羅斌元　李晨

一、引言

經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來和技術(shù)手段的革新帶來了財(cái)務(wù)工作模式的變化，大部分的基礎(chǔ)工作不斷被替代，人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用也由最初的會(huì)計(jì)核算發(fā)展到了財(cái)務(wù)分析，其技術(shù)含量不斷提高。在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析中，財(cái)務(wù)人員長(zhǎng)期處于封閉的工作環(huán)境和大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)打交道，與外部溝通較少。然而，人工智能財(cái)務(wù)分析技術(shù)的出現(xiàn)卻是打破了這種局面，人工智能財(cái)務(wù)分析體系的構(gòu)建對(duì)財(cái)務(wù)人員提出了更高的要求，財(cái)務(wù)部門與業(yè)務(wù)部門“各自為政”的局面將被徹底改變。如今，基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的人工智能財(cái)務(wù)分析體系的構(gòu)建不僅拓展了財(cái)務(wù)分析的多維度視角，能夠輔助企業(yè)管理層作出更多的科學(xué)決策，在“數(shù)據(jù)信息”這一核心要素的支持下，也真正實(shí)現(xiàn)了業(yè)財(cái)一體化，使得未來的業(yè)務(wù)工作和財(cái)務(wù)工作能夠深度融合以及企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理更加智能化、精準(zhǔn)化、可視化。

二、人工智能財(cái)務(wù)分析體系的構(gòu)建

1.人工智能財(cái)務(wù)分析體系的價(jià)值目標(biāo)。人工智能財(cái)務(wù)分析體系的構(gòu)建是基于大數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上，依托人工智能高精準(zhǔn)度的計(jì)算能力、反應(yīng)能力和邏輯性完成對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析，將進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)工作流程的優(yōu)化，提高業(yè)財(cái)融合度和數(shù)據(jù)處理效率，科學(xué)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。與傳統(tǒng)的人工財(cái)務(wù)分析相比，其價(jià)值目標(biāo)主要體現(xiàn)在以下方面：第一，聯(lián)通企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)一體化工作流程。人工智能財(cái)務(wù)分析體系基于大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，能夠及時(shí)有效地獲取到企業(yè)內(nèi)部各個(gè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息，通過對(duì)數(shù)據(jù)信息的匯總和分析能夠?qū)崿F(xiàn)業(yè)務(wù)人員和財(cái)務(wù)人員的直接溝通和對(duì)接，財(cái)務(wù)人員能夠深入到企業(yè)的各業(yè)務(wù)部門，人機(jī)結(jié)合的財(cái)務(wù)工作模式意味著企業(yè)現(xiàn)有的工作結(jié)構(gòu)的變革。第二，推動(dòng)財(cái)務(wù)人員轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)組織結(jié)構(gòu)的整合。人工智能財(cái)務(wù)分析體系通過對(duì)會(huì)計(jì)基礎(chǔ)工作的替代，對(duì)財(cái)務(wù)人員提出了更高的要求，能夠有效推動(dòng)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)向綜合性跨學(xué)科的管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)組織結(jié)構(gòu)與財(cái)務(wù)人員的有效整合，實(shí)現(xiàn)高效、高質(zhì)量的內(nèi)部運(yùn)作。第三，根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)，輔助財(cái)務(wù)決策。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析是基于財(cái)務(wù)人員對(duì)數(shù)據(jù)的收集、識(shí)別和分析處理，這不僅耗費(fèi)較大的人力物力，且依賴財(cái)務(wù)人員根據(jù)歷史數(shù)據(jù)信息作出的財(cái)務(wù)分析決策帶有的主觀性較大。而人工智能財(cái)務(wù)分析體系可以利用現(xiàn)有的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，基于目前的經(jīng)營(yíng)狀況，預(yù)測(cè)企業(yè)未來的經(jīng)營(yíng)狀況，對(duì)未來形勢(shì)進(jìn)行客觀性的智能預(yù)判，這種預(yù)判不僅限于財(cái)務(wù)方面，還包括其他業(yè)務(wù)部門的銷售預(yù)測(cè)、成本預(yù)測(cè)、利潤(rùn)預(yù)測(cè)等。在人工智能財(cái)務(wù)分析體系有效的經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)之下，企業(yè)的財(cái)務(wù)人員和管理層可以從中提取有效信息提前制定相應(yīng)的財(cái)務(wù)決策以規(guī)避經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

2.人工智能財(cái)務(wù)分析體系的具體構(gòu)建。財(cái)務(wù)分析作為企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的關(guān)鍵一環(huán)，發(fā)揮著極為重要的作用。人工智能財(cái)務(wù)分析體系按照一定的算法模型和業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)大量數(shù)據(jù)的收集、計(jì)算以及分析，并且自動(dòng)生成財(cái)務(wù)分析報(bào)告，其體系的具體構(gòu)建主要從以下方面展開：第一，建立以經(jīng)營(yíng)為導(dǎo)向的財(cái)務(wù)分析體系。人工智能財(cái)務(wù)分析體系的建立需結(jié)合企業(yè)自身特點(diǎn)和行業(yè)特點(diǎn)，以經(jīng)營(yíng)為導(dǎo)向，建立基于業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)財(cái)一體化信息處理流程，使財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)融為一體，最大限度地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通共享，實(shí)時(shí)掌控經(jīng)營(yíng)狀況。同時(shí)，科學(xué)的人工智能財(cái)務(wù)分析體系的構(gòu)建，也需要關(guān)注到指標(biāo)分析的使用。首先，作為基本的財(cái)務(wù)指標(biāo)，不僅要關(guān)注到指標(biāo)的實(shí)時(shí)變化，更要深入挖掘其變動(dòng)背后的原因和影響因素。其次，以經(jīng)營(yíng)為導(dǎo)向的財(cái)務(wù)分析體系的建立還需要融入各種非財(cái)務(wù)指標(biāo)，如消費(fèi)者滿意度、技術(shù)更新等。唯有財(cái)務(wù)指標(biāo)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)兩者相結(jié)合使用，才能使以經(jīng)營(yíng)為導(dǎo)向的人工智能財(cái)務(wù)分析體系更加科學(xué)和完善。第二，建立人機(jī)交互與結(jié)合的財(cái)務(wù)分析流程。人工智能財(cái)務(wù)分析的發(fā)展已經(jīng)能夠自主完成大多數(shù)財(cái)務(wù)分析工作，但是其財(cái)務(wù)分析過程并不能完全脫離人工。財(cái)務(wù)分析與企業(yè)經(jīng)營(yíng)是兩個(gè)緊密聯(lián)系的環(huán)節(jié)，財(cái)務(wù)分析的結(jié)果是從海量的企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)中得到，而分析結(jié)果的反饋又需要及時(shí)運(yùn)用到企業(yè)經(jīng)營(yíng)中，財(cái)務(wù)人員在其中發(fā)揮的正是這個(gè)作用。因?yàn)槟壳叭斯ぶ悄芗夹g(shù)發(fā)展的限制，人工智能財(cái)務(wù)分析的過程和結(jié)果或多或少會(huì)有一些小漏洞，財(cái)務(wù)人員就需要在這個(gè)過程中參與進(jìn)去，識(shí)別出這些漏洞并加以修正和完善財(cái)務(wù)分析的結(jié)果，以運(yùn)用到不斷變化的企業(yè)經(jīng)營(yíng)中。第三，人工智能財(cái)務(wù)分析體系需全過程分析管控。企業(yè)經(jīng)營(yíng)一直處于一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過程，這就要求人工智能財(cái)務(wù)分析跟隨其經(jīng)營(yíng)過程進(jìn)行全過程的分析與管控。人工智能財(cái)務(wù)分析體系從事前、事中、事后三個(gè)階段對(duì)企業(yè)的事件和業(yè)務(wù)進(jìn)行了全過程全方面的分析與監(jiān)控。事前，人工智能財(cái)務(wù)分析根據(jù)提前設(shè)定好的固定流程、標(biāo)準(zhǔn)方法等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并且可以模擬不同條件下的數(shù)據(jù)變動(dòng)，以得到最終的預(yù)測(cè)目標(biāo)值;事中，人工智能財(cái)務(wù)分析對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)等實(shí)時(shí)監(jiān)控，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)其中的變化以及異常值，并且發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，提醒財(cái)務(wù)人員及時(shí)調(diào)整。事后，可以針對(duì)實(shí)際得到數(shù)據(jù)與事前預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，找出其中的差異并且分析其中的原因，制定出有針對(duì)性的解決方案。

三、人工智能財(cái)務(wù)分析體系的應(yīng)用挑戰(zhàn)與策略

1.人工智能財(cái)務(wù)分析體系的應(yīng)用挑戰(zhàn)。首先，人工智能財(cái)務(wù)分析技術(shù)普及的局限性。雖然人工智能技術(shù)在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)成為了當(dāng)下的熱點(diǎn)，但是從我國(guó)目前的情況來看，在企業(yè)當(dāng)中的普及性較差。人工智能財(cái)務(wù)分析技術(shù)所需的費(fèi)用投入較大，截止目前，僅一些頂級(jí)的大型企業(yè)進(jìn)行了該技術(shù)的應(yīng)用。而一些中小型企業(yè)因?yàn)槿狈π酆竦馁Y金并沒有引入或者只是應(yīng)用了較為低端的財(cái)務(wù)分析技術(shù)。在這種情況下，兩者的財(cái)務(wù)分析質(zhì)量必然有所差異，從而影響到企業(yè)的財(cái)務(wù)分析結(jié)果以及應(yīng)用效果，不利于企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利地位。其次，財(cái)務(wù)人員傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析思維的局限性。就目前財(cái)務(wù)工作的模式而言，大多數(shù)財(cái)務(wù)人員并沒有及時(shí)轉(zhuǎn)變自己的工作思維，還局限在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)層面。這種財(cái)務(wù)分析思維的局限性不僅將會(huì)對(duì)企業(yè)整體的財(cái)務(wù)組織結(jié)構(gòu)造成資源浪費(fèi)，還會(huì)對(duì)財(cái)務(wù)分析結(jié)果的質(zhì)量產(chǎn)生影響，很難滿足企業(yè)價(jià)值管理和價(jià)值創(chuàng)造的需要，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，將會(huì)導(dǎo)致企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于被動(dòng)地位。再其次，信息數(shù)據(jù)的安全性存在隱患。在大數(shù)據(jù)時(shí)代所有企業(yè)面臨的最大的問題就是信息安全問題。在人工智能財(cái)務(wù)分析體系的應(yīng)用下，企業(yè)之間的聯(lián)系性越來越強(qiáng)，各種內(nèi)外部數(shù)據(jù)信息都通過一個(gè)系統(tǒng)或者平臺(tái)進(jìn)行匯總和儲(chǔ)存，這些數(shù)據(jù)都涉及到公司的商業(yè)機(jī)密，這就意味著，企業(yè)的信息數(shù)據(jù)一旦泄露將直接導(dǎo)致商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，給公司帶來不可挽回的損失。

2.人工智能財(cái)務(wù)分析體系的應(yīng)用策略。第一，國(guó)家出臺(tái)相關(guān)政策支持人工智能財(cái)務(wù)分析技術(shù)的發(fā)展。人工智能財(cái)務(wù)分析技術(shù)的普及性較差，歸根結(jié)底是投入成本較高，國(guó)家可以有針對(duì)性地對(duì)相關(guān)技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用給予資金支持或者稅收優(yōu)惠，降低其投入成本，鼓勵(lì)更多的企業(yè)參與到人工智能財(cái)務(wù)分析技術(shù)的研發(fā)。第二，企業(yè)要推動(dòng)財(cái)務(wù)人員轉(zhuǎn)型。當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)時(shí)代和技術(shù)環(huán)境，要求財(cái)務(wù)人員的財(cái)務(wù)分析思維不能至局限于會(huì)計(jì)信息層面，而是要深入到企業(yè)經(jīng)營(yíng)的每一個(gè)環(huán)節(jié)。這種思維的轉(zhuǎn)變需要個(gè)人和企業(yè)的雙重努力。從財(cái)務(wù)人員個(gè)人角度來看，應(yīng)當(dāng)不斷地進(jìn)行跨學(xué)科的學(xué)習(xí)，努力掌握計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)知識(shí)技能，以適應(yīng)財(cái)務(wù)工作轉(zhuǎn)變的需要。同時(shí)，其分析視角也應(yīng)該從企業(yè)的全局出發(fā)，多維度的感知企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的變化，提升個(gè)人工作水平。從企業(yè)的視角來看，企業(yè)應(yīng)當(dāng)為財(cái)務(wù)人員和非財(cái)務(wù)人員提供相關(guān)培訓(xùn)，進(jìn)行跨部門的學(xué)習(xí)和交流，提升其對(duì)人工智能財(cái)務(wù)分析的認(rèn)知，激發(fā)其工作積極性和創(chuàng)造性。第三，加強(qiáng)信息數(shù)據(jù)安全性與保密性建設(shè)。在人工智能財(cái)務(wù)分析技術(shù)應(yīng)用的過程中，企業(yè)必須重視信息安全泄露風(fēng)險(xiǎn)的防范。首先，企業(yè)應(yīng)當(dāng)通過設(shè)置防火墻、建設(shè)監(jiān)控系統(tǒng)的方式防止病毒、黑客等外部入侵;其次，對(duì)于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息的使用，企業(yè)應(yīng)當(dāng)通過設(shè)置權(quán)限、分級(jí)授權(quán)加密等保護(hù)措施對(duì)其進(jìn)行保護(hù)，從而降低內(nèi)部信息泄露風(fēng)險(xiǎn)。唯有兩種手段結(jié)合使用，才能最大程度保證信息安全。

四、結(jié)語(yǔ)

隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的智能處理和分析手段越來越廣泛的運(yùn)用到財(cái)務(wù)領(lǐng)域，財(cái)務(wù)管理的工作模式也日益朝著精細(xì)化的方向發(fā)展。人工智能財(cái)務(wù)分析體系的構(gòu)建給財(cái)務(wù)工作帶來的顛覆性變革，也促使企業(yè)內(nèi)部的管理模式發(fā)生了結(jié)構(gòu)性調(diào)整。人工智能財(cái)務(wù)分析體系以其更加高效的數(shù)據(jù)處理能力、更加精準(zhǔn)的財(cái)務(wù)分析結(jié)果支持了更加科學(xué)的企業(yè)戰(zhàn)略決策，使其發(fā)展成為一種新的管理會(huì)計(jì)手段。

（作者單位：河南理工大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院）