張涵

【摘要】人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，給傳統(tǒng)的財務(wù)管理模式變革帶來了機遇與挑戰(zhàn)。財務(wù)數(shù)據(jù)是觸發(fā)人工智能技術(shù)與財務(wù)管理融合的核心要素。本文聚焦于財務(wù)數(shù)據(jù)流動的核心過程，從數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)應(yīng)用三個維度分析人工智能對企業(yè)財務(wù)管理的影響機制，進而提出企業(yè)積極采用人工智能技術(shù)提高財務(wù)管理水平的應(yīng)對對策。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)價值鏈 人工智能 財務(wù)管理

引言

隨著人工智能時代的到來，企業(yè)財務(wù)管理也正從傳統(tǒng)人工模式向智慧化轉(zhuǎn)變，人工智能對企業(yè)財務(wù)管理的影響備受社會各界關(guān)注。

早在1998年Ittner CD和Larcker DF就指出財務(wù)管理在企業(yè)績效管理中的重要性[1]。隨著ChatGPT、可解釋性AI和區(qū)塊鏈技術(shù)等人工智能技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)對于財務(wù)管理的要求也逐步從精準走向“精準+智慧”。國內(nèi)外學(xué)者十分關(guān)注人工智能對財務(wù)管理的影響。耀友福和何相億（2023）[2]認為人工智能技術(shù)賦能財務(wù)重述治理，能夠為企業(yè)帶來更高效、精準和智能的財務(wù)管理體驗。張曉瑋、劉波和戈姍姍等（2022）[3]認為在大數(shù)據(jù)時代，需要利用人工智能技術(shù)進行財務(wù)管理創(chuàng)新。綜合上述研究來看，國內(nèi)外學(xué)者們都指出了人工智能在企業(yè)財務(wù)管理中的重要作用，但財務(wù)數(shù)據(jù)源是人工智能技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵所在，少有研究分析財務(wù)數(shù)據(jù)流動過程及人工智能技術(shù)應(yīng)用的影響。基于此，本文基于數(shù)據(jù)流動過程，分析人工智能對企業(yè)財務(wù)管理的影響，進而探索優(yōu)化對策。

一、人工智能對企業(yè)財務(wù)管理的影響

人工智能誕生于1956年，經(jīng)過近90年的發(fā)展，人工智能技術(shù)取得了突破性的發(fā)展，解決了包括人機交互、圖像及文字識別、自學(xué)習(xí)等眾多問題，例如ChatGPT、可解釋性AI和光學(xué)字符識別（OCR）等眾多技術(shù)不斷涌現(xiàn)，創(chuàng)造了很多人工智能應(yīng)用場景，解決了企業(yè)生產(chǎn)和管理中的部分復(fù)雜問題，極大提高了企業(yè)生產(chǎn)效率[4]。具體到企業(yè)財務(wù)管理場景的應(yīng)用，人工智能技術(shù)使得財務(wù)管理的業(yè)務(wù)流程和管理方式發(fā)生了巨大變化，財務(wù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、集成和應(yīng)用的過程均發(fā)生了顛覆性變化，財務(wù)管理的價值進一步提高。

（一）人工智能對企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)集成的影響

財務(wù)數(shù)據(jù)是企業(yè)數(shù)據(jù)價值鏈中重要的數(shù)據(jù)源，通過人工智能技術(shù)清洗以后，與其他數(shù)據(jù)整合，破除了“信息孤島”問題，提高了整個企業(yè)數(shù)據(jù)的協(xié)作能力，進一步完成數(shù)據(jù)分析后就能形成可視化的分析結(jié)果，從而為企業(yè)的財務(wù)管理提供決策。

1.數(shù)據(jù)清洗

人工智能技術(shù)能夠提高財務(wù)管理的精準性和效率，但其前提是依賴有效的數(shù)據(jù)集成[8]。數(shù)據(jù)集成的關(guān)鍵過程是對臟數(shù)據(jù)的處理，即數(shù)據(jù)清洗。從財務(wù)數(shù)據(jù)來源看，在獲得原始數(shù)據(jù)過程中，財務(wù)數(shù)據(jù)來源較為分散，且通常由不同部門人員手工錄入，數(shù)據(jù)的質(zhì)量通常難以保障，例如，數(shù)據(jù)的缺失、數(shù)值異常等。因此，在數(shù)據(jù)集成過程中，首先要開展數(shù)據(jù)清洗，從而確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。人工智能技術(shù)的研發(fā)，使得海量數(shù)據(jù)的清洗變得更加順暢。例如，機器學(xué)習(xí)中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，能夠根據(jù)訓(xùn)練情況，確定數(shù)據(jù)清洗規(guī)則和策略，從而完成海量數(shù)據(jù)的清洗。

2.數(shù)據(jù)集成標準

企業(yè)傳統(tǒng)的財務(wù)管理模式對于數(shù)據(jù)管理較為松散，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式多樣，數(shù)據(jù)類型雜亂，各種源數(shù)據(jù)標準不一，往往難以集成。人工智能技術(shù)的發(fā)展，使得數(shù)據(jù)集成的便捷性和可行性大幅度提高。數(shù)據(jù)集成主要是從數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭就設(shè)置數(shù)據(jù)獲取規(guī)制，并構(gòu)建了數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，通過知識規(guī)制的設(shè)置可以有效識別臟數(shù)據(jù)，并且分析數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因和存在形式。例如，數(shù)據(jù)缺失的情況，可能是由于疏忽造成的，但可以采用數(shù)學(xué)模型進行預(yù)測，或者采用簡單的均值法進行替代。在人工智能技術(shù)的應(yīng)用過程中，數(shù)據(jù)集成的標準不斷完善，使得企業(yè)的數(shù)字化管理水平得到大幅提升，企業(yè)高層領(lǐng)導(dǎo)也更加重視數(shù)據(jù)集成標準的管理與建設(shè)。

（二）人工智能對企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用的影響

人工智能技術(shù)發(fā)展過程中，很多先進的機器學(xué)習(xí)方法和模型被不斷開放，使得數(shù)據(jù)中隱含的信息能夠被有效挖掘。從數(shù)據(jù)價值鏈來看，數(shù)據(jù)探索的目的就是需按照數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律，從而發(fā)展數(shù)據(jù)價值，為企業(yè)的財務(wù)管理決策提供支持。在此過程中，人工智能對企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用的影響，主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的一般應(yīng)用和挖掘分析兩個方面。

1.數(shù)據(jù)的一般應(yīng)用

傳統(tǒng)財務(wù)的數(shù)據(jù)分析工具及呈現(xiàn)方式并不友好，無法有效地將動態(tài)數(shù)據(jù)信息提供給企業(yè)管理經(jīng)營者，數(shù)據(jù)難以被有效解讀。雖然企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)種類繁多，需要各種技術(shù)手段分析數(shù)據(jù)的基本情況，但人工智能技術(shù)具有非常強大的統(tǒng)計能力，可以通過繪制圖表、描述展示統(tǒng)計量等方法研究數(shù)據(jù)的基本特征，例如數(shù)據(jù)的分布特征、離散和集中趨勢等，并以直觀的方式呈現(xiàn)。另外，人工智能技術(shù)能夠幫助企業(yè)管理人員進行財務(wù)決策，例如在數(shù)據(jù)價值鏈上的財務(wù)風(fēng)險監(jiān)控，能夠通過數(shù)據(jù)流動過程及其價值創(chuàng)造方式變化識別財務(wù)分析，幫助企業(yè)及時止損，從而更好地為企業(yè)保駕護航。

2.數(shù)據(jù)的挖掘分析

傳統(tǒng)財務(wù)有限的數(shù)據(jù)采集和計算能力降低了數(shù)據(jù)價值，人工智能發(fā)展至今，數(shù)據(jù)采集和計算能力問題都被有效突破，預(yù)算資源的配置、成本歸集核算等財務(wù)管理過程都可以運用人工智能算法得到較好的解決。數(shù)據(jù)的深入探索與挖掘分析就需要研究不同財務(wù)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系，需要應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法，例如小樣本多需要利用支持向量，大樣本可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進方法。不同算法的算力不同，能夠挖掘出的數(shù)據(jù)價值不一，為此，企業(yè)管理思維和價值訴求能夠折射到財務(wù)數(shù)據(jù)價值鏈中。同時，通過人工智能技術(shù)，企業(yè)可以通過在線動態(tài)挖掘分析財務(wù)數(shù)據(jù)，實時監(jiān)控財務(wù)狀況，預(yù)警潛在風(fēng)險，并自動調(diào)整財務(wù)策略，確保企業(yè)的穩(wěn)健運營。例如，在數(shù)據(jù)價值鏈上的財務(wù)風(fēng)險監(jiān)控，能夠通過數(shù)據(jù)流動過程及其價值創(chuàng)造方式變化識別財務(wù)分析，幫助企業(yè)及時止損，從而更好地為企業(yè)保駕護航。

二、人工智能時代企業(yè)財務(wù)管理對策

在人工智能時代，企業(yè)迫切需要通過數(shù)字化改革來推動管理模式的革新和業(yè)務(wù)增長，分析、挖掘和利用數(shù)據(jù)價值成為企業(yè)財務(wù)管理創(chuàng)新的重要內(nèi)容。為此，財務(wù)部門角色也需隨之轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)的關(guān)注于從記賬憑證和會計科目這類較小數(shù)據(jù)集中提取信息的“數(shù)據(jù)價值鏈”模式，轉(zhuǎn)向關(guān)注企業(yè)整體經(jīng)營管理流程。這要求財務(wù)管理人員不僅要關(guān)注內(nèi)部數(shù)據(jù)，還要挖掘外部數(shù)據(jù)的潛在價值，利用數(shù)據(jù)分析推動企業(yè)決策。然而，財務(wù)管理人員的數(shù)字素養(yǎng)普遍不高，應(yīng)對人工智能挑戰(zhàn)的能力還需要進一步提高。

（一）企業(yè)在財務(wù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)的應(yīng)對

盡管我國的管理會計已有一段發(fā)展歷程，但實踐中許多財務(wù)專業(yè)人士依然停留在傳統(tǒng)的財務(wù)會計任務(wù)上，未能充分利用管理會計的潛能，特別是會計信息化，例如很多傳媒集團的財務(wù)部門工作人員在信息化方面還存在短板。在人工智能時代，財務(wù)部門因數(shù)字技術(shù)而成為企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)的集散地。同時，人工智能技術(shù)的發(fā)展使得數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的渠道更加豐富，不僅要求企業(yè)財務(wù)管理人員具有較高的數(shù)字素養(yǎng)，還需要企業(yè)財務(wù)管理人員能夠識別財務(wù)信息。財務(wù)信息維度的增加使得財務(wù)數(shù)據(jù)的復(fù)雜度增加，因此，在人工智能時代，企業(yè)財務(wù)管理人員的知識儲備不能僅限于財務(wù)管理知識，還需要具有一定的數(shù)據(jù)管理知識。綜合來看，企業(yè)需要加強財務(wù)管理人員的數(shù)字素養(yǎng)培訓(xùn)，例如掌握數(shù)據(jù)獲取的技術(shù)，包括ASR自動語言識別技術(shù)、光學(xué)字符識別（OCR）技術(shù)等；同時，企業(yè)還需要加強財務(wù)管理人員的管理學(xué)、經(jīng)濟學(xué)等多學(xué)科的培訓(xùn)，進一步提升企業(yè)財務(wù)管理人員的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)能力。

（二）企業(yè)在財務(wù)數(shù)據(jù)集成環(huán)節(jié)的應(yīng)對

人工智能時代的財務(wù)管理，不僅要求財務(wù)專業(yè)人士掌握會計和管理的傳統(tǒng)知識，還要求他們精通技術(shù)工具和數(shù)據(jù)科學(xué)，以及具備商業(yè)戰(zhàn)略的理解能力，形成一種全面的財務(wù)人才模式。從數(shù)據(jù)集成環(huán)節(jié)來看，財務(wù)管理人員需要具備數(shù)據(jù)清洗工作，從而確保集成數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)集成能力的提升，可以從三個方面加強培育：第一，強化企業(yè)財務(wù)管理人員的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理能力，包括開展重復(fù)數(shù)據(jù)刪除、填充缺失值、數(shù)據(jù)錯誤糾正等專業(yè)內(nèi)容的培訓(xùn)；第二，強化數(shù)據(jù)質(zhì)量評估，組建數(shù)據(jù)管理團隊，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機制，定期開展數(shù)據(jù)質(zhì)量評估，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量管理常態(tài)化；第三，強化數(shù)據(jù)標準化管理，企業(yè)應(yīng)該加強數(shù)據(jù)標準化管理，在數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)上建設(shè)標準，破除普遍存在的數(shù)據(jù)不一致問題，確保數(shù)據(jù)的有效性和可比性。

（三）企業(yè)在財務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)節(jié)的應(yīng)對

在人工智能時代，企業(yè)財務(wù)管理正邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動和數(shù)字化，財務(wù)部門的作用將進一步擴展，更深入地參與到業(yè)務(wù)運營和管理中，提供實質(zhì)性的運營建議、風(fēng)險預(yù)測和決策支持，有效地促進企業(yè)的整體管理和發(fā)展。在此過程中，要求財務(wù)管理人員學(xué)習(xí)并應(yīng)用數(shù)據(jù)技術(shù)工具以提高財務(wù)流程的效率，掌握數(shù)據(jù)科學(xué)知識以強化數(shù)據(jù)分析和可視化能力，將數(shù)據(jù)洞察轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)預(yù)測，并有效地傳達給決策者。此外，財務(wù)管理人員應(yīng)積極參與企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、執(zhí)行監(jiān)控及成效評估等全鏈條活動，確保戰(zhàn)略規(guī)劃的有效實施。具體而言，財務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)節(jié)需要財務(wù)管理人員需要提升數(shù)據(jù)的一般應(yīng)用能力和挖掘應(yīng)用能力。第一，提升財務(wù)數(shù)據(jù)的一般應(yīng)用能力，要求財務(wù)管理人員能夠利用數(shù)據(jù)工具完成數(shù)據(jù)基本特征的描述，包括利用SPSS、EXCEL等軟件進行圖表繪制，將財務(wù)數(shù)據(jù)友好地展示給企業(yè)決策者，目前大部分財務(wù)管理人員具有相應(yīng)的能力，但隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，財務(wù)管理人員需要提升大數(shù)據(jù)意識，處理多種類型數(shù)據(jù)，特別是提升非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的處理能力。第二，提升財務(wù)數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)用能力，目前有很多人工智能模型能夠為財務(wù)管理人員提供便捷的數(shù)據(jù)挖掘分析，例如R語言、python等語言已經(jīng)具有較好的數(shù)據(jù)挖掘算法模塊。但目前，很多財務(wù)管理人員不具備數(shù)據(jù)挖掘能力，因此，建議在財務(wù)內(nèi)部設(shè)置算法與 IT 崗位，通過崗位優(yōu)化，增強企業(yè)財務(wù)管理與業(yè)務(wù)、IT 的融合。另外，在財務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中，需要高度重視數(shù)據(jù)安全管理，因此，需要企業(yè)構(gòu)建多層、嚴密、完善的數(shù)據(jù)安全防護體系，例如安全權(quán)限的分級管理、數(shù)據(jù)密級管理和數(shù)據(jù)容災(zāi)管理等。

人工智能時代企業(yè)財務(wù)管理模式的創(chuàng)新是一個持續(xù)不斷的過程。企業(yè)需要緊跟技術(shù)發(fā)展趨勢，結(jié)合自身實際情況，積極探索和實踐適合自身的財務(wù)管理模式，以提升企業(yè)競爭力和可持續(xù)發(fā)展能力。

參考文獻：

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[3]張曉瑋，劉波，戈姍姍，等.基于人工智能的財務(wù)管理創(chuàng)新——財務(wù)機器人在XH醫(yī)院的應(yīng)用[J].財會月刊，2022（23）：119-126.

[4]Miller H G，Mork P. From data to decisions： a value chain for big data[J]. IT Professional，2013，15（1）： 57-59.