新信息技术对企业财务管理的影响分析

李秀萍，金永吉

(1.信韩大学，韩国 京畿道 11644；2.山东农业工程学院 商学院，山东 济南 250100)

Gartner作为全球信息技术领先的典范，最近三年发布的十大战略科技发展趋势，均涉及智能，分别为智能、智能空间、人工智能工程化。随着大数据、云计算等支持性技术的发展，智能化以势不可挡的步伐对诸多行业的运营模式及竞争规则带来颠覆式影响，当然财务领域亦是如此。中共中央、国务院及国家发展改革委（2020）先后指出，数据成为新型生产要素，数字经济将成为主导经济发展的新动能。在企业财务管理领域，智能财务成为理论界和实务界争相研究的学科热点。

理论研究方面，刘勤等（2018）在梳理了我国会计信息化发展和演变的三个阶段基础上提出智能化将是未来一段时间财务发展的新里程[1]。刘丹彤（2018）智能财务服务中心，在大数据等支持下，除具备智能记账、结账、报税等功能的外，还将具备强大的决策支持，实现智能赋能财务决策[2]。实践探索方面，关于智能财务的工作模式及落地实施，由信息技术厂商与各大财务院校采用产学结合的方式进行探讨，也出现了诸如面向中小企业的智能财务系统、智能报销平台并备受关注。

这些已有理论研究与实践探索给新技术条件下企业财务管理的发展奠定了丰厚的基础。目前国内外的研究主要集中在信息化背景下财务管理流程的再造和财务共享服务中心的建设研究，对新信息技术对财务工作影响的机理与新信息技术高速发展下财务组织模式的演变进行研究的较少。基于这种背景，笔者通过对新技术变化对财务管理和财务决策的影响进行研究，将理论和决策的变化融入财务共享服务中心的建设，使企业财务管理更好的实现价值创造的目标，促进企业健康发展。

1 智能时代改变传统财务

1.1 信息技术带来财务组织模式的变革

自财务工作产生至今，其组织模式始终是处于演变中的，它需要与当前技术的发展相匹配。财务工作从手工会计到会计电算化再到后来的财务信息化、共享财务，直至今天的智能运营阶段，财务组织也将引入柔性思维，从刚性转向柔性运营，为企业财务决策提供更加灵活的支持。

进入智能时代，技术协同将成为财务组织的鲜明特点，这些技术包括大数据、云计算、人工智能和区块链等。首先，新技术的介入需要全新的团队对财务体系进行维护，包括数据管理和数据运营团队以及负责算法设置能力的建模团队。其次是运用智能技术的决策支持团队，包括运用大数据的资本预算团队、风险管理团队等。

1.2 智能时代促使财务人力资源的升级

随着财务组织模式的变革，财务人员的认知也应相应升级，新信息技术应用下，对财务人员的需求大致分三个层次，包括财务高级管理人员、财务决策支持人员和智能财务运营人员。

首先，是财务经理或CF0，这些财务高级管理人员是整个财务组织架构的关键。需要具备应用新技术工具帮助企业提升价值的能力，是拥有大数据思维和算法思维的管理者。同时财务高级管理人员需要在深度理解智能时代对公司战略和竞争要点的影响智商，具备主动经营分析、资源配置的能力，以给予业务更好的支持。其次，是财务决策支持人员。在智能时代，财务决策支持人员应具备基于大数据、机器学习的建模的能力。诸如，通过人工智能进行大量数据分析后提出的，通过分析大量历史数据，从相关性中探寻规律，给出很可能靠人无法发现的绩效改进线索。而在预算管理上，资源配置的基础将由智能分析提供。最后，智能财务运营人员是财务共享服务实现了流程的标准化和作业的规模化以后，进行流水作业的财务人员。随着人工智能的深入，有了智能财务架构和既有算法，共享服务中心的审核作业将进一步规则化，甚至过机器学习形成作业规则。因此对运营人员的数量和财务技能的需求均会下降，少数运营人员应有能力进行规则分析、流程设计和流程优化，其余转化为信息录入员或直接被财务机器人取代。

1.3 智能时代带来财务信息技术的晋级

归根结底智能时代对财务组织模式的改变，直接源自信息技术的影响。人工智能的核心是机器学习，有了大数据和云计算才使得机器学习成为现实，由此衍生出的区块链等新兴技术也对财务管理产生重要影响[3]。

董皓（2019）提出，大数据是原材料，云计算是生产能源，人工智能是生产力[4]。没有大数据提供的海量数据，机器学习就成了无米之炊，空有算法和模型，在海量的数据面前，只有云计算的海量数据处理能力才能提供运转能源，支撑人工智能的算法和模型，产生超级的决策能力。

2 影响财务管理的新信息技术

2.1 大数据的财务应用

大数据带来风险管控能力的升级。传统风险管理模式是基于经验判断对风险进行预测和针对性的实施风险管控措施，大数据所提供的海量信息具备的多样性、真实性的特点[5]，是传统风险管理模式下无法实现的，同时大数据打破传统信息关联性桎梏，可以发现传统风控所无法发现的风险隐患。大数据还可以根据风险水平对风险事项进行分级，做到不同风险等级的风险事项差别化管控。

大数据提升预算管理能力。预算管理是资源配置的有效手段，传统的预算管理根据企业结构性的历史数据和对外部环境的预测，建立回归模型。大数可以根据行业、企业和竞争对手三个不同的维度，实现对未来更为的精准的预测，从而提高资源配置能力，带来传统预算管理无法实现的应用价值。

大数据提升经营决策能力。经营分析有助于发现经营中存在的问题，有针对性加强管理，提高经营效果，传统的经营分析主要是对管理目标达成度的考核，并针对考核结果进行分析，以便优化经营行为，改善经营绩效。如同风险管控和预算管理类似，在经营分析和决策中，来自不同维度的大数据，对分析和决策提供支持，可以发挥数据的应用价值，提升决策的精准度。

2.2 人工智能及其财务应用

大数据和云计算是人工智能得以实现的基础。有了大数据，才有了数据挖掘，对大数据进行分析整理，提取海量数据中隐含的数据之间以及变量之间的数学关系。传统的数据处理方法在海量数据面前变得苍白无力，需要利用数据挖掘技术，对数据进行分析、整合和提炼，发现潜在的或被忽视的各种可能的数量关系，从而为数据使用奠定了基础。云计算，是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，实现计算资源共享。机器学习是人工智能中的一个重要概念，但对它的定义不尽相同，总的来说，它是指计算机利用算法进行自我学习、自我优化，从而做出准确判断和预测。不同于以往通过编程和提供指令集“告诉”机器应该怎么做，在机器学习中，研究人员通过提供大量数据和算法对机器进行 “训练”，让机器自己在训练中发现数学模型，积累经验，在一次次的尝试中不断修正“知识”，从而提高判断和预测的准确度。

深度学习是机器学习的一部分，其概念源于对人工神经网络的研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示，以发现数据的分布式特征表示，其最典型的代表就是卷积神经网络。神经网络的构想来源于对人类等生物体中神经元的模仿。神经网络构建有独立的层、连接，并规定了数据的传输方向，通过模仿生物体的神经网络和神经质的传递，当满足一定条件时，当前人工神经元就被激活并输出预设函数的计算结果到下一个神经元，直到最终输出预测或判断结果。根据输出结果的正误，系统会得到相应的“奖励”或“惩罚”，即相关参数将会被修正，从而提高预测或判断的质量。根据“奖励”还是“惩罚”的判断由人作出还是机器自身做出，深度学习可以分为监督学习和无监督学习，卷积神经网络就是典型的监督学习，而深度置信网络可以实现无监督学习。深度学习的出现使机器学习的设想得以真正实现。基于机器学习可以实现智能共享作业、智能报告、风险控制、经营分析、资源配置。

2.3 区块链的财务应用

区块链是基于链式结构运转的，所有参与者拥有共识机制，设定了规矩大家都会自觉地按照这个规则来进行。例如我们常见的微信群接龙，发起接龙的人以某种方式描述一个事件，后来者均按既定方式跟进描述。另一个特征是去中心化，没有人能够站在中心位置来掌控或修改、屏蔽信息。区块链构建了点对点对等网络，记账过程的安全性和公平性。区块链是基于链式结构运转的。在微信接龙模式下，第二个人报名的时候，一定是链接在第一个人报名之后的，编码顺序也从“1”变为“1+2”的模式。这就强制性地构建了一个链式结构。共识机制，设定了规矩大家都会自觉地按照这个规则来进行。而去中心化构建起的点对点对等网络，使得所有人是平等的，从而加强了整个记账过程的安全性和公平性。

相应的区块链在财务领域亦是设定共识机制。基于智能合约自动触发的财务结算、会计核算等处理都将极大地简化财务处理，也从根本上实现业财一致，并有力地支持智能财务的实现。在这种模式下，不再是每个企业自行记账，每个企业都是区块链上的一个节点，企业与企业之间所发生的所有交易都通过区块链进行多账簿的链式记账，这就使得很难出现假账。

3 展望

基于当前信息技术的发展趋势，未来财务将呈现出去物质化、虚拟化、智能化、网络化和互动化等特征。

3.1 去物质化

实质上，实体形态最终会转化为电子形态，就像实体书逐步会被电子书或语音书所取代。事实上，财务领域的去物质化一直在进行，如纸面账簿被电子核算系统所取代，现金收支被网络收支所取代，将来我们将很难见到纸质凭证纸质发票等实体媒介，纳税申报转为网络申报。这些都是去物质化的历程，并且财务的去物质化还将继续进行，并将以财务为中心向其外围关联方蔓延，全数据化的时代正在到来。

3.2 虚拟化

用计算机技术来模拟现实，如模拟行星撞地球，或者构建网络虚拟购物，这都是虚拟化。财务领域的虚拟化将应用在资源投入、绩效管理的模拟等方面。此外，未来在财务培训教育领域也将进一步引入虚拟化，所谓的沙盘演练将依托虚拟技术，呈现更为逼真、复杂的业务场景，形成极强的培训代入感。事实上我们已经看到了财务虚拟化的雏形，针对预算、绩效的拟真环境已经能够让我们基于虚拟环境展开很多资源配置的场景模拟。而虚拟培训室，也将拟真作业带入了学校的课堂。相信未来在虚拟化方面还会有更多的创新实践。

3.3 智能化

智能化可以分为规则型智能和学习型智能两个阶段。规则型智能已经实现了成熟的应用，如基于规则的费用审核、风险控制、业财一体化模式下的会计规则引擎等。而学习型智能也已经进入了大规模商用前的准备，基于深度学习完成财务的自动核算及报告编制。在经营分析领域，实现基于主动思考推测管理层需求，并提供数据报告服务的雏形。

3.4 网络化

网络化的核心是多节点信息及资源的自由流通，并能够形成工作共享、协同。传统意义上的互联网形式的网络化就不必再提了，而资源形式的网络化则可以进一步思考。基于数据信息的网络化我们已经实现，物联网也已经成为网络化的生力军。我们看到，今天的商业社会已经实现了“无数据不入网，无物体不互联”的深度网络化。这使得我们财务能够基于新的网络环境，在大数据、人工智能等方面展开应用，更加积极地发现和挖掘新的应用场景。

3.5 互动化

互动本身一直在发生，但过去的互动以单向互动为主，未来的互动是参与式的互动。财务由于偏重于管控的角色，长期以来多以财务一业务单向互动为主，业务被动接受信息。未来的财务，将赋予业务部门更多的参与机会，通过设计简单化的财务互动模型，让业务部门能够自己动手推演结果，也可以将复杂的财务管理工具简单化、业务化，让业务部门能够做到参与式管理。此外，全息技术已经改变了整个社会的互动方式，也将进一步改变财务生态中的协同方式。