智能财务信息化实现路径模型可视化研究

一、前言

随着信息技术的飞速发展，智能财务成为企业管理的创新趋势。传统财务管理模式已经无法满足现代企业实现高效、准确管理的需求，迫切需要转型升级。智能财务信息化作为财务管理模式转型的重要表现，可以实现对财务数据的实时处理和分析，促进企业决策效率和质量的提升[1]。本文以BP神经网络技术为基础，探讨智能财务信息化实现路径模型的可视化呈现，描绘出企业智能财务的发展蓝图。

二、智能财务信息化概述

智能财务信息化是一种以现代信息技术为基础，利用人工智能、大数据、云计算等技术手段，对企业财务数据进行实时、高效和准确处理，以满足企业战略目标和决策需求的新型财务管理方式，主要特点是实时性、精准性、智能化和一体化。在实现智能财务信息化的过程中，企业可以通过自动化、集成化等手段对财务管理体系进行优化创新和全面升级。智能财务信息化的核心是将先进的信息技术与财务管理相结合，提升企业财务管理的透明度、可靠性和决策支持能力。在智能财务信息化模式下，人工智能技术被用于解决复杂数据的分析问题，如预测、分类、聚类和优化等，可以帮助财务管理人员更快地获取可靠的决策依据[2]。大数据技术则通过收集、处理和分析企业内外部海量数据，为财务管理提供全面、实时、多维度的数据支持。云计算技术通过互联网实现了基于云端的财务数据交换和共享，降低了企业信息基础设施成本，提高了财务数据的处理效率。另外，智能财务信息化还涉及财务管理流程的优化与创新。一方面，在财务核算、报表编制、成本控制、税务筹划等方面，推动财务管理流程标准化、规范化，有效降低财务业务的处理时长和错误率。另一方面，结合新兴技术，如区块链、物联网等，搭建高效、安全、透明的财务管理架构以及风险防范机制，打造符合数字经济发展需要的财务信息化生态。

三、BP神经网络技术分析

BP神经网络是一种多层前馈的人工神经网络，采用误差反向传播算法进行训练。该网络结构分为输入层、隐藏层和输出层，内部由各层神经元之间的权值和阈值进行连接。BP算法的核心思想是基于梯度下降法，通过对输出错误的最小化来实现网络参数的优化。在BP神经网络中，输入信号沿网络前向传播，通过隐藏层数字到输出层，经过非线性激活函数，产生输出信号。如果输出信号与期望输出有差异，则误差会从输出层逐层向输入层反向传播。在此过程中，所有层上的单元将权重调整作为错误信号的依据，通过持续调整权值和阈值，网络将在梯度方向上降低误差。BP神经网络可广泛应用于分类、回归、聚类、数据挖掘以及其他领域，凭借强大的非线性拟合能力和灵活的结构设计，BP神经网络在解决许多实际问题中表现出卓越的性能。然而，其也存在一些缺点，如学习速度较慢、容易陷入局部极小值、网络结构选取无明确定论等。为应对此类问题，研究人员已提出多种改进策略，如调整激活函数、使用动态学习率、引入动量项等。在财务信息化背景下，BP神经网络的应用具有显著价值。例如，在财务数据预测、客户信用评估、风险监控等场景中，神经网络能够通过自学习能力挖掘数据的内在关系，从而实现较高的预测精度和辨识度。在面临大量历史财务数据的情况下，BP神经网络具有良好的非线性拟合能力，有助于企业提高决策效率，并指导未来财务发展。

四、智能财务信息化实现路径模型构建

（一）数据集的选择处理

在构建智能财务信息化实现路径模型时，必须选取适当的数据集，应包含企业财务管理系统中的各种关联数据，例如财务报告、日常运营活动以及企业的经济状况等（见图1）[3]。对于收集到的原始数据，进行预处理是实现模型有效性和可靠性的基本要求。预处理步骤应涵盖数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理、数据标准化和归一化等方面。数据清洗针对数据集中的错误、重复或无关的信息进行清除，确保数据集的准确性和一致性。缺失值处理则通过插值方法、平均值填补或采用其他相关算法来填充数据集中的空缺值。异常值检测与处理可通过箱线图分析、马氏距离等相关技术进行识别，确保数据集的可靠性不受其影响。数据标准化和归一化过程使得数据范围一致，在后续训练和验证BP神经网络模型时，能够降低计算复杂度并提高模型性能。为实现预处理后的数据集对BP神经网络模型的训练和验证，需要细心设计模型结构，选择具有代表性的特征变量以及合适的参数。根据实际需求与问题背景，从不同维度对经过预处理的数据进行进一步分析。例如，分析企业不同阶段财务信息化发展的关键指标、识别推动智能财务信息化的主要驱动力等，从而形成完整的实现路径。结合理论知识和实际经验，选取合适的BP神经网络参数和结构，使模型在财务信息化实现路径研究中发挥关键作用。在具体应用过程中，根据企业的实际情况调整和优化模型，以提高预测精度和模型泛化能力。利用针对性改进措施，企业能够更好地实现智能财务信息化转型，实现数据驱动决策，提高企业管理效率和竞争力。

（二）BP神经网络模型参数设置和训练

在数据预处理结束后，需要设置BP神经网络模型的参数。为构建合适的网络结构，首要任务是确定网络层级和各层神经元的数量。BP神经网络由一个输入层、若干隐藏层和一个输出层组成，确切的层数和每层神经元的数量依据实际问题的复杂性、输入特征的数目以及输出类别的个数。然后，选择适当的激活函数，例如Sigmoid函数、双曲正切函数或修正线性单元（ReLU）等，并配置学习率、动量系数等超参数（见图2）。为抑制过拟合现象，有必要在模型结构中添加正则化项，如L1或L2正则化。将处理后的数据分为训练集和验证集，使用梯度下降方法优化权重和偏置参数，从而降低训练误差。在整个训练过程中，通过批量梯度下降、随机梯度下降或小批量梯度下降等优化方法提高网络收敛速度。训练集上的训练过程会迭代调整权重和偏置参数，使得网络预测期望输出时的误差最小化。与此同时，利用验证集对模型的泛化能力进行评估，从而确保模型在新数据上表现良好。为保证模型参数设置的合理性，可采用交叉验证、网格搜索或贝叶斯优化等技术进行超参数搜索。在实际操作中，为尽量避免学术不足现象，需要监控训练过程中的训练损失与验证损失，以进行早期停止或动态调整学习率。此外，权值初始化策略（如随机初始化或Xavier初始化）在网络性能表现上也具有显著影响，不容忽视。反复迭代适当次数，可得到最佳模型参数，从而实现网络输出与期望目标之间误差的最小化。在实际问题中，可应用训练有素的BP神经网络模型为不同的财务信息化任务提供精准预测。无论是基于历史数据预测财务报告、评估客户信用评级，还是执行风险监测等任务，训练有素的BP神经网络都将发挥关键作用，助力企业加速财务信息化的步伐，提高竞争优势。

（三）实现路径模型的构建过程

构建智能财务信息化实现路径模型涉及多个关键步骤，首要任务是利用已创建的BP神经网络模型，对智能财务信息化的关键因素展开量化分析，关键因素包括但不限于企业规模、营运状况、金融环境、经营策略和管理体系等。在对关键因素进行深入研究的基础上，为智能财务信息化发展建立一条清晰且具有实际意义的实现路径，揭示各关键因素与智能财务信息化目标间的互动关系。接下来，根据得出的关键因素权重状况，明确各因素对智能财务信息化发展的贡献程度。权重分析有助于揭示各因素在实现智能财务信息化转型中的作用，为企业提供科学的决策依据。综合分析权重结果，找出影响企业智能财务信息化建设及推进的重要因素，制定相应的措施，促进企业智能财务发展。随后，将模型结果应用于企业智能财务信息化的实际执行，通过真实案例分析加以验证，确认模型对企业智能财务信息化转型的有效指导意义。在应用过程中，要不断优化和调整模型，以满足企业不断发展和变化的需求。在整个模型构建过程中，可能需要对BP神经网络模型进行参数调整和优化，包括改进学习速率、引入动量因子和正则化项等。此外，根据模型预测结果的准确性和泛化能力，有针对性地调整隐藏层结构与激活函数。持续优化模型性能，力求使智能财务信息化实现路径具备可行性、有效性，并有利于企业长期持续竞争力的提升。最终，模型将为企业智能财务信息化转型提供强大的支持，有助于推动企业持续优化财务管理流程、提高决策质量和速度[4]。借助该模型，企业能够更好地应对当前复杂金融环境的挑战，为未来智能财务的持续创新奠定坚实基础，助力企业实现财务信息化转型。

五、智能财务信息化实现路径模型可视化呈现分析

（一）可视化工具的选择应用

在数据可视化与分析过程中，选择恰当的可视化工具显得尤为关键。市场上有众多卓越的可视化工具，例如Tableau、PowerBI、D3.js等。Tableau作为卓越的商业智能分析平台，擅长处理大规模数据集，能轻松创建各类图表以生动展示结果（见图3）。PowerBI是由Microsoft研发的数据可视化解决方案，特色是丰富的视觉效果、插件扩展以及与其他Microsoft产品的无缝整合。D3.js是基于JavaScript的开源数据可视化库，具备制作高度定制、动态的数据可视化图形的能力。确立了适宜的可视化工具后，将智能财务信息化实现路径模型与其相结合，绘制相应的可视化图表以及实现交互式界面，实现定量分析与可视化结果的融合。创建恰当的可视化解决方案有助于企业 增强数据洞察能力，并更好地理解潜藏在数据背后的模式与关联。Tableau的直观操作界面使得即便非技术专业人士也能迅速掌握，快速创建视觉报告以支持敏捷决策。同时，PowerBI的丰富视觉元素可以让财务数据以新颖、有趣的形式呈现给各类用户，引发更多洞见。PowerBI还允许创建和共享实时仪表板，为组织内的相关人员提供关键数据易于理解的视角。D3.js以其高度灵活性脱颖而出，可定制各式各样的可视化组件，适应不同场景需求。通过以上组合，可视化解决方案将涵盖多种智能财务信息化实现路径模型，包括关键指标评估、成本控制、效率提升、规划与预测等，将模型与工具相结合，能够更清晰地呈现数据背后的洞察和启示。根据企业需求设计出适合的可视化界面不仅助力企业加速决策过程，呈现出具有业务价值的数据，还有助于整个组织对智能财务转型的推进和理解。将智能财务信息化实现路径模型融合可视化工具，有助于将模型应用于实际业务场景，例如财务分析、成本控制、业务评估、市场趋势预测等，助力企业提升信息处理速度，为组织内各层决策者提供有力支持。在实践中，分析师可根据模型的表现并结合业务具体需求研究优化策略，以确保可视化与分析的顺利实施并产生实际价值。

（二）模型可视化结果展示

在将智能财务信息化实现路径模型应用到选定的可视化工具后，将获得形象、直观的可视化成果，可能涵盖诸如关键因素间权重对比、实现路径的逐级展示与图示、影响要素的相关性矩阵等。建模展示助力企业管理者及决策者全面地了解智能财务信息化实现过程中各个因素的作用与影响程度。为了进一步突显可视化结果的生动性，可以引入三维可视化技术、动态图表以及实时交互功能，提升信息传递效率。在呈现各关键因素之间的权重对比中，图表可以展示各业务领域、管理层次或财务指标间的相对重要性，有助于企业确定优先发展的领域和关注重点，从而针对性地调整战略规划以更好地达成智能财务信息化目标。实现路径的阶梯展示与图示可以直观地呈现智能财务信息化实现过程中的各个阶段及关键节点，有助于企业从时间轴的角度了解智能财务信息化进展，从而评估实际执行情况与预期目标间的差距，以便调整实施步骤、优化资源分配并监控进度。影响因素的相关性矩阵展示了各关键因素间的相互关联程度，有助于企业识别影响智能财务信息化实现路径的可能风险、挑战及潜在机遇。企业可以据此对策略进行微调，以提高财务信息化方案的实施效果与资源利用率。三维可视化方式可以直观表示数据之间的多维关系，从而增强分析结果的理解和解释。通过应用动态图表，企业管理者可以观察智能财务信息化过程在不同时间点的状态，实时监测实现路径的进展。实时交互功能可以快速、准确获取关联信息，使企业决策者能够根据分析结果迅速做出响应和调整。

（三）结果分析

深入分析模型的可视化结果，企业将获得有益的洞察和启示。为实现智能财务信息化目标，企业需要关注模型中揭示的关键影响因素，并从战略层面审视企业发展方向与计划，不仅确保财务信息化转型的成功，还有助于提高整体竞争力。可视化结果为企业提供了有针对性的改进措施，可能包括关注特定重要领域的投资、优化管理制度、提高员工培训质量或改善战略合作关系等。通过执行有针对性的优化措施，企业将能够在智能财务信息化转型过程中取得更大的发展。通过对模型结果的深入分析，企业可以识别并监测潜在风险。例如，发现某些业务流程存在效率低下、成本过高或技术过时等问题。根据模型输出的预警，企业能够采取实时干预并调整相关策略，确保智能财务信息化实现稳健发展，同时降低企业面临的经营风险。对模型可视化结果的分析还有助于强化企业内部沟通和动员。通过掌握各项可量化指标与智能财务信息化实现路径的关系，企业可进一步提升员工对智能财务信息化转型重要性的认识和理解，形成统一的发展共识，推动员工共同为实现智能财务信息化目标付诸努力。模型的有效性至关重要，为了保证智能财务信息化实现路径模型适应企业发展需求，团队需要持续进行模型评估与优化，包括重构模型、引入新数据、调整参数设置或更新可视化方式等。一个经过多次优化的高质量模型将有助于企业更好地在智能财务信息化转型过程中应对挑战，适应不断变化的内外部环境。通过对智能财务信息化实现路径模型可视化结果的深入分析与理解，企业将能够从宏观层面洞察战略规划与执行方向，并找到有针对性的优化策略，分析结果将揭示潜在风险和问题，使企业能够根据风险预警及时调整策略，实现智能财务信息化目标，为企业提高运营效率和决策质量提供重要支持。

六、结语

综上所述，智能财务信息化在企业发展中占据重要地位。为了实现财务信息化转型，企业需结合实际情况，综合运用BP神经网络等技术，构建合理可行的实现路径模型。在此过程中，数据集的处理、模型参数设置与训练以及可视化呈现与分析都是必不可少的环节。通过对模型效果的持续优化和应用经验的积累，该模型能成为企业智能财务信息化实现过程中的有益指南，企业在实现智能财务信息化转型的道路上，可以获得更高的效率和更明智的决策。

引用

[1]王玲.智能财务背景下事业单位财务信息化建设探析[J].活力，2023，41（22）：46-48.

[2]刘子稀.高校财务信息化探索——智能差旅平台在高校的应用与展望[J].行政事业资产与财务，2023（22）：112-115.

[3]高俊杰.人工智能在企业财务信息化建设中的应用研究[J].财会学习，2023（30）：49-51.

[4]黄克萍.人工智能驱动下的企业财务信息化管理变革[J].老字号品牌营销，2023（18）：89-91.

基金项目：2023年河北省高等学校人文社会科学研究项目、河北省教育厅科学研究项目资助“基于业财一体化的智能财务信息化建设路径研究”（项目编号：SQ2023111）

作者单位：衡水职业技术学院

责任编辑：韩 柏