人工智能背景下高职院校财务智能化问题研究

苏倩 王宗飞

一、引言

（一）人工智能的概念及其应用

人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在实际应用中，人工智能在制造业、农业、金融业、物流、医疗、教育等领域都有广泛的应用。

（二）财务信息技术发展进程

我国财务信息技术的发展阶段：会计电算化阶段（1980年—1990年），这个阶段主要是用计算机模拟手工记账，实现财务会计功能的电子化，一定程度提高了效率和准确性，但其局限于财务内部信息及数据。ERP软件阶段（2000年—2010年），这个阶段主要是通过互联网技术实现财务系统与单位其他部门系统的数据交换、整合资源，帮助实现管理会计功能，但由于信息壁垒的存在，無法实现真正意义上的资源共享。智能财务阶段（2017年至今），这个阶段以四大会计师事务所等智能财税服务商先后发布财务机器人为标志，包含深度学习技术、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱在内的人工智能技术快速发展，助推财务领域的智能化到来。大部分以往在财务信息化中还需要人工处理的工作，如数据采集，专业判断等，逐步被人工智能所替代。人工智能在财务信息技术领域的应用方兴未艾，随着人工智能技术日益成熟，与财务的结合将越来越深入。

（三）高职院校财务信息化向智能化转变的必要性和可能性

1.新形势、新经济形态使财务智能化成为必要

随着中国特色高水平高职学校和专业建设计划的实施，高职教育更是得到了蓬勃发展，高职院校各类资金投入显著增长，内部控制要求越来越规范，全过程的绩效追踪管理要求高职院校提升财务治理水平，将财务的触角深度融合到业务活动。与此同时，高职院校业务活动更加多样、复杂，财务治理作为高职院校治理的重要组成部分，其地位也凸显。财务部门不再是报账、记账的服务部门，而是学校教学科研工作的保障部门，提供重大经济事项决策的基础。高职教育蓬勃快速的发展对财务人员的知识储备、知识结构、快速接受变革、处理问题的能力、工作的细致度与深度都提出了更多的挑战，传统的知识结构、传统的财务信息化手段已无法满足高职院校财务治理的需求，人工智能在快速、准确的落地变革、提高效率释放人员精力从而促进财务人员转型上有其天然的优势。

2.人工智能技术在财务领域的成熟应用使高职院校财务智能化成为可能

智能财务利用人工智能技术提供智能化服务，是财务管理模式、理念的革命性变化。高职院校的智能财务建立在学校业务基础上，广泛应用新技术，帮助高职院校打造高效且符合规范的财务业务流程、提高效率、控制风险，主要包含以下技术：

深度学习技术，可以说是人工智能技术的核心，它是机器学习多种方法中的一种重要的方式，深度学习技术在图像、语音等媒体的识别和分类上取得了非常好的效果。在智能财务领域中，通过模拟人的思维，使机器像财务人员一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像等成为可能。

自然语言处理技术（NLP），一句话概括就是让计算机懂得人类语言。通过NLP的文本分类算法，我们可以训练人工智能理解哪些行为是违规的事项，系统就可以自动进行分析和预警，再比如有了NLP技术后，经过数据标注方式，让计算机学习不同的语言模式。辅助我们对合同的审核，发现可疑的财务风险点。财务审核时往往需要对相关财务条款进行检查，这些检查事项，原有计算机技术是无法解决的，必须靠人工进行核查。经过大量训练后，计算机能帮助我们对合同的文本进行检查复核，并提出相关意见。

计算机视觉作为人工智能的一部分，正在各领域发挥着越来越重要的作用。利用OCR等技术让机器能够替代人眼的部分功能，对票据进行图像识别、提取，对场景进行理解和分析，从而使自动填报、数据自动比对成为可能。作为OCR的衍生识别应用，财务管理对于发票识别与财务管理系统的结合，能扫清很多的管理弊端和漏洞。知识图谱是较为典型的多学科交叉领域，涉及知识工程、自然语言处理、机器学习、图数据库等多个领域，是综合的语义知识库，能将各种行业识别、场景信息集合，使机器理解并运用财务管理要求成为可能。

二、高职院校财务信息化现状及问题分析

（一）财务软件与业务软件连通不畅

高职院校普遍通过工作流引擎将诸如人事信息、库存信息、预算信息、会计核算信息等联系起来，实现总账、预算管理、物资采购、固定资产、报表等财务软件内部模块之间的信息交互。然而缺乏与诸如教务系统、政府采购系统、学生管理系统、银行系统、税务系统等业务系统的顺畅对接，使得出现“孤岛”现象，即使通过API接口转换的方式，也往往会出现数据交互不畅、技术不兼容等现象。

（二）内控制度复杂，人工把关落地困难

高职院校基本都建立了一整套内部控制制度，囊括了教学活动、学生活动、行政管理活动、后勤管理活动等各类业务流程，每个流程又涉及各种表单和审批权限。内部控制制度的建立规范了学校经济业务行为，同时也带来一些问题。例如，教职工很难理解和弄清楚制度要求、标准;财务人员在审核把关时，因对制度理解的不同，导致把关标准不统一，或因疏忽导致遗漏。

（三）大量低价值重复性工作使得财务管理效率不高

财务管理软件虽然解决了会计电算化时期数据库规模小、核算计量方法单一等问题，但是主要还是依靠人力处理重复性工作，且在信息传递时更多是依靠纸质介质。这对多校区办学的高职院校而言，无疑增加了人工成本，需要在各校区设立财务分点，投入更多的会计人员处理日常业务，而教职工因沟通问题被反复退单也时有发生，财务人员每天重复大量的低效无效沟通;另一方面，教职工找领导签字困难的矛盾也突显出来。

（四）财务系统数据时效性不高

ERP软件系统是对过去事项的会计记录、统计、分析，无法即时获取正在发生的事情的信息，导致在管控上会出现时间差，影响决策的有效性。

三、高职院校财务智能化平台构建

（一）制度及业务流梳理

财务智能化平台的建设，其基础是业务流程的标准化和业务制度规则的明确。鉴于此，课题组依据高校业务大类，从高职院校自身经济业务出发，进行业务流和制度的梳理。通过全方位的梳理，找到需要对接的功能模块，删除重复或不必要的流程，优化学校内部控制管理流程，使得内控更加合理，而且在优化制度时充分考虑了人工智能技术的辅助所能达到的效果，使得流程縮短的同时效果却得到提升。

（二）高职院校财务智能化平台建设内容

高职院校财务智能化平台建设内容，大致可以分为三个部分。第一部分是底层平台，即各系统接口平台、计算机视觉、NLP、大数据云平台、知识图谱、以OCR为代表的影像识别技术、RPA等。底层平台的作用主要是利用人工智能等技术将经济业务自动识别或者自动接入、转化为财务数字，并根据不同的业务场景分类归集，形成学校财务数字资产库，为核心平台各模块取数提供基础。这样，通过底层平台，不仅能解决上述的校内校外数据互通互联的问题，还提高了数据的质量、扩展了数据的边界。第二部分是核心业务平台，利用技术的优势将校外系统（国库支付、财政监管系统、银行等），财务管理系统（项目库管理、智能报账、核算管理、收费管理、成本管理、会计电子档案），校内其他管理系统（人事管理、学生管理、教务管理、合同管理、采购管理、资产管理）充分对接，通过对底层平台采集的基础数据库的清洗、保存，分析各模块数据间的内在关联，建立起业务与财务、业务与业务、内部与外部之间的密切联系，筛选海量数据剔除无效数据，保留有效数据信息，为推动业务发展奠定基础。第三部分是治理平台，以核心平台建立的数字模型、数据分析为依据，综合学校各方面实际情况，多维度探索高职院校各项业务发展的内在规律，提供学校规划的决策依据。

（三）取得的效果

高职院校财务智能化平台的建设，既是对学校内部治理情况的重新梳理过程，又是对资源的重构，可推动学校治理的数字化，提升治理能力。平台的建设初步取得以下效果：一是加强信息数据准确性。将庞大复杂的业务数据用AI处理，实现自动采集、传递、整理、归集，并与财务核算、预算等系统的数据交互传递，形成完成有效的数据库。决策时不再过多地依赖经验，而是用可靠的数据做支撑。二是提高内部控制可靠性。将内部控制规则通过稽核引擎内置于平台中，业务流转的过程也是自动稽核的过程，避免人为因素造成的内控失效，强化了制度、规则的有效性，实现自动风险预警。三是促进财务治理转型。将财务人员从传统、重复、低效的财务会计中解放出来，投入到高职院校财务治理分析、预算绩效管理等高附加值工作中，促进财务人员从财务会计向管理会计的转型，进而推动高职院校财务治理水平的提升，为高职教育的蓬勃发展提供财务服务支撑。四是提升高职院校治理效能。平台的建设是全校性全员性工作，需要对学校主要业务、流程进行梳理，对相关制度进行完善。平台建设的过程就是高职院校自我把脉、提升效能的过程。

四、结语

总之，高职院校财务智能化建设能够推动学校全面梳理经济业务流程，发现风险点、矛盾点、繁复点，优化各种制度流程特别是跨部门协作的流程。

参考文献：

[1]中国人工智能开源软件发展联盟.中国人工智能开源软件发展白皮书（2018版）[R]北京：中国人工智能开源软件发展联盟，2018.

[2]赖敏锋.高校财务信息化问题探究[J].财会通讯，2013（17）：70-72.

[项目：广东省财政厅2021-2022年度会计科研课题“人工智能背景下高职院校会计信息化改革研究”。]