人工智能时代会计信息生成路径优化研究

李奇虹

摘要：随着信息技术的不断成熟与发展，相关技术也在社会各领域得到了广泛地应用，尤其是在会计信息的生成方面。因此，对人工智能时代下会计信息生成路径优化进行分析研究。对信息生成定义函数进行设置，并在合理的背景下制定路径优化条件。构建复合组织路径优化模型，利用平衡矩阵建立优化逻辑关系，使用人工智能平台实现会计信息生成路径的优化。案例分析得知，在人工智能技术的辅助之下，会计信息生成路径的优化协同比值得到有效提高，其对应的优化效果也有所提升，在一定程度上完善会计信息结构的整体机制结构，对现代会计体系的发展起到重要的作用。

关键词：人工智能时代;会计信息;路径优化;信息生成路径;内部控制;使用价值

现如今，大数据以及互联网逐渐成为社会发展的主流支柱，而在这些技术的辅助之下，我国各个领域以及行业也得到了充分发展。目前，应用范围也在不断扩大。在这样的发展背景下，会计以及相关行业利用新型的会计手段来获取会计信息，并通过更为高效的运算结构来对相关的账务进行处理、解决，以此来推动会计行业逐渐向着数据化、智能化方向发展。其实，会计信息是企业或者组织进行总体会计活动的基础，也是管理者对企业实施控制管理的有力工具。传统的会计信息处理结构较为落后，不仅会拖慢工作进度，相关的会计活动也会耗费大量的建设成本。除此之外，对于一些核心数据的传输一般也会采用人工的方式来完成。因此，面对这样的情况，需要建立符合时代发展会计信息生成路径，同时在优化的方案中添加对应的人工智能技术，进一步提升整个会计处理结构的科学性、严谨性，优化对应的工作流程，避免出现财务计算误差，加强财务工作事前和事后的控制，进而完成会计信息生成路径的优化。

一、会计信息生成路径优化研究

（一）设置信息生成定义函数

在进行会计信息生成路径的优化之前，需要先设置对应的信息生成定义函数，这个函数在一定程度上保证了路径优化的完整性。根据网格计算、数据采集、公式计算、ASP应用处理以及SaaS软件服务平台等进行共同的定义执行，并以此来获得新的发展方向。访问用户仅仅需要花费较少的初始资金，就会自动对其进行管理控制。设置信息生成定义函数是路径优化十分重要的先决条件。首先，需要将采集上来的数据信息进行初始化的设置处理，然后，将整个处理系统的执行属性调整为可更改模式。将部分信息进行虚拟化处理，利用平台的数据库，进行相应数据信息的调取，利用获取的信息进行定义函数的计算，具体如公式1所示：

公式1中：T表示会计信息生成的定义函数，g表示虚拟化条件值，α表示对应的安全指数，χ表示运算固定标准。通过以上计算，可以最终得出对应的信息生成的定义函数。

（二）制定路径优化条件

在完成信息生成定义函数的设定之后，需要制定相关的路径优化处理生成条件以及限制条件。其优化的影响因素主要有几种，其一是日常工作的原始凭证。传统的原始凭证存在涂改、作假情况，这对于企业财务数据信息的正确处理产生一定程度的影响。而电子凭证的安全性以及密封性较好，计算机本身对数据安全的保护性，进一步保证原始凭证的真实性。记账凭证的生成处理形式较为固定的，会计信息处理人员会利用日常的处理账务的习惯，编制对应的应用执行指令协议，并添加在软件之中，在进行账务处理的时候，可以自动生成对应的数据信息。其二是需要确定会计信息生成内容的性质。对于所有的会计信息使用者来说，信息应该是公开有效的，并且必须要有一定的可使用性，可以真实地反映企业全部的经济活动事项，但是，随着网络处理技术的发展成熟，会计信息可以利用对应的软件来进行获取采集，不再受到时间、环境以及地域的限制，基本上实现远程的核算，增强对应的监管性。

（三）构建复合组织路径优化模型

在完成路径优化条件的制定之后，需要利用复合组织来构建对应的路径优化模型。会计信息分为应收、应付账款的相关财务信息，一般由财务部门单独负责。但是，这种相对较为单一的权责处理模式也是有一定的缺陷的，易忽略会计信息的流动性以及变化性，不注重其在财务处理结构中的主要地位，同时也在一定程度上弱化与相关信息部门的沟通反馈。面对这样的问题以及异常情况，需要制定符合组织的优化路径，并建立相对应的优化模型，以此来完善相关的优化处理方法，达到更好的效果。

（四）平衡矩阵建立优化逻辑关系

在完成复合组织路径优化模型的构建之后，利用平衡矩阵在模型之中添加对应的优化逻辑关系。需要先建立逻辑关系，计算出平衡月度关联比值，具体如公式2所示：

公式2中：E表示平衡月度关联比值，b表示月度执行系數，r表示最大优化极值，m表示对应的逻辑处理惯性函数，n表示逻辑调整指数。利用得出的平衡月度关联比值，加之对应平台的辅助，编制出逻辑处理指令和协议。将其设置在路径优化模型之中，并将其与处理结构相关联，以达到相应的优化目的。在此基础上，利用平衡矩阵来建立更高层级的关系，并得出对应的逻辑内控平衡值，具体如公式3所示：

公式3中：K表示对应的逻辑内控平衡值，l表示形式逻辑关系比率，β表示简化目的系数，通过以上的计算，最终得出对应的逻辑内控平衡值，将其置于模型之中，以此来形成对应的平衡矩阵，并完成优化逻辑关系在模型之中的建立。

（五）人工智能平台实现会计信息生成路径的优化

在利用平衡矩阵建立优化逻辑关系后，利用人工智能平台实现会计信息生成路径的最终优化。将对应的会计信息路径优化处理模型添加在人工智能信息处理平台之中，并且将对应的处理条件与规则和平台的制度相关联，使其融合在一起，具有更强的一致处理性。利用模型所获取的相关数据信息，进行对应优化协同系数的计算，具体如公式4所示：

公式4中：A表示实际的优化协同系数，θ表示应用适应值，e表示自变量总范围数值。通过以上计算，可以得出具体的优化协同系数值，将其添加在人工智能平台的执行区域之中，以此来实现会计信息生成路径的最终优化。

二、实例分析

（一）会计信息生成路径优化情况简述

目前阶段，传统的会计执行体系在面对现如今大量的数据，处理起来相对较为困难，一定程度上也会对企业日常的财务活动进度造成或多或少的影响。部分企业对会计信息生成的重视程度也相对不高，这也导致企业内部的会计处理结构逐渐不能满足社会发展的需要。因此，面对这些问题，需要对信息生成路径进行优化探析。

（二）人工智能时代下对会计信息生成路径进行优化

在上述分析后，依据实例进行具体的分析优化。需要先设置对应的优化复合生成值，具体如公式5所示：

公式5中：Z表示对应的优化复合生成值，I表示平衡运行比，c表示优化范围的减小极值，σ表示优化路径的处理率。通过以上计算，可以最终得出实例分析中具体的优化复合生成值，利用建立的优化模型，再依据企业的实际财务状况，进行会计信息的获取。利用与企业财务软件相关联的人工智能处理平台来采集对应的会计信息，利用平台中的整合以及处理功能，对会计信息作出整理汇总。具体的处理流程如图1所示。

依据图1中的处理结构流程，再结合企业实际的财务情况，计算对应的优化协同比，具体如公式6所示：

公式6中：X表示实际的优化协同比，A表示实际的优化协同系数，G表示计算内涵率，F表示综合指标比率。经过以上计算，最终得出实际的优化协同比。可以得出优化前后的相关数据信息结果，对其进行分析讨论。

（三）最终优化结果分析

在完成分析探讨后，得出在人工智能时代下，会计信息生成路径的优化结果，对这个结果进行更加详细地讨论研究，具体如表1所示。

依据表1中的数据信息可以得出对应的优化分析结论：在添加人工智能技术之后，对比于优化前的生成路径，此时的路径优化协同比值更加高，这说明相对应的路径具有更强的灵活性，并且可以更好地应对各种财务上的问题，进一步完善会计处理结构，进而扩大我国的会计信息的生成路径的范围，提升相关的技术水平。

三、结语

综上所述，便是对人工智能时代会计信息生成路径优化的研究过程。人工智能技术的辅助一定程度上为会计信息的生成路径优化提供了新的处理模式，对于企业相关的管理控制机制也是一种技术性的保证。在人工智能时代下，会计信息生成路径需要进行长时间的建设，只有在初期打好对应的运行基础，才能在未来的优化完善中取得更好的效果，完善企业整体的财务风险防控能力，实现全面的创新和变革，帮助企业会计财务处理水平迈入一个新的台阶。

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*基金项目：吉林省教育厅“十三五”社会科学研究规划项目“长春公主岭同城化产业协作研究”（JJKH20201244）。

（作者单位：吉林建筑科技学院管理工程学院）