［DOI］10.3969/j. issn.1672-0407.2024.23.066

［摘 要］隨著大數(shù)據(jù)和智能計(jì)算技術(shù)的廣泛使用和進(jìn)步，人工智能技術(shù)為財(cái)務(wù)報(bào)表分析提供了新的可能性，技術(shù)的應(yīng)用不僅使得財(cái)務(wù)報(bào)表分析更加高效，還提升了其準(zhǔn)確性和深度。但是，人工智能技術(shù)除了為財(cái)務(wù)報(bào)表分析帶來諸多好處以外，也存在一系列的挑戰(zhàn)和改進(jìn)空間。本文以人工智能技術(shù)在財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的應(yīng)用為研究對象，分析了該技術(shù)在財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的應(yīng)用價值、存在的問題，并提出改進(jìn)策略，希望能為該領(lǐng)域的研究人員提供參考和借鑒。

［關(guān)鍵詞］人工智能；財(cái)務(wù)報(bào)表；改進(jìn)策略

［中圖分類號］F23 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展和廣泛應(yīng)用已經(jīng)深刻改變了財(cái)務(wù)報(bào)表分析的方式。該技術(shù)的應(yīng)用使得財(cái)務(wù)報(bào)表分析更加高效，準(zhǔn)確性和深度也有了顯著提升，它的應(yīng)用開辟了新的可能性，提高了分析的效率和質(zhì)量，但同時也帶來了一系列挑戰(zhàn)。

1 人工智能技術(shù)在財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的應(yīng)用價值

1.1 提高效率

人工智能技術(shù)在提高財(cái)務(wù)報(bào)表分析效率方面的應(yīng)用，不僅縮短了分析所需時間，還提升了分析過程的覆蓋范圍和深度，為企業(yè)決策提供了快速且全面的數(shù)據(jù)支持。人工智能技術(shù)通過自動化的數(shù)據(jù)處理流程，能夠迅速地整理、分析龐大的數(shù)據(jù)集，減少了人工操作的需求和相應(yīng)的時間成本。機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在識別數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和趨勢方面顯示出高度的效能，進(jìn)一步加速了分析過程，同時降低了人為錯誤導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)。自然語言處理技術(shù)的運(yùn)用使非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如管理層的討論與分析報(bào)告也能被快速轉(zhuǎn)化為可分析的信息，為財(cái)務(wù)報(bào)表分析帶來更多維度的數(shù)據(jù)視角［1］。

1.2 增強(qiáng)準(zhǔn)確性

綜合人工智能技術(shù)，能大大提升財(cái)務(wù)報(bào)表分析的質(zhì)量和可信度，為決策者提供更為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠通過從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，識別出復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和關(guān)系，這在傳統(tǒng)分析方法中難以實(shí)現(xiàn)。人工智能技術(shù)的應(yīng)用減少了人為判斷的誤差，提升了財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)測的可靠性。例如，算法對過往財(cái)務(wù)表現(xiàn)的深度分析，可以預(yù)測未來的趨勢，幫助識別潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提前采取應(yīng)對措施。自然語言處理技術(shù)在分析財(cái)務(wù)報(bào)告文本內(nèi)容時，能夠有效地識別關(guān)鍵信息和趨勢，進(jìn)一步增強(qiáng)了整體分析的準(zhǔn)確性。

1.3 深入數(shù)據(jù)分析

人工智能技術(shù)，特別是自然語言處理（NLP）技術(shù)的應(yīng)用，使得分析師能夠有效地挖掘和分析那些傳統(tǒng)分析方法難以觸及的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源，如管理層的討論與分析報(bào)告、新聞稿及各種社交媒體內(nèi)容。通過深入解析這些信息，NLP技術(shù)能夠識別出文本中的關(guān)鍵情感傾向、主題趨勢及它們之間的相關(guān)性，提供對公司財(cái)務(wù)狀況和未來表現(xiàn)評估的全面視角。企業(yè)利用人工智能技術(shù)對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時分析，迅速識別出市場變化和潛在風(fēng)險(xiǎn)，并捕捉到關(guān)鍵的業(yè)務(wù)機(jī)會。人工智能技術(shù)還能夠幫助財(cái)務(wù)分析師理解和預(yù)測消費(fèi)者行為，評估競爭對手的財(cái)務(wù)表現(xiàn)，更準(zhǔn)確地預(yù)測財(cái)務(wù)趨勢。這大大提升了財(cái)務(wù)報(bào)告的質(zhì)量和可靠性，為企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃和決策制定提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過深化對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)能更有效地管理資源，優(yōu)化運(yùn)營效率，推動業(yè)務(wù)增長和盈利能力的提升。

1.4 趨勢預(yù)測和洞察

企業(yè)通過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，可以從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和識別財(cái)務(wù)表現(xiàn)的模式和趨勢，進(jìn)而對未來的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。這些預(yù)測不僅涉及收入和支出等基本財(cái)務(wù)指標(biāo)，也包括更復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)因素和市場動態(tài)。算法通過分析大量的數(shù)據(jù)點(diǎn)，能夠提前識別潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會，為企業(yè)制定戰(zhàn)略和預(yù)防措施提供科學(xué)依據(jù)。

1.5 形成個性化報(bào)告

人工智能技術(shù)的運(yùn)用實(shí)現(xiàn)了報(bào)告內(nèi)容的個性化定制，滿足了不同用戶群體的具體需求。系統(tǒng)通過應(yīng)用深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，能夠根據(jù)用戶的偏好、歷史查詢和互動反饋生成定制化的財(cái)務(wù)分析報(bào)告。這些報(bào)告不僅包括了針對用戶特定興趣點(diǎn)的詳細(xì)分析，還能夠根據(jù)用戶的專業(yè)背景和理解能力調(diào)整報(bào)告的復(fù)雜度和深度。個性化報(bào)告還可以實(shí)時更新，反映最新的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場動態(tài)，為用戶提供及時準(zhǔn)確的信息。

1.6 風(fēng)險(xiǎn)管理

人工智能可以從大量歷史數(shù)據(jù)中挖掘風(fēng)險(xiǎn)因素和指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對潛在風(fēng)險(xiǎn)的早期識別和量化評估。這些算法通過分析財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化趨勢、市場動態(tài)及宏觀經(jīng)濟(jì)因素，預(yù)測未來可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)場景，為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防提供科學(xué)依據(jù)。自然語言處理技術(shù)在分析公司公告、新聞報(bào)道和社交媒體內(nèi)容時，能夠及時捕捉到可能影響公司財(cái)務(wù)狀況的外部因素，為風(fēng)險(xiǎn)管理添加了一個重要的維度。企業(yè)利用這些先進(jìn)的分析和預(yù)測工具，能夠構(gòu)建更為全面和精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，提前采取措施以減輕潛在風(fēng)險(xiǎn)的影響。

1.7 提升合規(guī)性和透明度

人工智能技術(shù)能夠自動監(jiān)測和分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與相關(guān)法規(guī)之間的一致性，及時識別潛在的不合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。此技術(shù)能夠在龐大的數(shù)據(jù)集中快速精準(zhǔn)地篩選出關(guān)鍵信息，確保財(cái)務(wù)報(bào)告的準(zhǔn)確性，從而降低人為疏漏或錯誤導(dǎo)致的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。人工智能技術(shù)的應(yīng)用還提高了財(cái)務(wù)信息的透明度。通過自然語言生成技術(shù)，可以將復(fù)雜的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和分析結(jié)果轉(zhuǎn)換成易于理解的文本描述，使得非專業(yè)人士也能夠輕松理解財(cái)務(wù)報(bào)告的內(nèi)容，提高了信息的可接近性和可理解性。技術(shù)的運(yùn)用還支持了實(shí)時數(shù)據(jù)分析和報(bào)告的生成，保證了信息的時效性，進(jìn)一步提高了企業(yè)財(cái)務(wù)透明度［2］。

2 人工智能技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)報(bào)表分析存在的問題

2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整性問題

數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳，包括錯誤的、缺失的或過時的信息，會直接影響模型的學(xué)習(xí)效果和分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)輸入會導(dǎo)致分析模型建立在錯誤的假設(shè)上，進(jìn)而產(chǎn)生誤導(dǎo)性的輸出，影響決策制定的質(zhì)量。同時，數(shù)據(jù)的不完整性，即關(guān)鍵信息的缺失，限制了模型對財(cái)務(wù)狀況的全面理解，降低了預(yù)測未來趨勢和識別潛在風(fēng)險(xiǎn)的能力。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)往往來源于多個渠道，數(shù)據(jù)集成的過程中可能出現(xiàn)的不一致性問題，如不同數(shù)據(jù)源之間的格式和度量標(biāo)準(zhǔn)差異，也會加劇數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整性的挑戰(zhàn)。

2.2 模型的透明度和解釋性問題

深度學(xué)習(xí)和復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)模型雖然在數(shù)據(jù)分析方面表現(xiàn)出色，但其“黑箱”特性使得模型的決策過程難以理解和解釋。缺乏透明度和解釋性不僅挑戰(zhàn)了用戶對模型分析結(jié)果的信任和接受度，也使監(jiān)管機(jī)構(gòu)難以驗(yàn)證模型的合規(guī)性和公正性。財(cái)務(wù)報(bào)告的用戶和利益相關(guān)者，包括管理層、投資者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)，需要能夠理解模型是如何得出特定結(jié)論的，以評估這些結(jié)論的可靠性。當(dāng)模型的決策邏輯對于這些用戶不透明時，其應(yīng)用于敏感的財(cái)務(wù)決策和風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的有效性就會受到質(zhì)疑。模型解釋性的缺乏也限制了錯誤分析和模型改進(jìn)的能力，因?yàn)榉治鰩煙o法準(zhǔn)確地識別模型預(yù)測失誤的原因。

2.3 技術(shù)和人才門檻

開發(fā)和部署先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)需要大量高性能計(jì)算能力和專業(yè)的軟件工具等技術(shù)資源，而資源相對有限的小型和中型企業(yè)來說難以滿足這些要求。人工智能技術(shù)的有效應(yīng)用需要具備數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和領(lǐng)域?qū)＜业认鄳?yīng)專業(yè)知識的人才。但這類人才的培養(yǎng)需要時間，并且市場上這類人才的供不應(yīng)求導(dǎo)致了人力成本的顯著提高?，F(xiàn)有的財(cái)務(wù)專業(yè)人員缺乏必要的技術(shù)培訓(xùn)，無法有效地與人工智能系統(tǒng)協(xié)作，加劇了人才門檻的提高。

2.4 隱私和安全問題

人工智能系統(tǒng)在處理數(shù)據(jù)時面臨多種安全威脅，包括數(shù)據(jù)泄露、未經(jīng)授權(quán)的訪問和數(shù)據(jù)篡改等風(fēng)險(xiǎn)。這些安全威脅不僅可能導(dǎo)致商業(yè)秘密的泄露，還可能引發(fā)對個人隱私的侵犯，給企業(yè)和個人造成重大損失。隨著人工智能系統(tǒng)對外部數(shù)據(jù)源的依賴增加，數(shù)據(jù)的采集和使用可能觸及數(shù)據(jù)隱私法律和規(guī)范的邊界，增加了合法性和合規(guī)性的復(fù)雜性。這些隱私和安全問題不僅對企業(yè)的信譽(yù)和客戶信任造成威脅，也對整個財(cái)務(wù)報(bào)表分析的可靠性和有效性構(gòu)成挑戰(zhàn)。

2.5 依賴性風(fēng)險(xiǎn)

隨著企業(yè)愈發(fā)依賴這些先進(jìn)技術(shù)來處理和分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，人工分析師可能會逐漸失去對數(shù)據(jù)處理和分析的傳統(tǒng)技能。技能退化不僅降低了人工分析的能力，也減少了在技術(shù)故障情況下對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效審查和解釋的能力。過度依賴人工智能系統(tǒng)導(dǎo)致人們對其分析結(jié)果的盲目信任，忽視了對結(jié)果進(jìn)行批判性評估的必要性。一旦人工智能算法因數(shù)據(jù)質(zhì)量問題、模型過擬合或未能適應(yīng)新的市場變化而出現(xiàn)誤判時，這種盲目信任可能會誤導(dǎo)企業(yè)決策，導(dǎo)致財(cái)務(wù)損失或戰(zhàn)略失誤。依賴性風(fēng)險(xiǎn)還包括對特定技術(shù)供應(yīng)商的過度依賴，導(dǎo)致在供應(yīng)商出現(xiàn)問題時，企業(yè)面臨分析工具不可用的風(fēng)險(xiǎn)，影響財(cái)務(wù)報(bào)表的及時性和準(zhǔn)確性。

3 人工智能技術(shù)在財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的改進(jìn)策略

3.1 加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理

提高數(shù)據(jù)管理的質(zhì)量，為財(cái)務(wù)報(bào)表分析提供準(zhǔn)確和可靠的數(shù)據(jù)支持，進(jìn)而增強(qiáng)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。健全的數(shù)據(jù)管理體系不僅要求應(yīng)用高級的數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗技術(shù)，還需要對數(shù)據(jù)源進(jìn)行嚴(yán)格的選擇和驗(yàn)證，以確保所使用數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。這一過程中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程序通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式、確保數(shù)據(jù)項(xiàng)的一致性和準(zhǔn)確性，以及維護(hù)數(shù)據(jù)的更新頻率，來保障數(shù)據(jù)在整個組織中的可靠性和一致性。加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制，不僅要在數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)時進(jìn)行質(zhì)量檢查，還要在數(shù)據(jù)的使用周期內(nèi)定期進(jìn)行質(zhì)量審查，通過自動化工具和手動檢查相結(jié)合的方式，及時識別并修正數(shù)據(jù)中的不一致性、錯誤和遺漏。［3］

3.2 提升模型的透明度與解釋性

采用解釋性人工智能技術(shù)和方法，開發(fā)透明度更高、易于解釋的人工智能模型，這不僅促進(jìn)了人工智能模型的決策過程變得更加透明，也使得模型的輸出易于被人類理解。通過開發(fā)和應(yīng)用這些技術(shù)，可以明確地揭示模型如何從輸入數(shù)據(jù)中提取特征，以及這些特征是如何影響最終決策的，從而使得模型的預(yù)測和推薦不再是“黑箱”操作，而是可被審查和理解的過程。實(shí)施模型審計(jì)和驗(yàn)證措施，這包括對模型的設(shè)計(jì)、開發(fā)和部署過程進(jìn)行全面審查，確保模型的建立和運(yùn)行不僅遵循技術(shù)準(zhǔn)則，還符合社會倫理和法律法規(guī)。這種審計(jì)和驗(yàn)證過程有助于識別并糾正潛在的偏見和不公正問題，確保模型的應(yīng)用公平且無歧視。

通過這些措施，可以增強(qiáng)人工智能模型在財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的透明度和解釋性，提升用戶對人工智能分析結(jié)果的信任度。這種信任是基于對人工智能決策過程深度理解的結(jié)果，有助于促進(jìn)人工智能技術(shù)在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的廣泛接受和應(yīng)用，同時確保了決策的質(zhì)量和公正性，為企業(yè)提供了更加可靠和合規(guī)的分析工具。

3.3 降低技術(shù)和人才門檻

人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展為這些企業(yè)相關(guān)工作提供必要的資源和支持，以便有效利用人工智能技術(shù)，成為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和創(chuàng)新的關(guān)鍵。提供專門的人工智能技術(shù)培訓(xùn)十分重要。培訓(xùn)應(yīng)該從基礎(chǔ)做起，涵蓋人工智能技術(shù)的基本原理和應(yīng)用方法。培訓(xùn)應(yīng)關(guān)注技術(shù)本身，教授如何在業(yè)務(wù)流程中集成人工智能，包括如何評估和選擇合適的人工智能解決方案，以及如何監(jiān)控和評估人工智能項(xiàng)目的性能。培訓(xùn)應(yīng)注重實(shí)踐操作，確保學(xué)員能夠通過實(shí)際案例學(xué)習(xí)和項(xiàng)目工作來鞏固其理論知識。提供持續(xù)的技術(shù)支持是促使企業(yè)成功采納人工智能技術(shù)的關(guān)鍵。技術(shù)支持幫助解決部署和實(shí)施過程中遇到的問題，為企業(yè)提供關(guān)于如何優(yōu)化人工智能解決方案以適應(yīng)其獨(dú)特業(yè)務(wù)需求的建議。通過建立專門的支持團(tuán)隊(duì)或平臺，企業(yè)可以更容易地獲取專家意見，克服技術(shù)挑戰(zhàn)。鼓勵企業(yè)建立合作網(wǎng)絡(luò)，通過共享資源、經(jīng)驗(yàn)和最佳實(shí)踐，互相學(xué)習(xí)，是降低技術(shù)和人才門檻的有效方法。

3.4 提高內(nèi)部員工的人工智能技術(shù)和數(shù)據(jù)分析能力

企業(yè)應(yīng)定期舉辦內(nèi)部培訓(xùn)課程，這些課程應(yīng)該涵蓋數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能的基本理論和技術(shù)和如何將這些技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中去?？绮块T的培訓(xùn)使員工能夠理解人工智能技術(shù)背后的原理，學(xué)會如何在日常工作中有效地應(yīng)用這些技術(shù)，提高工作效率和創(chuàng)新能力。鼓勵員工利用在線學(xué)習(xí)資源，如MOOCs（大型開放在線課程）、專業(yè)的人工智能技術(shù)網(wǎng)站和論壇，以及參與外部的工作坊和研討會。這樣做不僅可以幫助員工擴(kuò)大知識面，獲取最新的人工智能知識和技術(shù)動態(tài)，也可以讓他們與業(yè)界專家交流，獲得新的思考視角和解決問題的方法。企業(yè)通過創(chuàng)建內(nèi)部知識分享平臺，如定期的技術(shù)分享會和工作坊，促進(jìn)員工之間的知識交流和合作，讓員工分享他們在實(shí)際項(xiàng)目中應(yīng)用人工智能技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，從而激發(fā)更多的創(chuàng)新想法和解決方案。通過這些措施，企業(yè)能夠提升員工的人工智能技術(shù)和數(shù)據(jù)分析能力，培養(yǎng)持續(xù)學(xué)習(xí)和創(chuàng)新的企業(yè)文化。這對于保持企業(yè)的競爭力、驅(qū)動業(yè)務(wù)增長和促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新至關(guān)重要。擁有高度技能的員工隊(duì)伍，企業(yè)將更有能力面對快速變化的市場需求，更好地服務(wù)客戶，最終實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展和成功［4］。

3.5 加強(qiáng)隱私和安全保護(hù)

通過實(shí)施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全策略，包括先進(jìn)的加密技術(shù)，可以確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性，防止未授權(quán)訪問或數(shù)據(jù)泄露。加密技術(shù)的應(yīng)用為數(shù)據(jù)保護(hù)提供了一道堅(jiān)固的防線，確保即便數(shù)據(jù)被非法訪問，其內(nèi)容也無法被輕易解讀。實(shí)施細(xì)致的訪問控制機(jī)制確保只有授權(quán)用戶才能訪問敏感的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。這包括使用多因素認(rèn)證、角色基礎(chǔ)的訪問權(quán)限和最小權(quán)限原則等方法，以最大限度地減少內(nèi)部和外部的安全威脅，有效地控制和監(jiān)管對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的訪問和使用，防止不當(dāng)使用和泄露。還可以通過定期審查系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理活動，及時發(fā)現(xiàn)并修復(fù)安全漏洞，增強(qiáng)數(shù)據(jù)保護(hù)措施，同時確保人工智能系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理流程遵循最新的數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私法規(guī)。

3.6 管理依賴性風(fēng)險(xiǎn)

要建立多元化的決策機(jī)制，在決策過程中同時考慮人工智能分析結(jié)果和人類專家的判斷。這種機(jī)制能夠充分利用人工智能技術(shù)的高效數(shù)據(jù)處理和分析能力，同時通過人類專家的經(jīng)驗(yàn)和直覺來補(bǔ)充和驗(yàn)證人工智能的分析，確保決策的全面性和準(zhǔn)確性。制定針對人工智能系統(tǒng)故障的應(yīng)急計(jì)劃，以確保在技術(shù)故障或其他不可預(yù)見情況發(fā)生時，企業(yè)能夠迅速采取行動，最小化運(yùn)營中斷的影響。應(yīng)急計(jì)劃應(yīng)包括詳細(xì)的故障響應(yīng)流程、關(guān)鍵人員的角色和責(zé)任及緊急聯(lián)系信息等。定期進(jìn)行員工故障恢復(fù)演練和培訓(xùn)，使其了解應(yīng)急計(jì)劃并能夠在需要時有效執(zhí)行。

4 結(jié)語

隨著大數(shù)據(jù)和計(jì)算技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為財(cái)務(wù)分析領(lǐng)域的一大助力，提高了分析的效率和準(zhǔn)確性，拓寬了分析的深度和廣度。但這項(xiàng)技術(shù)在革新過程中也面臨多方面的挑戰(zhàn)。針對存在的問題，相關(guān)領(lǐng)域的工作人員應(yīng)仔細(xì)分析，改進(jìn)方法，使企業(yè)更好地利用人工智能技術(shù)，提升財(cái)務(wù)報(bào)表分析的質(zhì)量和效率，促進(jìn)企業(yè)的持續(xù)發(fā)展和競爭優(yōu)勢。

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［作者簡介］杜亞锫，女，新疆阿克蘇人，陸軍勤務(wù)學(xué)院，碩士在讀，研究方向：會計(jì)學(xué)。