近年来，大数据、人工智能、云计算、移动互联网、物联网、区块链等新技术迅猛发展，给财务工作带来了巨大的影响和挑战。一方面，层出不穷的创新型商业模式给企业财务管理模式提出了新的要求；另一方面，日益提升的机器自动化、智能化，对传统的以核算为核心的财务模式形成了较大冲击。同时，基于自动化、智能化的信息系统平台的支撑，管理会计应用的深度和广度不断提升，推动企业财务模式从核算到管理不断进化。在智能财务阶段，信息系统已不仅仅可以进行数据收集、数据加工和数据展现，而且可以直接代替管理者进行智能决策。比如，当管理者需要就产品结构调整进行规划时，不再需要自己调出相关数据加以分析，系统可以快速准确地对不同产品在现有和模拟产量、销量下的利润进行计算，并基于计算结果做出判断并给出结果。
　　当前，一些企业对于智能财务的发展缺乏准确的认知，导致在内部改革中没有形成准确的定位，影响了智能财务建设结果。例如：一些企业在智能财务建设中制定的标准规范不够科学、统一，信息化、智能化推进成果不够显著，对于财务管理、业务提升方面的效益自然也就不够突出，导致企业决策层对于需要从资金、人才等方面推动智能财务建设这一决策认识不足或接受度不够，自然难以从企业发展的战略做出规划与指导；一些企业缺乏对自身发展的紧迫感和危机感，忽视智能财务发展的意义所在，导致创新发展难以推进；一些企业的领导者对于智能财务建设缺乏挑战和冒险精神，尤其是在一些失败的案例面前产生畏难情绪，在智能财务建设中举棋不定，无法制定系统的发展决策；还有一些企业的领导者虽然对智能财务有一定的认识，但是无法将企业作为一个整体进行智能化改革，导致智能财务的建设更多是对技术的革新，缺乏整体的推进和构建，影响了智能财务系统建设的效果，影响了各部门之间的协调配合，降低了智能财务的实际应用效果。

　　《智能财务的探索与实践》：
　　二、智能时代财务信息化概念框架的构建
　　基于以上内容，当新技术与财务有机结合在一起时，传统的财务信息化框架就会发生一定的变化。智能时代，财务信息化应提出新的概念框架。
　　（一）数据层
　　财务信息化框架中的数据层是处于基础层，为业务应用提供需要的数据支持。与传统的数据层相比，智能化特点主要体现在数据的内涵变化上。在传统框架中，数据层主要针对结构化数据，但大数据技术之后，非结构化数据将被引入数据层，来丰富数据层的内涵。在该数据层中，系统要对结构化数据与非结构化数据同时提供采集管理、对接管理、存储管理等。
　　（二）引擎层
　　引擎层实际是一个技术共用平台，由多种技术工具组成，当企业产生不同业务需要时，引擎层可以调用不同的引擎工具来组合，从而实现与业务应用的配套，进而实现整个财务信息化框架技术工具的共享。主要的引擎包括：
　　图像识别引擎。图像识别引擎主要应用于图像信息的识别。既能够对结构化图像数据进行识别提取，又能对非结构化图像数据进行识别提取。并且还可以利用机器学习的功能来不断提高图像识别能力，提高其应用价值。
　　规则引擎。基于人工经验规则的准人工智能的应用场景，将不同的规则定义输入系统，从而引导和支持系统在财务流程中进行大量的判断、分类以及审核。规则引擎的不断完善，有利于基于人类分析之后的不断修正。同时，可以引入一个机器学习引擎作为规则引擎的后台引擎，通过机器来训练学习大量不同的业务场景数据，不断优化完善相关的规则，使规则引擎能够更好地应用在不同的业务中。
　　流程引擎。在规则引擎的不断驱动下，流程引擎主要完成财务流程的指导，全面提升财务信息系统的整体水平。
　　数据计算引擎。相对其他引擎，数据计算引擎比较独立。基于大数据技术，数据引擎应能够处理包括结构化数据和非结构化数据在内的海量数据计算问题，使得财务问题在大数据方面的应用能得到真正有力的技术支持，再不是传统模式下所谓的“大数据”。
　　分布式账簿引擎。如果区块链技术能够从概念化发展到一定的应用程度，可以考虑通过引擎化的方式将分布式账簿建立起来。分布式账簿的标准化，有利于区块链技术在企业中的相关应用。
　　（三）业务应用层
　　业务应用层应该是整个财务信息化系统框架中的核心层次，也是最终财务与技术相匹配的应用层次。因此我们应该从信息技术与财务业务功能结合的角度，搭建一个矩阵式的框架层次。
　　资金管理方面。在资金管理方面，智能技术的影响主要是交易的安全一致性、跨境交易成本的降低和交易效率的提升、资金流动性风险管理及预测等方面。
　　首先，基于分布式账簿的区块链技术，可以构建一个清结算平台。区块链技术可以提高资金交易的安全性和效率，并且能够解决资金清结算时的核对和一致性问题，尤其是跨境交易。跨境交易由于要通过SWIFT组织建立的中心网络来实现转账交易，高额的手续费和较长的转账周期让资金交易成本很高，交易效率较低。但区块链交易可以打破这种基于某个中心组织来清结算的制度，使得这种情况得到很大的改善。
　　其次，基于大数据技术的应用，企业可以通过自身历史数据的积累以及对影响资金需求相关因素追踪监控，能够对资金计划进行预测，并且实现滚动预测。同时，大数据技术可以通过对资金风险的发现与监控，在更早的时间发现资金流动性风险、安全性风险。
　　财务报告方面。财务报告方面其实一直是财务信息化的重点领域。智能时代新技术下，由于各类财务信息系统都会有所改变，因此也会影响财务报告领域。
　　首先，基于机器学习技术，智能报告可能实现。目前市场上已经出现了人工智能参与编制的市场研究报告，不久的未来，基于结构化的报告范式，人工智能基于大量市场反应的不断学习，智能报告并非不能实现。
　　其次，基于分布式账簿技术带来的可靠性，能够帮助企业解决业财对接时业务交易与会计记录不一致的问题，同时，基于交易各方分布式账簿，能够实现同时记录，避免数据被篡改，对于内部交易和关联方交易的核对和一致性问题帮助较大。
　　纳税管理方面。纳税管理在税务风险控制方面可以考虑用人工智能技术来进行辅助，在税费分析、税费预测方面通过引入大数据技术，将更多的企业外部数据纳入分析范围，对企业的税费进行分析和预测。
　　费用管理方面。传统管理模式下，成本费用很难实现深度的事前管理，而在智能信息技术的推动下，信息系统应该更支持与业务场景关系更密切的相关费用的前期管理。例如，以差旅费、食宿费为核心的前端服务，以车辆费用为核心的车联网系统，以采购费用为核心的电商平台等的应用。
　　另外，物联网技术使企业能够对相关业务事项发生的过程、成本费用的流转情况进行跟踪，这样基于物联网提供的数据，我们可以更细致地分析和管控在这一过程中的成本费用。同时，结合大数据技术，我们能够获得更多与成本费用相关而非因果关系的数据，并据此进行更细致的分析。
　　预算管理方面。首先，在企业经营计划以及预算编制方面，大数据技术会产生重要的影响。经营计划和预算编制对于企业是资源配置问题，尤其是资源的方向和权重的问题。而基于结构化和非结构化数据的大数据技术，可以帮助企业进行资源投向及权重和业绩达成之间的相关性分析，使企业事前有能力对预算编制的合理性进行有效的评价。其次，在预算预测的环节，企业可以通过大数据、机器学习的方法来构建更为完善的预测算法模型，能够开展更加复杂的相关性分析，这样可以使得预算预测的可靠性和预判能力得到很大的提高。
　　管理会计方面。在传统模式下，管理会计的数据处理主要依靠关系数据库，对于海量数据的处理，非常消耗时间，而且成本较高。当多维数据库出现之后，管理会计的性能有了很大改善，以事实表为核心，实现多个维度的数据组合，容易理解，但如果数据继续扩大还会出现瓶颈问题——数据冗余。随着大数据技术的快速发展，企业可以在物理框架、硬件方面有所突破，比如基于云计算搭建多维数据库，直接利用内存数据库来进行管理会计数据的分析等，将冗余信息重新储存，使得管理会计的多维度分析不再受到技术性能的制约，只要有利于更好地反映实际经营情况，我们不再纠结于维度的制约。
　　经营分析方面。智能信息技术对经营分析的影响主要体现在分析角度的扩大以及分析工具的改进方面。从经营分析的角度方面来说，传统模式下，受到结构化数据的限制，经营分析侧重因果分析，但在大数据技术的基础上，可以实现因果分析到相关分析的拓展。
　　从分析工具方面来讲，大数据与云计算技术的结合使得经营分析的能力得到增强，拥有了更强的数据信息采集、捕获以及处理能力，使得经营分析的外延得到扩展。大数据对非结构化数据的处理，使得企业除了自身信息之外，可以将来自社会的热点信息纳入分析的范围。
　　此外，人工智能技术，尤其是机器学习的技术不断发展，使得经营分析将会由现在的经验分析更多地向算法分析来转化，这也意味着更为复杂的分析在未来可以实现。
　　可以看出，智能时代财务信息化的框架主要是以场景为基础构建的。目前框架还处于一个概念设计阶段，未来还需要企业不断地付诸实践，来补充和优化该框架的内容。
　　……

第一章 智能财务的基础理论研究
第一节 智能财务的研究背景
第二节 智能财务的内涵
第三节 智能财务的特点
第四节 智能财务的要素

第二章 智能财务的发展
第一节 财务智能核销系统研究
第二节 财务决策支持系统中人工智能
第三节 人工智能引导财务核算新思维
第四节 人工智能时代企业财务审计
第五节 智能时代下财务信息化概念框架
第六节 财务人员与人工智能的协同发展
第七节 智能化财务软件对传统会计的影响

第三章 大数据背景下财务管理的变革
第一节 大数据对财务管理的挑战
第二节 大数据对财务管理决策的影响
第三节 大数据背景下企业财务信息管理
第四节 大数据背景下企业财务精细化管理
第五节 大数据背景下集团企业财务管理
第六节 大数据背景下小微企业财务管理

第四章 财务会计的人工智能化转型
第一节 人工智能对财务会计工作的影响
第二节 财务会计由信息化到智能化转型发展
第三节 人工智能视阈下的智慧财务管理
第四节 财务智能化趋势下会计人才培养

第五章 互联网、物联网、区块链技术在财务领域的运用
第一节 互联网下财务会计智能化管理
第二节 物联网促进会计档案的管理提升
第三节 区块链技术在财务领域的运用

第六章 智能财务平台的建设框架
第一节 智能财务平台的建设要点
第二节 智能财务会计共享平台的搭建
第三节 智能管理会计共享平台的搭建

第七章 智能财务建设的保障措施
第一节 财务制度的优化
第二节 信息系统的更新
第三节 风险的管理与应对

第八章 智能财务的实践
第一节 人工智能背景下证券公司财务管理
第二节 行政事业单位的财务管理智能化
第三节 互联网下金融企业财务管理
第四节 高校智能财务管理
第五节 智能化下医院财务档案管理

参考文献