人工智能在會計財務管理領域的應用與挑戰

［摘 要］隨著數字化轉型的不斷深入，會計財務管理領域亟須利用人工智能技術以提高效率和準確性。人工智能應用如自動化會計處理、智能審計、智能稅務及智能財務管理在優化流程、提高決策質量等方面發揮重要作用。然而，這些應用也伴隨著數據安全和隱私保護、系統可靠性、整合現有系統、人工智能模型的可解釋性以及法律法規適應性等挑戰。解決這些挑戰是實現會計財務管理領域人工智能持續有效融合的關鍵。

［關鍵詞］會計財務管理；人工智能應用；自動化；智能審計

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2024.15.027

［中圖分類號］F275 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2024）15-0086-04

0" " "引 言

在當前的數字化浪潮中，會計財務管理領域正面臨前所未有的轉型需求。人工智能技術的融入不僅能夠大幅提升處理事務的速度與精度，還能夠在審計、稅務和財務決策等多個層面提供智能化的解決方案。隨著智能技術的應用日漸廣泛，相關的挑戰也逐漸顯現出來，其中包括保護數據安全、確保系統的可靠性、整合不同的技術系統、提升人工智能模型的可解釋性，以及適應不斷變化的法律法規環境等問題。本文將探討人工智能在會計財務管理領域的應用及其所面臨的挑戰。

1" " "會計財務管理領域的數字化轉型需求

會計財務管理領域的數字化轉型需求源于全球經濟一體化和信息技術的飛速發展，這兩大趨勢促使企業必須提高其自身業務流程的效率、準確性和透明度。數字化不僅重塑了財務報告的方式，還改變了數據處理、財務分析、風險管理等的工作模式。在會計實務中，大量的數據錄入、處理和報表生成工作本質上是重復性和規則性的，這些過程適合通過數字化手段來實現自動化目標，從而釋放專業人員從煩瑣的基礎工作中解脫出來，轉而專注于更高層次的分析和咨詢工作。數字化轉型使得數據的采集和整合變得更為便捷，財務信息的實時性和透明度得以提高，決策者可以根據即時獲得的數據做出更為合理的決策。另外，隨著云計算和大數據技術的發展，會計財務信息系統不再受限于本地服務器，可以實現高效的數據存儲、處理和分析。這種技術的進步允許財務管理者遠程訪問數據，即使在外出時也能處理緊急事務，極大地提高了工作的靈活性和效率[1]。同時，數字化轉型還包括利用人工智能和機器學習等先進技術來預測財務趨勢、優化資源分配和自動化決策過程。這些技術能夠分析歷史和實時數據，幫助企業發現潛在的成本節約點和收入增長機會，以及時進行策略調整。

2" " "人工智能在會計財務管理領域的應用

2.1" "自動化會計處理

在會計領域，人工智能的應用正在徹底改變著傳統的會計處理方式。智能記賬系統，例如，利用自然語言處理和機器學習技術，可以自動識別和分類交易文件，如發票和收據，進而自動錄入相應的會計分錄。這種自動化不僅顯著減少了手動錄入數據的時間和降低了出錯率，而且還能夠即時更新財務狀態，為企業提供實時的財務信息。發票處理也在體驗著技術帶來的變革。現代系統能自動掃描、驗證和處理發票數據，甚至匹配采購訂單和貨物交付單，從而自動完成支付流程。這種集成化處理顯著提高了賬務處理的效率，降低了人力成本，同時也提升了付款的準確性和供應鏈管理的透明度。自動對賬則是另一個重要應用。在以往對賬是一個耗時且容易出現差錯的工作，需要會計人員人工核對銀行賬單和賬簿[2]。而現在人工智能系統可以輕松處理成千上萬的交易記錄，不僅速度快，準確性也高。它可以識別和解決匹配問題，甚至在某些情況下，能夠預測并提醒潛在的異常交易。

2.2" "智能審計

智能審計正在改善審計的質量和效率。通過深度學習和數據挖掘技術，人工智能系統能夠分析大量的合同和交易記錄，以識別潛在的風險和異常。例如，在合同分析中人工智能可以自動識別合同條款中的關鍵信息，評估合同的風險，并監控合同執行情況，從而保障企業的利益不受侵害。內部控制評估也得益于人工智能技術。通過實時監測企業的內部控制系統，人工智能工具能夠及時發現系統弱點和員工失誤，幫助企業及時修正，并優化內部控制流程。這種實時評估顯著提高了企業的風險管理能力，保障了企業運營的合規性和安全性。合規性檢查是智能審計的另一個關鍵應用。隨著法規的不斷變化企業需要確保其操作和報告的合規性。人工智能可以持續監控相關法規的更新，自動調整審計程序和檢查列表，確保企業的財務報告和業務操作滿足最新的法規要求。

2.3" "智能稅務

智能稅務在會計財務管理中的角色逐漸顯現，其核心在于利用人工智能技術優化稅務工作流程，提升稅務決策的精準度和效率。稅務籌劃是一個復雜的過程，涉及對稅法的深入理解和多種稅收政策的比較分析。人工智能系統通過機器學習算法，能夠分析歷史數據、預測稅率變動，并提出最優的稅務籌劃建議。這些系統能夠考慮到不同的稅收情景和規劃策略，為企業節約成本并確保合規。在自動納稅申報方面，智能系統可以自動搜集和整理企業的財務數據，填寫申報表格，以及計算應納稅額。這種自動化過程大大降低了人為錯誤，縮短了申報周期，同時也提高了申報的準確性。此外，人工智能系統還能夠實時監控稅法變化，自動調整申報內容，確保企業的稅務申報始終符合最新稅法要求。稅收風險管理則是智能稅務的另一項關鍵功能。隨著商業環境和稅法的快速變化，企業面臨著日益復雜的稅收風險。人工智能工具可以分析企業的交易模式，識別稅收風險并提前預警，幫助企業采取措施避免潛在的稅務爭議和不利影響，這種前瞻性的風險管理為企業的穩健運營提供了有力的保障。

2.4" "智能財務管理

智能財務管理通過引入先進的人工智能技術，為企業的財務決策提供了強大的數據支持和分析能力。預算管理是企業財務管理的重要環節，它涉及到資源的分配和控制。人工智能系統可以分析各種財務數據和業務指標，預測未來的收入和支出趨勢，從而幫助財務管理者制定更加科學合理的預算計劃[3]。在成本控制方面，智能財務管理系統通過實時監控企業的財務活動，識別成本超支的原因，從而提供節約成本的建議。這些系統不僅能夠處理大量數據，還能夠學習并優化成本控制策略，從而幫助企業有效控制成本，提升利潤率。對于投資決策的支持，智能財務管理系統的作用顯得尤為突出。人工智能可以分析市場趨勢、財務報告和相關新聞等數據，為投資決策提供全面的分析和預測。這些系統能夠評估投資項目的潛在收益和風險，為管理者制定投資策略提供數據支持。更進一步地說，某些智能系統還能夠模擬不同的市場情景，評估投資決策在不同條件下的表現，增強企業在不確定環境下的決策能力。

3" " "人工智能在會計財務管理領域的挑戰

3.1" "數據安全與隱私保護

財務數據往往包含企業的敏感信息，這些信息的泄露不僅可能導致財產損失，還可能損害企業的聲譽。隨著人工智能系統對數據的依賴程度不斷上升，數據安全性的威脅也隨之增加。黑客攻擊、內部信息泄露以及不當的數據處理都可能導致敏感信息的泄露。在實施人工智能解決方案時，企業必須確保所有的財務數據都通過加密技術進行保護，以防止未經授權的訪問的問題。此外，應用人工智能技術進行數據分析和處理時，必須遵守相關的數據保護法規，例如歐盟的通用數據保護條例，確保客戶和企業的隱私權不受侵犯。數據安全和隱私保護的挑戰也要求企業必須建立健全的內部監管機制，不斷更新和完善信息安全政策，培訓員工識別和防范潛在的安全威脅的意識。企業還需要對人工智能系統進行嚴格的安全測試，保證其能夠抵御各種網絡攻擊，維護數據的完整性和機密性[4]。

3.2" "系統的可靠性與穩定性

人工智能系統在會計財務管理中的應用同樣面臨系統可靠性和穩定性的挑戰。技術故障可能導致重大的業務中斷和財務損失等問題。在依賴人工智能進行決策支持的情況下，系統的任何錯誤輸出都可能引起錯誤的決策和操作，從而對企業造成不利影響。確保系統的可靠性和穩定性需要企業在系統設計階段就注重故障的預防和快速恢復。這包括使用高質量的硬件設備、設計冗余系統以及實施定期的維護和升級。同時，應用人工智能的企業也需要準備好詳細的應急預案和災難恢復計劃，以便在系統發生故障時能夠迅速響應和修復，減少對業務的影響。

在開發和維護人工智能系統時，還必須進行持續的性能監控和測試，確保系統按照預定的標準和要求運行。這不僅涉及到技術層面的工作，還需要財務管理者和IT專家之間的緊密合作，以確保系統在處理復雜的財務數據時的穩定性和可靠性。面對這些挑戰，企業需要不斷評估和升級其人工智能系統，同時也需要投入資源進行風險管理和人員培訓，以確保能夠有效利用人工智能技術，提升會計財務管理的效率和提高質量。

3.3" "與現有系統的整合

集成人工智能到現有的會計財務管理系統是一項復雜的工程，它涉及到技術層面的兼容性問題以及操作流程的適應性問題。老舊的系統可能無法與新興的人工智能應用順暢對接，導致數據流轉不暢和工作效率低下。企業面臨著將傳統的財務管理系統與現代的人工智能技術結合的挑戰，需要在不中斷現有業務流程的同時，升級或重構IT基礎設施。此過程中企業必須評估現有系統的技術架構，確定需要更新或替換的組件，以確保新系統的順利集成和運行。這通常需要跨部門的協作，從IT到財務部門，都需要參與到系統整合的規劃和實施中。同時，企業還需要考慮到員工的培訓，確保他們能夠適應新系統帶來的變化，充分利用人工智能提供的功能[5]。除了技術和操作流程上的挑戰以外，數據的一致性和完整性也是系統整合中必須重視的問題。數據可能需要從舊系統遷移到新的人工智能平臺，這一過程中必須保證數據的準確性、完整性和一致性。企業可能需要開發新的數據轉換和清洗工具，以確保數據在遷移過程中不受損害，同時確保新舊系統間的無縫數據交換。

3.4" "人工智能模型的可解釋性與透明性

人工智能模型在會計財務管理中的應用增加了決策過程的復雜性，尤其是在需要解釋模型決策依據時。復雜的機器學習模型，如深度神經網絡，其內部運作對于非專家來說往往是一個黑箱，難以解釋其做出特定決策或預測的具體原因。這種缺乏透明性和可解釋性可能會引起信任問題，特別是在財務決策對企業來說至關重要時。為了建立信任并確保對決策過程的理解，企業需要投資于開發和采用可解釋的人工智能模型。這意味著模型不僅要有高準確性，還需要能夠向用戶提供其決策的洞察過程。可解釋性的強化有助于監管機構和利益相關者驗證模型的決策，確保它們遵循行業標準和合規要求。另外，隨著監管要求的日益嚴格，企業必須確保他們的人工智能模型能夠解釋其輸出，滿足監管機構對決策過程透明度的要求。這可能涉及到模型設計的調整，使其更容易被審查和理解，或者開發新的工具來解釋現有模型的決策邏輯。

3.5" "法律法規和監管問題

會計準則和稅收政策的調整要求企業的人工智能系統不僅要在當前的法律框架下運行，而且要具備適應未來變化的靈活性。監管機構對財務報告的準確性、完整性和及時性有著嚴格的要求，同時稅法的改變也要求企業必須及時調整稅務策略和報告流程。隨著技術的發展，新的法規不斷出臺以解決關于數據隱私、跨境數據傳輸、人工智能倫理等方面的問題。這些法規的變化將直接影響到企業如何部署人工智能系統來處理財務數據，如何記錄交易以及如何報告稅務信息等問題。企業必須確保其人工智能系統在收集、存儲和處理數據時遵守例如GDPR這樣的法規，以防止違規行為的發生。法律法規的不確定性和復雜性要求企業的人工智能系統要具備高度的適應性和可更新性。這可能意味著在設計和實施人工智能系統時，需要預留可以快速響應法規變化的能力，包括軟件的更新、算法的調整以及模型訓練的重新執行。企業也需要在內部建立監管合規團隊，專注于人工智能系統的合規性評估和監督。人工智能帶來的自動化和決策支持功能，雖然提高了效率，但也帶來了對會計專業人員角色的重新定義。會計準則的制定者和監管機構需要考慮如何在新的技術環境下調整現有的會計準則，以確保財務報告的公允性和透明度。企業在這方面也將面臨如何平衡人工智能帶來的效率與保持符合會計準則的要求之間的挑戰。

4" " "結束語

綜上所述，人工智能在會計財務管理領域的應用展現了對傳統流程的革新潛力，提高了工作效率和決策質量。盡管存在數據安全、系統穩定性、整合現有系統、模型可解釋性和法規適應等挑戰，但通過不斷的技術創新和政策完善，這些挑戰有望得到克服。未來人工智能將在會計和財務領域扮演更加關鍵的角色，推動該領域向更高效、透明和可靠的方向發展。

主要參考文獻

［1］盧陽. 人工智能在企業財務管理中的應用［J］. 天津經濟，2023（9）：36-38.

［2］凌冰. 人工智能時代財務會計向管理會計轉型的路徑探索［J］. 納稅，2023，17（7）：7-9.

［3］蔡麗萍. 淺談財務智能化背景下企業財務BP人才培養與轉型［J］. 財經界，2022（32）：102-104.

［4］谷梅. 人工智能時代財務會計向管理會計轉型的若干問題研究［J］. 質量與市場，2022（11）：124-126.

［5］劉彥. 人工智能背景下財務管理向管理會計轉型面臨的挑戰和對策探析［J］. 質量與市場，2022（8）：34-36.