人工智能在会计财务管理领域的应用与挑战

［摘 要］随着数字化转型的不断深入，会计财务管理领域亟须利用人工智能技术以提高效率和准确性。人工智能应用如自动化会计处理、智能审计、智能税务及智能财务管理在优化流程、提高决策质量等方面发挥重要作用。然而，这些应用也伴随着数据安全和隐私保护、系统可靠性、整合现有系统、人工智能模型的可解释性以及法律法规适应性等挑战。解决这些挑战是实现会计财务管理领域人工智能持续有效融合的关键。

［关键词］会计财务管理；人工智能应用；自动化；智能审计

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2024.15.027

［中图分类号］F275 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2024）15-0086-04

0" " "引 言

在当前的数字化浪潮中，会计财务管理领域正面临前所未有的转型需求。人工智能技术的融入不仅能够大幅提升处理事务的速度与精度，还能够在审计、税务和财务决策等多个层面提供智能化的解决方案。随着智能技术的应用日渐广泛，相关的挑战也逐渐显现出来，其中包括保护数据安全、确保系统的可靠性、整合不同的技术系统、提升人工智能模型的可解释性，以及适应不断变化的法律法规环境等问题。本文将探讨人工智能在会计财务管理领域的应用及其所面临的挑战。

1" " "会计财务管理领域的数字化转型需求

会计财务管理领域的数字化转型需求源于全球经济一体化和信息技术的飞速发展，这两大趋势促使企业必须提高其自身业务流程的效率、准确性和透明度。数字化不仅重塑了财务报告的方式，还改变了数据处理、财务分析、风险管理等的工作模式。在会计实务中，大量的数据录入、处理和报表生成工作本质上是重复性和规则性的，这些过程适合通过数字化手段来实现自动化目标，从而释放专业人员从烦琐的基础工作中解脱出来，转而专注于更高层次的分析和咨询工作。数字化转型使得数据的采集和整合变得更为便捷，财务信息的实时性和透明度得以提高，决策者可以根据即时获得的数据做出更为合理的决策。另外，随着云计算和大数据技术的发展，会计财务信息系统不再受限于本地服务器，可以实现高效的数据存储、处理和分析。这种技术的进步允许财务管理者远程访问数据，即使在外出时也能处理紧急事务，极大地提高了工作的灵活性和效率[1]。同时，数字化转型还包括利用人工智能和机器学习等先进技术来预测财务趋势、优化资源分配和自动化决策过程。这些技术能够分析历史和实时数据，帮助企业发现潜在的成本节约点和收入增长机会，以及时进行策略调整。

2" " "人工智能在会计财务管理领域的应用

2.1" "自动化会计处理

在会计领域，人工智能的应用正在彻底改变着传统的会计处理方式。智能记账系统，例如，利用自然语言处理和机器学习技术，可以自动识别和分类交易文件，如发票和收据，进而自动录入相应的会计分录。这种自动化不仅显著减少了手动录入数据的时间和降低了出错率，而且还能够即时更新财务状态，为企业提供实时的财务信息。发票处理也在体验着技术带来的变革。现代系统能自动扫描、验证和处理发票数据，甚至匹配采购订单和货物交付单，从而自动完成支付流程。这种集成化处理显著提高了账务处理的效率，降低了人力成本，同时也提升了付款的准确性和供应链管理的透明度。自动对账则是另一个重要应用。在以往对账是一个耗时且容易出现差错的工作，需要会计人员人工核对银行账单和账簿[2]。而现在人工智能系统可以轻松处理成千上万的交易记录，不仅速度快，准确性也高。它可以识别和解决匹配问题，甚至在某些情况下，能够预测并提醒潜在的异常交易。

2.2" "智能审计

智能审计正在改善审计的质量和效率。通过深度学习和数据挖掘技术，人工智能系统能够分析大量的合同和交易记录，以识别潜在的风险和异常。例如，在合同分析中人工智能可以自动识别合同条款中的关键信息，评估合同的风险，并监控合同执行情况，从而保障企业的利益不受侵害。内部控制评估也得益于人工智能技术。通过实时监测企业的内部控制系统，人工智能工具能够及时发现系统弱点和员工失误，帮助企业及时修正，并优化内部控制流程。这种实时评估显著提高了企业的风险管理能力，保障了企业运营的合规性和安全性。合规性检查是智能审计的另一个关键应用。随着法规的不断变化企业需要确保其操作和报告的合规性。人工智能可以持续监控相关法规的更新，自动调整审计程序和检查列表，确保企业的财务报告和业务操作满足最新的法规要求。

2.3" "智能税务

智能税务在会计财务管理中的角色逐渐显现，其核心在于利用人工智能技术优化税务工作流程，提升税务决策的精准度和效率。税务筹划是一个复杂的过程，涉及对税法的深入理解和多种税收政策的比较分析。人工智能系统通过机器学习算法，能够分析历史数据、预测税率变动，并提出最优的税务筹划建议。这些系统能够考虑到不同的税收情景和规划策略，为企业节约成本并确保合规。在自动纳税申报方面，智能系统可以自动搜集和整理企业的财务数据，填写申报表格，以及计算应纳税额。这种自动化过程大大降低了人为错误，缩短了申报周期，同时也提高了申报的准确性。此外，人工智能系统还能够实时监控税法变化，自动调整申报内容，确保企业的税务申报始终符合最新税法要求。税收风险管理则是智能税务的另一项关键功能。随着商业环境和税法的快速变化，企业面临着日益复杂的税收风险。人工智能工具可以分析企业的交易模式，识别税收风险并提前预警，帮助企业采取措施避免潜在的税务争议和不利影响，这种前瞻性的风险管理为企业的稳健运营提供了有力的保障。

2.4" "智能财务管理

智能财务管理通过引入先进的人工智能技术，为企业的财务决策提供了强大的数据支持和分析能力。预算管理是企业财务管理的重要环节，它涉及到资源的分配和控制。人工智能系统可以分析各种财务数据和业务指标，预测未来的收入和支出趋势，从而帮助财务管理者制定更加科学合理的预算计划[3]。在成本控制方面，智能财务管理系统通过实时监控企业的财务活动，识别成本超支的原因，从而提供节约成本的建议。这些系统不仅能够处理大量数据，还能够学习并优化成本控制策略，从而帮助企业有效控制成本，提升利润率。对于投资决策的支持，智能财务管理系统的作用显得尤为突出。人工智能可以分析市场趋势、财务报告和相关新闻等数据，为投资决策提供全面的分析和预测。这些系统能够评估投资项目的潜在收益和风险，为管理者制定投资策略提供数据支持。更进一步地说，某些智能系统还能够模拟不同的市场情景，评估投资决策在不同条件下的表现，增强企业在不确定环境下的决策能力。

3" " "人工智能在会计财务管理领域的挑战

3.1" "数据安全与隐私保护

财务数据往往包含企业的敏感信息，这些信息的泄露不仅可能导致财产损失，还可能损害企业的声誉。随着人工智能系统对数据的依赖程度不断上升，数据安全性的威胁也随之增加。黑客攻击、内部信息泄露以及不当的数据处理都可能导致敏感信息的泄露。在实施人工智能解决方案时，企业必须确保所有的财务数据都通过加密技术进行保护，以防止未经授权的访问的问题。此外，应用人工智能技术进行数据分析和处理时，必须遵守相关的数据保护法规，例如欧盟的通用数据保护条例，确保客户和企业的隐私权不受侵犯。数据安全和隐私保护的挑战也要求企业必须建立健全的内部监管机制，不断更新和完善信息安全政策，培训员工识别和防范潜在的安全威胁的意识。企业还需要对人工智能系统进行严格的安全测试，保证其能够抵御各种网络攻击，维护数据的完整性和机密性[4]。

3.2" "系统的可靠性与稳定性

人工智能系统在会计财务管理中的应用同样面临系统可靠性和稳定性的挑战。技术故障可能导致重大的业务中断和财务损失等问题。在依赖人工智能进行决策支持的情况下，系统的任何错误输出都可能引起错误的决策和操作，从而对企业造成不利影响。确保系统的可靠性和稳定性需要企业在系统设计阶段就注重故障的预防和快速恢复。这包括使用高质量的硬件设备、设计冗余系统以及实施定期的维护和升级。同时，应用人工智能的企业也需要准备好详细的应急预案和灾难恢复计划，以便在系统发生故障时能够迅速响应和修复，减少对业务的影响。

在开发和维护人工智能系统时，还必须进行持续的性能监控和测试，确保系统按照预定的标准和要求运行。这不仅涉及到技术层面的工作，还需要财务管理者和IT专家之间的紧密合作，以确保系统在处理复杂的财务数据时的稳定性和可靠性。面对这些挑战，企业需要不断评估和升级其人工智能系统，同时也需要投入资源进行风险管理和人员培训，以确保能够有效利用人工智能技术，提升会计财务管理的效率和提高质量。

3.3" "与现有系统的整合

集成人工智能到现有的会计财务管理系统是一项复杂的工程，它涉及到技术层面的兼容性问题以及操作流程的适应性问题。老旧的系统可能无法与新兴的人工智能应用顺畅对接，导致数据流转不畅和工作效率低下。企业面临着将传统的财务管理系统与现代的人工智能技术结合的挑战，需要在不中断现有业务流程的同时，升级或重构IT基础设施。此过程中企业必须评估现有系统的技术架构，确定需要更新或替换的组件，以确保新系统的顺利集成和运行。这通常需要跨部门的协作，从IT到财务部门，都需要参与到系统整合的规划和实施中。同时，企业还需要考虑到员工的培训，确保他们能够适应新系统带来的变化，充分利用人工智能提供的功能[5]。除了技术和操作流程上的挑战以外，数据的一致性和完整性也是系统整合中必须重视的问题。数据可能需要从旧系统迁移到新的人工智能平台，这一过程中必须保证数据的准确性、完整性和一致性。企业可能需要开发新的数据转换和清洗工具，以确保数据在迁移过程中不受损害，同时确保新旧系统间的无缝数据交换。

3.4" "人工智能模型的可解释性与透明性

人工智能模型在会计财务管理中的应用增加了决策过程的复杂性，尤其是在需要解释模型决策依据时。复杂的机器学习模型，如深度神经网络，其内部运作对于非专家来说往往是一个黑箱，难以解释其做出特定决策或预测的具体原因。这种缺乏透明性和可解释性可能会引起信任问题，特别是在财务决策对企业来说至关重要时。为了建立信任并确保对决策过程的理解，企业需要投资于开发和采用可解释的人工智能模型。这意味着模型不仅要有高准确性，还需要能够向用户提供其决策的洞察过程。可解释性的强化有助于监管机构和利益相关者验证模型的决策，确保它们遵循行业标准和合规要求。另外，随着监管要求的日益严格，企业必须确保他们的人工智能模型能够解释其输出，满足监管机构对决策过程透明度的要求。这可能涉及到模型设计的调整，使其更容易被审查和理解，或者开发新的工具来解释现有模型的决策逻辑。

3.5" "法律法规和监管问题

会计准则和税收政策的调整要求企业的人工智能系统不仅要在当前的法律框架下运行，而且要具备适应未来变化的灵活性。监管机构对财务报告的准确性、完整性和及时性有着严格的要求，同时税法的改变也要求企业必须及时调整税务策略和报告流程。随着技术的发展，新的法规不断出台以解决关于数据隐私、跨境数据传输、人工智能伦理等方面的问题。这些法规的变化将直接影响到企业如何部署人工智能系统来处理财务数据，如何记录交易以及如何报告税务信息等问题。企业必须确保其人工智能系统在收集、存储和处理数据时遵守例如GDPR这样的法规，以防止违规行为的发生。法律法规的不确定性和复杂性要求企业的人工智能系统要具备高度的适应性和可更新性。这可能意味着在设计和实施人工智能系统时，需要预留可以快速响应法规变化的能力，包括软件的更新、算法的调整以及模型训练的重新执行。企业也需要在内部建立监管合规团队，专注于人工智能系统的合规性评估和监督。人工智能带来的自动化和决策支持功能，虽然提高了效率，但也带来了对会计专业人员角色的重新定义。会计准则的制定者和监管机构需要考虑如何在新的技术环境下调整现有的会计准则，以确保财务报告的公允性和透明度。企业在这方面也将面临如何平衡人工智能带来的效率与保持符合会计准则的要求之间的挑战。

4" " "结束语

综上所述，人工智能在会计财务管理领域的应用展现了对传统流程的革新潜力，提高了工作效率和决策质量。尽管存在数据安全、系统稳定性、整合现有系统、模型可解释性和法规适应等挑战，但通过不断的技术创新和政策完善，这些挑战有望得到克服。未来人工智能将在会计和财务领域扮演更加关键的角色，推动该领域向更高效、透明和可靠的方向发展。

主要参考文献

［1］卢阳. 人工智能在企业财务管理中的应用［J］. 天津经济，2023（9）：36-38.

［2］凌冰. 人工智能时代财务会计向管理会计转型的路径探索［J］. 纳税，2023，17（7）：7-9.

［3］蔡丽萍. 浅谈财务智能化背景下企业财务BP人才培养与转型［J］. 财经界，2022（32）：102-104.

［4］谷梅. 人工智能时代财务会计向管理会计转型的若干问题研究［J］. 质量与市场，2022（11）：124-126.

［5］刘彦. 人工智能背景下财务管理向管理会计转型面临的挑战和对策探析［J］. 质量与市场，2022（8）：34-36.