智能財務研究院：人工智能技術財務應用藍皮書2022（62頁）.rar

1、2人工智能技術財務應用藍皮書34人工智能技術財務應用藍皮書56人工智能技術財務應用藍皮書78表 1 人工智能技術架構層 次內 容說 明服務層解決方案基于具體需求、場景、行業的整體解決方案訓練層數據類型用于人工智能分析的數據平臺層學習方式有監督學習、無監督學習和增強學習架構從數據中結構化提取特征的方法，例如卷積神經網絡算法預先定義的一系列步驟以解決一個計算問題框架算法模型設計、訓練和驗證的一套標準接口、特性庫和工具包，集成了算法的封裝、數據的調用以及計算資源的使用硬件層控制節點用于在芯片間協調計算的硬件組件，例如處理器（CPU）AI 加速器針對人工智能計算特性設計的芯片，例如圖形處理器（GPU）

2、和 CPU來源：麥肯錫3；Ostmann,和 Dorobantu,2021；信通院，202242.2 人工智能技術分類2.2.1 感知智能感知智能是對人類視覺、聽覺和觸覺等感知能力的模擬，以計算機視覺和語音識別為代表。計算機視覺主要通過攝像頭、圖像、視頻等媒介識別物體、文本、人體及人臉等。語音識別主要是對聲音的識別，例如智能音箱可基于對人類語音的識別和分析執行相應任務。2.2.2 運算智能運算智能是對人類大腦計算和記憶存儲能力的模擬，主要體現為對數據的計算和存儲。人工智能本質上是通過算法計算具體應用場景中抽象的數學問題，由硬件具體執行，如何低能耗、高效率地設計芯片與算法和場景匹配是運算智能的核

3、心問題。專門為機器學習等運算特征研發的人工智能加速器應運而生。2.2.3 認知智能認知智能是機器對人類大腦中理解、學習和推理能力的模擬。機器學習可以理解為真正具備“學習”能力的機器系統。以深度學習為例，它將人腦中的神經網絡引入機器，通過對數據特征的層層抽象來獲得比其他機器學習方法更高的計算準確度。卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks）是深度學習算法的一種，其工作過程如圖 2 所示。人工智能技術財務應用藍皮書910人工智能技術財務應用藍皮書1112第三是智能計算，云、端、邊多樣化算力供給模式開始顯現。目前的人工智能以云側計算為主，但端側、邊側有著更多元的應用場

4、景，在本地終端運行算法計算是更合適的選擇。第四是生成式人工智能（generative AI）。數據是訓練人工智能的基本元素，然而實踐中的一個普遍問題是人工智能部署方并沒有足夠數量的數據或者取得大規模數據的成本過于昂貴。生成式人工智能可以挖掘從小樣本數據集中挖掘特征，生成具有相似特征的大規模數據集用于算法模型的訓練。表 2 數據集中常見的固有偏見序 號數據質量描 述1報告偏見人工記錄數據集收集情況屬性，無法準確反映真實客觀情況2自動化偏見自動化的軟件工具生成的結果本身存在偏見3選擇偏見數據集中選擇的樣本未能反映樣本的真實分布情況4群體歸因偏見人們傾向于將個體的真實情況泛化到所屬的整個群體5隱形偏

5、見通常根據不一定普遍適用的模型和個人經驗做出假設人工智能技術財務應用藍皮書1314人工智能技術財務應用藍皮書15基于人工智能技術和數字化思維，人工智能賦能財務體系架構的信息處理環節，主要體現在財務共享服務、費用報銷等財務會計層，預算管理、成本管理、績效管理等管理會計層，投資管理、融資管理、經營管理等財務管理層，以及稅務管理等財稅層。依賴于 RPA、IPA、專家系統、OCR、NLP、商業智能、神經網絡、知識圖譜、機器學習、深度學習等人工智能技術，智能化地完成會計核算、費用報銷、財務報表、預算管理、成本管理、營運管理、績效管理、風險管理、管理會計報告、資金管理、投資管理、融資管理、經營管理、營運資

6、本管理、稅務管理等工作，從而實現由處理交易性活動為主，發展到處理更多高價值管理會計活動，甚至以人機高度融合的方式，共同完成預測、分析、推理、判斷、構思和決策等管理活動，并且隨著技術創新迭代的深入，人工智能將不斷擴大、延伸和逐步取代人類財務專家在企業財務中的活動。3.3 人工智能賦能財務實現路徑人工智能對財務的賦能應在企業財務智能化轉型的大背景下實現。表 3 展示了信息技術在財務領域的三個應用階段，包括電算化、信息化和智能化，人工智能的應用位于智能化階段。如果企業目前處于電算化或信息化階段，那么實現人工智能賦能首先需要提高自身的信息化水平，優化財務流程和規范數據治理體系。部署人工智能需要滿足輸入

7、數據規范性、模型恰當性等一系列約束條件，條件未滿足的情況下倉促建設智能財務不僅難以實現預期回報，還可能帶來預測錯誤、數據泄露的風險，特別是在十分敏感的財務部門。表 3 信息技術在財務領域的三個應用階段階 段核心技術變革程度處理對象角色定位電算化個人計算機、局域網、操作系統、數據庫、編程語言僅涉及管理環節的自動化，未影響管理流程和組織會計數據合規管理信息化互 聯網、電子商務、信息安全、SaaS 服務、數據倉庫、ERP通常涉及管理流程和組織的再造會計信息與會計數據管控+服務智能化專家系統、神經網絡、機器人流程自動化、知識圖譜、模式識別等通常涉及財務管理模式的重構財務管理知識、會計信息與會 計大數據

8、賦能+創新人工智能賦能財務的實現路徑可以是從上至下也可以是從下至上。從上至下路徑是企業從整體的人工智能戰略出發，全局規劃人工智能在財務、業務及其他部門的應用場景以及相匹配的跨部門數據治理體系。此時財務既是應用場景的一部分，也可以由于天然掌握財務數據的特性成為數據治理體系的主導者。財務部門應首先在 IT 部門支持下將自身的會計核算、資金結算、報表管理等財務系統，其他部門的采購、銷售、生產等業務系統，以及外部的銀行、稅務、監管系統實現統一，為人工智能應用奠定數據基礎，然后再發掘財務會計和管理會計具體領域的應用需求。從下至上路徑是財務人員基于自身的財務會計或管理會計工作，發掘人工智能應用的潛在場景，

9、并嘗試從局部開始部署人工智能，在成功應用以后將在更大范圍內推廣。人工智能技術雖然極其復雜，但已有很多科技公司推出對用戶友好的人工智能工具包或插件，可結合現有財務軟件使用。而且此類工具往往對具體功能如預測做了優化，進一步降低使用難度。財務人員也可以通過編程語言Python、R 或者低代碼技術探索人工智能應用。無論哪種路徑，人工智能的部署都應以價值創造為核心，以投資回報率為標尺。16人工智能技術財務應用藍皮書1718人工智能技術財務應用藍皮書1920人工智能技術財務應用藍皮書2122人工智能技術財務應用藍皮書2324人工智能技術財務應用藍皮書2526人工智能技術財務應用藍皮書27發票池接口28人工

10、智能技術財務應用藍皮書2930人工智能技術財務應用藍皮書3132人工智能技術財務應用藍皮書33344.人工智能賦能財務應用￥人工智能技術財務應用藍皮書3536人工智能技術財務應用藍皮書3738人工智能技術財務應用藍皮書3940人工智能技術財務應用藍皮書4142人工智能技術財務應用藍皮書4344人工智能技術財務應用藍皮書4546人工智能技術財務應用藍皮書4748人工智能技術財務應用藍皮書4950人工智能技術財務應用藍皮書51融資方案融資申請融資合同融資方案融資申請融資合同融資方案融資申請融資合同52人工智能技術財務應用藍皮書5354人工智能技術財務應用藍皮書5556人工智能技術財務應用藍皮書5758￥人工智能技術財務應用藍皮書5960人工智能技術財務應用藍皮書6162