俞映君

（北京映翰通網(wǎng)絡(luò)技術(shù)股份有限公司，北京 100102）

一、引言

近年來信息技術(shù)高速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)滲透到人們工作、生活的方方面面。2017年德勤財(cái)務(wù)機(jī)器人得到應(yīng)用之后，人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越普遍，財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)經(jīng)過多年的發(fā)展取得了一定的成就。但是在當(dāng)前，財(cái)務(wù)智能化的應(yīng)用還不夠深入，有必要針對財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)的應(yīng)用進(jìn)行進(jìn)一步分析，結(jié)合人工智能系統(tǒng)的應(yīng)用為財(cái)務(wù)工作的優(yōu)化提供支持。

二、相關(guān)概念

人工智能是用于模擬、延伸、拓展人的智能的理論和方法，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支。數(shù)據(jù)挖掘是對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整理，從大數(shù)據(jù)中提煉出對決策有價(jià)值的信息的過程。大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法逐漸失效，需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為機(jī)器學(xué)習(xí)提供數(shù)據(jù)支持。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能中的重要概念，是計(jì)算機(jī)自我學(xué)習(xí)、自我優(yōu)化的過程。在此過程中，計(jì)算機(jī)通過不斷完善自身的數(shù)學(xué)模型，提高判斷和預(yù)測的準(zhǔn)確度。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)智能化對財(cái)務(wù)工作的影響

傳統(tǒng)管理模式下計(jì)算機(jī)的應(yīng)用只能輔助財(cái)務(wù)決策，人工在財(cái)務(wù)決策中起主要作用，導(dǎo)致財(cái)務(wù)管理的質(zhì)量、真實(shí)性、可靠性較低。在財(cái)務(wù)決策方面，將人工智能系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)結(jié)合，能夠解決傳統(tǒng)管理模式下“信息孤島”以及管理效率低下的問題，提高財(cái)務(wù)決策的質(zhì)量［1］。在財(cái)務(wù)智能化管理模式下，信息系統(tǒng)通過對各類數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，能夠更好地為財(cái)務(wù)決策工作的開展提供支持，提高財(cái)務(wù)決策的有效性與及時(shí)性，保障財(cái)務(wù)信息的質(zhì)量。在海量的信息中收集財(cái)務(wù)決策所需要的數(shù)據(jù)之后，后續(xù)的決策就不再需要反復(fù)收集數(shù)據(jù)，從而降低了單次決策的成本。此外，信息系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)技術(shù)自動(dòng)收集數(shù)據(jù)，節(jié)約了人工處理的時(shí)間，提高了決策的效率和質(zhì)量。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)的構(gòu)建

（一）系統(tǒng)層面的搭建

1.明確財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)的功能與結(jié)構(gòu)

財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)層、分析層、交互層三個(gè)層面。數(shù)據(jù)層包括數(shù)據(jù)收集、清洗、挖掘、儲(chǔ)存等工作，主要借助數(shù)據(jù)傳輸和自然語言處理技術(shù)，從企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫中獲取財(cái)務(wù)、審計(jì)、業(yè)務(wù)等方面的信息，并從互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)中獲取稅務(wù)、利率、宏觀經(jīng)濟(jì)等方面的信息。接著通過對各類信息的全面分析與整理，形成對決策有價(jià)值的信息并儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)倉庫中，為財(cái)務(wù)決策提供支持，為數(shù)據(jù)的分類管理提供保障。分析層負(fù)責(zé)財(cái)務(wù)分析與財(cái)務(wù)決策活動(dòng)，財(cái)務(wù)分析是在財(cái)務(wù)預(yù)測的基礎(chǔ)上開展的。分析層包括知識庫、方法庫、模型庫，儲(chǔ)存相應(yīng)的知識、方法、模型。系統(tǒng)收到人工智能分析的指令之后，從相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中調(diào)取知識、方法、模型，并結(jié)合畫像開展分析與決策。畫像指的是通過推理和分析對某事物的全面描述與刻畫，例如在對企業(yè)組織架構(gòu)、治理環(huán)境、風(fēng)險(xiǎn)偏好等因素進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上形成企業(yè)畫像，繼而對企業(yè)外部的政策環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、市場環(huán)境等進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上形成外部畫像。畫像是高度概括的分析，通過企業(yè)畫像和外部畫像的匹配能夠開展財(cái)務(wù)預(yù)測，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行分析，得出科學(xué)的財(cái)務(wù)決策，進(jìn)而提高財(cái)務(wù)決策效率。交互層則是連接信息系統(tǒng)和決策者的紐帶，應(yīng)用語言處理技術(shù)將自然語言處理為機(jī)器語言，并通過機(jī)器的分析生成財(cái)務(wù)分析報(bào)告，為決策者的決策提供支持。

2.明確信息系統(tǒng)的決策驅(qū)動(dòng)機(jī)理

大數(shù)據(jù)中的各類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混亂，質(zhì)量參差不齊，需要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、挖掘之后才能形成對決策有價(jià)值的信息。例如，從產(chǎn)品的產(chǎn)量、銷量等方面提取出對決策有價(jià)值的信息，并關(guān)注產(chǎn)品的情況，結(jié)合企業(yè)的償債能力、盈利能力、成長能力、風(fēng)險(xiǎn)偏好等要素進(jìn)行評價(jià)，在此基礎(chǔ)上能夠促使決策工作更加高效，保障財(cái)務(wù)決策的質(zhì)量。通過信息系統(tǒng)，深入分析企業(yè)的償債能力、盈利能力、營運(yùn)能力，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建企業(yè)畫像，通過對其他維度有價(jià)值的信息進(jìn)行全面分析，例如判斷企業(yè)的客戶畫像、資產(chǎn)畫像等，通過畫像之間的相互匹配得出財(cái)務(wù)預(yù)測數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上最大限度地滿足財(cái)務(wù)決策需求。為了提高企業(yè)財(cái)務(wù)決策質(zhì)量，決策者應(yīng)通過交互層對輸出的財(cái)務(wù)決策進(jìn)行修正和調(diào)整。在得出滿意的財(cái)務(wù)決策之后，通過輸出通用的財(cái)務(wù)決策報(bào)告或制定個(gè)性化的決策報(bào)告，使決策更加科學(xué)。財(cái)務(wù)報(bào)告的生成意味著海量大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成了財(cái)務(wù)決策，通過這一過程能夠?yàn)槠髽I(yè)管理層的工作提供有效支持。

3.構(gòu)建信息系統(tǒng)的決策模型

對大數(shù)據(jù)中各類信息的全面分析，能夠幫助企業(yè)形成投融資、成本等方面的決策，有利于企業(yè)各項(xiàng)財(cái)務(wù)工作的有序開展。

首先是籌資決策。企業(yè)在分析企業(yè)畫像、外部環(huán)境畫像的基礎(chǔ)上開展籌資決策，分析籌資決策的目標(biāo)，判斷不同籌資渠道的成本等方面的信息，從各類畫像中分析有價(jià)值的信息，判斷企業(yè)的償債能力、盈利能力、風(fēng)險(xiǎn)偏好、外部借款利率、稅收政策等信息，在此基礎(chǔ)上借助深度學(xué)習(xí)算法對各類信息進(jìn)行匹配，以分析不同籌資路徑下的籌資成本及籌資時(shí)間，實(shí)現(xiàn)對籌資工作的合理分析。如表1所示，A企業(yè)在開展投資決策時(shí)，結(jié)合不同的畫像，對各類畫像下的指標(biāo)進(jìn)行分類，由人工智能系統(tǒng)自動(dòng)根據(jù)各類指標(biāo)進(jìn)行分析之后，結(jié)合權(quán)重分析籌資決策。

表1 A企業(yè)的籌資決策分析

其次是投資決策。企業(yè)投資決策是企業(yè)在投資時(shí)，結(jié)合企業(yè)的營運(yùn)能力、償債能力、市場環(huán)境、法律合規(guī)性等方面的指標(biāo)，結(jié)合新產(chǎn)品畫像、新設(shè)備畫像等內(nèi)容，判斷不同投資工作的可行性，并在此基礎(chǔ)上開展財(cái)務(wù)決策。

最后是成本決策。開展成本決策需要分析企業(yè)在人力資源、生產(chǎn)經(jīng)營、資金使用等方面的成本。例如在確定銷售成本時(shí)，建立分銷商畫像，在此基礎(chǔ)上判斷產(chǎn)品、服務(wù)、質(zhì)量等方面的要求，對畫像進(jìn)行匹配，以得到優(yōu)化成本管理的決策。

4.明確信息系統(tǒng)管理的重點(diǎn)

大數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)較多，只有實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的有效挖掘，才能獲取對決策有價(jià)值的信息，確保決策更具有科學(xué)性。同時(shí)，財(cái)務(wù)決策對數(shù)據(jù)管理的要求較高，且隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，方法和模型會(huì)日趨復(fù)雜。在這一過程中，相關(guān)人員需要根據(jù)人工智能系統(tǒng)分析的結(jié)果，對人工智能系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)設(shè)置不斷進(jìn)行調(diào)整，使財(cái)務(wù)決策工作更加高效。

（二）系統(tǒng)環(huán)境構(gòu)建

1.支持系統(tǒng)構(gòu)建

首先，構(gòu)建基礎(chǔ)業(yè)務(wù)系統(tǒng)。企業(yè)原有的ERP系統(tǒng)等是企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的重要來源，通過計(jì)算機(jī)對各類數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)籌管理后，企業(yè)的自動(dòng)化程度越高，信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的質(zhì)量越高。通過基礎(chǔ)業(yè)務(wù)系統(tǒng)能夠大幅提高數(shù)據(jù)導(dǎo)入的效率，因此在構(gòu)建財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)之前要加強(qiáng)對基礎(chǔ)系統(tǒng)的構(gòu)建。

其次，構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫是各類信息經(jīng)過清洗、加工、歸類后的儲(chǔ)存地點(diǎn)，能夠?yàn)樨?cái)務(wù)決策提供有效支持。數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)開展財(cái)務(wù)智能化決策中不可或缺的部分，企業(yè)可以選擇云端設(shè)置倉庫支付使用費(fèi)用，減少維護(hù)成本和人力成本。

最后，構(gòu)建人才體系。財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)作為對企業(yè)工作的重要變革建設(shè)，需要加強(qiáng)對財(cái)務(wù)人員的培養(yǎng)，要求其掌握系統(tǒng)的使用方法和操作技巧，提高員工的工作能力和綜合素養(yǎng)。

2.完善制度支持

第一，優(yōu)化授權(quán)制度。財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)要求為不同層次的人員提供財(cái)務(wù)分析、財(cái)務(wù)預(yù)測、財(cái)務(wù)決策等方面的工作支持，各項(xiàng)工作涉及企業(yè)大量的數(shù)據(jù)機(jī)密，因此需要加強(qiáng)制度建設(shè)，合理設(shè)置不同層級人員的權(quán)限，確保人員的權(quán)限與其工作要求相匹配。通過合理設(shè)置權(quán)限，落實(shí)授權(quán)審批流程，避免管理過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤。第二，優(yōu)化追責(zé)制度。財(cái)務(wù)管理作為財(cái)務(wù)決策主體，要想提高財(cái)務(wù)決策的質(zhì)量，就要加強(qiáng)對相關(guān)人員的管控，在財(cái)務(wù)決策體系中發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)需要進(jìn)行追責(zé)，要求相關(guān)責(zé)任人承擔(dān)責(zé)任［2］。

（三）完善財(cái)務(wù)決策體系

1.常規(guī)決策

常規(guī)決策指的是在企業(yè)日常經(jīng)營活動(dòng)中頻繁發(fā)生的決策事項(xiàng)，例如采購時(shí)間點(diǎn)的確認(rèn)、應(yīng)收賬款的催收，針對這類決策工作，通過人工智能系統(tǒng)的訓(xùn)練能夠獲得最佳的決策模型。例如，在確定采購時(shí)間點(diǎn)的過程中，信息系統(tǒng)通過收集業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)等方面的信息，監(jiān)控原材料剩余情況，結(jié)合供應(yīng)商送貨時(shí)間、采購合同、企業(yè)銷售情況等信息預(yù)測采購的需求量并做出采購決策。

2.復(fù)雜決策

復(fù)雜決策指的是在企業(yè)日常生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中不經(jīng)常涉及的財(cái)務(wù)決策，這類決策的發(fā)生頻率低但影響較大，因此對決策質(zhì)量的要求較高。為了確保決策的質(zhì)量，在信息系統(tǒng)作出決策之后，需要對決策結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)和評價(jià)，并要分析知識、模型、決策工作是否合理，不斷優(yōu)化與完善決策，從而形成合理的決策方案，確保決策質(zhì)量得到提高。

（四）優(yōu)化財(cái)務(wù)決策評價(jià)

1.明確財(cái)務(wù)決策評價(jià)的原則

首先，財(cái)務(wù)決策需要與決策目標(biāo)具有匹配性，圍繞合理的決策目標(biāo)建立恰當(dāng)?shù)臎Q策體系。在市場開發(fā)決策、收并購決策、供應(yīng)商選擇決策、采購時(shí)間決策等決策中，都需要明確決策的目標(biāo)以及具體規(guī)范和方案，以便財(cái)務(wù)決策工作能夠更加有效地開展。

其次，落實(shí)財(cái)務(wù)決策方案。財(cái)務(wù)決策對企業(yè)的發(fā)展具有重要的影響，在系統(tǒng)制定財(cái)務(wù)決策的過程中，需要加強(qiáng)可行性評價(jià)研究，關(guān)注企業(yè)的財(cái)務(wù)決策能否實(shí)現(xiàn)既定的管理規(guī)劃，判斷企業(yè)的關(guān)鍵資源能否得到有效利用，分析財(cái)務(wù)決策是否符合成本效益原則，確保企業(yè)的各項(xiàng)決策工作都在可接受范圍內(nèi)，保障財(cái)務(wù)決策合理。

再次，財(cái)務(wù)決策的過程要符合規(guī)定要求。財(cái)務(wù)決策的程序是保障財(cái)務(wù)決策高效執(zhí)行的基礎(chǔ)，在財(cái)務(wù)決策開展過程中，要加強(qiáng)對財(cái)務(wù)決策目標(biāo)的分解細(xì)化，明確財(cái)務(wù)決策執(zhí)行的影響因素，確保財(cái)務(wù)決策的方式更加科學(xué)。通常而言，數(shù)據(jù)收集得越全面，分析內(nèi)容越詳細(xì)，財(cái)務(wù)決策質(zhì)量就越高。如果成本高于效益，那么財(cái)務(wù)決策就是失敗的。

最后，財(cái)務(wù)決策要符合高效原則。財(cái)務(wù)決策的目標(biāo)是幫助企業(yè)把握發(fā)展機(jī)會(huì)，如果財(cái)務(wù)決策效率過低，導(dǎo)致企業(yè)錯(cuò)過發(fā)展機(jī)會(huì)，那么財(cái)務(wù)決策就失去了應(yīng)有的價(jià)值。因此，財(cái)務(wù)決策需要符合高效原則，節(jié)約企業(yè)資源，提升決策效率。

2.持續(xù)完善財(cái)務(wù)決策

財(cái)務(wù)決策應(yīng)貫穿財(cái)務(wù)管理的全部環(huán)節(jié)，在開展財(cái)務(wù)決策的過程中，需要向信息使用者收集相應(yīng)的反饋，并對決策效果進(jìn)行分析，以不斷提高決策管理水平，保障企業(yè)決策高效。企業(yè)的管理層要結(jié)合決策管理中存在的問題與成因進(jìn)行分析，在財(cái)務(wù)決策實(shí)施之前，對財(cái)務(wù)決策的科學(xué)性進(jìn)行判斷，分析決策目標(biāo)和決策要求是否匹配。若在財(cái)務(wù)決策過程中發(fā)現(xiàn)管理環(huán)節(jié)存在問題，則要找出財(cái)務(wù)決策過程中存在問題的環(huán)節(jié)，不斷修正財(cái)務(wù)決策，通過分析出現(xiàn)錯(cuò)誤的原因，不斷提高財(cái)務(wù)決策效率，動(dòng)態(tài)優(yōu)化財(cái)務(wù)決策［3］。

（五）改進(jìn)人機(jī)協(xié)同

人工智能下的財(cái)務(wù)信息化建設(shè)要求提供自動(dòng)化的財(cái)務(wù)決策支持，通過人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)使財(cái)務(wù)決策質(zhì)量得到保障。

首先，信息系統(tǒng)在掌握決策者的財(cái)務(wù)決策目標(biāo)之后，要對決策目標(biāo)進(jìn)行分析，判斷決策工作的要求。若出現(xiàn)新的復(fù)雜決策導(dǎo)致系統(tǒng)自動(dòng)決策的效果不理想，就要在決策方案生成之后由人工判斷是否需要對決策工作進(jìn)行調(diào)整。

其次，完善財(cái)務(wù)決策方案的制訂與反饋。在財(cái)務(wù)決策完成之后，由信息系統(tǒng)分析財(cái)務(wù)決策目標(biāo)，調(diào)動(dòng)企業(yè)畫像判斷財(cái)務(wù)決策結(jié)果，并形成相應(yīng)的規(guī)劃。在這一過程中決策者不需要參與到信息系統(tǒng)的決策中，僅需要在結(jié)果輸出之后對財(cái)務(wù)報(bào)告進(jìn)行審閱，并對決策過程進(jìn)行修正。

最后，決策方案的制訂需要人員和機(jī)器高度配合，在決策完成之后，要求決策者根據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)和知識，分析決策輸出的報(bào)告是否存在重大偏差，若存在重大偏差，則要對決策方案進(jìn)行修正，通過反復(fù)完善和人工智能系統(tǒng)的自動(dòng)學(xué)習(xí)提高決策的科學(xué)性。

五、結(jié)語

本文對大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)的建設(shè)進(jìn)行研究，重點(diǎn)探討了大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)的構(gòu)建，認(rèn)為財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)能夠?yàn)樨?cái)務(wù)決策帶來積極的影響，使財(cái)務(wù)分析工作更加準(zhǔn)確，提高財(cái)務(wù)信息的全面性和及時(shí)性。通過人工智能技術(shù)搭建財(cái)務(wù)智能化管理體系，能夠?yàn)槠髽I(yè)的決策者提供有價(jià)值的決策支持，提高財(cái)務(wù)決策的科學(xué)性和客觀性，提高財(cái)務(wù)管理的整體質(zhì)量，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)健康發(fā)展的目標(biāo)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)在搭建財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)時(shí)，除了要考慮本文探討的相關(guān)內(nèi)容之外，還要結(jié)合時(shí)代的發(fā)展以及人工智能技術(shù)的進(jìn)步，進(jìn)一步優(yōu)化財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)，從而提高自身的財(cái)務(wù)管理工作水平。