智慧財務管理在行業(yè)企業(yè)投資中的應用與決策

摘 要：智慧財務管理是在財務管理工作中運用大數據、云計算及人工智能等技術進行財務管理工作的一種財務管理方式，是運用智慧型財務管理系統(tǒng)完成財務管理的具體工作。大數據在企業(yè)內、外投資中能夠降低經營風險，有利于企業(yè)的投資決策。企業(yè)經營能做出銷售預測，財務預測，更好地制定投資方案。企業(yè)外部投資時必然有風險與收益，能使投資者決定是否投資。云計算能為企業(yè)管理者判斷企業(yè)資產使用和發(fā)展狀況提供方便，在企業(yè)內的投資中的規(guī)模擴張和拓展新領域具有意義。云計算能把諸多企業(yè)的信息進行關聯(lián)、存儲，并快速生成系統(tǒng)，為用戶提供和調取，減少投資者和被投資者之間的信息不對稱問題。通過人工智能技術能構建固定的各種投資模式，在投資領域的應用分為自動生成報告、智能投資顧問和人工智能服務。

關鍵詞：大數據;云計算;人工智能;企業(yè)投資

隨著信息網絡時代的到來，智能化時代的加速到來，企業(yè)的運作方式和管理體系發(fā)生了較大的改變，財務管理工作也隨之變得更加智能化。智慧財務管理是在財務管理工作中運用大數據、云計算及人工智能等技術進行財務管理工作的一種財務管理方式，是運用智慧型財務管理系統(tǒng)完成財務管理的具體工作。研究智慧財務管理的目的是增強廣大從業(yè)人員的前沿意識，使之能夠緊跟時代潮流，不斷強化業(yè)務能力。分析智能財務管理對行業(yè)企業(yè)財務管理及企業(yè)行業(yè)投資應用與決策具有重要意義。

一、智慧財務視域下大數據在投資的應用與決策

1.大數據在企業(yè)內部投資中的應用與決策

企業(yè)運作的目標是創(chuàng)造利潤，尋求發(fā)展，占有盡可能多的市場份額。企業(yè)都會對內部進行投資，擴張企業(yè)的規(guī)模，降低經營成本;運用大數據，企業(yè)必須分析目前的經營狀況和行業(yè)發(fā)展走勢，做出切合企業(yè)發(fā)展的投資決策;而企業(yè)為分散經營管理風險，拓展新的發(fā)展領域，運用大數據分析新的領域能否為企業(yè)帶來效益;大數據的應用能夠降低經營風險。有利企業(yè)的投資決策。

（1） 企業(yè)規(guī)模的擴張

企業(yè)為謀求發(fā)展，獲取盡可能多的市場份額，必須進行企業(yè)規(guī)模擴張，然而，在企業(yè)擴張過程中必須研究是否實現(xiàn)規(guī)模適度，獲取企業(yè)規(guī)模收益。然而，企業(yè)自我評估就非常必要。企業(yè)規(guī)模合理與否是由經濟狀況、行業(yè)競爭、市場需求、企業(yè)生產水平發(fā)展方式等因素共同作用的結果。其中，企業(yè)的生產水平在短時間內不會迅速改變，而企業(yè)通過對結構和非結構歷史大數據的進行綜合分析，預測市場需求變化，判斷行業(yè)發(fā)展趨勢，結合政府出臺的政策、市場經濟環(huán)境、消費者的消費理念和人民生活水平等因素，運用大數據分析進行出合理的營銷預測。

企業(yè)有科學的銷售預測作為基礎，財務預測會十分精確。財務預測不僅應對資金進行規(guī)劃和預測，還必須考慮需求、價格、成本、資源的預測和規(guī)劃;企業(yè)能利用大數據對原材料的來源市場進行分析，分析材料價格、供應商的運作狀況等，采用一定的標準對企業(yè)進行排序，選擇出合適的供應商，與多方進行合作來分散合作者帶來的生產經營風險。

企業(yè)是否能獲取持續(xù)穩(wěn)定較好的收益，在一定程度上是依賴市場需求。而市場需求是由價格、消費者的消費水平、產品的替代品等因素決定的，因此，企業(yè)可按照歷史數據分析價格對行業(yè)市場需求的影響。運用大數據對行業(yè)的平均成本進行分析，選擇本行業(yè)排名靠前的企業(yè)，分析它們的平均成本和資本結構等主要財務數據，對比分析企業(yè)在行業(yè)的位次，發(fā)掘企業(yè)發(fā)展?jié)摿蛢仍趦r值;結合現(xiàn)實因素做出適度調整，提高企業(yè)競爭能力，綜合多方因素，確定合適的產品價格。

大數據提供新的客戶溝通渠道和企業(yè)的營銷方式，使了解客戶的消費習慣和行為特征變得非常容易，不但省時省力，還能及時、準確地把握市場營銷情況。當今消費者都追求個性化，未來這一趨勢將更加明顯，企業(yè)必須以滿足消費者需求為原則，利用大數據分析消費者的特征，采取彈性生產的方式，提高投資分配力度，提高資本的利用效率，滿足消費者需求，提高企業(yè)的經營收益，提高企業(yè)運作效率，加快資本有效流動。

（2） 企業(yè)拓展新的投資領域

大數據應用新產業(yè)領域的投資更為重要。新產業(yè)領域能否為企業(yè)帶來新的發(fā)展機遇、提升企業(yè)的價值是個未知數，所以，企業(yè)在開拓新領域前，必須對經濟形勢進行科學預測，運用歷史數據分析市場對行業(yè)發(fā)展走勢的影響，評估行業(yè)的發(fā)展前景。

企業(yè)如果決定開拓此領域，必須選擇此行業(yè)中與其規(guī)模相當的企業(yè)，分析企業(yè)的經營狀況、重要財務數據，預測收益，對能否投資此領域進行決策，采取合適的資本結構。運用大數據方法了解整個行業(yè)、經濟運行的規(guī)律，尋找經營狀況及信譽較好的上下游企業(yè)謀求合作，打造新領域的價值鏈，營造良好的經營的生態(tài)環(huán)境。

所以，運用大數據分析對企業(yè)經營狀況的影響，做出銷售預測，進行財務預測，更好制定投資方案。

2.大數據在企業(yè)外部投資的應用與決策

投資人進行投資是為合理有效使用資金，降低資本成本，獲取較多的收益。投資人在外部投資時必須風險與收益，風險的來源有續(xù)作因素，如市場、利率、經營、財務等風險。大數據分析，能使投資者了解風險和收益，決定能否投資。

不同的投資方式帶來的風險不同，獲取的收益也不一樣，投資者會按照自我的偏好、抗擊風險的能力及期望收益進行選擇。例如，股權投資古債權相比投資風險更大，股權的收益不穩(wěn)定，而且債權先于股權償還。大數據能幫助投資者選擇合適的投資組合和資產配置比例，以降低投資風險。

（1） 企業(yè)股權投資

在投資者看好企業(yè)發(fā)展?jié)摿托袠I(yè)前景，預計能帶來預期收益時，投資者能承擔相應的風險進行股權投資。因此，投資者應該運用大數據對行業(yè)績效實施短期評估，包括銷售、市場份額和行業(yè)投資，結合經濟發(fā)展消費理念和時代需求，對行業(yè)的短期績效實施評估。分析行業(yè)競爭條件特征，研究行業(yè)在盈利的立足點，分析成長型企業(yè)、風險低的初創(chuàng)企業(yè)等。分析企業(yè)財務數據，了解企業(yè)的財務狀況，即會計方法、受到的訴訟、收入怎樣確認。

投資者能夠利用大數據分析目標行業(yè)的發(fā)展趨勢、市場需求、政策及市場飽和度，判定能否實現(xiàn)預期收益，能否對此行業(yè)進行投資。若看好行業(yè)前景，能夠運用大數據對此行業(yè)的企業(yè)進行分析，即資本結構、財務數據、信用等級、市場份額、上游公司等因素;全面評估企業(yè)的價值和發(fā)展?jié)摿?，若企業(yè)符合投資人的預期要求，投資者會進行投資。

股權投資充滿著不確定因素，在高收益的同時會承擔高風險，大數據為投資者提供尋找到最佳投資對象的工具，為投資者提供投資方案的依據。

（2） 企業(yè)債權投資

大數據分析此投資風險與預期收益是不是相當，能運用數據預測未來風險的變動，獲得必要報酬率和期望報酬率。運用目標企業(yè)的歷史和當今數據分析判斷企業(yè)的信用等級和償債能力，對各個行業(yè)的同類企業(yè)進行評估，選出科學的投資組合，以降低投資風險;盡量追求收益最大化，這是人工難以實現(xiàn)的。大數據對數據的分析，使投資人盡可能以較低的風險獲取較高收益，也使資源實現(xiàn)合理配置。所以，大數據的利用能夠降低投資風險，并在低風險的環(huán)境條件情況下，得到合理的收益，使資源能夠合理配置，提高資金的利用。

二、智慧財務視域下云計算在投資中的應用和決策

1.云計算在企業(yè)內部投資的應用

企業(yè)在經營中要獲得盈利，應該對自身發(fā)展有比較清晰的分析和判斷，包括能不能進行企業(yè)規(guī)模的擴展和在新領域拓展業(yè)務。利用云計算虛擬化特點，企業(yè)內部的資源能夠得到合理整合和共享，為企業(yè)管理者判斷企業(yè)資產使用和發(fā)展狀況提供方便。云計算在企業(yè)內的投資中規(guī)模擴張和拓展新領域等有效的應用。

（1） 企業(yè)的規(guī)模擴張

任何企業(yè)都有促進規(guī)模擴張的預期，以獲取更多的經濟價值。不管是固定資產更新還是廠房設施的擴建，都存在不可回避的風險，而云計算能做最大限度地評估風險并比較風險和收益之間的關系，幫助企業(yè)進行決策，判斷能否進行固定資產的更新及規(guī)模。

企業(yè)的采購交易在一定程度上決定了企業(yè)的生產成本和銷售利潤。傳統(tǒng)企業(yè)采購都是線下進行，效率低下、不透明。借助云計算，企業(yè)的整體采購業(yè)務流程能夠在線上完成，既能提升采購業(yè)務整體效率，又能節(jié)約企業(yè)采購成本。另外，傳統(tǒng)的采購供應鏈都是單獨的鏈條，它們之間并無關聯(lián)，形成了信息孤島，而在云模式下，采購交易會形成網狀關系，供應商可以在其各個采購方之間實現(xiàn)有效協(xié)同，采購材料企業(yè)也能更快獲取反饋信息。

在擴大生產規(guī)模后，企業(yè)也要擴大銷售規(guī)模。在傳統(tǒng)營銷模式下，上游企業(yè)經常將注意力集中于多渠道連接上，然而，在云環(huán)境下，上游企業(yè)能便捷地把握終端客戶需求和資金流，能更快速地感知市場變化，精準預測市場需求，更高效地組織渠道，發(fā)揮規(guī)模經濟的優(yōu)勢。所以，在云計算模式下，上游企業(yè)能直接面向終端市場的零售店提供商品和服務，企業(yè)的買方市場擴大。

（2） 企業(yè)拓展新領域

企業(yè)除了進行規(guī)模擴張外，還必須掌握市場動態(tài)，發(fā)現(xiàn)客戶需求，進行新領域的業(yè)務拓展。隨著市場信息量的不斷增大，企業(yè)對市場信息的掌握十分困難。在云計算模式下，企業(yè)能按照所掌握多方信息，及時了解空白市場或市場尚未飽和的項目，先于別的企業(yè)擁有市場份額;了解國家政治動向、經濟政策，選擇投資于政府鼓勵發(fā)展的項目;借此開發(fā)相關產品，抓住消費者目前的消費需求。

2.云計算在企業(yè)的外部投資中的應用

企業(yè)在其規(guī)模處于合適狀態(tài)，并有部分流動資金存在時，管理者須進行價值判斷，選擇合適的企業(yè)，對特定項目進行外部投資。而因其外部投資固有的信息不對稱性等問題，怎樣選擇投資項目都是考驗決策者能力的問題。云計算能把諸多企業(yè)的信息進行互聯(lián)、存儲，并快速生成子系統(tǒng)為用戶提供和調取，這就減小了投資者和被投資者之間的信息不對稱問題。以下從外部投資的股權投資和債權投資的角度闡述云計算在外部投資中的應用。

（1） 企業(yè)股權投資

運用云計算構建數據平臺，運用云計算存儲技術，構建完整的跨行業(yè)、多領域數據體系。即云計算可以使各企業(yè)的信息透明化，共享信息、開放互聯(lián)這是市場發(fā)展趨勢。企業(yè)在選擇是否投資前，結合社會流行趨勢、消費者需求、目標企業(yè)透露財務信息等資料，對目標企業(yè)的經營狀況、市場競爭力、盈利能力實施判斷，決定能否進行投資。通過把金融數值數據庫等相關數據與云計算平臺關聯(lián)，調用數據庫數據和計算模型，運用云計算的分布式計算模式，能較快獲取如凈現(xiàn)值、相關成本、資金周轉等評價指標的數據，用以評估投資項目風險和企業(yè)投資狀盈利。

（2） 企業(yè)債權投資

與股權投資相比，債權投資是以債務人還本付息的形式回收資本，企業(yè)借出的一些資本就是企業(yè)的資本成本，獲取的利息是企業(yè)的債權收益。企業(yè)是否對外實施債權投資，必須對企業(yè)的還款能力、信用等級進行判定。而只有該項債權投資的經濟利潤大于資本成本，才算是有效投資。

軟件即服務能為企業(yè)提供管理平臺，提供業(yè)務能力的企業(yè)管理平臺，主要有能力可視化、業(yè)務模式分析、業(yè)務風險管控等，運用云計算，能對目標企業(yè)進行領域建模。即云計算能有利于管理者有效分析債權投資風險，為投資者提供決策數據根據。

三、智能財務視域下人工智能在投資中的應用和決策

投資領域是與人工智能結合并創(chuàng)造價值的領域。當今投資領域都被數據化，為人工智能應用提供了數據基礎，方便運用技術實現(xiàn)數據分析與處理;而投資領域的各環(huán)節(jié)模式非常固定也有規(guī)律提供遵循，能通過人工智能技術構建固定的模式。人工智能在投資領域的應用分為自動生成報告、智能投資顧問和人工智能服務。

1.人工智能與報告的自動生成

報告自動生成是人工智能在投資領域的應用，它能通過自然語言處理技術，按照報告的模板和格式，把傳統(tǒng)報告格式固定化，方便相關人員撰寫報告，提高投資行業(yè)的效率。

投行業(yè)務必須撰寫文書，此類文書具有固定的格式或模板，如招股說明書、投資意向書等。此種報告的撰寫一般需要花費工作人員的時間和精力，而此類工作僅是數據整理及文本轉換的工作。因其格式固定，這些文書中的大量內容能運用模板生成。

報告自動生成主要有如下幾個步驟：一是數據處理，通過計算機程序對年報、數據、行業(yè)分析報告等材料進行收集和整合;二是數據分析，對實體新聞完善處理，提取邏輯主干，結合相關信息，把其嵌入模板;三是生成報告，通過數據分析處理，生成報告。還應對自動生成的報告實現(xiàn)人工審核和調整。

2.人工智能投資顧問

傳統(tǒng)的投資顧問模式要有高素質的理財顧問為投資者規(guī)劃滿足其投資風險偏好、資金需求及某期間市場的投資組合，費用高昂，使用者一般局限于高凈值人群中。智能投資顧問與傳統(tǒng)的投資顧問相比具有透明度高、投資門檻低個性化等優(yōu)勢。智能金融以人機結合的方式提供個性化的輔助決策工具。在邏輯鏈條形成中，智能投資顧問以較少的人工干預幫助投資者實施資產配置及管理，使投資人方便取得數據和分析層面的支持，把更多的精力投入重要工作。運用計算機和量化交易技術，智能投資顧問平臺通過評估的客戶提供資產投資組合策略。運用人工智能技術輔助到投資領域的智能系統(tǒng)，即為智能投資顧問系統(tǒng)。

對應金融投資的不同階段，使用的智能系統(tǒng)的職責也不相同。根據不同階段發(fā)生了大類資產配置型智能、投研分析類智能、量化交易智能等投資顧問三種智能系統(tǒng)。

（1） 大類資產配置型智能投資顧問

銷售前端的大類資產配置型智能投資顧問，一般通過用戶分析為客戶進行大類資產配置。按照投資者狀況，如收入、年齡、投資目的、心理風險等因素評估用戶風險偏好，并推薦較為合理的投資建議。

（2） 投研分析類智能投資顧問

投研分析是數據分析。利用人工智能技術，有利于從業(yè)人員從海量數據中找到不同信息的邏輯關系，較為精準快速地做出決策。

（3） 量化交易智能投資顧問

運用人工智能手段取代交易員，應用于投資交易。量化投資通過對歷史數據的分析，借助數學方法實施歸類和判斷。

3.人工智能輔助系統(tǒng)

人工智能輔助系統(tǒng)按照歷史經驗和新市場信息能準確地預測金融市場走向，創(chuàng)建更貼近實際的投資組合;人工智能助手能把問題與實踐、市場動態(tài)結合，提供實時更新的研究輔助。

人工智能在廣泛應用前，投資活動只能通過計算機進行數據計算、觀察數據走向等輔助。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，人工智能輔助系統(tǒng)能夠按照歷史經驗和新市場信息準確地預測金融市場走向，整理出投資組合。同時，人工智能助手能把問題與實踐、市場動態(tài)結合起來，提供更新的研究輔助。

人工智能輔助也有缺點，如特殊事件出現(xiàn)時，機器學習和自然語言處理不能發(fā)揮出相應功能。特殊事件屬于新型事件，人工智能系統(tǒng)不能從歷史經驗中獲取相關模式，所以，不能進行準確預測與研究。使人工智能在此類事件出現(xiàn)時進行投資分析和研究，就存在較大投資風險。

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作者簡介：隋金鳳（1978.12- ），女，漢族，黑龍江雞西人，碩士，高級會計師，從事智能財務大數據教學與研究