智能时代下财务信息化概念框架的构建

柴晓星

（太原学院，山西 太原 030032）

未来已至，智能时代正以惊人的速度进入了我们所有人的视野。当大数据等新信息技术快速地改变了商业环境的时候，财务人也展开了对智能时代财务信息化建设工作的思考。我们必须意识到，新信息技术在财务领域的应用场景将被进一步挖掘，也必将改变企业财务信息化的系统框架。

一、智能时代影响财务的新信息技术

企业的财务工作历经以会计电算化为标志的第一次变革以及以建立财务共享中心为标志的第二次变革之后，现在以大数据、云计算、人工智能和区块链等新信息技术为代表的第三次财务变革已然拉开序幕。

（一）大数据技术

大数据技术应该算是智能时代的起点。维克托·迈克-舍恩伯格和肯尼思·库克耶在《大数据时代》一书上很好的诠释了大数据的全体性、混杂性和相关性的特点[1]。IBM 也提出了大数据4V特征，更详细地阐释了大数据的特点。

1.数量多。大数据的“大”就是突出数量大的特征，数据不是传统的随机样本，而是全体数据。当互联网不断发展，海量数据产生，如果我们能有效利用这些数据，价值不可限量。

2.多样性。强调大数据的混杂性。传统的数据以结构化数据为主，而大数据技术，将数据来源扩展到非结构化数据，市场的任何事件、新闻等都可能成为预算预测的基础，使得预测分析具有很高的可用性。

3.速度快。速度快是指数据的运算速度非常迅速。当数据的运算速度非常快时，算力就会变得富足和廉价，这样我们才可能将大数据以较低的成本运用到更多业务中。

4.真实性。真实性更强调数据的相关关系，而不是因果关系。通过降低精确性要求，使得更多更真实的数据信息得以留用，变相地提升了数据的质量。这种情况下，我们并不需要大数据告诉我们谁一定存在问题，只要能够提醒我们谁可能有影响就可以了。

（二）云计算技术

美国国家标准与技术学院对云计算的定义是：一种按使用量付费的模式，能够提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入包括网络、服务器、应用软件等在内的可配置的计算资源共享池，这些资源可以被快速提供，只需投入较少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算包括IaaS、PaaS 以及SaaS 的概念构成。

1.IaaS。IaaS 是基础设施的服务，是云框架下技术上的硬件，包括网络、服务器等物理框架，主要起到支撑的作用。这种模式可以大大降低企业硬件成本的投入，并且由于硬件的这种集群模式，算力被均衡使用，系统性能还会进一步提升。

2.PaaS。PaaS 是平台服务，是云框架下的开发平台、数据库平台等。这种模式下企业使用的是付费即租即用的云端开发平台来使用。这种模式可以节约搭建复杂开发环境的资金成本，并且能随时使用平台最新的开发技术，对于规模不大的企业比较适用。

3.SaaS。SaaS 是软件服务，是与财务关系最密切的模式。财务的应用系统并没有建在企业内部，而是放在互联网的云平台上。用户访问财务系统，相当于从公司内部穿透到互联网上的某一系统中，并且这个财务系统是多个企业共同使用，只是在数据和权限方面要做一定的隔离处理。

对于企业来说，云计算在财务中的应用主要是包括采用IaaS 模式构建财务系统框架、使用基于SaaS 模式的财务应用系统和以SaaS 模式提供对外服务。

（三）人工智能技术

智能时代，财务管理与技术结合的最重要体现就是人工智能。在目前阶段，财务方面主要是基于机器学习来实现智能应用的。机器学习是IBM 科学家亚瑟·塞缪尔在1952 年提出的，定义为“可以提供计算机能力而无须显式编程的研究领域”。在计算机对输入对象进行算法处理的过程中，通过机器学习来优化改进“算法”，帮助我们得到更准确的结果。

1.基于机器学习的智能共享作业。目前我国已经有企业实现了基于人工经验规则的准人工智能应用，虽然还不是真正的人工智能，但如果规则丰富，可以相对节省人力成本。这种模式下，机器通过任务训练，来优化现有规则，补充更多靠人难以解读的规则，同时结合大量外部数据进行辅助学习，比如学习大量假发票案例，总结出难以被人解读的假发票黑名单供应商规则。

2.基于机器学习的智能风险控制。通过大量训练，计算机不断优化算法，寻找出更多有利于结果的特征，从而对所有财务单据可以进行风险分级，并根据不同的风险级别来设置不同的业务处理流程。

（四）区块链技术

区块链是一种分布式记账机制，通过建立一组互联网上的公共账本，网络上所有用户共同在这个账本记账与核对，来保证信息的真实性和不可篡改性[2]。通常具备以下特点：

1.链式结构。区块链是一种链式结构，是由网络上一个个存储区组成的链条，每个区块下都包含了一定时间内网络中全部的信息数据。

2.共识性。公共记账机制下，需要在最开始时就具备共识性规则，在该机制下所有的主体必须首先对相关规则达成共识，一旦有人不遵守，他的记录就默认为失效。

3.去中心化。这是区块链很重要的特征，强调整个记账机制下，并没有一个中心系统或机构来掌握、修改或屏蔽信息。

4.分布式或高冗余。区块链下，每一个用户可以清楚看到整个系统完整的记账过程，这就是分布式的特点，可以避免数据被某用户删除或篡改的问题，提高了信息的真实性，但同时，由于被反复记账，因此会引致数据高冗余的弊端。

二、智能时代财务信息化概念框架的构建

基于以上内容，当新技术与财务有机结合在一起时，传统的财务信息化框架就会发生一定的变化。智能时代，财务信息化应提出新的概念框架。

本文认为，基于智能信息技术，企业财务信息化的概念框架可以包括数据层、引擎层以及业务应用层[3]，如图1 所示。

图1 财务信息化概念框架图

（一）数据层

财务信息化框架中的数据层是处于基础层，为业务应用提供需要的数据支持。与传统的数据层相比，智能化特点主要体现在数据的内涵变化。在传统框架中，数据层主要针对结构化数据，但大数据技术之后，非结构化数据将被引入数据层，来丰富数据层的内涵。在该数据层中，系统要对结构化数据与非结构化数据同时提供采集管理、对接管理、存储管理等。

（二）引擎层

引擎层实际是一个技术共用平台，由多种技术工具组成，当企业产生不同业务需要时，引擎层可以调用不同的引擎工具来组合，从而实现与业务应用的配套，进而实现整个财务信息化框架技术工具的共享。主要的引擎包括：

1.图像识别引擎。图像识别引擎主要应用于图像信息的识别。既能够对结构化图像数据进行识别提取，又能对非结构化图像数据进行识别提取。并且还可以利用机器学习的功能来不断提高图像识别能力，提高其应用价值。

2.规则引擎。基于人工经验规则的准人工智能的应用场景，将不同的规则定义输入系统，从而引导和支持系统在财务流程中进行大量的判断、分类以及审核。规则引擎的不断完善，有利于基于人类分析之后的不断修正。同时，可以引入一个机器学习引擎作为规则引擎的后台引擎，通过机器来训练学习大量不同的业务场景数据，不断优化完善相关的规则，使规则引擎能够更好地应用在不同的业务中。

3.流程引擎。在规则引擎不断的驱动下，流程引擎主要完成财务流程的指导，全面提升财务信息系统的整体水平。

4.数据计算引擎。相对其他引擎，数据引擎比较独立。基于大数据技术，数据引擎应能够处理包括结构化数据和非结构化数据在内的海量数据计算问题。使得财务问题在大数据方面的应用得到真正有利的技术支持，再不是传统模式下所谓的“大数据”。

5.分布式账簿引擎。如果区块链技术能够从概念化发展到一定的应用程度，可以考虑通过引擎化的方式将分布式账簿建立起来。分布式账簿的标准化，有利于区块链技术在企业中的相关应用。

（三）业务应用层

业务应用层应该是整个财务信息化系统框架中的核心层次，也是最终财务与技术相匹配的应用层次。因此我们应该从信息技术与财务业务功能结合的角度，搭建一个矩阵式的框架层次（见表1）。

表1 财务信息化业务应用层

1.资金管理方面。在资金管理方面，智能技术的影响主要是交易的安全一致性、跨境交易成本的降低和交易效率的提升、资金流动性风险管理及预测等方面。

首先，基于分布式账簿的区块链技术，可以构建一个清结算平台。区块链技术可以提高资金交易的安全性和效率，并且能够解决资金清结算时的核对和一致性问题，尤其是跨境交易。跨境交易由于要通过SWIFT 组织建立的中心网络来实现转账交易，高额的手续费和较长的转账周期让资金交易成本很高，交易效率较低。但区块链交易可以打破这种基于某个中心组织来清结算的制度，使得这种情况得到很大的改善。

其次，基于大数据技术的应用，企业可以通过自身历史数据的积累以及对影响资金需求相关因素追踪监控，能够对资金计划进行预测，并且实现滚动预测。同时，大数据技术可以通过对资金风险的发现与监控，在更早的时间发现资金流动性风险、安全性风险。

2.财务报告方面。财务报告方面其实一直是财务信息化的重点领域。智能时代新技术下，由于各类财务信息系统都会有所改变，因此也会影响财务报告领域。

首先，基于机器学习技术，智能报告可能实现。目前市场上已经出现了人工智能参与编制的市场研究报告，不久的未来，基于结构化的报告范式，人工智能基于大量市场反应的不断学习，智能报告并非不能实现。

其次，基于分布式账簿技术带来的可靠性，能够帮助企业来解决业财对接时业务交易与会计记录不一致的问题，同时，基于交易各方分布式账簿，能够实现同时记录，避免数据被篡改，对于内部交易和关联方交易的核对和一致性问题帮助较大。

3.纳税管理方面。纳税管理在税务风险控制方面可以考虑人工智能技术来进行辅助，在税费分析、税费预测方面通过引入大数据技术，将更多的企业外部数据纳入分析范围，对企业的税费进行分析和预测。

4.费用管理方面。传统管理模式下，成本费用很难实现深度的事前管理，而在智能信息技术的推动下，信息系统应该更支持与业务场景关系更密切的相关费用的前期管理。例如，以差旅费、食宿费为核心的前端服务，以车辆费用为核心的车联网系统，以采购费用为核心的电商平台等的应用。

另外，物联网技术使企业能够对相关业务事项发生的过程、成本费用的流转情况进行跟踪，这样基于物联网提供的数据，我们可以更细致地分析和管控在这一过程中的成本费用。同时，结合大数据技术，我们能够获得更多与成本费用相关而非因果关系的数据，并据此进行更细致的分析。

5.预算管理方面。首先，在企业经营计划以及预算编制方面，大数据技术会产生重要的影响。经营计划和预算编制对于企业是资源配置问题，尤其是资源的方向和权重的问题。而基于结构化和非结构化数据的大数据技术，可以帮助企业进行资源投向及权重和业绩达成之间的相关性分析，使企业事前有能力对预算编制的合理性进行有效的评价[4]。其次，在预算预测的环节，企业可以通过大数据、机器学习的方法来构建更为完善的预测算法模型，能够开展更加复杂的相关性分析，这样可以使得预算预测的可靠性和预判能力得到很大的提高。

6.管理会计方面。在传统模式下，管理会计的数据处理主要依靠关系数据库，对于海量数据的处理，非常消耗时间，而且成本较高。当多维数据库出现之后，管理会计的性能有了很大改善，以事实表为核心，实现多个维度的数据组合，容易理解，但如果数据继续扩大还会出现瓶颈问题——数据冗余。随着大数据技术的快速发展，企业可以在物理框架、硬件方面有所突破，比如基于云计算搭建多维数据库，直接利用内存数据库来进行管理会计数据的分析等，将冗余信息重新储存，使得管理会计的多维度分析不再受到技术性能的制约，只要有利于更好地反映实际经营情况，我们不再纠结于维度的制约。

7.经营分析方面。智能信息技术对经营分析的影响主要体现在分析角度的扩大以及分析工具的改进方面。从经营分析的角度方面来说，传统模式下，受到结构化数据的限制，经营分析侧重因果分析，但在大数据技术的基础上，可以实现因果分析到相关分析的拓展[5]。

从分析工具方面来讲，大数据与云计算技术的结合使得经营分析的能力得到增强，拥有了更强的数据信息采集、捕获以及处理能力，使得经营分析的外延得到扩展。大数据对非结构化数据的处理，使得企业除了自身信息之外，可以将来自于社会的热点信息纳入分析的范围。

此外，人工智能技术，尤其是机器学习的技术不断发展，使得经营分析将会由现在的经验分析更多的向算法分析来转化，这也意味着更为复杂的分析在未来可以实现。

可以看出，智能时代财务信息化的框架主要是以场景为基础构建的。目前框架还处于一个概念设计阶段，未来还需要企业不断的付诸实践，来补充和优化该框架的内容。

三、智能时代财务信息化框架的协同性挑战

智能时代来临之后，财务信息化的框架将会发生很大的改变，从数据特点来看，数据从结构化数据到非结构化数据；从技术层面来看，大数据、云计算、机器学习、区块链等新技术也会嵌入财务信息化框架中。在这样的趋势下，我们应该意识到，企业不可避免的会受到来自于协同性问题的挑战。主要包括：来自于财务部门内部以及财务部门与技术部门之间的信息协同性挑战。

（一）财务部门内部信息化协同性挑战

1.财务各职能部门信息化建设的协同。目前，我国大部分企业在财务信息化建设的过程中并不是集中管理的，而是由不同职能部门以自身职能需求为基础进行建设的。例如，负责预算管理的部门建设预算编制系统，负责资金管理的部门建设资金管理系统，而负责财务报告的部门只考虑会计核算系统的建设。职能部门负责各自的信息化建设、运行以及后期的优化。一方面来讲，这样做能更好地满足需求与建设的关联程度，毕竟每个职能部门对于自己的业务场景以及信息需求是比较了解的。但是，另一方面，当财务系统的信息需要实现集成统一或者构建共同平台时，就会出现问题。各职能部门系统管理是相互割裂的。在新信息技术快速发展的智能时代，更多的数据和流程将被要求集成，因此信息化建设在财务部门之间的分散会为信息集成化带来约束，也是企业构建智能化信息系统框架面临的一项挑战。

2.财务部门对智能化共识程度的协同。财务信息化系统框架建设的重要因素之一是参与建设的财务部门对智能技术应有共识，基于这种共识才能更好地推进信息系统的建设进度，进一步构建不同业务与新技术结合的场景。但目前来看，多数企业财务的各部门之间并没有达成对智能技术同一层次的认识，在技术路线的选择、资源的投入、技术的要求等方面存在分歧，这样必然会影响智能信息技术在财务领域的进程，甚至会出现资源的损耗和过程的反复。因此，如何协同财务智能化技术的共识度同样是企业构建信息化框架要解决的重要问题。

（二）财务部门与技术部门之间信息化协同性挑战

财务部门与技术部门从信息化建设的方面来看，应该属于需求与实现的关系。财务部门根据自己的业务需要对信息系统提出相关需求，技术部门通过技术手段和方法来实现财务上需求，在这个过程中，必然容易出现协同问题。

1.需求转换的协同。财务部门与技术部门协同的关键在于如何将业务场景的需求转化成信息系统的语言。但现实情况是，财务部门根本不清楚技术部门的工作模式，技术部门也很难理解财务的会计语言，导致他们之间在进行需求转换时经常出现理解的偏差，无法对接。所以有不少企业成立了专门的衔接小组，来协助两部门进行需求的转换。但是，如果智能化新技术开始应用时，这种衔接会比之前更加困难。首先，由于新技术的复杂化，很多人员对新技术做不到透彻理解，所以新技术究竟能解决哪些具体的业务场景，哪些场景需要单一的信息技术或者是多种信息技术相结合等问题的解决就会变得更加困难。其次，技术部门对新信息技术的求知欲，会让他们醉心于对技术的挖掘而忽略财务业务的实际需求，出现“为技术而技术”的情况，这样会使财务的需求与转换渐行渐远。

2.财务分散需求与统一技术平台对接的协同。目前很多企业的财务部门信息化建设是各自为政的分散模式，这样导致他们对信息系统的需求也是各自向技术部门提出的。而技术部门如果已经实现统一的平台化，面对各种规则不统一、时间不统一、程度不统一的要求，就会出现对接的问题。统一的平台在解决技术问题应该要统筹考虑，对所有的需求要坚持统一的规则，而这样势必不能逐一满足财务各部门的个性需求，产生大量沟通方面的矛盾。有人也会提出，技术部门如果不平台化，而像财务部门一样根据项目的需求来配备专业团队攻克技术问题，是不是就不会出现类似个性与统筹协同的问题，但这样是违背技术共享大趋势的，只会导致更严重的技术部门内部协同问题。

不可回避的是，智能时代财务信息化框架建设过程，会面临来自于企业财务内部之间、财务需求与技术之间协同方面的挑战，这也是下一步企业信息化建设重点考虑的问题。

综上所述，智能时代的大数据技术、云计算、人工智能以及区块链等新信息技术与企业财务之间将发生新的变化，搭建智能财务信息化的概念框架，并基于此去实现财务工作的智能化是未来社会的发展趋势，也是我们这一代财务人不断奋斗的目标。