基于生成式AI的财务决策研究 1

文 · 新疆政法学院 王文博 程尧

一、引言

当代社会，数字经济和数字化技术的不断发展已成为全球经济增长的重要推动力。数字化技术快速发展和广泛应用带来了巨大的变革和机遇。在这一背景下，生成式AI逐渐成为数字化时代的核心驱动力之一。ChatGP T、Midjourney等生成式AI产品的火爆出圈，掀起了全球范围的AI大模型开发浪潮。百度、华为、阿里、中科院、智源人工智能研究院、清华、北大 等国内各大科技公司、学术研究机构和高校纷纷发布了大模型产品，开启了“百模大战”的时代。

在数字化技术的推动下，人工智能迎来了快速发展。生成式A I通过学习大量数据和模式，能够自动生成具有创造性的内容，并模拟人类的行为和思维。它不仅能够处理和分析大量数据，还能够生成语言、图像、音频等各种形式的内容。而且财务决策领域，生成式AI的应用具有重要的价值，能提高决策的精确性和效率。

生成式AI在财务决策中涵盖风险评估、投资决策、财务分析等方面。借助生成式AI模型处理海量数据，决策者能够发现隐藏的规律和趋势，提供准确的预测和建议。此外，生成式A I能辅助财务分析，帮助分析师和投资者更好地理解和解释财务数据，提供更全面的信息。

随着数字经济的蓬勃发展和生成式AI技术的突破，财务决策领域的研究和应用呈现快速增长的趋势。研究者们不断探索生成式A I在财务决策中的潜力和限制，努力提高大模型的性能和可解释性。同时，政府、企业和学术界也在加大对数字经济和生成式AI的支持力度，推动其进一步发展和应用。本文通过对生成式A I在财务决策中应用的探索，旨在为生成式AI的进一步研究和应用提供有价值的参考和指导。

二、理论分析及文献综述

（一）生成式AI的基本概念和工作原理

生成式A I是一种基于深度学习模型的技术，它能够通过学习大量数据的内在分布，生成与训练数据相似的新数据。生成式A I的工作原理主要基于生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。

GA N由生成器和判别器两个组件构成，生成器负责生成新的数据样本，判别器则负责区分生成样本和真实样本。通过反复迭代优化两个网络，生成器逐渐学习训练数据的分布，生成更逼真的样本。VAE则通过概率编码和解码学习输入数据的潜在表示，通过解码器重新映射为生成样本。

在财务决策领域，生成式A I 通过深度学习模型学习数据分布，学习历史财务数据和市场趋势，生成新的数据样本，用于财务预测、投资建议和风险评估等决策支持。相较于传统的基于规则的决策系统，生成式A I提供更准确、灵活的决策结果，能理解复杂的金融市场和经济环境，并根据数据变化进行实时调整和优化。它的工作原理基于GA N和VA E，通过对抗性学习和概率编码解码生成高质量样本。通过不断优化和调整，生成式AI能够理解和适应复杂环境和变化数据，提供准确灵活的决策支持。

通常而言，生成式AI在财务决策中，具有如下几点优势。

（1）数据驱动的决策支持：生成式AI能够处理大量复杂数据并发现隐藏的模式和规律，以提供更准确和全面的财务预测和分析。这有助于企业和个人制定科学和有效的财务策略，降低风险并提高收益。

（2）个性化的财务建议：生成式A I可以根据个体的财务状况、风险承受能力和目标偏好，为每个人提供量身定制的投资建议和财务规划。这种个性化的服务能够更好地满足不同人群的需求，提高决策的效果和满意度。

（3）自动化、智能化的预测决策流程：生成式A I 能够自动处理和分析大量数据，减少了烦琐的手动工作，节省了时间和人力资源；通过利用历史数据和趋势进行智能预测，生成式A I能够给出更精确的财务走势和风险预警，帮助决策者做出更明智的决策，同时可以分析和挖掘大量的财务数据，发现其中的潜在模式和关联，为决策者提供更全面、深入的视角；能够建立复杂的风险模型，识别和量化潜在风险因素，并提供相应的对策；能够实时处理和分析数据，为决策者提供即时的决策支持，使他们能够快速调整战略和决策，应对市场变化。

（二）基于生成式AI财务决策的研究现状

随着人工智能的迅速发展，生成式A I在各个领域得到了广泛应用，其中包括财务领域。目前，生成式A I在财务决策中的应用研究还处于起步阶段，但已经显示出巨大潜力。其中，一些研究表明，类Chat GP T的生成式A I工具可以帮助企业实现财务管理转型和精准决策（周子暄，2023）。有的研究指出，生成式A I在财务决策中对会计数据处理、报表生成和分析、会计咨询和教育、风险识别和管理等方面有显著影响（刘勤，2023）。生成式A I的代表产品Chat GP T 被认为在财务应用场景中扮演着新的角色，并展望了助力财务发展的新未来（中兴新云，2023）。同时，生成式A I被认为将推动财务管理和会计工作向自动化、智能化、高效化和交互化方向发展（金源 等，2023）。

另外，一些研究表明，生成式AI可以利用机器学习和自然语言处理技术，对大量财务数据进行分析和预测，为企业提供更准确的财务预测和决策支持（邱航 等，2023）。同时，有研究指出，ChatGP T及其核心技术在智能财务决策和智能财务分析可视化应用中具有重要意义，尤其是其技术模型（李瑞雪 等，2023）。

然而，需要注意，生成式A I 在财务管理中的应用仍存在一些挑战。一些研究对ChatGPT在会计领域的应用前景、挑战及对策进行了探讨（谭韵 等，2023）。此外，还有研究探讨了ChatGPT在成本管理方面的应用，并构建了基于ChatGPT的成本管理框架模型（程平 等，2023）。

综上所述，生成式AI在财务决策中的应用是一个具有广阔前景的研究领域。目前，基于生成式AI的财务决策研究正在成为学术界和实践界的热点，研究内容逐渐具体和可行。然而，理论和实践研究仍然需要更系统和完整的探索，并需要更多的实证研究和最佳的实践案例。

三、生成式AI在财务决策中的挑战及应对

在财务决策领域，生成式AI同时面临一些挑战，主要表现在以下几个方面。

一是数据隐私和安全问题。生成式A I需要大量的数据进行学习和预测，但这些数据往往包含个人和企业的敏感信息。如何保护数据的隐私和安全成为一个重要的问题。

二是透明度与解释性。生成式A I的算法通常是复杂的黑盒模型，难以直观解释其决策的原因和过程。这可能会给企业和个人带来信任和接受方面的困难。另外，生成式AI通常基于深度学习模型构建，而这些模型往往非常复杂，因此很难进行详尽解释。这给决策者带来了困惑，因为他们渴望了解生成式AI是通过什么方式来获得决策结果的。

三是数据质量问题。生成式A I的预测结果依赖于输入的财务数据质量，如果数据质量不高，生成的结果可能不准确。

四是过度优化问题。生成式A I模型在面对新的数据时，如果过度依赖于训练数据，可能导致性能下降。这种过度优化现象使得模型在处理未见过的数据时表现不佳，缺乏泛化能力。这可能是由于训练数据的特殊性或缺乏多样性所导致的。为了解决这个问题，研究人员需要探索各种方法来平衡模型的优化程度和泛化能力。

五是伦理和道德问题。生成式A I在财务决策过程中的应用可能引发一些伦理和道德问题。例如，是否应该让机器替代人类做决策，以及机器做出的决策是否能够符合道德准则等。

针对生成式A I在财务决策中的挑战，企业可以采取以下措施予以应对。

一是实施严格的数据隐私和安全措施，包括数据加密、访问控制和身份验证等，以保护个人和企业的敏感信息。采用数据脱敏和匿名化技术，在保证数据质量的前提下保护数据隐私。遵守相关法律法规，确保合规性和透明度。

二是研究和开发可解释性人工智能技术，使生成式AI的决策过程和原因能够更好地被理解和解释。提供决策解释的功能，例如生成性人工智能决策的可视化、决策过程记录和决策因素分析等，以增强透明度和信任感。

三是加强数据采集、清洗和验证的过程，确保输入的财务数据准确和高质量。建立数据质量监控机制，及时检测和修复数据质量问题。

四是引入更多的多样性数据，确保生成式A I模型具有良好的泛化能力。使用正则化和d ropout等技术，减少模型对训练数据的过度依赖，提高模型的鲁棒性。

五是强调人机合作和决策辅助的角色。生成式AI作为决策支持工具，而非完全替代人类决策。设立监管机构，监督生成式AI在财务决策中的应用，保证其符合道德准则和伦理原则。进行公众教育和知情权的保障，使人们了解生成式AI的局限性和潜在影响，促进社会的智能化进程。

未来，随着技术的进步和数据的积累，生成式A I在财务决策中将越来越普及。需要以保护数据隐私和安全为前提，加强透明度与解释性，提高数据质量，平衡过度优化问题，同时重视伦理和道德考量。这些措施将有助于促进生成式AI在财务决策中的可靠性、可解释性和可持续发展，确保生成式A I在财务决策中的可持续性和可信赖性。

四、生成式AI在财务决策中的应用场景

生成式A I在财务决策中的应用为业务决策和数据分析提供了更加人性化、高效化、精准的交互式方法。结合语音识别、人脸识别等智能技术，生成式AI可以提高自动化流程的智能化水平和用户体验。同时，可以集成丰富的数据源，如社交网络数据、物联网数据等，以实现更精准的业务决策和数据分析。另外，生成式AI通过结合自动化流程和任务的机器人流程自动化（RPA）技术，为财务决策带来了更高效智能的业务流程解决方案。例如，自动化报表分析和自动化财务决策等任务正在逐步实现。这些自动化流程可以大大提高工作效率，降低错误率。在财务决策中，基于生成式AI的应用场景可以进一步细分为以下几个方面。

（一）预测财务数据

生成式A I可以通过学习历史财务数据的分布，为未来的财务数据（如收入、支出、利润等）提供预测。这种预测模型可以帮助企业做出合理的决策，并为财务规划提供依据。具体可通过交互式形式，向ChatGPT等生成式AI工具提出财务预测模型设计要求，收集相关的历史数据、行业数据和其他相关信息，选择适当的模型进行训练和预测。需要注意的是，对于具体公司的财务数据预测，需要充分理解和考虑各种因素，并且模型的准确性和可靠性可能会受到多个不确定因素的影响。因此，在进行财务数据预测时应该谨慎，并根据具体情况考虑其他的方法和技术。

（二）优化投资组合

在优化投资组合的具体场景中，我们可以使用生成式AI来生成各种可能的投资组合，并根据风险收益模型选择最优的组合。这种方法可以帮助投资者制定更合理的投资策略，并优化投资回报。假设我们有一系列可选的投资资产，如股票、债券、黄金等，并且我们希望根据预测的未来的风险和收益，选择一个最合适的投资组合。示例代码如图1，演示了如何使用生成式AI来优化投资组合。

图1 优化投资组合模型代码生成场景展示

首页，在这个示例中我们定义了不同投资资产的收益率和风险。其次，我们定义了一个生成投资组合的函数，该函数随机分配权重给每个资产，并确保权重总和为1。再次，我们定义了一个计算投资组合风险和收益的函数，该函数使用资产的权重和相关指标来计算得出。最后，我们生成了一定数量的投资组合，并选择了风险最低且收益最高的组合作为最优解。这只是一个简化的例子，并没有考虑到更多的实际情况，如资产之间的相关性、限制条件（如最小投资额度）等。在实际应用中，需要根据具体情况对代码进行修改和扩展。此外，这个示例使用随机生成的投资组合，并没有使用生成式AI模型。实际上，生成式AI可以替代随机生成的方法，根据历史数据和其他因素来生成更符合实际的情况。

在生成和优化投资组合的过程中，可以将生成的组合及其风险和收益指标进行可视化展示。使用常用的数据可视化工具库，如Matplotlib或Plotly，在图表中展示投资组合的相关信息。图2是一个简单的示例，演示了如何使用Matplotlib来可视化投资组合的风险和收益。

图2 优化投资组合可视化代码生成场景展示

在这个示例代码中，可以生成一组投资组合并计算每个组合的风险和收益。然后，使用Matplotlib库的scatter函数将所有投资组合的风险和收益以散点图的方式展示出来。最后，设置了横轴和纵轴的标签，可以给图表添加标题。这个示例只展示了一种简单的可视化方法。根据实际需求，可以使用其他类型的图表、添加更多的信息和样式来提升可视化效果。

（三）自动化财务报告

生成式AI可以自动生成财务报告，减少人工工作量，提高工作效率。例如，一些公司已经开始使用生成式AI来自动化财务报告，从而节省了大量的时间和人力资源。

（四）欺诈检测

生成式AI可以通过分析大量的历史数据，识别出与欺诈行为有关的模式和特征，帮助金融机构及时发现欺诈交易。这有助于减少金融机构的损失，并保护客户的利益。

（五）风险评估和管理

生成式AI可以结合大量的财务数据和市场信息，对风险进行模拟和评估。通过模拟不同的市场情景和风险事件，可以帮助企业做出更准确和可靠的风险决策。

（六）个性化投资建议

生成式AI可以根据个人的投资偏好和风险承受能力，提供个性化的投资建议。通过分析投资者的历史交易数据和市场信息，可以为投资者提供更智能和准确的投资指导。

（七）税务规划和优化

生成式AI可以分析企业的财务数据和相关税收政策法规要求，帮助企业进行税务规划和优化。通过优化企业的税务规划，可以减少税负，提高企业的盈利能力。为了更好地展示生成式AI在税务规划和优化中的应用场景，通过以下实例进行说明。

假设新疆蓝盾云科技有限公司为正在筹建中的科技型企业。具体预测分析如下。

第一，收入效益预测。

根据数据分析，该项目具有较高的收入潜力，预计年收入范围为6000万～9000万元。具体的收入来源可以细分为以下几个方面。

单品单现场收入：预计每个单品单现场可收入3000～5000元。根据市场需求和产品竞争力，可以进一步评估单品单现场的销售情况以及价格优势。

定制规划的中型客户收入：预计每个中型客户的定制规划报价为3万～5万元。根据市场需求和客户接受程度，可以估算中型客户的数量和销售情况。

稳定运营阶段年收入：在项目稳定运营阶段，预计年收入范围为6000万～9000万元。这一部分收入可能来自客户的持续订购、增值服务的销售以及其他潜在的收入渠道。

另外，考虑到物联网行业的发展潜力，市场规模预计在10 0亿～50 0亿元之间，该项目有望获取更大的市场份额并实现盈利增长。

第二，成本分析。

主营业务成本：预计为3500万元，主要包括人力资源费用、研发成本、材料成本等。

税金及附加：预计为300万元，包括各项税费和附加费用。

管理费用：预计为800万元，涵盖了公司管理层和行政人员的薪酬、办公开支等。

销售费用：预计为500万元，主要用于市场推广、销售人员的薪酬和推广费用等。

财务费用：预计为200万元，包括公司的财务管理费用和利息支出等。

企业所得税：预计为175万元，根据税法规定计算应缴纳的企业所得税。

第三，利润估算。

预计净利润为525万元。需要注意的是，这只是初步的利润估算，具体的利润情况还取决于市场竞争、销售增长、成本控制和市场环境等因素。

根据以上内容利用生成式AI对该企业进行税务规划的场景如图3所示。

图3 税务规划和优化

从图3中可以看到，在实例中利用生成式AI工具从合理利用税收优惠政策、合理规避税务风险、财务结构优化、跨地区税务规划、合理运用商业模式五方面提出了税务规划建议及策略，但是，要想获得更专业、个性化的税务规划方案还须咨询税务专业人士。

（八）智能化的决策顾问

AI助手具有出色的商业逻辑和分析能力，企业可利用其对资金及资本、经营、发展战略等方面进行分析，并获取相应的管理建议，实现企业财务决策支撑。

生成式AI在财务决策中具有广泛的应用场景，可以提供准确的数据分析、高效的风险评估和优化的投资策略等方面的支持。本文仅对优化投资组合和智能化的决策顾问两个应用场景进行了具体展示。需要注意的是，生成式AI在财务决策中的应用仍处于发展阶段，存在一些挑战和风险，如数据隐私和安全性等问题。因此，在应用生成式AI时，需要充分考虑这些问题，并制定相应的保护措施和监管机制。此外，生成式AI目前只是辅助工具，不能完全替代人类的判断和决策能力。

五、基于生成式AI的财务决策智能化实现路径

为了实现更加人性化、高效化和精准的交互式财务决策场景，本文构建了基于生成式AI的财务决策智能化实现路径框架，如图4所示。该框架涵盖以下关键步骤。

图4 基于生成式AI的财务决策智能化实现路径框架

（一）数据收集与整理

为了优化和完善企业财务决策，数据收集与整理是至关重要的。除了传统的财务报表和数据外，通过多样化的数据源，如开放API接口等技术可以获取更全面的结构化和非结构化数据。数据收集与整理的关键在于数据的治理能力，加强数据治理基础建设，通过优化数据收集与整理过程，可以获得更准确、全面和可靠的财务数据。这将为后续的数据分析和决策提供可靠基础，并为智能化决策顾问提供准确和有用的信息。

（二）建立基于企业真实数据的大模型

优化企业财务决策的关键是建立基于真实数据的大模型，并使用其训练生成式AI模型，以学习财务领域的规律和知识。步骤包括收集准备财务数据、设计适用的大模型架构、训练优化模型、验证评估性能，并持续更新改进。通过此模型，能够提供更精准的财务分析和预测，为企业决策提供准确可靠的支持。

（三）构建基于自然语言的交互式数据分析与决策系统

通过利用生成式AI大模型的能力，可以优化和完善企业的财务决策过程，开发一个支持自然语言交互的数据分析和决策系统。该系统能够理解用户提出的问题或需求，并从庞杂的财务数据中提取关键信息，提供准确的答案和建议。系统可以根据用户提出的问题，自动进行财务数据的查询、分析和可视化展示，帮助用户快速获取所需信息。同时，系统能根据数据趋势和规律，给出准确的决策建议，帮助企业做出明智的财务决策。通过这个交互式的系统，用户无须具备专业的财务知识，即可轻松进行数据分析和决策，在短时间内获得有价值的信息，提高决策效率。

（四）通用与专业化知识相融合

可以优化生成式AI大模型，将通用财务知识与特定产业领域的专业知识相融合。通过这种方式，AI大模型可以获得更全面和深入的理解能力。这样的产业大模型能够处理常规的财务分析和决策问题，并能为不同行业的特殊需求提供定制化的解决方案。通过结合通用知识和专业化知识，可以提高AI大模型在财务领域的适用性和准确性，为用户提供更精确和有价值的建议和决策支持。这种混合式的知识融合将推动AI在财务领域的发展，帮助企业和个人更好地处理复杂的财务问题。

（五）融合其他主流技术

将生成式AI与其他主流技术如机器学习、深度学习、RPA、新一代ERP、在线审计与远程审计、在线办公、会计大数据分析与处理技术、商业智能（BI）等相结合，以进一步优化和完善财务决策智能化系统。例如，可以利用机器学习算法对大量的财务数据进行分析和预测，提供更精准的财务指标和趋势预测；利用RPA技术对财务报表的生成和解读进行自动化处理，提高效率和准确性。

（六）个性化财务分析与决策支持

通过学习用户的偏好和习惯，可以实现个性化的财务分析与决策支持。生成式AI大模型可以分析用户的财务数据和投资历史，了解其风险偏好、投资目标和时间框架。基于这些信息，模型可以提供个性化的财务分析报告，为用户提供针对性的投资建议和决策支持。此外，模型还可以定期跟踪用户的投资组合，根据市场变化和用户需求进行智能调整，确保投资策略的持续优化和适应性。通过个性化财务分析与决策支持，用户可以更好地了解自己的财务状况，优化投资决策，降低风险，并实现财务目标。

（七）提供定制化解决方案

为了满足不同行业的特殊需求，可以提供定制化的财务分析和决策支持解决方案。通过了解特定行业的财务指标、关键业务数据和市场趋势，生成式AI大模型可以提供行业内的专业建议和洞察。基于这些特定领域的知识，模型可以为用户量身定制财务分析报告，针对行业特点和挑战提供相关的决策支持。无论是零售业、制造业、金融业还是科技等领域，生成式AI大模型都可以根据用户的需求和目标，提供行业特定的数据分析、竞争对手分析和市场预测。通过定制化的解决方案，企业和个人可以更好地了解行业的财务状况，追踪趋势，制定战略，并做出更明智的财务决策。

六、结语

通过探索性研究，本文对生成式AI在财务决策中的应用进行了初步分析，揭示了它的潜力和现有研究的不足。虽然目前缺乏具体实证研究的支持，但生成式AI在财务决策中的优势和应用前景仍然令人期待。未来，应进一步全面深入研究生成式AI在财务决策中应用的可行性和价值。跨学科的研究将成为推动财务决策创新发展的重要途径，通过将财务领域的专业知识与生成式AI技术相结合，可以更好地应对财务决策中的挑战。同时，要关注生成式AI在财务决策中可能面临的挑战和限制，这涉及数据隐私问题、模型的解释性、算法的公平性等各个方面，需要进一步研究和解决，以确保生成式AI在财务决策中的健康发展。

总之，生成式AI在财务决策中的应用正不断发展和深化。通过深入的研究、跨学科的合作和解决潜在挑战，生成式AI有望在财务决策中发挥更大的作用，为决策者提供更准确、更高效、更智能的决策支持，推动财务决策的创新发展。