Page 308 - 财务会计管理与统计核算 978-1-915648-66-2

管理体制、组织架构、业务流程、信息系统等与智能财务的发展相适应。最后，
企业智能财务的实施还需充分考虑合规合法问题和对社会的影响，注意发展过程
是否符合国家相关法律法规的要求和信息技术的内在发展规律，还需对每一项重

要的变革进行伦理分析，确保智能财务向着对人类有利的方向发展。

七、智能财务的应用趋势

智能财务的未来发展趋势主要取决于企业的实际应用需求、智能技术的发

展、智能财务系统的研发速度以及智能财务相关政策、法规和文化的匹配度等
方面。
我们可以用未来可能的应用场景来描述智能财务的应用趋势。在这些应用场
景中，有些可能已在部分企业中使用，有些仅仅处于概念阶段，还有一些只是一

种应用的可能性。
（一）应用场景一：财务核算全流程自动化系统
该应用场景以智能感知、数据爬虫、OCR、电子发票、移动支付、RPA、自
然语言理解、基于知识图谱或处理规则的专家系统、会计信息标准以及神经网络

等技术为基础，场景中的部分功能已在一些先进企业中局部实现。在该应用场景
中，系统支持电子凭证和非电子凭证的智能化处理，可实现财务凭证处理的前置
化，即实现业务事件（而非财务人员）对财务处理流程的驱动。企业借助于更智
能的财务软件和更灵活的信息展示工具实现账务处理的全过程自动化。在财务信

息输出的环节，系统把自动处理的结果，用更细的颗粒度来描述，并动态、频道
化、个性化地展示出多维业财管融合的报表信息，以满足企业内外部决策者实时
查询的需求。
（二）应用场景二：智能财务决策支持系统

该应用场景基于数据挖掘、神经网络、知识图谱、遗传算法、XBRL、大数
据分析、对话机器人、智能预警、智能诊断和虚拟展示等技术，运用数量经济
学、模糊数学、信息论、控制论、系统论等理论和工具，是一种面向财务预测、
控制、分析与决策一体化的应用。在该应用场景中，系统结合基于规则的财务

专家系统和基于神经网络的机器学习算法，利用战略预测和决策、战略计划与控
制、财务分析与报告以及绩效考核与评价等方面的模型和方法，对企业运行的业
财数据和经济宏观数据进行实时自动采集、监控、挖掘和分析，为企业经营决策

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