摘要：將人工智能應(yīng)用到財(cái)務(wù)管理過程中，能夠?qū)崿F(xiàn)賬目錄入和報(bào)表制作自動(dòng)化等，使企業(yè)經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢和利潤等得到明顯提升，甚至有利于規(guī)避貪污、制作虛假報(bào)表等情況，為企業(yè)財(cái)務(wù)安全提供保障。文章主要論述人工智能概念及其在財(cái)務(wù)管理中的優(yōu)勢，深入探討和分析人工智能在財(cái)務(wù)管理中的實(shí)踐應(yīng)用，以期實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益最大化。

關(guān)鍵詞：人工智能;財(cái)務(wù)管理;模式識(shí)別;財(cái)務(wù)核算

引言

信息技術(shù)的快速發(fā)展，使人工智能技術(shù)越發(fā)成熟，對企業(yè)生產(chǎn)和工作效率等產(chǎn)生了一定影響。大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等新技術(shù)的應(yīng)用使企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作價(jià)值日漸凸顯。在企業(yè)會(huì)計(jì)和稅務(wù)工作中使用人工智能，提高財(cái)務(wù)管理工作質(zhì)量和效率的同時(shí)，還能夠壓縮人工成本，拓展企業(yè)的利潤空間，使其在激烈的市場競爭中更具優(yōu)勢。日常財(cái)務(wù)管理工作中，要依據(jù)市場背景及企業(yè)實(shí)際情況，優(yōu)選人工智能，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)工作自動(dòng)化。

一、人工智能概念

人工智能的英文縮寫為AI，指代的是信息獲取、傳輸、利用以及策略制定和解決問題等方方面面的能力。這一概念最早由美國人提出，針對該理論，各學(xué)者的見解也存在差異，主要包括以下提法：人工智能重點(diǎn)研究知識(shí)的展示及運(yùn)用;人工智能主要研究如何讓計(jì)算機(jī)替代人工模式;通過編程手段，將人類處理問題的方法錄入計(jì)算機(jī)，讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)并能夠智能處理。事實(shí)上，在很多學(xué)者看來，人工智能的設(shè)定以計(jì)算機(jī)為載體，通過問題、知識(shí)庫和約束條件的編輯，使之具備解決問題的能力。一言以蔽之，人工智能作為新興學(xué)科，是對計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、數(shù)理邏輯、模糊數(shù)學(xué)等眾多學(xué)科的綜合。

二、人工智能在財(cái)務(wù)管理中的優(yōu)勢

由于財(cái)務(wù)管理工作具備明確的法律規(guī)程和標(biāo)準(zhǔn)等，實(shí)施過程相對比較標(biāo)準(zhǔn)，很少受人為因素干擾，有助于人工智能作用的發(fā)揮。人工智能在財(cái)務(wù)管理中的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下方面：其一，快速上線。人工智能會(huì)依據(jù)財(cái)務(wù)管理流程的難易程度在2-6天內(nèi)，完成企業(yè)財(cái)務(wù)管理知識(shí)的學(xué)習(xí)，在較短的時(shí)間內(nèi)便可投入工作。其二，降低成本。在財(cái)務(wù)管理中應(yīng)用人工智能，能夠節(jié)省人員招聘、員工培訓(xùn)、日常管理、薪酬等人力資源成本，減少不必要的財(cái)務(wù)支出，企業(yè)利潤空間進(jìn)一步擴(kuò)大。其三，全天待命。人工智能在任何時(shí)間段都可從事財(cái)務(wù)管理方面的工作，全年無休，工作效率非常高。其四，質(zhì)量保障。將人工智能應(yīng)用到財(cái)務(wù)管理工作中，使該項(xiàng)工作呈現(xiàn)規(guī)范化和模式化特點(diǎn)，保障財(cái)務(wù)管理工作質(zhì)量和效率的同時(shí)，還能夠規(guī)避人為錯(cuò)誤，準(zhǔn)確率高。其五，合規(guī)遵從。人工智能在財(cái)務(wù)管理中極具適用性，使執(zhí)行方面的錯(cuò)誤減少，可對數(shù)據(jù)進(jìn)行升級(jí)和跟蹤，與合規(guī)控制要求吻合。其六，可擴(kuò)展性。人工智能的特點(diǎn)決定了其具備可擴(kuò)展性，無論培訓(xùn)，還是工作的部署和執(zhí)行都能夠在第一時(shí)間進(jìn)行。其七，釋放生產(chǎn)力。對于一些不斷重復(fù)又相對比較耗時(shí)的任務(wù)可由人工智能完成，以此節(jié)省人力資源，使其執(zhí)行談判和決策等更具價(jià)值的工作。

除了上述優(yōu)勢之外，人工智能還具備全流程化、多樣化?？焖倩r(jià)值密度低等方面的特征。人工智能背景下，財(cái)務(wù)管理工作具備多維性。全流程化。以往企業(yè)財(cái)務(wù)管理相對比較斷裂，無法及時(shí)追蹤信息。相關(guān)利益主體也不能夠明確全周期內(nèi)企業(yè)財(cái)務(wù)管理情況，繼而干擾判斷。反之，人工智能參與財(cái)務(wù)管理，在大數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，有助于對企業(yè)社會(huì)責(zé)任活動(dòng)進(jìn)行全面反映。該背景下，企業(yè)披露的社會(huì)責(zé)任信息真實(shí)性和可靠性兼具。多樣化。受制于技術(shù)水平，傳統(tǒng)企業(yè)財(cái)務(wù)管理方法單一，無法從多個(gè)方面獲取企業(yè)披露的信息。人工智能使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用到企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作中，信息反映、收集渠道增多，財(cái)務(wù)管理工作也更具價(jià)值?？焖倩?。企業(yè)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理工作相對比較遲滯，人工智能的興起使數(shù)據(jù)生產(chǎn)、收集能力不斷提高，也可監(jiān)督企業(yè)是否如約履行社會(huì)責(zé)任等，并在第一時(shí)間給出反饋，使企業(yè)與相關(guān)利益主體之間的溝通和交流增多，數(shù)據(jù)的時(shí)效性更強(qiáng)，很大程度上提升了企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作價(jià)值。價(jià)值密度低。人工智能是對人和人機(jī)協(xié)調(diào)的高效整合。大數(shù)據(jù)環(huán)境使人工智能具備價(jià)值密度低的特點(diǎn)，企業(yè)之間的交互增多，微觀價(jià)值凸顯。

三、人工智能在財(cái)務(wù)管理中的實(shí)踐應(yīng)用

（一）模式識(shí)別

模式識(shí)別即深入具體分析各類描述信息，并對相關(guān)現(xiàn)象進(jìn)行識(shí)別、分析和解釋等。事實(shí)上，模式識(shí)別方法既是決策方法，又是結(jié)構(gòu)方法。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)背景下，興起了很多模式識(shí)別方法，很大程度上推動(dòng)了企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作，應(yīng)用推廣價(jià)值非常高。

其一，統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別。樣本特征由特征向量中各元素表示，特征空間由特征向量創(chuàng)建。目標(biāo)統(tǒng)計(jì)樣本的價(jià)值和作用在于采用多種方法對對象空間進(jìn)行劃分，繼而進(jìn)行識(shí)別。數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、特征提取和選擇、分類決策等元素共同構(gòu)成了統(tǒng)計(jì)抽樣系統(tǒng)。信息獲取。由于計(jì)算機(jī)要分析和識(shí)別各類信息和對象，故而需要借助相關(guān)符號(hào)對研究對象進(jìn)行替代。計(jì)算機(jī)獲取信息的關(guān)鍵在于二維圖像、一維波形、物理參量、邏輯值等各指標(biāo)。預(yù)處理。將噪音和雜質(zhì)去除，僅保留具備價(jià)值的信息，及時(shí)對因測量裝置等引起的不良影響進(jìn)行糾正。特征提取和選擇。依托各類方法獲取大量信息，需要排序，并對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，獲取能夠?qū)Ψ诸愋再|(zhì)進(jìn)行反映的有效數(shù)據(jù)。分類決策。借助統(tǒng)計(jì)方法為已在特征空間中識(shí)別的對象進(jìn)行類別劃分，并依據(jù)模型訓(xùn)練對具體經(jīng)驗(yàn)法則進(jìn)行定義，將損失降到最小。

其二，結(jié)構(gòu)模式識(shí)別。借助特定結(jié)構(gòu)關(guān)系對對象模型進(jìn)行展示，依托類似于身份函數(shù)的不同規(guī)則和語法，選擇錯(cuò)誤概率作為標(biāo)識(shí)函數(shù)，識(shí)別相關(guān)內(nèi)容。

其三，多元數(shù)據(jù)圖形特征元模式識(shí)別。事實(shí)上，結(jié)構(gòu)模式識(shí)別存在明顯缺憾。其不能夠提取數(shù)據(jù)，也無法對與家庭體驗(yàn)相結(jié)合的特征設(shè)計(jì)進(jìn)行提取和描述。針對這一情況，需要對挖掘方法及子數(shù)據(jù)模型進(jìn)行創(chuàng)建，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)指代的是多元數(shù)據(jù)圖形特征中抽象多元數(shù)據(jù)的表示，繼而將用來描述多元數(shù)據(jù)圖形的子例程提取出來，并在分類和識(shí)別過程中，選擇多變量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變量模式。

其四，粗糙集模式識(shí)別。借助已有知識(shí)庫，對已知知識(shí)庫中存在的漏洞及不確定性等進(jìn)行推斷和描述。粗糙集模式特點(diǎn)決定了無需其他知識(shí)和信息的輔助，僅擇取能夠解決問題的知識(shí)即可，更不需要主觀評(píng)價(jià)。故而，無論問題描述，還是處理，都呈現(xiàn)客觀特征。

（二）財(cái)務(wù)核算

以往財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)核算工作中，處理應(yīng)付和應(yīng)收往來賬款過程中，需要對龐雜的結(jié)算明細(xì)進(jìn)行人工檢索和處理，繼而對比發(fā)票，進(jìn)行逐項(xiàng)核銷，不斷核實(shí)往來賬款，為供應(yīng)商付款、后續(xù)收款等提供依據(jù)。該過程中，耗費(fèi)的人力物力非常大。將人工智能應(yīng)用到財(cái)務(wù)管理工作中，對傳統(tǒng)人工操作進(jìn)行替代，節(jié)約時(shí)間的同時(shí)，還能夠提高準(zhǔn)確率，即使在非工作時(shí)間內(nèi)也可正常開展財(cái)務(wù)核算工作，很大程度上提高了財(cái)務(wù)工作效率及客戶、供應(yīng)商滿意度等。

（三）財(cái)務(wù)分析

財(cái)務(wù)管理工作相對比較復(fù)雜，專業(yè)性強(qiáng)，除了收集和整理相對比較簡單的數(shù)據(jù)之外，還要分析與之相關(guān)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。該過程中，要參照財(cái)務(wù)報(bào)表資料和其他相關(guān)資料，運(yùn)用專業(yè)分析技術(shù)和方法，全面深入分析企業(yè)以前的籌資、投資、經(jīng)營、分配等一系列活動(dòng)，財(cái)務(wù)人員專業(yè)及職業(yè)要求很高。人工智能專家系統(tǒng)能夠?qū)@一問題進(jìn)行有效解決。該系統(tǒng)以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)為載體，依托專業(yè)知識(shí)和推理能力，對專家思維方法進(jìn)行模擬，對相對比較難的問題加以處理和解決。在企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作中，財(cái)務(wù)預(yù)測極為關(guān)鍵，在上年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，對具體財(cái)務(wù)工作進(jìn)行分析和總結(jié)，并依托當(dāng)前企業(yè)經(jīng)營情況，科學(xué)預(yù)測企業(yè)后續(xù)財(cái)務(wù)狀況等。將大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用到該項(xiàng)工作中，提高企業(yè)財(cái)務(wù)工作效率的同時(shí)，也有助于成本控制。

（四）專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)，顧名思義，在特定行業(yè)背景下，具備專家水平的系統(tǒng)。將該系統(tǒng)用作專業(yè)問題處理，依托專家經(jīng)驗(yàn)和技能，在較短時(shí)間內(nèi)，對各類復(fù)雜的問題進(jìn)行有效解決。專家系統(tǒng)的本質(zhì)即專門領(lǐng)域的知識(shí)庫，這些知識(shí)主要被用于解決各類問題。知識(shí)庫和理論機(jī)制是專家系統(tǒng)中的重點(diǎn)內(nèi)容，主要由知識(shí)庫、推理工具、用戶界面、工作數(shù)據(jù)庫等元素構(gòu)成。無論人工智能編程語言、專業(yè)知識(shí)表示，還是高級(jí)程序設(shè)計(jì)語言、專家系統(tǒng)外殼語言等都是專家系統(tǒng)的主要實(shí)現(xiàn)方式。在財(cái)務(wù)管理工作中應(yīng)用專家系統(tǒng)，能夠?qū)⒏黝愗?cái)務(wù)信息準(zhǔn)確的顯示出來，效果非常好。

（五）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即依據(jù)各類處理單元，對人的大腦神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行模仿，繼而完成相關(guān)工作。結(jié)構(gòu)和原理在網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)方面所使用的方法是不同的。具體實(shí)踐中，不斷修改相關(guān)知識(shí)結(jié)構(gòu)，并對推理庫組成進(jìn)行更改，使人的外交及控制能力得到進(jìn)一步提高。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由理論向現(xiàn)實(shí)的轉(zhuǎn)變是通過感知器模型的創(chuàng)建實(shí)現(xiàn)的，這是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究重點(diǎn)。該系統(tǒng)研究過程中存在諸多限制性因素，發(fā)展相對比較緩慢。直至上世紀(jì)五十年代，其逐漸突破固有限制，呈現(xiàn)開放性特征。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂和穩(wěn)定性特征對神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)展起推動(dòng)作用，在一定程度上促進(jìn)了人工智能的發(fā)展。近年，人工網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域逐漸拓寬，并被應(yīng)用到財(cái)務(wù)管理中，效果非常好。

具體而言，可將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)化為ART網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)、HOP網(wǎng)絡(luò)等。ART網(wǎng)絡(luò)在金融判斷領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，主要對質(zhì)量和數(shù)據(jù)利用進(jìn)行評(píng)估控制，實(shí)施效果非常好。BP網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用界面相對比較廣，分類、優(yōu)化、預(yù)測等各個(gè)流程均可使用。財(cái)務(wù)管理過程中，可借助BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、選擇經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式、制定市場營銷策略、物流預(yù)測等，其是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展過程中的核心要素，使企業(yè)財(cái)務(wù)管理體系完整性和先進(jìn)性兼?zhèn)?。HOP應(yīng)用界面非常廣，無論科技領(lǐng)域，還是經(jīng)濟(jì)管理，均可使用，且極具口碑。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要被應(yīng)用到客戶關(guān)系管理和住宅造價(jià)方面。企業(yè)要結(jié)合財(cái)務(wù)管理工作實(shí)際情況和需求等，對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式進(jìn)行科學(xué)選擇和使用，優(yōu)化財(cái)務(wù)管理過程，使財(cái)務(wù)工作質(zhì)量和效率兼?zhèn)洹?/p>

四、總結(jié)

綜上所述，人工智能在財(cái)務(wù)管理工作中極具適用性，應(yīng)用效果非常好，有助于企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作水平的提升。企業(yè)要結(jié)合自身實(shí)際情況及財(cái)務(wù)管理工作要求，對人工智能進(jìn)行科學(xué)合理的應(yīng)用，提高財(cái)務(wù)工作質(zhì)量和效率的同時(shí)，減少不必要的人力資源浪費(fèi)和成本支出，為企業(yè)開拓更加廣闊的市場競爭空間，最大程度實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營管理效益，使其朝向更加穩(wěn)定的方向發(fā)展。

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作者簡介：

李敏敏，河南牧業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)院。