人工智能与财务数据融合应用的探讨

前言

当前，公共部门财务管理面临数据规模激增、合规要求升级与决策时效性不足等多重挑战。传统依赖人工操作的财务模式难以应对高频业务处理与复杂风险识别需求，尤其在网络安全、科研攻关等领域，资金使用的精准性与透明度要求更为严格。某企业作为承担关键信息基础设施建设的机构，其财务数据涉及大量敏感项目与跨部门协作，亟需探索技术赋能的新路径。本文聚焦该该企业的数据融合实践，通过引入人工智能技术优化财务流程，旨在解决数据分散、预算执行滞后、人工审核误差率高等现实问题。且立足于实际的场景，摒弃纯技术化视角，强调技术与制度协同的落地路径，为公共部门财务数字化转型提供实证参考，助力实现资金效能提升与风险可控的双重目标。

1 具体措施

在推进人工智能与财务数据融合应用中，应围绕数据治理、流程优化、预算管理、风险防控四大核心需求，逐步落地多项技术措施。在数据整合层面，针对财务数据分散、格式不统一的问题，通过构建多源数据标准化平台，将预算系统、采购平台、项目管理系统等异构数据进行清洗与字段化处理，统一编码规则与数据标签[1]。例如，合同文本中的付款条款通过自然语言处理（NLP）技术自动提取关键信息（如金额、时间节点），并与预算科目自动匹配；非结构化数据（如会议纪要中的经费分配决议）经语义分析后转化为结构化字段，纳入统一数据库。同时，通过 API 接口实时对接政府采购价格库、科研经费政策库等外部数据源，实现动态更新，确保数据时效性。

在财务流程自动化改造中，重点优化票据核验与报销环节。传统模式下，发票审核依赖人工逐项核对，耗时且易出错。引入光学字符识别（OCR）技术后，系统可自动识别发票代码、金额、税率等信息，并与合同条款、预算额度实时比对。例如，某次设备采购中，系统发现供应商发票金额超出合同约定上限 5% ，自动触发预警并冻结付款流程，经人工复核确认后拦截了超额支付风险。此外，基于规则引擎的自动化报销系统，将差旅费、会议费等常见场景的审核逻辑（如住宿标准、交通补贴）内置为程序化规则，员工提交单据后系统自动校验合规性并计算应报金额，审批流程平均耗时大幅缩短，人工干预率显著下降。

预算管理方面，针对传统预算编制与执行脱节的问题，开发动态预算模型。该模型整合历史执行数据（如项目进度、资金消耗率）与外部变量（如政策调整、突发事件），通过回归分析预测未来资金需求[2]。例如，在网络安全应急演练项目中，模型根据前期设备采购延迟、人员调配周期等数据，动态调整季度预算分配，减少资金闲置约 120 万元。同时，通过商业智能（BI）工具搭建预算执行监控平台，实时展示各部门预算使用进度，异常情况自动推送预警至相关负责人。数据显示，预算执行偏差率从往年的 15% 降至 4% ，资金周转效率提升显著。

风险防控体系构建中，结合机器学习与规则引擎双重机制。基于历史违规案例（如虚假合同、关联交易）训练风险识别模型，系统可自动标记异常交易特征，例如频繁小额转账、供应商与内部人员信息关联等。例如，在第四季度，系统成功识别 3 起潜在违规操作，涉及金额超 200 万元，经人工核查后确认风险并中止支付。此外，系统内嵌政策法规知识库，自动审查采购流程合规性。例如，某次设备招标中，系统检测到未按规定公示中标结果，直接阻断付款流程并提示补充材料，避免了程序违规风险。

2 应用效果

通过上述措施，该企业的财务管理工作效能显著提升。票据处理效率方面，单张发票核验时间大幅缩短，大幅增加年度处理量且人力成本持平；在预算执行层面，动态模型使资金利用率大幅提升，在一定程度上减少了冗余支出；风险防控系统运行一年内拦截高风险操作 5 起，涉及总金额超350 万元，违规事件发生率较往年大幅下降。此外，自动化流程释放了财务人员精力[3]，使其更多参与战略分析工作，例如基于多维度数据生成的月度执行报告，助力管理层优化 3 个低效项目，大幅节约财政支出。实践证明，以业务规则为核心、技术为支撑的融合路径，能够有效平衡效率提升与风险可控，为公共部门财务数字化转型提供可行范式。

3 结论

人工智能与财务数据的融合已在实际场景中验证其价值，通过自动化流程改造与智能分析工具的应用，企业能够有效优化资源配置、降低人为失误率。研究表明，财务智能化并非单纯技术升级，而是需要管理体系、业务流程与技术工具的协同进化。

参考文献

[1]汪迦声,许剑红,廖思婕.人工智能与医院财务数据的融合应用研究[J].商业观察,2023,9(33):21-24.

[2]庞统.生成式人工智能在财务管理中的应用及影响[J].投资与创业,2024,35(19):74-76.

[3]熊继武.人工智能在财务信息系统中的应用探索[J].财会学习,2024,21(17):13-15.