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第十章 智能财务的发展

数据和过程数据，实现基层业务单元层面和流程环节层面的精细化管理；五是力
求智能，在智能财务建设过程中，应注重体现智能财务本质特色的智能化应用场
景设计和相应新技术的匹配运用。

二、智能财务中智能技术的应用

要回答“智能财务智能吗”这个问题，我们首先要了解“强人工智能”和
“弱人工智能”这两个概念。“强人工智能”是指让计算机拥有像人一样的思维

判断能力，像人一样聪明，但目前在技术上尚不成熟，因此不可应用于财务中。
“弱人工智能”是指让计算机在某些特定方面具有智能性，能够根据规则和学习
拥有一定的判断能力。例如，机器人可以掌握下棋的规则，并提前计算好每步棋
获胜的概率，因而能够在与人类对战时获胜。目前，画像技术等“弱人工智能”

技术已发展成熟，能够广泛应用于财务工作中。在商业银行传统的管理模式下，
客人进入银行后的活动未能全部数字化，前后台数据并没有联通，大堂经理前去
接待时无法了解到该客人的存贷款等详细信息，难以定制化接待。但是借助画像
技术，系统能够自动对进入银行的客户进行画像，提取客人的信息，指派最适宜

的接待人员，充分挖掘潜在的高价值客户，实现精准营销。“弱人工智能”的应
用让商业银行财务部门能够参与到业务活动中，并提升客人到客户的转化率。下
面将介绍几种典型技术在智能财务中的应用，以便一窥智能财务的智能化特征。
（一）机器学习

机器学习是指让机器像人一样学习，做出判断并进行决策。机器学习与人的
学习原理相似，即基于历史数据训练模型，利用模型形成预测、解决问题。实践
证明，利用机器学习技术预测的准确度高于分析师的预测，更接近实际的数值。
企业内部存在大量可供开发的数据，企业可以利用机器学习开发系统进行数据

分析，不断修正模型以提高准确性，用来准确预测企业未来年度的经营业绩、风
险、资金需求量等，让机器学习服务于企业管理和决策。机器学习技术在企业财
务管理中有很多应用场景。例如，在传统的贷款管理模式下，银行在决定是否向
企业发放贷款时往往是利用一些有限的指标来判断是否向申请人提供贷款，为了

降低违约率，银行往往会设置较高的贷款门槛。利用机器学习技术能够更全面地
评估企业状况，使得贷款发放决策更加精准，在降低贷款门槛的同时也降低了违
约率，从而减少银行损失。同时，这种模式还可以提高发放贷款的速度，机器通

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