實際上，從數字化變革帶來的底層邏輯到頂層戰略，包括組織框架的設計、技術支持、的人才儲備培養等方面，我們已經做到了充分準備，當前最關鍵是如何把做好的準備落到實處，落地到具體的財務部門，落地到更為需要的應對更新更廣的挑戰的企業。本專題將重點分享智能財務技術在企業實踐中的經驗。

德勤華永合伙人朱灝：深度學習在財務分析與預測方面的應用

該課題的創新點在于：第一，建立相對比較全面的科學的指標體系，體現了層級式、全方位、多元化的特點。第二運用深度學習神經網絡模型自動更新迭代算法，基于人工智能和識別指標進行財務風險和預測。第三，基于前述指標體系和深度網絡模型的建設，搭建包括商業場景、應用、模型、數據、技術的五層架構體系。

指標體系方面，我們收集了市場上所有可能需要的財務指標、運營指標，共三百多個，橫跨財務績效、運營績效、商業信息、市場輿論，形成一百多個指標對，五十多個指標組。通過分類，梳理出財務績效指標150個，運營績效指標80個，商業和信息指標70個，市場輿論指標30個。不僅包含結構化數據，也包括了圖像、聲音、輿情等非結構化數據，我們將數據集成起來，作為指標庫的數據源，將這些指標和數據和預測目標進行相關性深度連接。

如何進行深度連接以及判斷預測？我們選用了卷積神經網絡模型，并通過深度的迭代的方式判斷相關性，第一步：通過WIND、德勤行業數據庫等來源，從3000+上市公司中獲取樣本，出現被特殊處理（ST）的公司作為風險企業樣本集，以未被特殊處理（非ST）的公司作為無風險正常企業樣本集，最終獲得了2883例風險企業樣本，156例無風險企業樣本。第二步：以80：20的比例選取訓練集樣本和測試集樣本，訓練集和測試集獨立不重合。最終獲得訓練集樣本共2682個，獲得測試集樣本共357個。用這種方式讓機器判斷相關性，再通過層層迭代更多算法獲得相關性，形成模型判斷具有相關特征的企業和特征值。

然而，我們必須解決數據場景應用模型在實踐上的方式，我們開發出以技術為頂層，以數據為管理決策基礎，將模型作為邏輯的連接性，同時能夠應用在商業場景上的產品——數智引擎，自由組合指標庫，挖掘數據與數據間的聯系，智能化地發現新的預警規則，并對全新的財務風險事件進行預測，同時提供了What-if分析模塊，能夠讓投資者對關鍵的財務指標進行敏感性分析，深度挖掘標的公司的投資風險和內在價值。

合肥工業大學管理學院博士后張超：大數據與企業財務智能預測、洞察、對標和風控

在大數據環境下，財務管理的未來模式對于提升企業信息披露質量、豐富利益相關者信息獲取渠道、增強利益相關者決策合理性、提高企業經營決策的有效性都具有重要的現實意義。大數據作為企業極具戰略性價值的信息資源，如何收集、整理、利用與企業有關的龐雜數據信息成為新時代經濟背景下企業競爭的焦點。

美國知名會計學家井尻雄士教授在《三式簿記和收益動量》中提出了三式記賬法，即在復式記賬基礎上解決復式記賬所沒有解決的問題，他將牛頓力學中的動量、動力、能力、沖量等概念引入會計里，形成時間三式簿記和微分的三式簿記。這篇文獻也指出數據挖掘可以描述過去、規范當前以及預測未來。在此基礎上，我們將動量會計理論與大數據融合， 運用大數據智能技術對會計進行過去、現在和未來進行分析，即運用大數據智能技術在智能財務分析與決策方面整體應用的思路：（1）明確過去發生了什么；（2）分析過去結果產生的原因；（3）明確企業在同行業中的位置；（4）分析企業發展過程的成效并識別風險點；（5）預測企業未來財務與經營狀況。

實地調研方面，課題組以安徽經邦技術有限公司為依托，從2018年5月到2019年10月對客戶進行實地調研和訪談，并選擇其中的50家進行分析；最后形成了大數據智能財務分析與決策需求調研文檔，文檔包括調研公司、調研時間、公司類型、訪談的內容，并運用文本挖掘軟件Nvivo12.0對訪談的文本進行編碼和頻數統計。自動編碼主題包括報告、財務、分析、風險、關注、行業、數據和系統。其中，關注主題中，關注數據34次、關注風險出現24次、關注分析出現21次、關注行業18次。

通過調研發現，目前企業集中在智能分析和決策的需求主要包括洞察、對標、風控、預測四個方面，洞察主要為多維度分析、展現與原因分析，包括數據分析、智能財務報告；對標應該對應數據分析中的歷史對標、預算對標以及行業對標；風控主要是風險預警及管控；預測主要是運用人工智能技術進行財務預測，對應人工智能建模。而智能預測、洞察、對標和風控需求需要數據支撐、智能交互以及自助式服務。

科大訊飛CIO王宏星：AI+IT：科大訊飛智慧財務的探索與思考

經過二十年發展，科大訊飛在語音識別、合成、翻譯等方面已經掌握全球領先的人工智能技術。科大訊飛財務管理依然面臨諸多挑戰，涉及員工報銷、發票核驗、財務共享、收付款、風險管控、信息化方面，總體而言效率較低，手工作業量大，用戶體驗差。

今年科大訊飛在財務共享、數據中臺的基礎上，提出了科大訊飛智慧財務規劃：AI+IT，希望通過AI+IT的思路改造財務信息化水平和能力，提升管理水平。AI+IT的核心思想是通過AI技術，包括語音、圖像、自然語言處理等與IT技術融合在一起，解決財務管理領域的預算、核算、共享、報表、資金、稅務方面財務管理問題。它主要的表現形式就是自然語言的交互，成果是三類產品，即報賬機器人、會計機器人、財務機器人，體現了人機耦合的概念。

盡管科大訊飛在對賬、合同審核、風控、薪資、回款認領等業務領域運用了RPA，但科大訊飛希望這三個機器人解決更深層次的問題。第一，報賬機器人通過感知智能技術，能夠實現智能填報、智能識別、智能審核、自動支付，實現少人化、無人化。包括員工報銷、對公報賬。第二，會計機器人能夠基于對會計準則和各種財務管理制度、稅法理解，能夠自動記賬，處理全盤賬務。第三，財務機器人能夠分析、規劃、控制、預測、模擬，這是三類機器人和RPA的區別。在這樣的實現路徑中，RPA是不可或缺的，三類機器人需要與RPA緊密協作在一起。

科大訊飛AI+IT信息化架構的底層是AI能力研發平臺，其中包含語音能力、圖像能力、語義認知、深度學習等模塊，每日自動更迭。AI之上是IT開發運維平臺，包括表單建模、分布式數據庫、流程、報表、RPA以及中間件。在這之上是IT系統，包括業務中臺、數據中臺、后臺，傳統的ERP、數據、資金、人力、協同稱之為后臺系統，其他通過共享服務的方式給業務提供服務的稱之為中臺。科大訊飛計劃把報賬機器人和會計機器人放置在中臺，AI+IT規劃里除了財務領域機器人，還有人力資源領域的面試機器人、審計機器人，以及另外的機器人體系。

智能財務師FAI

智能財務師FAI證書由財政部直屬事業單位上海國家會計學院（上國會）頒發。旨在幫助從業者了解智能財務環境下企業各環節會計核算的全新流程和技術應用場景，學會相關操作，提升其財務數據分析能力。學員參加培訓并通過由上國會組織的考試，即可取得證書，是財會人員轉型升級、職場晉升的較好選擇。

智能財務師報名網址：

證書特點 

1、國內智能財務領域首張能力水平證書，含金量高、認可度廣泛。

2、報考門檻低、取證周期短、投入成本小。

適合人群

1、有意愿在智能財務領域發展的財務及非財務人員；

2、渴望在職場晉升中更進一步的財務人員；

3、想從事智能財務相關職業的在校學生；

4、期待建立跨界知識體系、拓展復合能力的管理者。