随着人工智能的不断发展，其在信息处理和模型应 用方面的突出能力将极大地影响管理会计。
1.智能收支管理
在这个以人工智能驱动为核心的智能时代，智能收 支管理系统正在不断完善和拓展，为企业带来了前所未 有的便利和效率提升。传统的收支往往依赖繁琐的人工 操作，容易出现错误和延误，而人工智能驱动的智能收 支管理系统则通过自动化和智能分类功能，实现了对交 易的快速准确分类和记录。 智能收支管理系统充分利用了大模型的强大语言理 解和信息提取能力，通过分析和理解大量的财务数据， 识别关键信息，并将其转化为有意义的决策支持。这种 模型应用赋予系统更高级的智能，使其能够更好地理解 用户的需求和指令，通过对市场、信息和财务数据的监 测与分析，为企业提供投资规划，识别潜在风险。
智能分类识别
企业的交易数据通常包括销售、采购、付款、收款 等各种类型的单据及交易数据，这些交易数据手动进行分 类和录入中容易出现错误和延误。通过深度学习和数据挖 掘技术的应用，系统能够快速准确地对交易进行分类和记 录，避免了因错误分类带来的混乱和错误决策，这种高准 确性为企业决策提供了可靠的基础。在智能收支管理系统 中，交易数据的处理可以更加智能和准确。系统通过深度 学习算法对大量历史交易数据进行学习和训练，从中提取 特征和模式，并建立起对各种交易类型的识别模型。
智能决策支持
智能决策支持受益于大模型的数据分析和预测能力。 这些模型可以处理财务数据和市场信息，识别关键信息， 预测未来趋势，为企业管理层提供更精准的财务状况和 业务情况分析，智能推荐最佳的资金运作策略，如在紧 张的现金流时期如何采取财务调控措施、在充裕的现金 流时期如何进行投资扩张，以提高资金利用效率，帮助 企业更好地适应市场变化。管理层可以依赖这些数据驱 动的智能决策支持，制定更明智的战略，促进企业的稳 健发展。
智能交互体验
智能交互体验得益于大模型的自然语言处理能力。 模型能够理解用户的自然语言指令，将其转化为有意义 的操作，简化了操作流程，提高了工作效率。用户可以 通过口头或书面方式与系统进行交互，提出查询、操作 等需求，无需熟练操作系统的各项功能。系统能够理解 并满足这些需求，使管理会计人员更加快速地获取财务 信息，集中精力于核心财务分析和决策工作。
2.智能绩效管理
大模型的应用为绩效管理带来了更高效、更公平和 更智能的特征，使企业能够更好地衡量、管理和改进员 工绩效。
自动化绩效考核
自动化绩效考核是人工智能在绩效管理中的杰出应 用之一，大模型的数据处理能力可以有效地支持这一进 程。这些模型能够处理大量员工数据，分析关键绩效指标， 并自动化生成绩效报告，从而大幅减少了人力资源的需 求，提高了考核的效率。 例如，一家企业使用大模型的绩效管理系统，该系 统通过深度学习和数据挖掘技术自动分析员工的工作数 据、销售成绩和客户反馈。基于这些数据，系统自动生 成员工绩效报告，无需手动干预。这种自动化和高效的 绩效考核过程使企业能够更快速地识别出绩效较好和需 要改进的员工，有针对性地采取措施。
实时性绩效反馈
实时性绩效反馈的关键在于大模型的数据分析和处 理速度。这些模型能够迅速分析员工的工作表现数据和 客户反馈，并生成实时绩效反馈，为企业提供即时了解 员工表现的机会。 例如，一家科技公司采用了基于大模型构建的绩效 管理系统，该系统每天分析员工的项目进展、客户互动 和团队协作等数据。企业领导者可以随时查看员工的实 时绩效数据，及时发现问题和机会，以便迅速采取行动。 这种实时评估帮助企业更灵活地调整人力资源策略，提 高人力资源利用效率。
个性化职业规划
大模型的学习功能有助于更好地了解员工的学习需 求，分析员工的工作表现和学习历史，为员工提供个性 化的学习计划和发展规划。大模型为员工设计个性化的 学习计划，员工可以按照自己的节奏学习。这样的做法 节省了时间，因为员工会获取更多的信息，并降低再培 训的可能性。这种个性化计划可以帮助员工更好地提升 技能，从而更好地应对工作要求。企业通过模型的学习 功能为员工提供了更多的发展机会，通过收集员工多维 度的工作表现，为员工自动生成职业规划，同时提高员 工的企业认可度。
公平性员工评价
大模型在绩效管理中的应用可以减少主观性，更加 客观地评估员工的表现。模型能够根据数据和事实，不 受情感和主观因素的影响，进行评估，确保公平性。 例如，大模型应用下的绩效管理系统通过分析员工 的销售数据、客户满意度和合规性指标等多方面数据， 自动评估员工的绩效。这种客观的评估方式可以减少主 观偏见，确保评估的公平性，为员工提供公平的机会。
3.智能票据管控
目前我国加大推广使用全面数字化的电子发票，即 “数电票”。信息化技术的发展和企业数字化的快速发展使 得数电票的普及成为可能，有助于进一步推动税收数据 的智能归集和分析，提升税务机关的数字化管理水平。 数电票时代，企业需要建立一个更加智能、一体化、随 时随地都可以自动同步全量企业发票的数据库，积极应 对财税管理流程的再造，通过业务、财务和税务的一致性， 在不同层面和不同环节细化数据颗粒度，推行和升级企 业会计信息系统建设，洞察内外部的财税风险。 大模型能够实现智能用票，自动化票据处理流程， 提高工作效率和精确性，从而为企业带来更多机会。此外， 大模型能够处理大量的票据数据，分析税收信息，识别 异常模式和异常行为，并提供高级的数据分析和智能决 策支持。其强大的数据挖掘和分析能力可以帮助企业更 好地理解财务状况，识别潜在问题，并采取适当的措施。
智能数据归集
数电票的应用，一方面可以为税务机关提供更详细、 全面的数据支持，实现全方位税收数据的智能归集和分 析，另一方面可以使企业更加准确地了解经营状况和财 务状况。数电票使得企业能够应用人工智能来实现自动 查验、智能识别、自动报销、入账、归档等诸多功能， 还可以通过集中票据池进行管控，实现共享中心建设。 这为企业节省了大量时间和人力，提高了工作效率，同 时也减少了出错概率，提升了业务处理的精准性。企业 应积极应对财税管理流程的再造，通过业务、财务和税 务的一致性，在不同层面和不同环节细化数据颗粒度， 构建海量多元数据智能归集系统，包括归集、提取、存储、 选择和查询等功能，全面提升业财税融合程度。
智能风险预警
财务风险预警功能的加强依赖于大模型的信息处理 速度和分析能力。这些模型能够实时监测财务数据和市 场动态，识别潜在的财务风险，并及时向企业发出预警。 数电票使用后，数据挖掘技术可以用于识别大量的 票据信息，如用于检测潜在的发票风险，包括重复发票、 虚假发票和异常发票。通过分析发票数据，建立模型来 识别异常模式和异常行为，从而提前发现潜在的问题并 采取适当的措施。通过挖掘支出数据，企业可以分析供 应商、产品或服务的进项税情况，这有助于确定哪些进 项税可以抵扣，从而最大程度地减少税务负担，同时确 保遵守税法规定。 数据挖掘技术还可以用于供应链风险识别和预警。 通过识别最常见的采购项目、关联的供应商以及采购金 额的波动，企业可以更好地规划采购策略，优化成本， 并确保供应链的稳定性。通过挖掘支出数据，企业可以 对供应商的绩效进行评估，包括交货时间、产品质量、 价格合理性等因素的分析，以确定哪些供应商在长期合 作中表现最佳。通过分析支出数据的时间序列，可以发 现成本异常波动的原因，从而及时采取措施。基于历史 支出数据的分析，可以建立支出预测模型，帮助企业更 好地规划预算和资源分配，有助于防止超支，并确保在 财务方面保持良好的控制。
4.智能管理会计报告
在当今竞争激烈的商业环境中，要实现业绩增长， 实现股东价值，企业战略的制定和执行变得尤为关键。 战略决策不仅需要基于全面的信息和数据，还需要在不 断变化的市场条件下做出迅速的响应。 管理会计报告通过其智能化应用，不仅能够提供实 时准确的业务信息和财务数据，还能通过数据分析、预 测和风险管理等功能，为企业管理层提供更有力的支持， 帮助他们在复杂多变的市场中制定明智的战略决策，从 而为业绩增长提供坚实的基础。
提高决策准确程度
智能化管理会计报告通过数据汇总和展示，为管理 层提供实时准确的业务信息和财务数据，推动业绩增长。 它实现了对实时数据的监控和分析，把握市场动态，快 速应对挑战。通过人工智能的预测分析，帮助企业准确 预测市场需求、销售趋势，优化供应链。通过数据挖掘， 识别资源潜在问题，提高效率和绩效表现。利用人工智 能分析能力，支持战略规划和市场定位，找到发展方向。 智能化报告还能够识别潜在风险，帮助企业控制风险， 保障稳健运营。这些特点使得智能化管理会计报告成为 企业决策不可或缺的重要工具，助力业绩提升。 管理会计报告在人工智能助力下发展趋势分为四个 阶段。一是描述性智能阶段，用于数据汇总和展示，帮 助管理层了解业务现状，通过可视化工具直观了解产品 线表现。二是诊断性智能阶段，利用数据挖掘和模式识 别技术深入分析业绩波动原因，帮助企业调整策略应对 挑战。三是预测智能阶段，利用机器学习算法预测未来 业务趋势，调整库存和供应链策略，满足市场需求。四 是建议和支持决策阶段，结合复杂算法向高管提供战略 建议。这些智能化阶段为管理会计报告的应用带来前所 未有的便利和效率，为企业决策提供强有力的支持。
满足定制模型需求
目前多数企业开始通过购买“模型即服务”来开展人 工智能业务使用。企业可以通过应用编程接口（API）调 用这些程序，并运用提示学习（prompt tuning）和前缀 学习（prefx learning）等提示工程技术，针对自身的具 体需求在较小程度上加以定制，收获个性化服务，生成 个性化报告。 未来大多数企业需要定制模型，用自己的数据对模 型进行微调，以扩大其用途和价值。这使模型能够支持 整个业务中一些具体的下游任务。通过此举，企业可以 有效地利用人工智能实现绩效的飞跃发展——提升员工 能力、改善客户满意度、引入新型商业模式、及时感知 即将发生的变化等。
优化运营降本增效
人工智能驱动的自动化可以简化流程、优化运营并 帮助公司定位最佳客户和市场。借助人工智能，公司可 以通过减少间接成本、简化流程和改善客户体验来节约资金并增加利润。 企业可以通过人工智能实现的最重要的成本节约之 一是劳动力成本。自动化使企业减少了对人工的需求， 并且通过任务自动化，公司可以降低劳动力成本并派遣 员工专注于其他业务领域。人工智能还可以通过改善客 户体验来帮助公司增加效益。管理会计人员一般负责企 业内部运营，不直接面对企业外部客户，但是要有一种 新型的“客户观”，企业内部其他部门都是管理会计部门的 客户，要利用人工智能更好满足内部客户的需求和偏好， 优化运营和改善客户体验，提高企业组织的运营效率， 从而促进企业整体的业绩增长。
5.智能 ESG
环境、社会和治理（ESG）不仅仅是一种趋势或合 规要求，而是企业取得长期成功的关键要素。管理会计 人员的积极参与和专业能力将有助于企业实现ESG目标， 不断增强企业的社会责任和竞争优势，为可持续发展开 辟更加广阔的未来。人工智能可以为管理会计人员提供 更多处理和解决 ESG 问题的方式，推动可持续发展。大 模型在 ESG 数据管理和人工智能技术解决方案中的应用 为企业提供了更强大的工具，有助于企业更好地履行社 会责任、实现可持续发展，并提高 ESG 数据的质量和可 信度。
智能数据分析
在大模型驱动下，管理会计人员与 ESG 是一对完美 的搭档。它充分利用了管理会计人员的业财融合能力、 业绩管理能力、数据洞察力以及跨职能沟通能力和供应 链知识，进一步增强了 ESG 管理的效力。 首先，大模型应用在跨部门数据收集和分析方面发挥了关键作用。这些模型能够智能地跨越不同业务部门， 自动收集和整合涉及 ESG 的数据和信息。例如，它可以 在环境方面获取能源消耗、废物处理和碳排放等数据， 在社会方面涵盖员工满意度、员工培训和社区参与等数 据，同时还能够关注公司治理方面的董事会独立性、薪 酬结构和道德准则等数据。这种综合性的数据采集有助 于企业更全面地了解其 ESG 绩效和风险。其次，大模型 应用可以与管理会计人员的业绩管理能力协同工作。模 型可以根据企业的战略目标和 ESG 计划，智能地制定相 应的绩效指标。随后，通过对收集到的数据进行测量和 分析，模型可以帮助企业评估其在 ESG 领域的表现和进 展。这种自动化的绩效评估不仅提高了效率，还确保了 数据的准确性和可靠性。 此外，大模型应用的数据洞察力也为管理会计人员 提供了强大的支持。模型可以分析大规模的 ESG 数据， 识别出潜在的改进领域，并为企业的战略目标提供有针 对性的建议。这种数据驱动的洞察力有助于企业更智能 地制定可持续发展战略和 ESG 计划，以更好地满足利益 相关者的期望和需求。
智能报告生成
为应对数据收集难、公信力差等挑战，新一代 ESG 会计解决方案不断涌现，智能文档处理（IDP）正处于这 股创新浪潮的前沿。如 ESG Flo 等公司正在使用人工智 能驱动的数据提取、转换和加载（ETL）管道来识别、提 取和增强文档中的数据，从而使大规模的全球数据收集 和报告变得更加简单、快速和无差错。 目前人工智能数据摄取方案能够识别任何形状和形 式的账单，并且与公司系统的安全 API 接口和 SaaS 平台 集成。客户可以毫不费力地将发票上传到第三方平台， 并将自动显示汇总数据、关键指标和交互式可视化，从 而实现轻松报告。大模型驱动的人工智能数据采集可以 让可持续发展团队更高效地收集、分析和报告 ESG 数据， 满足利益相关者对数据透明度和问责制的要求。
扫码关注微信公众号
