人工智能技术在企业财务管理中的应用

刘慧娟

摘要：当前人工智能技术在社会中有着十分广泛的应用，特别是在财务管理领域，可以极大地方便工作开展，降低人工输出。因此，企业的财务管理更多应用人工智能技术，用以优化工作。基于此，本文从人工智能技术概述入手，首先分析人工智能技术在企业财务管理中的作用，然后研究人工智技术在企业财务管理中的具体应用，希望可以借此给相关的研究提供一定的参考意见。

关键词：人工智能;财务管理;应用方式

一、人工智能技术概述

人工智能是近现代的科学技术，它可以划分为计算机科学的一个分支，应用在图像识别、语音识别等多个领域。人工智能包含的技术也十分复杂，囊括了心理学、哲学、计算机技术、数学、信息技术等方面，可以很大程度的简化人类工作，在日常生活中有着较大的作用。特别在数据处理领域，人工智能技术可以极大地简化工作量，同时还能够减少人为失误带来的影响。

随着人工只能技术的发展，对社会的各行各业都产生了较为深远的影响。首先，人工智能给经济领域带了宏观的效益，利用人工智能技术和工业网络的结合，人类的脑力劳动被大幅度的取代，所以社会结构也因此有了一定的变化。其次，自然科学也受到了人工智能技术的影响，利用计算机技术、数学技术和人工智能技术的结合，科学计算更为简便，反作用于人类自身智能的形成。在社会方面也是如此，人工智能带来的智能化交互极大的方便了娱乐文化，人们的生活方式更加多样化。

二、人工智能技术在企业财务管理中的作用

人工智能应用在企业财务管理中的作用主要体现如下：

（一）提高财务信息处理的质量。传统的财务信息处理主要依靠人工进行，不仅会产生各种人为的失误，还给信息作假和舞弊带来了可能，因此财务信息处理的可靠性并不强。随着人工智能的不断应用，企业财务信息处理的人工占比更少，这样就可以极大的减少错误的可能，提高财务信息处理的可靠性。

（二）提高企业财务信息处理的效率。人工智能的信息处理速度极快，所以能大幅度降低员工的工作强度，而且不会影响到处理结果的准确性。在企业的财务信息处理中，应用人工智能技术就可以降低人工的成本，提高工作的效率。

（三）提高风险预警能力。企业都存在财务风险，虽然领导层都存在相应的风险防范意识，但是却缺乏风险的预警能力，风险发生时的决策机制也不够完善。从本质上来看，这种问题是由于风险预警体系不完善导致的，不能够细致的发现财务信息中包含的风险问题。通过人工智能技术就可以较好的缓解该问题，对财务数据进行全面的分析，通过风险模型来预警各类可能出现的问题，让企业提前做好风险处理的决策。而且，人工智能技术还可以提高企业的运营效率，这对于企业的长久发展也极为有利。

（四）财务作业流程的专业化。人工智能的财务信息处理更为专业，通过人工智能和手动操作的结合，可以实现体系化的财务流程管理，领导层的决策也更加有针对性，能够很好的应对繁杂的财务信息数据处理工作。特别是人工智能的高效化运行与固定化的模式，极大的提高了财务流程的专业化程度，能够减少人为因素对企业财务信息处理的影响。

三、人工智能技术在企业财务管理中的应用

（一）财务识别

企业财务信息的处理是将财务信息进行整个与分析，人工智能可以很好的满足该项需求，充分发挥出人工智能的高效化特点。在企业财务信息处理中，统计财务管理模式与模糊财务管理模型都可以应用人工智能技术。统计财务管理模式是将数据定向的体现，财务识别的效率较高，而且处理的精确度得到了有效保障。模糊财务管理模型是通过数据库的对比，根据相关标准给出评定，这种应用更多的是发现财务信息的特点，有利于提高财务管理的水平。就目前的应用而言，由于数据库的完善度不足，所以相关标准的评定缺乏准确性，仍需要完善。

（二）财务分析

人工智能系统是依托计算机建立起来的，其信息处理的速度极高，目前能够达到每秒30亿以上的速度，远超人工的效率，所以在财务信息处理上有着天然的优势。对于一些大型的企业而言，其财务信息十分复杂，单纯的人工处理不仅会耗费大量的时间，而且精确度也得不到保障，至于信息特点的分析与总结也就会出现各种问题。应用人工智能技术，就可以从整体上把控企业的财务信息，迅速反馈出财务现状，同时还能够针对性的判断财务风险。一般在具体的应用中都会创立多个模版，然后把收集到的财务信息整合在不同的模版中，通过标准对比得出所需的信息。企业的信息模版都是在依托模型建立的，也经过了实践的改善，用以紧密贴合企业的数据信息需求。

传统的财务分析一般由人工进行，而财务人员的工作量较大，财务分析的结果并不能全面的反馈信息，导致财务风险得不到有效的控制。人工智能技术可以极大程度上模仿人类思维，所以财务分析的工作就得到了简化，分析的结果也更加准确，这对于提高工作效率和降低企业财务风险都有着积极的意义。

（三）经营预测

企业的发展不仅要结合市场需求，同时要符合自身的情况。因此在企业的领导层决策中，经营预测是关键的环节。传统的经营预测大多依靠人工录入的数据信息，由于数据偏差等问题，导致信息数据的准确度不足，这样的经营预测就缺乏稳定性。而经营预测需要结合多个方面的信息，如利润、负债、成本和支出等，由于数据的交叉分析难度较大，传统的方式并不能准确的提供数据信息，因此经营预测缺乏数据支撑。基于人工智能技术的特点，可以很好解决这一问题，因此在企业的财务管理中可发挥其作用。

（四）专家系统

专家系统是人工智能的高级模式，对企业复杂的难题，可根据大量的计算与分析将其划分为多个易解决的小问题。目前在财务和会计领域，专家系统十分常用，可以对各种问题作出快速反应，加强企业的管理。一般而言，专家系统会结合人工智能和大数据技术，分析各个财务指标，从中筛选出不正常的指数，快速定位问题。当然，专家系统较为复杂，需要有一定的数据库积累，财务人员和分析师需要定向建立模型，这样可以让人工智能的数据分析更贴合需求。

（五）网络系统

网络神经是人工智能的主要组成单元，也是实现其模拟人类思维的基础所在。在具体的应用中，人工智能会对数据进行预处理，然后将数据进行分类，最后运行程序得出结果。人工智能的网络系统目前已经较为完善，在企业中中会根据模块的划分实现不同的功能。特别是在财务管理中，企业已经将其扩充到危机评估、预警系统和数据处理等多个方面，这样就可以加强对企业管理的控制，各类运行更加系统化和专业化。

在企业财务管理中，还有很多领域存在人工智能应用的可能，但是目前的技术限制导致应用效果不佳。上文分析的财务识别、财务分析、经营预测、专家系统和网络系统是目前主要的应用方面，而且相关的技术已经比较成熟。在后续的发展中，人工智能技术必然会在企业财务管理领域中发挥更大的作用。所以，企业的实践要与理论研究紧密结合起来，不断探索新的方向，同时根据经验来完善技术，给人工智能的进一步应用奠定坚实的基础。

四、结语

人工智能技术应用在企业财务管理后，不仅极大的提升了财务信息处理的效率，而且还提高了企业的财务管理水平与质量，使企业的财务管理更加人性化、实效化，所以在未来的发展中，企业财务信息管理的人工智能技术应用必然会成为一种趋势。当然，在不断的应用中必然会出现问题，这就需要结合实践的难点进行综合分析，不断扩大应用的领域，让人工智能技术为企业财务信息管理提供更多的便利。

参考文献：

[1]杜昀.论人工智能技术在财务管理中的发展与应用[J].全国流通经济，2018 （24）：26-27.

[2]张绍鹏.试析人工智能技术在财务管理中的应用[J].电脑编程技巧与维护，2018 （06）：132-134.

[3]张毅猷.浅谈人工智能在企业财务管理中的应用[J].中国商论，2018 （06）：16-17.

[4]李凈.人工智能技术在财务管理中的应用[J].时代经贸，2017 （36）：30-31.

[5]林洋.商务智能在Y企业财务管理中的应用研究[D].昆明理工大学，2014.