人工智能在財務管理中的實踐

鄒凡 張迪

摘?要：現代社會經濟的發展對各行各業提出了更高的要求，在具體進行財務管理過程中，科學應用人工智能是其未來發展的必然趨勢，必須對其加強重視。本文首先分析財務管理過程中人工智能的應用優勢，然后以此為基礎，進一步探究體應用，希望能夠對其工作效率進行更高程度的保障。

關鍵詞：人工智能;財務管理;實踐應用

在現代人工智能環境影響下，企業財務管理的維度出現了一定程度的改變，在具體工作過程中，人工智能具有價值密度低，快速化，多樣化，全流程化的特性，將其應用于財務管理，能夠對其工作效率進行更高程度的保障。為了進一步明確在財務管理中如何更為科學的應用人工智能，特此展開本次研究。

一、財務管理中的人工智能應用優勢

財務管理工作具有較為明確的程序，法規和標準，能夠使其相關工作實現更高程度的標準化，避免人為主觀判斷對其造成影響，在具體應用人工智能過程中，其優勢主要體現于快速上線，降低成本，全天候聽命，保證質量合理，遵從高度可擴展性，釋放生產力等多個方面。其中快速上線是指相關工作人員僅僅需要2到6天便可以完成企業財務管理知識學習，投入具體工作。降低成本認真通過科學引進人工智，實現人員招聘成本的有效降低，同時也可以大大縮短人員酬薪，人員日常管理和上崗培訓的經濟成本，使其相關工作人員經費支出得到大大縮減。而全天候聽命真具體是指科學應用人工智能能夠能夠確保24小時執行相關指示，實現生產工作效率的有效提升[1]。

與此同時，由于人工智能工作實現更高程度的模式化，執行也實現進一步的規范化，能夠對其工作質量進行更高程度的保證，避免由于人為失誤導致返工，保障其準確率。與此同時，人工智能的有效應用能夠使其執行錯誤大大減少，同時還可以跟蹤數據服務，使其控制要求得到更高程度的滿足。除此之外，人工智能能夠實現有效拓展，可以立即進行培訓工作和執行任務部署。最后，人工智能能夠持續進行重復任務，在很大程度內解放人力資源，使其進一步參與決策和談判等增值任務。

二、人工智能具體應用

（一）專家系統

通常情況下，專家系統在某個領域發展過程中具有一定程度的專家級理解能力，就結果而言，其程序系統具有一定的階梯性質，在具有該領域知識的同時，能夠科學應用相關知識。在此過程中，推理機制和知識庫是其核心內容。在進行財務管理過程中，專家系統通過智能化管理相關技能，經驗和知識，科學分解具有較高復雜性的財務知識，使其形成多個簡單子問題，然后對其進行有效解決，基于財務管理內容可以將其劃分為分配管理，運營，投資，籌資等多個系統，在此過程中，各個系統內可以嵌入不同的系統。

（二）模式識別

模式識別具體是指分析和處理事物表面信息，然后對其進行描述和辨別的過程，結構方法和決策論方法是進行模式識別的重要方式。近年來，在科研人員不斷努力下，逐漸產生多種模式識別方式。其中，統計模式識別是利用特征向量對研究模式進行科學描述，在此過程中，不同元素代表模式的不同屬性或特征，以此為基礎實現的空間構成稱為特征空間。統計模式識別如果要確保實現識別目的，需要應用不同方法對其特征空間進行合理劃分。與此同時，模糊模式識別是以隸屬原則作為基礎，從標準模型庫內提取標準模型，然后對照標準模型對識別模型進行科學分類，在具體工作過程中，相關人員首先需要利用模糊分類劃分多個訓練樣本，獲取標準樣板，對其相對隸屬度進行識別和計算，在明確相對狀態特征之后進行科學計算，進而判斷研究對象，對其所屬標準樣本進行合理確定。除此之外，仿生模式識別，結構模式識別也具有較高應用價值。

（三）信息共享

在進行財務管理過程中，人工智能的科學應用使其形成智能化信息系統，在此過程中，具體包括操作系統和查詢系統兩個部分，企業在具體落實財務管理過程中科學構建信息共享機制，確保能夠對其相關工作人員提供更為豐富的財務信息，實現企業信息處理能力的有效提升。用戶和各級部門通過訪問瀏覽器，能夠進一步明確企業當日財務狀況[2]?？茖W構建共享系統是我國企業管理逐漸成熟的重要標志，利用接口技術在共享系統中導入企業財務信息，確保在客戶和員工面前全面展現財務管理信息，使其實現更高程度的透明度和高效性。

（四）神經網絡

人工神經網絡具體是指應用多種處理單元模擬人類大腦神經系統，基于不同連接方式進行網絡組合。為了確保人類對外部世界具有更為全面認識，并對其進行更為有效的智能控制，需要進行推理機構和知識庫的深入學習和定期修改，使其各項工作需求得到更高程度的滿足。人工神經網絡通常存在多種類型，主要包括BEP網絡，RBF網絡和ART網絡。其中BEP網絡一般應用于預測，優化，函數，逼近和分類，在我國目前各個領域已經實現了一定程度的普及化應用，例如納稅評估，風險投資評價，戰略財務管理的多個方面。ART網絡具體應用于數據挖掘，財務信息控制，危機報警和財務診斷等多個方面。

三、結語

總而言之，企業在進行財務管理過程中，科學應用專家系統，模式識別，信息共享，神經網絡等人工智能技術能夠對其工作效率進行更高程度的保障，使其更好地滿足企業建設發展需求，進而為國家經濟水平的有效提升奠定堅實的基礎，使其在未來國際競爭中占據更高優勢。

參考文獻：

[1]范小云.人工智能在財務管理中的應用及前景[J].中國國際財經（中英文），2017（14）：240-241.

[2]劉慧娟，王濤.人工智能技術在企業財務管理中的應用[J].財會學習，2019，211（2）：15-16.