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        生成式人工智能下優(yōu)化企業(yè)財(cái)務(wù)流程的對(duì)策研究

        2025-08-18 00:00:00許一涌李艾趙春紅
        經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2025年9期
        關(guān)鍵詞:企業(yè)財(cái)務(wù)財(cái)務(wù)人員流程

        摘 要:隨著人工智能的蓬勃發(fā)展,優(yōu)化企業(yè)財(cái)務(wù)流程面臨機(jī)遇和挑戰(zhàn)。探討傳統(tǒng)企業(yè)財(cái)務(wù)流程存在數(shù)據(jù)處理效率不高、信息傳遞不及時(shí)、信息準(zhǔn)確性不足等問題,闡述生成式人工智能的應(yīng)用價(jià)值,探索從信息輸入、信息處理、信息輸出等方面對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)流程進(jìn)行優(yōu)化,提出對(duì)生成式人工智能輸出結(jié)果保持審慎態(tài)度、注意信息泄露和道德風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)財(cái)務(wù)人員智能化轉(zhuǎn)型等建議,以期為企業(yè)發(fā)展智能財(cái)務(wù)提供一定的參考。

        關(guān)鍵詞:生成式人工智能;企業(yè);財(cái)務(wù)流程;優(yōu)化對(duì)策中圖分類號(hào): 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1673-291X(2025)09-0078-04

        生成式人工智能以 ChatGPT 為典型代表,其通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)信息的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,進(jìn)而可以生成新的數(shù)據(jù)信息[1]。企業(yè)財(cái)務(wù)流程是企業(yè)為實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)目標(biāo)開展的包括財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)收集、處理、輸出等一系列活動(dòng)。財(cái)務(wù)流程作為企業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)和內(nèi)部中樞,進(jìn)行數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型是企業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)和必答題。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)流程難以應(yīng)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)給企業(yè)帶來(lái)的挑戰(zhàn),新一輪的智能場(chǎng)景創(chuàng)新、財(cái)務(wù)流程優(yōu)化正在進(jìn)行,生成式人工智能的出現(xiàn)將給企業(yè)財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型提供新的思路[2]。

        一、傳統(tǒng)企業(yè)財(cái)務(wù)流程存在的問題

        要讓傳統(tǒng)的企業(yè)財(cái)務(wù)流程實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型,需要發(fā)現(xiàn)其存在的不足之處,再結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下前沿?cái)?shù)智技術(shù)對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。

        (一)數(shù)據(jù)處理效率不高

        傳統(tǒng)財(cái)務(wù)信息的處理流程基本可以分為信息輸入、信息處理即管理和分析數(shù)據(jù),最后將數(shù)據(jù)整理成報(bào)告的形式向利益相關(guān)者輸出信息。在物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等技術(shù)的支持下,部分企業(yè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了會(huì)計(jì)核算、財(cái)務(wù)管理、財(cái)務(wù)報(bào)告的局部智能化。但是我國(guó)企業(yè)會(huì)計(jì)信息化發(fā)展水平不均衡,仍有很多企業(yè)受到了技術(shù)和業(yè)務(wù)模式的限制,財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)交易是相互隔離的,不少企業(yè)會(huì)計(jì)人員需要人工審核合同、票據(jù)、發(fā)票等原始憑證,然后手動(dòng)錄入信息以及處理各種資金、稅務(wù)、成本數(shù)據(jù)等,進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代以來(lái),信息呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng),企業(yè)面臨亟須提升信息處理效率的挑戰(zhàn)。

        (二)信息傳遞不及時(shí)

        企業(yè)傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)處理流程建立在企業(yè)員工分工合作的基礎(chǔ)上,需要財(cái)會(huì)人員投入大量的人力、精力和時(shí)間。市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變,把握機(jī)遇提升企業(yè)價(jià)值,往往需要管理者敏銳地洞悉市場(chǎng),對(duì)市場(chǎng)的變動(dòng)做出及時(shí)反應(yīng)。過(guò)去企業(yè)一般通過(guò)問卷調(diào)查、咨詢公司來(lái)獲取相關(guān)市場(chǎng)報(bào)告,這存在一定的滯后性,也受限于樣本量。與人工智能系統(tǒng)相比,人工需要更長(zhǎng)的反應(yīng)時(shí)間,人腦對(duì)于信息的處理能力相較于計(jì)算機(jī)還是存在缺陷,財(cái)會(huì)人員處理完信息,最終交給利益相關(guān)者作決策,這一過(guò)程存在信息的滯后性,可能會(huì)錯(cuò)過(guò)絕佳的發(fā)展機(jī)會(huì),這對(duì)于企業(yè)的發(fā)展是十分不利的。

        (三)信息準(zhǔn)確性不足

        當(dāng)前,財(cái)會(huì)人員在企業(yè)財(cái)務(wù)處理中依然占據(jù)主導(dǎo)地位。企業(yè)數(shù)據(jù)錄入、管理分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、財(cái)務(wù)決策等大部分都由人工操作。與機(jī)器相比,人類有更強(qiáng)的主觀性和自由度,在作決策時(shí)也容易受到情緒的影響。當(dāng)人們處于疲憊、過(guò)度勞累或者是焦躁沖動(dòng)的負(fù)面情緒當(dāng)中時(shí),犯錯(cuò)誤的概率會(huì)明顯提升,易造成工作上的失誤,甚至做出錯(cuò)誤的決策。人們也更容易被外界的誘惑吸引,可能出現(xiàn)為了利益而違反規(guī)章制度的情況。

        二、生成式人工智能在企業(yè)財(cái)務(wù)流程中的應(yīng)用價(jià)值

        生成式人工智能的橫空出世無(wú)疑會(huì)引起財(cái)會(huì)界的變革,學(xué)者們對(duì)其大多抱有積極的態(tài)度,認(rèn)為其能為財(cái)會(huì)行業(yè)帶來(lái)更多的驚喜,可以利用生成式人工智能的各種功能優(yōu)化重塑現(xiàn)代會(huì)計(jì),實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同的新局面[3]。企業(yè)要擁抱智能財(cái)務(wù),將傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)流程向智能化財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型,必須注意到生成式人工智能對(duì)于企業(yè)財(cái)務(wù)方面的優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用價(jià)值,并將其與企業(yè)實(shí)際相結(jié)合。

        (一)有助于高效處理數(shù)據(jù)信息

        生成式人工智能可以利用其強(qiáng)大的計(jì)算和分析能力,幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)和處理日益繁雜的數(shù)據(jù)信息。如果企業(yè)將生成式人工智能融入財(cái)務(wù)信息處理過(guò)程,就能為其帶來(lái)巨大增益。財(cái)會(huì)人員只需為其提供相關(guān)的資料,生成式人工智能系統(tǒng)便可以利用多模態(tài)能力,自動(dòng)分析投喂的圖片、語(yǔ)音和文本等信息,進(jìn)而得出企業(yè)需要的數(shù)據(jù)信息,包括但不限于會(huì)計(jì)分錄、財(cái)務(wù)報(bào)表、企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況的自動(dòng)化生成。生成式人工智能可以對(duì)企業(yè)內(nèi)部和外部進(jìn)行全方位的分析,向內(nèi)依靠龐大的數(shù)據(jù)源,計(jì)算出企業(yè)的關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo),從而輔助企業(yè)進(jìn)行內(nèi)部管理;向外通過(guò)收集各大平臺(tái)網(wǎng)站的數(shù)據(jù),分析客戶的偏好,預(yù)測(cè)行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)和市場(chǎng)波動(dòng),從而達(dá)到幫助企業(yè)了解客戶群體,優(yōu)化自身產(chǎn)品,輔助企業(yè)防范風(fēng)險(xiǎn)和優(yōu)化決策的目的。

        (二)有助于及時(shí)傳遞數(shù)據(jù)信息

        生成式人工智能可以利用強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理能力,幫助企業(yè)及時(shí)傳遞信息。它可以像人一樣交流,能幫助機(jī)器理解人類的語(yǔ)言,并做出擬人化的回應(yīng)。企業(yè)可以利用生成式人工智能的自然語(yǔ)言處理能力,與生成式人工智能進(jìn)行實(shí)時(shí)對(duì)話,生成式人工智能充當(dāng)多功能助手,及時(shí)、高效地為財(cái)務(wù)人員提供所需信息,有效降低從分析數(shù)據(jù)到傳遞數(shù)據(jù)之間的時(shí)間差,使會(huì)計(jì)信息的提供變得更加及時(shí),信息的商業(yè)價(jià)值得以提高。法律的變更對(duì)財(cái)務(wù)人員的影響也將更小,財(cái)務(wù)人員不需實(shí)時(shí)關(guān)注法律信息的變動(dòng),生成式人工智能會(huì)提供相應(yīng)解答。如果相關(guān)專業(yè)詞匯有了新的定義,生成式人工智能及時(shí)更新專業(yè)詞匯的解釋,為財(cái)務(wù)人員提供及時(shí)有效的信息。

        (三)有助于準(zhǔn)確處理數(shù)據(jù)信息

        生成式人工智能可以利用其判斷和修正能力,幫助企業(yè)提高數(shù)據(jù)信息的準(zhǔn)確性。部分企業(yè)為了財(cái)務(wù)報(bào)表“好看”,粉飾報(bào)表以致利潤(rùn)虛增,這對(duì)企業(yè)的發(fā)展十分不利。如果財(cái)務(wù)舞弊事件發(fā)生在企業(yè)自身,會(huì)挫傷管理者的積極性,損害企業(yè)和股東的權(quán)益。如果財(cái)務(wù)舞弊發(fā)生在其他企業(yè),對(duì)于同行業(yè)市場(chǎng)分析也有一定的消極影響。財(cái)務(wù)人員還會(huì)由于多種人為因素出現(xiàn)工作失誤。為防控這些消極影響,企業(yè)可以將生成式人工智能應(yīng)用到企業(yè)的財(cái)務(wù)流程中,利用生成式人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),向生成式人工智能提供以往的案例資料,將生成式人工智能訓(xùn)練成一個(gè)符合企業(yè)發(fā)展預(yù)期的專屬機(jī)器人,使其能夠識(shí)別出財(cái)務(wù)舞弊欺詐行為,標(biāo)紅出現(xiàn)異常的財(cái)務(wù)指標(biāo),提醒財(cái)務(wù)及管理人員對(duì)其加強(qiáng)關(guān)注。

        三、基于生成式人工智能的企業(yè)財(cái)務(wù)流程設(shè)計(jì)與應(yīng)用

        本文基于生成式人工智能開展企業(yè)財(cái)務(wù)流程設(shè)計(jì),將結(jié)合生成式人工智能的優(yōu)勢(shì),對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)流程進(jìn)行優(yōu)化,以期克服當(dāng)下企業(yè)財(cái)務(wù)流程面臨的數(shù)據(jù)處理效率不高、信息傳遞不及時(shí)、信息準(zhǔn)確性不足的三重困境,達(dá)到優(yōu)化資源配置,提高企業(yè)財(cái)務(wù)質(zhì)量和效率的目的。

        (一)信息輸入方面

        信息輸入方面,企業(yè)獲取信息主要有外部信息采集和內(nèi)部信息采集兩種途徑。外部信息的采集主要是為了幫助企業(yè)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì),了解同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,幫助企業(yè)作決策。當(dāng)下企業(yè)獲取外部信息的主要渠道有市場(chǎng)調(diào)查、網(wǎng)絡(luò)媒體、個(gè)人關(guān)系等。生成式人工智能強(qiáng)大的語(yǔ)義理解能力、機(jī)器學(xué)習(xí)能力和數(shù)據(jù)分析能力可以幫助企業(yè)獲得更優(yōu)質(zhì)的外界信息。對(duì)于內(nèi)部信息的采集,企業(yè)可以利用生成式人工智能來(lái)實(shí)現(xiàn)信息輸入的自動(dòng)化,即經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)一發(fā)生就完成了分錄編制、試算平衡(稽核)和賬證表稅等工作。生成式人工智能所使用的 Transformer 模型和反饋學(xué)習(xí)機(jī)制,為完全智能化會(huì)計(jì)核算系統(tǒng)的形成奠定了技術(shù)基礎(chǔ),未來(lái)企業(yè)財(cái)務(wù)信息的采集可以完全實(shí)現(xiàn)智能化,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一產(chǎn)生即可依靠其強(qiáng)大算力和所預(yù)設(shè)規(guī)則,自動(dòng)按照借貸復(fù)式記賬法形成證賬表的相關(guān)數(shù)據(jù),并通過(guò)試算平衡完成自校驗(yàn)功能,真正地幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)一體化,做到交易透明化、流程自動(dòng)化和數(shù)據(jù)真實(shí)化[4]。

        (二)信息處理方面

        信息處理方面,在分析數(shù)據(jù)時(shí),利用生成式人工智能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力,可以快速準(zhǔn)確地篩選一些重復(fù)和不重要的信息,然后對(duì)其提供的有效信息進(jìn)行深入挖掘與分析[5]。例如,生成式人工智能自動(dòng)收集企業(yè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)負(fù)債表、現(xiàn)金流量表、利潤(rùn)表、所有者權(quán)益變動(dòng)表等財(cái)務(wù)報(bào)表后,可以通過(guò)這些財(cái)務(wù)報(bào)表計(jì)算出各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo),深入分析企業(yè)的償債能力、經(jīng)營(yíng)信息、盈利能力、財(cái)務(wù)狀況等。企業(yè)可以利用生成式人工智能的語(yǔ)言理解能力和分析能力,輔助企業(yè)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)生產(chǎn)的分析。生成式人工智能具有強(qiáng)大的語(yǔ)言處理系統(tǒng),可以與客戶對(duì)話,從而了解客戶的偏好、客戶黏性等,幫助企業(yè)確定生產(chǎn)方向。生成式人工智能具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和文本生成能力,可以基于企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)幫助企業(yè)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,研究行業(yè)走勢(shì)和市場(chǎng)狀態(tài),進(jìn)而輔助管理者做出更正確的決策。生成式人工智能可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)能力、數(shù)據(jù)處理分析和判斷能力,協(xié)助會(huì)計(jì)人員更好地識(shí)別、評(píng)估和應(yīng)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

        (三)信息輸出方面

        在信息輸出環(huán)節(jié),經(jīng)歷數(shù)據(jù)采集和處理分析之后,財(cái)務(wù)人員需要以報(bào)表、報(bào)告的形式將財(cái)務(wù)信息提供給投資者、債權(quán)人、管理者和股東等。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)流程需要人工手動(dòng)計(jì)算填寫報(bào)表信息,進(jìn)行報(bào)告預(yù)測(cè)分析。生成式人工智能融入企業(yè)的財(cái)務(wù)流程,可以自動(dòng)計(jì)算和分析各種數(shù)據(jù)并生成報(bào)表、報(bào)告,可以利用其自然語(yǔ)言處理系統(tǒng),讓利益相關(guān)者直接與其進(jìn)行交流對(duì)話,生成式人工智能會(huì)根據(jù)上下文為使用者提供解答,以便缺乏財(cái)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的使用者也能看懂財(cái)務(wù)信息[6]。生成式人工智能的自然語(yǔ)言處理技術(shù)和機(jī)器算法可以幫助企業(yè)進(jìn)行關(guān)鍵財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的監(jiān)督和檢測(cè),如檢測(cè)企業(yè)的存貨狀況和需求變化,給相關(guān)人員發(fā)送郵件進(jìn)行提醒等。

        四、生成式人工智能應(yīng)用于企業(yè)財(cái)務(wù)流程的建議

        生成式人工智能為企業(yè)財(cái)務(wù)流程優(yōu)化提供了工具和機(jī)遇,但生成式人工智能仍處于蓬勃發(fā)展過(guò)程中,自身面臨諸多挑戰(zhàn),應(yīng)用生成式人工智能對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)流程進(jìn)行優(yōu)化,需保持積極與審慎兼具的態(tài)度。

        (一)對(duì)生成式人工智能輸出結(jié)果保持審慎態(tài)度

        人工智能的發(fā)展雖然突飛猛進(jìn),但還不能完全取代人類。人工智能與人類智能最大的區(qū)別就在于人工智能不能批判性地思考和創(chuàng)造性地解決問題。生成式人工智能分析、管理數(shù)據(jù)并得出報(bào)告,報(bào)告的效果和準(zhǔn)確性會(huì)受到數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。目前生成式人工智能尚不能像人類一樣進(jìn)行復(fù)雜的判斷,也無(wú)法取代人類適應(yīng)性和靈活性的要求,其提供的報(bào)告可能是錯(cuò)誤的或者是不符合規(guī)范的,另外將企業(yè)財(cái)務(wù)信息傳遞給利益相關(guān)者,可能會(huì)有詞不達(dá)意的現(xiàn)象。生成式人工智能可能并不能完全理解不斷變化的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則與法律,容易導(dǎo)致財(cái)務(wù)人員在利用生成式人工智能開展工作時(shí),出現(xiàn)不符合國(guó)家規(guī)范的行為。生成式人工智能的這些局限性都充分說(shuō)明在企業(yè)財(cái)務(wù)流程工作中,其并不能完全取代人類。生成式人工智能提供的信息及分析的結(jié)果,需要專業(yè)的財(cái)務(wù)人員進(jìn)行把控。這些財(cái)務(wù)人員應(yīng)監(jiān)督和檢查整個(gè)企業(yè)財(cái)務(wù)流程,只有這樣才能降低生成式人工智能提供錯(cuò)誤信息的概率,提高生成式人工智能的工作效率和工作質(zhì)量。

        (二)注意信息泄露和道德風(fēng)險(xiǎn)

        生成式人工智能參與數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、輔助決策等,會(huì)涉及企業(yè)商業(yè)機(jī)密,保存不善會(huì)給企業(yè)帶來(lái)?yè)p失。因此,企業(yè)要加強(qiáng)對(duì)內(nèi)部數(shù)據(jù)的監(jiān)管,防止黑客的攻擊,并開展智能模型、智能體的本地化部署。生成式人工智能的本質(zhì)只是一個(gè)人工智能系統(tǒng),不具備道德觀念,它能夠輸出內(nèi)容、觀點(diǎn)、建議,但是并不能為其提供內(nèi)容的準(zhǔn)確性負(fù)責(zé)。如果生成式人工智能提供的內(nèi)容有誤,援引的數(shù)據(jù)和實(shí)例是憑空捏造的,那么生成式人工智能給企業(yè)帶來(lái)的就不是“驚喜”而是“驚嚇”,加之目前還未出臺(tái)責(zé)任劃分的相關(guān)法律,如果管理者為了達(dá)成某種不道德的目的,而調(diào)整生成式人工智能的參數(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)造假,最終后果還是需要企業(yè)來(lái)承擔(dān)。生成式人工智能只是一種工具,管理者應(yīng)該秉持“科技向善”的理念,將生成式人工智能當(dāng)作輔助企業(yè)進(jìn)步的手段,而非方便進(jìn)行財(cái)務(wù)舞弊的“順風(fēng)車”。

        (三)促進(jìn)財(cái)務(wù)人員智能化轉(zhuǎn)型

        生成式人工智能目前最擅長(zhǎng)的就是解決技術(shù)和事務(wù)性工作,亟須財(cái)務(wù)人員提升運(yùn)用人工智能的專業(yè)素養(yǎng)。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的發(fā)展已經(jīng)到了從信息化向智能化轉(zhuǎn)型的過(guò)渡階段,但是很多企業(yè)還未跟上時(shí)代發(fā)展的前沿趨勢(shì)。

        大量財(cái)務(wù)人員依然在從事基礎(chǔ)性、重復(fù)性高的機(jī)械勞動(dòng)和中低端知識(shí)生產(chǎn)工作,這大大降低了企業(yè)的生產(chǎn)效率。企業(yè)應(yīng)將人工智能和人類智能的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合,將財(cái)務(wù)人員從簡(jiǎn)單的機(jī)械工作中解放出來(lái),如賬單錄入、文案撰寫、會(huì)議紀(jì)要等,都可以交給生成式人工智能來(lái)完成。這樣財(cái)務(wù)人員可以有更多的時(shí)間去思考,開展附加價(jià)值高的創(chuàng)造性工作,去探索未知領(lǐng)域。例如,深入挖掘企業(yè)的財(cái)務(wù)信息,創(chuàng)新制定企業(yè)未來(lái)發(fā)展的財(cái)務(wù)戰(zhàn)略,提出優(yōu)化企業(yè)財(cái)務(wù)的創(chuàng)新思路,以更好地助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

        五、結(jié)束語(yǔ)

        在數(shù)智化蓬勃發(fā)展的今天,進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型是企業(yè)迫切的需求。面對(duì)大數(shù)據(jù)的沖擊,很多企業(yè)依然沿用以人工為主導(dǎo)的財(cái)務(wù)處理流程,只有部分企業(yè)進(jìn)行了局部智能化轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)處理流程存在數(shù)據(jù)處理效率不高、信息傳遞不及時(shí)和準(zhǔn)確性不足等缺點(diǎn)。企業(yè)發(fā)展離不開持續(xù)創(chuàng)新,一直保持守成心態(tài)容易被時(shí)代淘汰。因此,企業(yè)應(yīng)該積極謀求新的出路,生成式人工智能正在迅速迭代升級(jí),為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了新的思路。生成式人工智能有語(yǔ)義理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、判斷識(shí)別、數(shù)據(jù)處理等優(yōu)秀的能力,將其與企業(yè)財(cái)務(wù)流程相結(jié)合,輔助財(cái)務(wù)人員進(jìn)行日常工作,實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同,有助于企業(yè)獲得巨大收益。但是生成式人工智能的研究與實(shí)踐尚未成熟,仍然是一類還在探索中的人工智能,對(duì)其輸出的結(jié)果,企業(yè)應(yīng)該保持審慎的態(tài)度,日常使用也應(yīng)注意防范信息泄露及道德風(fēng)險(xiǎn)。生成式人工智能能夠取代很多簡(jiǎn)單重復(fù)的工作,這意味著對(duì)財(cái)務(wù)人員的素質(zhì)提出了更高的要求。智能財(cái)務(wù)是大勢(shì)所趨,不僅是生成式人工智能,許多學(xué)者也在將其他先進(jìn)技術(shù)與財(cái)務(wù)融合以謀求更高效的發(fā)展。盡管智能化轉(zhuǎn)型仍在探索階段,但是只要財(cái)務(wù)人員保持好奇心,敏銳地捕捉每一種可能,抓住每一次機(jī)遇,在不斷試錯(cuò)中前進(jìn),智能財(cái)務(wù)的成熟與應(yīng)用就在不遠(yuǎn)的將來(lái)。

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