［摘要］在企业数字化转型的进程中，财务预算管理面临着数据复杂与动态管理需求增长的双重挑战。智能化技术以其强大的数据处理与分析能力，为财务预算管理模式的变革提供了新方向。文章从专业技术视角出发，深入剖析传统财务预算管理在数据整合、模型构建、执行监控及考核评价等环节存在的问题，结合机器学习、自然语言处理、物联网等智能化技术，提出开发数据融合平台、构建动态预算模型体系等优化策略，旨在为企业提升财务预算管理效能提供可落地的技术路径与理论参考。

　　［关键词］智能化技术；财务预算管理；数据融合；动态模型；实时监控

　　0引言

　　财务预算管理作为企业战略目标落地的关键环节，其管理效能直接影响企业资源配置与运营决策。当前，企业经营环境呈现高度不确定性，市场竞争加剧，技术迭代加速，传统财务预算管理模式在数据处理效率、模型动态适应性、执行监控及时性及考核评价全面性等方面的局限性日益凸显［1］。智能化技术凭借其强大的数据挖掘、分析预测和自动化处理能力，为破解财务预算管理难题提供了有效途径［2］。深入探讨智能化技术驱动下财务预算管理的优化策略，对提升企业管理水平、增强企业市场竞争力具有重要的现实意义。

　　1智能化技术对财务预算管理的重要性

　　1.1数据处理维度的突破

　　智能化技术革新了财务预算管理中的数据处理模式。传统人工数据处理方式存在效率低、易出错的问题，且难以处理非结构化数据。智能化技术中的数据采集系统具备多源数据获取能力，通过应用程序编程接口（Application Programming Interface,API）可实现企业资源计划（Enterprise Resource Planning,ERP）系统、客户关系管理（Customer Relationship Management,CRM）系统等的数据对接，借助物联网传感器能实时采集生产设备运行、仓储物流等信息，还可通过网络爬虫技术抓取外部市场价格波动、行业政策变化等数据［3］。在数据清洗环节，采用异常检测算法，如孤立森林算法、One-Class Support Vector Machine（单类支持向量机），可精准识别数据中的离群点与错误值；利用数据集成技术，基于元数据映射和数据血缘分析，能有效解决不同系统数据标准不统一的问题。

　　1.2预测分析精度的提升

　　机器学习算法的应用能够显著提升财务预算预测的精度；时间序列预测模型在预算预测中发挥着重要作用；自回归移动平均数（Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型基于时间序列的自相关、偏自相关特性进行预测，适用于具有平稳性特征的数据；长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）作为深度学习模型，能够处理长序列数据，通过记忆单元捕捉数据中的长期依赖关系，在处理具有复杂趋势和季节性的数据时表现出色。例如，某汽车制造企业在预测零部件采购成本时综合运用ARIMA与LSTM模型，先利用ARIMA模型对历史成本数据的周期性规律进行建模，再通过LSTM模型挖掘原材料价格波动、汇率变化等因素对成本的影响，将预测误差率从传统方法下的18%降至8%

　　1.3决策支持能力的增强

　　智能化技术构建了全方位的财务预算决策支持体系。商业智能（Business Intelligence,BI）工具通过数据可视化技术，可以将复杂的预算数据转化为直观的图表、仪表盘，如采用热力图展示各区域销售业绩，利用桑基图呈现资金流向，使管理者能够快速洞察数据背后的规律与问题［4］。基于人工智能的决策支持系统具备强大的情景模拟与分析能力，通过蒙特卡洛模拟，可生成多种市场环境下的预算方案及其概率分布图，帮助管理者评估不同方案的风险与收益。例如，在编制新产品研发预算方案时，系统可模拟市场需求变化、技术研发进度等多种情景，分析各情景下的成本投入与预期收益，为管理者提供科学的决策依据，避免主观判断导致的决策失误，提升企业决策的科学性与合理性。

　　1.4流程自动化的实现

　　智能化技术实现了财务预算管理流程的自动化重构。机器人流程自动化（Robotic Process Automation,RPA）技术能够模拟人类操作，自动执行重复性、规律性的任务。在预算编制阶段，RPA机器人可自动从多个系统中提取数据，按照预设模板生成预算草案；在审批流程中，根据设定的审批规则，自动判断预算申请是否符合标准，并将申请提交至相应审批人，同时记录审批过程中的时间节点与意见。工作流引擎负责整个流程的协调与监控，确保各环节有序推进。例如，某金融集团应用RPA与工作流引擎后，预算编制与审批流程的人工参与度降低60%，流程周期从原来的20个工作日缩短至5个工作日，有效减少了人为因素导致的流程延误与错误，提升了预算管理的效率与规范性［5］。

　　2企业财务预算管理存在的问题
       2.1多源异构数据整合难

　　企业财务预算数据来源具有多样性与复杂性，导致数据整合面临诸多挑战。从数据类型来看，既有ERP系统中的结构化财务数据，又有客户反馈邮件、市场调研报告等非结构化文本数据，还有日志文件等半结构化数据。不同数据源的数据格式、编码规则、存储方式存在显著差异，如生产部门的设备运行数据采用JavaScript对象表示法格式存储，而财务部门的成本数据存储在关系型数据库中。在数据整合过程中，由于缺乏统一的数据标准，而且字段语义理解不一致，容易出现数据匹配错误。例如，销售部门记录的客户“地址”字段包含详细的街道信息，而财务部门的“地址”字段仅保留城市信息，当进行销售数据与应收账款数据关联时，就会因地址字段差异导致数据无法准确匹配，形成“数据孤岛”，使得预算编制无法全面反映企业经营状况，影响预算的准确性与有效性。

　　2.2预算模型静态化

　　传统财务预算模型大多基于历史数据和固定假设构建，缺乏对市场动态变化的自适应能力。以零基预算模型为例，虽然理论上要求对每个预算项目重新评估，但在实际应用中往往根据历史经验设定成本动因和参数，且在预算执行周期内保持不变。当市场需求突然变化、原材料价格大幅波动或新技术出现时，静态的预算模型无法及时调整。例如，某电子制造企业在编制年度生产预算时采用传统的固定预算模型，未充分考虑芯片供应短缺导致的价格上涨因素，实际生产过程中，芯片采购成本比预算高出30%，使得生产预算严重偏离实际，企业不得不频繁调整生产计划，增加了运营成本，降低了生产效率，影响了企业利润目标实现。

　　2.3预算执行监控滞后

　　当前，企业的预算执行监控主要依赖定期的财务报表和人工检查，存在明显的时间滞后问题。财务报表通常按月、季度或年度编制，在报表编制周期内，企业无法及时获取预算执行的实时数据。人工检查也受限于人力和时间成本，难以做到全面、高频次的监控。例如，某连锁超市企业通过月度财务报表发现某门店的商品损耗率超出预算目标，但此时距离预算执行偏差发生已过去一个月，错过及时调整库存管理、优化陈列布局的最佳时机，导致该门店当月利润下降。这种滞后的监控方式使得企业无法及时发现预算执行过程中的问题并采取纠正措施，削弱了预算对企业经营活动的控制与指导作用。

　　2.4预算考核评价片面

　　现有的预算考核评价体系过度侧重财务指标，忽视非财务因素对企业长期发展的影响。在考核销售部门时，企业往往将销售额、销售利润率等财务指标作为主要评价依据，而对客户满意度、市场份额增长、客户忠诚度等非财务指标关注度不足。这种片面的考核方式容易导致部门为追求短期财务目标而采取短视行为。例如，某销售团队为完成销售额指标，过度依赖价格促销策略，虽然短期内提升了销售额，但损害了品牌形象，降低了客户忠诚度和企业的市场竞争力。同时，由于缺乏对非财务指标的量化评价方法，考核结果难以全面反映部门或员工的实际工作绩效，不利于企业战略目标的实现。

　　3智能化技术驱动下企业财务预算管理的优化策略

　　3.1开发多源数据融合平台

　　企业应基于大数据技术开发多源数据融合平台，实现数据的统一管理与深度整合。一是采用数据湖架构，将结构化、非结构化和半结构化数据集中存储，打破“数据孤岛”。二是在数据标准制定方面建立统一的数据字典，明确各数据字段的定义、类型、取值范围和编码规则，确保不同系统数据的一致性。三是利用元数据管理工具对数据的来源、处理过程、使用情况进行全生命周期管理，通过数据血缘分析，追溯数据的来龙去脉，保证数据质量。四是在非结构化数据处理上运用自然语言处理技术，通过命名实体识别、关系抽取等算法，从合同文本、市场调研报告中提取关键信息，并转化为结构化数据。例如，从采购合同中提取供应商名称、采购数量、交货日期等信息，与ERP系统中的采购数据进行融合。同时，结合数据清洗与转换算法，对整合后的数据进行异常值处理、缺失值填充和格式转换，为预算编制提供准确、完整的数据支撑。

　　3.2构建动态预算模型体系

　　基于人工智能算法构建动态预算模型体系，提升预算模型对市场变化的适应性。一方面，引入强化学习算法，将预算管理过程视为智能体与环境的交互过程，智能体通过不断尝试各种预算方案，根据市场反馈的奖励信号（如实际利润与预算利润的差异）调整策略，实现预算模型参数的动态优化。另一方面，在构建综合预算模型时应考虑非财务指标，如利用主成分分析和因子分析方法，从大量的非财务数据中提取关键影响因素，如客户满意度、供应链稳定性等，并通过动态权重分配机制实时反映各因素对预算结果的影响。以某新能源汽车企业为例，在编制电池采购预算时，动态预算模型不仅考虑电池价格、采购数量等财务因素，还将新能源汽车市场需求变化、电池技术研发进度等非财务因素纳入模型，通过强化学习算法不断调整各因素权重，使预算模型能够及时适应市场变化，提高预算的准确性和前瞻性。

　　3.3建立实时预算监控系统

　　借助物联网、区块链等技术建立实时预算监控系统，实现预算执行的动态监控与及时预警。首先，在生产设备、物流车辆等物理实体上部署物联网传感器，实时采集生产进度、能耗、运输轨迹等运营数据，并将数据实时传输至预算监控系统。其次，利用区块链技术的分布式账本和加密特性，保证数据的真实性与不可窜改性，确保预算执行数据的可信度。最后，应用智能合约技术，预先设定预算执行的阈值和规则，当实际数据与预算数据的偏差超过设定阈值时，智能合约自动触发预警机制，并通过可视化界面展示偏差详情，如以红色标识突出显示超出预算的项目，同时提供偏差原因分析报告。例如，当某工厂的能源消耗超出预算标准时，系统立即发出预警，并分析能耗异常是设备故障、生产工艺不合理还是外部能源价格波动导致的，帮助管理者快速定位问题根源，及时采取节能措施，实现预算执行的实时监控与动态调整。

　　3.4完善智能预算考核体系

　　利用机器学习算法构建智能预算考核体系，增强考核评价的全面性与科学性。一方面，通过关联分析挖掘财务指标与非财务指标之间的内在联系，确定各指标在考核评价中的合理权重。对于非财务指标，采用自然语言处理技术进行量化评价，如对客户评价、员工建议等非结构化文本进行情感分析，通过计算文本的情感倾向得分来衡量客户满意度和员工积极性；利用关键词提取技术，从文本中提取关键信息，并将其转化为可量化的考核数据。另一方面，利用基于机器学习的聚类分析算法对不同部门、不同岗位的工作特点进行分类，为每个部门和员工生成个性化的考核报告，报告中不仅要包含考核结果，还要提供针对性的改进建议。例如，对于销售部门，除了考核销售额等财务指标，还要综合考虑客户满意度、新客户开发数量等非财务指标，通过智能考核体系全面评估销售团队的工作绩效，引导员工关注企业的长期发展目标。

　　4结束语

　　在智能化技术快速发展的时代背景下，财务预算管理的智能化升级是企业提升管理水平、增强市场竞争力的必由之路。本文通过分析智能化技术对财务预算管理的重要性，深入探讨传统财务预算管理存在的问题，并基于智能化技术提出针对性的优化策略。这些策略涵盖数据整合、模型构建、执行监控和考核评价等多个环节。通过构建多源数据融合平台、开发动态预算模型体系、建立实时预算监控系统和完善智能预算考核体系，能够有效提升财务预算管理的科学性、准确性和及时性。未来，随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断创新与发展，财务预算管理将向更智能化、自动化、精细化的方向演进。企业应持续关注技术发展趋势，积极探索智能化技术在财务预算管理中的应用，不断优化管理模式，以适应日益复杂多变的市场环境，实现可持续发展。

主要参考文献

　　［1］黄玉婷.信息化视角下企业财务预算管理策略探究［J］.中国经贸导刊,2025(10):154-156.

　　［2］冯伟,费丽娜.智能化背景下财务预算管理探究［J］.中国农业会计,2025(10):51-53.

　　［3］甘县新.企业预算管理面临的困境及优化策略探究［J］.广东经济,2025(9):65-67.

　　［4］黎芳珍.企业财务预算管理中现存问题与对策研究［J］.财富时代,2024(9):97-99.

　　［5］宋昕宇.高校财务信息化与智能化应用研究［J］.吉林省教育学院学报,2023(12):163-167.