人工智能技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)信息化管理中的應(yīng)用

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.16.027

[中圖分類號(hào)]F275；F270.7 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A [文章編號(hào)]1673-0194（2025）16-0082-03

0引言

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理模式在面對(duì)海量、復(fù)雜且快速變化的數(shù)據(jù)時(shí)，逐漸暴露出效率低下、準(zhǔn)確性不足以及決策支持滯后等問(wèn)題。與此同時(shí)，人工智能技術(shù)作為第四次工業(yè)革命的核心驅(qū)動(dòng)力之一，正以前所未有的速度融入企業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，給財(cái)務(wù)管理的革新帶來(lái)了機(jī)遇。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的逐漸成熟，人工智能技術(shù)在財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)財(cái)務(wù)流程的自動(dòng)化、數(shù)據(jù)處理的智能化以及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)化，從而幫助企業(yè)提升財(cái)務(wù)管理效率、降低成本、優(yōu)化決策，并增強(qiáng)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。在此背景下，深人研究人工智能技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)信息化管理中的應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，不僅可以為企業(yè)提供切實(shí)可行的財(cái)務(wù)管理創(chuàng)新路徑，還能為推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。

1企業(yè)財(cái)務(wù)信息化管理的重要意義

第一，提高財(cái)務(wù)管理效率。傳統(tǒng)的手工記賬方式不僅耗時(shí)費(fèi)力，而且容易出現(xiàn)差錯(cuò)。而財(cái)務(wù)信息化管理通過(guò)自動(dòng)化的流程和智能化的工具能夠快速準(zhǔn)確地處理海量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，將財(cái)務(wù)人員從煩瑣的基礎(chǔ)工作中解放出來(lái)，使其能夠?qū)Ｗ⒂诟袃r(jià)值的財(cái)務(wù)分析和決策支持工作[1]。例如，智能財(cái)務(wù)系統(tǒng)可以在短時(shí)間內(nèi)完成賬務(wù)處理、報(bào)表生成等工作，大大縮短了財(cái)務(wù)結(jié)賬周期。

第二，降低企業(yè)成本。一方面，自動(dòng)化的流程減少了人工操作，降低了人力成本；另一方面，通過(guò)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)分析，企業(yè)可以優(yōu)化資源配置，減少不必要的開(kāi)支，降低運(yùn)營(yíng)成本。例如，通過(guò)對(duì)采購(gòu)數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以與供應(yīng)商進(jìn)行更有利的談判，降低采購(gòu)成本。

第三，增強(qiáng)企業(yè)決策的科學(xué)性。實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)信息為企業(yè)管理層提供了可靠的決策依據(jù)，使決策更加科學(xué)合理。借助大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，企業(yè)可以對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)、客戶需求等進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，為戰(zhàn)略規(guī)劃和業(yè)務(wù)決策提供有力支持。例如，通過(guò)對(duì)銷售數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)的分析，企業(yè)可以及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品策略，推出更符合市場(chǎng)需求的產(chǎn)品，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

2人工智能技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)信息化管理中的具體應(yīng)用

人工智能致力于使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具備模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的能力，涵蓋感知、理解、學(xué)習(xí)、推理、決策等多個(gè)層面，旨在讓機(jī)器能夠和人類一樣處理信息[2]。從本質(zhì)上講，人工智能是通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，構(gòu)建復(fù)雜的算法模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和判斷[3]。將人工智能技術(shù)應(yīng)用到財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域，在財(cái)務(wù)核算、財(cái)務(wù)分析、預(yù)算管理及風(fēng)險(xiǎn)管理等多元場(chǎng)景中，能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化憑證處理、精準(zhǔn)賬簿生成、多維度數(shù)據(jù)分析、精準(zhǔn)預(yù)算編制與動(dòng)態(tài)監(jiān)控調(diào)整、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建與實(shí)時(shí)監(jiān)控應(yīng)對(duì)等功能，有力推動(dòng)企業(yè)財(cái)務(wù)信息化管理的變革。

2.1財(cái)務(wù)核算智能化變革

2.1.1憑證處理自動(dòng)化

以某大型制造業(yè)企業(yè)為例，該企業(yè)采購(gòu)、銷售、生產(chǎn)等業(yè)務(wù)每日產(chǎn)生的原始單據(jù)數(shù)以千計(jì)。在引入人工智能自動(dòng)化憑證處理系統(tǒng)前，僅憑證錄入工作就需要多名財(cái)務(wù)人員花費(fèi)一整天時(shí)間，且每月因人為疏忽導(dǎo)致的憑證錄入錯(cuò)誤達(dá)數(shù)十處，需要后續(xù)投入額外人力進(jìn)行核查與更正。引入人工智能自動(dòng)化憑證處理系統(tǒng)后，運(yùn)用先進(jìn)的光學(xué)字符識(shí)別（OpticalCharacterRecognitionOCR）技術(shù)、自然語(yǔ)言處理技術(shù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了憑證處理的智能化升級(jí)。當(dāng)收到增值稅專用發(fā)票時(shí)，OCR技術(shù)能夠迅速識(shí)別發(fā)票上的文字信息，如發(fā)票號(hào)碼、開(kāi)票日期、購(gòu)買(mǎi)方與銷售方信息、金額、稅額等，并將其轉(zhuǎn)化為電子數(shù)據(jù)；自然語(yǔ)言處理技術(shù)能夠描述發(fā)票上的商品或服務(wù)并進(jìn)行語(yǔ)義分析，準(zhǔn)確匹配到對(duì)應(yīng)的會(huì)計(jì)科目；機(jī)器學(xué)習(xí)算法則依據(jù)企業(yè)過(guò)往的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和記賬習(xí)慣，對(duì)會(huì)計(jì)分錄進(jìn)行智能生成和推薦。

2.1.2精準(zhǔn)賬簿生成

在傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理模式下，企業(yè)財(cái)務(wù)人員每月結(jié)賬時(shí)需要花費(fèi)數(shù)天時(shí)間對(duì)各類賬簿進(jìn)行核對(duì)和調(diào)整，由于數(shù)據(jù)量較大，難免出現(xiàn)人為疏忽導(dǎo)致的賬簿數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確問(wèn)題。而應(yīng)用人工智能技術(shù)后，能夠?qū)?huì)計(jì)憑證數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和智能分析，實(shí)現(xiàn)賬簿的自動(dòng)、精準(zhǔn)生成。具體來(lái)講，當(dāng)會(huì)計(jì)憑證錄入系統(tǒng)后，人工智能算法能夠依據(jù)預(yù)設(shè)的會(huì)計(jì)科目體系和記賬規(guī)則，自動(dòng)將憑證數(shù)據(jù)分類匯總至相應(yīng)的賬簿中。對(duì)于總賬，系統(tǒng)可實(shí)時(shí)計(jì)算各會(huì)計(jì)科目的期初余額、本期發(fā)生額和期末余額，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。同時(shí)，人工智能能夠詳細(xì)記錄每一筆業(yè)務(wù)，包括業(yè)務(wù)發(fā)生的時(shí)間、摘要、金額以及對(duì)應(yīng)的憑證號(hào)等信息，方便財(cái)務(wù)人員進(jìn)行查詢和追溯。

此外，當(dāng)發(fā)現(xiàn)賬簿數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常波動(dòng)，如某個(gè)會(huì)計(jì)科目的余額突然大幅增加或減少，或者借貸方金額不平衡時(shí)，系統(tǒng)會(huì)立即發(fā)出警報(bào)，提示財(cái)務(wù)人員進(jìn)行檢查和處理。比如，某企業(yè)在日常運(yùn)營(yíng)中通過(guò)人工智能系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)某一供應(yīng)商的應(yīng)付賬款明細(xì)賬出現(xiàn)異常，系統(tǒng)提示該供應(yīng)商的近期采購(gòu)金額與以往相比大幅增加，且部分發(fā)票的開(kāi)具時(shí)間與業(yè)務(wù)發(fā)生時(shí)間不符。財(cái)務(wù)人員通過(guò)進(jìn)一步調(diào)查，發(fā)現(xiàn)是由采購(gòu)部門(mén)與供應(yīng)商之間的溝通失誤導(dǎo)致發(fā)票開(kāi)具錯(cuò)誤，及時(shí)糾正這一錯(cuò)誤后，避免了賬簿數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確給企業(yè)帶來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

2.2財(cái)務(wù)分析深度洞察

2.2.1多維度數(shù)據(jù)分析

在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中，人工智能能夠突破傳統(tǒng)分析的局限，從多個(gè)維度深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。以一家綜合性零售企業(yè)為例，該企業(yè)擁有線上電商平臺(tái)和眾多線下實(shí)體門(mén)店，業(yè)務(wù)涉及多個(gè)品類的商品銷售。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析主要聚焦于銷售額、成本、利潤(rùn)等基本指標(biāo)，難以全面洞察業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)狀況。

借助人工智能技術(shù)，企業(yè)構(gòu)建了智能財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)整合了企業(yè)內(nèi)部的銷售數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，以及外部的市場(chǎng)數(shù)據(jù)、行業(yè)趨勢(shì)數(shù)據(jù)等多源信息。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該系統(tǒng)可以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析，不僅關(guān)注整體銷售額的變化，還深入分析不同地區(qū)、不同門(mén)店、不同產(chǎn)品線、不同時(shí)間段的銷售情況，以及各品類商品的銷售占比、銷售增長(zhǎng)率等。比如，系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)某地區(qū)的實(shí)體門(mén)店在特定節(jié)假日期間，某一品類商品的銷售額出現(xiàn)異常增長(zhǎng)，通過(guò)進(jìn)一步分析該地區(qū)的客戶購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)、市場(chǎng)促銷活動(dòng)數(shù)據(jù)等，發(fā)現(xiàn)是當(dāng)?shù)氐囊淮未笮痛黉N活動(dòng)以及該地區(qū)消費(fèi)者對(duì)該品類商品的偏好共同作用的結(jié)果。基于此，企業(yè)及時(shí)調(diào)整了該地區(qū)的庫(kù)存策略和促銷計(jì)劃，增加了該品類商品的庫(kù)存?zhèn)湄洠⒃诤罄m(xù)的節(jié)假日推出針對(duì)性的促銷活動(dòng)，進(jìn)一步提高了該地區(qū)的銷售額。

在客戶維度，人工智能系統(tǒng)通過(guò)對(duì)客戶的購(gòu)買(mǎi)歷史、消費(fèi)金額、購(gòu)買(mǎi)頻率、忠誠(chéng)度等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建客戶畫(huà)像，實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分。分析發(fā)現(xiàn)，企業(yè)擁有一部分高價(jià)值的忠實(shí)客戶，他們雖然購(gòu)買(mǎi)頻率不高，但每次購(gòu)買(mǎi)金額較大，且對(duì)品牌的忠誠(chéng)度較高。針對(duì)這部分客戶，企業(yè)制定了專屬的會(huì)員服務(wù)策略，提供優(yōu)先配送、專屬折扣、個(gè)性化推薦等服務(wù)，進(jìn)一步提高了這部分客戶的滿意度和忠誠(chéng)度，促進(jìn)了客戶重復(fù)購(gòu)買(mǎi)和消費(fèi)升級(jí)。

2.2.2可視化決策支持

大型制造企業(yè)在制訂年度生產(chǎn)計(jì)劃和投資決策時(shí)，面臨著諸多不確定因素，需要綜合考慮市場(chǎng)需求、生產(chǎn)成本、原材料供應(yīng)、設(shè)備產(chǎn)能等多方面因素。企業(yè)運(yùn)用人工智能驅(qū)動(dòng)的財(cái)務(wù)分析工具，將分析結(jié)果以多種可視化形式展示出來(lái)，如柱狀圖、折線圖、餅圖、儀表盤(pán)、動(dòng)態(tài)圖表等。在市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)方面，通過(guò)動(dòng)態(tài)折線圖展示不同產(chǎn)品在不同時(shí)間段的市場(chǎng)需求趨勢(shì)，讓管理層能夠清晰地看到市場(chǎng)需求的變化情況；在成本分析方面，利用餅圖直觀地展示各項(xiàng)成本的占比，如原材料成本、人工成本、設(shè)備折舊成本等，幫助管理層快速了解成本結(jié)構(gòu)；對(duì)于投資決策，通過(guò)構(gòu)建投資回報(bào)率（ReturnOnInvestment，ROI）分析模型，以儀表盤(pán)的形式展示不同投資方案的預(yù)期ROI、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等關(guān)鍵信息，管理層可以通過(guò)交互操作，實(shí)時(shí)調(diào)整投資參數(shù)，查看不同方案的模擬結(jié)果[5]

在關(guān)于新生產(chǎn)線投資的決策會(huì)議上，管理層可借助智能財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)的可視化界面，直觀地對(duì)比不同投資規(guī)模、不同建設(shè)周期的新生產(chǎn)線方案對(duì)企業(yè)未來(lái)財(cái)務(wù)狀況的影響。系統(tǒng)以圖表的形式展示各方案下的成本投入、產(chǎn)能提升、預(yù)期收益以及投資回收期等關(guān)鍵指標(biāo)的變化情況，促使管理層能夠快速、準(zhǔn)確地評(píng)估各方案的優(yōu)劣，最終作出科學(xué)合理的投資決策。

2.3預(yù)算管理智能化優(yōu)化

2.3.1精準(zhǔn)編制預(yù)算

以某大型制造企業(yè)為例，在以往的預(yù)算編制過(guò)程中，財(cái)務(wù)部門(mén)需要花費(fèi)大量時(shí)間收集各部門(mén)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等，然后組織多輪會(huì)議進(jìn)行討論和協(xié)商。由于數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜，人工處理過(guò)程中容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)遺漏、計(jì)算錯(cuò)誤等問(wèn)題，最終制定的預(yù)算方案難以準(zhǔn)確反映企業(yè)的實(shí)際經(jīng)營(yíng)需求，導(dǎo)致部分項(xiàng)目預(yù)算超支或預(yù)算不足的情況時(shí)有發(fā)生。

借助人工智能技術(shù)，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)算編制的智能化與精準(zhǔn)化。人工智能算法可以對(duì)企業(yè)內(nèi)部的海量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，包括銷售數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)等，同時(shí)結(jié)合外部市場(chǎng)環(huán)境、行業(yè)趨勢(shì)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等多維度信息，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)未來(lái)的業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢(shì)和市場(chǎng)變化。比如，利用時(shí)間序列分析算法對(duì)過(guò)往銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)不同產(chǎn)品在不同地區(qū)、不同時(shí)間段的銷售情況，為銷售預(yù)算的編制提供科學(xué)依據(jù)；通過(guò)成本分析模型，結(jié)合原材料價(jià)格波動(dòng)、生產(chǎn)工藝改進(jìn)等因素，精確預(yù)測(cè)各項(xiàng)成本的變化趨勢(shì)，從而合理編制成本預(yù)算。

2.3.2動(dòng)態(tài)調(diào)整監(jiān)控

在傳統(tǒng)預(yù)算管理中，對(duì)預(yù)算執(zhí)行情況的監(jiān)控往往具有一定的滯后性，通常是在月末、季末或年末進(jìn)行階段性的統(tǒng)計(jì)和分析，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)預(yù)算執(zhí)行過(guò)程中的偏差和問(wèn)題。當(dāng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，往往已經(jīng)造成一定的損失，且調(diào)整難度較大。而人工智能技術(shù)為預(yù)算執(zhí)行的動(dòng)態(tài)監(jiān)控與及時(shí)調(diào)整提供了有力支持。通過(guò)與企業(yè)的財(cái)務(wù)系統(tǒng)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)等進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)接，人工智能系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)獲取各項(xiàng)業(yè)務(wù)的實(shí)際執(zhí)行數(shù)據(jù)，如費(fèi)用報(bào)銷數(shù)據(jù)、采購(gòu)訂單數(shù)據(jù)、銷售收款數(shù)據(jù)等，并將這些數(shù)據(jù)與預(yù)算數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)分析。一旦發(fā)現(xiàn)預(yù)算執(zhí)行出現(xiàn)偏差，系統(tǒng)就會(huì)立即發(fā)出預(yù)警信息，提醒相關(guān)部門(mén)和人員采取措施進(jìn)行調(diào)整。比如，系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到某部門(mén)的費(fèi)用支出在短時(shí)間內(nèi)增長(zhǎng)過(guò)快，接近或超出預(yù)算額度時(shí)，會(huì)自動(dòng)向該部門(mén)負(fù)責(zé)人和財(cái)務(wù)部門(mén)發(fā)送預(yù)警信息，同時(shí)提供詳細(xì)的費(fèi)用明細(xì)和對(duì)比分析報(bào)告，幫助他們快速定位問(wèn)題所在。

此外，人工智能還能根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的算法模型，對(duì)預(yù)算執(zhí)行情況進(jìn)行智能預(yù)測(cè)和分析，預(yù)判可能出現(xiàn)的預(yù)算超支或結(jié)余情況，并為企業(yè)提供相應(yīng)的調(diào)整建議。比如，通過(guò)對(duì)銷售數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，預(yù)測(cè)到某產(chǎn)品的銷售額將低于預(yù)期，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)分析原因，如市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇、產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題等，并建議企業(yè)調(diào)整銷售策略，如加大市場(chǎng)推廣力度、提高產(chǎn)品質(zhì)量等。同時(shí)，根據(jù)銷售預(yù)測(cè)的調(diào)整，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)重新計(jì)算相關(guān)的成本預(yù)算、采購(gòu)預(yù)算等，并為企業(yè)提供相應(yīng)的預(yù)算調(diào)整方案。

2.4風(fēng)險(xiǎn)管理智能化防控

人工智能技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的各類風(fēng)險(xiǎn)，并及時(shí)提供相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。以一家跨國(guó)貿(mào)易企業(yè)為例，該企業(yè)在全球多個(gè)國(guó)家和地區(qū)開(kāi)展業(yè)務(wù)，面臨著匯率波動(dòng)、信用風(fēng)險(xiǎn)、貿(mào)易政策變化等多種風(fēng)險(xiǎn)。為了有效應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)部署了人工智能風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)，與財(cái)務(wù)系統(tǒng)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)等進(jìn)行對(duì)接，以實(shí)時(shí)獲取企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、交易信息以及市場(chǎng)動(dòng)態(tài)等數(shù)據(jù)。利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)新聞、政策文件、社交媒體等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，及時(shí)捕捉到可能影響企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)信息。比如，系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到某一國(guó)家的匯率出現(xiàn)大幅波動(dòng)，或者某一客戶的信用評(píng)級(jí)下降時(shí)，會(huì)立即觸發(fā)預(yù)警機(jī)制。一旦發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)就會(huì)根據(jù)預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略庫(kù)，自動(dòng)生成應(yīng)對(duì)策略。比如，針對(duì)匯率波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)可能建議企業(yè)通過(guò)遠(yuǎn)期外匯合約、貨幣互換等金融工具進(jìn)行套期保值；對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)可能提示企業(yè)加強(qiáng)對(duì)客戶的信用審查，調(diào)整信用額度，或者采取應(yīng)收賬款保理等措施來(lái)降低風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，系統(tǒng)還會(huì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行持續(xù)跟蹤和分析，根據(jù)實(shí)際情況及時(shí)調(diào)整應(yīng)對(duì)策略。

3 結(jié)束語(yǔ)

人工智能技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)信息化管理中得到了廣泛的應(yīng)用，通過(guò)在財(cái)務(wù)核算、財(cái)務(wù)分析、預(yù)算管理和風(fēng)險(xiǎn)管理等方面的深度融合，不僅提高了財(cái)務(wù)管理的效率和準(zhǔn)確性，還為企業(yè)提供了更科學(xué)的決策依據(jù)，有效降低了企業(yè)成本和風(fēng)險(xiǎn)。然而，人工智能技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于不斷探索的階段，未來(lái)企業(yè)應(yīng)持續(xù)關(guān)注人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，不斷優(yōu)化和創(chuàng)新財(cái)務(wù)信息化管理模式，力求適應(yīng)日益復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境和發(fā)展要求。

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