人工智能财务分析体系：构建与应用

罗斌元　李晨

一、引言

经济时代的到来和技术手段的革新带来了财务工作模式的变化，大部分的基础工作不断被替代，人工智能在财务领域的应用也由最初的会计核算发展到了财务分析，其技术含量不断提高。在传统的財务分析中，财务人员长期处于封闭的工作环境和大量的财务数据打交道，与外部沟通较少。然而，人工智能财务分析技术的出现却是打破了这种局面，人工智能财务分析体系的构建对财务人员提出了更高的要求，财务部门与业务部门“各自为政”的局面将被彻底改变。如今，基于大数据平台的人工智能财务分析体系的构建不仅拓展了财务分析的多维度视角，能够辅助企业管理层作出更多的科学决策，在“数据信息”这一核心要素的支持下，也真正实现了业财一体化，使得未来的业务工作和财务工作能够深度融合以及企业的经营管理更加智能化、精准化、可视化。

二、人工智能财务分析体系的构建

1.人工智能财务分析体系的价值目标。人工智能财务分析体系的构建是基于大数据处理的基础上，依托人工智能高精准度的计算能力、反应能力和逻辑性完成对财务数据的分析，将进一步实现对工作流程的优化，提高业财融合度和数据处理效率，科学进行经营预测，降低财务风险。与传统的人工财务分析相比，其价值目标主要体现在以下方面：第一，联通企业内部数据资源，实现业财一体化工作流程。人工智能财务分析体系基于大数据分析平台，能够及时有效地获取到企业内部各个运作系统的数据信息，通过对数据信息的汇总和分析能够实现业务人员和财务人员的直接沟通和对接，财务人员能够深入到企业的各业务部门，人机结合的财务工作模式意味着企业现有的工作结构的变革。第二，推动财务人员转型，实现企业财务组织结构的整合。人工智能财务分析体系通过对会计基础工作的替代，对财务人员提出了更高的要求，能够有效推动传统会计向综合性跨学科的管理会计转型，实现企业财务组织结构与财务人员的有效整合，实现高效、高质量的内部运作。第三，根据现有的数据信息进行经营预测，辅助财务决策。传统的财务分析是基于财务人员对数据的收集、识别和分析处理，这不仅耗费较大的人力物力，且依赖财务人员根据历史数据信息作出的财务分析决策带有的主观性较大。而人工智能财务分析体系可以利用现有的财务数据，基于目前的经营状况，预测企业未来的经营状况，对未来形势进行客观性的智能预判，这种预判不仅限于财务方面，还包括其他业务部门的销售预测、成本预测、利润预测等。在人工智能财务分析体系有效的经营预测之下，企业的财务人员和管理层可以从中提取有效信息提前制定相应的财务决策以规避经营风险。

2.人工智能财务分析体系的具体构建。财务分析作为企业财务管理中的关键一环，发挥着极为重要的作用。人工智能财务分析体系按照一定的算法模型和业务逻辑实现对企业大量数据的收集、计算以及分析，并且自动生成财务分析报告，其体系的具体构建主要从以下方面展开：第一，建立以经营为导向的财务分析体系。人工智能财务分析体系的建立需结合企业自身特点和行业特点，以经营为导向，建立基于业务驱动的业财一体化信息处理流程，使财务数据和业务数据融为一体，最大限度地实现数据互通共享，实时掌控经营状况。同时，科学的人工智能财务分析体系的构建，也需要关注到指标分析的使用。首先，作为基本的财务指标，不仅要关注到指标的实时变化，更要深入挖掘其变动背后的原因和影响因素。其次，以经营为导向的财务分析体系的建立还需要融入各种非财务指标，如消费者满意度、技术更新等。唯有财务指标与非财务指标两者相结合使用，才能使以经营为导向的人工智能财务分析体系更加科学和完善。第二，建立人机交互与结合的财务分析流程。人工智能财务分析的发展已经能够自主完成大多数财务分析工作，但是其财务分析过程并不能完全脱离人工。财务分析与企业经营是两个紧密联系的环节，财务分析的结果是从海量的企业经营数据中得到，而分析结果的反馈又需要及时运用到企业经营中，财务人员在其中发挥的正是这个作用。因为目前人工智能技术发展的限制，人工智能财务分析的过程和结果或多或少会有一些小漏洞，财务人员就需要在这个过程中参与进去，识别出这些漏洞并加以修正和完善财务分析的结果，以运用到不断变化的企业经营中。第三，人工智能财务分析体系需全过程分析管控。企业经营一直处于一个动态变化的过程，这就要求人工智能财务分析跟随其经营过程进行全过程的分析与管控。人工智能财务分析体系从事前、事中、事后三个阶段对企业的事件和业务进行了全过程全方面的分析与监控。事前，人工智能财务分析根据提前设定好的固定流程、标准方法等对数据进行处理，并且可以模拟不同条件下的数据变动，以得到最终的预测目标值;事中，人工智能财务分析对指标数据等实时监控，能够及时发现其中的变化以及异常值，并且发出风险预警，提醒财务人员及时调整。事后，可以针对实际得到数据与事前预测数据进行对比分析，找出其中的差异并且分析其中的原因，制定出有针对性的解决方案。

三、人工智能财务分析体系的应用挑战与策略

1.人工智能财务分析体系的应用挑战。首先，人工智能财务分析技术普及的局限性。虽然人工智能技术在财务领域的应用已经成为了当下的热点，但是从我国目前的情况来看，在企业当中的普及性较差。人工智能财务分析技术所需的费用投入较大，截止目前，仅一些顶级的大型企业进行了该技术的应用。而一些中小型企业因为缺乏雄厚的资金并没有引入或者只是应用了较为低端的财务分析技术。在这种情况下，两者的财务分析质量必然有所差异，从而影响到企业的财务分析结果以及应用效果，不利于企业在市场竞争中占据有利地位。其次，财务人员传统财务分析思维的局限性。就目前财务工作的模式而言，大多数财务人员并没有及时转变自己的工作思维，还局限在传统的财务数据层面。这种财务分析思维的局限性不仅将会对企业整体的财务组织结构造成资源浪费，还会对财务分析结果的质量产生影响，很难满足企业价值管理和价值创造的需要，从长远来看，将会导致企业在激烈的市场竞争中处于被动地位。再其次，信息数据的安全性存在隐患。在大数据时代所有企业面临的最大的问题就是信息安全问题。在人工智能财务分析体系的应用下，企业之间的联系性越来越强，各种内外部数据信息都通过一个系统或者平台进行汇总和储存，这些数据都涉及到公司的商业机密，这就意味着，企业的信息数据一旦泄露将直接导致商业风险，给公司带来不可挽回的损失。

2.人工智能财务分析体系的应用策略。第一，国家出台相关政策支持人工智能财务分析技术的发展。人工智能财务分析技术的普及性较差，归根结底是投入成本较高，国家可以有针对性地对相关技术的研发与应用给予资金支持或者税收优惠，降低其投入成本，鼓励更多的企业参与到人工智能财务分析技术的研发。第二，企业要推动财务人员转型。当前的经济时代和技术环境，要求财务人员的财务分析思维不能至局限于会计信息层面，而是要深入到企业经营的每一个环节。这种思维的转变需要个人和企业的双重努力。从财务人员个人角度来看，应当不断地进行跨学科的学习，努力掌握计算机与互联网相关知识技能，以适应财务工作转变的需要。同时，其分析视角也应该从企业的全局出发，多维度的感知企业经营活动的变化，提升个人工作水平。从企业的视角来看，企业应当为财务人员和非财务人员提供相关培训，进行跨部门的学习和交流，提升其对人工智能财务分析的认知，激发其工作积极性和创造性。第三，加强信息数据安全性与保密性建设。在人工智能财务分析技术应用的过程中，企业必须重视信息安全泄露风险的防范。首先，企业应当通过设置防火墙、建设监控系统的方式防止病毒、黑客等外部入侵;其次，对于财务数据信息的使用，企业应当通过设置权限、分级授权加密等保护措施对其进行保护，从而降低内部信息泄露风险。唯有两种手段结合使用，才能最大程度保证信息安全。

四、结语

随着信息技术的迅速发展，以大数据为基础的智能处理和分析手段越来越广泛的运用到财务领域，财务管理的工作模式也日益朝着精细化的方向发展。人工智能财务分析体系的构建给财务工作带来的颠覆性变革，也促使企业内部的管理模式发生了结构性调整。人工智能财务分析体系以其更加高效的数据处理能力、更加精准的财务分析结果支持了更加科学的企业战略决策，使其发展成为一种新的管理会计手段。

（作者单位：河南理工大学财经学院）