智能财务的基础问题研究与实践探索

张春芝　李玉松　郑冰婵

摘 要：智能财务是利用人工智能、大数据、云计算等技术，对财务数据进行自动化处理、分析和预测，提高财务管理效率和水平的一种新型财务管理模式。目前，智能财务在国际上已经得到广泛应用，国内也有一些企业开始进行智能财务实践。智能财务是财务管理领域的重大变革，企业需要加强智能化财务人才能力的培养，推动组织变革适应智能财务，并不能只关注短期收益，才能在智能财务建设中取得成功。由此，智能财务已然成为财务管理工作转型和升级的必然选择。

关键词：智能财务；人工智能；大数据；云计算

中图分类号：F275；F230 文献标识码：A文章编号：1673-1573（2024）02-0074-04

一、智能财务概述

（一）智能财务的概念

智能财务源于信息技术的快速发展和经济全球化的推进。随着信息技术的不断进步，大数据、云计算、人工智能等技术得到广泛应用，这为智能财务的发展提供了强大的技术支撑。而经济全球化的推进，企业面临的市场竞争日益激烈，这对财务管理的精细化和智能化提出了更高的要求。

智能财务指利用人工智能技术与大量企业电子化财务数据，为传统财务分析模型设立计算机模型，从而得出对企业经营分析诊断报告[1]。智能财务是一种新型的财务管理模式，它是基于先进的财务管理理论、工具和方法，借助于智能机器和人类财务专家共同组成的人机一体化混合智能系统[2]。此外，智能财务能够提高财务流程的透明度和效率，降低成本，同时增强企业对风险的控制能力。本文对智能财务的粗略理解是：基于业务与财务相融合的智能财务共享平台，这是智能财务的基础；基于商业智能的智能管理平台，这是智能财务的核心；基于人工智能的智能财务平台，这代表智能财务的发展[3]。

（二）智能财务基础研究与实践的重要性

智能财务的理论基础是实践应用的前提和指导。只有深入理解和研究这些理论，才能确保在实践中正确、有效地应用智能财务工具和方法，推动智能财务技术的不断创新。通过对现有理论的深入剖析和扩展，可以发现新的应用场景，为财务管理带来变革。理论研究还能帮助识别和预测智能财务应用中的潜在风险。通过深入研究，可以更加清晰地了解智能财务技术的局限性，从而制定相应的风险防控策略。

智能财务的实践应用能够大大提高企业财务管理的效率，例如，通过自动化处理大量数据、预测财务趋势等，企业可以更加迅速、准确地做出财务决策。智能财务的实践应用为企业提供了强大的决策支持，通过对历史数据的分析和对未来趋势的预测，企业可以更加科学地制定战略和计划[4]。智能财务的实践应用还有助于企业更好地管理财务风险，通过实时监控财务状况、预测潜在风险，企业可以更加及时、有效地应对各种财务挑战。

（三）智能财务的实现基础

人工智能、大数据、云计算是智能财务实现的技术基础。人工智能是智能财务的核心技术，利用人工智能技术可以实现财务数据的自动化处理[5]、分析和预测。大数据是智能财务的重要基础，利用大数据可以为智能财务提供海量的数据支持。云计算可以提供强大的计算、存储和数据处理能力，为智能财务的应用提供条件。技术基础的实施，首先需要收集和整理各类财务数据，包括但不限于财务报表、交易数据、税务数据等，然后利用大数据技术对这些数据进行处理和分析。其次利用AI技术建立各种财务模型，如预测模型、决策支持模型等。在实施这些技术时，必须重视数据安全问题，采取有效的安全措施，如数据加密、访问控制等，确保数据的安全性和完整性[6]。

智能财务的实施受经济全球化、人口红利消失和经济迅速发展等因素影响。在全球化背景下，企业需要处理复杂的财务问题，如跨国投资、外汇风险管理等。传统的财务管理方式难以满足这些需求，而智能财务能够通过大数据、云计算等技术，对全球范围内的财务数据进行实时处理和分析，为企业提供更加精准的决策支持[7]。因此，经济全球化的发展为智能财务的应用提供了广阔的市场空间。人口红利的消失也为智能财务的发展提供了契机。在过去几十年中，人口红利为中国等发展中国家的经济增长作出了巨大贡献。然而，随着人口老龄化的加剧，这一优势正在逐渐消失。企业难以再依赖低成本劳动力获得竞争优势，而智能财务能够通过自动化、智能化手段降低对低端劳动力的依赖，提高财务管理效率。因此，人口红利的消失促使企业寻求技术替代，从而推动了智能财务的发展。世界范围内经济水平的发展也为智能财务的实现创造了条件。随着经济的发展，企业规模不断扩大，业务范围越来越广，对财务管理的要求也越来越高。智能财务能够通过大数据分析、人工智能等技术手段，满足企业对精细化、智能化财务管理的要求。同时，经济的发展也为智能财务的应用提供了物质基础和资金保障。

（四）智能财务的支撑体系

标准化体系是智能财务的保障，包括财务数据的采集、处理、分析和报告等各个环节的标准化。通过标准化体系，企业可以确保财务数据的准确性和可比性，提高财务管理水平。智能财务涉及大量敏感数据，信息安全体系的建设至关重要。企业应建立完善的信息安全体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等措施，确保财务数据的安全性和保密性。此外，智能财务的发展离不开专业人才的支撑。企业应加强对财务人员的培训和教育，提高他们的信息化素养和专业技能，培养一支既懂财务又懂技术的复合型人才队伍。

（五）与传统财务管理的区别

智能财务与传统财务在许多方面有着明显的差异。传统财务主要依赖人工操作和传统的软件工具进行数据处理和分析。而智能财务则利用人工智能、大数据、云计算等先进技术实现自动化、智能化的财务管理[8]。传统财务在处理和分析数据时，往往受限于人工操作的速度和准确性。智能财务则能够实时处理海量数据，通过算法模型进行深度分析，为企业提供更准确、及时的财务决策支持。传统财务的预测和决策支持主要依赖于经验和直觉，而智能财务则可以通过机器学习等技术，根据历史数据预测未来趋势，为企业提供更科学的决策依据。传统财务往往难以全面监控和预警，智能财务则可以利用大数据和算法模型，实时监测潜在风险，帮助企业及时应对。

二、智能财务的实现条件

（一）智能财务的应用须遵守法律法规与伦理道德

智能财务涉及大量敏感数据，如企业财务信息、客户资料等。各国对于数据安全都有相应的法律法规要求，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR），中国的《中华人民共和国电子签名法》和《中华人民共和国网络安全法》等。企业需要遵循相关法律法规，确保数据的安全性和完整性，确保用户隐私权益不受侵犯，企业需要明确告知用户数据的收集、使用、共享和存储情况，并获得用户的明确同意。智能财务应用应遵循合规性伦理道德，确保其在合法、合规的前提下为企业提供服务，企业不得利用智能财务工具进行财务欺诈、偷税漏税等违法行为。在智能财务应用中，如果出现违法违规行为，应明确责任归属。一般来说，智能财务系统的开发者、部署者、使用者都可能承担相应的法律责任。政府要加强对智能财务领域法律法规的制定和完善，为企业的合规运营提供法律保障；监管部门应加强对智能财务应用的监管，确保企业在合规的前提下开展业务；企业应增强伦理道德意识，自觉遵守相关法律法规和伦理道德规范，确保智能财务的健康发展。

（二）智能财务的技术标准与规范

智能财务的数据采集是整个系统的基础，它涉及从各种源头系统、数据库和文件中获取财务数据。为了确保数据的准确性和完整性，需要建立统一的数据采集标准，包括但不限于数据采集的范围、频率、格式、质量要求等。数据处理则是将采集到的原始数据转化为有价值的财务信息的过程，包括数据清洗、分类、汇总、转换等。处理过程中应遵循一定的规范，确保数据的一致性和可比性。算法模型是智能财务系统的核心，它基于一定的数学原理和统计方法，对财务数据进行分析和预测。算法模型的选择和构建应遵循一定的标准，如模型的稳定性、准确性、可解释性等。评估标准则用于对算法模型的性能进行量化和评价。评估标准应涵盖模型的预测精度、响应时间、鲁棒性等多个方面，以便对模型进行全面的评价和优化。系统集成是将各个独立的系统或模块通过一定的技术手段连接起来，形成一个有机整体的过程。在智能财务系统中，系统集成涉及数据采集、处理、存储、分析等多个环节，需遵循一定的规范，确保系统的稳定性和安全性。应用规范则是对智能财务系统在实际应用中的行为和要求进行规定。应用规范应涵盖用户权限管理、数据安全保护、系统备份与恢复等多个方面，以确保系统的正常运行和数据的安全可靠。

（三）智能财务人才的培养与知识体系构建

专业技能要求智能财务人员需要具备扎实的会计、财务管理、税法等基础知识，熟悉企业财务管理的流程与规范。同时，还需要掌握数据分析、机器学习、云计算等现代信息技术，以应对复杂的财务数据处理和分析工作。建立健全的培训机制是提升智能财务人才专业技能的关键，企业应定期举办内部培训，邀请行业专家进行授课，分享最新的财务管理理念和技术应用。同时，鼓励员工参加外部培训、研讨会等活动，拓展视野，增强综合素质。智能财务的发展需要财务与信息技术、数学、统计学等多学科的交叉融合，因此，应鼓励财务人才广泛涉猎其他学科知识，提升自身的综合素质和创新能力，通过案例分析、项目实践等方式，培养财务人才的创新实践能力。智能财务在企业的现代财务管理中扮演着重要角色，如自动化账务处理、智能财务分析、风险预警等。财务人才需要深入了解这些应用场景，掌握其原理和应用方法，通过参与实际项目，了解智能财务在不同行业、不同企业的应用场景和限制，培养自身的场景探索能力和创新能力。同时，关注行业动态，及时学习新技术、新方法，以适应不断变化的市场需求。

三、智能财务实践面临的问题

（一）智能财务系统的应用带来了新风险

智能财务系统处理大量财务数据，这些数据涉及企业的商业秘密、个人隐私等敏感信息。因此，智能财务系统需要采取有效措施，确保数据安全。智能财务系统是一个复杂的系统，存在故障的可能性。如果系统发生故障，可能会导致财务数据丢失、财务信息泄露。因此，智能财务系统需要具备一定的容错能力，并做好故障应急预案。智能财务系统中的模型可能存在偏差，如果模型偏差较大，可能会导致财务分析结果不准确，因此，需要对模型进行充分的测试和评估，并定期对模型进行更新。智能财务系统虽然可以自动化处理财务数据，但仍需要人工参与，如果人工操作不当，可能会导致系统出现错误，因此，需要加强对人工操作的培训和监督。

（二）大学财会人才培养难以满足当前企业智能财务应用需求

传统的财会教育主要以理论教学为主，而智能财务需要具备一定的实践能力，为了应对企业智能财务应用的需求，大学财会人才培养需要进行改进：大学应关注新技术的发展，及时更新教学内容，增加智能财务相关课程，使学生能够掌握最新的知识和技能。应加强与企业的合作，为学生提供更多的实践机会。通过实际操作，学生可以更好地理解和应用所学知识，提高自己的实践能力。应加强对财会专业教师的培训和引进，提高教师的专业素养和教学能力。同时，可以聘请企业中的专业人士担任客座教授或实习指导教师，为学生提供更丰富的学习资源。可以建立智能财务实验室，为学生提供模拟实际工作环境的实验条件，通过模拟操作，学生可以更好地了解智能财务的实际应用，提高自己的适应能力。应加强财会专业与其他相关专业的交叉融合，如计算机科学、数据科学、人工智能等，通过跨学科培养，学生可以更好地理解智能财务的原理和技术，提高自己的专业素质。

（三）智能财务相关的人机协同模式需要进一步创新探索

在智能财务时代，机器的智能化水平不断提高，机器将承担越来越多的财务工作，财会人员的角色将发生变化。因此，需要明确人机在智能财务中的角色定位，实现人机协同。机器擅长处理大量数据、复杂计算等任务，而人擅长分析判断、决策等任务，应根据人和机器的优势和劣势，合理划分人机在工作中的分工。人机协同需要建立有效的沟通方式，机器可以通过自然语言处理、图形化界面等方式与人进行沟通，因此，需要开发适合人机协同的沟通方式，提高人机沟通效率。

四、结语

在加强智能化财务人才能力的培养方面，随着大数据、人工智能、移动互联网、云计算、物联网、区块链等新技术的创新迭代和应用落地，新技术在财务领域的应用也越来越受到关注。然而，从传统的财务核算到引入财务机器人实现财务自动化，再到未来的财务智能化，新技术的应用只是智能工具的优化和管理能力的提升，无法完全取代财务人员的综合处理和判断能力。随着企业智能财务应用的深入，财务人员通过对数据分析、业财融合、复合型财务、价值创造型财务等能力的提升，得以培养自身综合素质，从而适应智能化背景下财务转型升级[9]。智能化背景下的财务人员能力培养将会是未来各行业面临财务转型的一项重大课题。智能财务建设是一个系统性工程，既要考虑组织因素，也要关注信息系统和信息技术的因素，企业需要考虑不同因素对智能财务建设的影响作用。智能财务建设不是一项重在短期回报的业务变革，而是需要企业长期投入，才能得到持续性的收益。为了实现智能财务的可持续发展，需要有全局观念，从企业整体角度出发进行规划；要选择合适的技术和工具，不要盲目追求最新技术；要重视人才培养，既要培养懂财务的人才，也要培养懂技术的人才；要建立健全监管机制，确保数据安全和合规。在目前大部分的财务工作中，财务系统操作、内部控制、报告生成、执行等基础生产工作占到了极大比例，真正需要时间思考的分析决策工作则被挤压。未来，机器人处理基础业务+人力员工审计/检查的人机交互和服务交付新模式将被广泛应用于企业。所以，具有分析能力、跨领域复合知识、能把控全局、具备学习能力的财务人才无法被取代。

（二）智能财务未来展望

通过对现有财务管理流程的梳理和分析，发现存在的问题和瓶颈，利用智能化的手段对流程进行优化和改进。例如，通过引入自动化系统，实现凭证自动生成、报表自动汇总等。充分利用人工智能、大数据、云计算等先进的信息技术，构建智能化的财务管理平台。这不仅可以提高数据处理速度和准确性，还可以实现实时监控、风险预警等功能。建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和安全性。通过对创新成果的评估和反馈，不断优化和完善智能财务系统，实现持续改进和创新。智能财务的发展需要具备相关专业知识和技能的人才支持。企业应加强对员工的培训和教育，培养一批既懂财务管理又懂信息技术的复合型人才。在实施增量创新的过程中，企业可以寻求合作伙伴的支持和帮助。这包括与高校、科研机构、软件开发商等合作，共同推进智能财务的发展和应用。最后关注政策法规和行业动态，智能财务的发展和应用需要遵守相关政策法规和行业标准，企业应密切关注政策法规和行业动态，确保合规发展。

参考文献：

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[5]王喜云.大数据时代企业财务管理现状与变革路径探究[J].老字号品牌营销，2024（4）：147-149.

[6]张亚静，付永振，刘苏晅.基于云计算的智慧电子政务应用分析[J].电子元器件与信息技术，2023（12）：132-135.

[7]郑建南.业财融合在房地产企业中的实际应用及优化策略[J].中国中小企业，2023（9）：204-206.

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[9]锡道林，刁婧璇.人工智能对财会人员的影响及对策探究[C]//重庆市教育国际交流协会.经济技术与管理创新交流会论文集.昆明：云南师范大学，2022：3.

[10]唐满彩.人工智能时代对财经业务的影响与应对策略[J].中国市场，2018（15）：192-193.

责任编辑：彭 青

Research and Practical Exploration of Basic Issues of Intelligent Finance

Zhang Chunzhi， Li Yusong， Zheng Bingchan

（Financial Department， Hebei Medical University， Shijiazhuang Hebei 050017， China）

Abstract：Intelligent Finance is the use of artificial intelligence， big data， cloud computing and other technologies， the financial data， a new type of financial management mode. At present， intelligent finance has been extensively applied in the international arena， and some domestic enterprises have begun to practice intelligent finance. Intelligent finance is a major change in the field of financial management， enterprises need to strengthen the cultivation of intelligent financial talent capacity， promote organizational change to adapt to intelligent finance， and not only focus on short-term gains in order to succeed in the construction of intelligent finance.Therefore， intelligent finance has become an inevitable choice for the transformation and upgrading of financial management.

Key words：intelligent finance; artificial intelligence; big data; cloud computing

收稿日期：2024-03-14

作者简介：张春芝（1973-），女，河北衡水人，河北医科大学高级会计师；李玉松（1976-），男，河北衡水人，河北医科大学高级会计师；郑冰婵（1990-），女，河北衡水人，河北医科大学会计师。