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從數(shù)據(jù)錄入、報(bào)表生成再到預(yù)算預(yù)測(cè)……AI工具的高效和精準(zhǔn)讓傳統(tǒng)財(cái)務(wù)工作大幅度實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化。當(dāng)財(cái)務(wù)人員不再為繁瑣“算賬”埋首案頭，新的思考隨之而來：數(shù)智時(shí)代的財(cái)務(wù)人員，如何體現(xiàn)他們的價(jià)值？

實(shí)際上，財(cái)務(wù)管理的革新浪潮早已翻涌。伴隨AI技術(shù)和工具的迅速崛起，“智慧財(cái)務(wù)”已經(jīng)成為企業(yè)降本增效、價(jià)值創(chuàng)造、全面提升競(jìng)爭(zhēng)力的“秘密武器”，財(cái)務(wù)職能也將在企業(yè)中升級(jí)為更重要的戰(zhàn)略角色。

近期，復(fù)旦管院院長(zhǎng)助理、會(huì)計(jì)學(xué)系李達(dá)三講席教授黃蓉帶來《數(shù)智化時(shí)代企業(yè)的財(cái)務(wù)分析與戰(zhàn)略管理》公開課，分析了AI賦能財(cái)務(wù)管理工作的多元化應(yīng)用，并進(jìn)一步展望“財(cái)務(wù)+AI”在未來企業(yè)運(yùn)營(yíng)過程中的戰(zhàn)略發(fā)展方向。

黃蓉

復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院院長(zhǎng)助理，會(huì)計(jì)學(xué)系李達(dá)三講席教授、博士生導(dǎo)師

研究方向：績(jī)效評(píng)估、薪酬設(shè)計(jì)、成本管理、企業(yè)估值、資本市場(chǎng)

擺脫繁瑣日常，聚焦決策“角色升級(jí)”

數(shù)字化和人工智能時(shí)代，財(cái)務(wù)職能正在經(jīng)歷深刻的變革。AI工具的應(yīng)用不僅提高了財(cái)務(wù)管理的效率，還轉(zhuǎn)變了財(cái)務(wù)人員的角色和工作重點(diǎn)。通過運(yùn)用AI工具，財(cái)務(wù)人員能夠大幅提升財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，例如在進(jìn)行收入預(yù)測(cè)和成本分配時(shí)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析大量數(shù)據(jù)，可以更精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)，同時(shí)提供智能資源分配建議，優(yōu)化企業(yè)整體資源利用。

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)體系主要依賴于標(biāo)準(zhǔn)的財(cái)務(wù)報(bào)表和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，分析多基于歷史數(shù)據(jù)，內(nèi)容和形式較為單一。人工智能財(cái)務(wù)體系可以整合多種來源的數(shù)據(jù)，包括非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)文本分析和情緒識(shí)別等功能，有助于更全面地理解企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和潛在風(fēng)險(xiǎn)。

生成式人工智能財(cái)務(wù)體系則可以顯著提升數(shù)據(jù)處理效率與輸出能力，大幅降低對(duì)使用者專業(yè)知識(shí)與技能的門檻要求，進(jìn)一步拓展傳統(tǒng)AI的使用場(chǎng)景。如GPT模型能夠自動(dòng)生成報(bào)告、數(shù)據(jù)摘要和決策建議，大幅減少人工輸入，分析文本情感、識(shí)別財(cái)務(wù)報(bào)告中的模糊語言，提供深入洞察。

通過AI工具，財(cái)務(wù)人員可以從繁瑣的重復(fù)性工作中解放出來，更加聚焦于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的戰(zhàn)略決策，這一轉(zhuǎn)變不僅提高了效率，也提升了財(cái)務(wù)職能在企業(yè)戰(zhàn)略中的作用，對(duì)于企業(yè)而言，利用AI實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)流程優(yōu)化是提升競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。

多領(lǐng)域應(yīng)用，全面降本增效的“秘密武器”

基于人工智能技術(shù)的財(cái)務(wù)信息指標(biāo)，也就是AI信息指標(biāo)，對(duì)于資本市場(chǎng)、內(nèi)部管理、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、行業(yè)與產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)、可持續(xù)發(fā)展都具有很高的應(yīng)用價(jià)值，并且適用于眾多行業(yè)，尤其是智慧醫(yī)療、智慧教育、智慧建造、智慧金融、智能家居、智能投顧、智慧交通等新興領(lǐng)域。在這些行業(yè)中，AI信息指標(biāo)可以提供成本管理、財(cái)務(wù)舞弊甄別、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、供應(yīng)鏈管理、業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)和薪酬設(shè)計(jì)、研發(fā)管理等功能。

比如醫(yī)療企業(yè)可以運(yùn)用人工智能優(yōu)化研發(fā)管理和專利申請(qǐng)策略。通過精細(xì)化數(shù)據(jù)分析，幫助企業(yè)更好地管理管線的投入產(chǎn)出效率和創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，從而提高專利競(jìng)爭(zhēng)力。

費(fèi)用管理和采購(gòu)對(duì)賬方面，通過一體化的數(shù)字化系統(tǒng)，可以將供應(yīng)商管理系統(tǒng)與公司內(nèi)部的生產(chǎn)、存貨管理及財(cái)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行整合。這種整合可以大幅提升流程效率，確保每筆付款自動(dòng)與采購(gòu)合同核對(duì)匹配，從而減少人為錯(cuò)誤和縮短處理時(shí)間。

在財(cái)務(wù)舞弊分析中，通過從歷史數(shù)據(jù)中識(shí)別財(cái)務(wù)舞弊的模式和特征，企業(yè)能夠建立包含已知舞弊實(shí)例的訓(xùn)練集，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和分析，識(shí)別出多維特征，例如異常的關(guān)聯(lián)交易、應(yīng)收賬款異常以及過高的收入增長(zhǎng)率等。

在資本市場(chǎng)上，投資者如分析師、投資人、交易平臺(tái)以及數(shù)據(jù)提供商等，都非常重視構(gòu)建AI信息指標(biāo)來分析多維數(shù)據(jù)，提升交易效率和投資回報(bào)。銀行也能通過利用信息指標(biāo)來降低融資風(fēng)險(xiǎn)，提高融資效率。許多量化基金公司都在廣泛應(yīng)用非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)及高頻交易數(shù)據(jù)來構(gòu)建投資組合。

某些金融服務(wù)企業(yè)可以通過對(duì)上市公司年報(bào)、工商資質(zhì)、招投標(biāo)數(shù)據(jù)、專利申請(qǐng)及眾多非上市企業(yè)的資質(zhì)與項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和整合，利用爬蟲及自然語言處理等技術(shù)，創(chuàng)建了詳盡的企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)覆蓋范圍包括企業(yè)規(guī)模、員工數(shù)量、資產(chǎn)、項(xiàng)目活動(dòng)、政策影響等多個(gè)維度。

這些數(shù)據(jù)經(jīng)過標(biāo)簽化和人工智能的分析處理，形成了多樣化的產(chǎn)品，包括標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品和定制化服務(wù)來滿足不同客戶的需求。標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品如產(chǎn)業(yè)鏈分析，可以將不同模塊的數(shù)據(jù)整合后推送給客戶；定制化服務(wù)則根據(jù)企業(yè)特定需求，進(jìn)行個(gè)性化定制，并最終將系統(tǒng)代碼交付客戶。這些服務(wù)可以有效幫助資本市場(chǎng)的參與者如金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行精準(zhǔn)決策，支持他們?cè)谕顿Y分析、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面的需求。

同時(shí)，AI技術(shù)在內(nèi)部管理中也具有廣泛的應(yīng)用潛力。例如，在企業(yè)的預(yù)算管理、利潤(rùn)預(yù)測(cè)、成本分析等環(huán)節(jié)，通過數(shù)據(jù)分析工具，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控和評(píng)估企業(yè)經(jīng)營(yíng)的各個(gè)方面，以提升管理效率。特別是在社會(huì)責(zé)任與ESG（環(huán)境、社會(huì)與治理）方面，企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)分析工具實(shí)時(shí)評(píng)估供應(yīng)商的ESG資質(zhì)，確保其自身和供應(yīng)鏈符合國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。

AI工具優(yōu)化決策，打造企業(yè)風(fēng)控的核心引擎

AI相關(guān)的信息工具在企業(yè)風(fēng)控中可以發(fā)揮多重作用，通過構(gòu)建全面、豐富的數(shù)據(jù)體系，支持企業(yè)在稅務(wù)審計(jì)和保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方面的決策優(yōu)化。

首先，在稅務(wù)管理方面，企業(yè)可以通過AI工具整合內(nèi)部和外部的稅收相關(guān)信息，例如根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況來判斷適用哪些稅務(wù)法規(guī)，并利用數(shù)據(jù)分析幫助企業(yè)準(zhǔn)確評(píng)估稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

風(fēng)險(xiǎn)防控方面，以某金融服務(wù)機(jī)構(gòu)為例，作為交通數(shù)據(jù)科技服務(wù)型平臺(tái)，他們可以為保險(xiǎn)公司提供車輛及司機(jī)的行為數(shù)據(jù)，通過ETC通行記錄和駕駛行為分析等數(shù)據(jù)，支持保險(xiǎn)公司在保險(xiǎn)合同和費(fèi)率計(jì)算過程中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)，保險(xiǎn)公司可以科學(xué)評(píng)測(cè)不同駕駛行為的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，從而優(yōu)化保險(xiǎn)產(chǎn)品和服務(wù)。

該金融服務(wù)機(jī)構(gòu)的風(fēng)控產(chǎn)品有多種服務(wù)方式。第一種是向用戶開放API接口，同時(shí)保證數(shù)據(jù)可用而不可見，維護(hù)數(shù)據(jù)的敏感性；第二種是通過云服務(wù)型SaaS平臺(tái)讓用戶安全調(diào)用數(shù)據(jù)；第三種是通過聯(lián)合建模，允許企業(yè)在數(shù)據(jù)隱私保障的前提下，與服務(wù)提供商共同優(yōu)化模型。此外，定制化開發(fā)還可以依據(jù)具體企業(yè)的需求，進(jìn)行專門化的產(chǎn)品研發(fā)，確保業(yè)務(wù)流程中的風(fēng)控需求得到充分滿足。

重塑新型生產(chǎn)方式，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展

AI技術(shù)也和企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展（ESG）有非常緊密的關(guān)系。企業(yè)不僅需要關(guān)注財(cái)務(wù)表現(xiàn)，還必須考慮股東及更廣泛利益相關(guān)者群體的利益，包括環(huán)境保護(hù)、社會(huì)責(zé)任和治理優(yōu)化的多個(gè)層面的影響。

AI可以提高生產(chǎn)效率和降低能耗，通過優(yōu)化生產(chǎn)流程和能源管理系統(tǒng)，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，同時(shí)減少能源消耗，降低運(yùn)營(yíng)成本并減少對(duì)環(huán)境的影響。AI技術(shù)也能夠準(zhǔn)確檢測(cè)和監(jiān)控污染物排放情況，幫助企業(yè)及時(shí)糾正超標(biāo)排放，符合環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)推動(dòng)綠色技術(shù)的推廣。此外，AI還能夠通過監(jiān)測(cè)工作條件、優(yōu)化人力資源管理來提升員工的工作體驗(yàn)和安全，從而提高員工的滿意度和忠誠(chéng)度，并且?guī)椭髽I(yè)更好地實(shí)現(xiàn)多樣性管理。

治理結(jié)構(gòu)方面，AI可以識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)采取措施，降低法律和運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)提供數(shù)據(jù)分析和洞察，優(yōu)化治理結(jié)構(gòu)。

根據(jù)IDC模型估算，2020年中國(guó)全社會(huì)碳排放量為115億噸；預(yù)計(jì)2030年前碳達(dá)峰時(shí)峰值排放量為121億噸。從當(dāng)前至2060年實(shí)現(xiàn)碳中和，涉及人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)減碳總計(jì)將超過350億噸。信息通信技術(shù)助力碳減排總計(jì)有望達(dá)到610億噸，在此過程中，與人工智能相關(guān)的技術(shù)減碳貢獻(xiàn)占比將逐年提升，至2060年將至少到達(dá)70%。

目前，中國(guó)正在開展AI試點(diǎn)實(shí)施工程《智能制造發(fā)展規(guī)劃 》，將基于新一代信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合，貫穿于設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等功能的新型生產(chǎn)方式。智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目目標(biāo)是運(yùn)營(yíng)成本降低20%，產(chǎn)品研制周期縮短20%，生產(chǎn)效率提高20%，產(chǎn)品不良品率降低10%，能源利用率提高10%。

以寶山鋼鐵股份有限公司鋼鐵冷軋數(shù)字化車間試點(diǎn)示范為例，這是我國(guó)鋼鐵行業(yè)首個(gè)無人值守的智能工廠。這家“黑燈工廠”通過遠(yuǎn)程運(yùn)維、人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)24小時(shí)自動(dòng)化生產(chǎn)。兩條200米長(zhǎng)的生產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)了機(jī)器代人和行車無人化，過去需要2到3名工人在50多度的高溫環(huán)境完成的監(jiān)測(cè)工作，被自主研發(fā)的四足巡檢機(jī)器人取代?；剡€部署了1250臺(tái)自主研發(fā)的機(jī)械臂，應(yīng)用于各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，至少有2800多名員工從高溫、重復(fù)、高強(qiáng)度的工作中解脫出來。

警惕“幻覺”，構(gòu)建專業(yè)圖譜提升準(zhǔn)確性

進(jìn)入生成式人工智能技術(shù)（GAI）快速發(fā)展階段以來，從政策角度看，自2021年起，國(guó)家對(duì)生成式人工智能技術(shù)推出了多項(xiàng)鼓勵(lì)政策，尤其是在2023年7月提出《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，鼓勵(lì)生成式人工智能在各行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用，生成積極健康、向上向善的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，并構(gòu)建應(yīng)用生態(tài)體系。

雖然我們有基礎(chǔ)的大模型如DeepSeek，但垂直領(lǐng)域的AI應(yīng)用同樣對(duì)企業(yè)具有重要意義。運(yùn)用生成式人工智能技術(shù)時(shí)，首先需注意識(shí)別問題，因?yàn)樗傻恼Z料可能需要特定工具進(jìn)行檢測(cè)，例如識(shí)別學(xué)生考試答案是否由AI工具生成。通過學(xué)習(xí)生成式AI產(chǎn)生語料的特征，并與待判別的語料進(jìn)行對(duì)比，可以幫助識(shí)別其來源。

此外，我們也必須了解生成式人工智能產(chǎn)生的數(shù)據(jù)或信號(hào)可能存在一定問題，例如有偏信息和“幻覺”現(xiàn)象。所謂幻覺是指AI可能給出與實(shí)際情況或提問不符的答案，比如當(dāng)用戶詢問晚餐食譜時(shí)，AI卻提供了午餐的食譜，并給出了不準(zhǔn)確的營(yíng)養(yǎng)信息。針對(duì)生成式人工智能可能產(chǎn)生的有偏信息、同質(zhì)化內(nèi)容，以及由此導(dǎo)致的信息過載問題，目前國(guó)內(nèi)外都在開展相應(yīng)研究，來提升GAI信息質(zhì)量。

在基礎(chǔ)大模型的基礎(chǔ)上，針對(duì)財(cái)務(wù)、會(huì)計(jì)等垂直領(lǐng)域，可以基于GAI技術(shù)使用多模態(tài)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練垂直領(lǐng)域大模型，構(gòu)建一系列GAI會(huì)計(jì)信息指標(biāo)。例如，為了實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的智能化應(yīng)用，需要在基礎(chǔ)模型上，采用會(huì)計(jì)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)圖譜和語料庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練，運(yùn)用檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、LoRA (Low-Rank Adaptation)等方式進(jìn)行模型微調(diào)，并且通過專家評(píng)估幫助驗(yàn)證結(jié)果的準(zhǔn)確性。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)化發(fā)展迅速，RWA提升資產(chǎn)價(jià)值

根據(jù)財(cái)政部的最新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，要求企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行入表處理，這是發(fā)展數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的重要步驟。一些企業(yè)已經(jīng)開始披露數(shù)據(jù)資源，并進(jìn)行入表處理。這些企業(yè)通過評(píng)估其與自身業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)資源的價(jià)值來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，并在其財(cái)務(wù)報(bào)告中進(jìn)行披露。這對(duì)于生成式人工智能的應(yīng)用來說，是一種驗(yàn)證和擴(kuò)展數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的方法，有助于提升模型的現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)價(jià)值。

與此同時(shí)，RWA（Real World Assets，現(xiàn)實(shí)世界資產(chǎn)通證化）將使資產(chǎn)交易更加透明和安全。RWA是指通過區(qū)塊鏈技術(shù)將實(shí)物資產(chǎn)（如房地產(chǎn)、黃金）或無形資產(chǎn)（如知識(shí)產(chǎn)權(quán)、碳信用）轉(zhuǎn)化為可交易、可編程的數(shù)字代幣。區(qū)塊鏈技術(shù)用于確認(rèn)資產(chǎn)權(quán)屬，確保交易雙方清楚且信任數(shù)據(jù)的合法性和合規(guī)性。智能合約在發(fā)行者和投資者之間設(shè)定具體的協(xié)議條件，以自動(dòng)化、透明化的方式管理和執(zhí)行合同。在Web 3.0技術(shù)之上，建立完整的數(shù)據(jù)資產(chǎn)生態(tài)系統(tǒng)，這一過程仍在發(fā)展，需要結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)和RWA相關(guān)監(jiān)管框架，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)化金融活動(dòng)規(guī)范進(jìn)行，例如香港的RWA監(jiān)管已納入虛擬資產(chǎn)監(jiān)管體系。

RWA可以進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。首先，企業(yè)需治理和梳理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的融合，由財(cái)務(wù)人員向IT部門提出數(shù)據(jù)需求，確保數(shù)據(jù)被有效利用。其次，技術(shù)和算法的注入可對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值進(jìn)行創(chuàng)造，優(yōu)化數(shù)據(jù)使用以降低成本、提升管理效率。最終，數(shù)據(jù)產(chǎn)品的流通和交易將為企業(yè)帶來額外價(jià)值，通過金融和證券化方式充分釋放數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。