生成式人工智能賦能企業財務管理的機遇、風險及應對

摘"要：生成式人工智能作為一種新興技術力量，正深刻影響著企業財務管理的變革與發展。文章系統分析了生成式人工智能技術在企業財務管理中的應用現狀，并深入探討了其帶來的機遇與挑戰。研究表明，生成式人工智能通過提高財務數據處理效率、降低管理成本、促進管理創新等方式，為企業財務管理智能化轉型提供了強大動力。然而，生成式人工智能技術在財務管理中的應用也伴隨著數據安全、技術應用及法律合規等多重風險。針對這些風險，文章提出了加強數據安全保護、推進技術研發與應用、建立法律風險防控機制等應對策略，以期為企業有效應對生成式人工智能技術帶來的挑戰、實現財務管理的智能化轉型提供參考。

關鍵詞：生成式人工智能；財務管理；數據安全

中圖分類號：F27文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025）"08-0110-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.06.028

1"引言

在數智時代，生成式人工智能以其獨特的數據處理、智能決策和持續優化能力，日益成為企業財務管理革新的關鍵驅動力。生成式人工智能不僅提升了財務管理的效率和準確性，還在風險控制、決策支持等方面展現出前所未有的潛力[1-3]。

隨著生成式人工智能技術的不斷發展，其應用場景也從簡單的數據錄入、處理擴展到更為復雜的財務分析、預測和策略制定。同時，其強大的數據處理能力也使得企業能夠實時監控財務狀況，及時調整經營策略以應對市場變化[4]。然而，生成式人工智能技術的快速發展也帶來了數據安全、隱私保護等方面的挑戰。

2"生成式人工智能概述及在財務管理中的應用

2.1"生成式人工智能的定義與特點

生成式人工智能是人工智能領域的一種高級形態，融合了深度學習、自然語言處理、計算機視覺等多種前沿技術，構建出能夠模擬人類認知、推理和決策過程的智能系統[5]。這種系統不僅可以對復雜的數據進行智能處理和分析，還能在海量信息中迅速提取出有價值的信息，以支持企業決策。

生成式人工智能的核心特點在于其處理速度快、準確率高以及自主學習能力強[6]。這些特點使得生成式人工智能在企業財務管理中具有顯著的優勢[7]。

首先，生成式人工智能能夠快速準確地處理大量的財務數據，提供及時的財務分析報告，幫助企業迅速做出決策。其次，生成式人工智能能夠不斷適應企業財務管理的變化需求，提供個性化的解決方案。最后，生成式人工智能的高準確率能夠有效降低企業財務管理的風險，提高企業的經濟效益。

2.2"生成式人工智能在財務管理中的應用場景

生成式人工智能在財務管理中的應用場景展現出廣泛的適用性和深遠的影響力，其在財務預測、成本控制、預算管理、風險管理、智能審計以及決策支持等方面均發揮了顯著作用。

具體應用場景如下：①財務預測：生成式人工智能通過大數據分析挖掘歷史財務數據，揭示規律與趨勢，幫助企業準確預測財務狀況并提供決策支持。例如，通過分析銷售數據和市場趨勢，生成式人工智能幫助企業判斷市場動向并制定財務計劃。②成本控制：生成式人工智能實時監控成本指標，發現異常并采取控制措施，幫助企業精確核算產品成本、優化成本結構。同時，通過數據分析，生成式人工智能優化供應鏈成本，提升整體效率。③預算管理：生成式人工智能對歷史預算與實際執行情況進行對比，預測未來預算需求，提供精準預算方案，并實時監控預算執行，及時發現偏差并調整。④風險管理：生成式人工智能通過實時監測與智能分析識別潛在財務風險，提供預警與應對策略，同時進行風險量化分析，支持風險管理方案的制定。⑤智能審計：生成式人工智能利用自然語言處理技術，自動分析財務文檔，快速識別異常交易與違規行為，提高審計效率與準確性。⑥決策支持：生成式人工智能提供智能化數據分析與預測，幫助企業管理層做出科學決策，精準把握市場動態與內部情況。

2.3"生成式人工智能在財務管理中的優勢與不足

生成式人工智能在財務管理領域的應用日益廣泛，其優勢主要體現在提高數據處理效率、降低人力成本以及增強決策支持能力等方面。首先，生成式人工智能憑借強大的數據處理能力，能夠快速處理大量財務數據，提升數據處理效率并為決策提供支持。其次，生成式人工智能的智能化特性使部分財務工作實現自動化，降低人力成本并減少人為錯誤，提高管理準確性。最后，生成式人工智能通過深度學習和數據分析，提供科學的財務決策建議，增強決策支持。

然而，生成式人工智能在財務管理中的應用也面臨局限。首先，數據質量對生成式人工智能分析結果至關重要，數據錯誤或不一致可能影響決策準確性。其次，生成式人工智能技術快速更新，企業需不斷投入資金進行技術升級和人員培訓，增加應用成本。此外，數據安全和技術穩定性也是應用中的挑戰。

3"生成式人工智能賦能企業財務管理的機遇

3.1"提高財務數據處理效率

在財務管理中，數據處理是一個重要且煩瑣的任務。傳統的數據處理方法往往依賴于人工，不僅效率低下，而且容易出錯。然而，隨著生成式人工智能技術的不斷發展，這一問題得到了有效的解決。

生成式人工智能技術提高數據處理效率主要體現在以下方面：①生成式人工智能技術利用強大的計算能力和智能算法，能高效處理海量的財務數據，迅速提取有用信息，顯著提高處理效率，減少人力和時間成本。②生成式人工智能的自動化流程簡化了數據收集、整理、分析和報告生成，減少人為干預，提升準確性，并讓企業集中精力于核心業務。③生成式人工智能通過深入分析財務數據，幫助企業發現商業機會和市場趨勢，增強決策的科學性和競爭優勢。

3.2"降低財務管理成本

生成式人工智能技術在企業財務管理中的應用，不僅提升了數據處理效率，而且大幅降低了成本。在傳統的財務管理模式下，企業需要投入大量的人力資源進行數據的錄入、核對和分析，這些工作煩瑣且易出錯。而生成式人工智能技術的引入，使得這些流程得以自動化和智能化，從而大幅降低了人力成本。

生成式人工智能技術的云端部署模式也為企業節約了硬件成本和維護成本。在過去，企業可能需要購置昂貴的服務器和存儲設備來支持財務管理系統的運行，而這些設備的維護和升級也是一筆不小的開支。然而，隨著云計算技術的發展，企業可以選擇將生成式人工智能系統部署在云端，這樣不僅可以節省大量的硬件投資，還可以享受到云端服務提供商的專業維護服務，從而進一步降低維護成本。

生成式人工智能技術的降成本效應并非僅限于直接成本。通過提高財務數據處理的準確性和效率，生成式人工智能還有助于減少因人為錯誤而導致的財務風險和損失，這也在一定程度上為企業節約了成本。同時，生成式人工智能技術還可以幫助企業實現更加精細化的財務管理，通過數據分析和預測來優化資金配置，提高企業的資金使用效率。

3.3"促進財務管理創新

生成式人工智能技術在財務管理中的應用，不僅提高了數據處理效率，降低了管理成本，更重要的是，它為企業財務管理的創新提供了強大的動力。在傳統的財務管理模式下，企業往往依賴于人工對財務數據進行處理和分析，這種方式不僅效率低下，而且難以發現數據背后的深層次信息。而生成式人工智能技術的引入，使得企業可以通過對財務數據進行深度挖掘和智能分析，揭示出數據之間的內在聯系和規律，從而發現潛在的經營問題和市場機會。

生成式人工智能技術還可以推動企業財務管理體系的變革。在傳統的財務管理體系中，各個環節相互獨立，信息流通不暢，導致決策層難以全面、準確地掌握企業的財務狀況。而生成式人工智能技術的應用可以打破這種信息壁壘，實現財務數據的實時共享和協同處理，使得企業的財務管理體系更加靈活高效。

生成式人工智能技術可以幫助企業構建智能化的財務管理平臺，將各個環節的財務數據整合到一個統一的系統中，實現數據的集中管理和高效利用。通過這種方式，企業可以更加便捷地進行財務數據的查詢、分析和可視化呈現，為管理層的決策提供有力支持。同時，智能化的財務管理平臺還可以幫助企業優化財務管理流程，提高財務管理的整體效率。

4"生成式人工智能賦能財務管理的風險

4.1"數據安全風險

在生成式人工智能賦能財務管理的過程中，數據安全風險是一個不可忽視的重要問題。由于財務數據通常涉及企業的敏感信息，包括收入、支出、客戶數據和商業秘密，生成式人工智能在處理和分析這些數據時，必須確保信息的安全性。數據泄露、未經授權訪問和數據篡改等安全事件可能導致企業面臨巨大的財務損失和聲譽損害。此外，生成式人工智能系統的復雜性和算法的透明性不足，使得數據處理過程中的潛在風險更加難以預見和管理。因此，企業在實施生成式人工智能技術時，需建立全面的數據安全管理機制，包括數據加密和實時監控，以確保財務數據的安全性和完整性，降低相關風險帶來的負面影響。

4.2"技術應用風險

技術更新迭代速度是生成式人工智能面臨的主要挑戰。隨著人工智能領域的不斷進步，新算法和模型頻繁出現，要求生成式人工智能系統不斷更新以適應技術變化。頻繁的更新可能導致系統不穩定，甚至產生新舊系統不兼容問題，進而影響財務管理的正常運行。

系統兼容性差也是應用中的難題。財務管理通常涉及多個系統和平臺的協作，如果生成式人工智能系統無法與其他系統（如ERP系統或財務數據庫）有效兼容，將導致數據重復錄入和核對，浪費時間和資源，還可能因數據不一致引發財務風險。

生成式人工智能系統的復雜性和對技術環境的依賴性意味著故障頻發也是一個重要問題。若發生故障或異常，修復過程可能需要大量時間和精力，嚴重時會影響財務管理活動，甚至導致數據丟失或損壞。

因此，企業在部署生成式人工智能時應評估技術可行性與風險，確保系統穩定性和可靠性，并制定應急預案以應對潛在故障，保障財務管理順利進行。

4.3"法律與合規風險

在數字化時代，數據的重要性日益凸顯，而相關的法律法規也在不斷完善。企業在應用生成式人工智能技術進行財務管理時，必須關注并遵守這些法律法規，以確保數據的合法合規使用。

企業在應用生成式人工智能技術處理財務數據時，需要嚴格遵守數據保護法律法規，如《個人信息保護法》《數據安全法》等。這些法律法規要求企業在收集、存儲、使用、共享和銷毀數據的過程中，必須采取必要的安全措施，保護數據的機密性、完整性和可用性。同時，企業還需要建立完善的數據管理制度和內部監督機制，確保數據的合規使用。

企業在利用生成式人工智能技術進行財務決策時，也需特別注意避免觸犯反壟斷、不正當競爭等法律紅線。由于生成式人工智能技術具有強大的數據處理和分析能力，能夠幫助企業迅速獲取市場信息、競爭對手動態等敏感信息。然而，這些信息的使用必須嚴格遵守相關法律法規，避免用于不正當的競爭行為。

5"應對生成式人工智能風險的策略與建議

5.1"加強數據安全保護

在數字化時代，數據安全性對于企業財務管理的重要性不言而喻。企業必須從多個維度出發，構建全方位的數據安全保障體系。

企業應建立完善的數據安全管理制度。這包括明確數據安全責任人、制定詳細的數據安全操作規范以及建立應急響應機制等。通過制度化的管理，企業可以確保員工在使用生成式人工智能技術處理財務數據時，能夠嚴格遵守數據安全標準，從而降低數據泄露和非法利用的風險。

采用先進的數據加密技術是保障數據安全的重要手段。企業應選擇經過驗證的加密算法和加密工具，對敏感的財務數據進行加密處理。這樣即使數據在傳輸或存儲過程中被非法獲取，也難以被解密和濫用。同時，企業還應定期對加密技術進行更新和升級，以應對不斷變化的網絡安全威脅。

加強數據訪問權限管理也是確保數據安全的關鍵環節。企業應根據員工的職責和需要，合理分配數據訪問權限。對于涉及核心財務信息的系統或數據庫，應設置嚴格的訪問控制，確保只有經過授權的人員才能訪問。同時，企業還應采用多因素身份驗證等技術手段，增強數據訪問的安全性。

此外，企業還應定期對數據安全進行審計和評估。通過定期的審計，企業可以發現并糾正員工在數據處理過程中的不規范行為，及時堵塞安全漏洞。通過評估數據安全策略的有效性，企業可以及時調整和完善安全保障措施，以應對不斷變化的安全挑戰。

加強數據安全保護是企業在應用生成式人工智能技術進行財務管理時必須重視的問題。通過建立完善的數據安全管理制度、采用先進的數據加密技術、加強數據訪問權限管理等措施，企業可以構建起堅實的數據安全保障體系，為生成式人工智能技術在財務管理中的安全應用提供有力支撐。

5.2"推進技術研發與應用

在推進技術研發與應用方面，企業可以采取多種策略來加強生成式人工智能技術在財務管理中的實際應用。首先，企業應當深化與科研機構、高校等研究力量的合作。通過與這些機構建立緊密的產學研合作關系，企業可以充分利用外部研發資源，共同推動生成式人工智能技術的創新和發展。這種合作模式不僅有助于企業獲取前沿的技術成果，還能夠降低自主研發的風險和成本。

企業應注重技術的實際應用場景和效果。在研發過程中，企業應緊密結合財務管理的實際需求，針對具體業務場景進行技術攻關和優化。通過不斷迭代和改進生成式人工智能技術的應用方案，企業可以確保技術在實際應用中的穩定性和可靠性，從而提升財務管理的效率和準確性。

企業還應積極關注行業最新動態和技術發展趨勢。隨著科技的不斷進步，生成式人工智能技術也在不斷發展演變。為了保持技術的領先性和競爭力，企業需要密切關注行業內的技術創新和變革，及時調整自身的技術架構和應用策略。通過緊跟技術潮流，企業可以確保自身在財務管理領域的領先地位，并持續推動財務管理的智能化轉型。

除了上述策略外，企業還應重視人才培養和團隊建設。在推進生成式人工智能技術的研發和應用過程中，具備專業技能和創新精神的人才隊伍是至關重要的。企業應通過引進優秀人才、加強內部培訓等方式，不斷提升團隊的整體素質和創新能力。

通過深化產學研合作、注重技術實際應用、關注行業發展趨勢以及加強人才培養和團隊建設等策略的綜合運用，企業可以有效推進生成式人工智能技術的研發和應用在財務管理中的深度和廣度，從而實現財務管理的智能化轉型和升級。

5.3"建立法律風險防控機制

企業應建立完善的法律風險防控機制，確保在應用生成式人工智能技術進行財務管理時始終符合相關法律法規的要求。為此，企業可以采取以下措施。

第一，設立專門的法律事務部門或委派專業的法律顧問團隊，負責監控和評估生成式人工智能技術在財務管理過程中的法律合規性。這些專業人員應深入理解與生成式人工智能相關的法律法規，如數據保護法、隱私政策以及人工智能的倫理準則，確保企業的財務管理活動不觸犯法律紅線。

第二，構建完善的法律風險評估體系。這一體系應能夠識別生成式人工智能技術在財務管理中可能引發的法律風險，如數據泄露、算法歧視等，并對這些風險進行定期評估。通過風險評估，企業可以及時發現并解決潛在的法律問題，從而確保財務管理的合規性。

第三，加強員工的法律意識和合規培訓。企業應定期組織針對生成式人工智能技術的法律合規培訓，提高員工對相關法律法規的認知和遵守意識。

第四，建立與監管機構的良好溝通機制。企業應主動與相關的監管機構保持聯系，及時了解最新的法律法規動態和監管要求，確保企業在應用生成式人工智能技術進行財務管理時能夠得到監管機構的指導和支持。

6"結論

生成式人工智能以其卓越的數據處理能力和智能決策支持，顯著提高了企業財務管理的效率和準確性。通過自動化和智能化的財務處理流程，企業得以節省大量人力和時間成本，從而有更多資源投入到核心業務和創新活動中。但生成式人工智能在賦能企業財務管理的同時，也伴隨著一系列風險。數據安全風險、技術應用風險以及法律與合規風險等不容忽視。這些風險的存在，要求企業在應用生成式人工智能技術時，必須保持高度的警惕和審慎，采取切實有效的措施進行防范和應對。

生成式人工智能賦能企業財務管理既帶來了前所未有的機遇，也伴隨著不容忽視的風險。企業應充分認識到這一點，并在實踐中不斷探索和創新，以實現財務管理的智能化轉型和升級。

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［作者簡介］王方芳（1988—），女，漢族，安徽六安人，本科，中級會計師，安徽中科晶格技術有限公司，研究方向：財務管理；通訊作者：張甫（1985—），男，漢族，安徽合肥人，博士研究生，中國科學院合肥物質科學研究院副研究館員，研究方向："智能信息處理、科學計量學和知識服務。