数智化背景下大数据与人工智能技术在企业财务管理中的应用

摘 要：随着数智化时代的到来，企业正面临着前所未有的巨大变革。在这一背景下，大数据与人工智能技术已经成为企业财务管理中的重要利器，它们不仅能够帮助企业更好地理解和运用海量财务数据，还可以提供更准确的预测和更智能的决策支持。

关键词：数智化 人工智能 财务管理

中图分类号：F062.5

文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2024）05-058-03

引言

本文旨在探讨数智化背景下大数据与人工智能技术在企业财务管理中的应用。分析了数智化对企业财务管理带来的挑战和机遇，随后介绍了大数据与人工智能技术在财务管理中的具体应用。

一、数智化对企业财务管理的影响

（一）数智化带来的挑战

随着数智化时代的兴起，企业财务管理面临着诸多挑战。首先，关于数据安全和隐私，大量财务数据的存储、处理和传输，使得数据安全和隐私保护成为一项重要挑战。再者，在大数据的环境中，数据的治理和合规性变得更加复杂，企业需要确保数据的准确性、完整性和可靠性，同时还需要满足法律法规对于财务数据管理的要求。

此外，运用大数据与人工智能技术需要具备相关技能和知识的专业人才，而且会有不同的信息系统，在这些系统中有不同的数据模型和标准，需要进行系统集成，来实现信息管理。最后，从大数据中获取实时信息并做出相应决策，还涉及技术、流程和文化等多方面挑战。

（二）数智化带来的机遇

数智化技术使得企业可以更加迅速地进行财务数据的实时分析，从而更好地把握市场动态和企业状态，及时调整策略。大数据与人工智能技术为企业提供了更精准、高效的财务决策支持，使企业能够更好地应对市场变化和风险，还能让企业更好地了解资金流向、管理成本，并借助数据驱动的方式来改进资金利用效率，带来更好的经济回报。

对于客户需求，企业可以基于大数据和人工智能技术，更好地提供个性化财务服务，加强客户关系并提高忠诚度。还能让企业能够实时监控风险，预测潜在风险，并及时采取措施以降低各类财务风险。帮助企业实现更加智能化、高效化的财务管理，推动企业在竞争激烈的市场中取得更大的优势。

二、大数据在企业财务管理中的应用

（一）数据整合和清洗

在企业财务管理中，进行数据整合和清洗是高效应用大数据的关键一环。运用大数据，进行数据收集，在不同的部门中收集数据，确保不同来源的数据能够有效地整合。对于需要收集的数据进行定义，明确需要哪些数据来支持特定的财务分析或决策。将收集到的财务数据存储到统一的数据仓库中，确保数据集中存储，并且能够容易访问和处理。然后对数据进行清洗，主要是去除重复数据、纠正格式错误、处理缺失值，并解决数据不一致的问题。同时确保数据符合一致的标准和格式[1]。

接着，将来自不同来源的数据整合成统一的数据模型，方便进行跨系统和跨部门的分析。对整合后的数据进行验证，以确保数据的准确性和完整性，最后还需要对原始数据进行备份和存档，以便日后需要重新进行分析或发现数据问题时使用。

（二）数据可视化

在企业财务管理中高效应用大数据，运用现代的数据可视化工具能够将复杂的财务数据转化为易于理解的图表和报告。

首先，根据企业需求和团队技术水平，选择适合的数据可视化工具，确定好需要传达的信息和目标受众，有助于选择合适的图表类型和视觉化方式。同时在进行可视化前，确保对数据进行必要的预处理，包括数据清洗、整合和聚合，以确保可视化结果准确反映数据实际情况。

其次，根据所需表达的信息，选择适合的图表类型，以最佳方式呈现数据关联和变化趋势。确保图表布局简洁清晰，注重标签和标题的描述性，避免信息过载。还可以利用工具提供的交互功能，让用户可以自由地探索数据，从而增加用户参与度和信息沟通的灵活性。

最后，借助数据可视化工具的自动化功能，在筛选好的图表基础上生成自动化的报告，确保相关方能随时获得最新、清晰的财务数据可视化报告。

（三）实施预测模型

在企业财务管理中，利用大数据技术建立预测模型可以帮助预测未来的财务走势和市场变化。收集历史财务数据、市场数据和其他相关数据，并对收集到的数据进行清洗，进行特征提取与选择，选择对预测具有影响的特征或指标，同时确保特征的质量和适用性。

根据数据的性质选择合适的预测模型，利用历史数据对选定的模型进行测试，并使用交叉验证等方法对模型进行评估，确保模型的泛化能力。基于构建好的模型对未来的财务走势和市场变化进行预测，同时持续地优化模型以提升预测精度。

另外，将建立好的预测模型应用于实际数据，并实时监测预测结果的准确性，根据实际情况对模型进行调整和优化。将预测的结果与实际情况进行对比分析，在实现预测准确性的同时，及时反馈信息以不断改进模型和数据质量。

（四）实时监控和反馈

要利用大数据技术实现对财务数据的实时监控，及时发现异常情况并采取必要的纠正措施，可以按照以下步骤进行：（1）建立实时数据流。利用大数据处理平台或流式处理技术，建立能够实时接收和处理财务数据的数据流管道。（2）异常检测模型。建立异常检测模型，利用机器学习算法或统计方法，对实时数据进行监控，并识别出可能的异常情况。（3）设定阈值。针对不同类型的财务数据，设定相应的阈值，当数据超出阈值范围时被视为异常情况。（4）实时监测与报警。将实时数据送入监控系统中，根据预先设定的规则进行实时监测，并在发现异常情况时触发警报。（5）智能分析与决策支持。结合大数据分析技术，对异常情况进行深度分析，以便做出明智的决策和采取必要的纠正措施。（6）自动化响应。建立自动化的响应系统，能够在发现异常情况时立即采取相应的纠正措施。（7）持续改进。反馈异常情况的处理结果到监控系统中，以不断改进异常检测模型和报警机制，提高对异常情况的准确性和决策效果[2]。

三、人工智能技术在企业财务管理中的应用

（一）智能风险管理

1.定制化风险管理方案。在方案制定之前，需要与相关部门和利益相关者沟通，深入了解企业的特定风险管理需求，并确定哪些领域需要定制化风险管理方案。利用企业内部和外部数据进行挖掘和分析，构建机器学习模型以识别与企业特点相关的潜在风险因素，并推导出相应的影响路径。

在方案制定过程中，基于业务需求和定制化模型，建立针对企业特定情境的风险指标体系，以更精准地度量和评估风险。还需要搭建实时监控系统并整合人工智能算法，以对企业特定风险因素进行持续监测，提供实时预警和决策支持。此外，利用自然语言处理技术分析各类文件、合同及协议，生成智能化的文档摘要、风险报告及合规性文件检查，帮助管理层追踪风险情况。并设计一个智能决策支持系统，结合机器学习和深度学习算法，为企业管理层提供风险决策的可视化和智能化建议[3]。

在方案制定之后，需要根据定制化的风险管理要求，重新优化企业的风险管控流程，充分整合人工智能技术，确保其对企业运作的贡献。并对定制化风险管理方案进行不断的监督与评估，随着企业发展和环境变动，及时调整和优化方案，确保其持续有效性。

2.建立自动化决策系统。对数据进行收集和预处理之后，根据业务需求和数据分析结果，制定自动化决策的规则集，这些规则将作为决策系统的基础。并结合机器学习和深度学习等技术，将智能算法纳入决策系统，以提供更为智能和灵活的决策支持。

同时，建立实时数据监测和分析系统，确保决策系统能够接收、处理并响应来自多源数据的实时信息。整合风险管理模型，将风险评估纳入决策系统，使之能够在决策过程中考虑各种风险因素。进行自动化执行，将决策系统与执行系统相连，使得一旦系统做出决策，相应的操作能够立即得到执行，使其能够自动进行投资、交易或调整资产配置。

（二）客户服务个性化

1.建立智能客户关系管理系统。首先，整合客户信息、交易记录、市场活动数据等多源数据，并将其存储在一个统一的平台上。建立客户画像，利用机器学习和数据挖掘技术对客户数据进行分析，根据不同特征划分客户群体。进行实时情绪监控，利用自然语言处理技术对客户在社交媒体、邮件、客服互动等渠道发布的内容进行情感分析，以便更好地了解客户情绪和偏好。其次，通过机器学习模型挖掘客户的行为模式和喜好，并运用数据科学方法和机器学习算法分析客户行为，向每位客户提供个性化的产品定制和营销活动，以预测客户的未来需求并做出相应调整。还可以利用自然语言生成技术设计智能对话系统，智能应答客户问题，提供帮助和解释，从而提升客户满意度并减轻客服压力。最后，结合客户的信用评分、交易行为等数据，利用机器学习技术对客户进行风险评估，及时识别潜在的信用风险。为销售团队提供基于数据分析和机器学习的实时决策支持，以优化销售策略和提高客户满意度。不断收集反馈数据、监督模型表现，并对系统进行优化，确保系统能够适应客户需求的不断变化。使企业能够更好地理解和服务客户，提升客户满意度，同时也为企业带来更高的业务价值。

2.引入情感分析技术。在企业财务管理中高效应用人工智能技术，引入情感分析技术可以通过以下步骤实现：（1）进行数据收集。收集与企业财务相关的各类文本数据，包括客户反馈、市场评论、员工意见等，以建立情感分析的数据基础，并对收集的文本数据进行预处理，以便为情感分析做好准备。（2）情感标签标注。对文本数据进行情感标签的标注，将每段文本归类为正面、负面或中性情感，用于训练情感分析模型。（3）建立情感分析模型。利用自然语言处理和机器学习技术，建立情感分析模型，训练该模型以理解并归类不同文本所包含的情感，之后将情感分析模型整合到企业的财务管理系统中，使之能够自动分析客户反馈、市场舆情等文本信息，并及时为决策提供情感反馈。（4）运用情感分析技术来评估客户对特定产品或服务的态度，从而更好地预测潜在的风险因素。（5）利用情感分析技术在客户关系管理中识别出客户满意度或不满意度，以改善客户体验并提高忠诚度，并监控社交媒体上针对企业的评论和言论，及时发现和回应消极情感，保护品牌声誉。（6）为管理层提供基于情感分析的报告和洞察，帮助其更好地理解市场和内部舆情对企业财务状况的影响，监督情感分析模型表现，不断优化算法和模型参数，以符合不断变化的舆情环境和商业需求[4]。

（三）语义分析与自然语言处理

在企业财务管理中高效应用人工智能技术进行语义分析与自然语言处理，可以采取以下方法：（1）财务报表分析：利用自然语言处理技术，对财务报表、财务公告等文本进行解析，从中提取关键信息，包括财务指标、业绩说明等。（2）财务舆情监测：通过自然语言处理技术对金融新闻、社交媒体等渠道的言论进行实时监控和分析，以了解市场对企业财务状况的评价和预期。（3）智能客服：构建智能客服系统，利用自然语言处理技术识别用户提出的财务问题，并根据特定语境提供相应解答或引导。（4）风险事件识别：基于自然语言处理技术，对内外部风险事件的文字描述进行分析，以帮助企业识别潜在风险，减少信息误判。（5）情感分析：运用情感分析技术，可了解员工或客户的态度和情绪，有助于更好地理解和回应他们的需求。（6）合规文档审查：应用自然语言处理技术对合规性文档进行审查，以确保企业符合相关法规，并发现潜在的风险。（7）智能合同管理：利用自然语言处理技术对合同文件进行智能化识别和分析，以加速合同管理流程并减少潜在风险。（8）智能数据分类与检索：利用自然语言处理技术对大量财务数据及文本进行分类和检索，以加快数据分析和报告编制的过程。有效提高企业财务管理效率，减少人为错误，加强对财务数据的理解和利用，同时降低潜在风险[5]。

四、未来发展趋势

第一，预测性分析：利用大数据和人工智能技术，企业将能够进行更准确的未来趋势预测，在财务管理中应用预测性分析以提前发现潜在风险和机会，从而采取相应的策略。

第二，自动化审计：借助人工智能技术，企业将实现财务数据的自动收集、分析和审计，减少错误和延误，提高审计效率和准确性。

第三，区块链技术融合：结合区块链技术，企业财务系统将更加安全可靠，通过智能合约和去中心化账本等功能，提升财务数据交易的透明度和信任度。

第四，实时风险监测：企业将使用实时大数据分析和人工智能技术来监测市场波动、经济形势变化等因素，及时识别并应对潜在的财务风险。

第五，财务作弊检测：大数据和人工智能技术将被应用于识别财务欺诈和违规行为，提高企业内部控制和诚信经营的能力。

第六，操作流程优化：利用人工智能和大数据技术自动化财务管理流程，减少重复性工作，提高效率，并减少人为错误。

第七，合规智能化：结合大数据和人工智能，企业可更容易地识别和理解繁杂的金融法规合规要求，确保企业财务活动的合规性。

总结

大数据与人工智能技术在企业财务管理中的应用为企业提供了更精细、智能和高效的方式来管理财务。这些技术可以实现财务数据的实时分析和预测、自动化审计以及智能决策支持系统的搭建，进一步提高财务数据处理的准确性和效率，还有助于发现潜在的风险和机遇，并提供合规智能化、运营流程优化等功能，最终推动企业财务管理向着智能化、安全化和创新化方向不断发展。

参考文献：

[1] 陈宏伟，杨诗岩.大数据与人工智能技术在企业财务管理中的应用[J].会计之友，2018（13）：112-113.

[2] 王敏，周洁.大数据与人工智能技术在企业财务管理中的应用探析[J].商业文化与旅游产业，2019（15）：208-209.

[3] 赵明，李红.（2020）.大数据与人工智能技术在企业财务管理中的应用研究[J].技术经济，2020（24）：188-190.

[4] 徐静，张伟.基于大数据与人工智能技术的企业财务管理优化研究[J].金融理论与实践，2021（7）：95-97.

[5] 张涛，李华.大数据与人工智能技术在企业财务管理中的应用现状与展望[J].现代商贸工业，2019（05）：76-78.

（作者单位：广西工商职业技术学院 广西南宁 530008）

[作者简介：文嘉露（1994—），女，汉族，湖南永州人，硕士研究生，讲师，研究方向：会计、财务管理理论与实践教学。].

（责编：若佳）