摘要：传统企业财务共享服务中心在提高工作效率、降低成本等方面发挥了一定作用，但存在数据处理能力有限、自动化程度不高、决策支持能力薄弱等不足。针对这些问题，本文将人工智能技术引入企业财务共享服务中心，旨在提升其智能化水平和运营效率。通过构建智能财务处理系统、优化决策支持模型等手段，实现数据的高效处理、流程的自动化以及决策的科学化；并以Q公司为例进行了深入分析。Q公司的实践案例表明，人工智能的引入显著提高了财务共享服务中心的工作效率和准确性，降低了运营成本，增强了企业的竞争力。本研究为人工智能在企业财务共享服务中心的应用提供了有益的参考和借鉴。

关键词：人工智能；企业财务共享服务中心；自然语言处理；深度学习

肖 敏1王炫盛2

( 1 深圳晶泰科技有限公司 广东 深圳518000

2 深圳信息职业技术大学 广东 深圳 518000)

引言

随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）技术在财务管理领域展现出巨大的潜力和价值。企业财务共享服务中心作为企业财务管理的核心枢纽，其职能不仅限于传统的会计核算和报表编制，更扩展至财务数据的深度分析、风险管理以及决策支持。人工智能技术的引入，能够实现财务流程的自动化和智能化，提高数据处理的速度和准确性，降低人为错误，从而提升整体财务管理的效率和质量。此外，AI技术在大数据分析、模式识别和预测分析方面的能力，使得财务共享服务中心能够更加精准地进行风险评估和业务决策，增强企业的市场竞争力。[1,2]

人工智能技术的应用，不仅能够优化财务共享服务中心的作业流程，还能通过智能化的风险管理，提前预警潜在的财务风险，为企业提供更为稳健的财务支持。在数字化转型背景下，财务共享服务中心的智能化升级，已成为企业实现财务创新和价值创造的关键路径。

因此，人工智能技术在现代企业财务共享服务中心的引入，是企业适应数字化时代、提升财务管理水平、实现财务转型的必然选择。

1 Q 公司初期会计管理模式面临的挑战

Q公司是一家科技公司，该公司成立之初，未建立起一套完整的现代化企业财务共享服务，现存在以下问题。

1.1数据处理能力有限

首先，由于Q公司在初创时没有建立现代化的企业财务共享服务中心，这使得财务数据分散成为一个普遍现象；各个部门和系统中存储着大量的财务数据，由于缺乏统一的管理平台，这些数据往往呈现出孤立状态，形成“信息孤岛”。例如，销售部门使用CRM系统记录客户订单，而财务部门则在Excel表格中手动录入这些订单信息。这种数据分散的情况导致了“信息孤岛”的出现，销售部门和财务部门之间缺乏有效的沟通。当销售人员需要了解客户的付款状态时，往往需要花费大量时间去查找和对比多个系统的数据，造成工作效率低下。

1.2 自动化程度不高

在Q公司初创之时，公司的财务体系尚未成熟，财务流程严重依赖手工操作，企业的账务处理往往需要几天的时间。例如，在每月的财务结算过程中，财务人员需面对堆积如山的报表，这些报表来自销售、采购、研发等各个部门，格式和内容参差不齐；财务人员需要逐一核对各个部门提交的报表，再将数据手动录入到财务系统，这不仅耗时，还容易出现错误。特别是财务部门在编制月度财务报表时，会因为某一个部门的费用数据录入错误，导致整个财务报表的准确性受到影响，最终影响管理层的决策。例如，有一次，在编制月度财务报表时，销售部门提交的费用数据因业务员疏忽，将一笔重要的费用多记了一位数。财务人员未能及时察觉，导致财务报表中利润数据出现严重偏差。管理层基于这份错误的报表，作出了错误的决策，给公司带来不小的经济损失。

更糟糕的是，这会导致企业的财务报告生成周期较长，通常需要好几天的时间才能完成。这意味着当市场出现变化时，管理层无法及时获得最新的财务状况。在瞬息万变的市场环境中，时间就是企业的生命线。例如，在一个季度末，市场需求突然激增，竞争对手迅速抢占市场份额。Q 公司本应抓住这一机遇，调整生产计划，增加产品供应。然而，由于财务数据更新滞后，管理层无法准确掌握公司的资金状况、库存成本等关键信息，难以作出快速反应。等财务报告出炉，市场热度已过，Q公司错失了一次绝佳的发展机会。

1.3 决策支持能力薄弱

在Q企业创业初期，受限于资金和认知，企业在数字化建设方面严重滞后，尤其缺乏先进的数据分析工具。由于企业缺乏先进的数据分析工具，导致数据分析能力不足，财务部门只能依赖基础的报表生成工具，机械地处理海量数据，却难以深入挖掘数据背后的价值，无法进行深入的趋势分析和预测。例如，在制定年度预算时，财务人员仅能依靠过往年度的数据，借助简单的线性公式，对未来的收入和支出进行预测，而无法借助数据挖掘技术，从海量的市场数据中探寻新兴的消费趋势，识别潜在的市场机会与风险。这种数据分析能力的缺失，使得企业在战略决策过程中犹如盲人摸象，缺乏科学的依据。在面对复杂多变的市场环境时，管理层往往举棋不定，难以作出正确的判断。不仅如此，由于无法实时获取并分析最新的财务数据，当市场出现突发变化时，企业无法及时调整经营策略，对市场变化的响应速度远远落后于竞争对手，进一步削弱了企业的市场竞争力。

1.4 数据安全无法得到保障

在Q公司初创时，财务数据通常依赖于手工录入和纸质文档，这就增加了人为输入错误的风险。此外，由于未建立现代化的企业财务共享服务中心，企业对财务数据缺乏实时监控和审计功能，数据安全性较低。而且依赖纸质文件和电子邮件进行信息传递，使得数据在传输过程中容易被篡改或丢失。同时，传统的数据保护措施常常不足以应对当前复杂的网络安全环境。由于财务数据通常是企业的核心资产，任何数据泄露或篡改事件都可能带来巨大的经济损失和声誉风险。然而，缺乏集中化的安全管理策略和现代化的加密技术支持，使得财务信息的安全性和准确性难以有效保障。在这样的背景下，企业运营的透明化和规范化受到严重阻碍，无法充分发挥财务管理对战略发展的支撑作用。

综上所述，可以清晰地看到，将人工智能技术引入企业财务共享服务中心的建设是非常有必要的，它可以解决企业在财务数据处理能力上存在不足，提升企业日常运营的效率，有利于企业的长远发展。

2 人工智能技术引入企业财务共享服务中心建设

企业财务共享服务中心（Financial Shared Service Center，简称FSSC）是一个集中化的财务管理平台，它将分散在不同地区和不同业务单元的财务业务，集中到一个特定的服务中心进行统一处理，从而提高财务处理的效率和准确性，降低运营成本，增强数据分析能力，是一种将企业各分支机构的财务业务集中处理的管理模式。

现代企业财务共享服务中心的建设需要对各部门的财务处理流程进行全面的需求分析；然后根据需求分析设计共享中心的流程和框架，明确各模块的分工与协作模式；接着选择合适的财务管理软件和自动化工具，从而实现对财务数据的集中处理。[3]

将人工智能技术引入到企业财务共享服务中心的建设，通过深度学习以及OCR识别等技术，对财务数据进行分析和预测，并对异常数据进行实时监控与合规检查，可以极大地提高财务部门的工作效率，降低运营成本。

3 现代企业财务共享服务中心在Q公司财务管理中的应用

随着公司规模的扩大，Q公司原有的财务管理方式已经严重阻碍了公司的发展。因此，公司将人工智能技术引入企业财务服务共享中心（FSSC），建立了符合公司发展的现代企业财务共享服务中心，从而显著提升财务管理的效率和效果，还带来了诸多深层次的优势。

3.1 使企业实现流程优化与自动化

Q公司在引入现代企业财务共享服务中心后，数据处理能力得到了极大的增强，自动化处理能力实现了质的飞跃。在数据处理层面，财务共享服务中心嵌入的人工智能技术，实现了数据处理能力的跨越式提升。传统模式下，发票处理工作极为繁琐，财务人员需手动核对发票上的各项信息，不仅耗时费力，还容易因疲劳或疏忽产生错误。引入共享服务中心后，基于光学字符识别（OCR）技术的人工智能系统，可自动采集发票数据，通过预设的规则和算法，迅速完成发票真伪验证、信息分类及入账操作。以 Q 公司为例，在引入该系统前，处理一张发票平均耗时约 10 分钟；引入系统后，发票处理时间缩短至1分钟以内，处理效率提升了 90% 以上，且错误率近乎为零。

付款审批流程同样实现了智能化革新。过去，审批流程需层层传递纸质文件，周期漫长，极易出现文件丢失或审批延误的情况。借助智能审批系统，付款申请以电子形式提交后，人工智能可依据预设的审批逻辑和权限，自动匹配审批人，并通过短信或邮件实时推送审批任务。系统还能对审批过程进行全程跟踪，生成可视化的审批进度报表，极大地提高了审批透明度和效率。在实施该系统后，Q 公司的付款审批周期大大缩短，资金使用效率得到了显著的提升。并且，通过对企业现有财务流程的智能分析，人工智能可以识别出一些冗余环节，提出优化建议，从而帮助企业实现流程再造和效率提升。人工智能还可以根据财务工作的紧急程度，建立不同的优先级，对财务人员和资源智能调度，从而确保财务工作的及时性和准确性。

3.2 为企业提供智能化决策支持

在数字化转型的大背景下，人工智能凭借强大的数据分析与处理能力，正逐步重塑企业财务管理体系。其中，多模态学习和深度学习算法的应用，为海量财务数据的深度挖掘开辟了新路径。多模态学习通过整合文本、图像、音频等多种形式的数据，拓宽了财务数据的来源维度；深度学习算法则借助神经网络模型，构建复杂的非线性关系，实现对财务数据中隐藏规律和趋势的精准捕捉。

Q 企业引入的人工智能系统，通过深度学习算法，可以对企业历史财务数据、市场动态、行业趋势等多源数据进行融合分析。在数据预处理阶段，系统利用自然语言处理技术提取新闻资讯、政策文件中的关键信息，运用图像识别技术解析财务报表中的图表数据，将多模态数据转化为统一的数字表征。随后，基于长短期记忆网络（LSTM）模型，对这些数据进行训练，学习数据间的时序关系和内在逻辑。在成本预测方面，人工智能同样发挥了重要作用。系统通过分析企业生产、采购、销售等环节的海量数据，挖掘成本驱动因素与成本变动之间的关系。Q 企业将人工智能技术与现代企业财务共享服务中心深度融合，通过对企业运营和财务状况的综合分析，为企业提供了一系列优化方案。在节约成本方面，系统通过分析企业各项费用支出数据，识别出可优化的环节。在资金配置方面，人工智能系统通过对企业资金状况、投资项目回报率、风险水平等多维度数据的分析，为企业提供最优的资金配置方案。Q 企业将人工智能与财务共享服务中心相结合，在财务预测、成本控制和资金管理等方面取得了显著成效，为企业财务管理的智能化升级提供了可复制的成功经验，也为推动行业数字化转型提供了有益的参考。

3.3 可以增强企业的风险管理及合规性

人工智能引入企业财务共享服务中心，Q企业可以利用RPA技术自动识别各类发票和报销单据分类汇总，同时按照设定的逻辑进行审核操作，如检验发票真伪、检验发票是否重复报销，进行预算控制等。如果发现有疑点的地方，就由核算岗手工录入，复审岗复核无误后，再自动生成凭证。Q 企业还可借助机器学习算法搭建财务数据实时监控体系，设定财务数据正常波动范围和行为模式。一旦交易数据偏离正常范围，系统立即预警。以应收账款管理为例，系统分析客户交易历史、信用状况及市场动态，预测还款风险，降低坏账率。在资金流动监控上，对异常资金流动预警，保障企业资金链稳定。

利用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，Q企业还开展了财务文件和交易合规性检查。NLP解析财务报告、合同等非结构化数据，提取关键信息与法规政策比对。机器学习算法通过学习大量交易样本，建立合规判断模型，筛查日常交易。

3.4 可以提升财务人员的满意度

人工智能可以根据财务系统使用人员的偏好和需求，提供个性化的财务服务，如定制化报表、智能客服等功能。Q公司建立了智能自助服务平台，在企业财务共享服务中心系统可以随时随地查询财务信息、提交申请等，提高服务效率和便捷性。而人工智能可以收集和分析企业财务共享服务中心使用人员的反馈意见，帮助企业不断改进服务质量。

3.5 持续学习与创新能力的提升

同传统的企业财务共享服务中心不同，人工智能具有自我学习和进化的能力，能够不断地适应财务管理领域的挑战和变化。Q公司将人工智能引入企业财务服务共享中心，使其可以不断探索和创新财务管理的新应用和新模式，如智能财务顾问、区块链财务服务等，推动企业财务向现代化和智能化发展。

结语

通过Q公司的例子，可以发现人工智能技术在财务共享中心的应用具有巨大的潜力和广阔的前景。通过人工智能技术的应用，Q公司的财务共享平台实现了更高效、更准确的财务管理和决策支持，为财务人员提供了更好的服务和体验，同时为企业提供更多的商业洞察和创新思路。随着技术的不断进步和应用的深入，人工智能与财务共享中心的融合将会更加紧密。未来，财务共享中心的数据采集能力将不断扩大，数据加工能力将不断提升，逐渐从幕后走到台前，成为企业数据中心的重要组成部分。[4,5]同时，人工智能技术还将进一步推动财务管理的智能化转型，提升企业的整体财务管理水平。未来的研究可以进一步深入探索人工智能在财务共享平台中的应用场景和技术创新，为财务共享的发展提供更有力的支持和推动。

基金项目：广东省教育厅重点专项项目《Krylov子空间方法及其在智能识别中的应用》（项目编号：2020ZDZX3086）；深圳市基础研究项目《基于卷积神经网络的腺样体标准化分度和转归预测研究》（项目编号：JCYJ20220530155603007）

参考文献：

［1］葛斌,王旭峰.财务共享下的人工智能应用实践[J].科技与创新,2020(10):154-155.

［2］李欣.人工智能在企业财务共享中的应用探究[J].科技经济导刊,2020,28(01):28-32.

［3］王益民.企业财务共享服务中心建设现状、问题与对策[J].南京工程学院学报（社会科学版）,2023,23(03):85-90.

［4］吴奇勇.基于数字化转型的企业财务共享服务中心建设研究[J].国际商务财务,2024(07):27-35.

［5］刘晶晶.大数据背景下财务共享服务中心应用研究—以TCL集团为例［J］.特区经济,2023,409（02）:157-160．

审核：刘   坤

责编：王世明

编辑：刘   彬