财务智能化
财务智能化范文第1篇
从资本市场与企业的业务经营变化来看，商业模式经历了从线下转向线上之后，进入了业务数字化和智能化阶段。现代信息技术对商业模式的影响日益深广，对财务人才的知识结构和技能提出了重大挑战。尤其是2020年高招过程中，清华大学停招会计学本科专业、安徽大学停招财务管理专业更是引发了社会对财会人才培养和专业建设的反思。
我国财务管理专业建设在信息技术的冲击下正在发生重大变化，浙江大学、山东财经大学等高校已经新开设了智能财务专业，而其他部分高校亦加强了智能财务实验室建设，开设有关大数据分析、人工智能、区块链技术及应用等课程。而国外高校也逐步加强了财务管理专业与信息技术专业的复合型人才培养。在理论研究中，学者已经对财务管理智能化、智慧财务、智能财务等进行了探讨，指出了财务会计转向管理会计的发展趋势，但未对专业本身的建设进行探讨。因此，本文对现代信息技术对财务管理专业建设的影响进行初步探讨，梳理我国高校财务管理专业建设的新变化，提出相应的政策建议，旨在引发数字经济时代财务管理专业建设的反思与改革。
1人才培养模式的比较与反思
从英国大学商学院专业设置来看，会计学与金融学作为传统优势商科专业一直处于重要地位，这也是海外留学的热门专业。但在对金融学、财务管理专业的理解上，我国与英国存在很大的分歧。随着海外留学人才回国任教人数的增加，这种分歧正在逐渐减少，从而促进了人才培养目标共识的达成。
1.1财务管理专业人才培养模式的比较
1.1.1我国现行主要做法
改革开放之后，金融人才的培养成为经济学院或者经济系的重要使命。为此，金融学专业是设置在经济学院或者经济系，课程设计主要以货币银行学和国际金融而展开。而会计学专业作为商科专业设置在商学院或者管理学院。随着市场经济的深化，商学院在培养人才方面也意识到，培养体系缺乏金融人才培养这一重要环节。为此，商学院亦通过设置财务管理专业的方式，与会计学专业一同成为商科主要专业。因此，我国高校商学院在设置财务管理专业上形成了以下格局:要么在设置会计学专业的同时，由会计系下设财务管理专业;要么仅设置会计学专业。毫无例外的是，在商学院设置财务管理专业的同时，经济学院或经济系也开设金融学专业。
在这种专业设置的格局下，财务管理专业培养目标是比较模糊的，基本上是在会计学和金融学专业之间游移。当然，这里的金融学专业是指我国以宏观金融为核心而构建的专业培养体系。随着我国金融学专业建设的推进，以公司金融和证券投资学为核心的微观金融逐步受到重视，公司金融、投资学、金融市场、金融衍生品、金融工程等成为金融学专业的基础课程，但传统宏观金融课程仍然占据重要地位。正因为如此，高校近年来进行专业学科改革中亦停止了财务管理专业的招生，通过开设计算金融或者会计学(智能财务)专业，强化微观金融方向的专业知识和技能的培训。值得注意的是，厦门大学财务管理专业人才培养和课程设置体现了欧美商学院会计与金融本科专业的特点，提供了传统会计学和流行金融学专业的核心课程。除财务会计、管理会计、审计与鉴证、税收等会计课程之外，亦开设了公司财务(金融)、证券投资学、固定收益证券、衍生金融产品、金融工程等必修课程。在培养方向上设定了公司理财和证券投资两个方向，这与英国商学院会计与金融专业培养模式是相通的。
1.1.2英国会计与金融专业模式
从国外来看，会计学专业也发生了很大的改变。英国会计学专业设置极具特点。从《泰晤士报》(TheTimes)和《卫报》(Guardian)公布的2020年会计与金融(accountingandfinance)排名前10的大学名单来看，除利兹大学、伦敦政治经济学院、巴斯大学、华威大学、拉夫堡大学、思克莱德大学这6所大学均入榜之外，根据《卫报》和《金融时报》的评价标准，8所大学出现了较大波动，仅进入其中一份榜单。入围两份榜单前10的这14所大学中，仅思克莱德大学、贝尔法斯特女王大学设置了会计学专业(accounting)，其他12所大学的商学院均设置会计与金融专业(accountingandfinance)(思克莱德大学亦同时设置了会计与金融专业)。值得注意的是，巴斯大学和华威大学商学院只设置了会计与金融专业，没有其他会计学、金融学专业设置。即使利兹大学、伦敦政治经济学院、约克大学设置了多个金融方向的专业，但与会计学有关的专业仅有会计与金融专业。与英国会计与金融学专业设置相比较来看，我国高校的财务管理专业实际上类似英国流行的商科专业———会计与金融，在强化财务会计、管理会计知识和技能的同时，加强公司金融、金融市场、投资分析与组合管理知识和技能的训练。
1.2现代信息技术对人才培养目标带来的挑战
大数据、区块链、人工智能等信息技术对财务管理人才的知识和技能结构产生了影响，企业中传统的大量重复性的日常业务会被智能系统所替代，对日常财务管理人才的需求数量会减少。甚至企业将日常财务业务外包给专业化的财务管理咨询公司，由其利用财务信息技术进行集约化管理。与此同时，现代信息技术凸显了财务管理人才的重要性。公司财务管理人才发挥着财务信息与其他企业信息的归集与分析中枢的角色，尤其是在企业数字化转型中，财务管理人才提供的企业信息的准确性和全面性直接影响着企业发展的重大决策。这就要求公司财务管理人才具备对实时、大量的财务数据和其他数据的挖掘能力和分析能力，要求公司财务人员必须掌握计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等专业知识和技能。因此，财务管理人才培养目标应定位于掌握金融学、会计学的基础理论和方法，在企业价值创造、财务决策、风险管理等领域具备较强的数据分析、数理工具运用的能力。
为此，财务管理专业作为会计与金融(accountingandfinance)的复合型专业，应当在财务会计、管理会计、公司财务、资产定价和投资组合管理知识和方法的基础上，通晓数据挖掘与分析的知识和技能。我国部分高校已经进行了积极探索，在专业课程体系与专业学位建设上进行了改革。
2专业课程体系的调整
商学院在财务管理专业课程体系设置方面已经加入了数据分析与大数据技术方面的课程，部分高校甚至设置了专门的智能财务专业。2.1我国大学课程体系的改革
在财务管理与会计学专业建设过程中，部分高校利用其在大数据分析方面的教学科研优势，鼓励财务管理等商科专业选修信息技术类课程，甚至作为必选课程，这在理工类大学商学院得到了积极回应。南京理工大学经管学院智能会计专业的建设过程中，设置了大量开放式选修课程，例如《Excel高级数据分析与可视化》《大数据分析》《财务共享服务与智能财务》《商业智能分析》《大数据财务决策》《大数据供应链成本管理》《IT审计》等。山东财经大学智能会计专业开设了《机器学习与数据挖掘》《智能财务共享》《大数据与智能财务决策》《Python数据分析》核心课程，并加强《智能会计概论》《智能会计信息系统》《智能财务共享》《智能财务决策》《智能财务分析可视化》等智能会计系列教材的建设。而作为面向内地提供复合型、国际化人才的香港中文大学(深圳)经济管理学院，会计学专业课程包括《会计与金融中的文本分析》《会计分析中的数据挖掘》《会计数据库和数据可视化》《计算机科技导论:程式设计方法》《计算机实验》《数据分析导论》《数据挖掘技术》等，并且部分课程是与金融学专业共享的。
2.2智能财务专业的开设
除了智能会计专业之外，浙江大学、长沙理工大学在智能财务专业建设上进行了积极探索。浙江大学管理学院于2019年在竺可桢学院开设智能财务专业，鲜明地体现了“公司财务+人工智能+大数据”的深度融合，开设《人工智能导论》《深度学习理论及应用》《智能机器人原理与技术》《数据编程》《数据管理与数据挖掘》《数据建模与数据可视化》等课程。相较而言，浙江大学智能财务专业更重视人工智能创新能力的培养。浙江大学管理学院鼓励学生辅修计算机、数学等交叉课程，而这一做法在英国亦是普遍做法。上海财经大学会计学院已经开设了财务管理(智能化)专业，开设课程包括《程序语言(Python)》《SQL数据库基础》《智能财务前沿专题(区块链、机器学习)》《大数据分析与数据挖掘》。而长沙理工大学财务管理(智能方向)，以及南京理工大学和山东财经大学智能会计专业则更侧重大数据分析及运用。值得注意的是，即使没有设立智能财务或者智能会计专业，部分高校亦加强了智能财务实验室建设，通过与科技公司的合作推进产学研的协同发展。例如，云南财经大学、西南财经大学、上海财经大学等以成立智能财务与大数据研究院或会计智能化教学改革研究中心等形式，推进财务数智化人才的培养。
2.3英国大学的做法:以选修课程为主的模式
英国商学院在应对信息技术对商科教学体系的挑战时，主要采取了两种教学改革模式:一是在会计与金融专业的选修课程中增加大数据分析方面的课程;二是开设计算机与商科交叉类专业。为了适应信息技术的快速发展，部分大学商学院鼓励学生辅修第二学位或提供双学位教育。英国商学院提供双学位教育的一个便利条例是课程的数量不多，这也是为鼓励甚至要求学生接受双学位教育的前提条件。会计与金融专业的核心课程上基本上包括4门，即《财务会计》《管理会计》《公司财务》《投资学》，其他课程均是在此基础上进一步演变为初级和高级课程，以及专题课程。伦敦政治经济学院在选修课程组上提供了信息系统课程模块，开设了创新数字系统与服务、信息系统发展与管理、信息交流技术、数字创新研究项目、软件工程等课程。利兹大学、华威大学、杜伦大学、巴斯大学、爱丁堡大学均开设了计算科学与商学专业(ComputerScienceandBusiness)。在接受数据科学基础、算法与数据结构等课程基础上，选择商科类课程等。整体而言，英国商学院在会计与金融专业课程数量上并不多，但难度也不低。从伦敦政治经济学院提供的会计与金融专业课程介绍来看，斯蒂芬·罗斯等的《公司金融》、理查德·布雷利等的《公司金融原理》、伯克等的《公司金融》、滋维·博迪等的《投资学》成为资产定价、金融市场、公司金融、投资学课程的指定教材。这几本经典教材采取了“搭积木”的内容模式，可以根据不同授课对象和学分选择不同的内容。这意味着，在核心专业课程之外，学生会有更多的时间选修其他领域的课程，甚至是双学位课程。
财务智能化范文第2篇
一、大数据时代下的财务分析
在大数据时代，财务分析可以定位为综合财务分析，它主要是依据一系列的大数据资料（财务与业务资料），采用专门的方法和技术，对企业经营活动进行分析和评价的一种重要工具。财务分析能为企业管理者提供数据分析和指导意见，同时分析盈利点和风险点及企业管理存在的问题，帮助管理层作出科学决策，提升企业创造价值的能力。财务分析的作用体现在：（1）反馈与评价经营结果。财务分析最主要的职能就是对企业某段时期内的经营结果进行综合反馈与评价，并与预算进行对比，可作为考核依据，找出过去经营管理中的问题与不足，为企业下一步的工作指明方向。这是财务分析比较传统的职能，在后续很长时间内这个职能也是相对比较重要的。（2）动态决策的数据支持。经济越发展，竞争越激烈，企业的经营风险也越大。财务分析总结过去，着眼未来，帮助企业动态经营决策提供数据支持，从而做到精准预测商机和危机。（3）总结运营发展规律。在企业经营发展中的资金运用、资源配置、成本水平、市场份额、业务完成情况及盈利水平等都可以由历史数据分析出基本的运营规律。了解运营规律对于企业在竞争中的准确定位、提升管理效率、保障企业顺利发展有着极大的推动作用。（4）提供全面财务预算参考依据。全面财务预算在企业战略规划中的重要作用不言而喻，而财务预算制定时的很多数据与依据都来自于财务分析。财务分析能为财务预算做好未来的资源配置起到很好的指引，同时也可以为企业预算中的风险预警提供参考，财务分析是财务预算的基石。（5）财务分析帮助挖掘大数据价值。企业所有信息最终都会以各种数据加以呈现，数据的价值是无法估量的。大数据是企业业务的集成，数据蕴藏着企业未来的价值。大数据的变革对财务分析的影响是深刻的。智能财务分析是大数据高效利用的利器，大数据时代下的财务分析体系只有重新构建，实现业财融合的智能化分析，才能提供高效、精准的企业财务分析，帮助提升企业价值创造的效率与速度。
二、大数据时代财务分析存在的主要问题
（一）财务分析技术相对落后
目前财务分析主要还是运用Excel办公软件进行分析，没有更好的财务分析技术与手段，不能快速处理海量的数据，不能实现大数据时代的交互性与实时性分析，分析技术相对落后，无法满足大数据时代对智能财务分析的要求。事实上财务报表数据只是大数据里面很小的一部分，财务数据是对业务数据进行高度概括之后形成的二手数据。这些财务数据有很明显的逻辑规律，而大量的业务数据琐碎而没有明显的规律，这对财务分析技术提出了更高的要求，需要先进信息技术介入帮助财务分析技术实现突破。
（二）财务分析思维存在局限
目前财务分析思维还停留在传统会计账务的基本思维上，绝大多数人都认为财务分析就是对财务数据的分析，因此比较关注预算对比以及考虑事后审计，如每笔账务的原因及去向等。但伴随着财务工作的转型，财务触角必须深入到企业的每一个价值创造环节，将会更多地介入到企业价值管理的全过程，财务分析应该理解为企业价值管理工作的效果分析。所以财务分析思维不能只局限于会计信息，而应该从企业全局出发，获取企业全面的相关数据，同时还应该关注数据之间的相关性，否则将无法满足大数据时代管理的需要。
（三）财务分析数据质量不高
财务分析的基础是数据，但目前数据来源相对单一，基本上是财务部门会计核算的数据，未能搜集业务部门的数据，数据之间也缺乏关联性。由于是人工进行财务数据分析，所以数据加工时间长，无法实现自动化实时分析，导致输出数据信息的数量与质量都不高，满足不了大数据时代对数据分析的要求。
（四）财务分析与业务分析关联度不高
目前财务分析只关注财务报表的定量数据，不能充分与经营业务分析相结合。财务与业务联系不紧密，财务分析只有内部数据，缺乏必要的外部数据，不能关注外部市场环境的变化，没有做深入的行业分析，也不能深入到整个产业链中做分析。
（五）财务分析过程中缺乏多维度
企业经济活动涉及多种维度，从产品维度来看，企业生产的产品有很多种，有的产品相互之间可能没有关联，有的产品之间关联度可能很高，同一产品不同生产阶段情况也可能不一样；从供应商维度来看，渠道供应调整都是有前兆的，加强沟通与分析可以预判后端销售产品线的许多问题；从客户维度来看，分析客户消费偏好数据可以充分挖掘产品的市场潜力和前景；从地区维度来看，不同地区产品消费习惯和偏好也会有侧重。目前财务分析一般能做到对单一维度的产品、供应商、客户或地区进行分析，还不能做到不同地区下的产品分析的多维度、关联性分析。
三、财务转型对财务分析提出的新挑战
（一）财务分析智能化
大数据时代的海量数据加工与处理的工作量是人工难以及时完成的，即便人工勉强完成，但数据的时效性也丧失了，大数据所蕴含的巨大商业价值可能因此而变得没有价值。因此财务分析只有充分利用大数据技术，实现海量数据的智能化、流程化分析，才能帮助提升企业管理效率。
（二）综合财务分析
大数据时代财务分析不仅仅是财务数据的分析，而应能够对财务信息、管理信息和市场信息等进行综合性分析。利用先进技术对接不同的信息系统，获取内外部不同的数据，合理处理量化的和非量化的数据，设计不同的财务、业务指标，提高基础数据的质量与准确性，以实现业务与财务之间的联动分析，帮助企业及时、准确地发现商机。
（三）精细化管理会计
技术改变生活，技术同样改变管理。信息化时代最主要的特征就是精细化与个性化。大数据技术是精细化管理的重要手段，财务分析可以借助新技术实现实时的、个性化管理定制的分析。综合财务分析要求能把分析触角延伸到企业的每一个细节，为精细化管理会计发挥更大作用提供支撑。
四、适应财务转型构建智能财务分析的对策
（一）构建智能财务分析体系
财务分析在企业管理中有着极为重要的作用，大数据时代财务转型背景下构建智能财务分析体系可以为企业可持续发展提供足够的动力。智能财务分析借助于人工智能技术按照一定的业务逻辑实现对海量结构化和非结构化数据的采集、查询、计算与分析，并按设定的模板自动生成分析报告，如预算执行报告、部门运行报告等。1.以经营为导向。智能财务分析体系设计时要充分考虑企业自身经营特点，以经营为导向，理清业务的基本逻辑以及与财务的关系，可以使用不同的分析方法与手段，同时实现内部数据与外部市场、行业、政策等必要数据的对接。2.全过程分析。智能财务分析可以实现全过程分析。事前，智能分析系统按照固定的流程、标准及方法对数据进行处理，并模拟设置不同条件下的变量值，最终输出事前预测的目标值。事中，智能分析系统会随时关注指标执行情况，一旦有变化，及时发出预警，有效纠正偏差。事后，与事前预测进行对比差异分析，探讨原因，找出主要因素，并制定出有针对性的解决方案。财务分析利用大数据的先天优势，实现了全过程分析，使得企业经营各个环节都得到有效管控，形成了贯穿整个企业价值链的闭环式智能分析体系，这极大地提升了财务分析的价值。3.财务与非财务指标相结合。建立科学的财务分析体系，一是要继续完善财务指标，深入分析指标变化的原因及影响因素，以便更好地揭示企业经营规律。二是要充分开发非财务指标，比如技术人才储备、技术研发创新、新技术运用、消费者满意度等。三是财务与非财务指标相结合使用，从而解决企业产品薄利却无法多销、产品政策没变而销量一直下滑等情况。只有结合非财务指标的分析，才会使财务分析更加完善与立体。4.体现交互与变化。企业经营是一个动态的过程，智能财务分析可以紧密结合企业经营活动，将财务分析结果及时运用到企业经营中去，又能从经营数据中及时感知经营的变化，并对变化有所体现，真正实现了人机交互。比如企业并购后，财务分析要能及时调整，使数据在经营有变化时还具有可比性。5.创新财务分析方法。智能财务分析支持结构化与非结构化数据分析，实现了业财融合，传统的财务分析方法远远不能满足分析的需要，财务人员要敢于尝试新的方法运用于财务分析，比如标准成本法、质量管理、资源会计、环境会计等方法。
（二）建设融合数据平台
1.业财数据集成与共享。数据是财务分析的基础与保证，实现智能财务分析的前提是借助大数据技术建立财务与业务数据融合共享的平台，打破目前数据框架，全面整合企业所需数据。业财数据实现融合共享才能意味着财务与业务的沟通与传递成为日常，也方便业务前端及时生成所需的业务分析。财务全面深入业务，确保各环节数据信息有效共享，才能实现跨部门的综合财务分析。2.业财数据同步。智能财务分析要建立适合自己企业特点的分析模型，在业财数据实现集成共享后，能实现业务数据与财务数据的双向传递与同步更新，而不是像传统分析模式那样，数据只是单方向传递到财务部门。经营决策需要数据支撑，同时业务部门执行结果也表现为数据。只有业财数据做到同步无缝对接，智能财务分析才能真正为企业生产经营服务。3.加大业财指标关联度。业务是企业核心，财务分析是帮助业务提升的，所以财务必须深入理解业务，与业务部门深入沟通，基于业务流程与价值链环节，确保关键节点所设置的指标能体现与业务有较大关联度。如果业务发生调整要及时根据需要重新考虑设置新的关联指标。关联度高的指标才可以帮助业务管理找出薄弱环节，促进业务提升。4.结合业绩考核。企业管理的一项重要内容就是业绩考核，财务预算是标杆，财务分析可以帮助明确业绩考核的合理性及存在的不可控性。有时业绩不理想并不是员工不努力，也不是预算不合理，而是由于市场变化或其他原因造成的，财务要综合分析出原因，并给出一定的参考意见，这样才能为后续的价值创造贡献力量。
（三）强化大数据库建设与应用
智能财务分析有一套标准化、流程化的分析工具和模型，要想强化大数据分析应用，首先就是处理好数据与企业经营活动的关系，建立大数据库。1.非标准化数据。智能财务分析不但要更快更好地处理好财务数据和结构化数据，而且要能利用新的财务分析工具和技术，对非财务数据加以反馈，以及对非结构化数据能从多维度加以体现，以解决标准化数据存在的局限性。2.内外部数据对接。智能化财务分析平台不仅能对接不同部门，实现数据共享与协同，而且可以与必要的外部数据做好对接，比如产业链上下游企业的相关数据、行业数据等，只有获取了决策所需的充分数据，财务分析才算准备到位。3.数据准确与精确。大数据库的数据准确性可以理解为两个方面，一方面是基础数据的来源要准确，这是确保财务分析质量的前提。另一方面，大数据下的智能化也意味着必然存在人为不可控的因素，也就是说会存在一定的不精确。智能财务分析在强调实时与效率的同时，不能保证绝对的精确。财务分析是面向未来的，所以在基础数据准确的前提下分析结果也可能不精确，财务人员需要加以仔细判断。
（四）实行精细化财务分析
精细化管理需要精细化财务分析作好决策支撑。1.流程化管理分析。精细化财务分析下的基础数据来源于不同的业务部门，业务数据应该渗透到业务流程的每个环节，这样方便财务分析时按流程环节查找问题，进行提升。2.全方位业务管理分析。精细化财务分析是为业务服务的，只有对业务管理进行全方位的分析才能把精细化管理的触角延到企业的供应商和客户。比如每一笔应收账款、每一批商品、每一笔付款等具体的数据都有责任人，并定时给出自己的分析，然后相关部门按业务性质统一汇总。3.岗位化成本管理分析。成本管理对于每个企业来说都是至关重要的，成本是由各个岗位产生的，精细化管理下有必要对成本进行岗位化的精细分析，每一岗位成本都要落实到相应岗位的具体人员。比如订货成本是否合理，要由具体的采购、生产和销售岗位共同负责。在智能财务分析体系中，对于成本的核算与分析也是非常及时的，每日都有反馈，细化成本单元，深入业务前端，动态掌握企业成本管理情况。4.项目化管理分析。大数据时代企业的管理更趋向于扁平化，决策管理人员直接面向的就是一线的大数据。那么财务人员以什么样的逻辑把分析结果呈现在管理人员面前？除了部门、产品，可能更多是的项目，这样的项目组是依据企业需要随时进行调整的，更加灵活。
（五）丰富财务分析形式
财务智能化范文第3篇
关键词：企业；财务决策系统；构建；智能
中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）09-0-02
全球化的市场竞争日趋激烈，企业每天产生和存储的数据越来越多，这也就意味着企业传统的财务管理系统并不能满足要求，需要提升目前的财务管理水平。复杂的会计模型和方法在目前计算机技术的发展下变得简单易行。数据仓库、数据挖掘和人工智能技术为财务分析和会计信息系统的创新提供了有力的支持，利用现代信息技术来建立智能财务决策支持系统，可以更好地让会计信息系统由核算型向经营决策型转变。
一、对企业智能财务决策支持系统的认识
智能决策支持系统以信息技术为手段，根据计算机、管理学及其他有关学科的知识和方法，来解决结构化和非结构化的决策问题。在企业财务领域中，智能决策支持系统具体应用为智能财务决策系统，它是财务系统往信息化发展的必然趋势。传统的财务系统并不能解决企业当下面临的复杂的财务问题。而数据库系统、决策分析系统等计算机领域的新技术可以为企业财务管理和决策提供更多的便利方法。研究和构建智能化财务决策支持系统，来辅助决策者管理财务并能进行战略和战术上的决策，也能实现财务决策的智能化和高效化。
目前设定的智能财务决策支持系统一共有三个特点。一是，系统要有通用性，能够满足较多的服务领域，也能适应不同环境和决策方式。二是，它可以让决策者自由介入系统，了解并参与决策过程。系统要有学习能力，能够与决策者在实际操作过程共同提高。三是，能够结合知识推理和数值运算的过程，提供更快更强的决策支持能力。
二、认识引导下的工作模式定位
（一）系统构建的目标
企业智能财务决策支持系统的构建有以下几个目标：
1.全面支持各种非结构化、半结构化和结构化决策问题。
2.支持企业各管理层次管理问题：（1）高层管理中筹资、投资、利润分配等宏观管理决策问题；（2）中层管理中的成本控制、生产控制和销售方案等控制决策问题；（3）基层管理的生产目标、库存清理等作业控制决策等问题。
3.满足用户之间便捷沟通、方便的人机对话和数据输送功能。
（二）智能财务决策支持系统工作模式
1.财务分析。能够实现财务分析中的基本功能，如：资产分析、现金流量分析、费用分析和盈利状况分析等。
2.财务控制与计划。能够根据现有的财务分析编制各种财务计划并能实现一定的经济指标控制和预算。
3.财务决策。能够帮助决策者完成成本、投资、筹资等决策。
三、定位驱动下的系统构建路径
（一）系统架构和系统处理
整体的系统架构分为三个层次：数据获取层、数据存储层和数据分析展示层。
数据获取层信息来源于内部财务系统。内部会计管理系统、本地外部财务系统、远程外部财务系统和其他相关系统等。数据获取后，经过筛选、转换、加工等操作综合反映到数据存储层。数据存储层将部分数据直接放置在数据仓库中进行管理，另一部分数据分别放到方法库、模型库和知识库中，并将需要的数据建立起多维数据模型。数据分析展示层提取数据存储层的数据，利用多维报表工具、多维分析工具和数据挖掘工具将数据放在服务器中供人浏览。
（二）系统使用和维护
实现智能财务决策支持系统需要企业人士和IT界人士进行沟通和配合。整个系统构建好后，还需要进一步追踪、反馈。先说服用户管理层，再对相关人员进行必要的培训。
财务智能决策系统不止是一个简单的软硬件集成，也考验了一个企业的信息架构能力，并对企业管理人员和财务管理人员、分析人员都提出了较高的要求。开发人员需要深入了解客户要求，并能熟练掌握财务系统构建需求以及软硬件知识，采取适当的措施，来提供更好的服务。
企业智能财务决策支持系统的维护有两个方面：一是管理和维护系统的日常运作。日常运作维护包括各个模块的正常运行，如数据获取模块、数据存储模块和数据分析展示模块；另一方面，需要根据实际情况调整完善系统的运行。数据流动在财务决策系统中也会伴随着一系列的插入、删除和更新等操作，这也就需要对系统进行更好地调整和完善。
（三）企业智能财务决策支持系统的评估
评估可以反映系统对企业的效果，包括是否满足企业现阶段需求和潜在需求、是否提高了企业财务决策的准确性、是否实现了企业财务智能化处理等。
评估包括两大方面：一是运行环境评价。对运行环境的评价主要体现在前端工具的适用性，能否达到使用人员的需要，能否与企业已有资源很好地进行整合等。二是绩效评估。绩效评估有包括模糊评估和用户满意度评估。模糊评估即从宏观角度对整个系统本身进行定性评价，侧重于考察系统对企业带来的无形收益。用户满意度评估即对使用该系统的各个用户进行满意度调查。
四、结论
数据仓库、数据挖掘和人工智能技术为财务分析和会计信息系统的创新提供了有力的支持，可以更好地让会计信息系统由核算型向经营决策型转变。在系统构建中应围绕着：系统架构和系统处理、系统使用和维护，以及企业智能财务决策支持系统的评估等三个环节展开构建。具体而言，整体的系统架构分为三个层次：数据获取层、数据存储层和数据分析展示层；实现智能财务决策支持系统需要企业人士和IT界人士进行沟通和配合；评估可以反映系统对企业的效果。
参考文献：
财务智能化范文第4篇
[关键词]人工智能技术；会计信息系统；财务会计信息管理系统
随着人类社会科学技术的发展，公司在买方市场中面临着复杂多样的个人需求。到目前为止，传统的会计信息系统在手工或计算机计算的基础上输出的一般会计信息已不能满足个人会计信息的需求。为了满足买方市场的个人需求，满足企业决策者的信息需求，有必要在物质经济阶段设计规范的会计信息系统，以定制和完善人类经济中的会计信息系统，将使用会计信息作为向量的传统会计报告表格转换为自定义会计报告表格。因此，在“互联网+”背景下，笔者考虑了人工智能如何参与构建买方市场中用户需求各个阶段的人类经济发展会计信息系统，从而带来了新的思路。
1.人工智能对会计的影响
人工智能对会计业务的影响不仅取决于会计业务的阶段和人工智能的发展，还取决于不同国家和地区的社会和经济发展。迄今为止，国内外会计学者已就人工智能对会计工作的影响达成共识。大范围、高频率、标准化和清晰规则的会计任务将被AI取代，具有价值和专业判断力的会计任务将与AI共存。“互联网+”和第四次工业革命中的去中心化与区块链的瓦解以及信用损失导致共享经济的诞生。在去中心化信任结构下追求共享价值成为共享经济的新顶峰，并采用系统的整体方法为会计去中心化信任结构下的利益相关者或组织提供有价值的会计信息。因此，作为未来研究的核心，利用人工智能将是会计师能力的延伸，并将在分散的信任结构下使用系统理论的整体方法来完成和实现智能会计功能。
2.人工智能的发展
人工智能扩展了计算机功能，它通过认知表达、机器学习、知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动编程等为机器人提供智能模拟，从而实现人类智能。这个定义清楚表明，人工智能与思维科学之间的关系就是实践与理论之间的关系。自1956年在达特茅斯会议上首次提出，人工智能的定义经历了三个阶段的发展，并塑造了自然科学、社会科学和技术科学的交汇处。它也是技术创新和社会发展的产物。它从人类思维的角度处理逻辑思维、形式思维和鼓舞性思维。基于这三个思想，人类构建了AI符号，联想和行为智能，AI标准逻辑、模糊逻辑和符号逻辑。我们在标准逻辑和基于模糊逻辑和符号逻辑的强大人工智能的前提下开发了弱人工智能导致生产力要素和结构发生破坏性变化，使人们从就业中解放出来。以创新的人工智能作为其开创性技术的第三次工业革命意味着人类社会已进入基于信息不匹配的以人为中心的经济阶段。鉴于马斯洛对自由竞争的理论编码顺序要求，默认要求值具有信用币总数的特征，而高要求值具有非信用币总数的特征。人类社会已经进入了信息对称、以人为本的经济发展阶段。买方的销售市场工作经验要求利用价值来对第三方数据进行定量分析。为了更好地突出公司财务信息的作用，有必要根据所需使用值的总数对具有不同理论和逻辑的人工智能技术进行预处理，并将其应用于公司财务信息管理系统，基于人们使用价值的定制企业财务信息取代了基于类型使用价值的标准化财务会计信息管理系统。本文明确指出，当今收费的关键缺陷在于当前的收费信息内容简单，与客户关系不密切。对于客户而言，决策供应是必需的。顾客将不再购买公司制造的物品，而只会购买公司制造的自己必需的物品。这进一步提高了资源分配率，降低了企业成本，有利于创造最大化利润使用价值。财务会计改革与创新的基本方向是，根据信息时代的客户经验，以及对财务会计和监督目标的新认识和定义，在特定的两个层次上使企业的使用价值最大化。
3.会计信息系统开发
在当代科学技术进步的背景下，财务会计信息管理系统与计算机信息管理系统相同。后者使用电子计算机作为关键的专用工具来收集、存储和解析用于财务会计的各种财务会计数据信息，并提供会计审计、分析和服务项目。与管理决策相关的财务信息的实质是将财务会计数据转换为财务信息，这是公司信息管理系统的关键子系统。财务会计信息管理系统在我国的应用可以追溯到1980年代。它最初是由公司建立的，随后出现了用友、金蝶等会计软件，极大地推动了财务会计的发展趋势和进步。在1990年代中期至后期，传统财务会计计算的缺点逐渐显现出来。业务不再满足单一会计功能，不仅限于诸如簿记和报告输出之类的基本要求，而且对相关的业务收益、成本等具有更大的影响。随着对信息需求的增加，原始财务软件正逐渐过渡到高度集成软件，例如ERP，因此，全国各地的财务软件供应商也已转变为ERP供应商。随着信息技术的发展，ERP财务会计信息管理系统也进入“互联网+”时代，我国的财务会计信息管理系统逐渐发展成为财务管理信息系统。在大数据背景下，许多文献从各个角度对财务会计信息管理系统进行了新的探索，并明确提出了新的规定。商业管理财务信息是当代信息技术在公司财务中的应用，提出企业会计信息系统应由业务架构、数据架构等五部分组成。会计信息系统必须合法化，其主要途径是建立专业的会计法令和制度，加强会计法制建设。
4.基于人工智能技术构建人本经济阶段企业
4.1会计信息系统
为了在第四次工业革命时代促进人类经济的发展和现代基础信息技术的传播，从信息不对称和信息的角度讨论在人类经济阶段建立企业会计信息系统的问题。信息内容非对称理论是经济发展中的“企业财务信息管理系统人工智能技术”。高新技术的自主创新和发展趋势不仅促进了人类社会的发展，而且信息的不对称也促进了以人为本的经济发展。信息的不对称已经取代了基于化学物质的经济发展。社会经济的发展促进了以人为本，这意味着基于人力资源使用价值的财务会计基础理论和定制的财务会计信息管理系统已经长期取代了基于使用价值类型的财务会计基础理论和标准化的财务会计信息管理系统。在以人为本的信息经济发展不对称的环节中，以客户为中心的企业关联方合同的特点决定了以人为本的企业财务会计信息管理系统的基本理论。
4.2集中的以人为中心的经济实体
构成了集中的以人为中心的企业会计实体的假设。以人为本的经济实体存在的连续性形成了以人为中心的企业会计可持续经营的假说。马斯洛的买方市场订单的需求价值度量属性确定了以人为中心的企业会计的全货币假设。人类经济发展的规律性决定了人类经济发展的周期，而循环又决定了基于人的企业的固定会计期间的假设。由于会计的性质决定会计目标，因此，以人为本的公司会计信息系统的理论确定了有关以人为本的公司会计目标决策的有用观点。会计职能由会计目标确定，以人为本的决策和公司会计目标从有用的角度确定了积极反映和控制的以人为本的公司会计职能。根据会计功能设计的会计程序和方法，将质量序列需求值与买方市场的信息不对称性结合起来，具有跨货币量化的特征，由此可以推断出适当的会计准则。顺序作为买方的市场质量，形成需求值，会计组织程序和方法标准化。因此，本文将以人为中心的会计要素划分为专门的分工，形成的会计等式为“基于人的价值资产=基于人权的权利”。低水平(基本)的需求价格适应编程的会计功能，生成结构化的会计数据，而人工智能完全取代了会计工作。高需求值的特点是非本国货币价值量化，适应非过程会计功能，生成非结构化会计数据，并且人工智能不能完全取代会计师的工作。在基础层中，计算模块添加计费计算子模块，数据库模块添加计费数据库子模块，存储模块添加计费存储子模块。平台层添加了三个子模块：经济业务识别、会计语言处理和会计业务处理。在服务层中，会计工具和技术服务增加了三个人工智能验证工具，用于会计计量和标准逻辑，模糊逻辑和符号逻辑，并增加了会计结构数据库和会计非会计信息，可以反映会计信息的作用。
4.3信息对称的人本经济阶段的“人工智能+企业会计信息系统”
科技革命促进了当代技术实力的发展，从而完成了以共享经济模型代替不对称理论的经济发展。我们可以通过区块链技术构建去中心化结构下的以人为本的财务会计基础理论和财务会计理论创新的财务会计信息管理系统。数据共享平台的建立改变了原有的传统方式，在共享经济模型中，智能参与者将以客户为主导，从而创建一个超越合同的实质性财务会计信息管理系统。区块链技术共享经济模型的主题将规定新的区块链技术公司的会计主题的假设，新的区块链技术共享经济模型的参与者可能具有长期运营标准，或者可能会发生变化。
5.结语
本文分析了根据以人为本的经济阶段信息不对称和信息对称环境下的管理会计理论，创造性地构建了第三、第四代人工智能相结合的会计信息系统。工业革命在信息不对称的以人为中心的经济中，以“企业+区块链”为基础构建“企业会计信息系统+人工智能”；在以人为中心的经济阶段，以“本地区块链+企业”为基础围绕“对称信息”建设“人工智能+企业智能会计信息系统”。本研究为探索人工智能与会计工作方法的创新整合以及会计领域的改革提供了理论依据和经验参考。
【参考文献】
[1]丁胜红，胡俊.人工智能技术下会计信息系统的构建[J].财会月刊，2021(08)：98-102.
[2]戈闯.会计信息化对财会教育的影响[J].中国科教创新导刊，2013(31)：67.
[3]成瑗.采购业务核算的智能化信息处理研究[D].天津商业大学，2010.
[4]李萌.会计信息处理智能化研究[D].天津商业大学，2007.
[5]唐杰，李华丽.基于政府会计制度的高校会计信息系统调整方案设计[J].财会通讯，2020(01)：163-166.
财务智能化范文第5篇
反观国内，随着互联网金融用户的年轻化分布日趋明显，以及新的网络技术应用的普及，以AI为核心的智能金融服务正逐渐成为互联网金融发展的重要新趋势之一，“智能金融时代”正悄悄来临。
近日，在经历了一年多的反复研究、测试及纠正，由91金融所打造的金融服务AI机器人“智能旺财”成功面世，这是一款集智能投顾、智能理财、智能中介、智能审批、智能风控等诸多功能于一身的能够为用户提供全面智能金融服务的机器人。
智能金融服务是互联网金融行业未来发展的必然趋势
纵观国内互金市场，包括蚂蚁金服、百度金融、京东金融等在内的互联网金融巨头在布局人工智能领域时，似乎都保持着高度的一致性。“智能化”甚至已经成为各行业共识。据新浪科技不完全统计，目前国内已有超过二十家互联网金融公司宣称有智能投顾工具或尚处于研发阶段。
同时，科技金融浪潮的兴起，也加速推进了我国金融服务智能化。人工智能和大数据的发展在今日已经相对成熟，也达到了可以实战的状态。再加上近年来国内互联网金融行业频繁爆雷，一些有实力的企业也因此选择加强技术层面的竞争壁垒，通过提高技术含量的方式，用良币来驱逐劣币。
在我看来，金融的发展离不开科学技术，科技应用甚至会成为未来金融企业的核心竞争力。互联网金融的下一个风口，其实是在大数据和以数据化、智能化、机器学习技术为依托的，以互联网渠道和技术为嫁接的一种全新的业务风控和产业链整合模式。但同时，我们也需要注意到科技只会改变服务模式，并不会改变金融的本质。
智能金融服务前景无限
从某种层面来讲，智能金融服务属于一个比较宽泛的概念，包括智能投顾、智能理财、智能风控等所有围绕金融服务所衍生出来的业务形态都属于这一范畴。
目前能够逐步实现的，或者说有雏形的人工智能在金融领域的应用主要有三项，第一是智能投资顾问、第二个是金融预测与反欺诈、然后再就是融资授信、安全监控预警、智能客服以及服务型的机器人。
当然，现阶段应用较为广泛的还是智能投顾。虽然海外市场时有传出“智能投顾替财师”、“智能投顾取代基金理”等各类由AI带来的颠覆性改变。但在我国，智能投顾的发展尚处于初级阶段，还需要AI有足够多的深度学习才能从自动化转化为高智能化。
2016年12月，艾瑞咨询了《润物有声：数字化全面浸润商业生活――2016年互联网全行业洞察及趋势报告》，其中在未来发展展望中，对于未来金融，明确指出，智能投顾与量化投资将助力未来金融。其实，这就是以AI为代表的前沿技术在金融领域全面应用的结果。
花旗曾报告指出，在未来十年时间里，机器人顾问管理下的资产将会呈现出指数级增长的势头，总额将达到5万亿美元。未来将会有更多、更好、更强的人工智能运用到资产管理行业、金融服务行业。
这些都说明以智能投顾为代表的智能金融服务拥有着无限的发展前景。
智能金融服务用户需求旺盛
在决定涉足人工智能领域之前，我们做过精心的市场调研。调查显示，中国拥有大概3000万―5000万中国新富裕的群体，他们不会满足于互联网金融平台上简单产品服务，他们也没有办法享受私人银行财富管理理财师的高端服务，但是他们希望有一些专业的家庭规划、财务规划和理财观念。
从另一个角度来讲，只要用户有闲钱就有理财需求，可以买债券、股票、基金或者理财产品，但是金融相关的投资是高度专业化的技术活。不管他们有没有专业能力，在众多可选的理财方式中，必定躲不开智能金融服务。这也侧面证明了智能金融是未来金融新方向的主要领域。
智能金融服务优势凸显，将成为企业先发制人的核心竞争力
真正的智能金融服务并不是提供更多的智能化服务，它更像是一个“脑力操作者”。 毫不夸张的说，在真正的金融服务AI机器人面前，它甚至能够精准的知道用户的需求、风险承受能力、还款能力等信息。
何为“脑力智能化”？以“智能旺财”核心功能之一超级智能投顾为例，它充分利用大数据分析、量化金融模型以及智能化算法，根据投资者的风险承受水平、预期收益目标以及投资风格偏好等要求，运用一系列智能算法，投资组合优化等理论模型，为用户提供投资参考，并监测市场动态，对资产配置进行自动再平衡，提高资产回报率，从而让投资者实现“零基础、零成本、专家级”动态资产投资配置。
