基于人工智能技术的高校智慧财务系统架构研究

2023-06-05董淼

会计之友 2023年12期

董淼

【摘要】人工智能等新技术已深度融合于社会的生活生产，并不断赋能各行各业。文章聚焦人工智能技术与高校财务系统的融合构建，为切实提高高校财务管理水平，更好地服务高校发展奠定基础。首先分析了区块链技术和人工智能技术应用于财务管理的可行性；其次根据高校财务管理业财融合的相关要求，构建了基于区块链技术与人工智能技术的高校财务智能化管理架构；然后利用实际业务场景对财务智能化管理架构进行了应用分析；最后提出了高校财务智能化发展的应用建议。

【关键词】区块链；人工智能；高校财务；智慧财务

【中图分类号】 F724；G475 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2023）12-0026-06

一、前言

党的二十大报告强调，要构建新一代信息技术、人工智能等一批新的增长引擎，为我国新一代信息技术高速发展指明了方向，不仅为我国加快推进制造强国、网络强国和数字中国建设提供了坚实有力的支撑，也成为推动我国经济高质量发展的新动能[1]。高校财务会计领域研究发展经过电算化、信息化阶段后，将迈入以智慧财务为代表的财务智能化阶段。财务与信息技术的结合将极大提高财务会计领域的研究深度和广度，拓展财务会计领域研究的内涵和外延。区块链与人工智能技术的应用，能够为财务智能化带来更多机遇，具备较高的学术价值和应用价值。高校“双一流”建设工作的不断推进，对高校财务管理提出了更高的要求，区块链与人工智能技术的应用能够进一步推动高校财务管理工作提质增效。针对人工智能与会计的相关研究，刘光强等[2]分析了人工智能技术在管理会计报告中的应用，分析了应用场景与技术框架。李心地[3]分析了人工智能技术在企业财务风险防控中的应用，人工智能技术能够识别企业潜在财务风险。秦荣生[4]分析了人工智能技术在会计中的应用场景，分析了人工智能技术应用的可行性。洪韵华[5]基于人工智能技术构建了企业智能财务体系，并利用业务场景进行了分析。彭启发等[6]分析了会计人工智能可能存在的相关风险并提出了解决策略。潘松剑等[7]分析了人工智能背景下会计人才培养的转型问题，并提出了会计人工智能人才培养的相关策略。针对区块链与财务管理的研究，钟玮等[8]分析了区块链技术应用的三个维度，分析了区块链技术在会计确认、计量、记录和报告中的应用。王刚等[9]分析了区块链技术在企业会计结算和会计信息披露中的运用。孙■■等[10]分析了区块链技术在企业第三方记账过程中的应用。许金叶等[11]分析了区块链技术进行信息采集、整合和分析监控中的应用。许金叶等[12]基于区块链技术提出了区块链联网审计框架，并分析了区块链在信息采集、传输和存储中的应用。陈旭等[13]分析了区块链技术在事中审计、动态审计和远程审计中的应用。吴丽梅等[14]分析了区块链技术在财务共享架构中的运用，并以应用场景进行了分析。姚■[15]分析了区块链技术在財务外包和财务共享框架中的运用，并提出了相关财务共享框架体系。目前针对区块链、人工智能等新技术与财务会计相关的研究主要集中于企业方面，对高校智慧财务管理与高校财务智能化相关的应用研究涉及较少。为适应高校“双一流”建设战略和《高等学校财务制度》等对高校财务管理的要求，本研究提出了基于区块链技术和人工智能技术的高校智慧财务管理框架，通过相关技术的运用提升高校财务管理的效率。

二、人工智能技术应用于高校财务管理的技术优势

人工智能技术现阶段主要应用于自然语言处理、图像识别和知识图谱等领域，而会计领域的发展进入智慧化亟须人工智能技术辅助，人工智能技术与会计的结合有以下特点。

（一）自动化程度高

人工智能技术中机器学习算法和深度学习算法尤其适合处理会计中的大量文本和数据内容，机器学习算法和深度学习算法可以通过给定的训练集和测试集，利用训练集学习数据中的模式和参数，在测试集中进行测试，以获取适用于特定领域的模型，能够实现命名实体识别、关系抽取和判断决策等功能。而会计领域的工作内容有大量文本中提取特定内容的工作，如预算项目库生成、预算项目决策、合同文本内容提取，以及大量数据类工作如报表生成、风险识别等，利用人工智能技术可以自动化完成大量重复性的工作，辅助会计从业人员工作。

（二）自学习能力强

通过机器学习和深度学习算法训练出的模型，可以利用迁移学习的理论，利用新的训练数据进行训练，使模型学习新领域数据的特点，可以使模型应用于更多领域。如可以利用高校相关数据构建训练集，将模型进行迁移学习，利用较少的训练时间获取高效内部控制风险识别模型，能够节省模型训练时间，提高训练效率。

（三）成本低

通过人工智能技术训练模型后，可以高效准确对重复性工作进行自动化提取和判断，能够有效提高会计人员的工作效率，提高业务办结的效率，能够更为有效提高资金的流动性，进一步提高资金利用率，同时节约成本。

（四）准确性高

在会计业务中使用人工智能模型，能够避免人为误操作所导致的业务错误等情况，同时能够以较高的准确率完成相关工作，具有高准确性的优势。

三、区块链技术应用于高校财务管理的技术优势

（一）去中心化与数据共识

区块链技术具有去中心化的特点，应用了分布式架构，即区块链中的各个节点具有相同的数据权限，某项工作完成后各节点会对相关数据进行备份和存储，无需依赖中心服务器，能够更为扁平化地进行工作处理。

区块链技术同时具有数据共识的特点，一项业务工作需区块链的相关各节点一致同意后才能够执行并在各节点备份，完成相关业务工作。

（二）数据追溯

区块链技术能够利用时间戳技术，在区块头记录数据时写入当时时间，能够记录数据被记录或修改的时间，区块链中的节点可以利用时间戳对数据进行追溯，准确查找数据修改情况，防止数据篡改。

（三）智能合约

智能合约是一段利用算法生成的可执行代码，并根据业务工作情况设置触发条件，一旦相关业务工作触发了相关条件，智能合约会自动执行相关代码。智能合约技术在智慧财务中起到了重要作用，能够根据高效财务管理的有关工作要求，将业务细分为多个触发条件，一旦满足条件，业务将自动执行，无需人工操作，能够有效应用于重复性和流程性的业务工作，提升工作效率。

（四）数据加密

利用区块链技术能够对财务数据进行加密，将有关财务数据转换为哈希函数值，哈希函数具有定长的特点，转换效率较高，同时哈希函数加密性较好，无法进行逆向推断，能够确保数据安全。同时区块链技术应用非对称加密技术，通过生成无法互相推算的公钥和私钥，对数据进行加密，只有通过私钥验证才能够进行数据查看。

四、高校智慧财务系统架构（见图1）

（一）人工智能模块

在整個系统架构中，人工智能模块嵌入整个业务流程和服务，能够为用户和业务开展提供自动化技术支撑，能够在用户开始使用时提供高效的智慧服务。人工智能模块包括前端的智能问答机器人、OCR图像识别模块、语音识别模块、自然语言处理模块和知识图谱模块，模块化的系统架构平台，便于用户使用和业务开展过程中随时进行调用。

1.人工智能模块算法模型训练层

算法模型训练模块基于机器学习技术和深度学习技术，能够依托高效财务现有数据，对模型进行训练，以实现能够应用于自动化工作的人工智能模型。例如，合同管理涉及到了高效财务管理中的预算管理、核算、支付和风险管理等多个业务过程，而合同属于非结构化文本数据，传统业务开展需人工从合同中提取财务管理所需要的信息，而人工提取效率较低，同时具有一定的出错概率，因此可根据业务的复杂程度选择合适的算法进行命名实体识别模型和关系抽取模型的训练，能够根据业务条件自动化提取有关数据信息。可根据合同文本所提取内容的复杂程度选择合适的算法，如提取内容较为简单，只提取数字内容和数字间关系，可利用基于模板的命名实体识别和关系抽取。如内容复杂程度提高，可利用机器学习模型如CRF（条件随机场）进行命名实体识别模型训练，或利用目前较为前沿的预训练模型如BERT等进行命名实体模型训练，同时可利用机器学习模型如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等算法或TextCNN等深度学习模型进行关系抽取训练。训练得到的模型能够根据业务要求自动化提取有关内容和关系，提高工作效率。

2.人工智能模块应用层

组成部分除了自训练的人工智能模型外，同时包括智能问答机器人、OCR图像识别模块、语音识别模块、自然语言处理模块和知识图谱模块。智能问答机器人是人工智能模块提供的一项前端服务，主要针对用户，该技术的组成部分是由用户提出财务业务相关问题后，系统自动对相关问句进行解析，提取问句中的实体，并判断问题意图，根据实体和意图转化为数据库查询语句，在数据库中进行答案寻找，并返回答案。智能问答机器人技术既应用了自然语言处理技术、命名实体识别技术，也依赖了知识图谱模块。财务智能问答机器人可利用人工智能训练层，利用相关财务问题进行命名实体识别和意图判断模块的训练，也可以直接调用现有应用程序编程接口（API）。智能问答机器人的使用在前端既能够起到引导用户的作用，也能够依托智能化全天候的服务减少人工压力，间接提高人工效率。

（1）OCR图像识别模块

利用相关计算机算法读取图片中的信息，将图片中的文字内容直接以字符串的形式输出，能够方便快捷地读取图片中的文字信息。OCR技术在高效财务管理中可用于发票信息的识别，现有财务管理系统的报账流程中一般要求用户自行输入发票号、验证号、日期等信息，报销内容较多时需要重复输入大量信息，较为耗时。利用OCR图像识别模块能够快速读取发票中的信息，用户仅需上传发票即可自动识别图片中的文字信息并保存在系统中，大大节约业务办理时间。

（2）语音识别模块

语音识别模块主要应用于用户端，可实现业务办理的语音化交互。语音识别是利用用户所提交的语音的声学特征，基于相关计算机算法识别，转化为字符串的过程。语音识别模块的应用可大大提高系统的业务处理效率，传统的财务管理系统所有内容都需要以文字形式输入于软件的系统数据库，而通过语音识别模块，用户可直接以语音形式输入业务内容，同时较为快捷地根据用户内容导入到业务办理逻辑中。例如，以财务报账为例，用户可利用语音与智慧财务机器人交互，将所办理内容以语音形式发送给智慧财务机器人，智慧财务机器人可通过自训练模型或语音识别API，将语音内容解析为文字内容，再基于命名实体识别模型和意图识别模型，结合后端知识图谱，直接将用户导入到财务报账业务处理流程中，可提升系统的交互性。

（3）知识图谱模块

知识图谱技术是利用图结构以描述知识和对事物之间联系建模的一种方法。知识图谱在智慧财务系统架构中可起到两种关键作用。第一，知识图谱模块可作为智慧财务应答机器人的数据库后端，提供财务知识的存储。知识图谱能够将财务业务办理流程、财务规章制度、财务法律法规、财务政策文件等一系列知识以三元组形式表示并存储。第二，知识图谱模块可以作为财务数据的存储数据库，作为区块链关系型数据库的补充。知识图谱的图数据结构可高效实现多跳查询，在查询数据间关系的应用上具有较高的效率，而财务数据间具有复杂多样的关系，应用知识图谱技术可实现财务数据间关系的快速高效查询，非常适合于审计过程。

（二）智慧财务系统模块

基于高校财务系统模块，结合高校业务开展情况，构造了一系列系统，对高效财务的流程进行了标准化重构，智慧财务系统模块由业财融合系统、智慧报账中心、智慧核算中心和智慧财务分析平台所构成。

1.业财融合系统

业财融合系统根据高校所开展的业务情况，根据智慧财务流程的处理流程，构造了业财融合系统，为业务与财务间交互构造了信息平台。（1）票据系统。根据智慧财务报账中心自动化业务要求，用户所有票据都需经过票据系统处理。票据系统利用用户提供的发票信息，保存为电子版，同时利用人工智能模块转换为文字内容后，利用智能合约直接提供国家税务总局发票信息平台验证真伪，将发票原始电子存档、发票信息、真伪信息直接输出到后续业务过程中。（2）固定资产管理系统。利用人工智能模块和智能合约，实现固定资产核算、盘点、清查和折旧等功能。（3）合同管理系统。合同管理系统利用人工智能模块和智能合约，根据财务流程要求自动识别合同中的有关实体，以及实体间关系，输出到后续财务流程中。（4）采购管理系统。采购管理系统通过调取办公自动化（OA）平台和合同管理系统的相关内容，结合财务分析中心的预算管理模块，通过智能合约进入到智慧报账中心，完成相关业务。（5）差旅管理系统。用户上传酒店、机票或火车票等信息后，由人工智能模块自动识别相关信息后，直接关联OA中的差旅信息，可进入智慧报账中心完成报销过程。（6）银校管理系统。银校系统将银行系统与智慧财务系统对接，关联资金相关信息。

2.智慧报账中心

智慧报账中心依托业财融合系统对接的数据，结合人工智能模块和智能合约，自动化处理有关报账业务。智慧报账中心可对相关财务报账流程进行标准化重构，对于科研经费报销、业务经费报销、业务支付过程、借款能够进行有效的自动化处理。同时能够应用于资金结算过程，能够处理收款流程、财政下拨资金、资金调拨过程。区块链技术的智能合约功能是智慧报账中心业务处理的核心，基于智能合约能够自动处理相关财务报账过程。

根据图2，以教师科研经费报销为例，教师可通过智慧财务机器人上传发票，同时根据智慧财务机器人的提示利用语音识别模块描述办理的业务或直接输入文字，智慧财务机器人通过调用人工智能模块内容，将报销相关信息处理为结构化表单，输出到业财融合的票据系统中，获取发票相关信息和真伪信息后，通过智慧报账中心处理，若相关信息符合财务流程要求，触发智能合约，银校系统将发送相关信息到银行，由银行进行支付后，信息回传至智慧核算中心和财务分析中心，业务办理完成。

3.智慧核算中心

智慧核算中心可处理学费、财政资金和一般收入等资金核算过程，以及学费收入、财政收入和其他收费收入等收入流程。智慧核算能够将利用信息系统提升核算效率，引入人工智能模块和编程自动化等技术，将有关财务信息自动化整合到会计报表中，实现人工编制和自动编制报表的有机统一，提升核算效率，节约报表制作时间。

4.智慧财务分析中心

智慧财务分析中心主要包括预算管理模块、成本管理模块和绩效分析模块。智慧财务分析中心利用大数据和人工智能模块的相关技术和方法，对财务运行过程的数据进行实时的分析，改变以往高校财务管理的事后分析模式，在事前、事中和事后对财务数据进行全面深入的分析，利用分析結果对高校管理决策提供相关数据支持，对财务运行过程中的风险进行及时发现和及时动态反馈，对相关高校运行成本进行及时的分析管理，减少不必要的成本支出，提高资金运行的效率。对各个财务项目绩效进行动态分析，对科研项目、人事项目和基建项目等给出实时详细的动态分析，实现财务的动态监督和管理支持，为相关业务开展和绩效评价提供有效的依据。

智慧财务分析中心可应用人工智能技术进行高效和自动化的业务处理；可应用人工智能技术中的语义相似度算法对预算报告进行计算，快速识别重复度较高的内容，便于预算报告审核；可以利用爬虫技术快速获取相关财务法律法规，利用人工智能模块进行自然语言处理，形成智慧财务分析中心可用的财务知识。对于预算管理的项目库决策，可调用人工智能模块的机器学习模型或深度学习模型将项目库内容转为数学向量，利用SVM算法、RandomForest算法或GBDT算法进行自动化决策。

五、高校智慧财务发展的相关建议

（一）增加硬件基础设施建设

高效智慧财务发展对相关基础设施有了更高的技术要求，同时基于区块链的智慧财务系统架构属于分布式存储，需要财务各业务节点具有更快速的大数据处理能力。同时人工智能模块的运行，需要计算速度更高的中央处理器和图形处理器，因此需要对高校财务硬件基础设施进行升级，使配置能够满足人工智能和区块链技术的处理要求，在硬件层面支撑业务发展。

（二）推进人工智能算法模型开发

智慧财务系统需要根据业务场景，选择合适的人工智能模型，因此需要加快财务相关人工智能算法模型的开发，满足业务需求。首先，需要财务工作人员在实际业务中收集和处理相关财务的数据，提炼业务特征，尽可能收集大量的数据，以便于后期划分训练集、验证集和测试集，进行算法的开发训练。其次，需要财务人员和开发人员协同工作，使相关算法更加适合于不同高校财务业务的特征，不断迭代升级，提升人工智能模型的准确率。

（三）加强系统对接

智慧财务系统基于业财融合的有关理论，设置了多个业财融合系统模块，涵盖了财务业务所涉及到的各方面系统，因此各系统间需要进行接口的适配开发，做好参数对接。首先，需要确保接口标准的统一，保证各系统接口的安全性和效率，同时要测试好系统功能，保证系统的扩展性。其次，智慧财务系统架构融合了区块链、人工智能等新技术，需要统一数据格式，确保数据的编码结构和合法性，确保业务数据在统一标准上进行融合。最后，需要注意系统的兼容性和安全性，既要充分保证协议接口的可扩展性和向上向下兼容性，也要注意接口安全，根据相关系统漏洞及时升级有关系统。

（四）注重数据安全

智慧财务系统的运行需要确保数据安全，区块链技术的分布式架构在进行系统部署时，需要做好数据隔离，对相关节点划分不同级别的权限，利用公钥和私钥确保数据访问权限，防止财务数据的泄露。同时根据数据重要程度，进行公网和内网的物理隔离，同时对重要财务数据进行专线通信。相关财务节点需要防范网络攻击，利用相关软件进行防护。同时需要对人工智能算法进行代码审核，防止算法错误，及时根据有关开源框架情况修复有关算法漏洞。

（五）健全法律法规和制度

智慧财务依托区块链技术和人工智能技术，是财务与前沿信息技术的结合，相关领域的技术规范和行业标准尚没有健全，因此需要政府主管部门、监管部门和会计行业协会加强沟通协调，对系统开发、业务流程、数据标准与安全、内部控制、人工智能算法和区块链技术应用提出发展规划和做出制度规范。同时，相关监管和审计部门需与高校密切协作，探索在前沿信息技术背景下，如何高效全面对财务过程进行审计监管，相关过程需要更为全面的制度和法律保障。

（六）优化调整业务流程

利用基于区块链和人工智能技术的智慧财务架构，需要对现有高校财务流程进行重构和优化，根据不同业务场景要求设计和开发人工智能算法，对自动化业务部分构建智能合约和设置触发条件。需要兼顾业务流程与内部控制，分配好业务权限和划分业务节点，需要从业财融合角度与高校相关业务流程充分对接，与外部合作单位充分优化业务流程。

（七）强化人才培养

利用基于区块链技术和人工智能技术的智慧财务系统架构后，需要财务管理人员熟练掌握新技术应用能力和财务大数据分析能力，能够利用机器学习和深度学习技术分析财务大数据，能够掌握一定的算法模型开发能力。因此，需要高校财务部门组织相关技能培训，提升区块链技术和人工智能技术的应用能力，培养掌握财务和信息技术的复合型管理人才。

六、结语

基于区块链、人工智能等新技术的高校智慧财务系统，利用区块链技术的分布式架构处理相关业务，通过数据共识、时间戳和数据加密确保数据不被篡改；利用智能合约作为自动化处理的核心，高效自动完成业务流程；同时将机器学习、深度学习、语音识别、OCR识别、知识图谱等人工智能技术应用于业务流程和财务数据分析，对相关业务流程、财务数据分析和财务风险进行识别和判断决策；对财务数据进行建模分析，为高校管理层提供实时动态有效的决策支持信息。区块链、人工智能等新技术在高校财务管理中的应用，能够提升高校财务管理的智能化水平，未来随着相关技术的不断升级迭代，能够在高校财务管理的实际業务场景中进行更多应用。区块链、人工智能等新技术作为前沿信息技术，与财务管理系统的融合仍存在可优化之处，需要政府部门、行业协会和高校财务部门共同努力协作，使相关技术在高校财务智能化中得到更加充分的应用。

【参考文献】

［1］周雪松.学宣贯二十大精神·产业篇——新一代信息技术将深度赋能产业务发展［N］.中国经济时报，2022-

11-16.

［2］刘光强，干胜道.新经济背景下的智能管理会计报告——基于“区块链+人工智能”数字技能［J］.财会月刊，2022（14）：79-85.

［3］李心地.人工智能在企业财务风险防控中的应用——基于大数据环境［J］.财会通讯，2021（22）：137-142.

［4］秦荣生.人工智能与智能会计应用研究［J］.会计之友，2020（18）：11-13.

［5］洪韵华.人工智能视域下企业智能财务的体系构建和应用研究［J］.中国注册会计师，2020（8）：98-102.

［6］彭启发，王慧秋，王海兵.会计人工智能存在的风险与对策研究［J］.会计之友，2019（5）：114-119.

［7］潘松剑，李春友，易金翠.智能财务人才培养变革动因、初始条件与实现路径——基于后发达地区视角［J］.财会通讯，2022（11）：161-166.

［8］钟玮，贾英姿.区块链技术在会计中的应用展望［J］.会计之友，2016（17）：122-125.

［9］王刚，叶明，郑天娇.信息质量视角下区块链技术在企业会计领域的应用探析［J］.财务与会计，2019（2）：67-69.

［10］孙■■，兰梦灵，姜涛.基于区块链技术的三方记账模式应用［J］.财务与会计，2017（10）：54-55.