AI时代智能财务管理的应用与实现

[摘 要]随着人工智能的快速发展，利用AI赋能智能财务管理，是培育财务领域新质生产力的突破点，也是打造财务管理新世界的最佳路径。文章从智能财务管理应用的现状入手，分析了现阶段智能财务管理存在的问题，从AI技术、数据管理、业财融合、人才建设四个角度，提出了实现智能财务管理的方法，以期为企业建设智能财务管理平台提供新的思路。

[关键词]AI；智能财务；数据治理；财务转型

中图分类号：F424 文献标识码：A 文章编号：1674-1722（2024）21-0025-03

2 0 2 3年是“AI元年”，在GPT-4横空出世的背景下，云计算、大数据、信息科技、AI等前沿科技都取得快速发展，正如万维钢在《拐点》一书中所说：“我们正站在AI颠覆世界的前夜，世界即将迎来拐点。”通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的时代离我们已然不远，每一个个体必将跟随时代的浪潮发生转变，这种改变也将推动财务管理发生根本性变革。

一、智能财务管理应用的现状

自2 0 1 5年起，国内就已有成功运用智能财务机器人的案例，经过近十年的更新迭代，作为虚拟劳动力的财务机器人，结合RPA财务流程系统软件，已帮助各大型集团公司实现了智能财务流程的自动化，它可以代替财务人员完成重复性高、单一性强、低附加值的财务工作，如凭证生成、自动对账、自动汇总数据、自动报税等。目前，市面上主流应用的RPA智能化系统适用于企业内部有明确的业务规则、结构化输入输出的操作流程[ 1 ]。

从财务工作应用的角度来说，RPA智能化系统分为内嵌RPA和外嵌RPA。内嵌RPA针对企业内部的财务软件进行数据处理，例如可实现凭证的自动生成；外嵌RPA可连接外部相关系统，例如，通过生成表单的形式连接外部银行的网银系统，财务人员只需审核即可实现资金支付。无论内嵌RPA还是外嵌RPA，其共同特点都是完成一些规则明确、重复量大、附加值低、相对比较简单的标准化基础工作，不包含复杂的判断与决策。

目前，很多大型上市企业、央企、国企开发了适用于本企业的智能财务机器人系统，在数字化转型的过程中均取得了一些成果。针对这些企业组织机构复杂，分（子）公司遍布全国甚至世界各地，业务量大，员工人数庞大的特点，智能财务机器人的应用可帮助企业提高财务管理的工作效率，降低财务管理成本[ 2 ]。

引入财务智能机器人后，各集团公司不仅可以优化各类繁杂的财务报销流程，而且可将业务前端的合同、发票和业务等相关报销信息上传至公司内部云服务平台，由机器人根据业务信息自行查验发票真伪，判断业务的真实性和单据的准确性，再自动实时入账生成凭证，自动汇总数据。同时，财务机器人可以帮助企业接入付款的银行系统，财务人员只需审核即可付款，财务流程变得更加高效简洁、自动化、智能化和可视化。所有报账系统不仅支持全体员工计算机网页和手机App双端口登入，而且能在财务系统中对接财务数据库，包括线上税务系统、资金管理系统、预算管理系统、财务核算系统，智能报表系统等，极大地方便了财务人员和领导者全方位、多维度地把控企业的财务情况，保证财务基础工作的实时性、准确性。

以S公司为例，S公司作为国有企业的全资子公司，在2 0 1 6年启动业财一体化的智能财务项目建设，以此为契机，按照集团的顶层设计，S公司已经完成了从业务端到财务端的数字化、标准化建设，构建业财一体化的生态圈，形成了1 0 9个标准化的业务场景。S公司创建了以财务智能共享中心生成业务场景表单的一种管理模式，下属机构再基于此表单的业务场景特点，设计了相应符合自身管理内控制度的流程，共计1 8 2 8个业务场景及流程。这些场景和流程全部纳入集团智能财务共享中心统一审核。

2 0 2 0年，S公司发生业务1 7 8万单，财务共享中心只有3 9名财务人员，其中，2 9人均为负责审核的财务人员，财务管理模式相较以往得到大幅精简，财务工作更加有序高效。在细化的1 8 2 8个场景内，囊括公司以前、现在，甚至将来会涉及的所有业务，根据业务场景制定相应的标准化流程，随时跟进项目的进展情况，及时调整措施和方向，满足企业高效完成既定目标的要求。

二、现阶段智能财务管理应用的困境

（一）现阶段RPA技术存在的问题

RPA自动化技术无法进行深度学习，也无法构建或运用决策模型。目前运用的RPA技术仍然存在较明显的短板，无法多维度、全方位地考量企业的决策经营；对于涉及需要和人打交道的业务场景，如国家政策法规变化的把控、经营业务的深度分析、发展改革方向的复杂决策等，仍然无法代替人类。

（二）现阶段启用的财务共享中心仍有改进空间

财务共享中心上线后，虽然能提高财务管理的效率，但仍然有一些地方需要改进。前例中，S公司的财务人员复核单据量大，工作时间分布不平衡，在季度末工作量剧增，给财务人员造成不小压力。

另外，审核工作非常枯燥，容易让人产生疲惫感，重复单一低效率的审核工作也不利于个人职业发展。此外，单据审核由人工完成仍然有人为操作的空间，存在管理漏洞。

（三）管理者在管理过程中缺乏紧跟时代的理念

一些企业的管理者过分依赖智能财务软件，缺乏体制变革的手段和思想创新的意识。虽然目前的变革通过技术手段赋能各企业的财务工作，提高了管理效率，但业财融合仍然是企业深化机构改革的本质内容。很多早已建立财务共享中心的大型企业在不知不觉中已经落伍，原因在于管理者在财务理念上的革新速度未跟上时代发展的速度。

在财务改革工作中，有些企业在成立智能财务共享中心时，仅仅把财务当作集中管控的手段，一味地加强管控，忽视了财务服务于业务的职能，业财融合效果越来越差。

（四）未建立标准化的企业数据资产库

很多企业忽视了数据资产的重要性，数据资产是指由企业拥有或控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子方式记录的数据资源。企业不仅需要建立自己的数据资产库，而且要对资产库的数据进行整理，针对业务场景信息、财务核算制度等都需进行标准化设计，在标准化设计的基础上，对常用的全集团主数据、财务主数据、业务场景数据、财务凭证信息、财务报表信息、管理报表信息等综合的核心数据资产，以及所有组织部门、人员机构、往来客商、会计科目、资产、材料进行再次整理分类，形成标准资产数据库[ 3 ]。

（五）AI设计有可能与企业财务在实际中的运用实际脱节

以线性思维关注企业的技术效能、成本控制等，容易让AI开发商设计的软件在应用上遇到瓶颈。因此，急需在保证数据安全与财务安全的前提下，合理设计AI软件，利用技术创新拓展AI在实际工作中的应用，利用AI设计推动企业生产模式、商业模式与管理模式的创新。

三、AI智能财务管理的实现方法

（一）AI模型中的“三驾马车”是实现AI智能财务的关键

目前，主流的财务转型探索方向是在原有的RPA技术上整合AI技术，构建“RPA+AI”的模式。算力、算法、数据“三驾马车”在AI模型中缺一不可。算力主要依靠硬件的升级实现，是AI系统实现任务高效处理的物质基础，大模型部署需要大量的算力支撑，这将耗费巨大的财力和人力。算法是AI的大脑，是人工智能的核心，负责将原始数据转化为有价值的信息和决策；当企业需运用实时推理的大模型时，需要实施大量的计算或算法才可达成。数据则包含了人们需要的所有企业数据，如交易数据、外部舆情数据、政策法规数据、财务数据、资产数据等。

企业通过“数据治理”“数据清洗”等专业手段，提炼出完备的、准确的数据资产库，在此基础上，再利用数据驱动业财数据的标准化。

“数据治理”是实现企业数据资产标准化的必要手段，通过有效的“数据治理”，将“干净”的数据导入数据库终台后，再充分利用AI自主学习的能力，便可以根据数据训练财会AI大模型。经过大量的数据训练后，AI可帮助企业科学地研判工作中的重点和难点，进行资源分配和优化，通过AI自主学习和大数据分析，可提前进行相应资源调配，确保项目的顺利实施，减少资源浪费，提高工作效率。

同时，智能AI财务系统还能辅助企业更好地预测风险，及时防范发现的风险，提出解决方案，避免人为决策的主观性和冒险性，如意图识别、数据巡航、数据处理、实时分析、数据输出、智能问答、报表生成、决策分析、风险监控等。良好的数据资产又能反哺企业智能财务共享中心的发展，助力推动企业探索管理与发展的新模式。

（二）建立真实、准确、安全的企业核心数据是AI智能财务的基础

企业应结合内外环境分析，对数据进行有效处理，形成“干净数据”，确保企业核心数据的真实性和准确性。在AI训练数据的过程中，如果数据出现偏差，就会在大模型中将这种偏差放大，影响模型预测的准确性，造成回路偏差的错误，甚至误导管理者在重大决策上的错误判断。因此，必须在初始阶段对核心数据进行处理，避免出现上述偏差。

另外，企业的核心数据通常包含敏感财务信息，在数据训练、数据治理的过程中，应建立健全的企业隐私安全制度，谨防企业核心数据泄露的风险。

（三）持续推进业财融合是AI智能财务建设的重要路径

业财融合是一项跨部门的工作，每个人和部门之间都有不同的理解能力和工作习惯，业务部门强调的是目标的实现，各大型国企中传统财务更强调流程合规性。在AI时代，原有的管理模式、管理机制和管理流程已不能更好地契合企业的发展需要，企业需在各方面做出适应性的创新，以更多元、敏捷、有效的方式在新场景、新商业模式下实施配套管理。财务变革是“一把手”工程，必须由多部门共同协作，分类细化各类涉及财务的工作内容，自上而下推行。在财务共享中心的基础上建立财务数据中心，将企业内部最早的数据终台起点设置在财务端，业财数据的标准化不仅是实现财务语言、财务工作和财务数据的标准化，而且可通过财务端的标准化倒逼业务端的标准化。同时，可新设B P岗位（Business Partner），旨在将传统的后台财务岗位与前端业务岗位进行连接，使财务人员成为业务人员的合作伙伴，将服务工作深入到企业前端，这是一种财务组织创新的新模式。目前，仅仅通过财务数据是无法说明企业的动态发展的，财务B P人员需要实现企业全部数据的标准化，不仅要深挖财务数据、业务数据与流程数据，而且要分析研判各类数据。B P岗位的财务人员应尽量理解业务，不仅要发挥组织者的作用，学会倾听业务人员的心声，而且要从创造价值的角度成为重大决策中“财、税、法”的谋士，为管理者制定企业长远发展决策提供依据。

（四）建设一支高素质的财务人才队伍是向AI智能财务转型发展的重要保障

一些企业忽略财务人员的职业发展规划，一味地降低财务共享中心的人力成本，宣扬形式主义的降本增效，对财务人员的职业发展规划无明确方向，仍然把财务人员束缚在账务处理、凭证审核、流程规范审核，财务数据提供者等老套观念中，仍旧按照岗位职能主导工作内容。思维意识的固化，缺乏顺应时代发展的财务带头人，财务人员技术的落后和思想的落伍，最终将成为企业智能财务转型的绊脚石。在财务机器人帮助企业释放了大量基础型员工的前提下，财务人员必须拥有全新的职业视角，彻底摆脱“职能思维”，财务共享中心不再是会计“加工厂”，也不是低附加值集中的一个地方。财务人员应利用自己的专长，提升对数据的敏感性，帮助业务人员寻找新的价值增长点。结合未来数智财务人员、管理财务人员、战略财务人员的发展方向，不难看出财务人员应向综合信息人才转型发展，企业应结合实际情况，加强财务人员的继续学习教育，为财务人员提供更多的工作可能性，保持财务人员成长的韧性和持续创新的能力，全方位实现财务人员的价值。

四、结语

目前，世界正在发生着翻天覆地的变化，也许目前的财务工作很快便要由AI接管，那AI到底是降低了人的价值还是提高了人的价值呢？这取决于人们和AI之间的关系。人们可以通过AI撬动信息杠杆，通过AI的辅助形成自己的观点和判断，让AI为人类所用，最终通过“AI+财务管理”的模式，推进智能财务管理。

参考文献：

[1]陈江宁.工业互联网驱动下的数字资产优化配置[J].中国发展观察，2020（24）：25+33-36.

[2]苑泽明，于翔，李萌.数据资产信息披露、机构投资者异质性与企业价值[J].现代财经（天津财经大学学报），2022（11）：32-47.

[3]徐彬.基于共享模式下建筑企业财务管理研究[J].当代会计，2020（10）：72-73.