管理领域中人工智能的第一次引入，自此，逐步展开了人工智能应用探索在财务管理领域的研究,相关领域的研究从西方欧美国家兴起, 随后具有范围较全面的专家系统也在逐步进行开发研究，可以有效的支持和保障财务决策活动，随着相关领域研究的逐步发展，在财务管理方面，人工智能的应用等主要体现在以下几个方面。

2.1 财务分析专家系统

财务分析在反应企业或公司的财务活动和经营状况时，在准确，全面以及更客观的方面的特点是至关重要的，根据这一应用的基础，发展人工智能应用技术的形式表现为财务分析专家系统。由于企业财务会计，会计业务的职能相对较为复杂，所以，一部分财务分析专家系统的范围可以包括多方面的业务领域。相对这一基础，对专家系统进行问题输入，并且对输出的建议进行了解采纳和应用，有利于分类解决财务分析问题。并且，这一技术系统能够确保诊断的有效落实以及确保纠错的技术效果。

2.2 合成专家系统

合成专家系统的应用职能主要体现在以下几个方面。首先,在搜索空间范围较小的情况下，可以保证对目标集的有机配置的实现，如人工智能系统能够有效的优化管理商业贷款业务组合计划。其次,相对于搜索范围较大的情况，能够确保实现优化设计目标集。如人工智能系的应用有利于优化个人理财服务的领域，对相关领域的发展有一定的相应的作用。再次，可以有助于一定的的行动规划设计的落实，如人工智能系统在一定程度上帮助进行有效制定审计计划。

2.3 职业教育专家系统

职业教育系统应用在财务管理领域，主要体现在教育培训财务以及会计相关知识，就目前发展情况，职业教育系统在一些国际上较为知名的大型会计公司予以应用，职业教育系统的辅助管理作用也在一些财经院校的会计以及财务管理等相关专业得到体现。此外, 该一部分相关专业和相关理论知识等较为欠缺的人员也可以通过职业教育系统的使用得到帮助，有助于保障相应财务问题处理的有效。

人工智能发展中，财务决策的特征主要体现在：财务集中式决策。结合信息技术和前沿的管理思想和方法是财务决策的模式，目的在于提升财务管理水平，有效的对资源配置、管理、控制，并体现出相应的决策内容；财务全方位管理。指的是联系财务信息和资金流管理，协同组织内部、供应链、社会部分几个部分；财务精准预测。指的是在财务与新技术的结合，对历史数据进行分析和统计，利用回归分析等分析方法，增加预测模型的精准度，对未来的收入、资产、成本、资金等信息进行一定的趋势分析。

3 智能财务决策在科技型企业应用中存在的问题

在社会发展日新月异的背景之下，传统的财务决策方式越来越与之发展速度不适应，因此财务决策智能升级是刻不容缓的。在实现财务智能决策的过程中，企业的智能化工具是否高效准确，硬件基础设备是否完善，操作人员是否具备专业技能都是必须解决的问题。而且实现业务性财务和战略性财务的相辅相成的关系是智能财务决策的终极问题。人工智能的核心意义不是用人工智能来取代财务决策的作用，更重要的是人工智能的应用如何能使财务决策更加高效，更加准确。

3.1 对智能财务决策的认识不足

智能财务决策在我国的应用还不成熟，很多中小企业还保持观望状态，不敢轻易尝试，他们没有详细了解智能财务决策的优势，认为智能财务决策在发展没有很成熟的时候，一定会有许多弊端，害怕将自己企业的私密信息放在互联网上，担心被窃取等等都是他们止步不前的原因。

科技型企业最终选择这种方式就是看好优化的智能财务决策系统，而对于引入这样的系统会对公司带来多大的效益并没有深刻的认识。另一方面，公司的员工对新引入的系统持一种新鲜的态度，没有重视学习这方面，单单指望供应商的指导，自己没有很好的意识，在这方面，工作人员适应这样的系统就需要很长一段时间。

3.2 缺乏优秀高端人才

智能财务决策在国内的发展并没有达到一个成熟的阶段，因此既懂得这方面技术又懂得会计专业知识的专业人才少之又少。尽管科技型企业先前的财务团队已经趋近成熟，但是对于引进的新方式的财务决策流程熟悉起来也是很困难，在系统维护和熟悉产品方面都完全依赖于智能财务决策提供商，这使科技型企业处于一个被动的局面。很多时候系统有些小问题或者财务方面弄不明白，都要随时联系智能财务决策提供商来解答，这会大大影响企业的办公效率。企业财务实现智能化是一个漫长的过程，不仅需要管理人员加强重视，还需要企业内部的财务人员加强培训和专业学习，积极地去掌握最新的环境变化，财务工作本身就是与时俱进需要不断学习的，引入智能财务决策之后需要学习的东西就更多，这就要求工作人员必须重视。

3.3 增加智能财务决策系统，导致用户使用难度增大

企业管理过程中本身就会面对各种各样的问题，初步使用智能财务决策系统，不仅前期安装系统耗费时间较长，更加会增加用户的使用难度，在使用初期，企业管理流程会出现混乱，需要较长时间来适应和完善。

虽然理论上来说企业将财务智能决策需要的财务数据存储在财务智能平台上是相对安全的，但是由于财务智能决策技术涉及不仅仅是某一个单方面的模块，而是需要多个流程相互配合的，其中任何一个链条出问题，都会对决策结果产生重大影响。然而智能财务决策的安全问题解决起来并不是那么容易，虽然财务智能决策开发商保证其开发的财务智能产品会按照国际要求的标准来设计，并且受到风险防范系统的保护，但是目前我国财务智能决策市场尚未成熟，仍然存在大量基础设施不达标准的情况。

3.4 预测功能不足

财务决策不仅是在现有的财务数据分析上进行决策，更是需要考虑未来的经济形势，因此作为支持财务决策的智能系统，财务预测也是在一个很重要的位置上，在经过对企业历史数据的了解之后，掌握企业财务状况、经营成果、现金流量信息之后，进行决策的过程还应该包括预测的信息，尽管企业经营过程总会遇到各种突发事件和不确定性，但是也不乏对企业以后期限的财务状况进行较为合理的定性和定量分析方法，开发智能财务决策系统应该更加对这些预测方法进行考量和应用，完善系统功能，达到科学决策的效果。

目前智能财务决策系统的使用中，财务预测功能明显不尽完善，这也就意味着在智能财务决策系统的分析结果基础之上，财务人员仍然需要借助其他方式和工具进行预测，以进行财务决策，所以智能财务决策系统的作用就会大打折扣，不能完成其最初设计的根本目标。

4 解决智能财务决策问题的具体措施

智能财务决策需要涉及全面的财务流程，并且这些财务流程需要智能化，只有这样，才能更高效的完成智能财务决策。提升智能财务决策的效果。构造业财融合共享平台，培养专业人才。搭建提升智能财务决策效果的数据平台，让财务人员更好的利用平台进行数据的处理。搭建人工智能的智能财务平台，相关人员经过数据的分析，进行相关的财务决策。

4.1 加强对智能财务决策的重视程度

中国大多数企业是中小企业，在这些企业当中，基本上会存在着对智能财务决策的重要性认识不到位，专业人才缺乏的现状。另外一方面，国家也积极号召企业实现信息化，所以企业对智能财务决策的认识以及重视，让企业了解只有实现智能化决策才能让企业更好的发展。网络科技发展到现在，与企业建设信息化的结合起到了非常好的作用。

4.2 加强优秀高端人才发展建设

信息技术的快速发展，对财务工作者提出了更高的要求，会计人员并不是简单的做一些基础性的财务工作，而是需要通过高科技智能技术进行处理，比如一些图像处理、智能语言处理等等，想要得到智能化财务决策则需要具有综合能力的决策解决问题。众所周知，财务只有与业务真正融合才能发挥出价值创造的效力。但是现在的问题是两者并没有统一。可能的原因是二者的相互融合需要将企业的业务、会计核算和终端管理的这些相关流程进行有机融合。

4.3 搭建提升智能财务决策效果的数据平台

财务工作开始于数据、终止于数据，但是我们财务工作者应该认识到我们并非只是数据的搬运工，应该更上一个层次，做到财务数据的整合加工者。作为财务体系中负责价值创造的那部分，数据平台需要从多个视角、多个层次，多方面提供数据，通过智能化手段以及大数据的统计，财务人员需灵活应对。首先主要是通过组建企业级数据仓库，通过数据的查询，可以快速得到企业宏观数据。在此基础上，对数据进行分析和处理，从而形成有用的信息。总体而言，搭建的数据平台必须具有功能强大的数据的建模能力、多空间多角度的模块操作以及专业高效的数据处理技术等优势特点。这些内外部基础数据，需要保证被企业及时高效的得到以及利用，才能得到最大程度的利用，对管理者的决策过程提供智能化支撑。通过量化分析，为决策提供强而有力的数据支持。

4.4 搭建人工智能的智能财务分析平台

互联网、大数据等网络科技技术的进步正在彻底改变财务相关工作。企业应该早一步加强财务智能分析的决策平台的建设，采用现在高科技带动工作发展的全新财务思想，并且要努力构建高效的智能化财务决策体系，这样也更有利于早一步在激烈竞争的市场中取得优势。具体而言，可以通过技术平台搭建云端企业商城或者是云计算财务共享平台。在智能财务共享平台体系下，智能财务决策体系的顺利进行与互联网技术是分不开的，在计算机和互联网支持下，通过构建完善的创新型企业财务决策系统，有利于实现财务管理集中化，提升企业财务决策水平。同时构建企业智能财务决策平台，开发并应用到企业财务财务活动中，优化企业财务活动流程都有助于实现企业财务决策智能化。