大數據視角下智能財務發展模式探究

邰振林 王娟（北方民族大學 寧夏銀川 750021）

在區塊鏈、大數據、云計算等工具迅速發展的今天，企業家們從中發現潛在的利益與商機，將多元化的技術融合到多元領域，以求達到更高效的工作效率、更加具有價值的產能、更加低廉的“勞動力”，財務的發展會隨著企業的需要、時代的轉變產生更多的分支，會計行業也接受著嚴峻的挑戰。通過區塊鏈進行讀取和加密，通過大數據進行多元結果的收取、篩選、抉擇，對最終數據，通過云計算數據進行財務分析，通過虛擬賬套，對企業進行實時監督與管控。這是一個融合的時代，人們可以通過各種技術進行所想得到數據的快速選擇，由于數據的實時性，企業的運作可以更加高效，賬務處理保存的周期也更長，這就是未來的智能財務。所以，會計行業的轉變是必然的，這是時代發展的必然趨勢，也是會計持續穩定發展的必然要求。在未來視角下，以區塊鏈為主的共享賬簿，以人工智能為主要勞動力，以電子貨幣為重要交易數據，以云計算為載體的智能財務是大趨勢。

一、研究背景及意義

（一）研究背景

財務共享理念的提出，大大改變了財務的工作方式，財務工作逐漸開始“中心化”，即所有的賬項都由財務中心來負責，分區幾乎不再需要財務人員，簡單的憑證報銷業務只需要通過固定的程序進行掃描、整理、出賬，免去了很多不必要的環節，大大加快了財務人員的處理速度。區塊鏈可以形成會計數據中的點對點數字價值轉移，從而提高了交易的安全性和準確性。人工智能可以通過深度學習、機器學習、自然語言處理和智能代理等方面對人類的工作產生一定的影響。它可以獲取企業數據，對企業的業務進行協同處理，進行分配、記賬、記錄、報告等功能。云計算是用于添加、使用和提供服務的基于網絡的模型。它是一個提供動態、易于擴展且可以虛擬化的資源的網絡。這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互［1］。大數據是一個大規模的數據集合，在獲取、存儲、管理和分析方面，其遠遠超過了傳統數據庫軟件工具的功能。它有龐大的數據規模、快速的數據流和各種類型的數據。在當代社會，大數據的廣泛使用，可以給企業傳遞、加工、處理大量的信息，能夠進行績效選擇、方案決策、價值評估等工作。

（二）研究意義

1.智能財務提高生產力。對企業最大的價值在于實現更大規模的自動化、機器化改造。雖然這種自動化經濟很可能將不可避免地引發一系列的工作崗位消失。但與此同時，自動化經濟能改變行業水準、提高生產水平，某種意義上也可以帶來行業內的更新換代。

2.智能財務促進技術的融合。企業可以通過區塊鏈、AI、云計算技術推動智能財務的進步與發展，帶動行業內進步與創新，企業在會計協同時，可以同時運用多種工具對企業的財務狀況不同維度多元分析，提高企業在此過程中的生產力，并達到最優的績效選擇與優化，提高了各項技術的融合度，帶來了企業內高效率的生產能力。

3.智能財務推動智能的發展。智能財務在取得一定的成功時，會引導人們不斷加強現有的智能技術，從而提高機器的智能水平，提高深度學習能力，擴大智能財務的技術優勢，在這個不斷學習進步的過程中，智能財務也在不斷地更新換代，不斷地進步成長。

二、研究現狀

李聞一等（2019）對操作自動化技術和RPA技術進行了相關論述，并對智能會計發展有諸多展望。常遠（2019）提出通過商業智能、決策樹、數字儀表盤等方式進行企業財務決策支持系統。曹巍（2019）對智能決策支持系統和數據挖掘技術的優越性進行了分析，并對智能分析決策的實現提出了看法。汪詩懷（2019）建立決策支持系統的基本概念和體系結構，并提出了一個新的基于數據挖掘的智能決策系統來輔助系統架構。袁勇等（2016）解構區塊鏈基礎設施模型，分析開發比特幣的現狀，討論智能合約的概念、應用和相關重要性。褚秋雯（2014）認為使用計算機智能來模擬人類行為，加深對人腦功能和機器性質的理解；利用辯證法和意識進行研究，深入分析由人工智能引起的社會問題。呂京麗（2018）提出了基礎財會人員職業未來發展的策略。鄒子衡（2018）分析了人工智能和會計的相輔相成關系，同時結合實際分析人工智能帶來的改變提出了解決措施。黃旭東（2018）認為商業智能技術作為一種管理工具，可以極大地提高企業在數據收集和數據分析方面的能力。零售企業可以對物流成本進行更加細致的管理，對物流作業流程進行更進一步的優化，從而達到盡可能降低物流成本的目標。王琳慧（2018）認為將區塊鏈技術應用于會計信息系統可為會計信息系統可信性提供保障。通過對區塊鏈技術信用模式和工作原理的剖析，建立可信的保障機制模型。

三、智能財務發展模式探究

（一）分布式賬簿下的會計交易數據

1.虛擬會計系統的建立。虛擬會計系統是企業以區塊鏈為加密技術和運載工具，企業員工在企業內行使基本職能，具體分為普通節點和特殊節點。普通區塊為基礎區塊，在企業的業務中，擁有查詢、做賬、掃描、傳遞的基礎智能；企業會計管理人員在企業內對賬務相關度負責，因此為高級區塊，高級區塊對低級區塊進行日常的賬務審核、導出、打回業務。虛擬會計系統對企業的日常賬務處理提供高效、智能的運營環境。企業可以按照業務范圍吸納政府、工商、稅務、海關等部門，并建立特殊節點，從而對企業賬套進行控制，各區塊間互不干擾，普通節點為次級區塊，特殊節點為高級區塊，高級區塊擁有對次級區塊的管理與監督職能。普通區塊可以通過虛擬會計系統收錄原始憑證，通過業務掃描作記賬憑證后導出數據，歸入現金流量表和資產負債表，自動分流進入各明細賬，以便日后財稅機器人做財會業務處理。

虛擬會計系統內的主要業務模式有：遠程上傳單據，區塊控制，智能識別，永久存儲，協同分配與管理等。

2.特殊節點的建立。

（1）政府節點。其中包括工商、稅務、海關、公安、質檢、銀行等部門，在其過程中行使相應的責任，以稅務系統為例，在企業日常業務中，產生的明細流水直接根據企業的業務轉接到稅務系統的區塊數據庫內，稅務系統可在短時間內快速得到企業的相關信息，并通過銀行區塊獲得稅金，在取得稅金的同時，企業區塊會自動生成會計信息，稅務系統會自動將已征收部分進行標記，并開具稅控系統發票傳遞給相關企業，企業接受發票標志著稅務辦理的結束。在此過程中通過信息共享、提高服務能力等優勢，為企業與政府部門的交流創造了便利的條件。

（2）審核節點。一般是會計主管負責、財務經理審核的節點，在企業的日常業務進行過程中，企業內，普通區塊進行基礎的賬務處理，如掃描、做賬、入賬等，在企業業務進行的過程中，會計主管會在第一時間得到交易信息的提示，企業的業務傳送至會計主管、財務經理審核節點，主管或經理進行業務內容的盤查和監督，確保內容無誤后發送至交易節點。審核節點的內容包括企業交易、賬務處理、重大事項的審核與業務盤查與監督。

（3）交易節點。交易節點是企業在日常業務進行過程中關于結算付款業務的處理節點，該節點崗位在企業業務中涉及貨幣資金、應收（應付）賬款（票據）、固定資產等，都是由交易節點負責采集、整理、轉賬付款。在獲得審核節點的交易指令后，通過對數據的盤查，進行交易，由企業出納崗位的人員與銀行區塊進行對接，銀行區塊接到指令后對相關企事業單位直接進行付款，轉賬完成后由銀行區塊開具相關票據，傳達給企業相關人員，企業相關人員進行資金去向登記和賬務處理。通過虛擬會計系統交易時產生的信息安全可靠，不可被篡改，在安全交換數字資產的同時，節省了企業的時間成本，通過分布式賬簿和密碼學技術，增加了企業信息的公開性和安全性，企業內的每一個區塊，包括供應鏈和下游產業，增加了信任和保護，讓企業的交易更加透明公開。

3.安全與監督體系控制。

（1）安全體系。在分布式賬簿的運用過程中，分散平臺更有可能在能夠客觀記錄和驗證的輸入上實現分布式信任［2］。在交易過程中，區塊鏈信息不能被篡改，因此一旦發票完成，就不會出現賬戶欠債現象，有效地防范了市場風險。交易數據的交換不牽扯任何中間方機構，通過分布式的金融交易協議，使得結算減少了風險［3］。時間戳可以隨時取得資金的流向及交易信息，還可以通過不同的交易機制以提高防欺詐能力。

（2）監督體系。監督體系由現場監管、主管監管、經理監管、銀行監管等四部分組成，主要是對企業的賬務處理體系與資金流向進行監管。現場監管一般由倉庫人員與出納人員負責，對企業的物品進出進行管理，達到賬實相符。主管監管在賬套系統中對下屬的普通節點進行業務審核，審核過程中有問題的節點會被取消業務資格，并予以警告改正。經理監管對主管的業務進行監督審批，在出現異動時，可以取消次級權限，達到監管目的。銀行每日通過節點報送對賬單信息，并咨詢企業普通節點予以改正。

4.物聯網技術的強化與分析。傳統的互聯網發展成熟、應用廣泛，但存在安全漏洞。RFID是其關鍵實現技術，就是事先將電子標簽置入物品中以達到實時監控的狀態，這對于部分標簽物的所有者勢必會造成一些企業隱私的暴露，信息的安全性存在問題。通過區塊鏈技術可以彌補這一缺陷，對物聯網進行改進與創造，提高物聯網在財會行業的運用程度，擴大企業的財務優勢，在“區塊鏈+物聯網”的架構下，將從技術上推動財會業務由現有的自發自主描述化模式向系統確認的模式轉變，實現公示力向公信力延伸［4］。

（二）價值波動模型下的企業會計計量模式

1.價值波動模型。

（1）定義。價值波動模型是在大數據和云計算的基礎上，對企業資料可以實時進行了解和控制的賬務系統，主要運作基礎為以公允價值波動為計量模式，以企業資產為單位，能夠實時反映企業的會計信息和交易數據，并跟隨市場價值的演變而隨時變更。在價值波動模型下，按照公平交易原則，通過實時交易數據，交易雙方自愿進行資產或債務不定金額的交易。

（2）模式。價值波動模型中企業價值通過企業實有資產的公允價值作為波動數據，結合市場外因，從而獲得企業價值計量，通過云計算技術計算出該項資產實時交易金額與市場數據（由于未來市場的數據的取得簡單方便），從而匹配給企業最新的交易數據以計量企業該項資產的價值，波動時間以分鐘為單位，每分鐘進行一次數據的轉達傳輸，這樣企業的價值便可以隨時進行計量。在價值波動過程中，如有企業價值猛增或者猛減的情況，企業需要就此出具相關說明，并確定原因。

（3）可行性分析。價值波動模型由于需要的數據較為龐大，對企業的經濟要求較高，主要用于上市公司及大型國有企業（集團），能夠對企業的公允價值快速計量，對行業數據快速取得，并以市場平均價格展現在企業報表和價值波動模型中，能夠使債權人和股東快速了解企業資產架構，在對企業的價值波動模型分析中，設定企業資產可在市場內明確取得，以市場標準價格為波動依據，建立顯式波動模型，依照模型獲得最優市場標準價導入系統內達成企業基本市價［5］。企業通過大數據獲得實時的企業信息，從而做出相應的分析決策，當企業涉及買入和賣出業務時，系統會根據行業相關數據進行估計，再綜合導入企業數據庫內，達到預期風險最小化。

2.公允價值計量的可行性分析。根據IAS 39《金融工具：確認和計量》，對于已持有資產或將發行負債，買方和賣方的交易市場的報價應當是相互的。當資產和負債的部分相當而可能有抵消的市場時，可以用市場實時交易價作為抵消的公允價值的基礎。本文將通過以下分析，為會計信息的有用性通過價值波動模型表現提供說明。首先，在完全透明的波動模型中，雙方可以自愿、公開、合理的公平交易，企業進行利潤操控的余地將會大幅度減小，企業的所有交易數據都會留存在智能網絡內，為企業和行政機關備查提供便利條件。其次，企業價值的實時變動，可以為企業和投資者準確提供實時信息，盡量避免不可預測的“黑天鵝”事件的發生，資產負債公允價值的變化，為投資者提供了潛在的高價值相關信息［6］。最后，企業的價值通過公允價值表現出來，可以為企業節約相應的人力成本、溝通成本等，同時給企業帶來的利潤空間也是可觀的。

3.企業資產控制模型。

（1）建立資產模型。通過虛擬化技術創造企業的基本模型建立云數據中心，通過該中心導入行業資料對企業資產進行評估，評估完成后結合其他相關企業對企業數據進行分析，相關人員對企業存貨以及資產模型進行說明，以保證企業資產的準確性，在企業賬套中取得企業基本的存貨流轉信息實時導入資產模型，自動植入企業的信息數據，為企業股東、經理人、相關者建立賬套，通過點擊企業模型可以隨時獲得企業的資金情況、價值以及流轉情況。

（2）數據中心。數據中心的管理運營權在企業的網絡部門與財務部門，企業通過進行系統參數規劃、虛擬基礎架構設計、虛擬服務器硬件選擇、網絡等形成企業的基礎數據中心［7］。數據中心擁有企業內資產的信息掌握權，企業應當派人員進行管理，在企業資金與相關賬務流轉發生、庫房管理人員進行數據錄入或者數目更改時，由專門人員審核無誤后確認審批。數據中心可以獲得行業內商品價值的實時變動信息，對企業的資產按公允價進行調整等，在產生巨額資金漲跌時，數據中心將穩定企業波動幅度，向企業負責人進行預警，以確保達到防止資產流失的目的。

（3）可行性分析。大數據的使用，讓企業的基本信息可以利用大數據進行精準反映；企業可以利用大數據做精確的市場判斷與企業價值評估；可以讓企業通過大數據進行精準的財務預測，及時調整結構與方案。

（三）機器智能業務中的財務運營模式

1.財稅機器人原理。機器人流程自動化簡稱RPA，是基于規劃和計算機編碼軟件，通過執行相關指令，基于財務規則的自動化技術［8］。財稅機器人根據相關指令對企業賬務進行錄入、掃描、導出等操作，對企業的賬務處理通過自動化技術導入，依照虛擬會計系統，對企業業務進行處理，待處理結束后，由機器人直接匯總數據，導入相關報表。機器的賬務處理可以有效地避免外在因素，加快企業的做賬效率，降低企業的財務風險，為企業的會計發展提供鮮活動力。人們可以通過計算機化管理、數據收集、處理和分析程序（OncoGenome）和自學習人工智能（AI）精確決策支持應用程序以達到利用基礎信息完成會計處理、分析決策、會計監督的目的［9］。在會計發展中，“業財融合”與數據智能將會達成高度一致，企業會計將趨向管理會計方向，簡單的日常業務，如掃描、記賬、入賬、報表登記、稅務處理業務都可以通過人工智能數億次的模擬練習快速完成。借助人工智能技術，通過深度學習和算法引擎，構建會計核算、會計業務、經濟管理的實時、深度、無縫隙融合，以財務共享為中心，算法平臺為支撐的人工智能會計，財稅機器人可以完全操作企業的大部分基礎賬務，甚至還可以做到為企業提供財務報表、自主報稅、自主更新財務制度等。

2.人機融合。機器人在速度、精度、簡單重復作業上是遠遠超過人類的，但是視覺和觸覺上顯示的差異還比較大，所以，要提高“人機融合”，準確理解人的意圖，放大產能。借助人工智能新技術，將極大地提高生產效率，節省勞動成本，擴大經濟效益，在某種程度上，解放了生產力，開拓了更廣闊的生產空間，為企業的生產經營創造了經濟條件［10］。在未來的生產協作中，人工智能的計量速度是難以估量的，因此，準確地利用好人工智能發揮的巨大價值，對會計行業的改革來講，是必然的。那么，如何準確高效利用人工智能技術？第一，人工智能技術是可控的，其實“做人”是生物學上的事實，感悟人性是心理的，往往是主觀的［11］。第二，人工智能技術有可塑性。人工智能技術往往通過程序代碼和數字語言來實現，擁有長期塑性的記憶功能、存儲功能、邏輯思維等。當通過神經編碼技術對人工智能進行深度學習，人工智能的運算速度和準確性也將會有大幅度的提升［12］。

3.人工智能運算數據。建立大數據平臺，讓大數據成為“運算顧問”，通過人工智能的形式向外部傳輸，能夠實現全天候、無死角的企業管理，對企業的風險止損、利潤回流等及時提供有效建議，對行業數據、客戶數據、企業資金流進行日常的統計與管理，不斷挖掘報表內部的潛在因素，隨時準備解決方案，為企業財務預測提供了良好的技術支持。通過建立數據倉，為各個部門查取信息、經營分析、決策支持提供全方位的技術服務。

4.可行性分析。財稅機器人對企業的賬務處理降低了材料費、人工費等，有利于提高企業的財務效率，為企業在行業內競爭提供充分的剩余產能，加快了企業的發展。人工智能最強大的應用是在數據要求較高的領域，會計行業也是人工智能戰略性的必爭之地。通過積累的會計數據提高了市場的可控度，有利于提高企業經濟收益，擴大市場資源的再分配。

（四）數據優化下的決算選擇設計

1.智能云系統。為了實時獲取準確、可靠的信息，必須采取有效的方法來保證信息的速度和穩定性。云系統可以有效地分配、管理和部署所獲取的信息，同時監視資源成本，這有利于管理資源的消耗、使用和交互。企業使用云系統來有效地管理財務云、最佳性能解決方案以及企業資源的部署。

2.可用性分析。云計算基礎架構的靈活性和集成能力可以有效地促進業務敏捷性。在金融中的應用促進了公司的發展和盈利能力，從而提高了績效創造能力并響應了市場變化，進而提高企業的業務能力和發展能力。

3.智能云計算模型。

（1）定義。智能云計算系統是通過大數據和人工智能的感知技術，對企業往來數據的監控和剩余價值的開發與利用，通過分機上傳至云系統，進行資源的配置與處理，企業資源由價值波動模型上傳至云系統，通過云系統能夠自行調度、統計、收集企業相關數據。

（2）智能云計算。首先，通過3dmax軟件進行企業建模，運用數字模型，對企業的生產經營、籌資融資、投資活動、企業分配業務進行整合，統一上傳至云系統。其次，分機下載云系統業務，對業務進行處理調度，對異常模塊進行改進或刪除；對剩余生產力進行有效合理分析，進行運算調度。最后，將分機系統所做更改上傳至云端，由云端進行最后的整合與處理。

4.云計算的監管。企業可以通過云系統監視服務器連接各個云資源服務器，然后以周期為單位將資源的使用情況發送至云數據庫，由云系統監視服務器綜合數據庫有效信息對所有資源進行分析，評估資源的可用性，最大限度提高資源信息的有效性［14］。行政機關通過金融科技監管基本規則體系的構建，為云計算日后進行行業管理、關鍵信息技術應用、信息的安全保護做好技術支持和強力后盾。

四、智能財務發展中的困境和建議

（一）發展困境

（1）經濟難題。企業研發和使用以上技術需要巨大的經濟成本，可能會出現經濟成本高于產生的效益的情況，對使用者的經濟條件要求較高。（2）行業困境。人工智能的發展使得會計工作更加高效，同時也代替了大部分崗位，這種情況下，許多從事基礎會計工作的人員就會面臨著被淘汰的危機，而對于高級會計人員來說，會計工作對其要求也會越來越高。這就要求企業的會計人員對自己的職業進行重新定位，實現職業轉型［13］。人工智能大大改變了財務的工作方式，隨著財務人員的轉型，經過一段時間，給人工智能一種“脫離”狀態，當機器故障和損壞時，其造成問題的解決將脫離財務，會導致一種基層無人化的狀態。（3）發展風險。當產生票據轉移和付款憑證時，系統沒有具體的云端可以實現防偽識別，無法確認憑證的二次使用造假問題。人工智能發展的過程中，學者和專家開始相信人工智能的判斷和決定，從而放棄了思考，失去了對問題的敏感性和解答問題的責任感［14］。

（二）發展建議

（1）經濟建議。由專門的企業、專項經費跟進國家政策對智能財務系統進行開發，研發成功后對外銷售或租賃系統，以按需購買、按次計費的銷售模式獲取利潤，對企業的軟件進行按需供給，售后提供軟件問題咨詢、軟件更新等服務。（2）行業環境。對被人工智能擠壓成長空間的人員進行再培訓，由國家或社會給予一定的補貼、福利，確保失業人群的再就業，提高生產力水平，擴大產能，對行業發展提供后續力量。（3）風險應對。采用云端智能識別技術，由國家出臺稅票政策，一證到底，盡量使用電子稅票。人工智能的“脫離”是會計發展的產物，在未來需要培養“會計+計算機”型人才，以確保企業的會計系統正常運行。對AI的風險控制，可以通過借助大數據和云計算超高的運算能力和海量的數據庫模型進行優化，建立“反風險”系統［15］。企業可以借助反風險系統對企業的日常業務進行實時監測、控制，有誤時報警處理，無需審批直接對機器進行停止工作命令。

五、結語

人工智能推動了企業會計的極大進步，其中最重要的是提高了會計信息的準確性、可靠性和管理職能，對信息的把握邁出了堅實的一大步。但是作為一種先進技術，人工智能在會計核算、監督和管理領域發揮作用，是建立在會計信息系統所提供的系統性、結構化的以數據為主要內容的會計信息基礎之上的。相反，一定不會是利用人工智能技術直接從海量的、繁雜的、低價值密度的所謂“大數據”中直接抓取數據，來為經濟和管理提供數據分析與輔助決策服務的。也就是說，智能會計更加需要會計理論、會計思想和會計數據的支持，通過智能技術高效、低成本地提供越來越接近經濟現實世界的輔助決策信息。