大數據驅動下智能會計在企業財務決策中的作用

在信息技術急劇躍進的背景下，大數據逐漸滲透企業經營管理的諸多領域，作為企業管理核心環節的財務決策、正面臨數據復雜程度攀升、信息處理需求激增等新困境。由于數據處理能力有限，傳統會計信息系統已難以契合現代企業對決策數據實時精準性的要求。而智能會計屬于融合大數據、人工智能及云計算等技術的新型會計模式，借助自動化、智能化手段開展數據采集、分析與處理，為企業的財務決策提供高效、精準支持。本文聚焦于探究大數據驅動背景下智能會計在企業財務決策中的具體應用及影響，并提出完善智能會計體系的對策，以期為企業財務管理數字化轉型給予理論支撐與實踐借鑒。

一、大數據時代智能會計的發展現狀

（一）大數據對企業財務管理模式的影響

隨著大數據技術的廣泛應用，其所產生的效應正深刻改變著企業財務管理模式。過去企業在財務管理方面主要依賴傳統手工記錄及靜態報表，數據采集效能低下、信息更新滯后，同時數據來源單一，決策依據的范疇相對局限，易引發財務分析不夠全面、決策滯后以及失誤現象。如今伴隨大數據技術的應用，企業可高效采集與整合不同業務系統、供應鏈、客戶行為、行業動態，以及外部市場環境等多維度、多來源數據。這些數據不僅體量極其龐大，同時呈現出實時性、動態性與多樣性，為企業提供了更為全面精準的財務信息支持。大數據打破了以往“信息孤島”形成的限制，企業內部各業務單元和外部合作伙伴實現了數據的共享與聯通，顯著增強了財務數據的透明度與可追溯性。此外，采用大數據分析智能工具，使企業在預算編制、成本控制、財務預測、風險預警等領域實現了數據驅動決策，替換了傳統以經驗為指引的決策模式。

（二）智能會計技術的核心要素與功能

智能會計將大數據、人工智能（AI）、云計算和區塊鏈等前沿信息技術融合成創新型會計系統，其不僅重塑了企業財務管理方式，還大幅提升了財務數據處理效率與決策的科學性，主要核心要素涉及數據采集自動化、數據處理智能化及決策支持系統的智能分析效能。

智能會計系統借助自動化的數據采集工具，可實時采集與整合企業內部業務系統、供應鏈、客戶交易，以及外部政策法規、行業動態等信息，避免了傳統人工錄入產生的誤差與延遲現象。同時，利用人工智能技術，尤其是借助自然語言處理（NLP）、機器學習和數據挖掘途徑，系統可高效分析海量的結構化與非結構化財務數據，高效提煉關鍵性財務指標與趨勢，從而智能化預報未來財務狀況并進行動態調適。此外，智能決策支持系統借助實時數據分析結果，能夠向企業管理層及時呈上精準的決策建議與多方案的比對，從而提升決策的效率與準確性。

（三）智能會計系統在企業中的應用現狀

眾多企業積極探索并嘗試智能會計系統在財務管理實踐中的應用，以促進財務管理實現數字化、智能化升級，尤其是大型集團企業和金融機構，依仗其紛繁的業務結構與巨大的數據規模，智能會計逐步成為提升財務管理效率與優化決策流程的重要法寶。智能會計系統在這些企業中的應用，實現了財務數據的自動采集、分類、核算與整合，極大地降低了人工干預比例，明顯減少了財務管理中的人工成本及錯誤發生率。應用智能會計系統較為廣泛的是預算編制、財務預測、審計監督、合規管理等多個關鍵環節，憑借采用智能算法與數據模型，增強了財務數據分析的精準性與實時性，為企業決策提供了更科學合理的依據。

在智能會計的應用中，還存在一些困境與挑戰。例如，系統技術的實現難度偏大，開發及維護所需成本高昂，導致系統集成度不足、數據流通效率降低，同時企業面臨著來自數據安全及隱私保護方面的巨大壓力，有效防范數據泄露與濫用成了智能會計系統推廣應用的障礙。

二、大數據驅動下智能會計在財務決策中的作用

（一）加大財務決策的數據基礎投入，提升信息透明度

在傳統財務決策實施階段，信息來源顯現單一特征，且數據的收集與處理多借助人工實施操作，效率低下、更新滯后，極易引發信息不對稱、數據失真等問題，導致管理層難以及時、全面地掌握企業財務與經營數據，造成財務決策缺乏科學的分析依據，增大了決策失誤的風險系數。有大數據技術的支持作為后盾，智能會計系統可針對企業內部各業務部門和外部市場環境中的多維度數據開展實時采集、整合與分析活動，涉及生產流程、銷售動態、供應鏈管理、客戶行為模式以及宏觀經濟環境等層面的數據，大幅拓展了企業財務決策的數據來源以及信息基礎。同時依靠數據可視化技術與智能分析工具，利用圖表、報表等直觀形式把復雜財務信息展示出來，使管理層可迅速、全面地掌握企業經營動態與財務狀況，有效壓縮信息盲區，增強決策的精準性與前瞻性。此外，大數據驅動的信息共享及透明機制，促進了企業內部各業務部門之間的數據協同與溝通，打破了業務部門的固有壁壘，形成統一的數據分析標準，進一步維護了財務決策的客觀、公正以及科學性，有效提升了企業整體管理和運營效率。

（二）優化企業資源配置，提高投資決策效率

智能會計系統憑借大數據分析技術賦能，大幅提高了企業投資決策以及資源配置的精準性與科學性。通過全面整合與系統分析企業以往時段的財務數據、實時變化的經營數據以及外部市場環境信息，智能會計能夠精準識別企業現有資源的使用效率和投資項目的回報情況，助力企業找出資源浪費之處、低效資產以及不合理成本開支。按照這些分析得出的結果，企業可以更科學地制定預算方案，實現資源配置的優化升級，完善并調整現有的成本結構，從而達成資源的最優配置，并高效發揮資源價值。

（三）增強企業財務風險識別與控制能力

在大數據環境下，智能會計系統通過動態分析大量內外部數據，能夠預先察覺潛在的財務隱患并發出警報，例如通過研判客戶信用記錄、供應鏈金融數據、行業發展趨勢等，智能會計系統可識別應收賬款回收風險、供應鏈斷裂風險以及宏觀經濟波動潛在沖擊。同時系統還可實時監測企業資金流動情況，找出異常交易舉動，杜絕財務舞弊與資金挪用現象。以風險評估模型為基礎，智能會計系統能夠為企業提供科學的風險應對方案及內部控制建議，助力企業構筑健全的風險管理體系。通過有效的風險識別與控制，企業能夠提升財務穩定性，減少財務損耗與經營風險，從而實現企業穩健運營并促進其長期發展。

三、智能會計應用過程中存在的問題與挑戰

（一）數據質量與安全問題

智能會計系統高效運行的核心基礎是大數據，系統分析結果的精準程度以及企業財務決策的科學有效性直接受數據質量優劣的影響。在智能會計系統實際應用階段，諸多企業在數據管理方面面臨一系列挑戰。鑒于數據來源途徑紛雜，囊括企業內部各業務系統類型、供應鏈平臺以及外部市場和政策資訊，數據格式與標準大多無統一規范，造成數據整合難題。同時部分企業內部尚未建立完善的數據治理機制，面臨數據采集流程不規范、數據錄入重復及信息更新遲緩等狀況，導致數據冗余、失真甚至丟失，大幅降低了智能會計系統數據分析精準性與應用效果。

（二）智能會計系統的技術應用瓶頸

首先，智能會計系統對數據處理以及計算能力要求較高，企業面臨系統建設與硬件投入的高額成本，尤其是中小規模的企業承受著較大資金壓力挑戰；其次，智能算法借助高質量數據樣本開展訓練，然而當前眾多企業還未構建起完備的歷史數據存儲與管理體系，致使模型訓練效果欠佳，智能分析與預測的精準度欠佳。

（三）企業管理者對智能會計的認知與接納不足

管理層對智能會計的認知深度與接納程度，直接決定了企業智能會計系統的實施成效與推廣進程。然而當前諸多企業管理者，特別是傳統行業與中小企業的高層決策者，對智能會計的認知還停留在淺顯階段，未形成系統、全面的認知。這些管理者僅把智能會計視為一種工具及技術上的革新升級，而忽視了其在增強財務決策科學性、優化資源投入產出、強化風險化解等方面的戰略意義。同時一些管理者對智能技術存在一定的排斥心理，憂慮智能系統會頂替人工崗位，導致傳統財務部門職能地位下降，甚至可能因組織結構調整產生不穩定因素。

四、推動智能會計高效服務財務決策的對策建議

（一）完善大數據治理體系，保障數據質量與安全

數據是智能會計系統運行的核心資源，保障系統穩定、高效運行的前提是具備完善的大數據治理體系。首先，企業應構建科學的數據標準與管理規范體系，嚴格把控數據從采集到存儲、共享再到處理的整個流程，達成數據準確、完整以及一致的要求。采用規整統一的數據格式及口徑，消除信息分割障礙，實現數據整合與共享的有效性。同時，企業應強化對數據質量的動態跟蹤與評估，按既定周期清除冗余和無效數據，提升數據利用成效。

其次，企業應采用先進的加密技術與身份認證體系，強化數據訪問權限管理，確保財務數據的保密性和完整性。

最后，構建全面的數據安全應急響應機制，強化企業應對數據泄露以及網絡攻擊等突發情況的能力，以抵御數據安全威脅，實現智能會計系統的穩定運行。

（二）加強智能會計系統建設，提升技術運用水平

為實現智能會計高效服務于財務決策，企業應加大對智能會計系統的投入力度。首先，在系統開發及部署落實階段，企業應按照自身業務特點和管理需求，定制化設計系統功能模塊，實現系統與企業現存ERP、CRM等信息平臺的無縫聯結，提升數據流轉效率。

其次，持續優化升級智能會計系統。積極采用人工智能、機器學習、自然語言處理等高端技術，提升系統在數據分析、預測及風險識別等范疇的智能化程度。同時聚焦于系統的用戶體驗設計，簡化操作流程，增強系統的易操作性，降低員工操作難度和門檻。此外，為助力系統實現長期穩定運行，企業應設立健全的技術維護及服務支持架構，及時處理系統運轉時出現的各類問題，確保智能會計系統保持高效穩定的運行狀態。

（三）打造復合型財務專業人才隊伍，提高智能會計應用水平

智能會計系統的有效應用需要高素質專業人才支撐，因此企業應按照智能會計的發展需求，打造擁有財務專業知識及信息技術能力的復合型人才隊伍。依靠多元化人才隊伍，實現傳統財務職能向數據分析、戰略決策及價值創造方面轉型。

首先，針對現有財務人員開展大數據思維、人工智能應用和數據分析工具等內容的培訓，提升其在智能系統環境下的數據分析能力。

其次，企業可憑借校企合作、人才引進等多種手段，招攬具備數據科學與信息技術背景的高端專業人才，從而充實企業在智能會計領域的專業力量儲備。

最后，企業應進一步優化人才激勵機制，激勵財務人員積極主動地學習應用新技術，持續提高團隊智能會計系統的適應能力與創新水平，從而提升財務決策的科學化與智能化水平。

五、結語

在大數據環境下，以強大數據處理與分析能力為依托的智能會計，已成為助力企業財務決策的關鍵工具，其不僅提升了財務信息的透明度與決策效率，還極大地提升了企業財務風險預測及防控能力。然而在具體應用時智能會計仍面臨數據質量、安全性、系統建設及人才培養等諸多阻礙，因此企業需加大對智能會計技術的鉆研與投入力度、健全智能會計相關制度體系、深入挖掘大數據資源的潛力，以引領財務決策走向科學化與智能化之路，從而促進企業的可持續發展并增強其核心競爭力。

（作者單位：河北地質大學）

作者簡介：

張俠，1979年出生，女，漢族，河北張家口人，碩士研究生。研究方向：智能財務、并購風險。

張晨龍，2002年出生，男，漢族，黑龍江牡丹江人，碩士研究生。研究方向：智能財務。

通訊作者簡介：李文寧，1976年出生，女，漢族，河北滄州人，博士研究生，河北地質大學，副教授。研究方向：會計理論與實踐，財務風險及其預警，智能會計。

本文系河北地質大學第二十一屆學生科研項目：新能源企業的數據資產入表、披露及影響研究，編號：KAY202527 ；2023年河北地質大學教學改革研究與實踐項目“《云財務智能會計》課程體系建設研究”（編號：2023J47）研究成果