从审计视角看企业智能财务转型中若干风险问题

王志强

［摘 要］在数字化时代，越来越多的企业希望通过智能财务转型实现财务战略定位的升级。本文从审计视角，分析企业在智能财务探索中经常遇到的风险问题作为切入点，分别进行剖析和探究，提出企业应坚持务实原则，立足自身实际，从业务价值提升目标和内在需求出发，明确目的、统一规划、分层设计、分步实施、场景落地的财务转型策略思路，为企业财务创新和内部IT审计工作提供借鉴参考。

［关键词］智能财务；系统规划；人工智能；数字化转型

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2023.17.017

［中图分类号］F275 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2023）17-0060-05

0     引 言

近年来，在数字化转型的时代背景下，智能财务的研究方兴未艾，越来越多的企业正在对传统的财务职能进行变革思考，期望通过数字化、智能化提升财务的战略价值定位。目前，智能财务的课题研究已经形成了一个独立的体系，涵盖智能财务的概念、范围、框架、实施路径、应用案例等方方面面。智能财务的研究，对财务领域自身的變革甚至企业的数字化变革都起到了推动和引领作用。但不可忽视的是，很多企业在推进智能财务的实践工作中也存在一定的误区、走了一些弯路，造成了时间和成本的浪费，影响了智能财务体系的建设进程和企业自身的发展。鉴于此，本文从审计视角，针对智能财务转型推进过程中的若干问题进行探析，揭示其中的认识误区和风险因素，同时建议企业在智能财务转型过程中，要坚持从智能财务的本源出发，围绕企业自身智能财务转型的目的，切实做好智能财务转型的整体系统规划，合理设定智能财务转型的落地场景，为智能财务和相关领域的研究和实践活动，以及企业内部的信息系统审计工作提供借鉴参考。

1     智能财务的本源

在智能财务的研究和实践工作中，不可回避的问题之一是智能财务的本源是什么、范围是什么。对此，我们从智能财务的定义出发探求问题的答案。根据张瑞君［1］等人的观点，智能财务是一种业务活动、财务会计活动和管理会计活动全功能、全流程智能化的管理模式；裴爱平［2］提出智能财务是以人工智能为依托的财务管理系统。由此可以看出，智能财务的本源仍然是财务。智能财务在实践发展中，结合了最新的信息化、数字化和智能化手段，但智能财务仍然是对财务的研究。

财务泛指财务活动和财务关系［3］。具体而言，企业财务范围或者财务部门职责围绕财务管理、财务会计、管理会计、税务工作等内容展开。智能财务的研究范围理应与此相同，任何对智能财务范围的延伸同样适用于对财务范围的延伸。本文认为，智能财务的范围相当于财务的范围；在进行智能财务研究的同时，要基于财务职能的一般定位，不能脱离本源，否则可能造成边界不清、战略定位模糊的问题，最终导致智能财务转型走入误区。

2     智能财务转型的目的

智能财务解决的是传统财务管理过程中的一些痛点问题：业财不联通、不能及时处理数据、无法支撑决策等，从而实现为企业财务转型赋能，提升财务工作过程中的共享、分析能力，助力企业建立高效规范的财务管理流程，提高财务工作的效率和效果，最终实现为企业战略决策提供支撑，为经营管理降低成本、增加收入、控制风险的目的。

从技术角度，智能财务是建立在云计算、大数据、人工智能等新技术基础之上的创新形态［4］。云计算主要实现的是数据和应用的远端存储和共享，其本质是共享；大数据是针对结构化和非结构化的大规模数据进行分析，从而形成有利于管理决策的结论，其本质是数据分析；人工智能通过机器学习、神经网络等计算机技术和心理学、哲学等学科的结合，模拟人类思维，旨在提升工作的效率和效果。因此，不论采用何种技术，智能财务最终目的都是为了服务财务工作，提升财务工作的共享能力、分析能力、效率和效果。任何时候，我们都应该围绕财务工作的目的展开，不应为了追求技术而盲目上系统、求创新，造成时间和资源的浪费。

3     智能财务系统的规划建设

智能财务的建设，最主要的就是要回归企业的战略需要、经营需要、环境需要，因地制宜、因时制宜地制定科学的规划，有条不紊地推进体系和系统建设。智能财务的建设不外乎两个方面，一个是业务流程的变革、一个是信息系统的建设。业务流程变革是一个宽泛的话题，本文特指智能财务信息系统建设所需要的业务流程再造和组织变革。因此关于智能财务的建设，本文统一从信息系统的建设角度一并进行分析探讨。

3.1   明确战略需求目标和业务变革方向

企业根据要实现的战略确定目标需求和业务变革方向。业务变革主要包括三个方面的内容：组织、流程、IT。一般先从流程和组织方面的变革开始，然后是IT。这也说明业务变革一般都是从系统角度落地的，这个基本方向要在初期明确。在这个过程中要清晰定义智能财务系统在企业业务变革中的定位，期望智能财务解决什么业务痛点和实现什么战略目标，最终又如何通过系统规划保证战略目标的实现。

3.2   制定智能财务系统的框架规划

智能财务系统框架规划要遵循一定的设计原则。①对齐：以财务为目标和方向，以财务对业务进行牵引，业务最终要反映在财务数据的准确性、完整性上；业财要一致，以实现顶层报表的准确可靠、支撑决策。财务定义好标准，业务自行去适配，业务的真实性由业务系统负责，财务通过查看数据签名等机制进行一致性验证。②分层：智能财务系统应充分考虑财务和业务的融合，同时系统的设计又要遵循分层原则，各层之间需要定义清晰的接口关系。一般地，智能财务系统自下而上可以分为业务活动层、业务管理层、标准接口层、逻辑控制层、报表展示层、绩效和决策支持层等六个层级，如图1所示。这样就可以实现财务和业务的分离、控制和执行的分离；其中财务是系统核心，承载报表需要的账目数据、凭证、总控数据、配置参数，但不对业务进行处理和审核，具体的业务活动通过业务前端系统进行处理。③标准：所有的主数据、科目、总控表单、流程控制点必须集中在一个模块或目录下实现集中可视、可配置，其他模块只能引用。标准和集中管控是智能财务系统的技术保障。为了实现标准的目标，必要时可对财务系统和业务系统进行同步提升改造。④扩展：系统要明确可扩展性，具有一定的弹性，适当考虑业务场景的变化。

3.3   落实智能财务系统的实施分期

智能财务系统需要满足财务部门的一般工作需求，即财务会计、管理会计、财务管理、绩效管理和决策支持等。因此，智能財务框架体系可以划分为与以上业务职能对应的功能组。

（1）共享核算平台功能。具体的开发建设时序，应先行启动共享核算的标准化平台建设，即先实施财务接口的标准化，然后是业务和财务的融合。财务仅接受符合标准接口规范的合法数据进入财务共享核算系统。例如，业务审批后的流程数据结果按照特定的业务表单<如合同订立>传递至财务共享核算平台，同时在财务侧和业务侧通过数字签名进行验证，保证传递过来的业务表单数据确实是已经通过了财务系统关于该业务表单<合同订立>配置的流程节点审批人进行了审批。传递给财务的信息是预先配置的各个接口单据的结构化信息，以及一致性签名，只要求符合财务制作凭证和明细记账的目的，而不是传递全部原始单据信息，通过这种方式既可以保证业务的真实性，又可以降低系统负荷，同时又能便于后续智能化分析相关财务和业务数据。

（2）财务管理和管理会计功能。在财务会计相关的共享核算平台完成建设之后，可以进一步落实财务管理和管理会计相关的功能建设。其中财务管理范畴内的投融资管理属于财务职能的业务前端，其工作过程和结果同样需要对接共享核算进行会计处理，同样需要遵循接口标准并按要求上报结构化数据。管理会计的功能范畴包含预算管理、成本控制、资金计划等模块，根据处理逻辑针对自下而上收集的财务数据和非财务数据进行分析处理，再向上形成管理会计报表；同时管理会计模块具有风险管理和内部控制职能，通过自上而下发送逻辑指令对具体的业务活动进行管控。

（3）绩效管理和决策支持功能。位于顶层的绩效管理和决策支持层按照规划设计原则作为最终建设的功能模块，需要底层的业务活动层、业务管理层、财务会计和管理会计的信息支持。当然并不是说务必要下面逐层完善之后方可启动顶层的建设，只是在下面各层尚不完善的情况下，顶层的数据基础的可靠性、完整性、一致性会存在缺陷，从而导致绩效管理和决策支持依据的信息失真，对最终决策和向下管控的有效性造成影响。因此，企业在使用决策系统时经常存在的效果不佳、没有实际应用效果等问题就是由于底层数据基础差、不流通、指标设计不合理等原因造成的。

以上数据自下而上推送的称之为数据流，作为底层管理模块、财务会计、管理会计模块进行业务逻辑和报表处理的输入；自上而下发送管理控制指令的称之为控制流，目的是决策控制和干预业务活动的开展。

4     智能财务的场景落地

在完成了如上智能财务系统框架的规划设计之后，在具体的功能实现和建设过程中，可以结合人工智能技术按照需要设定具体的场景进行落地。根据李晓理［5］等人的研究总结，人工智能技术主要的应用领域包括计算机视觉、自然语言处理、智能机器人、模式识别和机器学习等。近年来，在智能财务系统的应用框架之下，涌现出诸多利用上述人工智能技术的场景应用。

4.1   计算机视觉

计算机视觉是运用计算机主机、终端、外设及相关设备对人类视觉的一种模拟，用以对图像或视频进行采集处理并取得图像或视频中的内容信息。计算机视觉技术范畴内典型的应用领域就是人脸识别技术。在财务领域同样可以利用人脸识别技术进行智能创新以提升管控的效率和效果。例如，财务部门可以利用人脸识别对具体操作人员的身份进行鉴别，从而实现基于岗位角色的职责分离内部控制。具体地，不同的处理终端分别授予会计或出纳的系统权限，在终端设置摄像头抓取人脸信息进行身份识别，以控制相应操作人员的权限。

4.2   自然语言处理

自然语言处理技术涉及的研究领域主要包括语音识别、语音合成、句法分析、问答系统等。语音识别技术是对人的自然语言进行处理的一种技术，它使现实生活中各种人机对话的需求设想成为现实。语音识别技术经过近年来的发展，得到了广泛的应用。在智能财务的系统中，结合人机接口技术，应用场景之一就是财务共享呼叫中心的自动电话应答服务，经过训练的自动程序可以对用户的问题进行直接回答，使用户方便、自然地与机器人交流，降低了服务成本并解除了对人工服务时间的限制。另外的一项应用是对工作会议、访谈交流的发言内容进行语音识别和文本记录，提高了会议记录的效率。此外，自然语言处理技术随着近期应用程序ChatGPT的迅速兴起，必将在未来的智能财务领域派生出诸多应用场景，同样需要企业根据自身实际情况和技术审慎评估后决策其落地实施的必要性和可行性，避免项目盲目上马导致的技术风险和成本发生。

4.3   智能机器人技术

智能机器人是具有高度适应性的具有自制能力的仿真程序或设备。根据应用场景的不同，智能机器人可具有多种感知功能，可进行复杂逻辑处理、模拟人类思维、综合判断决策，甚至在工作环境下具备独立作业和行动的能力。在目前企业财务领域智能化实践中，我们经常看到的应用较为广泛的RPA（流程自动化机器人），就是通过模仿最终用户在电脑的手动操作，提供了一种最终用户手动操作流程的自动化处理方式。应用RPA的目的是代替人工处理重复性高、操作烦琐、发生数量和频次高的日常事务，从而大大减少财务部门的人力资源成本，提高工作效率和准确性。此外，适合模拟人工操作的智能化应用场景还包括利用爬虫进行市场、政策、交易等方面的数据抓取和分析，从而辅助专家决策系统进行战略财务的分析和报告。

4.4   模式识别和机器学习

模式识别是机器学习和人工智能的基础技术。模式识别就是通过数学或计算机算法将样本按照特征划分到不同的类别之中。模式是指因子间存在确定性或随机性规律的对象、过程或事件的集合。模式识别技术通常用来对图像、文字、照片以及声音等信息进行识别、处理和分类，从而识别提取符合特定特征的目标对象。在财务领域可以应用模式识别的场景较多，最为典型的是光学字符识别（OCR）技术。OCR技术其原理是通过计算机对接受的文稿数字图像进行处理，将其图像上的印刷或手写语言文字或其他字符与系统字符库（模式）进行特征匹配，最终识别形成文本类型的数据的过程。利用OCR技术可以对各种增值税发票、普通发票、定额发票、火车票、飞机票等进行处理和检查，识别其中不合规的发票和不符合财务报销规则的发票，以及假发票等各种类型的票据。另外，利用模式识别技术还可以建立符合特定规则的风险指标，对财务管控中的风险进行识别和预警。

5     结束语

综上所述，智能财务是财务领域的一次数字化变革。在智能财务转型中存在诸多风险问题，需要企业管理者、财务部门在变革过程中站在审计视角冷静思考、务实规划和理性实践。智能财务本质是业务和财务的一体化、财务数据的标准化和结构化、流程处理的自动化和智能化、决策支持的可视化和实时化，是数字化转型在财务领域的体现，是人工智能技术在财务领域的应用，是战略财务在企业价值创造中的升级。智能财务的实现进程不是一蹴而就的，实现路径也不是唯一的，每个企业都可以在智能财务总体框架内选取适合自身需要的内容、选择适当的方式去创新实践。根据企业实际，扎扎实实做好基础工作，保证数据的准确性、结构化、业财一致性，然后在此基础上进行智能化系统的应用提升和完善。同时，企业的财务负责人或CFO应当转变观念，实现自身从财务职能视角向集团战略视角的定位转变，取得与该定位相适应的权责，打造财务和技术融合的复合型人才队伍，助力企业数字化转型和战略财务价值的提升。

主要参考文献

［1］张瑞君，陈虎，张永冀. 企业集团财务共享服务的流程再造关键因素研究：基于中兴通讯集团管理实践［J］. 会计研究，2010（7）：57-64，96.

［2］裴爱平. 企业智能财务的体系架构和应用研究［J］. 当代会计， 2021（5）：33-34.

［3］王建华. 现代财务管理［M］. 合肥：安徽人民出版社，2002.

［4］刘勤，杨寅. 智能财务的体系架构、实现路径和应用趋势探讨［J］. 管理会计研究，2018（1）：84-90，96.

［5］李晓理，张博，王康，等. 人工智能的发展及应用［J］. 北京工业大学学报，2020（6）：583-590.