doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.12.019

[中圖分類號］F275；TP311 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）12-0058-03

0引言

人工智能與財務管理的深度融合，已成為企業(yè)實現(xiàn)價值創(chuàng)造的重要路徑。通過機器學習與知識圖譜技術(shù)，企業(yè)能夠挖掘財務數(shù)據(jù)與供應鏈、市場環(huán)境之間的隱性關(guān)聯(lián)。借助自然語言處理與規(guī)則引擎，企業(yè)可實時解析監(jiān)管政策，并將其嵌入業(yè)務流程控制節(jié)點。這種技術(shù)賦能的財務管理模式正在突破傳統(tǒng)賬房核算\"的職能邊界，向風險預警、資源配置等功能延伸，成為企業(yè)構(gòu)建核心競爭力的重要支撐。由此可見，研究人工智能技術(shù)在企業(yè)財務管理信息化建設中的應用極具現(xiàn)實意義。

1財務管理信息化建設的內(nèi)涵與要求

企業(yè)財務管理信息化建設是以現(xiàn)代信息技術(shù)為支撐，通過系統(tǒng)整合財務數(shù)據(jù)資源、重構(gòu)業(yè)務流程、優(yōu)化管理機制，形成智能化、協(xié)同化、動態(tài)化財務管理模式的過程。其核心在于將信息技術(shù)與財務管理深度融合，構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)采集、處理、分析到?jīng)Q策支持全流程的完整閉環(huán)體系，從而實現(xiàn)財務活動從傳統(tǒng)手工操作向智能化處理轉(zhuǎn)型。這一過程要求企業(yè)打破“信息孤島”，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和共享機制，借助自然語言處理、機器學習等技術(shù)實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的智能解析與價值挖掘，使財務數(shù)據(jù)從靜態(tài)記錄轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)決策資源[1]。同時，信息化建設強調(diào)流程再造的智能化升級，所以企業(yè)需要通過規(guī)則引擎與深度學習模型將合規(guī)審查、風險預警等管理要求嵌入業(yè)務流程，形成具有自主學習能力的閉環(huán)控制系統(tǒng)。在系統(tǒng)架構(gòu)層面，企業(yè)需要構(gòu)建包含知識圖譜、智能算法和彈性算力的技術(shù)底座，既保障財務核算精準、高效，又支持戰(zhàn)略預測、資源配置等功能的拓展延伸。值得注意的是，財務管理信息化建設要求企業(yè)平衡技術(shù)創(chuàng)新與管理適配性，既要確保算法模型的可解釋性與審計追溯性，也要注重財務人員數(shù)字素養(yǎng)的提升和組織架構(gòu)的優(yōu)化。

2人工智能技術(shù)在企業(yè)財務管理信息化建設中的應用意義

2.1有利于提升企業(yè)財務核算的自動化水平

人工智能技術(shù)通過規(guī)則引擎和流程自動化機制可以重構(gòu)企業(yè)傳統(tǒng)財務核算模式，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到賬務處理的全流程智能化升級。基于自然語言處理和圖像識別技術(shù)，財務管理系統(tǒng)能夠自動解析發(fā)票、合同等非結(jié)構(gòu)化財務數(shù)據(jù)，減少人工干預環(huán)節(jié)。智能核算平臺通過預設業(yè)務規(guī)則與機器學習算法，可完成多維度數(shù)據(jù)的自動歸集與交叉核驗，顯著降低人為操作導致的錯漏風險。在賬務處理層面，深度學習模型通過分析歷史憑證數(shù)據(jù)，能夠自主完成會計分錄的智能匹配與生成，從而顯著提升標準化核算的效率。這種自動化處理模式不僅可以減輕財務人員的基礎工作負擔，還能夠通過實時更新的算法模型實現(xiàn)核算規(guī)則的動態(tài)優(yōu)化，使財務數(shù)據(jù)質(zhì)量從源頭上得到保障[2]。尤其是在企業(yè)集團多組織架構(gòu)的情況下，智能核算平臺可以通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)跨部門的數(shù)據(jù)同步，有效解決傳統(tǒng)核算體系中“信息孤島”與數(shù)據(jù)滯后問題。這種技術(shù)驅(qū)動的自動化革新為企業(yè)構(gòu)建透明、可追溯的財務核算體系提供了技術(shù)支撐。

2.2有利于增強企業(yè)的風險識別和預測能力

人工智能技術(shù)通過構(gòu)建多維風險預警模型，可以顯著提升企業(yè)對財務風險的動態(tài)感知與前瞻預判能力。基于海量歷史交易數(shù)據(jù)與外部市場信息的深度學習，智能化財務系統(tǒng)能夠識別異常資金流動、關(guān)聯(lián)交易風險等傳統(tǒng)審計手段難以察覺的隱性風險點。在信用風險管理領(lǐng)域，自然語言處理技術(shù)可實時解析供應商輿情信息，并結(jié)合財務指標變動構(gòu)建動態(tài)風險評估矩陣，實現(xiàn)風險口的精準量化。針對市場風險，時間序列預測模型通過融合宏觀經(jīng)濟指標與行業(yè)波動數(shù)據(jù)，可模擬不同情景下的財務影響，為企業(yè)制定彈性對沖策略提供依據(jù)。在合規(guī)監(jiān)控層面，智能化財務系統(tǒng)通過持續(xù)學習最新的監(jiān)管政策，可以自動提高業(yè)務操作與法規(guī)條款的契合度，將合規(guī)審查從事后糾錯轉(zhuǎn)變?yōu)槭轮锌刂啤＿@種全天候、多維度的風險監(jiān)控體系不僅可以突破傳統(tǒng)人工分析的效率瓶頸，還可以通過特征工程挖掘出風險因子間的非線性關(guān)聯(lián)，使企業(yè)風險管理從被動響應轉(zhuǎn)向主動防御。

2.3有利于推動業(yè)財數(shù)據(jù)的深度融合

人工智能技術(shù)可以打通業(yè)務系統(tǒng)與財務系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)壁壘，構(gòu)建起動態(tài)交互的業(yè)財融合生態(tài)。智能中臺可以通過應用程序接口（ApplicationProgrammingInterface，API）與物聯(lián)網(wǎng)設備實時采集生產(chǎn)、銷售等業(yè)務數(shù)據(jù)，并運用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)揭示業(yè)務動作對財務指標的影響路徑。在預算管理領(lǐng)域，強化學習算法通過模擬不同資源配置方案的效果，使財務資源分配更貼合業(yè)務實際需求。成本管控方面，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可識別生產(chǎn)流程中的隱性損耗節(jié)點，并結(jié)合價值流分析實現(xiàn)成本動因的精準定位。這種深度融合彌補了傳統(tǒng)財務分析的滯后性缺陷，使管理會計職能從結(jié)果記錄轉(zhuǎn)向過程干預[3]。基于知識圖譜技術(shù)構(gòu)建的業(yè)財關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡能夠可視化展示采購、庫存、銷售等業(yè)務環(huán)節(jié)的財務映射關(guān)系，為管理層提供跨域聯(lián)動的決策支持。這種技術(shù)賦能的業(yè)財一體化模式本質(zhì)上重構(gòu)了企業(yè)價值創(chuàng)造邏輯，使財務管理真正成為驅(qū)動業(yè)務發(fā)展的戰(zhàn)略中樞。

3人工智能技術(shù)在企業(yè)財務管理信息化建設中的應用策略

3.1構(gòu)建全流程自動化處理系統(tǒng)，突破效率瓶頸企業(yè)構(gòu)建全流程自動化處理系統(tǒng)的核心在于打通業(yè)務流、數(shù)據(jù)流與財務流的協(xié)同通道，通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)端到端的流程閉環(huán)管理。首先，企業(yè)需要基于業(yè)務流程再造理論，對采購到付款、銷售到收款、成本歸集到報表生成等核心鏈路進行模塊化拆解，運用規(guī)則引擎將重復性和標準性強的操作節(jié)點轉(zhuǎn)化為自動化腳本。例如，企業(yè)可以利用光學字符識別（OpticalCharacterRecognition，OCR）技術(shù)實現(xiàn)發(fā)票信息的智能提取與結(jié)構(gòu)化處理，并結(jié)合機器人流程自動化（RoboticProcessAutomation，RPA）完成跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)核驗與憑證生成，消除傳統(tǒng)人工操作中的信息斷點與時間延遲問題。其次，企業(yè)需要搭建智能中樞平臺，集成企業(yè)資源計劃（EnterpriseResourcePlanning，ERP）系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理（CustomerRelationship Management，CRM）系統(tǒng)等的數(shù)據(jù)源，利用API接口實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的實時交互，通過機器學習模型對業(yè)務流程進行動態(tài)建模與優(yōu)化。在系統(tǒng)架構(gòu)設計中，企業(yè)應建立涵蓋異常檢測、容錯糾偏的自適應機制，如企業(yè)可以通過區(qū)塊鏈技術(shù)確?？缃M織交易的不可篡改性，利用知識圖譜構(gòu)建業(yè)務規(guī)則與財務政策的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡，使自動化流程兼具效率與風險防控能力[4」。再次，企業(yè)需要構(gòu)建動態(tài)演進的算法訓練體系，基于歷史操作數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化智能模型的決策邏輯。例如，企業(yè)可以通過強化學習算法模擬不同業(yè)務場景下的最優(yōu)審批路徑，使系統(tǒng)具備應對復雜場景的彈性處理能力。值得注意的是，全流程自動化并非完全替代人工干預，而是需要建立人機協(xié)同機制。為此，企業(yè)需要在關(guān)鍵決策節(jié)點設置人工復核環(huán)節(jié)，通過智能工作臺為財務人員提供流程可視化看板與異常預警提示，形成“機器執(zhí)行 + 人工監(jiān)督”的混合管理模式。最后，企業(yè)需要建立完善的權(quán)限管理體系，依據(jù)崗位職責設置差異化的數(shù)據(jù)訪問層級與操作權(quán)限，結(jié)合零信任安全架構(gòu)防范自動化進程中的數(shù)據(jù)泄露風險。這要求企業(yè)同步推進組織架構(gòu)調(diào)整，通過建立智能財務運營中心統(tǒng)籌技術(shù)落地，培養(yǎng)既懂業(yè)務又熟悉算法原理的復合型人才，最終實現(xiàn)從局部自動化向全價值鏈智能化的跨越式升級。

3.2建立實時風險控制模型，筑牢合規(guī)屏障

實時風險控制模型的構(gòu)建要求企業(yè)以數(shù)據(jù)流智能解析與動態(tài)規(guī)則適配為核心，通過整合多維度風險因子，構(gòu)建自適應的風險識別網(wǎng)絡。首先，企業(yè)需要建立全域風險數(shù)據(jù)中臺，打通財務系統(tǒng)與供應鏈、市場輿情等內(nèi)外部數(shù)據(jù)源，利用流式計算框架實現(xiàn)毫秒級交易數(shù)據(jù)抓取與特征提取。例如，企業(yè)可以通過API實時捕獲資金變動情況，結(jié)合邊緣計算技術(shù)對高并發(fā)數(shù)據(jù)進行本地化預處理。在模型架構(gòu)上，企業(yè)可以采用混合監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習方法，通過孤立森林算法識別異常資金流向等隱性風險，同時運用長短期記憶網(wǎng)絡（LongShort-TermMemory，LSTM）捕捉周期性業(yè)務中的時序性風險特征。針對合規(guī)性要求，企業(yè)需要將監(jiān)管政策轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化知識庫，借助自然語言處理技術(shù)實時解析合同條款與法規(guī)變化，構(gòu)建動態(tài)合規(guī)審查引擎，如企業(yè)可以通過語義匹配算法自動檢測發(fā)票信息與稅收政策之間的合規(guī)偏差。為提升風險響應時效性，風險管理系統(tǒng)需要設置分層預警機制：基礎層通過規(guī)則引擎攔截顯性違規(guī)操作；中間層利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡挖掘關(guān)聯(lián)方交易中的風險傳導路徑；決策層則通過強化學習算法模擬不同處置方案的影響，生成風險應對策略樹，以供管理者參考。在技術(shù)實現(xiàn)層面，企業(yè)需要構(gòu)建包含特征工程平臺、模型訓練沙箱和決策解釋模塊的一體化架構(gòu)，其中可解釋性人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技術(shù)（如局部線性模型）可揭示風險預警的決策依據(jù)，滿足審計追溯要求。同時，風險管理系統(tǒng)應內(nèi)置自進化機制，通過在線學習實時吸收新的風險案例，動態(tài)調(diào)整風險閾值與識別邏輯，當檢測到新型金融欺詐手段時自動更新反欺詐特征庫。這些措施需要企業(yè)同步完善組織協(xié)同機制。另外，企業(yè)需要建立跨財務、法務與業(yè)務的聯(lián)合風控小組，通過智能工作臺實現(xiàn)風險事件的全生命周期跟蹤。最終形成的實時風險控制模型不僅能夠全流程監(jiān)控企業(yè)的資金流動，還能通過風險預測與策略推演功能，將合規(guī)管理從事后糾偏升級為事前預防。

3.3構(gòu)建資源智能配置中樞，提升資金使用效能

資源智能配置中樞的構(gòu)建要求企業(yè)以資金流動性管理為核心，通過動態(tài)建模與算法推演實現(xiàn)資金鏈的優(yōu)化。該中樞應集成財務系統(tǒng)、供應鏈平臺及市場數(shù)據(jù)接口，運用知識圖譜技術(shù)建立資金流向與業(yè)務節(jié)點的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡，實時追蹤采購、生產(chǎn)、銷售等環(huán)節(jié)的資金占用量與周轉(zhuǎn)率。基于物聯(lián)網(wǎng)傳感器與智能合約技術(shù)，中樞可自動捕獲庫存周轉(zhuǎn)率、應收賬款賬期等關(guān)鍵指標，通過強化學習算法動態(tài)調(diào)整資金分配權(quán)重，當識別到特定區(qū)域銷售回款加速時，智能觸發(fā)供應鏈金融工具的優(yōu)先級調(diào)整。在算法架構(gòu)層面，企業(yè)需要構(gòu)建包含預測引擎、優(yōu)化引擎與執(zhí)行引擎的三層決策體系：預測引擎通過時間序列分析預判資金缺口與盈余周期；優(yōu)化引擎采用遺傳算法與粒子群優(yōu)化算法求解多目標規(guī)劃問題，在流動性安全閾值內(nèi)實現(xiàn)資金使用效率最大化；執(zhí)行引擎則通過RPA與區(qū)塊鏈技術(shù)自動執(zhí)行資金調(diào)撥指令，確保策略落地與操作留痕。針對集團企業(yè)，中樞需要設計分權(quán)式資源配置機制，通過聯(lián)邦學習技術(shù)實現(xiàn)各子公司資金數(shù)據(jù)的安全共享，在總部層面形成跨法人的資金池智能調(diào)度方案[5]。系統(tǒng)部署應同步構(gòu)建資金效能評價模型，通過特征重要性分析識別影響資金周轉(zhuǎn)的關(guān)鍵變量，如企業(yè)可以將供應商付款周期與客戶信用政策進行關(guān)聯(lián)建模，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡挖掘隱性資金占用節(jié)點。此外，企業(yè)需要建立資金策略沙箱環(huán)境，運用蒙特卡洛模擬測試不同市場波動下的資金鏈韌性，為企業(yè)戰(zhàn)略投資與風險對沖提供決策依據(jù)。值得注意的是，資源智能配置中樞需要內(nèi)嵌合規(guī)審查模塊，通過自然語言處理技術(shù)實時解析金融監(jiān)管政策，在資金運作方案生成階段自動嵌入合規(guī)校驗流程，實現(xiàn)風險防控與效能提升的有機統(tǒng)一。該中樞的成功運行還需要依賴組織變革與員工數(shù)字素養(yǎng)提升，所以企業(yè)需要建立財務部門與業(yè)務部門的數(shù)據(jù)協(xié)同機制，培養(yǎng)復合型人才。通過構(gòu)建“數(shù)據(jù)感知一智能決策一自動執(zhí)行”的閉環(huán)管理機制，企業(yè)可將傳統(tǒng)資金管理模式升級為具備動態(tài)優(yōu)化能力的智能資金管理模式，最終實現(xiàn)資金流與價值鏈的深度協(xié)同。

4結(jié)束語

人工智能技術(shù)與企業(yè)財務管理信息化建設的深度融合，正推動企業(yè)財務管理模式升級。人工智能技術(shù)在企業(yè)財務管理信息化建設中的應用，能夠提升企業(yè)財務核算的自動化水平，增強企業(yè)的風險識別和預測能力，推動業(yè)財數(shù)據(jù)的深度融合。然而，人工智能技術(shù)在企業(yè)財務管理信息化建設中的應用是一個持續(xù)演進的過程。隨著技術(shù)的不斷迭代，以及企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境的動態(tài)變化，企業(yè)需要持續(xù)關(guān)注新技術(shù)的發(fā)展趨勢，不斷優(yōu)化人工智能技術(shù)應用策略。

主要參考文獻

[1]牛慧穎.智能化技術(shù)在電網(wǎng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應用［J].集成電路應用，2024（4）：344-345.

[2]張永強，劉妍.人工智能時代企業(yè)財務管理的智能化轉(zhuǎn)型：評《智能化財務在企業(yè)的應用研究》［J］.國際貿(mào)易，2024（12）：100.

[3]吳彤，甄峰，孔宇，等.人工智能技術(shù)賦能城市空間治理的模式與路徑研究［J].規(guī)劃師，2024（3）：14-21.

[4]黎精明，黃金城.上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)財務風險的影響研究［J].財會通訊，2023（6）：36-39.

[5]安靜雯.人工智能背景下企業(yè)財務管理新模式發(fā)展探討：評首都經(jīng)濟貿(mào)易大學出版社《人工智能視閾下財務管理研究》［J].價格理論與實踐，2022（5）：209