摘要：將人工智能應用到財務管理過程中，能夠實現(xiàn)賬目錄入和報表制作自動化等，使企業(yè)經(jīng)濟優(yōu)勢和利潤等得到明顯提升，甚至有利于規(guī)避貪污、制作虛假報表等情況，為企業(yè)財務安全提供保障。文章主要論述人工智能概念及其在財務管理中的優(yōu)勢，深入探討和分析人工智能在財務管理中的實踐應用，以期實現(xiàn)企業(yè)經(jīng)濟效益最大化。

關鍵詞：人工智能;財務管理;模式識別;財務核算

引言

信息技術的快速發(fā)展，使人工智能技術越發(fā)成熟，對企業(yè)生產和工作效率等產生了一定影響。大數(shù)據(jù)和云計算等新技術的應用使企業(yè)財務管理工作價值日漸凸顯。在企業(yè)會計和稅務工作中使用人工智能，提高財務管理工作質量和效率的同時，還能夠壓縮人工成本，拓展企業(yè)的利潤空間，使其在激烈的市場競爭中更具優(yōu)勢。日常財務管理工作中，要依據(jù)市場背景及企業(yè)實際情況，優(yōu)選人工智能，實現(xiàn)財務工作自動化。

一、人工智能概念

人工智能的英文縮寫為AI，指代的是信息獲取、傳輸、利用以及策略制定和解決問題等方方面面的能力。這一概念最早由美國人提出，針對該理論，各學者的見解也存在差異，主要包括以下提法：人工智能重點研究知識的展示及運用;人工智能主要研究如何讓計算機替代人工模式;通過編程手段，將人類處理問題的方法錄入計算機，讓計算機學習并能夠智能處理。事實上，在很多學者看來，人工智能的設定以計算機為載體，通過問題、知識庫和約束條件的編輯，使之具備解決問題的能力。一言以蔽之，人工智能作為新興學科，是對計算機科學、生理學、數(shù)理邏輯、模糊數(shù)學等眾多學科的綜合。

二、人工智能在財務管理中的優(yōu)勢

由于財務管理工作具備明確的法律規(guī)程和標準等，實施過程相對比較標準，很少受人為因素干擾，有助于人工智能作用的發(fā)揮。人工智能在財務管理中的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下方面：其一，快速上線。人工智能會依據(jù)財務管理流程的難易程度在2-6天內，完成企業(yè)財務管理知識的學習，在較短的時間內便可投入工作。其二，降低成本。在財務管理中應用人工智能，能夠節(jié)省人員招聘、員工培訓、日常管理、薪酬等人力資源成本，減少不必要的財務支出，企業(yè)利潤空間進一步擴大。其三，全天待命。人工智能在任何時間段都可從事財務管理方面的工作，全年無休，工作效率非常高。其四，質量保障。將人工智能應用到財務管理工作中，使該項工作呈現(xiàn)規(guī)范化和模式化特點，保障財務管理工作質量和效率的同時，還能夠規(guī)避人為錯誤，準確率高。其五，合規(guī)遵從。人工智能在財務管理中極具適用性，使執(zhí)行方面的錯誤減少，可對數(shù)據(jù)進行升級和跟蹤，與合規(guī)控制要求吻合。其六，可擴展性。人工智能的特點決定了其具備可擴展性，無論培訓，還是工作的部署和執(zhí)行都能夠在第一時間進行。其七，釋放生產力。對于一些不斷重復又相對比較耗時的任務可由人工智能完成，以此節(jié)省人力資源，使其執(zhí)行談判和決策等更具價值的工作。

除了上述優(yōu)勢之外，人工智能還具備全流程化、多樣化?？焖倩?、價值密度低等方面的特征。人工智能背景下，財務管理工作具備多維性。全流程化。以往企業(yè)財務管理相對比較斷裂，無法及時追蹤信息。相關利益主體也不能夠明確全周期內企業(yè)財務管理情況，繼而干擾判斷。反之，人工智能參與財務管理，在大數(shù)據(jù)庫中進行數(shù)據(jù)存儲，有助于對企業(yè)社會責任活動進行全面反映。該背景下，企業(yè)披露的社會責任信息真實性和可靠性兼具。多樣化。受制于技術水平，傳統(tǒng)企業(yè)財務管理方法單一，無法從多個方面獲取企業(yè)披露的信息。人工智能使計算機網(wǎng)絡被廣泛應用到企業(yè)財務管理工作中，信息反映、收集渠道增多，財務管理工作也更具價值?？焖倩Ｆ髽I(yè)傳統(tǒng)財務管理工作相對比較遲滯，人工智能的興起使數(shù)據(jù)生產、收集能力不斷提高，也可監(jiān)督企業(yè)是否如約履行社會責任等，并在第一時間給出反饋，使企業(yè)與相關利益主體之間的溝通和交流增多，數(shù)據(jù)的時效性更強，很大程度上提升了企業(yè)財務管理工作價值。價值密度低。人工智能是對人和人機協(xié)調的高效整合。大數(shù)據(jù)環(huán)境使人工智能具備價值密度低的特點，企業(yè)之間的交互增多，微觀價值凸顯。

三、人工智能在財務管理中的實踐應用

（一）模式識別

模式識別即深入具體分析各類描述信息，并對相關現(xiàn)象進行識別、分析和解釋等。事實上，模式識別方法既是決策方法，又是結構方法。計算機網(wǎng)絡背景下，興起了很多模式識別方法，很大程度上推動了企業(yè)財務管理工作，應用推廣價值非常高。

其一，統(tǒng)計模式識別。樣本特征由特征向量中各元素表示，特征空間由特征向量創(chuàng)建。目標統(tǒng)計樣本的價值和作用在于采用多種方法對對象空間進行劃分，繼而進行識別。數(shù)據(jù)收集、預處理、特征提取和選擇、分類決策等元素共同構成了統(tǒng)計抽樣系統(tǒng)。信息獲取。由于計算機要分析和識別各類信息和對象，故而需要借助相關符號對研究對象進行替代。計算機獲取信息的關鍵在于二維圖像、一維波形、物理參量、邏輯值等各指標。預處理。將噪音和雜質去除，僅保留具備價值的信息，及時對因測量裝置等引起的不良影響進行糾正。特征提取和選擇。依托各類方法獲取大量信息，需要排序，并對原始數(shù)據(jù)進行轉換，獲取能夠對分類性質進行反映的有效數(shù)據(jù)。分類決策。借助統(tǒng)計方法為已在特征空間中識別的對象進行類別劃分，并依據(jù)模型訓練對具體經(jīng)驗法則進行定義，將損失降到最小。

其二，結構模式識別。借助特定結構關系對對象模型進行展示，依托類似于身份函數(shù)的不同規(guī)則和語法，選擇錯誤概率作為標識函數(shù)，識別相關內容。

其三，多元數(shù)據(jù)圖形特征元模式識別。事實上，結構模式識別存在明顯缺憾。其不能夠提取數(shù)據(jù)，也無法對與家庭體驗相結合的特征設計進行提取和描述。針對這一情況，需要對挖掘方法及子數(shù)據(jù)模型進行創(chuàng)建，非結構化數(shù)據(jù)的結構指代的是多元數(shù)據(jù)圖形特征中抽象多元數(shù)據(jù)的表示，繼而將用來描述多元數(shù)據(jù)圖形的子例程提取出來，并在分類和識別過程中，選擇多變量數(shù)據(jù)結構變量模式。

其四，粗糙集模式識別。借助已有知識庫，對已知知識庫中存在的漏洞及不確定性等進行推斷和描述。粗糙集模式特點決定了無需其他知識和信息的輔助，僅擇取能夠解決問題的知識即可，更不需要主觀評價。故而，無論問題描述，還是處理，都呈現(xiàn)客觀特征。

（二）財務核算

以往財務會計核算工作中，處理應付和應收往來賬款過程中，需要對龐雜的結算明細進行人工檢索和處理，繼而對比發(fā)票，進行逐項核銷，不斷核實往來賬款，為供應商付款、后續(xù)收款等提供依據(jù)。該過程中，耗費的人力物力非常大。將人工智能應用到財務管理工作中，對傳統(tǒng)人工操作進行替代，節(jié)約時間的同時，還能夠提高準確率，即使在非工作時間內也可正常開展財務核算工作，很大程度上提高了財務工作效率及客戶、供應商滿意度等。

（三）財務分析

財務管理工作相對比較復雜，專業(yè)性強，除了收集和整理相對比較簡單的數(shù)據(jù)之外，還要分析與之相關的財務數(shù)據(jù)。該過程中，要參照財務報表資料和其他相關資料，運用專業(yè)分析技術和方法，全面深入分析企業(yè)以前的籌資、投資、經(jīng)營、分配等一系列活動，財務人員專業(yè)及職業(yè)要求很高。人工智能專家系統(tǒng)能夠對這一問題進行有效解決。該系統(tǒng)以計算機網(wǎng)絡為載體，依托專業(yè)知識和推理能力，對專家思維方法進行模擬，對相對比較難的問題加以處理和解決。在企業(yè)財務管理工作中，財務預測極為關鍵，在上年度財務數(shù)據(jù)基礎上，對具體財務工作進行分析和總結，并依托當前企業(yè)經(jīng)營情況，科學預測企業(yè)后續(xù)財務狀況等。將大數(shù)據(jù)和人工智能應用到該項工作中，提高企業(yè)財務工作效率的同時，也有助于成本控制。

（四）專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)，顧名思義，在特定行業(yè)背景下，具備專家水平的系統(tǒng)。將該系統(tǒng)用作專業(yè)問題處理，依托專家經(jīng)驗和技能，在較短時間內，對各類復雜的問題進行有效解決。專家系統(tǒng)的本質即專門領域的知識庫，這些知識主要被用于解決各類問題。知識庫和理論機制是專家系統(tǒng)中的重點內容，主要由知識庫、推理工具、用戶界面、工作數(shù)據(jù)庫等元素構成。無論人工智能編程語言、專業(yè)知識表示，還是高級程序設計語言、專家系統(tǒng)外殼語言等都是專家系統(tǒng)的主要實現(xiàn)方式。在財務管理工作中應用專家系統(tǒng)，能夠將各類財務信息準確的顯示出來，效果非常好。

（五）人工神經(jīng)網(wǎng)絡模式

人工神經(jīng)網(wǎng)絡即依據(jù)各類處理單元，對人的大腦神經(jīng)系統(tǒng)進行模仿，繼而完成相關工作。結構和原理在網(wǎng)絡聯(lián)結方面所使用的方法是不同的。具體實踐中，不斷修改相關知識結構，并對推理庫組成進行更改，使人的外交及控制能力得到進一步提高。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡由理論向現(xiàn)實的轉變是通過感知器模型的創(chuàng)建實現(xiàn)的，這是人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究重點。該系統(tǒng)研究過程中存在諸多限制性因素，發(fā)展相對比較緩慢。直至上世紀五十年代，其逐漸突破固有限制，呈現(xiàn)開放性特征。神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂和穩(wěn)定性特征對神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)展起推動作用，在一定程度上促進了人工智能的發(fā)展。近年，人工網(wǎng)絡應用領域逐漸拓寬，并被應用到財務管理中，效果非常好。

具體而言，可將人工神經(jīng)網(wǎng)絡細化為ART網(wǎng)絡、BP網(wǎng)絡、HOP網(wǎng)絡等。ART網(wǎng)絡在金融判斷領域應用廣泛，主要對質量和數(shù)據(jù)利用進行評估控制，實施效果非常好。BP網(wǎng)絡應用界面相對比較廣，分類、優(yōu)化、預測等各個流程均可使用。財務管理過程中，可借助BP網(wǎng)絡進行財務風險預警、選擇經(jīng)濟發(fā)展模式、制定市場營銷策略、物流預測等，其是人工神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展過程中的核心要素，使企業(yè)財務管理體系完整性和先進性兼?zhèn)?。HOP應用界面非常廣，無論科技領域，還是經(jīng)濟管理，均可使用，且極具口碑。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡主要被應用到客戶關系管理和住宅造價方面。企業(yè)要結合財務管理工作實際情況和需求等，對人工神經(jīng)網(wǎng)絡模式進行科學選擇和使用，優(yōu)化財務管理過程，使財務工作質量和效率兼?zhèn)洹?/p>

四、總結

綜上所述，人工智能在財務管理工作中極具適用性，應用效果非常好，有助于企業(yè)財務管理工作水平的提升。企業(yè)要結合自身實際情況及財務管理工作要求，對人工智能進行科學合理的應用，提高財務工作質量和效率的同時，減少不必要的人力資源浪費和成本支出，為企業(yè)開拓更加廣闊的市場競爭空間，最大程度實現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營管理效益，使其朝向更加穩(wěn)定的方向發(fā)展。

參考文獻：

[1]宋交交.淺談人工智能技術在財務管理中的應用[J].納稅，2017，（14）：81-81.

[2]范小云.人工智能在財務管理中的應用及前景[J].中國國際財經(jīng)（中英文），2017，（14）：240-241.

[3]李凈.人工智能技術在財務管理中的應用[J].時代經(jīng)貿，2017，（36）：30-31.

[4]張紹鵬.試析人工智能技術在財務管理中的應用[J].電腦編程技巧與維護，2018，（06）：20-21.

[5]孫妮娜，高萌，等.“人工智能”在高校財務管理中的應用探討[J].行政事業(yè)資產與財務，2017，（27）：51-51.

[6]姚小娜.論財務人員與人工智能的協(xié)同發(fā)展[J].中國總會計師，2017，（12）：88-89.

[7]苗天任.淺析人工智能下集團財務的創(chuàng)新與發(fā)展[J].福建質量管理，2017，（16）：30-31.

[8]代玥.智能技術與財務協(xié)同——基于人工智能的研究[J].消費導刊，2018，（10）：123-124.

作者簡介：

李敏敏，河南牧業(yè)經(jīng)濟學院。