基于生成式AI的財務決策研究 1

文 · 新疆政法學院 王文博 程堯

一、引言

當代社會，數字經濟和數字化技術的不斷發展已成為全球經濟增長的重要推動力。數字化技術快速發展和廣泛應用帶來了巨大的變革和機遇。在這一背景下，生成式AI逐漸成為數字化時代的核心驅動力之一。ChatGP T、Midjourney等生成式AI產品的火爆出圈，掀起了全球范圍的AI大模型開發浪潮。百度、華為、阿里、中科院、智源人工智能研究院、清華、北大 等國內各大科技公司、學術研究機構和高校紛紛發布了大模型產品，開啟了“百模大戰”的時代。

在數字化技術的推動下，人工智能迎來了快速發展。生成式A I通過學習大量數據和模式，能夠自動生成具有創造性的內容，并模擬人類的行為和思維。它不僅能夠處理和分析大量數據，還能夠生成語言、圖像、音頻等各種形式的內容。而且財務決策領域，生成式AI的應用具有重要的價值，能提高決策的精確性和效率。

生成式AI在財務決策中涵蓋風險評估、投資決策、財務分析等方面。借助生成式AI模型處理海量數據，決策者能夠發現隱藏的規律和趨勢，提供準確的預測和建議。此外，生成式A I能輔助財務分析，幫助分析師和投資者更好地理解和解釋財務數據，提供更全面的信息。

隨著數字經濟的蓬勃發展和生成式AI技術的突破，財務決策領域的研究和應用呈現快速增長的趨勢。研究者們不斷探索生成式A I在財務決策中的潛力和限制，努力提高大模型的性能和可解釋性。同時，政府、企業和學術界也在加大對數字經濟和生成式AI的支持力度，推動其進一步發展和應用。本文通過對生成式A I在財務決策中應用的探索，旨在為生成式AI的進一步研究和應用提供有價值的參考和指導。

二、理論分析及文獻綜述

（一）生成式AI的基本概念和工作原理

生成式A I是一種基于深度學習模型的技術，它能夠通過學習大量數據的內在分布，生成與訓練數據相似的新數據。生成式A I的工作原理主要基于生成對抗網絡（GAN）和變分自編碼器（VAE）。

GA N由生成器和判別器兩個組件構成，生成器負責生成新的數據樣本，判別器則負責區分生成樣本和真實樣本。通過反復迭代優化兩個網絡，生成器逐漸學習訓練數據的分布，生成更逼真的樣本。VAE則通過概率編碼和解碼學習輸入數據的潛在表示，通過解碼器重新映射為生成樣本。

在財務決策領域，生成式A I 通過深度學習模型學習數據分布，學習歷史財務數據和市場趨勢，生成新的數據樣本，用于財務預測、投資建議和風險評估等決策支持。相較于傳統的基于規則的決策系統，生成式A I提供更準確、靈活的決策結果，能理解復雜的金融市場和經濟環境，并根據數據變化進行實時調整和優化。它的工作原理基于GA N和VA E，通過對抗性學習和概率編碼解碼生成高質量樣本。通過不斷優化和調整，生成式AI能夠理解和適應復雜環境和變化數據，提供準確靈活的決策支持。

通常而言，生成式AI在財務決策中，具有如下幾點優勢。

（1）數據驅動的決策支持：生成式AI能夠處理大量復雜數據并發現隱藏的模式和規律，以提供更準確和全面的財務預測和分析。這有助于企業和個人制定科學和有效的財務策略，降低風險并提高收益。

（2）個性化的財務建議：生成式A I可以根據個體的財務狀況、風險承受能力和目標偏好，為每個人提供量身定制的投資建議和財務規劃。這種個性化的服務能夠更好地滿足不同人群的需求，提高決策的效果和滿意度。

（3）自動化、智能化的預測決策流程：生成式A I 能夠自動處理和分析大量數據，減少了煩瑣的手動工作，節省了時間和人力資源；通過利用歷史數據和趨勢進行智能預測，生成式A I能夠給出更精確的財務走勢和風險預警，幫助決策者做出更明智的決策，同時可以分析和挖掘大量的財務數據，發現其中的潛在模式和關聯，為決策者提供更全面、深入的視角；能夠建立復雜的風險模型，識別和量化潛在風險因素，并提供相應的對策；能夠實時處理和分析數據，為決策者提供即時的決策支持，使他們能夠快速調整戰略和決策，應對市場變化。

（二）基于生成式AI財務決策的研究現狀

隨著人工智能的迅速發展，生成式A I在各個領域得到了廣泛應用，其中包括財務領域。目前，生成式A I在財務決策中的應用研究還處于起步階段，但已經顯示出巨大潛力。其中，一些研究表明，類Chat GP T的生成式A I工具可以幫助企業實現財務管理轉型和精準決策（周子暄，2023）。有的研究指出，生成式A I在財務決策中對會計數據處理、報表生成和分析、會計咨詢和教育、風險識別和管理等方面有顯著影響（劉勤，2023）。生成式A I的代表產品Chat GP T 被認為在財務應用場景中扮演著新的角色，并展望了助力財務發展的新未來（中興新云，2023）。同時，生成式A I被認為將推動財務管理和會計工作向自動化、智能化、高效化和交互化方向發展（金源 等，2023）。

另外，一些研究表明，生成式AI可以利用機器學習和自然語言處理技術，對大量財務數據進行分析和預測，為企業提供更準確的財務預測和決策支持（邱航 等，2023）。同時，有研究指出，ChatGP T及其核心技術在智能財務決策和智能財務分析可視化應用中具有重要意義，尤其是其技術模型（李瑞雪 等，2023）。

然而，需要注意，生成式A I 在財務管理中的應用仍存在一些挑戰。一些研究對ChatGPT在會計領域的應用前景、挑戰及對策進行了探討（譚韻 等，2023）。此外，還有研究探討了ChatGPT在成本管理方面的應用，并構建了基于ChatGPT的成本管理框架模型（程平 等，2023）。

綜上所述，生成式AI在財務決策中的應用是一個具有廣闊前景的研究領域。目前，基于生成式AI的財務決策研究正在成為學術界和實踐界的熱點，研究內容逐漸具體和可行。然而，理論和實踐研究仍然需要更系統和完整的探索，并需要更多的實證研究和最佳的實踐案例。

三、生成式AI在財務決策中的挑戰及應對

在財務決策領域，生成式AI同時面臨一些挑戰，主要表現在以下幾個方面。

一是數據隱私和安全問題。生成式A I需要大量的數據進行學習和預測，但這些數據往往包含個人和企業的敏感信息。如何保護數據的隱私和安全成為一個重要的問題。

二是透明度與解釋性。生成式A I的算法通常是復雜的黑盒模型，難以直觀解釋其決策的原因和過程。這可能會給企業和個人帶來信任和接受方面的困難。另外，生成式AI通?；谏疃葘W習模型構建，而這些模型往往非常復雜，因此很難進行詳盡解釋。這給決策者帶來了困惑，因為他們渴望了解生成式AI是通過什么方式來獲得決策結果的。

三是數據質量問題。生成式A I的預測結果依賴于輸入的財務數據質量，如果數據質量不高，生成的結果可能不準確。

四是過度優化問題。生成式A I模型在面對新的數據時，如果過度依賴于訓練數據，可能導致性能下降。這種過度優化現象使得模型在處理未見過的數據時表現不佳，缺乏泛化能力。這可能是由于訓練數據的特殊性或缺乏多樣性所導致的。為了解決這個問題，研究人員需要探索各種方法來平衡模型的優化程度和泛化能力。

五是倫理和道德問題。生成式A I在財務決策過程中的應用可能引發一些倫理和道德問題。例如，是否應該讓機器替代人類做決策，以及機器做出的決策是否能夠符合道德準則等。

針對生成式A I在財務決策中的挑戰，企業可以采取以下措施予以應對。

一是實施嚴格的數據隱私和安全措施，包括數據加密、訪問控制和身份驗證等，以保護個人和企業的敏感信息。采用數據脫敏和匿名化技術，在保證數據質量的前提下保護數據隱私。遵守相關法律法規，確保合規性和透明度。

二是研究和開發可解釋性人工智能技術，使生成式AI的決策過程和原因能夠更好地被理解和解釋。提供決策解釋的功能，例如生成性人工智能決策的可視化、決策過程記錄和決策因素分析等，以增強透明度和信任感。

三是加強數據采集、清洗和驗證的過程，確保輸入的財務數據準確和高質量。建立數據質量監控機制，及時檢測和修復數據質量問題。

四是引入更多的多樣性數據，確保生成式A I模型具有良好的泛化能力。使用正則化和d ropout等技術，減少模型對訓練數據的過度依賴，提高模型的魯棒性。

五是強調人機合作和決策輔助的角色。生成式AI作為決策支持工具，而非完全替代人類決策。設立監管機構，監督生成式AI在財務決策中的應用，保證其符合道德準則和倫理原則。進行公眾教育和知情權的保障，使人們了解生成式AI的局限性和潛在影響，促進社會的智能化進程。

未來，隨著技術的進步和數據的積累，生成式A I在財務決策中將越來越普及。需要以保護數據隱私和安全為前提，加強透明度與解釋性，提高數據質量，平衡過度優化問題，同時重視倫理和道德考量。這些措施將有助于促進生成式AI在財務決策中的可靠性、可解釋性和可持續發展，確保生成式A I在財務決策中的可持續性和可信賴性。

四、生成式AI在財務決策中的應用場景

生成式A I在財務決策中的應用為業務決策和數據分析提供了更加人性化、高效化、精準的交互式方法。結合語音識別、人臉識別等智能技術，生成式AI可以提高自動化流程的智能化水平和用戶體驗。同時，可以集成豐富的數據源，如社交網絡數據、物聯網數據等，以實現更精準的業務決策和數據分析。另外，生成式AI通過結合自動化流程和任務的機器人流程自動化（RPA）技術，為財務決策帶來了更高效智能的業務流程解決方案。例如，自動化報表分析和自動化財務決策等任務正在逐步實現。這些自動化流程可以大大提高工作效率，降低錯誤率。在財務決策中，基于生成式AI的應用場景可以進一步細分為以下幾個方面。

（一）預測財務數據

生成式A I可以通過學習歷史財務數據的分布，為未來的財務數據（如收入、支出、利潤等）提供預測。這種預測模型可以幫助企業做出合理的決策，并為財務規劃提供依據。具體可通過交互式形式，向ChatGPT等生成式AI工具提出財務預測模型設計要求，收集相關的歷史數據、行業數據和其他相關信息，選擇適當的模型進行訓練和預測。需要注意的是，對于具體公司的財務數據預測，需要充分理解和考慮各種因素，并且模型的準確性和可靠性可能會受到多個不確定因素的影響。因此，在進行財務數據預測時應該謹慎，并根據具體情況考慮其他的方法和技術。

（二）優化投資組合

在優化投資組合的具體場景中，我們可以使用生成式AI來生成各種可能的投資組合，并根據風險收益模型選擇最優的組合。這種方法可以幫助投資者制定更合理的投資策略，并優化投資回報。假設我們有一系列可選的投資資產，如股票、債券、黃金等，并且我們希望根據預測的未來的風險和收益，選擇一個最合適的投資組合。示例代碼如圖1，演示了如何使用生成式AI來優化投資組合。

圖1 優化投資組合模型代碼生成場景展示

首頁，在這個示例中我們定義了不同投資資產的收益率和風險。其次，我們定義了一個生成投資組合的函數，該函數隨機分配權重給每個資產，并確保權重總和為1。再次，我們定義了一個計算投資組合風險和收益的函數，該函數使用資產的權重和相關指標來計算得出。最后，我們生成了一定數量的投資組合，并選擇了風險最低且收益最高的組合作為最優解。這只是一個簡化的例子，并沒有考慮到更多的實際情況，如資產之間的相關性、限制條件（如最小投資額度）等。在實際應用中，需要根據具體情況對代碼進行修改和擴展。此外，這個示例使用隨機生成的投資組合，并沒有使用生成式AI模型。實際上，生成式AI可以替代隨機生成的方法，根據歷史數據和其他因素來生成更符合實際的情況。

在生成和優化投資組合的過程中，可以將生成的組合及其風險和收益指標進行可視化展示。使用常用的數據可視化工具庫，如Matplotlib或Plotly，在圖表中展示投資組合的相關信息。圖2是一個簡單的示例，演示了如何使用Matplotlib來可視化投資組合的風險和收益。

圖2 優化投資組合可視化代碼生成場景展示

在這個示例代碼中，可以生成一組投資組合并計算每個組合的風險和收益。然后，使用Matplotlib庫的scatter函數將所有投資組合的風險和收益以散點圖的方式展示出來。最后，設置了橫軸和縱軸的標簽，可以給圖表添加標題。這個示例只展示了一種簡單的可視化方法。根據實際需求，可以使用其他類型的圖表、添加更多的信息和樣式來提升可視化效果。

（三）自動化財務報告

生成式AI可以自動生成財務報告，減少人工工作量，提高工作效率。例如，一些公司已經開始使用生成式AI來自動化財務報告，從而節省了大量的時間和人力資源。

（四）欺詐檢測

生成式AI可以通過分析大量的歷史數據，識別出與欺詐行為有關的模式和特征，幫助金融機構及時發現欺詐交易。這有助于減少金融機構的損失，并保護客戶的利益。

（五）風險評估和管理

生成式AI可以結合大量的財務數據和市場信息，對風險進行模擬和評估。通過模擬不同的市場情景和風險事件，可以幫助企業做出更準確和可靠的風險決策。

（六）個性化投資建議

生成式AI可以根據個人的投資偏好和風險承受能力，提供個性化的投資建議。通過分析投資者的歷史交易數據和市場信息，可以為投資者提供更智能和準確的投資指導。

（七）稅務規劃和優化

生成式AI可以分析企業的財務數據和相關稅收政策法規要求，幫助企業進行稅務規劃和優化。通過優化企業的稅務規劃，可以減少稅負，提高企業的盈利能力。為了更好地展示生成式AI在稅務規劃和優化中的應用場景，通過以下實例進行說明。

假設新疆藍盾云科技有限公司為正在籌建中的科技型企業。具體預測分析如下。

第一，收入效益預測。

根據數據分析，該項目具有較高的收入潛力，預計年收入范圍為6000萬～9000萬元。具體的收入來源可以細分為以下幾個方面。

單品單現場收入：預計每個單品單現場可收入3000～5000元。根據市場需求和產品競爭力，可以進一步評估單品單現場的銷售情況以及價格優勢。

定制規劃的中型客戶收入：預計每個中型客戶的定制規劃報價為3萬～5萬元。根據市場需求和客戶接受程度，可以估算中型客戶的數量和銷售情況。

穩定運營階段年收入：在項目穩定運營階段，預計年收入范圍為6000萬～9000萬元。這一部分收入可能來自客戶的持續訂購、增值服務的銷售以及其他潛在的收入渠道。

另外，考慮到物聯網行業的發展潛力，市場規模預計在10 0億～50 0億元之間，該項目有望獲取更大的市場份額并實現盈利增長。

第二，成本分析。

主營業務成本：預計為3500萬元，主要包括人力資源費用、研發成本、材料成本等。

稅金及附加：預計為300萬元，包括各項稅費和附加費用。

管理費用：預計為800萬元，涵蓋了公司管理層和行政人員的薪酬、辦公開支等。

銷售費用：預計為500萬元，主要用于市場推廣、銷售人員的薪酬和推廣費用等。

財務費用：預計為200萬元，包括公司的財務管理費用和利息支出等。

企業所得稅：預計為175萬元，根據稅法規定計算應繳納的企業所得稅。

第三，利潤估算。

預計凈利潤為525萬元。需要注意的是，這只是初步的利潤估算，具體的利潤情況還取決于市場競爭、銷售增長、成本控制和市場環境等因素。

根據以上內容利用生成式AI對該企業進行稅務規劃的場景如圖3所示。

圖3 稅務規劃和優化

從圖3中可以看到，在實例中利用生成式AI工具從合理利用稅收優惠政策、合理規避稅務風險、財務結構優化、跨地區稅務規劃、合理運用商業模式五方面提出了稅務規劃建議及策略，但是，要想獲得更專業、個性化的稅務規劃方案還須咨詢稅務專業人士。

（八）智能化的決策顧問

AI助手具有出色的商業邏輯和分析能力，企業可利用其對資金及資本、經營、發展戰略等方面進行分析，并獲取相應的管理建議，實現企業財務決策支撐。

生成式AI在財務決策中具有廣泛的應用場景，可以提供準確的數據分析、高效的風險評估和優化的投資策略等方面的支持。本文僅對優化投資組合和智能化的決策顧問兩個應用場景進行了具體展示。需要注意的是，生成式AI在財務決策中的應用仍處于發展階段，存在一些挑戰和風險，如數據隱私和安全性等問題。因此，在應用生成式AI時，需要充分考慮這些問題，并制定相應的保護措施和監管機制。此外，生成式AI目前只是輔助工具，不能完全替代人類的判斷和決策能力。

五、基于生成式AI的財務決策智能化實現路徑

為了實現更加人性化、高效化和精準的交互式財務決策場景，本文構建了基于生成式AI的財務決策智能化實現路徑框架，如圖4所示。該框架涵蓋以下關鍵步驟。

圖4 基于生成式AI的財務決策智能化實現路徑框架

（一）數據收集與整理

為了優化和完善企業財務決策，數據收集與整理是至關重要的。除了傳統的財務報表和數據外，通過多樣化的數據源，如開放API接口等技術可以獲取更全面的結構化和非結構化數據。數據收集與整理的關鍵在于數據的治理能力，加強數據治理基礎建設，通過優化數據收集與整理過程，可以獲得更準確、全面和可靠的財務數據。這將為后續的數據分析和決策提供可靠基礎，并為智能化決策顧問提供準確和有用的信息。

（二）建立基于企業真實數據的大模型

優化企業財務決策的關鍵是建立基于真實數據的大模型，并使用其訓練生成式AI模型，以學習財務領域的規律和知識。步驟包括收集準備財務數據、設計適用的大模型架構、訓練優化模型、驗證評估性能，并持續更新改進。通過此模型，能夠提供更精準的財務分析和預測，為企業決策提供準確可靠的支持。

（三）構建基于自然語言的交互式數據分析與決策系統

通過利用生成式AI大模型的能力，可以優化和完善企業的財務決策過程，開發一個支持自然語言交互的數據分析和決策系統。該系統能夠理解用戶提出的問題或需求，并從龐雜的財務數據中提取關鍵信息，提供準確的答案和建議。系統可以根據用戶提出的問題，自動進行財務數據的查詢、分析和可視化展示，幫助用戶快速獲取所需信息。同時，系統能根據數據趨勢和規律，給出準確的決策建議，幫助企業做出明智的財務決策。通過這個交互式的系統，用戶無須具備專業的財務知識，即可輕松進行數據分析和決策，在短時間內獲得有價值的信息，提高決策效率。

（四）通用與專業化知識相融合

可以優化生成式AI大模型，將通用財務知識與特定產業領域的專業知識相融合。通過這種方式，AI大模型可以獲得更全面和深入的理解能力。這樣的產業大模型能夠處理常規的財務分析和決策問題，并能為不同行業的特殊需求提供定制化的解決方案。通過結合通用知識和專業化知識，可以提高AI大模型在財務領域的適用性和準確性，為用戶提供更精確和有價值的建議和決策支持。這種混合式的知識融合將推動AI在財務領域的發展，幫助企業和個人更好地處理復雜的財務問題。

（五）融合其他主流技術

將生成式AI與其他主流技術如機器學習、深度學習、RPA、新一代ERP、在線審計與遠程審計、在線辦公、會計大數據分析與處理技術、商業智能（BI）等相結合，以進一步優化和完善財務決策智能化系統。例如，可以利用機器學習算法對大量的財務數據進行分析和預測，提供更精準的財務指標和趨勢預測；利用RPA技術對財務報表的生成和解讀進行自動化處理，提高效率和準確性。

（六）個性化財務分析與決策支持

通過學習用戶的偏好和習慣，可以實現個性化的財務分析與決策支持。生成式AI大模型可以分析用戶的財務數據和投資歷史，了解其風險偏好、投資目標和時間框架?；谶@些信息，模型可以提供個性化的財務分析報告，為用戶提供針對性的投資建議和決策支持。此外，模型還可以定期跟蹤用戶的投資組合，根據市場變化和用戶需求進行智能調整，確保投資策略的持續優化和適應性。通過個性化財務分析與決策支持，用戶可以更好地了解自己的財務狀況，優化投資決策，降低風險，并實現財務目標。

（七）提供定制化解決方案

為了滿足不同行業的特殊需求，可以提供定制化的財務分析和決策支持解決方案。通過了解特定行業的財務指標、關鍵業務數據和市場趨勢，生成式AI大模型可以提供行業內的專業建議和洞察?；谶@些特定領域的知識，模型可以為用戶量身定制財務分析報告，針對行業特點和挑戰提供相關的決策支持。無論是零售業、制造業、金融業還是科技等領域，生成式AI大模型都可以根據用戶的需求和目標，提供行業特定的數據分析、競爭對手分析和市場預測。通過定制化的解決方案，企業和個人可以更好地了解行業的財務狀況，追蹤趨勢，制定戰略，并做出更明智的財務決策。

六、結語

通過探索性研究，本文對生成式AI在財務決策中的應用進行了初步分析，揭示了它的潛力和現有研究的不足。雖然目前缺乏具體實證研究的支持，但生成式AI在財務決策中的優勢和應用前景仍然令人期待。未來，應進一步全面深入研究生成式AI在財務決策中應用的可行性和價值?？鐚W科的研究將成為推動財務決策創新發展的重要途徑，通過將財務領域的專業知識與生成式AI技術相結合，可以更好地應對財務決策中的挑戰。同時，要關注生成式AI在財務決策中可能面臨的挑戰和限制，這涉及數據隱私問題、模型的解釋性、算法的公平性等各個方面，需要進一步研究和解決，以確保生成式AI在財務決策中的健康發展。

總之，生成式AI在財務決策中的應用正不斷發展和深化。通過深入的研究、跨學科的合作和解決潛在挑戰，生成式AI有望在財務決策中發揮更大的作用，為決策者提供更準確、更高效、更智能的決策支持，推動財務決策的創新發展。