杨洪清
财务信息化对企业发展有着至关重要的作用，在大数据时代下人工智能技术给财务信息化也带来了机遇。在财务信息化建设中，要让财务向智能化的领域发展。在传统管理模式下，企业财务信息化局限于电算化，仅能对内部各项数据进行管理。在大数据时代下，人工智能技术对财务信息化的促进性作用主要体现在财务信息化不再局限于企业内部，而是能够全面获取企业外部的各类数据，并借助人工智能系统对各类数据进行分析和反馈，对企业提供有价值的决策，提高企业管理工作规范性。因此，本文针对大数据时代下人工智能技术促进财务管理转型进行分析，论述了具体的改进建议，对企业发展具有一定价值。
财务信息化转型的瓶颈
第一，基础系统建设不当。很多企业虽然建立了财务信息化体系，但是未建立相配套的ERP、客户关系管理系统、供应商管理系统等相关系统，容易导致信息系统无法有序运作。第二，人工智能的应用不足。在人工智能时代下，很多企业在使用财务信息化的环节无法利用大数据技术以及人工智能系统形成科学的决策方案，未建立基于人工智能系统的财务信息化管理体系。第三，财务信息化体系未得到动态更新。财务信息系统要跟随时代发展要求，就要不断更新系统。但是很多企业忽视内外部环境发展，没有对信息进行动态更新，容易导致信息系统无法跟上时代发展的步伐。第四，人员和各项系统之间未实现有效融合。在财务信息化建设时，要实现人员与计算机系统的协同管理。但是很多企业的人员和系统之间存在隔阂，由于未实现有效协同，导致企业工作效率下降，管理体系受到严重影响。第五，财务人员未实现转型。人工智能系统的应用对企业财务工作而言是一场变革，如果财务人员理念停留于核算会计的视角，那幺财务人员将面临被时代淘汰的风险。
大数据时代人工智能技术在财务信息化应用原理
大数据时代下，随着企业工作的开展，财务信息与非财务信息不断增多。信息具有多样性，不仅包括传统的纸质凭证方面数据，还包括外部网页、社交媒体等数据。传统的信息系统对财务信息处理效率有限，能够提取的信息渠道狭窄，仅能够提取简单的财务数据。在大数据时代下，企业要能够将合同、发票等进行数据化处理，并且为企业提供有价值的决策报告。传统的管理信息是企业对各项经济业务事项进行确认、计量、报告，相关信息停留于企业内部。在大数据时代下，企业只有充分考虑财务信息的非财务信息，并借助人工智能系统为企业决策提供支持，才能降低风险。在大数据时代下，大数据技术对各类信息提取的成本大幅下降，数据更容易被计量与储存，能够有效提高企业对数据的管理能力，为企业创造更高的价值。
在当前时代传统的结构化数据已经难以满足企业的需求，大数据被普遍应用。大数据时代下企业数据来源的渠道包括社交网络、电子商务等多种平台，相关数据更多的是非结构化数据，要通过大数据技术对各类数据进行科学分析，形成对企业有价值的数据。在大数据时代下人工智能技术在财务信息化中的应用，无法通过人员对相关数据进行及时处理，因此，对数据处理提出了更高的要求。企业要在短时间内得到科学的财务决策，为管理工作提供支持，就要合理分析各项大数据应用的要求，科学关注企业的风险情况。通过对大量碎片化数据进行收集、整理、分析、报告，为企业的经营决策提供支持，从而让企业的财务工作充分发挥价值，帮助企业实现价值创造的目标。
大数据时代人工智能技术促进财务信息化转型的建议
基础系统建设 首先，建立基础业务和财务系统。基础业务系统和财务系统包括HR系统、客户关系管理系统、供应商管理系统、ERP系统等相关系统，各系统作为企业获得内部数据的重要来源。与人员手工管理相比，计算机系统具有很强可靠性，获取的业务数据范围较广，自动化程度较高，基础信息化系统为财务工作提供了有力保障。通过建立健全基础管理系统，能够为企业工作的开展提供必要支持。其次，构建数据仓库。在大数据环境下企业需要通过对数据清洗、加工、整理到数据仓库，在数据仓库中数据能够安全、可靠管理，为企业发展提供支持。企业在构建数据仓库中，若使用自己构建数据仓库，成本较高，但是安全有保障。通常为节约成本，企业可以使用云端数据仓库，并选择可靠的供应商向其支付一定使用费，避免企业数据泄露或丢失等方面问题。
人工智能决策机理 第一，明确人工智能系统的功能。在大数据时代使用人工智能系统，包括数据层、分析层、交互层三个层次。首先，数据层负责对数据进行收集、清洗、挖掘，通过对企业内部的财务、业务、审计等信息以及外部的税务、汇率、政策等信息进行集成，让企业获得对企业有价值的信息，并分类储存在数据仓库中帮助企业开展财务决策。通过对各类数据进行处理和分类汇总，提高企业数据获取的广度。其次，分析层主要是开展财务分析活动，包括对企业的各项财务工作进行预测和分析。在分析层，包括知识库、方法库、模型库。企业在接收到人工智能系统分析指令之后，借助知识库、方法库、模型库，以及深度学习算法对决策流程进行不断完善，形成科学的财务决策。企业在形成决策结论之后，将结果反馈给人机交互系统。最后，交互层是人员和人工智能系统之间交互的纽带，通过对各类数据进行分析并输出分析报告，并对各类信息进行处理形成结论。
第二，明确信息系统的决策机理。在大数据时代下，企业能够获得除了内部各类信息之外的相关信息，企业在获取海量的结构化、半结构化、非结构化数据之后，能够从不同的视角分析企业面临的状况与环境。但是相关数据参差不齐，结构混乱，无法开展有效分析。企业要通过数据清洗、挖掘的方式，借助大数据技术对各类信息进行管理，形成对企业有价值的信息。通过对各类数据进行概括处理，当企业有财务决策目标时，借助深度学习算法在训练时得到的模型，实现对各类画像之间的匹配，帮助企业制定科学的财务决策。在企业生成财务报告之后，意味着从海量数据形成了对企业有价值的决策，在此过程中企业各类数据被不断精简，被赋予了新的含义。
不断完善系统 第一，明确系统优化的原则。企业在制定决策流程过程中，要对企业的系统进行不断完善。企业系统的完善遵循以下目标：首先，财务信息系统要和企业决策目标相匹配。财务信息系统要能够结合企业发展实际，根据企业市场规划、管理方向等方面情况形成科学的管理措施，确保企业的工作目标能够实现对企业整体工作发展方向。其次，可行性原则。企业财务信息系统要切实可行，能够对企业各类信息进行全面汇总以及评价，分析企业工作流程中的情况，按照管理原则的要求对工作流程进行不断改进，并通过对企业管理问题进行分析，执行相应的整改措施，提高企业工作规范性。最后，高效原则。企业的各项工作具有持续性，要按高效原则对企业工作流程进行不断优化，从而提高企业工作的及时性，让企业各项分析与决策更加高效。
第二，动态优化系统。企业发展中内外部环境是在不断改变的，信息系统也是持续完善的过程。在大数据时代下人工智能体系要不断完善，结合时代发展要求按照匹配性原则对企业管理流程进行不断优化，并对各类信息进行评价，分析系统管理的情况，对工作流程的问题进行分析并形成整改措施，从而确保企业财务决策内容更加规范，形成对工作流程的有效控制。在企业实施财务信息化的过程中，若系统管理存在问题将严重影响企业工作开展。此时企业要查找问题，分析相关问题影响企业工作的情况，并针对所存在的问题优化企业管理流程，确保企业的管理方案得到不断完善。通过对企业工作进行动态优化，提高企业的财务工作质量。
促进人机协同 首先，企业的人员在提出财务决策目标之后，由人工智能系统接收相关指令，对各类数据进行全面获取的基础上，结合工作目标进行分析。在此过程中不需要人员进行参与，由信息系统进行自动分析。通过对管理流程分析，对决策进行动态改进，达到改进工作流程的目标。其次，制定合理决策方案并予以反馈。在制定财务决策体系时，要根据决策目标对流程进行不断优化，由信息系统在调用企业画像开展财务分析、财务预测、财务决策的环节，通过图形表格等多种形式输出科学的决策方案。在此过程中企业的人员不需要参与决策过程，但并不意味着不参与决策的制定，因为存在一部分复杂的财务决策仍然要由人员进行检查。再次，重视对决策方案的动态优化。在人工智能的体系下形成各项决策，要求人机高度协同，在这一过程中要对各项财务数据进行分析，预测数据情况，对数据进行动态优化。当企业决策目标与人工智能决策结果存在差异时，由决策者对方案进行修正，并重新制定决策方式。在此过程中要确保财务决策具有质量，并且让信息系统进行自动学习的方式提高每次决策的质量。最后，对人工智能系统结果进行总结评价。企业在对人工智能系统进行分析之后，要将人工智能系统输出的结果进行检查与评价，对于不符合标准的方案及时进行预警提示。通过对财务管理流程进行持续完善的方式，能够有效提高企业管理工作规范性。
财务人员转型 人工智能系统在企业的应用，是对财务信息化的一次彻底变革，不仅会影响传统的财务工作流程，还会对财务人员工作带来巨大影响。财务人员只有实现转型，才能避免被时代淘汰的问题。企业要加强对财务人员的培训，让财务人员掌握信息化的要求和原则，能够成为系统操作者，根据人工智能系统生成的报告结果为企业管理者提供决策支持，依靠自身的经验和专业分析技能，提供高附加值的工作。财务人员要向管会计实现转型，参与到企业管理工作第一线，并主动与各部门人员进行沟通，为企业各项工作提供必要支持。
在大数据时代下，人工智能系统给企业工作带来巨大的影响。在开展财务信息化建设的过程中，企业要思考人工智能系统给企业工作带来的促进性作用，积极使用大数据下人工智能的先进优势为企业工作提供支持。财务信息化体系在当前要能够实现对企业各项业务的一体化管理，结合外部环境特点对业务工作流程进行改进，从而适应时代发展要求。企业要让那个各项财务工作实现转型，并且让企业的财务人员充分参与到财务信息化过程中，确保信息系统发挥应有作用。
（作者单位：杭州仁和酒店物产有限公司）
