基于AI 应用于黄金矿山企业财务全流程成本管控研究

黄金矿山企业作为资源型产业，由于受地质情况、开采工艺、市场价格等诸多因素的影 响，且这些因素时常发生变化，所以很难预料；传统财务成本控制主要是依靠人工的经验和 事后核算，往往不能进行事前的预测和事中的控制。近年来，随着人工智能技术的发展，促 使财务流程智能化改造成熟，文章基于黄金矿山企业的成本管控现状，结合AI 技术的特点，提出了适用于黄金矿山企业流程化的财务全流程控制框架，实现了将成本管理由被动地记录 向主动地优化转变的目标。

一、黄金矿山企业财务全流程成本管控现状分析

受行业属性的影响，黄金矿山企业的成本管控体系存有诸多结构性的矛盾。绝大部分黄 金矿山企业虽然都建立了基础财务制度，但是仍然使用的是传统工业式的流程设计，成本数 据的采集只到了生产环节，不能真实地把勘探阶段的资源储量评估成本、选冶阶段生产工艺 的能耗变化情况如实进行反映和录入，部门信息系统的孤岛化运行使得分部门的数据积累并不统一，比如：地质部门应用的三维建模软件与财务部门用的核算系统采用了不同的数据标 准，关键的成本指标不能实现有效共享和联动；月度成本分析是主要的管理方法，由财务部 门负责将支出与预算的差异做对比，然后找原因并及时纠正。对于地质条件比较稳定的矿区， 上述的这类做法还是可以得以维持的，但在品位变化不定、设备故障较多的采场很难满足需 要。一些企业也考虑引进了作业成本法，但由于前期的基础数据不健全，因而导致无法正确 划分作业成本动因，仍沿用过去的经验来进行间接费用分配[1]。

二、AI 在黄金矿山企业财务全流程成本管控中的应用框架

（一）AI 技术选型与适配性分析

黄金矿山企业的成本管控特殊性需要 AI 技术在结合行业特性的前提下实现可行性。通过 对机器学习算法应用进行优化，可以满足矿山企业成本管控的工作需求，通过挖掘地质条件 变化、成本变化间的关系可以更好的在成本预测工作中做到精准预报，在此基础上，针对矿 山数据存在的一些问题：缺失值和异常值，使用基于统计学的插补方法以及基于距离的离群 点检测方法可有效的对数据进行提质，提高其适用性；利用自然语言处理技术来处理非结构 化的数据，可以更好地对未结构化数据的信息进行提取，比如运用文本分类算法将地质勘探报告中提取结构化的成本要素，并把重要信息结合的知识图谱应用于表达成本构成原理的过程，以便可以阐述设备维护费与生产效率之间的关联情况；对算法的选择采用的是：当成本构成相对较为稳定时，用线性回归等传统模型更合适一些，当遇到多个因素相互影响时，可以用随机森林算法来解决这类问题；结合企业本身所处信息化程度来选用适用的技术手段， 针对一些算力资源有限的企业，优先采取轻量化部署以及边缘侧布置方式，以达到降低系统 应用要求的目的。

（二）财务全流程成本管控模块设计

财务全流程成本管控模块要覆盖成本发生事前预测、事中控制和事后分析的全过程，各 个功能模块通过数据流和控制流实现联动；基础数据层作为模块运行的基础支持层，负责对 多源异构数据进行归集与预处理，需要针对地质勘探、生产作业、设备维护等进行统一化数据采集标准定义，把所有部门成本记录从不同编码变成一个统一的编码系统；数据清洗环节使用规则引擎对缺值情况进行均值填补或基于业务逻辑推导进行缺值填充，通过基于标准差 的方法对异常值进行判定并予以修正，保证输入模型的数据符合模型输入的要求；固定成本 模型以时间序列为底层原理基础，利用历史数据拟合成本变动情况，并找出相关设备折旧、 人员薪酬等各项稳定费用的规律性；可变成本模型使用作业成本法思想，用采矿量、选冶回 收率等业务指标作自变量，通过多元线性回归模型建立与材料消耗、能源费用之间的相互联 系；混合预测采用加权平均的机制融合两类模型的预测结果，发挥时间序列模型对固定成本 的稳定性预测优势，同时保留作业成本模型对于可变成本的动态捕捉优势，在模型训练阶段 采用交叉验证法，防止过拟合带来的模型预测精度降低的问题。动态阈值按照历史数据的波动情况来设置，当实际发生成本偏离预测值达到一定范围以后进行分级响应，发生轻微的偏离预警，再经邮件通知责任人员进行关注；发生中度偏离，要求说明并说明整改措施，进行整改备案，发生重大偏移，开始应急响应流程，交由成本控制委员会进行调查；控制规则库可以进行灵活配置，按照矿区具体情况或者政策要求的变化，实现阈值参数的修改；控制日志记录控制的所有动作，在后期进行审查时提供审计轨迹。资源分配优化，结合实际情况采用线性规划原理，在产量目标与设备损耗之间寻求平衡，如调整采矿设备工作班次来控制采矿设备的损耗来控制采矿成本；工艺参数优化是利用遗传算法模拟各种选冶过程的组合来优化不同的成本消耗，并提出能耗最小化的工艺路径；市场因素联动分析是指当黄金价格出现较大幅度波动时，基于某种方法论建立金价与成本要素传导机制，并据此给出相应的套期保值的建议[2]，最终形成经过不同维度（财务可行性、生产安全性、环保合规性等）分析之后的决策方案。

（三）数据治理与系统集成

数据治理方面主要包括了数据质量、数据安全以及数据共享三个方面。其中对于数据质 量设置了完整性、准确性、及时性等方面的评估指标，对于数据安全设置了分级授权，对于 核心财务数据只能由授权人员查看，以及利用加密方式进行数据传输。而数据共享方面则更 多的是在于设立数据目录服务，使各个部门清楚地知道自身需要负责的数据提供方和数据使 用者的职责与权利，而对于系统集成则是基于微服务的架构，把整个财务系统中的各个部分 的模块划分成了预算服务、核算服务、分析服务等不同的服务，在外以API 网关的方式统一 进行对外的暴露；对于存在各种类型的遗留系统要使用企业服务总线作为中间件，进行异构 系统间的不同协议的转换和消息的路由。通过集成测试时着重测试端到端流程是否正确，如采矿设备运行数据采集到成本报表生成功能间的操作流程验证，验证各个环节之间的数据流 是否通畅。利用持续监控工具抓取系统性能指标，当发现接口返回数据时间超限时自动伸缩 扩展，保证业务连续。

结束语：

文章介绍了AI 应用框架能够解决黄金矿山企业的成本管控问题，利用技术适配、模块 化的设计方式将传统的管控手段滞后性以及分析有限的问题得到改善。以后可以继续将深度 学习算法用于在复杂的地质条件下进行成本的预测，同时完善人机配合模式来增加整个方案 的操作性。企业在实际运用此方案时还需要同步做好的就是组织架构的调整和数字化能力的建设，以此才能达到最终对企业进行实质性的成本管控目的。

【参考文献】

[1] 赵 丽 焜 . 有 色 金 属 企 业 矿 山 成 本 管 理 分 析 [J]. 当 代 会 计 ,2023(7):163-165.

[2]彭瑞清.W 矿业集团智能矿山日标成本管理创新实践[J].财务与会计,2023(20):30-33.