人工智能背景下高職院校財務智能化問題研究

蘇倩 王宗飛

一、引言

（一）人工智能的概念及其應用

人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。在實際應用中，人工智能在制造業、農業、金融業、物流、醫療、教育等領域都有廣泛的應用。

（二）財務信息技術發展進程

我國財務信息技術的發展階段：會計電算化階段（1980年—1990年），這個階段主要是用計算機模擬手工記賬，實現財務會計功能的電子化，一定程度提高了效率和準確性，但其局限于財務內部信息及數據。ERP軟件階段（2000年—2010年），這個階段主要是通過互聯網技術實現財務系統與單位其他部門系統的數據交換、整合資源，幫助實現管理會計功能，但由于信息壁壘的存在，無法實現真正意義上的資源共享。智能財務階段（2017年至今），這個階段以四大會計師事務所等智能財稅服務商先后發布財務機器人為標志，包含深度學習技術、自然語言處理、計算機視覺、知識圖譜在內的人工智能技術快速發展，助推財務領域的智能化到來。大部分以往在財務信息化中還需要人工處理的工作，如數據采集，專業判斷等，逐步被人工智能所替代。人工智能在財務信息技術領域的應用方興未艾，隨著人工智能技術日益成熟，與財務的結合將越來越深入。

（三）高職院校財務信息化向智能化轉變的必要性和可能性

1.新形勢、新經濟形態使財務智能化成為必要

隨著中國特色高水平高職學校和專業建設計劃的實施，高職教育更是得到了蓬勃發展，高職院校各類資金投入顯著增長，內部控制要求越來越規范，全過程的績效追蹤管理要求高職院校提升財務治理水平，將財務的觸角深度融合到業務活動。與此同時，高職院校業務活動更加多樣、復雜，財務治理作為高職院校治理的重要組成部分，其地位也凸顯。財務部門不再是報賬、記賬的服務部門，而是學校教學科研工作的保障部門，提供重大經濟事項決策的基礎。高職教育蓬勃快速的發展對財務人員的知識儲備、知識結構、快速接受變革、處理問題的能力、工作的細致度與深度都提出了更多的挑戰，傳統的知識結構、傳統的財務信息化手段已無法滿足高職院校財務治理的需求，人工智能在快速、準確的落地變革、提高效率釋放人員精力從而促進財務人員轉型上有其天然的優勢。

2.人工智能技術在財務領域的成熟應用使高職院校財務智能化成為可能

智能財務利用人工智能技術提供智能化服務，是財務管理模式、理念的革命性變化。高職院校的智能財務建立在學校業務基礎上，廣泛應用新技術，幫助高職院校打造高效且符合規范的財務業務流程、提高效率、控制風險，主要包含以下技術：

深度學習技術，可以說是人工智能技術的核心，它是機器學習多種方法中的一種重要的方式，深度學習技術在圖像、語音等媒體的識別和分類上取得了非常好的效果。在智能財務領域中，通過模擬人的思維，使機器像財務人員一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像等成為可能。

自然語言處理技術（NLP），一句話概括就是讓計算機懂得人類語言。通過NLP的文本分類算法，我們可以訓練人工智能理解哪些行為是違規的事項，系統就可以自動進行分析和預警，再比如有了NLP技術后，經過數據標注方式，讓計算機學習不同的語言模式。輔助我們對合同的審核，發現可疑的財務風險點。財務審核時往往需要對相關財務條款進行檢查，這些檢查事項，原有計算機技術是無法解決的，必須靠人工進行核查。經過大量訓練后，計算機能幫助我們對合同的文本進行檢查復核，并提出相關意見。

計算機視覺作為人工智能的一部分，正在各領域發揮著越來越重要的作用。利用OCR等技術讓機器能夠替代人眼的部分功能，對票據進行圖像識別、提取，對場景進行理解和分析，從而使自動填報、數據自動比對成為可能。作為OCR的衍生識別應用，財務管理對于發票識別與財務管理系統的結合，能掃清很多的管理弊端和漏洞。知識圖譜是較為典型的多學科交叉領域，涉及知識工程、自然語言處理、機器學習、圖數據庫等多個領域，是綜合的語義知識庫，能將各種行業識別、場景信息集合，使機器理解并運用財務管理要求成為可能。

二、高職院校財務信息化現狀及問題分析

（一）財務軟件與業務軟件連通不暢

高職院校普遍通過工作流引擎將諸如人事信息、庫存信息、預算信息、會計核算信息等聯系起來，實現總賬、預算管理、物資采購、固定資產、報表等財務軟件內部模塊之間的信息交互。然而缺乏與諸如教務系統、政府采購系統、學生管理系統、銀行系統、稅務系統等業務系統的順暢對接，使得出現“孤島”現象，即使通過API接口轉換的方式，也往往會出現數據交互不暢、技術不兼容等現象。

（二）內控制度復雜，人工把關落地困難

高職院校基本都建立了一整套內部控制制度，囊括了教學活動、學生活動、行政管理活動、后勤管理活動等各類業務流程，每個流程又涉及各種表單和審批權限。內部控制制度的建立規范了學校經濟業務行為，同時也帶來一些問題。例如，教職工很難理解和弄清楚制度要求、標準;財務人員在審核把關時，因對制度理解的不同，導致把關標準不統一，或因疏忽導致遺漏。

（三）大量低價值重復性工作使得財務管理效率不高

財務管理軟件雖然解決了會計電算化時期數據庫規模小、核算計量方法單一等問題，但是主要還是依靠人力處理重復性工作，且在信息傳遞時更多是依靠紙質介質。這對多校區辦學的高職院校而言，無疑增加了人工成本，需要在各校區設立財務分點，投入更多的會計人員處理日常業務，而教職工因溝通問題被反復退單也時有發生，財務人員每天重復大量的低效無效溝通;另一方面，教職工找領導簽字困難的矛盾也突顯出來。

（四）財務系統數據時效性不高

ERP軟件系統是對過去事項的會計記錄、統計、分析，無法即時獲取正在發生的事情的信息，導致在管控上會出現時間差，影響決策的有效性。

三、高職院校財務智能化平臺構建

（一）制度及業務流梳理

財務智能化平臺的建設，其基礎是業務流程的標準化和業務制度規則的明確。鑒于此，課題組依據高校業務大類，從高職院校自身經濟業務出發，進行業務流和制度的梳理。通過全方位的梳理，找到需要對接的功能模塊，刪除重復或不必要的流程，優化學校內部控制管理流程，使得內控更加合理，而且在優化制度時充分考慮了人工智能技術的輔助所能達到的效果，使得流程縮短的同時效果卻得到提升。

（二）高職院校財務智能化平臺建設內容

高職院校財務智能化平臺建設內容，大致可以分為三個部分。第一部分是底層平臺，即各系統接口平臺、計算機視覺、NLP、大數據云平臺、知識圖譜、以OCR為代表的影像識別技術、RPA等。底層平臺的作用主要是利用人工智能等技術將經濟業務自動識別或者自動接入、轉化為財務數字，并根據不同的業務場景分類歸集，形成學校財務數字資產庫，為核心平臺各模塊取數提供基礎。這樣，通過底層平臺，不僅能解決上述的校內校外數據互通互聯的問題，還提高了數據的質量、擴展了數據的邊界。第二部分是核心業務平臺，利用技術的優勢將校外系統（國庫支付、財政監管系統、銀行等），財務管理系統（項目庫管理、智能報賬、核算管理、收費管理、成本管理、會計電子檔案），校內其他管理系統（人事管理、學生管理、教務管理、合同管理、采購管理、資產管理）充分對接，通過對底層平臺采集的基礎數據庫的清洗、保存，分析各模塊數據間的內在關聯，建立起業務與財務、業務與業務、內部與外部之間的密切聯系，篩選海量數據剔除無效數據，保留有效數據信息，為推動業務發展奠定基礎。第三部分是治理平臺，以核心平臺建立的數字模型、數據分析為依據，綜合學校各方面實際情況，多維度探索高職院校各項業務發展的內在規律，提供學校規劃的決策依據。

（三）取得的效果

高職院校財務智能化平臺的建設，既是對學校內部治理情況的重新梳理過程，又是對資源的重構，可推動學校治理的數字化，提升治理能力。平臺的建設初步取得以下效果：一是加強信息數據準確性。將龐大復雜的業務數據用AI處理，實現自動采集、傳遞、整理、歸集，并與財務核算、預算等系統的數據交互傳遞，形成完成有效的數據庫。決策時不再過多地依賴經驗，而是用可靠的數據做支撐。二是提高內部控制可靠性。將內部控制規則通過稽核引擎內置于平臺中，業務流轉的過程也是自動稽核的過程，避免人為因素造成的內控失效，強化了制度、規則的有效性，實現自動風險預警。三是促進財務治理轉型。將財務人員從傳統、重復、低效的財務會計中解放出來，投入到高職院校財務治理分析、預算績效管理等高附加值工作中，促進財務人員從財務會計向管理會計的轉型，進而推動高職院校財務治理水平的提升，為高職教育的蓬勃發展提供財務服務支撐。四是提升高職院校治理效能。平臺的建設是全校性全員性工作，需要對學校主要業務、流程進行梳理，對相關制度進行完善。平臺建設的過程就是高職院校自我把脈、提升效能的過程。

四、結語

總之，高職院校財務智能化建設能夠推動學校全面梳理經濟業務流程，發現風險點、矛盾點、繁復點，優化各種制度流程特別是跨部門協作的流程。

參考文獻：

[1]中國人工智能開源軟件發展聯盟.中國人工智能開源軟件發展白皮書（2018版）[R]北京：中國人工智能開源軟件發展聯盟，2018.

[2]賴敏鋒.高校財務信息化問題探究[J].財會通訊，2013（17）：70-72.

[項目：廣東省財政廳2021-2022年度會計科研課題“人工智能背景下高職院校會計信息化改革研究”。]