人工智能背景下企业智能财务体系建设

吴凡 原学军 北京中电普华信息技术有限公司 刘甜甜 国家电网有限公司大数据中心

引言

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在各个领域的应用已经深刻改变了企业的运营和管理方式。在财务领域，传统的财务体系往往面临着一系列的挑战，如信息处理速度慢、决策支持能力有限、数据的准确性和一致性等方面的问题。对于企业来说，构建智能财务体系已经成为提高财务管理效能、适应日益复杂商业环境的当务之急。人工智能背景下的企业智能财务体系建设，旨在通过充分利用人工智能技术和数据分析手段，实现财务流程的自动化和智能化，提高财务决策的精确性和时效性，为企业提供更高效、可靠的财务信息和决策支持，以更好地应对市场竞争、风险管理和战略规划等挑战。

一、人工智能和智能财务

人工智能指的是模拟人类智能的理论和技术，涉及利用计算机系统实现对复杂问题的感知、理解、推理、学习和决策的能力，在多个领域展示出了广泛的应用前景。智能财务是指在财务管理和决策过程中，应用人工智能技术提升效率、精确性和决策能力的方法和实践。智能财务利用人工智能技术对财务数据进行分析和挖掘，以获取深入的洞察，提供准确的财务预测，并帮助决策者评估风险、优化资源配置。通过应用人工智能技术，可以对大型财务数据进行自动化分析和处理，挖掘隐藏在数据中的模式和趋势。智能财务将人工智能技术与财务管理进行结合，提供了更高效、准确的财务数据处理和决策支持。

二、人工智能背景下企业智能财务体系的构建要素

（一）业财融合

业财融合指的是财务部门与业务部门之间的深度合作与协同，以实现财务信息的全面收集、整合和分析。财务部门需要与业务部门紧密合作，了解业务活动和运营过程，并获得准确的财务数据。这可以通过建立跨部门的会议、工作流程和信息共享机制来实现，以确保财务部门及时获得业务数据，并将其纳入财务分析和决策的过程中。同时，财务部门应该积极参与业务决策过程，与业务部门密切合作，提供财务数据和分析，为业务决策提供强有力的支持。通过深入了解业务部门的需求和挑战，财务部门可以更好地为企业提供有针对性的财务规划、预测和决策建议。此外，财务部门应该与业务部门共同制定和执行财务管理规范，并建立标准化的数据收集、处理和报告流程。这有助于消除数据不一致和错误的风险，提高财务数据的可信度和可用性。实施业财融合的关键在于培养跨部门的协作意识和团队精神。企业应该加强员工的财务意识和业务意识的培养，提供相关的培训和教育，以提高他们对业财融合重要性的认识，并激励他们积极参与跨部门的合作和沟通。

（二）智能管理

智能管理指的是利用人工智能技术和算法来优化和自动化企业的管理和决策过程。通过使用人工智能技术，企业可以自动化地收集和整合各个部门和业务活动的财务数据。这包括从各种内部和外部数据源获取数据，并将其整合成一致、准确的财务数据集。数据采集和整合的过程需要考虑数据的质量、安全性和可溯源性，以确保可靠的数据基础。人工智能技术可以应用于大规模数据分析和模式识别，帮助财务部门发现数据中的关联性和趋势。通过建立智能的预测模型，结合历史数据和外部因素，可以提供准确的财务预测和情景分析。这有助于企业做出更准确的财务规划和决策，及时调整战略和资源配置。通过智能化的风险管理系统，企业可以快速识别和评估潜在的财务风险，并采取相应的风险控制和预警措施。智能合规性管理可以帮助企业确保财务业务符合法规和政策要求，降低违规风险。为实现智能管理，企业需要建立稳定、灵活、安全的信息技术基础设施，以支持数据采集、存储、处理和分析。同时，培养具备人工智能和财务领域知识的专业人才也至关重要，他们能够理解和运用智能技术，推动智能财务体系的发展和应用。

（三）智能决策

通过利用人工智能技术，企业可以自动化地收集和整合多个数据源中的大量财务数据。这包括企业内部各个部门的数据，以及来自外部渠道的数据。在智能决策中，利用人工智能技术，企业可以在海量财务数据中自动发现模式、趋势和关联性。数据分析和挖掘的结果可以帮助企业深入理解财务情况、识别潜在风险，并发现财务业绩的驱动因素。这样的分析能够为智能决策提供准确、实时的数据支持和洞察。应用人工智能技术，可以建立基于历史数据和外部因素的智能预测模型。这样的模型可以提供准确的财务预测和情景分析，为决策者提供风险管理和资源优化的指导，智能化的财务规划和预测能够帮助企业做出明智的财务决策，提高业绩和竞争力，智能化的风险管理系统可以帮助企业降低潜在损失风险，并增加对异常情况的识别能力。

三、人工智能背景下智能财务体系建设难点及保障措施

（一）智能财务体系建设难点

在人工智能背景下智能财务体系的建设中，存在着若干难点，其中包括数据迁移、数据安全、运行阻力以及人员配备等方面的挑战。

（1）数据迁移：智能财务体系建设需要从传统财务体系中迁移大量的数据，这涉及数据结构、格式、质量等方面的问题。数据迁移过程中可能存在数据不匹配、数据丢失以及数据转换等挑战。此外，由于数据规模庞大，数据迁移可能面临时间和成本上的限制。

（2）数据安全：智能财务体系依赖于大量的财务数据，包括财务报表、客户信息、商业重要信息等。数据安全问题是一个重要的挑战。在人工智能时代，智能财务体系必须采取高级加密技术和安全措施，以确保数据的安全性、完整性和可用性。此外，应建立合理的访问控制和数据共享机制，以保护数据免受未授权访问和恶意操作的侵害。

（3）运行阻力：智能财务体系的建设需要企业与员工之间的积极合作和接受度。由于传统财务流程和工作方式的改变，可能会引起组织内部的运行阻力。员工可能对新技术持怀疑态度，担心自己的工作会受到替代，这可能导致抵触情绪和抵抗行为。因此，组织需要进行有效的变革管理，提供培训和支持，以帮助员工适应新的智能财务体系。

（4）人员配备：智能财务体系的建设需要专业的技术团队和熟悉财务业务的人员。这包括数据科学家、人工智能专家以及财务专业人员等。然而，由于人工智能领域的快速发展和高竞争性，拥有相关技能和经验的人才供应可能不足。因此，企业需要积极招聘、培养和留住具有人工智能和财务领域知识的人才，以支持智能财务体系的建设和运营。

（二）保障措施

1.组织保障

在人工智能背景下智能财务体系的建设中，组织保障是至关重要的。为确保智能财务体系的高效运行和可持续发展，必须采取适当的保障措施。组织保障的关键要素之一是高层领导的支持和承诺。组织领导层应积极参与智能财务体系建设，并展现对其重要性和长远价值的明确承诺。这种支持和承诺将传递给组织内其他成员，鼓励他们积极参与和配合，促进智能财务体系的成功实施。为保障智能财务体系的建设，组织需要制定明确的战略规划和目标设定。该规划应考虑组织的整体愿景和战略方向，并将智能财务体系作为支持战略目标的重要组成部分进行规划。通过明确定义可衡量的目标和关键绩效指标，组织可评估智能财务体系的实施进展，并及时调整策略以确保目标的实现。此外，组织应建立有效的预期管理和绩效评估机制，以监控智能财务体系的运行状况并对其效果进行评估。通过制定明确的预期和指标，组织可以对智能财务体系的贡献和效益进行量化评估，定期进行绩效评估，可以发现潜在问题和改进机会，并及时采取措施进行修正和优化。

2.技术保障

智能财务体系的建设依赖于大量的财务数据，因此数据质量管理是一项重要的技术保障措施。该措施涵盖数据采集、清洗、整合和验证等方面的技术手段，以确保财务数据的准确性、完整性和一致性。这可以通过自动化数据采集工具、数据验证算法和数据质量监控系统等技术手段来实现。为保障智能财务体系的可靠性和准确性，需要进行严格的算法和模型开发。这包括数据预处理、特征工程、模型选择和训练等环节，还需要进行算法和模型的评估和验证，以确保其在实际应用中的效果和稳定性。智能财务体系涉及安全的财务数据和个人信息，因此安全与隐私保护是关键的技术保障措施。组织应采取有效的安全措施，如数据加密、访问控制、身份认证和审计跟踪等技术手段，以保护财务数据的安全性和完整性。此外，还应制定合规性规范，遵循相关的法律法规和隐私保护标准，以确保对个人隐私的合法和透明处理。同时，建立稳定可靠的硬件平台和软件环境，配置高性能的服务器、存储设备和网络设施，以满足智能财务体系的计算和存储需求，还需要进行各个子系统和组件的集成与测试，以确保系统的协同工作和整体性能。此外，在快速发展的人工智能领域，持续的创新和技术监测是保障智能财务体系的重要措施。组织应与技术领域内的研究机构和行业合作伙伴保持密切联系，关注最新的技术趋势和发展动态，建立内部的研发团队或技术委员会，不断探索和引入新的技术手段和算法模型，以提升智能财务体系的效能和竞争力。

3.人员保障

智能财务体系建设需要具备相关领域知识和技能的专业人员。在人才培养方面，组织应该加强与教育机构的合作，设立相关专业课程和培训项目，培养出熟悉财务和人工智能领域的人才。在人才招聘方面，组织需要制定明确的招聘标准和岗位要求，招聘具备相关背景和经验的人员，以满足智能财务体系建设的需求。同时，智能财务体系建设需要跨领域的团队合作，包括财务专业人员、数据科学家、技术工程师等。为确保团队的高效协作和良好沟通，组织应重视团队建设和培训，并建立有效的项目管理和沟通机制，建立跨部门的合作网络和分享平台，促进知识共享和协同学习，以提升团队的整体素质和创新能力。鼓励人员参加行业研讨会、学术会议和培训课程，及时了解最新的技术和趋势，建立良好的知识管理机制，提供学习资源和交流平台，鼓励人员分享经验和研究成果，以促进人员的成长和专业发展。加强对员工的职业道德教育和合规培训，确保他们了解相关的法律法规和道德准则，并遵守行业的规范。建立内部审计和纪律管理机制，对人员的行为进行监督和评估，以维护智能财务体系的公正性、透明性和合规性。此外，为了保障智能财务体系建设的顺利进行，组织应提供适当的管理支持和激励机制。这包括为人员提供必要的资源和工具，制定明确的目标和任务，建立有效的绩效评估和奖惩制度。通过激励和奖励表现优秀的人员，可以增强人员的动力和责任感，提高他们对智能财务体系建设的投入和积极性。

4.制度保障

在人工智能背景下智能财务体系的建设中，为确保智能财务体系的可靠性、透明性和合规性，企业相关部门应针对智能技术在财务领域的应用，查找具体的法律法规，明确各方责任和义务，规范数据使用、隐私保护、合规审计等方面的要求。这些法律法规应与国际标准和最佳实践相衔接，确保智能财务体系在法律框架内稳健运行。智能财务体系的建设依赖于大量的数据，数据治理和保护成为重要的制度保障措施。组织应制定明确的数据治理政策和流程，包括数据收集、存储、加工和共享的规定。数据隐私和安全保护也应被考虑，采取适当的措施，如数据加密、访问控制和事件监测，以保护财务数据的完整性和安全性。此外，制定并推广道德伦理准则可以规范从事智能财务领域的各方行为，包括财务专业人员、数据科学家以及相关技术从业者。该准则应明确禁止不当行为，如数据操纵、不透明的决策算法等，并提供道德决策的指导原则，以确保智能财务体系的公正性、客观性和可信性。为保证智能财务体系的规范运行，建立有效的监管机制和审计规范是必要的。监管机构应加强对智能财务体系的监督和监控，确保其遵守相关规定和标准。进行定期和不定期的审计，评估智能财务体系的风险和效能，并提供改进建议和风险缓解措施，以确保智能财务体系的质量和可靠性。

结语

综上所述，在人工智能背景下，企业智能财务体系的建设对于提升财务决策和管理效能具有重要意义。通过实现业财融合、智能管理和智能决策的有效结合，企业可以更好地利用人工智能技术和数据分析手段，提高财务流程的自动化和智能化水平，从而为企业决策提供更准确、可靠的信息支持。未来，随着人工智能技术的不断发展和应用，企业智能财务体系的建设将持续深化和完善，如更广泛的数据整合与分析、更智能化的决策支持系统，以及更加注重安全和隐私保护的智能财务解决方案。