數(shù)智化背景下大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用

摘 要：隨著數(shù)智化時(shí)代的到來，企業(yè)正面臨著前所未有的巨大變革。在這一背景下，大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)已經(jīng)成為企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的重要利器，它們不僅能夠幫助企業(yè)更好地理解和運(yùn)用海量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，還可以提供更準(zhǔn)確的預(yù)測和更智能的決策支持。

關(guān)鍵詞：數(shù)智化 人工智能 財(cái)務(wù)管理

中圖分類號：F062.5

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1004-4914（2024）05-058-03

引言

本文旨在探討數(shù)智化背景下大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用。分析了數(shù)智化對企業(yè)財(cái)務(wù)管理帶來的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，隨后介紹了大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在財(cái)務(wù)管理中的具體應(yīng)用。

一、數(shù)智化對企業(yè)財(cái)務(wù)管理的影響

（一）數(shù)智化帶來的挑戰(zhàn)

隨著數(shù)智化時(shí)代的興起，企業(yè)財(cái)務(wù)管理面臨著諸多挑戰(zhàn)。首先，關(guān)于數(shù)據(jù)安全和隱私，大量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的存儲、處理和傳輸，使得數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)成為一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。再者，在大數(shù)據(jù)的環(huán)境中，數(shù)據(jù)的治理和合規(guī)性變得更加復(fù)雜，企業(yè)需要確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和可靠性，同時(shí)還需要滿足法律法規(guī)對于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)管理的要求。

此外，運(yùn)用大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)需要具備相關(guān)技能和知識的專業(yè)人才，而且會有不同的信息系統(tǒng)，在這些系統(tǒng)中有不同的數(shù)據(jù)模型和標(biāo)準(zhǔn)，需要進(jìn)行系統(tǒng)集成，來實(shí)現(xiàn)信息管理。最后，從大數(shù)據(jù)中獲取實(shí)時(shí)信息并做出相應(yīng)決策，還涉及技術(shù)、流程和文化等多方面挑戰(zhàn)。

（二）數(shù)智化帶來的機(jī)遇

數(shù)智化技術(shù)使得企業(yè)可以更加迅速地進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，從而更好地把握市場動態(tài)和企業(yè)狀態(tài)，及時(shí)調(diào)整策略。大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)為企業(yè)提供了更精準(zhǔn)、高效的財(cái)務(wù)決策支持，使企業(yè)能夠更好地應(yīng)對市場變化和風(fēng)險(xiǎn)，還能讓企業(yè)更好地了解資金流向、管理成本，并借助數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式來改進(jìn)資金利用效率，帶來更好的經(jīng)濟(jì)回報(bào)。

對于客戶需求，企業(yè)可以基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，更好地提供個(gè)性化財(cái)務(wù)服務(wù)，加強(qiáng)客戶關(guān)系并提高忠誠度。還能讓企業(yè)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測潛在風(fēng)險(xiǎn)，并及時(shí)采取措施以降低各類財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更加智能化、高效化的財(cái)務(wù)管理，推動企業(yè)在競爭激烈的市場中取得更大的優(yōu)勢。

二、大數(shù)據(jù)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用

（一）數(shù)據(jù)整合和清洗

在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中，進(jìn)行數(shù)據(jù)整合和清洗是高效應(yīng)用大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵一環(huán)。運(yùn)用大數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，在不同的部門中收集數(shù)據(jù)，確保不同來源的數(shù)據(jù)能夠有效地整合。對于需要收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行定義，明確需要哪些數(shù)據(jù)來支持特定的財(cái)務(wù)分析或決策。將收集到的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)存儲到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫中，確保數(shù)據(jù)集中存儲，并且能夠容易訪問和處理。然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，主要是去除重復(fù)數(shù)據(jù)、糾正格式錯(cuò)誤、處理缺失值，并解決數(shù)據(jù)不一致的問題。同時(shí)確保數(shù)據(jù)符合一致的標(biāo)準(zhǔn)和格式[1]。

接著，將來自不同來源的數(shù)據(jù)整合成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，方便進(jìn)行跨系統(tǒng)和跨部門的分析。對整合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，最后還需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行備份和存檔，以便日后需要重新進(jìn)行分析或發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問題時(shí)使用。

（二）數(shù)據(jù)可視化

在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中高效應(yīng)用大數(shù)據(jù)，運(yùn)用現(xiàn)代的數(shù)據(jù)可視化工具能夠?qū)?fù)雜的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的圖表和報(bào)告。

首先，根據(jù)企業(yè)需求和團(tuán)隊(duì)技術(shù)水平，選擇適合的數(shù)據(jù)可視化工具，確定好需要傳達(dá)的信息和目標(biāo)受眾，有助于選擇合適的圖表類型和視覺化方式。同時(shí)在進(jìn)行可視化前，確保對數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、整合和聚合，以確?？梢暬Y(jié)果準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)實(shí)際情況。

其次，根據(jù)所需表達(dá)的信息，選擇適合的圖表類型，以最佳方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和變化趨勢。確保圖表布局簡潔清晰，注重標(biāo)簽和標(biāo)題的描述性，避免信息過載。還可以利用工具提供的交互功能，讓用戶可以自由地探索數(shù)據(jù)，從而增加用戶參與度和信息溝通的靈活性。

最后，借助數(shù)據(jù)可視化工具的自動化功能，在篩選好的圖表基礎(chǔ)上生成自動化的報(bào)告，確保相關(guān)方能隨時(shí)獲得最新、清晰的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可視化報(bào)告。

（三）實(shí)施預(yù)測模型

在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立預(yù)測模型可以幫助預(yù)測未來的財(cái)務(wù)走勢和市場變化。收集歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)和其他相關(guān)數(shù)據(jù)，并對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，進(jìn)行特征提取與選擇，選擇對預(yù)測具有影響的特征或指標(biāo)，同時(shí)確保特征的質(zhì)量和適用性。

根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)選擇合適的預(yù)測模型，利用歷史數(shù)據(jù)對選定的模型進(jìn)行測試，并使用交叉驗(yàn)證等方法對模型進(jìn)行評估，確保模型的泛化能力?；跇?gòu)建好的模型對未來的財(cái)務(wù)走勢和市場變化進(jìn)行預(yù)測，同時(shí)持續(xù)地優(yōu)化模型以提升預(yù)測精度。

另外，將建立好的預(yù)測模型應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)監(jiān)測預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，根據(jù)實(shí)際情況對模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。將預(yù)測的結(jié)果與實(shí)際情況進(jìn)行對比分析，在實(shí)現(xiàn)預(yù)測準(zhǔn)確性的同時(shí)，及時(shí)反饋信息以不斷改進(jìn)模型和數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（四）實(shí)時(shí)監(jiān)控和反饋

要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況并采取必要的糾正措施，可以按照以下步驟進(jìn)行：（1）建立實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。利用大數(shù)據(jù)處理平臺或流式處理技術(shù)，建立能夠?qū)崟r(shí)接收和處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)流管道。（2）異常檢測模型。建立異常檢測模型，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法或統(tǒng)計(jì)方法，對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，并識別出可能的異常情況。（3）設(shè)定閾值。針對不同類型的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，設(shè)定相應(yīng)的閾值，當(dāng)數(shù)據(jù)超出閾值范圍時(shí)被視為異常情況。（4）實(shí)時(shí)監(jiān)測與報(bào)警。將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)送入監(jiān)控系統(tǒng)中，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，并在發(fā)現(xiàn)異常情況時(shí)觸發(fā)警報(bào)。（5）智能分析與決策支持。結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對異常情況進(jìn)行深度分析，以便做出明智的決策和采取必要的糾正措施。（6）自動化響應(yīng)。建立自動化的響應(yīng)系統(tǒng)，能夠在發(fā)現(xiàn)異常情況時(shí)立即采取相應(yīng)的糾正措施。（7）持續(xù)改進(jìn)。反饋異常情況的處理結(jié)果到監(jiān)控系統(tǒng)中，以不斷改進(jìn)異常檢測模型和報(bào)警機(jī)制，提高對異常情況的準(zhǔn)確性和決策效果[2]。

三、人工智能技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用

（一）智能風(fēng)險(xiǎn)管理

1.定制化風(fēng)險(xiǎn)管理方案。在方案制定之前，需要與相關(guān)部門和利益相關(guān)者溝通，深入了解企業(yè)的特定風(fēng)險(xiǎn)管理需求，并確定哪些領(lǐng)域需要定制化風(fēng)險(xiǎn)管理方案。利用企業(yè)內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型以識別與企業(yè)特點(diǎn)相關(guān)的潛在風(fēng)險(xiǎn)因素，并推導(dǎo)出相應(yīng)的影響路徑。

在方案制定過程中，基于業(yè)務(wù)需求和定制化模型，建立針對企業(yè)特定情境的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，以更精準(zhǔn)地度量和評估風(fēng)險(xiǎn)。還需要搭建實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)并整合人工智能算法，以對企業(yè)特定風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測，提供實(shí)時(shí)預(yù)警和決策支持。此外，利用自然語言處理技術(shù)分析各類文件、合同及協(xié)議，生成智能化的文檔摘要、風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告及合規(guī)性文件檢查，幫助管理層追蹤風(fēng)險(xiǎn)情況。并設(shè)計(jì)一個(gè)智能決策支持系統(tǒng)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，為企業(yè)管理層提供風(fēng)險(xiǎn)決策的可視化和智能化建議[3]。

在方案制定之后，需要根據(jù)定制化的風(fēng)險(xiǎn)管理要求，重新優(yōu)化企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管控流程，充分整合人工智能技術(shù)，確保其對企業(yè)運(yùn)作的貢獻(xiàn)。并對定制化風(fēng)險(xiǎn)管理方案進(jìn)行不斷的監(jiān)督與評估，隨著企業(yè)發(fā)展和環(huán)境變動，及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化方案，確保其持續(xù)有效性。

2.建立自動化決策系統(tǒng)。對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和預(yù)處理之后，根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)分析結(jié)果，制定自動化決策的規(guī)則集，這些規(guī)則將作為決策系統(tǒng)的基礎(chǔ)。并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，將智能算法納入決策系統(tǒng)，以提供更為智能和靈活的決策支持。

同時(shí)，建立實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測和分析系統(tǒng)，確保決策系統(tǒng)能夠接收、處理并響應(yīng)來自多源數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)信息。整合風(fēng)險(xiǎn)管理模型，將風(fēng)險(xiǎn)評估納入決策系統(tǒng)，使之能夠在決策過程中考慮各種風(fēng)險(xiǎn)因素。進(jìn)行自動化執(zhí)行，將決策系統(tǒng)與執(zhí)行系統(tǒng)相連，使得一旦系統(tǒng)做出決策，相應(yīng)的操作能夠立即得到執(zhí)行，使其能夠自動進(jìn)行投資、交易或調(diào)整資產(chǎn)配置。

（二）客戶服務(wù)個(gè)性化

1.建立智能客戶關(guān)系管理系統(tǒng)。首先，整合客戶信息、交易記錄、市場活動數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，并將其存儲在一個(gè)統(tǒng)一的平臺上。建立客戶畫像，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)不同特征劃分客戶群體。進(jìn)行實(shí)時(shí)情緒監(jiān)控，利用自然語言處理技術(shù)對客戶在社交媒體、郵件、客服互動等渠道發(fā)布的內(nèi)容進(jìn)行情感分析，以便更好地了解客戶情緒和偏好。其次，通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型挖掘客戶的行為模式和喜好，并運(yùn)用數(shù)據(jù)科學(xué)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析客戶行為，向每位客戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品定制和營銷活動，以預(yù)測客戶的未來需求并做出相應(yīng)調(diào)整。還可以利用自然語言生成技術(shù)設(shè)計(jì)智能對話系統(tǒng)，智能應(yīng)答客戶問題，提供幫助和解釋，從而提升客戶滿意度并減輕客服壓力。最后，結(jié)合客戶的信用評分、交易行為等數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對客戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，及時(shí)識別潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)。為銷售團(tuán)隊(duì)提供基于數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)決策支持，以優(yōu)化銷售策略和提高客戶滿意度。不斷收集反饋數(shù)據(jù)、監(jiān)督模型表現(xiàn)，并對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，確保系統(tǒng)能夠適應(yīng)客戶需求的不斷變化。使企業(yè)能夠更好地理解和服務(wù)客戶，提升客戶滿意度，同時(shí)也為企業(yè)帶來更高的業(yè)務(wù)價(jià)值。

2.引入情感分析技術(shù)。在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中高效應(yīng)用人工智能技術(shù)，引入情感分析技術(shù)可以通過以下步驟實(shí)現(xiàn)：（1）進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。收集與企業(yè)財(cái)務(wù)相關(guān)的各類文本數(shù)據(jù)，包括客戶反饋、市場評論、員工意見等，以建立情感分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并對收集的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以便為情感分析做好準(zhǔn)備。（2）情感標(biāo)簽標(biāo)注。對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感標(biāo)簽的標(biāo)注，將每段文本歸類為正面、負(fù)面或中性情感，用于訓(xùn)練情感分析模型。（3）建立情感分析模型。利用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，建立情感分析模型，訓(xùn)練該模型以理解并歸類不同文本所包含的情感，之后將情感分析模型整合到企業(yè)的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)中，使之能夠自動分析客戶反饋、市場輿情等文本信息，并及時(shí)為決策提供情感反饋。（4）運(yùn)用情感分析技術(shù)來評估客戶對特定產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度，從而更好地預(yù)測潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素。（5）利用情感分析技術(shù)在客戶關(guān)系管理中識別出客戶滿意度或不滿意度，以改善客戶體驗(yàn)并提高忠誠度，并監(jiān)控社交媒體上針對企業(yè)的評論和言論，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和回應(yīng)消極情感，保護(hù)品牌聲譽(yù)。（6）為管理層提供基于情感分析的報(bào)告和洞察，幫助其更好地理解市場和內(nèi)部輿情對企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的影響，監(jiān)督情感分析模型表現(xiàn)，不斷優(yōu)化算法和模型參數(shù)，以符合不斷變化的輿情環(huán)境和商業(yè)需求[4]。

（三）語義分析與自然語言處理

在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中高效應(yīng)用人工智能技術(shù)進(jìn)行語義分析與自然語言處理，可以采取以下方法：（1）財(cái)務(wù)報(bào)表分析：利用自然語言處理技術(shù)，對財(cái)務(wù)報(bào)表、財(cái)務(wù)公告等文本進(jìn)行解析，從中提取關(guān)鍵信息，包括財(cái)務(wù)指標(biāo)、業(yè)績說明等。（2）財(cái)務(wù)輿情監(jiān)測：通過自然語言處理技術(shù)對金融新聞、社交媒體等渠道的言論進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，以了解市場對企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的評價(jià)和預(yù)期。（3）智能客服：構(gòu)建智能客服系統(tǒng)，利用自然語言處理技術(shù)識別用戶提出的財(cái)務(wù)問題，并根據(jù)特定語境提供相應(yīng)解答或引導(dǎo)。（4）風(fēng)險(xiǎn)事件識別：基于自然語言處理技術(shù)，對內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)事件的文字描述進(jìn)行分析，以幫助企業(yè)識別潛在風(fēng)險(xiǎn)，減少信息誤判。（5）情感分析：運(yùn)用情感分析技術(shù)，可了解員工或客戶的態(tài)度和情緒，有助于更好地理解和回應(yīng)他們的需求。（6）合規(guī)文檔審查：應(yīng)用自然語言處理技術(shù)對合規(guī)性文檔進(jìn)行審查，以確保企業(yè)符合相關(guān)法規(guī)，并發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)。（7）智能合同管理：利用自然語言處理技術(shù)對合同文件進(jìn)行智能化識別和分析，以加速合同管理流程并減少潛在風(fēng)險(xiǎn)。（8）智能數(shù)據(jù)分類與檢索：利用自然語言處理技術(shù)對大量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及文本進(jìn)行分類和檢索，以加快數(shù)據(jù)分析和報(bào)告編制的過程。有效提高企業(yè)財(cái)務(wù)管理效率，減少人為錯(cuò)誤，加強(qiáng)對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的理解和利用，同時(shí)降低潛在風(fēng)險(xiǎn)[5]。

四、未來發(fā)展趨勢

第一，預(yù)測性分析：利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，企業(yè)將能夠進(jìn)行更準(zhǔn)確的未來趨勢預(yù)測，在財(cái)務(wù)管理中應(yīng)用預(yù)測性分析以提前發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會，從而采取相應(yīng)的策略。

第二，自動化審計(jì)：借助人工智能技術(shù)，企業(yè)將實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的自動收集、分析和審計(jì)，減少錯(cuò)誤和延誤，提高審計(jì)效率和準(zhǔn)確性。

第三，區(qū)塊鏈技術(shù)融合：結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)，企業(yè)財(cái)務(wù)系統(tǒng)將更加安全可靠，通過智能合約和去中心化賬本等功能，提升財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)交易的透明度和信任度。

第四，實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測：企業(yè)將使用實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)來監(jiān)測市場波動、經(jīng)濟(jì)形勢變化等因素，及時(shí)識別并應(yīng)對潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

第五，財(cái)務(wù)作弊檢測：大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)將被應(yīng)用于識別財(cái)務(wù)欺詐和違規(guī)行為，提高企業(yè)內(nèi)部控制和誠信經(jīng)營的能力。

第六，操作流程優(yōu)化：利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)自動化財(cái)務(wù)管理流程，減少重復(fù)性工作，提高效率，并減少人為錯(cuò)誤。

第七，合規(guī)智能化：結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能，企業(yè)可更容易地識別和理解繁雜的金融法規(guī)合規(guī)要求，確保企業(yè)財(cái)務(wù)活動的合規(guī)性。

總結(jié)

大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用為企業(yè)提供了更精細(xì)、智能和高效的方式來管理財(cái)務(wù)。這些技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和預(yù)測、自動化審計(jì)以及智能決策支持系統(tǒng)的搭建，進(jìn)一步提高財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和效率，還有助于發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇，并提供合規(guī)智能化、運(yùn)營流程優(yōu)化等功能，最終推動企業(yè)財(cái)務(wù)管理向著智能化、安全化和創(chuàng)新化方向不斷發(fā)展。

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（作者單位：廣西工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院 廣西南寧 530008）

[作者簡介：文嘉露（1994—），女，漢族，湖南永州人，碩士研究生，講師，研究方向：會計(jì)、財(cái)務(wù)管理理論與實(shí)踐教學(xué)。].

（責(zé)編：若佳）