企业财务管理中人工智能的应用路径探索

肖金鸿

（贵州文化旅游职业学院，贵州 贵阳 551400）

随着人工智能技术的快速发展，为各行各业带来了新的机遇与挑战，同样，企业财务管理也在人工智能技术的影响下，逐步探索其应用路径。将人工智能运用到财务领域，可以在财务报表分析、财务决策、内部审计等方面发挥积极作用，有效提高工作效率，降低工作成本，并减少人为出错的可能性。

一、企业财务管理的现状和难点

企业财务管理是企业经营管理的重要组成部分，它的现状和难点主要体现在以下几个方面。

首先，外部环境不确定性。市场环境的变化、国家政策的调整以及外部环境的变化，给财务管理带来了越来越多的不确定性，对企业财务管理工作提出了越来越高的要求。

其次，财务信息系统不完善。现有财务信息系统功能单一，无法满足企业财务管理的需要。由于多数企业的财务信息系统均处于初级阶段，仅能完成数据的汇总、分类、分析等基础工作，无法满足企业财务管理的需要。此外，由于企业内部和外部环境的复杂性，企业财务数据往往存在着数据不完整、数据重复、数据不及时等问题，这在很大程度上给企业的决策带来了诸多困扰。同时，现代企业财务管理受到众多法律法规的约束，财务管理人员需要熟悉并遵守相关法律法规，增加了财务管理人员的工作难度。

最后，难以平衡利润和成本。现代企业在追求利润最大化的同时，也必须考虑成本的控制。由于不同公司、不同行业的利润和成本结构具有很大的差异，所以企业财务管理面临着平衡利润和成本的难题[1]。此外，随着全球化的深入发展，企业财务管理面临着国际化和复杂化的挑战。企业不仅要在本土操作，还要考虑跨国操作和全球竞争，这对财务管理人员能力提出了更高的要求。

二、企业财务管理中人工智能技术的发展及优势

人工智能技术是一种通过计算机科学和统计学方法使机器能够自主地从经验中学习、改进和识别模式的技术。人工智能技术的发展得益于计算机技术和数据存储和处理能力的飞速发展，同时也受益于软件算法和模型的不断优化。人工智能技术的应用范围也越来越广泛，包括语音识别、机器翻译、自然语言处理、图像识别、智能推荐、智能家居、自动驾驶、医疗、金融和制造业等领域。

人工智能技术的优势在于：第一，智能化，人工智能技术具有“自主”的特征，人工智能技术在很多情况下并不需要人类进行干预。这是因为人工智能技术可以自主学习，即当程序运行时，它会收集数据，并将其输入到程序中以进行改进或优化。同时，人工智能技术可以使机器通过数据学习和自我改进，从而实现人类智能水平的任务执行。

第二，更高的准确性和效率，人工智能技术在企业财务管理中的应用可以帮助财务人员完成许多日常烦琐的工作，可以极大提高任务执行的准确性和效率，同时还能够自动化处理，减少人力成本[2]。比如：财务信息录入、财务报表编制、数据分析、信息系统操作和业务流程优化等，人工智能技术具有极强的学习能力，可以有效减少人为错误发生的概率。

第三，预测性，人工智能技术具有预测性，可以根据过去的数据预测未来的趋势和行为。人工智能技术通过将大量的数据和模式进行汇总，然后分析这些模式以找到规律，并对这些规律进行预测，从而为企业提供决策依据，这是传统管理技术无法实现的。

第四，自主性，人工智能技术不需要人的干预，可以自主地学习和改进，从而不断提高任务执行的能力。人工智能技术能够在处理过程中学习、积累和改善，从而不断提高自身的处理能力，而不是被计算机系统所控制。例如，在财务管理中，人工智能技术可以自动收集财务数据并进行分析，然后根据分析结果对业务流程进行调整。

第五，节省资源，人工智能技术可以根据不同的应用场景和业务需求，对数据进行处理和分析，为企业提供有效的决策依据。通过人工智能技术对数据进行处理，企业可以及时获取准确的数据，实现对生产流程和业务模式的优化[3]。同时还可以协助企业和组织节省人力、物力和时间成本，提高效率和生产力。

三、人工智能在企业财务管理中的应用路径

（一）财务数据分析与预测

1．数据整合与清洗

人工智能技术的应用，能够有效解决企业财务管理中的数据整合与清洗问题，通过分析财务数据，为企业决策者提供有效的信息支持，从而进行科学的决策。在对财务数据进行分析时，企业可以将其与自身实际经营状况进行结合，构建适合自身发展的指标体系，以此来对财务数据进行整理和分析。例如，在对某一企业进行财务分析时，可以借助人工智能技术构建一套反映该企业整体运营情况的指标体系，以此来对该企业整体发展状况进行评价[4]。通过对企业的盈利能力、市场竞争力以及风险防控能力等多个方面进行评价后，能够更加准确地了解该企业发展情况。

2．数据分析与建模

企业在进行数据分析时，可根据不同的分析目的选择不同的数据分析方式。当进行财务数据分析时，可以将其分为预测性财务分析与非预测性财务分析两种。预测性财务分析，主要是对企业未来经营情况进行预测，通过对未来的企业业务进行预测，对企业未来的资金流向进行预测，从而制定相应的财务策略。

人工智能在数据分析与建模方面有其独特优势，通过使用机器学习算法和深度学习算法可以实现精准、高效的对数据进行挖掘。非预测性财务分析主要是指通过人工智能技术对企业财务数据进行分析，挖掘数据中隐藏的信息，例如，可以使用机器学习算法对财务报表、资产负债表、现金流量表等进行分析，从而帮助企业进行有效的资金管理。

3．预测与决策支持

在财务管理中，对数据进行分析和预测后，可以运用于不同的决策场景，如预算管理、投资决策、运营管理等，从而为企业的生产经营活动提供有效的预测与决策支持。企业财务管理中的预测与决策支持，主要是通过数据分析与建模对未来的财务数据进行预测，并根据财务数据变化来判断企业的未来发展趋势，为企业的发展战略提供支持。

首先，通过分析过去财务数据，可以预测未来一段时间内的经营情况、利润水平等。其次，通过对行业发展趋势、宏观经济环境等因素进行分析，可以预测未来一段时间内市场需求、成本支出等。此外，利用人工智能对海量数据进行分析和建模，可以预测企业未来的发展情况。

4．内部审计

内部审计是企业管理中的重要环节，可以通过对企业内部的财务状况进行审计和监管，帮助管理层及时发现问题，并采取针对性的措施。但是，传统的内部审计需要耗费大量的人力和时间，且容易出现疏漏和偏差[5]。而人工智能技术则可以通过智能分析和数据挖掘等技术，帮助企业建立自动化的审计体系，同时从容应对日益复杂的内部审计要求。

（二）自动化财务流程

1．自动记账

人工智能技术的应用，能够使会计信息得到及时的收集与分析，提高财务管理效率。智能财务机器人可对会计原始凭证进行审核、分类，并按照统一的标准进行自动录入、分析和分类，实现企业各部门的自动记账。人工智能财务机器人可以完成多项工作，如：自动录入原始凭证；按照标准格式进行自动分类、分析和自动录入；通过智能识别功能，对会计凭证中的特殊项目进行提取和分类，如发票、银行对账单、销售订单等；进行数据分析，并按照相关要求形成分析报告。因此，在会计凭证录入工作中应用人工智能技术，能够提高财务处理效率。

2．自动结算

自动结算是通过人工智能技术，在对财务信息进行汇总处理的基础上，自动生成和下发各类凭证，并对已生成的凭证进行核对、修改、录入和归档的全过程。在自动结算环节，可以采用OCR（光学字符识别）技术对纸质资料进行扫描，然后将纸质资料转化为数字资料。当数据处理完成后，可以将相关数据录入到财务软件系统中。此外，还可以通过智能机器人实现自动结算[6]。

目前，大多数企业都选择使用财务软件来对各种费用进行报销管理。但在报销过程中，会存在大量的人工操作环节。通过对人工结算和人工智能结算两种方式进行对比可以发现，人工智能结算的效率更高。

3．自动审批与报销

人工智能在财务审批与报销流程中的应用，可通过移动办公实现自动审批与报销，并以电子文件的形式保存到系统中。随着移动办公和互联网技术的不断发展，在企业财务管理中可通过移动办公实现自动审批与报销。移动办公系统主要是以企业移动端为基础，以手机为媒介，企业员工通过手机即可对财务信息进行查看和处理。

与此同时，该系统还能支持财务信息的上传和下载功能，可对员工上传的工作数据进行处理和保存。自动审批与报销流程是基于人工智能技术的应用，企业员工只需点击提交按钮即可实现对原始凭证的填写与录入，并通过人工智能对数据进行分析处理，最终自动生成报销单。

4．财务报表分析

财务报表分析是企业财务管理中的重要环节，通过对公司的财务报表进行分析，管理层可以了解企业的财务状况，制定未来的经营策略。目前，由于财务报表数据量大且复杂度高，因此往往需要大量时间和人力才能进行分析。但是，人工智能技术可以通过对大数据进行自动分析，快速提取出有用的信息，辅助企业管理层做出正确的决策。

（三）人工智能支持的风险管理

1．财务风险的预测与预警

企业在生产经营过程中可能会遇到各种财务风险，如破产、资金链断裂、信用违约等，财务风险的发生将对企业造成巨大的损失。在传统财务管理过程中，企业通常是通过历史数据对未来的财务状况进行预测，由于信息不对称等原因，预测结果可能存在较大偏差。

然而，人工智能在财务风险预测和预警方面的应用可以弥补传统预测方法的不足，通过构建基于多个指标的预警模型，运用人工智能对企业未来可能发生的财务风险进行预测和预警。

具体来说，人工智能在财务风险预测和预警中具有以下优势：人工智能能够自动识别风险因素，并及时地发出预警信息。人工智能通过大量数据的处理，能够在很短的时间内找出风险因素，并通过数据之间的关联分析，进行风险预测，从而及时发出预警信息。例如在财务风险预测过程中，通过对企业相关财务数据的收集和分析，可以发现一些财务指标之间的关联性。例如可以发现企业应收账款周转率与总资产周转率存在着较强的相关性，企业利润与销售净利率也存在着较强的相关性。这些指标之间的关联性有助于判断企业潜在的风险[7]。因此，人工智能在财务风险预测和预警中运用广泛，可以对海量数据进行快速处理和分析，从而能够在短时间内找出潜在的风险因素。

2．风险评估与决策支持

风险评估与决策是企业财务管理工作的重要环节，也是对企业未来发展的预测与决策。人工智能在企业财务管理工作中的应用，可有效提高风险评估与决策支持的准确性、效率性。

例如，在大数据时代背景下，人工智能技术已广泛应用于风险评估与决策支持领域，企业可通过人工智能技术对各方面数据进行收集、整合、处理，将数据转化为有价值的信息；同时，将大数据技术与机器学习算法结合起来，对企业的财务数据进行分析、筛选、分类等，建立基于人工智能的财务风险评估模型，为企业财务管理人员提供更为精确的风险评估与决策支持。

3．反欺诈与反洗钱技术的应用

企业在日常经营管理中，需要面临各种各样的风险，包括内部和外部的风险。要想实现对风险的有效管理，就需要企业加强反欺诈和反洗钱的相关工作。在人工智能技术支持下，企业可以利用大数据、云计算等技术进行数据分析和挖掘，充分发挥数据价值，从而更好地识别欺诈行为、识别洗钱行为等。例如，利用大数据技术，可以通过收集和分析客户的消费习惯、支付方式等信息来进行反欺诈工作。同时，企业还可以利用人工智能技术来有效地处理客户信息。对于一些异常数据，可以通过机器学习算法进行智能分析和处理，从而有效识别和处理洗钱行为。

四、结束语

总的来说，人工智能技术在企业财务管理中的应用具有广阔的发展前景。通过数据分析、风险管理、预测分析等方面的应用，可以有效提升企业财务管理的效率和水平。同时，在人工智能技术不断发展的背景下，企业需要不断更新自身的技术和思维，不断探索新的应用场景和创新管理方式，才能在市场竞争中占据优势地位。相信，在未来的发展中，企业财务管理与人工智能技术将越来越密切地结合起来，为企业的可持续发展注入新动力。