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    基于ChatGPT的全面預(yù)算管理研究

    2023-09-15 18:59:32程平陳銳
    財(cái)會(huì)月刊·下半月 2023年9期
    關(guān)鍵詞:生成式人工智能全面預(yù)算管理

    程平 陳銳

    【摘要】基于生成式人工智能技術(shù)的ChatGPT, 依托于強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析與處理能力以及大型語(yǔ)言處理模型, 能夠?yàn)槠髽I(yè)全面預(yù)算管理提供新思路、 新路徑。本文在探討ChatGPT與企業(yè)全面預(yù)算管理契合性的基礎(chǔ)上, 結(jié)合ChatGPT的關(guān)鍵特征, 構(gòu)建了基于ChatGPT的全面預(yù)算管理框架模型, 并從信息安全與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、 人機(jī)智能交互與協(xié)同、組織架構(gòu)調(diào)整以及系統(tǒng)部署優(yōu)化四個(gè)方面分析該模型在應(yīng)用實(shí)施中的關(guān)注點(diǎn), 以期為以ChatGPT為代表的生成式人工智能應(yīng)用于企業(yè)全面預(yù)算管理提供新的思路和方法。

    【關(guān)鍵詞】生成式人工智能;ChatGPT;全面預(yù)算管理;框架模型

    【中圖分類號(hào)】F234? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994(2023)18-0060-5

    一、 引言

    ChatGPT是一種基于Transformer技術(shù)的自然語(yǔ)言處理模型, 其能夠?qū)崿F(xiàn)智能化的對(duì)話交互和文本生成。該模型采用生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器(Generative Pretrained Transformer,GPT)技術(shù), 并經(jīng)過(guò)多次迭代優(yōu)化, 從而具備極強(qiáng)的自然語(yǔ)言理解和生成能力。全面預(yù)算管理是企業(yè)管理會(huì)計(jì)的重要組成部分, 其利用預(yù)算對(duì)企業(yè)內(nèi)各部門、 各單位的各種財(cái)務(wù)及非財(cái)務(wù)資源進(jìn)行分配、 考核、 控制, 以便有效地組織和協(xié)調(diào)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng), 完成既定的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)。隨著新一代信息技術(shù)的飛速發(fā)展, 大數(shù)據(jù)、 人工智能、 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、 云計(jì)算等日益成為主流的應(yīng)用技術(shù), 將全面預(yù)算管理與這些新興技術(shù)進(jìn)行融合, 儼然成為全面預(yù)算管理發(fā)展的主要趨勢(shì), 其不僅能為全面預(yù)算管理的有效實(shí)施提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐, 還能對(duì)預(yù)算管理模式的改變、 流程的優(yōu)化、 方法的革新發(fā)揮舉足輕重的作用。以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術(shù), 依托強(qiáng)大的文本生成能力以及自然語(yǔ)言處理模型, 可以為企業(yè)全面預(yù)算管理提供新的思路和方法。借助ChatGPT, 企業(yè)可以更加全面、 系統(tǒng)地設(shè)定預(yù)算目標(biāo), 優(yōu)化預(yù)算編制流程, 加強(qiáng)預(yù)算執(zhí)行的監(jiān)控和預(yù)警, 深入探索預(yù)算數(shù)據(jù)的多維度分析, 構(gòu)建全面有效的預(yù)算考核指標(biāo)體系, 從而提升企業(yè)的全面預(yù)算管理水平和價(jià)值創(chuàng)造能力, 更好地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和經(jīng)濟(jì)變化的挑戰(zhàn)。

    近年來(lái), 人工智能技術(shù)在全面預(yù)算管理領(lǐng)域的應(yīng)用已成為學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)。程平等(2023a)在闡述ChatGPT與醫(yī)院財(cái)務(wù)管理契合性的基礎(chǔ)上, 分析了其在醫(yī)院預(yù)算管理方面的應(yīng)用價(jià)值, 探討了ChatGPT可以通過(guò)對(duì)醫(yī)院歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析與挖掘, 預(yù)測(cè)不同時(shí)段的收支變動(dòng)趨勢(shì), 為醫(yī)院制訂科學(xué)的預(yù)算編制方案提供參考依據(jù)。杜素生(2021)利用區(qū)塊鏈等人工智能技術(shù)搭建了企業(yè)全面預(yù)算管理體系, 并針對(duì)編制預(yù)設(shè)、 戰(zhàn)略統(tǒng)籌、 具體執(zhí)行、 評(píng)價(jià)反饋與組織規(guī)劃五個(gè)流程提出具體優(yōu)化建議, 豐富了預(yù)算管理的技術(shù)工具。程平等(2023b)認(rèn)為ChatGPT的使用可以幫助企業(yè)從歷史成本數(shù)據(jù)中提取出規(guī)律和趨勢(shì), 并結(jié)合日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中所產(chǎn)生的與成本預(yù)算管理相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析, 從而為企業(yè)提供更加準(zhǔn)確的成本控制和預(yù)警方案, 實(shí)現(xiàn)事前、 事中成本預(yù)算控制。王攀娜等(2023)認(rèn)為ChatGPT在為企業(yè)提供合理化預(yù)算方案的同時(shí), 也帶來(lái)了法律風(fēng)險(xiǎn)、 權(quán)責(zé)不明晰等挑戰(zhàn)。劉勤(2023)在梳理ChatGPT的相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用特點(diǎn)的基礎(chǔ)上, 闡述了ChatGPT在預(yù)算管理中的影響尤為顯著, 進(jìn)一步探討了類似ChatGPT的人工智能系統(tǒng)及其底層機(jī)器學(xué)習(xí)算法在預(yù)算管理領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的可能性。

    綜觀現(xiàn)有文獻(xiàn), 這些研究對(duì)人工智能在全面預(yù)算管理領(lǐng)域的應(yīng)用從業(yè)務(wù)流程優(yōu)化、 技術(shù)手段以及挑戰(zhàn)進(jìn)行了多維度的探索, 對(duì)豐富全面預(yù)算管理的研究做出了積極的貢獻(xiàn)。目前, 以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)開始引起學(xué)者的重視, 但是尚未涉及具體的預(yù)算管理應(yīng)用場(chǎng)景。鑒于此, 本文在闡述ChatGPT與全面預(yù)算管理關(guān)系的基礎(chǔ)上, 分析其在全面預(yù)算管理中的應(yīng)用價(jià)值, 并構(gòu)建基于ChatGPT的全面預(yù)算管理框架模型, 深入探討該模型在實(shí)施應(yīng)用時(shí)的關(guān)注點(diǎn), 以期能為以ChatGPT為代表的生成式人工智能應(yīng)用于企業(yè)全面預(yù)算管理提供新的思路和方法。

    二、 ChatGPT與全面預(yù)算管理的契合性分析

    作為一種基于自然語(yǔ)言處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的生成式人工智能, ChatGPT能夠根據(jù)聊天過(guò)程中的上下文, 精確地捕捉人類每一次問(wèn)話的意圖, 并基于預(yù)先訓(xùn)練的海量語(yǔ)料庫(kù), 用文本形式智能地生成符合人類習(xí)慣的答案。借助這種人機(jī)對(duì)話模式, ChatGPT能夠高效地解決自然語(yǔ)言處理中的復(fù)雜問(wèn)題, 如語(yǔ)義理解、 文本生成、 語(yǔ)言翻譯以及對(duì)話生成等。此外, 通過(guò)進(jìn)一步自我學(xué)習(xí)并擁有強(qiáng)大的計(jì)算與分析能力, ChatGPT可以針對(duì)不同任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn), 從而不斷提升模型的響應(yīng)能力和準(zhǔn)確度。

    全面預(yù)算管理是指企業(yè)為了合理安排和有效利用資金, 對(duì)企業(yè)各項(xiàng)活動(dòng)所需的支出進(jìn)行目標(biāo)設(shè)定、 編制、 執(zhí)行與監(jiān)控、 分析與調(diào)整、 考評(píng)等活動(dòng)的總稱。預(yù)算管理需要全面、 準(zhǔn)確地分析各項(xiàng)預(yù)算的情況, 確保預(yù)算的編制及時(shí)性、 調(diào)整的靈活性, 以滿足企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的需要, 同時(shí)要求對(duì)預(yù)算的執(zhí)行情況進(jìn)行精準(zhǔn)的考評(píng), 以便及時(shí)采取措施進(jìn)行調(diào)整。然而, 目前企業(yè)在全面預(yù)算管理中面臨一些問(wèn)題, 包括預(yù)算編制缺乏靈活性、 預(yù)算松弛、 預(yù)算執(zhí)行不到位等(鄧超,2022), 這些問(wèn)題可能導(dǎo)致預(yù)算超支、 效益低下以及戰(zhàn)略目標(biāo)無(wú)法實(shí)現(xiàn)。

    ChatGPT的出現(xiàn)和應(yīng)用, 為解決企業(yè)全面預(yù)算管理目前存在的問(wèn)題提供了可能。首先, ChatGPT具備處理和分析大數(shù)據(jù)的能力, 可以幫助企業(yè)預(yù)算管理部門更有效地管理和分析數(shù)據(jù)。通過(guò)與企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)的集成, ChatGPT可以獲取實(shí)時(shí)的財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù), 并根據(jù)企業(yè)的需求生成相應(yīng)的預(yù)算報(bào)告和分析結(jié)果。這有助于企業(yè)更好地了解預(yù)算狀況, 進(jìn)行決策, 并及時(shí)進(jìn)行預(yù)算調(diào)整。其次, ChatGPT作為智能助手, 能夠幫助企業(yè)更高效地進(jìn)行預(yù)算編制和管理工作。利用其自然語(yǔ)言生成能力, ChatGPT能夠與預(yù)算管理人員進(jìn)行對(duì)話交互, 討論預(yù)算目標(biāo)、 制訂預(yù)算計(jì)劃, 甚至進(jìn)行預(yù)算模擬和預(yù)測(cè), 幫助企業(yè)解決預(yù)算管理中的困惑和難題, 從而提高預(yù)算管理的效率和準(zhǔn)確性。最后, 與RPA技術(shù)相融合, ChatGPT可以進(jìn)一步增強(qiáng)企業(yè)全面預(yù)算管理的效果。一方面, RPA作為自動(dòng)化技術(shù), 能夠模擬和執(zhí)行人工操作。通過(guò)與ChatGPT相結(jié)合, 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的預(yù)算編制和執(zhí)行過(guò)程, 提高效率和準(zhǔn)確性。另一方面, ChatGPT能夠充當(dāng)RPA的智能引擎, 與數(shù)據(jù)系統(tǒng)和執(zhí)行系統(tǒng)進(jìn)行交互, 自動(dòng)收集和分析數(shù)據(jù), 生成預(yù)算報(bào)告和建議, 并將執(zhí)行結(jié)果反饋給企業(yè)管理者, 從而幫助企業(yè)全面地了解各項(xiàng)預(yù)算的情況, 提高預(yù)算編制的準(zhǔn)確性和及時(shí)性, 增強(qiáng)預(yù)算調(diào)整的靈活性, 同時(shí)也能夠建立起多維度的預(yù)算考評(píng)體系, 最終實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的預(yù)算管理決策支持。

    三、 基于ChatGPT的全面預(yù)算管理框架模型構(gòu)建

    1. 框架模型構(gòu)建。本文引入ChatGPT, 從基礎(chǔ)設(shè)施層、 數(shù)據(jù)層、 服務(wù)層、 應(yīng)用層和展現(xiàn)層五個(gè)層次, 構(gòu)建基于ChatGPT的企業(yè)全面預(yù)算管理框架模型, 如圖1所示。

    基礎(chǔ)設(shè)施層包括系統(tǒng)軟件、 服務(wù)器、 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心和信息安全設(shè)施等服務(wù), 為其余各層提供基礎(chǔ)支持和環(huán)境保障, 確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

    數(shù)據(jù)層是支撐整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ), 其主要職能是提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)來(lái)源包括企業(yè)內(nèi)部的ERP、 OA、 MES等業(yè)務(wù)系統(tǒng), 以及來(lái)自企業(yè)外部的市場(chǎng)數(shù)據(jù)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)種類繁多, 包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù), 經(jīng)過(guò)整合和清洗后, 最終存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中, 為企業(yè)的業(yè)務(wù)管理決策提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。

    服務(wù)層為企業(yè)提供了多種自動(dòng)化服務(wù)和智能化技術(shù)支持, 其中包括RPA功能組件和ChatGPT技術(shù)。服務(wù)層的RPA技術(shù)可以通過(guò)界面元素自動(dòng)化、 Excel自動(dòng)化等組件來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化需求, 并且還可以通過(guò)預(yù)設(shè)Excel分析模板和Word報(bào)告模板, 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化數(shù)據(jù)錄入、 處理、 計(jì)算、 可視化和報(bào)告自動(dòng)生成。此外, 服務(wù)層還集成了包括ChatGPT在內(nèi)的生成式人工智能技術(shù), 利用其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理和數(shù)據(jù)處理能力, 實(shí)現(xiàn)智能化決策、 高效率數(shù)據(jù)檢索和多維數(shù)據(jù)分析等功能。

    應(yīng)用層是將服務(wù)層的各種服務(wù)與全面預(yù)算管理的業(yè)務(wù)場(chǎng)景相結(jié)合, 以實(shí)現(xiàn)預(yù)算管理具體的智能自動(dòng)化應(yīng)用。其中, 在預(yù)算目標(biāo)制定階段, 通過(guò)數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測(cè)確定企業(yè)下一階段的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)和發(fā)展戰(zhàn)略, 并將目標(biāo)進(jìn)行分解; 在預(yù)算編制階段, 建立編制導(dǎo)航, 確定預(yù)算編制的范圍并采用多情景預(yù)算方法進(jìn)行滾動(dòng)預(yù)算、 分級(jí)預(yù)算以及審核校驗(yàn)等工作; 在預(yù)算執(zhí)行與監(jiān)控階段, 通過(guò)對(duì)實(shí)際預(yù)算執(zhí)行情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控, 并自動(dòng)生成預(yù)算執(zhí)行報(bào)告, 為預(yù)算調(diào)整提供數(shù)據(jù)支持; 在預(yù)算分析與調(diào)整階段, 根據(jù)預(yù)算執(zhí)行情況和市場(chǎng)變化, 提供預(yù)算合理性分析和調(diào)整建議; 在預(yù)算考評(píng)階段, 通過(guò)各種評(píng)價(jià)指標(biāo), 對(duì)企業(yè)預(yù)算的合理性和實(shí)際執(zhí)行情況進(jìn)行綜合評(píng)估, 為下一階段的預(yù)算目標(biāo)制定提供參考和指導(dǎo)。

    展示層是指將數(shù)據(jù)和信息通過(guò)可視化工具轉(zhuǎn)化為易于理解和使用的圖表、 報(bào)表等形式, 以便企業(yè)更好地理解和分析相關(guān)數(shù)據(jù)。在企業(yè)全面預(yù)算管理過(guò)程中, 展示層包含可視化圖表、 預(yù)算管理看板、 財(cái)務(wù)預(yù)算報(bào)表、 預(yù)算考評(píng)報(bào)告等工具。通過(guò)這些工具, 企業(yè)可以直觀地了解預(yù)算執(zhí)行情況和預(yù)算考核結(jié)果, 快速找到全面預(yù)算管理的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。同時(shí), 企業(yè)也可以根據(jù)需求進(jìn)行個(gè)性化定制, 以便不同部門和崗位的人員能夠根據(jù)自己的職能獲取有用的預(yù)算數(shù)據(jù), 提高預(yù)算管理的效率和精度。

    2. ChatGPT在全面預(yù)算管理中的應(yīng)用思路。企業(yè)可以利用ChatGPT貫穿全面預(yù)算管理的整個(gè)過(guò)程, 對(duì)企業(yè)的全面預(yù)算管理體系進(jìn)行重構(gòu), 使得企業(yè)的預(yù)算管理具有科學(xué)性和全面性, 增強(qiáng)對(duì)預(yù)算執(zhí)行情況的深入分析, 并根據(jù)管理層需求生成針對(duì)性的預(yù)算報(bào)告, 提升企業(yè)整體預(yù)算管理水平。

    (1)目標(biāo)制定。預(yù)算目標(biāo)制定是預(yù)算管理的基礎(chǔ), 只有在制定出預(yù)算目標(biāo)的基礎(chǔ)上, 才能夠進(jìn)行后續(xù)的預(yù)算編制、 預(yù)算執(zhí)行等操作。傳統(tǒng)流程下的預(yù)算目標(biāo)制定, 受制于企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)有限, 企業(yè)數(shù)據(jù)大部分來(lái)源于企業(yè)內(nèi)部, 對(duì)于外部市場(chǎng)環(huán)境和供應(yīng)鏈上的其他廠商的信息獲知較少, 那么在對(duì)制定預(yù)算目標(biāo)時(shí)就難以綜合、 全面地做出決策。通過(guò)運(yùn)用ChatGPT技術(shù), 企業(yè)的數(shù)據(jù)采集維度以及數(shù)據(jù)分析能力都能得到很大的提升。ChatGPT能夠整合不同來(lái)源的數(shù)據(jù), 使得預(yù)算管理人員可以從企業(yè)內(nèi)部的ERP系統(tǒng)、 MES系統(tǒng), 以及互聯(lián)網(wǎng)的公開信息當(dāng)中, 多渠道搜集與用戶有關(guān)的各項(xiàng)數(shù)據(jù), 并且運(yùn)用技術(shù)手段, 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析, 與實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景相結(jié)合, 實(shí)現(xiàn)全面預(yù)算目標(biāo)制定。同時(shí), 結(jié)合RPA技術(shù), 可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的預(yù)算目標(biāo)下達(dá)和分解, 將目標(biāo)下達(dá)至各個(gè)部門, 并將目標(biāo)拆解為不同的指標(biāo)和任務(wù), 分解到具體員工或團(tuán)隊(duì), 形成一套完整的目標(biāo)體系, 從而合理設(shè)定和平衡預(yù)算目標(biāo)。

    (2)預(yù)算編制。在這一環(huán)節(jié), 企業(yè)需要根據(jù)不同的業(yè)務(wù)部門、 產(chǎn)品線或項(xiàng)目等制定預(yù)算, 以實(shí)現(xiàn)有效的資源分配和控制。傳統(tǒng)的預(yù)算編制過(guò)程通常需要大量的人工參與, 存在信息不準(zhǔn)確、 反應(yīng)滯后等問(wèn)題。利用ChatGPT和RPA的協(xié)同作用, 可以提高預(yù)算編制的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。例如, 在編制導(dǎo)航環(huán)節(jié), ChatGPT可以利用自然語(yǔ)言處理技術(shù), 根據(jù)企業(yè)的預(yù)算編制指南和流程, 為編制人員提供詳細(xì)的操作指南和注意事項(xiàng), 確保預(yù)算編制過(guò)程的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化。同時(shí), ChatGPT還可以利用數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù), 對(duì)企業(yè)歷史預(yù)算數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模, 為預(yù)算編制提供參考依據(jù)。

    此外, 企業(yè)可以通過(guò)ChatGPT與RPA的融合, 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的預(yù)算編制表制定過(guò)程。RPA可以從企業(yè)內(nèi)部的各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)包括財(cái)務(wù)、 采購(gòu)、 銷售、 生產(chǎn)等系統(tǒng), 進(jìn)行數(shù)據(jù)的自動(dòng)化提取和整合。隨后, 自動(dòng)輸送給ChatGPT進(jìn)行語(yǔ)義分析并生成報(bào)告和建議。接著, ChatGPT會(huì)驅(qū)動(dòng)RPA打開Excel, 自動(dòng)完成預(yù)算編制表的制定。最后, RPA將制定好的預(yù)算編制表自動(dòng)發(fā)送到指定工作郵箱, 自動(dòng)化執(zhí)行相關(guān)的預(yù)算審批和報(bào)銷流程, 從而大大縮短預(yù)算管理周期, 優(yōu)化預(yù)算編制流程, 進(jìn)而提升效率。

    (3)預(yù)算執(zhí)行與監(jiān)控。預(yù)算執(zhí)行與監(jiān)控環(huán)節(jié)是預(yù)算管理的核心環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的預(yù)算執(zhí)行過(guò)程往往需要大量人工進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入、 數(shù)據(jù)處理和報(bào)表制作等重復(fù)性工作, 但人工操作容易出現(xiàn)失誤和漏洞, 導(dǎo)致預(yù)算執(zhí)行出現(xiàn)偏差。而利用ChatGPT技術(shù)對(duì)企業(yè)的預(yù)算管理框架進(jìn)行再構(gòu)后, 企業(yè)能夠在預(yù)算執(zhí)行和監(jiān)控過(guò)程中實(shí)現(xiàn)智能化。具體地, ChatGPT可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù), 識(shí)別出企業(yè)內(nèi)部和外部的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn), 為預(yù)算執(zhí)行和監(jiān)控提供及時(shí)、 準(zhǔn)確的預(yù)警和反饋。同時(shí), 企業(yè)可以利用RPA技術(shù)進(jìn)行不定期檢查與評(píng)估, 建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警預(yù)報(bào)機(jī)制, 當(dāng)超過(guò)一定比例閾值時(shí), 設(shè)定不同級(jí)別的預(yù)警提示, 并根據(jù)ChatGPT提供的預(yù)算數(shù)據(jù)和預(yù)警信息快速響應(yīng), 執(zhí)行相應(yīng)的流程及時(shí)糾正偏差, 確保預(yù)算的順利執(zhí)行。此外, ChatGPT還可將用戶輸入的自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為機(jī)器語(yǔ)言, 為RPA提供指令, 協(xié)同完成預(yù)算執(zhí)行和監(jiān)控流程, 當(dāng)RPA執(zhí)行流程出現(xiàn)偏差時(shí), ChatGPT可以及時(shí)識(shí)別并進(jìn)行預(yù)警, 幫助企業(yè)強(qiáng)化預(yù)算執(zhí)行的預(yù)警和偏差糾正。

    (4)預(yù)算分析與調(diào)整。在企業(yè)全面預(yù)算管理中, 由于預(yù)算涉及面廣泛、 數(shù)據(jù)復(fù)雜、 變動(dòng)頻繁, 且缺乏足夠的人力和精力, 通常只能關(guān)注到一些重點(diǎn)預(yù)算, 難以實(shí)現(xiàn)全面的預(yù)算分析和靈活的預(yù)算調(diào)整, 難以準(zhǔn)確地把握實(shí)際預(yù)算狀況和潛在預(yù)算風(fēng)險(xiǎn)。憑借數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù), ChatGPT按照企業(yè)特定的預(yù)算管理需要對(duì)冗余數(shù)據(jù)或信息進(jìn)行整合、 標(biāo)準(zhǔn)化和再加工, 針對(duì)企業(yè)不同子部門以及同一部門所處的不同階段進(jìn)行預(yù)算指標(biāo)的精準(zhǔn)定位, 并在企業(yè)持續(xù)運(yùn)營(yíng)的過(guò)程中針對(duì)市場(chǎng)變化做出相應(yīng)調(diào)整, 使企業(yè)能夠更全面地了解預(yù)算執(zhí)行情況, 包括收支情況、 偏差情況、 成本情況等信息, 從不同角度對(duì)預(yù)算進(jìn)行深入分析和評(píng)估, 拓展預(yù)算分析的廣度和深度。此外, ChatGPT還可以融合RPA技術(shù), 通過(guò)數(shù)據(jù)可視化工具, 將大量信息以圖形、 圖像等形式呈現(xiàn), 讓企業(yè)更加清晰地了解預(yù)算分析與調(diào)整結(jié)果, 從而更好地進(jìn)行決策和規(guī)劃。

    (5)預(yù)算考評(píng)。預(yù)算考評(píng)環(huán)節(jié)的主要作用在于能為全面預(yù)算管理提供保障和檢查機(jī)制, 對(duì)存在的問(wèn)題進(jìn)行排查, 保證全面預(yù)算管理工作能落到實(shí)處。通常情況下, 企業(yè)在進(jìn)行考評(píng)時(shí)常會(huì)面臨考評(píng)指標(biāo)體系單一、 獎(jiǎng)懲制定不明確、 績(jī)效方法與分析不完善等問(wèn)題。ChatGPT通過(guò)對(duì)企業(yè)歷史預(yù)算數(shù)據(jù)的自動(dòng)學(xué)習(xí)和分析, 為企業(yè)建立更加全面和準(zhǔn)確的考評(píng)指標(biāo)體系, 充分考慮企業(yè)業(yè)務(wù)特點(diǎn)和市場(chǎng)環(huán)境變化, 確??荚u(píng)指標(biāo)能夠充分反映企業(yè)的實(shí)際情況, 避免單一指標(biāo)帶來(lái)的評(píng)價(jià)誤差。其次, 通過(guò)融合RPA技術(shù)可以協(xié)助企業(yè)制定獎(jiǎng)懲制度, 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的考評(píng)過(guò)程, 自動(dòng)識(shí)別出符合或超過(guò)預(yù)算的業(yè)務(wù)以及沒(méi)有達(dá)到預(yù)算的業(yè)務(wù), 并按照預(yù)設(shè)的獎(jiǎng)懲制度進(jìn)行評(píng)估和反饋, 從而減少人為因素的影響以有效控制風(fēng)險(xiǎn), 提高考評(píng)的精度和效率。最后, 憑借ChatGPT的自然語(yǔ)言生成技術(shù), 企業(yè)可以定向生成預(yù)算考評(píng)報(bào)告。RPA可將考評(píng)報(bào)告進(jìn)行二次分析或執(zhí)行進(jìn)一步的任務(wù), 例如, 財(cái)務(wù)機(jī)器人可以自動(dòng)內(nèi)部流轉(zhuǎn)這些報(bào)告, 并生成各類看板或與其他系統(tǒng)進(jìn)行交互使用。這些任務(wù)的自動(dòng)化執(zhí)行可以節(jié)省人力成本, 提高準(zhǔn)確性, 從而構(gòu)建起多維度預(yù)算考核指標(biāo)體系。

    四、 ChatGPT在全面預(yù)算管理應(yīng)用中的關(guān)注點(diǎn)

    當(dāng)企業(yè)將ChatGPT技術(shù)應(yīng)用于全面預(yù)算管理時(shí), 需要注意如何人機(jī)交互完成全面預(yù)算管理全流程, 如何確保信息的安全性與數(shù)據(jù)的完整性, 以及全面預(yù)算管理框架的重構(gòu)會(huì)給企業(yè)傳統(tǒng)的組織架構(gòu)和系統(tǒng)部署帶來(lái)什么樣的影響等方面的問(wèn)題。

    1. 預(yù)算管理的信息安全與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。人工智能技術(shù)的運(yùn)用在給企業(yè)預(yù)算管理帶來(lái)便利的同時(shí), 也會(huì)招致許多數(shù)據(jù)信息的覬覦者。全面預(yù)算管理是企業(yè)中至關(guān)重要的財(cái)務(wù)管理活動(dòng), 企業(yè)會(huì)有大量終端互聯(lián)互通, 需要留痕的信息越來(lái)越多, 數(shù)據(jù)信息庫(kù)的儲(chǔ)存量不斷擴(kuò)大。一旦遭受入侵, 大量隱私信息就會(huì)外泄, 造成巨大經(jīng)濟(jì)損失, 這就對(duì)數(shù)據(jù)信息安全的保護(hù)提出了更高的要求。企業(yè)在進(jìn)行預(yù)算管理時(shí)可以建立內(nèi)部數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái), 該平臺(tái)不僅能夠提供大量?jī)?nèi)部信息, 還能跟蹤每位員工在網(wǎng)絡(luò)上的操作軌跡, 并根據(jù)職位不同設(shè)立不同授權(quán)等級(jí)。如果企業(yè)員工在未授權(quán)的情況下, 高頻訪問(wèn)敏感數(shù)據(jù)、 大量下載敏感數(shù)據(jù), 那么數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)就能“感知”到可能存在敏感數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)及違規(guī)濫用風(fēng)險(xiǎn), 從而在后臺(tái)發(fā)出警報(bào), 并同時(shí)切斷該員工的使用權(quán)限進(jìn)行攔截。

    此外, 為了確保預(yù)算的準(zhǔn)確性和完整性, 進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備也是必要的。然而, 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的過(guò)程中常常會(huì)面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的問(wèn)題。因此, 企業(yè)需要對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行驗(yàn)證, 確保數(shù)據(jù)來(lái)源可信且數(shù)據(jù)質(zhì)量良好, 建立數(shù)據(jù)清洗流程, 使用數(shù)據(jù)校驗(yàn)和自動(dòng)化測(cè)試工具來(lái)檢查數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。通過(guò)這些措施, 企業(yè)可以最大限度地提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可信度, 確保ChatGPT技術(shù)的成功實(shí)施和預(yù)算管理的準(zhǔn)確性。

    2. 預(yù)算管理中人機(jī)智能交互與協(xié)同。盡管ChatGPT技術(shù)的出現(xiàn)能夠較大地提高全面預(yù)算管理工作的效率, 但是也應(yīng)站在發(fā)展的角度去看待問(wèn)題。如果全面預(yù)算管理領(lǐng)域過(guò)度依賴人工智能技術(shù)對(duì)基礎(chǔ)工作的處理功能, 就會(huì)使管理人員對(duì)基礎(chǔ)工作逐漸生疏。長(zhǎng)此以往, 這種情況愈發(fā)普遍, 就可能降低管理人員的專業(yè)能力和判斷力。同時(shí), 人工智能也會(huì)出錯(cuò), 其自身并不具備獨(dú)立的思考能力, 它不像人類具有創(chuàng)造性和變通力。人工智能只能根據(jù)其已有信息對(duì)新事物進(jìn)行判斷, 而這種判斷往往帶有制造者傾向和算法偏差。當(dāng)向ChatGPT提出一系列需要深入了解的文獻(xiàn)問(wèn)題和任務(wù), 它不會(huì)拒絕回答, 從而產(chǎn)生一些虛假和誤導(dǎo)性的文本信息。一旦我們只關(guān)注系統(tǒng)顯示的異常和風(fēng)險(xiǎn)而減少對(duì)未知和潛在危險(xiǎn)的認(rèn)知, 就可能帶來(lái)其他風(fēng)險(xiǎn), 甚至產(chǎn)生信息繭房。

    因此, 為了應(yīng)對(duì)ChatGPT等人工智能帶來(lái)的沖擊, 企業(yè)應(yīng)當(dāng)對(duì)相關(guān)預(yù)算管理人員進(jìn)行信息技術(shù)知識(shí)方面的培訓(xùn), 幫助他們更好地適應(yīng)智能時(shí)代下的管理節(jié)奏和市場(chǎng)需求(張繪,2023)。同時(shí), 為了避免過(guò)于依賴人工智能技術(shù)的情形出現(xiàn), 預(yù)算管理人員還必須保持審慎態(tài)度, 合理使用人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)獲取和分析能力, 在提高工作效率的同時(shí), 確保數(shù)據(jù)信息的安全性, 規(guī)避自動(dòng)化和人工操作失衡所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

    3. 預(yù)算管理傳統(tǒng)組織架構(gòu)的調(diào)整。ChatGPT的引入會(huì)對(duì)企業(yè)預(yù)算管理的流程產(chǎn)生影響, 企業(yè)需要在考慮其給業(yè)務(wù)流程帶來(lái)影響的基礎(chǔ)上, 重新對(duì)組織架構(gòu)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。一方面, 人工智能技術(shù)的出現(xiàn)會(huì)對(duì)現(xiàn)有預(yù)算管理人員的就業(yè)造成沖擊。日常工作中的一些基礎(chǔ)性工作, 例如數(shù)據(jù)輸入、 賬目統(tǒng)計(jì)等將會(huì)被人工智能技術(shù)所替代, 使得一部分人面臨下崗。因此, 企業(yè)需要充分評(píng)估和規(guī)劃其對(duì)組織結(jié)構(gòu)的影響, 考慮員工職責(zé)和流程調(diào)整。招聘熟練掌握大數(shù)據(jù)、 RPA、 人工智能等技術(shù)的人員進(jìn)行數(shù)據(jù)管理、 模型維護(hù)、 系統(tǒng)維護(hù)等方面的日常工作, 以及新技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用, 以確保新技術(shù)的順利實(shí)施和運(yùn)行。

    此外, 人工智能技術(shù)的應(yīng)用也可能帶來(lái)責(zé)任追究風(fēng)險(xiǎn)。特別是在確定預(yù)算管理責(zé)任主體時(shí), 需對(duì)ChatGPT在預(yù)算管理中的作用和限制進(jìn)行識(shí)別和評(píng)估, 并建立完善的內(nèi)部控制機(jī)制, 規(guī)范預(yù)算管理行為, 以避免潛在的責(zé)任追究風(fēng)險(xiǎn)。具體來(lái)說(shuō), 企業(yè)管理者需要對(duì)預(yù)算管理的結(jié)果和影響承擔(dān)最終的責(zé)任, 并在預(yù)算管理過(guò)程中對(duì)ChatGPT提供的數(shù)據(jù)和結(jié)果進(jìn)行審查和驗(yàn)證, 以確保其準(zhǔn)確性和可靠性。在建立預(yù)算管理責(zé)任制度的同時(shí), 企業(yè)管理者也應(yīng)加強(qiáng)員工培訓(xùn)和意識(shí)教育, 提高員工的責(zé)任意識(shí), 從而減少責(zé)任追究風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

    4. 預(yù)算管理系統(tǒng)的部署優(yōu)化。ChatGPT強(qiáng)大的功能依賴其豐富的語(yǔ)料庫(kù)和先進(jìn)的算力, 如果將其部署到企業(yè)預(yù)算系統(tǒng)內(nèi), 可能會(huì)帶來(lái)網(wǎng)絡(luò)帶寬、 算力、 信息安全性、 規(guī)則本地化、 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性等方面的問(wèn)題, 這些問(wèn)題需要企業(yè)通過(guò)優(yōu)化算法、 重構(gòu)信息系統(tǒng)架構(gòu)和改變企業(yè)安全策略來(lái)解決。例如, 企業(yè)可以在本地部署ChatGPT和RPA, 以減少對(duì)外部網(wǎng)絡(luò)的依賴, 并使用專門的硬件設(shè)備來(lái)提高算力。在信息安全方面, 企業(yè)采取加密通信、 訪問(wèn)控制和審計(jì)跟蹤的方法保障ChatGPT與其他系統(tǒng)集成的安全性; 在規(guī)則本地化和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性方面, 企業(yè)可以根據(jù)自己的需求定制算法和規(guī)則, 同時(shí)建立實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸和處理機(jī)制, 以確保各系統(tǒng)間集成的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。

    此外, 系統(tǒng)的持續(xù)改進(jìn)和更新也是需要考慮的重要方面。ChatGPT是一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型, 其性能和能力可以通過(guò)不斷的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練進(jìn)行改進(jìn)和提升。因此, 企業(yè)在使用ChatGPT時(shí)需要考慮建立適當(dāng)?shù)臋C(jī)制和流程, 以確保系統(tǒng)能夠持續(xù)改進(jìn)和更新。這可能包括定期的模型訓(xùn)練和優(yōu)化、 與ChatGPT開發(fā)團(tuán)隊(duì)的合作, 以獲取最新的模型更新和技術(shù)支持等。

    五、 結(jié)束語(yǔ)

    以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術(shù)的到來(lái), 可以進(jìn)一步提高全面預(yù)算管理的準(zhǔn)確性和效率, 實(shí)現(xiàn)全面預(yù)算管理的智能化, 推動(dòng)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。本文在闡述ChatGPT與全面預(yù)算管理契合性的基礎(chǔ)上, 從目標(biāo)制定、 預(yù)算編制、 預(yù)算執(zhí)行與監(jiān)控、 預(yù)算分析與調(diào)整、 預(yù)算考評(píng)五個(gè)方面構(gòu)建基于ChatGPT的全面預(yù)算管理框架模型。同時(shí), 也提出了基于ChatGPT的全面預(yù)算管理模型的應(yīng)用關(guān)注點(diǎn), 如預(yù)算管理信息安全與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、 人機(jī)智能交互與協(xié)同、 傳統(tǒng)組織架構(gòu)調(diào)整與系統(tǒng)部署優(yōu)化。

    然而, 盡管ChatGPT在全面預(yù)算管理應(yīng)用方面具有諸多優(yōu)勢(shì), 但它也存在一些局限性, 其中最突出的一點(diǎn)是ChatGPT并不擅長(zhǎng)于企業(yè)系統(tǒng)集成以及自動(dòng)化過(guò)程的執(zhí)行。因?yàn)樗且环N基于語(yǔ)言的模型, 更適合處理與語(yǔ)言有關(guān)的問(wèn)題, 而在企業(yè)預(yù)算管理的自動(dòng)化過(guò)程中需要具備自動(dòng)化執(zhí)行的能力。企業(yè)可以通過(guò)與其他技術(shù)如RPA結(jié)合使用來(lái)彌補(bǔ)ChatGPT的不足, 進(jìn)一步提高預(yù)算管理的效率和精度。通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)與RPA技術(shù)的結(jié)合, ChatGPT能夠理解用戶的指令和需求, 并將其轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的自動(dòng)化流程, 以應(yīng)對(duì)預(yù)算管理中的復(fù)雜情況。隨著信息技術(shù)的不斷進(jìn)步和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入, 未來(lái)ChatGPT與RPA的協(xié)同應(yīng)用將會(huì)在預(yù)算管理領(lǐng)域發(fā)揮更加廣泛的作用。通過(guò)結(jié)合ChatGPT的自然語(yǔ)言處理和RPA的自動(dòng)化執(zhí)行能力, 可以實(shí)現(xiàn)更加精確和高效的預(yù)算管理, 從而提高企業(yè)生產(chǎn)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。

    【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

    程平,馮璟逸,唐詩(shī)奇.ChatGPT在醫(yī)院財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用探析[ J].商業(yè)會(huì)計(jì),2023a(9):37 ~ 40.

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    王攀娜,吳悅,王唯等.ChatGPT與會(huì)計(jì)變革:理論框架、應(yīng)用場(chǎng)景及應(yīng)對(duì)策略[ J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)),2023(4):129 ~ 136.

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