数智化背景下大数据与人工智能技术在企业财务管理中的应用
摘要：随着数智化时代的到来，企业正面临着前所未有的巨大变革。在这一背景下，大数据与人工智能技术已经成为企业财务管理中的重要利器，它们不仅能够帮助企业更好地理解和运用海量财务数据，还可以提供更准确的预测和更智能的决策支持。
中图分类号：F062.5
文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2024）05-058-03
本文旨在探讨数智化背景下大数据与人工智能技术在企业财务管理中的应用。分析了数智化对企业财务管理带来的挑战和机遇，随后介绍了大数据与人工智能技术在财务管理中的具体应用。
一、数智化对企业财务管理的影响
（一）数智化带来的挑战
随着数智化时代的兴起，企业财务管理面临着诸多挑战。首先，关于数据安全和隐私，大量财务数据的存储、处理和传输，使得数据安全和隐私保护成为一项重要挑战。再者，在大数据的环境中，数据的治理和合规性变得更加复杂，企业需要确保数据的准确性、完整性和可靠性，同时还需要满足法律法规对于财务数据管理的要求。
此外，运用大数据与人工智能技术需要具备相关技能和知识的专业人才，而且会有不同的信息系统，在这些系统中有不同的数据模型和标准，需要进行系统集成，来实现信息管理。最后，从大数据中获取实时信息并做出相应决策，还涉及技术、流程和文化等多方面挑战。
（二）数智化带来的机遇
数智化技术使得企业可以更加迅速地进行财务数据的实时分析，从而更好地把握市场动态和企业状态，及时调整策略。大数据与人工智能技术为企业提供了更精准、高效的财务决策支持，使企业能够更好地应对市场变化和风险，还能让企业更好地了解资金流向、管理成本，并借助数据驱动的方式来改进资金利用效率，带来更好的经济回报。
对于客户需求，企业可以基于大数据和人工智能技术，更好地提供个性化财务服务，加强客户关系并提高忠诚度。还能让企业能够实时监控风险，预测潜在风险，并及时采取措施以降低各类财务风险。帮助企业实现更加智能化、高效化的财务管理，推动企业在竞争激烈的市场中取得更大的优势。
二、大数据在企业财务管理中的应用
（一）数据整合和清洗
在企业财务管理中，进行数据整合和清洗是高效应用大数据的关键一环。运用大数据，进行数据收集，在不同的部门中收集数据，确保不同来源的数据能够有效地整合。对于需要收集的数据进行定义，明确需要哪些数据来支持特定的财务分析或决策。将收集到的财务数据存储到统一的数据仓库中，确保数据集中存储，并且能够容易访问和处理。然后对数据进行清洗，主要是去除重复数据、纠正格式错误、处理缺失值，并解决数据不一致的问题。同时确保数据符合一致的标准和格式[1]。
接着，将来自不同来源的数据整合成统一的数据模型，方便进行跨系统和跨部门的分析。对整合后的数据进行验证，以确保数据的准确性和完整性，最后还需要对原始数据进行备份和存档，以便日后需要重新进行分析或发现数据问题时使用。
（二）数据可视化
在企业财务管理中高效应用大数据，运用现代的数据可视化工具能够将复杂的财务数据转化为易于理解的图表和报告。
首先，根据企业需求和团队技术水平，选择适合的数据可视化工具，确定好需要传达的信息和目标受众，有助于选择合适的图表类型和视觉化方式。同时在进行可视化前，确保对数据进行必要的预处理，包括数据清洗、整合和聚合，以确保可视化结果准确反映数据实际情况。
其次，根据所需表达的信息，选择适合的图表类型，以最佳方式呈现数据关联和变化趋势。确保图表布局简洁清晰，注重标签和标题的描述性，避免信息过载。还可以利用工具提供的交互功能，让用户可以自由地探索数据，从而增加用户参与度和信息沟通的灵活性。
最后，借助数据可视化工具的自动化功能，在筛选好的图表基础上生成自动化的报告，确保相关方能随时获得最新、清晰的财务数据可视化报告。
（三）实施预测模型
在企业财务管理中，利用大数据技术建立预测模型可以帮助预测未来的财务走势和市场变化。收集历史财务数据、市场数据和其他相关数据，并对收集到的数据进行清洗，进行特征提取与选择，选择对预测具有影响的特征或指标，同时确保特征的质量和适用性。
根据数据的性质选择合适的预测模型，利用历史数据对选定的模型进行测试，并使用交叉验证等方法对模型进行评估，确保模型的泛化能力。基于构建好的模型对未来的财务走势和市场变化进行预测，同时持续地优化模型以提升预测精度。
另外，将建立好的预测模型应用于实际数据，并实时监测预测结果的准确性，根据实际情况对模型进行调整和优化。将预测的结果与实际情况进行对比分析，在实现预测准确性的同时，及时反馈信息以不断改进模型和数据质量。
（四）实时监控和反馈
要利用大数据技术实现对财务数据的实时监控，及时发现异常情况并采取必要的纠正措施，可以按照以下步骤进行：（1）建立实时数据流。利用大数据处理平台或