摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，企业财务信息化管理正经历着改革，传统的财务管理方式已难以适应当今快速变化的商业环境和大规模数据处理需求，且人工智能技术的应用为企业财务信息化管理带来了新的机遇，利用自动化处理财务数据，能提升数据处理的效率，为决策提供精准的支持，人工智能技术还能进行智能预测及风险分析，帮助企业把握市场机会及挑战，提升财务管理的科学性，但现实中人工智能应用下企业财务信息化管理也面临着多种挑战。基于此，本文立足于人工智能与财务信息化概述，对人工智能在企业财务信息化中应用的挑战及对策进行了探讨，期望能对企业的发展起到一定的借鉴作用。

关键词：人工智能；财务信息化；自动化会计；风险管理；

李馥珊

（南平市建阳区钦珊会计服务有限公司 福建 南平 354200）

引言

随着信息技术的飞速发展，企业数据量呈爆发式增长，传统财务管理模式于（在）数据处理效率、分析深度以及决策支持能力等方面，慢慢呈现出局限性。诸如机器学习、自然语言处理、机器人流程自动化等人工智能技术的飞速发展，为企业财务信息化的变革提供了新的技术手段与思考。人工智能技术可高效开展海量财务数据处理工作，发掘数据背后隐匿的价值，为企业财务信息化提供更为精准、智能的决策辅助，带动财务管理自传统核算模式向战略模式转变。

1人工智能与财务信息化概述

1.1人工智能的发展与应用

人工智能作为信息技术领域的重要分支和前沿技术，历经多年的发展，逐渐在多个领域实现了重大进步并得到了广泛的应用。其技术主要涵盖了感知能力、决策推理、行为能力以及交互界面四大类，这些技术的不断发展和完善，为人工智能在实际应用中的落地提供了坚实的基础。从图像和语音识别到自然语言处理，从专家和推荐系统到机器人技术，再到语音助手等交互界面的应用，人工智能技术已经渗透到医疗健康、教育培训、财会审计、金融数据、安防监控、智能制造、自动驾驶等多个领域，显著提高了工作效率，降低了运营成本，优化了决策过程[1]。随着核心算法的持续成熟和跨学科交叉融合的加深，人工智能技术的应用范围和影响力还将进一步扩大。这不仅表明了人工智能技术的强大潜力和广阔前景，也预示着它将在推动经济发展和社会进步中发挥更加重要的作用，不断开拓新的应用领域，为解决复杂问题提供更为高效和智能的方式。

1.2财务信息化的发展趋势

在当前的时代背景下，数字化、智能化已经成为推动各行各业发展的关键力量，特别是在金融及财税领域，这一趋势表现得尤为明显。随着数字货币、移动支付、区块链技术等新兴金融业态的快速发展，传统银行及金融机构正面临着前所未有的挑战与机遇，加快了财务信息化与智能化转型的步伐。这一转型不仅体现在基于云计算、大数据、人工智能等现代信息技术打造的智能财务共享服务平台上，也反映在新一代财务核心业务系统的建设中，以及新技术在风险管控和合规体系智能化方面的应用[2]。金税四期的深入推进，使得现代税收征管体系能力显著提升，实现了税费数据、业务与流程在云端平台的全面集成与贯通，实现智能办税，最终“以数治税”。这些变革指向了一个明显的趋势：未来财务信息化的水平将不断提升，智能化将成为企业发展的必然选择。

2人工智能在财务信息化中的应用

2.1自动化会计与审计

在当今的财务管理领域，会计和审计工作的复杂性与重要性日益凸显，处理海量的交易和文档、确保数据的精确无误已成为业内的重大挑战。随着人工智能技术的不断进步和应用，自动化会计与审计逐渐展现出其强大的潜力和价值。通过利用自然语言处理、知识图谱等先进技术，非结构化数据的自动提取和识别变得高效而精准，极大地加快了票据等单据的识别入账过程。此外，机器学习算法的运用为建立复杂的审计与评估模型提供了可能，使得风险预警、异常交易检测等功能得以实现，从而增强了审计工作的前瞻性和准确性。深度学习等技术的应用在语音识别、图像识别与理解方面的突破，进一步助力审计系统自动化收集证据，提升审计效率[3]。这种人工智能赋能下的自动化会计与审计，不仅显著降低了业务处理的成本，而且有效保障了数据处理的准确性，提高了决策的及时性，实现了从单一数据处理到全流程、全数据源的审计监控，为企业提供了更加全面、深入的财务分析与风险管理。随着这些技术的进一步成熟与应用，自动化会计与审计将继续推动财务管理领域的革新，为企业的可持续发展提供坚实的技术支撑。

2.2风险管理与决策支持

企业在应对日益复杂多变的风险及不确定性挑战时，正经历着一场由人工智能技术驱动的革命性变革。大数据与人工智能的深度融合为企业提供了前所未有的能力，使它们能够建立精细化的风险监测预警系统，这些系统覆盖了市场、信用、操作和流动性等各类风险，大幅提升了风险管理的全面性和实时性。通过深度学习和强化学习等先进算法，企业能够更加高效和精确地进行投资评估、资产配置以及交易策略的优化，从而显著提高业务决策的效率与质量。同时，机器学习和数据挖掘技术的不断进步也为企业提供了开展更多潜在业务的机会，深化了业务情报分析的深度与广度。这种技术的综合应用不仅极大地增强了企业管理风险的能力，也在质量上提升了决策的水平，为整个企业的持续创新和稳健运营注入了强大的技术动力和智能化解决方案[4]。这一趋势不仅预示着企业未来发展的方向，也标志着在风险管理与决策支持领域，人工智能技术将发挥越来越重要的作用，推动企业向更加智能化的方向发展。

2.3税务与现金流管理

税务与现金流管理在企业运营中扮演着关键角色，它们不仅关系到企业的合规性，还直接影响资金调度的效率与效果。随着人工智能技术的进步和应用，企业现在有机会通过智能化手段显著提升这两大领域的管理质量和决策能力。通过建立智能税务管理系统，企业能够自动化地分析各类业务数据和财务交易信息，从而及时识别税务风险，执行预警和处理措施，在确保税务合规的同时，还能优化税负。此外，智能现金管理平台的构建使得现金流预测和资金调度变得更为精准和高效，帮助企业实现精细化的现金管理与控制，从而提高资金使用效率，降低财务成本。同时，通过大数据和数据挖掘技术挖掘数据之间的潜在关联，企业可以获得更丰富、更深入的洞见，为评估税务风险和制定现金管理策略提供了更为充分的依据。这种智能化管理的推广应用，不仅极大提升了税务和现金流管理的效率，也使得企业能够更全面地考虑和应对复杂的经营环境，实现更优的业务决策。在数字化转型的大潮中，智能化的税务与现金流管理成为企业提高竞争力、确保持续健康发展的重要工具。

3 人工智能在企业财务信息化应用中的挑战

3.1技术层面挑战

虽然人工智能技术发展迅速，但在企业财务信息化应用中仍面临一些技术难题。首先，高质量数据是人工智能算法达成精准、稳定预测的前提。然而，企业财务数据的常见瑕疵，如信息不全、错误及标准不一，制约了模型的训练效果与最终表现。其次，不同人工智能技术与财务管理系统的集成难度较大。企业现有的财务管理软件、业务系统等可能来自不同供应商，其数据接口、技术架构存在差异，实现人工智能技术与这些系统的无缝集成，需要投入大量的技术研发资源与时间成本。最后，人工智能模型的可解释性也是一个重要问题。一些复杂的深度学习模型在做出决策时，其内部运行机制难以被理解，这使得财务人员在应用模型结果时存在顾虑，担心模型决策缺乏合理性与可解释性。

3.2人才层面挑战

人工智能技术在企业财务信息化中的有效应用，需要既具备人工智能技术能力、又懂财务管理专业知识的复合型人才。然而，目前这类复合型人才在市场上极为短缺。一方面，传统财务人员大多缺乏人工智能技术相关知识与技能，难以适应财务管理智能化转型的需求。他们对人工智能算法、数据挖掘技术、编程等了解甚少，无法有效运用人工智能工具进行财务分析与决策。另一方面，人工智能技术人才虽然具备先进的技术能力，但对财务管理业务流程、财务法规政策等了解不足，难以将技术与财务管理实际需求紧密结合。这种人才结构的失衡，制约了企业在财务管理中对人工智能技术的应用与创新。

3.3数据安全与隐私保护挑战

人工智能技术在企业财务等领域的应用，其数据安全与隐私保护环节尤为关键。财务系统所处理的报表、客户资料及商业机密等敏感信息，在采集、流转与使用的全流程中，极易遭遇泄露、篡改或滥用等安全隐患。例如，黑客攻击可能导致企业财务数据泄露，给企业带来巨大损失；内部人员违规操作也可能导致数据被篡改或滥用，影响财务决策的准确性与企业信誉。此外，随着数据保护法规的日益严格，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR），企业若未能有效保护数据安全与隐私，将面临高额罚款与法律诉讼风险。因此，如何在应用人工智能技术的同时，保障企业财务数据的安全与隐私，是企业面临的一大挑战。

3.4法律法规与伦理道德挑战

人工智能技术在财务管理领域的应用尚处于发展阶段，相关法律法规与伦理道德规范还不够完善。在一些人工智能决策场景下，如财务风险评估、投资决策等，若决策结果出现偏差或失误，责任界定存在困难。例如，当人工智能模型给出的投资建议导致企业投资损失时，难以确定是模型算法本身的问题，还是数据质量问题，抑或是模型应用过程中的操作问题，责任主体难以明确。此外，人工智能技术的应用有可能引发一些伦理道德问题，如算法歧视。若人工智能模型在评估客户信用风险或员工绩效时，因数据偏差或算法设计问题导致对特定群体产生不公平的歧视性结果，将损害企业形象与社会公平。因此，企业在应用人工智能技术时，需要在法律法规与伦理道德的框架内进行谨慎探索与实践。

4 人工智能在企业财务信息化应用中的对策

4.1加强技术投入与创新

企业应加大对人工智能技术研发与应用的投入，建立专门的技术团队或与专业的人工智能技术公司合作，共同攻克技术难题。一方面，针对数据质量问题，建立完善的数据治理体系，制定数据标准，对企业财务数据进行清洗、整理与校验，确保数据的准确性、完整性与一致性。同时，运用数据增强技术，对缺失数据进行合理填充，对错误数据进行修正，提高数据质量。另一方面，在系统集成方面，采用标准化的数据接口与技术架构，制定统一的技术规范，促进人工智能技术与企业现有财务管理系统、业务系统的深度融合。对于人工智能模型的可解释性问题，鼓励研发人员探索可解释性人工智能技术（XAI），开发能够解释模型决策过程与依据的工具，增强财务人员对模型结果的信任度。

4.2注重复合型人才培养

企业要高度重视财务管理领域复合型人才的培养与引进。在人才培养方面，为现有财务人员制定针对性的培训计划，开设人工智能技术相关课程，如机器学习基础、数据挖掘与分析、人工智能财务应用案例等，提升财务人员的技术素养。同时，鼓励财务人员参与企业人工智能项目实践，在实践中积累经验，将财务管理知识与人工智能技术相结合。对于人工智能技术人才，安排其深入了解企业财务管理业务流程、财务法规政策等知识，通过轮岗、业务培训等方式，培养其对财务管理业务的理解与应用能力。在人才引进方面，制定具有吸引力的薪酬福利政策与职业发展规划，吸引外部既懂人工智能技术又熟悉财务管理的复合型人才加入企业，充实企业技术与管理团队。

4.3完善数据安全与隐私保护体系

企业需构建完善的数据安全与隐私保护体系，确保财务数据在人工智能应用过程中的安全。在数据收集环节，遵循合法、正当、必要原则，明确数据收集目的与范围，经数据主体授权后进行数据采集。在数据存储方面，采用加密技术对敏感数据进行加密存储，设置严格的访问权限，只有经过授权的人员才能访问特定数据。同时，建立数据备份与恢复机制，定期对财务数据进行备份，防止数据丢失。在数据传输过程中，使用安全的传输协议，如SSL/TLS协议，保障数据传输的安全性。此外，加强对员工的数据安全与隐私保护培训，增强员工的数据安全意识，规范员工的数据操作行为，防止因人为疏忽导致数据安全事故。

4.4关注法律法规与伦理道德建设

企业应密切关注人工智能技术在财务管理领域的法律法规动态，建立合规审查机制，确保人工智能应用符合相关法律法规要求。在开发与应用人工智能模型时，对模型的决策逻辑、数据使用等进行合规审查，避免出现违法违规行为。同时，加强企业伦理道德建设，制定人工智能应用的伦理准则，明确人工智能技术在财务管理中的应用边界与道德规范[5]。例如，在设计人工智能模型时，确保模型算法的公平性，避免出现算法歧视现象；在使用人工智能进行决策时，充分考虑决策结果对利益相关者的影响，保障各方合法权益。通过加强法律法规与伦理道德建设，为人工智能技术在企业财务管理中的健康应用营造良好环境。

结语

人工智能技术在财务信息化领域展现出巨大的应用潜力。一方面，人工智能的快速发展为实现财务管理流程的自动化、智能化提供了可能，在会计审计、风险控制、业务决策等多个维度展现出广阔的应用前景。另一方面，在推动应用的过程中，也面临算法公平性、数据安全、法规监管等方面的挑战。解决这些问题，需要从技术和制度两条路径并行发力：一是强化人工智能系统的安全性、可解释性与可控性；二是构建人工智能伦理规范，并推动相关法规体系建设。展望人工智能与财务信息化的未来，随着技术水平不断提升，人工智能必将渗透并重塑金融及实体经济的方方面面，而真正发挥其巨大经济社会效益的关键，还在于行业内部安全意识与伦理素养的提高，以及监管部门制度建设的及时有效。只有两者良性互动，才能使人工智能技术成为驱动高质量发展的重要引擎。

参考文献：

[1]叶秉峰.人工智能时代背景下企业财务会计的改革探索[J].广东经济,2023(14):35-37.

[2]高俊杰.人工智能在企业财务信息化建设中的应用研究[J].财会学习, 2023(30):49-51.

[3]黄克萍.人工智能驱动下的企业财务信息化管理变革[J].老字号品牌营销,2023(18):89-91.

[4]赵洁.大数据与人工智能对企业财务管理的影响分析[J].企业改革与管理,2022(07):147-149.

[5]李潇.人工智能时代的财务会计转型分析[J].中国集体经济,2022(09): 149-150.

审核：刘   坤

责编：明贵栋

编辑：刘   彬