張靜

摘要：信息社會化、社會信息化時(shí)代背景下，人工智能技術(shù)不斷發(fā)展。目前，我國諸多企業(yè)已經(jīng)嘗試應(yīng)用“財(cái)務(wù)機(jī)器人”來解決財(cái)務(wù)流程中重復(fù)的、繁雜的手工操作，在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確率與效率方面有顯著提升，有依據(jù)和規(guī)律的、相對比較簡化的財(cái)務(wù)相關(guān)工作，已逐漸被人工智能所取代。但新時(shí)期，財(cái)務(wù)分析是現(xiàn)在企業(yè)財(cái)務(wù)工作中的重要組成部分，其重要性不言而喻，同時(shí)也面臨著新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。文章主要探討了人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)分析工作存在的問題及原因，并提出了人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)分析工作的加強(qiáng)對策，以供借鑒。

關(guān)鍵詞： 人工智能 財(cái)務(wù)分析 財(cái)務(wù)工作

如今在市場經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的大環(huán)境里，企業(yè)將面對的競爭對手越來越強(qiáng)大，為了不被淘汰更好地發(fā)展下去，企業(yè)必須抓住人工智能帶來的機(jī)遇，對財(cái)務(wù)分析工作進(jìn)行改進(jìn)與優(yōu)化，促進(jìn)企業(yè)財(cái)務(wù)工作的規(guī)范化、制度化、現(xiàn)代化發(fā)展，從而提高企業(yè)的生產(chǎn)與經(jīng)營水平，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

一、人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)分析工作存在的問題

（一）數(shù)據(jù)來源單一

就目前來說，我國大部分企業(yè)在開展財(cái)務(wù)分析工作的時(shí)候，僅僅是將企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)當(dāng)作依據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺乏關(guān)聯(lián)性，而且僅限于利潤表、資產(chǎn)負(fù)債表之間。同時(shí)，也缺乏收集其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的渠道，就算得到了其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，但因?yàn)閿?shù)據(jù)間沒有建立共同的連接字段，不能將各類數(shù)據(jù)有效串聯(lián)起來，這就使得財(cái)務(wù)分析人員缺乏準(zhǔn)確、系統(tǒng)的依據(jù)，往往是就財(cái)務(wù)論財(cái)務(wù)，難以使財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)原因?qū)崿F(xiàn)有機(jī)融合。

（二）數(shù)據(jù)加工時(shí)間長

數(shù)據(jù)是財(cái)務(wù)分析的基礎(chǔ)，為確保財(cái)務(wù)分析工作的質(zhì)量與效果，必須確保數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的準(zhǔn)確性及真實(shí)性。就企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表的情況來看，其直接輸出數(shù)據(jù)十分有限，無法充分滿足人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)分析工作逐漸提高的需求。比如使用數(shù)據(jù)的人不同，他們對數(shù)據(jù)的要求也不盡相同；進(jìn)行數(shù)據(jù)同比分析的過程中，需要適當(dāng)調(diào)整可比期間數(shù)據(jù)，使其與當(dāng)期數(shù)據(jù)保持一致。若采取手工操作方式完成這些數(shù)據(jù)的整理、加工，不僅會花費(fèi)大量的時(shí)間，準(zhǔn)確率也相對較低，從而會給財(cái)務(wù)分析質(zhì)量產(chǎn)生一些負(fù)面影響。

（三）財(cái)務(wù)分析層次淺

根據(jù)現(xiàn)階段企業(yè)的財(cái)務(wù)分析工作，不難發(fā)現(xiàn)指標(biāo)分析仍然存在著較大的比重。財(cái)務(wù)分析人員花費(fèi)了大量的時(shí)間與精力用于數(shù)據(jù)的整理、加工，使得其無法進(jìn)行有深度、有層次的財(cái)務(wù)分析，所以得出來的財(cái)務(wù)分析報(bào)告主要是對預(yù)算執(zhí)行的總結(jié)與分析，或者是簡單的跟同行比較分析、同比環(huán)比情況分析等，沒有深入探討數(shù)據(jù)變動的本質(zhì)原因，最終導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析報(bào)告內(nèi)容比較單一、層次簡單，也缺乏運(yùn)籌帷幄性。

二、財(cái)務(wù)分析問題的原因分析

（一）缺乏對財(cái)務(wù)分析的正確認(rèn)識

首先，市場經(jīng)濟(jì)背景下，企業(yè)面臨著更加嚴(yán)峻的市場競爭，導(dǎo)致企業(yè)更加注重經(jīng)濟(jì)收益，而過于偏重企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營，缺乏對財(cái)務(wù)管理、財(cái)務(wù)分析工作的重視，尤其是一些規(guī)模較大的企業(yè)，財(cái)務(wù)分析比較宏觀，比較重視整體性的財(cái)務(wù)分析，忽視了個(gè)體財(cái)務(wù)分析。其次，一些企業(yè)不善于利用財(cái)務(wù)分析來實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營管理的優(yōu)化與增強(qiáng)，導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析過程中存在越來越多的問題，財(cái)務(wù)分析工作的重要性似乎日益突出，但企業(yè)缺乏對財(cái)務(wù)分析的創(chuàng)新，戰(zhàn)略執(zhí)行不是困難重重就是偏離目標(biāo)。因?yàn)閷ω?cái)務(wù)分析的不全面正確認(rèn)識，導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析結(jié)果無法有效服務(wù)于企業(yè)經(jīng)營管理的優(yōu)化與改良實(shí)踐過程中去，流失了大量的資源，而且嚴(yán)重銳減財(cái)務(wù)分析人員的工作積極性。

（二）財(cái)務(wù)分析人員專業(yè)素質(zhì)不高

財(cái)務(wù)分析人員的專業(yè)素質(zhì)，直接影響著財(cái)務(wù)分析工作的效率與質(zhì)量。人工智能時(shí)代，有效的財(cái)務(wù)分析，需要財(cái)務(wù)分析人員準(zhǔn)確了解財(cái)務(wù)分析方面的理論知識與方式方法，還要具備法律、法規(guī)、現(xiàn)代化技術(shù)等方面的知識。就我國整體情況來說，隨著相關(guān)法律法規(guī)的完善及持證從業(yè)機(jī)制的落實(shí)，推動著我國財(cái)務(wù)人員的整體素質(zhì)水平的提升，但仍無法滿足人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)分析工作逐漸提高的要求。具體體現(xiàn)在：（1）過于注重會計(jì)核算，忽視了財(cái)務(wù)分析。人工智能時(shí)代，為順應(yīng)時(shí)代發(fā)展趨勢，財(cái)務(wù)分析人員將時(shí)間花費(fèi)在了學(xué)習(xí)會計(jì)準(zhǔn)則上，缺乏學(xué)習(xí)財(cái)務(wù)分析知識與技能的時(shí)間與精力，無法讓有效的財(cái)務(wù)分析為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的決策提供參考；（2）過于看重財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析，但僅是數(shù)據(jù)分析結(jié)果，沒有深入考慮數(shù)據(jù)背后形成的原因，無法拿出有效的問題解決途徑，導(dǎo)致財(cái)務(wù)分析報(bào)告常晦澀難懂。

（三）財(cái)務(wù)分析手段相對比較落后

就現(xiàn)階段來說，雖然大多數(shù)企業(yè)均配置了會計(jì)電算化系統(tǒng)，大大提高了會計(jì)核算以及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確率與效率，但一些小型企業(yè)仍采取手工記賬的方式，甚至認(rèn)為會計(jì)電算化便是在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行財(cái)務(wù)處理，而沒有充分發(fā)揮計(jì)算機(jī)在經(jīng)營分析、輔助決策、財(cái)務(wù)預(yù)測以及財(cái)務(wù)分析方面的作用。如今，我國企業(yè)中尚未完全普遍用到會計(jì)電算化，手工記賬難免地會產(chǎn)生一些誤差，且效率不高、耗用時(shí)間長、成本高，導(dǎo)致財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)存在一定的錯(cuò)誤與推遲。除此之外，財(cái)務(wù)軟件的研發(fā)速度較慢，遠(yuǎn)不能滿足財(cái)務(wù)分析的需求，進(jìn)而給財(cái)務(wù)分析工作的效率與質(zhì)量帶來了一定的不良影響。

三、人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)分析工作的加強(qiáng)對策

（一）構(gòu)建完善的財(cái)務(wù)分析體系

人工智能時(shí)代，為確保財(cái)務(wù)分析工作很好地開展及提升它的質(zhì)量要求，必須建立完善的財(cái)務(wù)分析體系。完善的財(cái)務(wù)分析體系，主要由以下幾部分組成：首先，事前預(yù)測。綜合考慮企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略與人工智能下財(cái)務(wù)分析工作的發(fā)展趨勢，構(gòu)建關(guān)鍵指標(biāo)體系。具體來說，借助人工智能系統(tǒng)，將各個(gè)要素有機(jī)聯(lián)系起來，采取固化數(shù)據(jù)整理、加工方法，構(gòu)建流程化、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型，設(shè)置不同變量，最終輸出指標(biāo)結(jié)果，多次數(shù)據(jù)測算之后，得出符合戰(zhàn)略需求的、順勢發(fā)展的指標(biāo)目標(biāo)值。其次，事中管控。主要是過程管控、糾偏。具體來說，定期對指標(biāo)執(zhí)行情況進(jìn)行分析，明確指標(biāo)變化情況，一旦指標(biāo)發(fā)現(xiàn)異動，需即刻報(bào)警，并加強(qiáng)控制力度，有效糾偏。再次，事后評價(jià)。主要是差異分析評價(jià)。自己進(jìn)行指標(biāo)取數(shù)、對標(biāo)，并以數(shù)據(jù)結(jié)果為依據(jù)開展分析、討論，深入探討異動情況形成的原因，并找出主要因素，制定有針對性的解決方案。最后，將評價(jià)結(jié)果當(dāng)作事前預(yù)測的指導(dǎo)依據(jù)，最終形成財(cái)務(wù)分析閉環(huán)體系。將解決方案應(yīng)用到企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略中去，并再次進(jìn)行評價(jià)指標(biāo)，多次迭代后，對指標(biāo)目標(biāo)值進(jìn)行修正，指導(dǎo)各個(gè)環(huán)節(jié)過程的管理與控制。

（二）建設(shè)融合數(shù)據(jù)平臺

數(shù)據(jù)是財(cái)務(wù)分析的基礎(chǔ)，為確定數(shù)據(jù)使用，必須成立融合數(shù)據(jù)平臺，全面整理表內(nèi)資源，打破業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的框架，深入挖掘表外資源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的有機(jī)聯(lián)動，滿足不同數(shù)據(jù)使用者對不同維度數(shù)據(jù)的獲取、查詢需求。除此之外，成立融合數(shù)據(jù)平臺之后，企業(yè)財(cái)務(wù)分析人員也能憑借系統(tǒng)工具更加方便、快捷、準(zhǔn)確地獲取信息，進(jìn)行跨部門的整合財(cái)務(wù)分析。

（三）提高財(cái)務(wù)分析人員的專業(yè)素質(zhì)

財(cái)務(wù)分析人員在財(cái)務(wù)分析工作中占據(jù)著舉足輕重的地位，其專業(yè)水平的高低，直接影響著財(cái)務(wù)分析工作的質(zhì)量及有效性。基于這樣的原因，提高財(cái)務(wù)分析人員的專業(yè)素質(zhì)刻不容緩。首先，財(cái)務(wù)分析人員必須具備良好的分析洞察能力、業(yè)務(wù)敏感度以及專業(yè)判斷能力，以便于在企業(yè)復(fù)雜的生產(chǎn)經(jīng)營業(yè)務(wù)中，準(zhǔn)確辨別數(shù)據(jù)及現(xiàn)象的預(yù)測性、趨勢性以及關(guān)聯(lián)性。其次，財(cái)務(wù)分析人員必須具備一定的歸納、總結(jié)能力，能夠有效提煉財(cái)務(wù)分析中的重點(diǎn)與關(guān)鍵要素，并在財(cái)務(wù)分析報(bào)告中以簡潔的語言表達(dá)出來。最后，財(cái)務(wù)分析人員應(yīng)具備邏輯推測能力與思考問題的能力，能夠根據(jù)表象挖掘本質(zhì)問題。

四、結(jié)束語

綜上所述，人工智能時(shí)代，財(cái)務(wù)分析工作迎來了新的機(jī)遇，也面臨著更加嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。必須正視財(cái)務(wù)分析工作中的問題，及時(shí)改正、優(yōu)化財(cái)務(wù)分析工作中的方式方法，提高財(cái)務(wù)分析人員的專業(yè)水平，提升財(cái)務(wù)分析工作中的質(zhì)量，從而為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制和管理提供有效根據(jù)。

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