［摘要］文章围绕人工智能在智能财务决策支持系统中的作用、赋能原理及创新应用展开研究。首先，分析人工智能应用于智能财务决策支持系统中的作用，如打破数据壁垒、实现动态预测、强化风险管控、优化决策方案；其次，聚焦多源数据协同处理、动态预测建模、智能风险识别、多目标决策优化四大支持原理进行人工智能赋能智能财务决策支持原理分析；最后，提出构建治理体系、优化人工智能模型场景适配、人机协同决策交互、完善安全与合规体系、业务系统深度联动、建立效果量化评估机制等人工智能在智能财务决策支持系统中的创新应用路径。

　　［关键词］人工智能；财务决策支持系统；创新应用

　　0引言

　　数字经济浪潮下，企业财务职能从传统核算向战略决策支撑转型，财务决策支持系统作为核心工具，其智能化水平成为影响企业经营效率与风险管控能力的关键因素。传统财务决策支持系统受限于数据整合能力，存在“数据孤岛”问题，且依赖静态模型分析，难以实时响应市场变化，风险预警具有滞后性，无法满足企业动态经营需求。人工智能是模拟人类智能的理论和实践，涉及利用计算机系统实现对复杂问题的感知、理解、推理、学习和决策的能力，在多个领域展现出广阔的应用前景，可打破数据壁垒实现多源信息融合，通过动态预测模型提升决策前瞻性，依托智能算法提高风险识别效率，为财务决策支持系统升级提供核心动力。

　　1人工智能在智能财务决策支持系统中的作用

　　1.1打破数据壁垒，奠定全维度数据基础

　　传统财务决策支持系统受限于“数据孤岛”，仅能处理结构化财务数据，决策依据单一。人工智能通过多源数据融合技术，可整合企业内部业务数据、外部市场数据及非结构化数据，同时借助数据清洗算法剔除冗余、错误信息，通过标准化处理实现数据格式统一，将数据整合效率提升数倍，为财务决策提供覆盖“业财—市场—政策”的全维度、高质量数据支撑，解决传统系统数据维度少、质量低的痛点。

　　1.2实现动态预测，提高趋势研判精度

　　财务决策需要依托精准的指标预测，而传统系统依赖静态统计模型，预测结果滞后且易受主观因素影响。人工智能通过机器学习算法，如长短期记忆网络（Long-Short Term Memory,LSTM）、梯度提升树（Gradient Boosting Tree,GBT）构建动态预测模型，可实时捕捉数据变化规律，对营收、成本、现金流等核心财务指标进行短期、中期预测，且能根据新数据实时优化模型参数，预测准确率较传统方法有明显提升，能够帮助企业提前识别潜在机遇与风险，为战略规划提供有效依据［1］。

　　1.3强化风险管控，缩短预警响应时长

　　财务风险的及时识别是决策安全的关键，传统系统依赖人工排查，存在响应慢、遗漏率高的问题。人工智能通过异常检测算法、知识图谱技术可实时监测资金流动、账务处理、合规管理等环节的异常，自动识别资金挪用、税务不合规、供应链财务风险等问题，将风险预警时延从传统的数天压缩至分钟级，同时优先推送高风险预警信息，助力企业快速制定应对策略，减小风险损失。

　　1.4优化决策方案，提升适配性与科学性

　　传统财务决策多依赖人工经验，易出现主观判断偏差，且难以兼顾多维度约束条件。人工智能则通过多目标优化算法，可结合企业经营目标，如利润最大化、风险最小化等生成多套决策方案，并通过模拟仿真技术预判各方案实施效果。同时，企业动态调整方案参数，确保决策方案与企业实际需求高度适配，减少人工经验依赖导致的决策失误，提升财务决策的科学性与可执行性。

　　2人工智能赋能智能财务决策支持原理分析
       2.1多源数据协同处理

　　多源数据协同处理原理以打破数据壁垒为目标，通过三层技术逻辑实现：一是数据接入层采用标准化接口适配企业资源计划（Enterprise Resource Planning,ERP）、客户关系管理（Customer Relationship Management,CRM）系统及外部市场数据库，实现结构化与非结构化数据的同步采集；二是数据清洗层运用特征工程技术，通过缺失值填充、异常值剔除、数据归一化处理，提高数据质量；三是关联整合层依托知识图谱技术，构建财务数据与业务数据、市场数据的关联关系网络，将分散的数据转化为具备逻辑关联的结构化信息，为决策提供完整数据链路支撑，解决传统系统数据碎片化问题。

　　2.2动态预测建模

　　动态预测建模原理基于数据驱动的趋势研判逻辑，核心包含三步技术流程。首先，通过时间序列分解技术，将营收、成本等财务指标拆解为趋势项、周期项与随机项，分离数据内在规律与干扰因素；其次，采用深度学习模型构建预测框架，通过神经元网络的多层特征学习，捕捉数据间的非线性关联，实现对未来指标变化的初步预测；最后，引入实时迭代机制，以滑动窗口技术持续纳入新产生的数据，动态调整模型参数，修正预测偏差，确保预测随数据更新实时调整，提升趋势研判的时效性与准确性［2］。

　　2.3智能风险识别

　　智能风险识别围绕风险特征的精准捕捉与实时预警展开，关键技术逻辑如下：风险特征提取层通过无监督学习算法，分析历史财务风险案例数据，自动挖掘资金异常流动、账务不合规等风险的核心特征，构建风险特征库；实时监测层采用流处理技术，对资金交易、账务处理等实时数据进行逐笔特征匹配，识别符合风险特征的异常行为；风险等级判定层基于梯度提升模型，结合风险发生概率、影响范围等因素，对识别出的异常行为进行风险等级划分，优先触发高等级风险预警机制，实现风险的快速定位与分级响应。

　　2.4多目标决策优化

　　多目标决策优化以适配企业多元需求为核心，通过技术逻辑平衡决策目标与约束条件。首先，构建多目标优化数学模型，将企业利润最大化、风险最小化、资源利用率最大化等目标转化为量化指标，同时纳入资金规模、产能限制等约束条件。其次，采用启发式算法求解模型，应用人工智能技术，可以建立基于历史数据和外部因素的智能预测模型。该模型可以提供准确的财务预测和情景分析，为决策者提供风险管理和资源优化的指导。最后，引入模拟仿真技术，基于历史数据与市场环境参数，模拟各方案的实施效果，输出方案可行性评估结果，为决策者提供数据支撑，确保决策方案与企业实际需求高度契合。

　　3人工智能在智能财务决策支持系统中的创新应用建议

　　3.1构建业财数智融合的数据治理体系

　　数据质量与覆盖范围直接决定人工智能应用效果，需要从“采集—治理—共享”全流程升级数据管理机制。首先，建立统一的数据标准体系，明确财务、业务、市场等多源数据的格式规范、字段定义与校验规则，消除数据语义差异，实现结构化（如营收报表）与非结构化数据（如合同文本）的标准化接入。其次，引入实时数据采集技术，通过应用程序编程接口（Application Programming Interface,API）与物联网设备联动，动态获取生产、销售、供应链等业务数据，同步接入宏观经济、行业政策等外部数据，确保数据的时效性。最后，搭建数据治理中台，运用人工智能数据清洗算法自动识别并修正缺失值、异常值，同时建立数据质量评估模型，定期生成数据质量报告，明确改进方向。此外，应完善数据共享机制，在保障安全的前提下实现财务部门与业务部门的数据实时互通，为人工智能模型提供全面、高质量的数据［3］。

　　3.2增强人工智能模型的场景适配性，建立模型迭代机制

　　人工智能模型须贴合不同财务决策场景的需求，避免“一刀切”式应用。一方面，针对财务预测、风险评估、资金配置等不同场景，开发定制化人工智能模型。例如，财务预测场景侧重LSTM等时间序列模型的优化，强化对周期性、趋势性特征的捕捉；风险评估场景则优化知识图谱与异常检测算法，提升对隐性风险的识别能力。同时，结合企业所属行业特性调整模型参数，如制造业应重点纳入产能、库存等业务变量，服务业则提高客户流量、消费频次等数据的权重。另一方面，建立模型动态迭代机制，设定季度迭代周期，结合最新业务数据与决策反馈，通过迁移学习技术更新模型训练样本，修正模型偏差。此外，可引入A/B测试机制，对比原有模型与迭代后模型的决策效果，筛选最优模型版本，确保人工智能模型始终适配企业经营动态变化。

　　3.3构建人机协同的决策交互模式

　　为避免过度依赖人工智能决策，须明确人机分工并优化交互体验。首先，界定人机决策边界。人工智能负责数据处理、初步分析与方案生成等重复性工作，如自动生成多套资金分配方案；人类决策者则聚焦战略判断、复杂场景决策与方案最终审定，如面对行业政策突变等非常规情况时，结合经验调整人工智能方案。其次，优化决策交互界面，采用可视化技术将人工智能分析结果转化为直观图表，同时嵌入自然语言交互功能，支持财务人员通过语音或文字查询模型逻辑与数据来源，提升交互便捷性。最后，加强财务人员人工智能应用能力培训，开设人工智能模型原理、数据分析工具使用等课程，同时建立“人工智能专员+财务专家”的协作小组，推动人工智能技术与财务专业知识的深度融合，确保人机协同机制高效运转。

　　3.4完善人工智能财务决策的安全与合规体系

　　财务数据敏感性较高，须从技术与制度层面强化安全管控。技术层面，采用端到端数据加密技术，对数据采集、传输、存储、使用全流程进行加密处理，防止数据泄露。同时，部署人工智能入侵检测系统，实时监控模型运行与数据访问行为，识别异常操作（如未授权的数据调取、模型参数窜改），并自动触发预警与阻断机制。算法层面，建立人工智能模型审计机制，定期审查模型训练数据与决策逻辑，排查算法偏见（如因历史数据偏差导致的决策倾斜），确保决策公平性。此外，针对财务领域的监管要求，在人工智能模型中嵌入合规校验模块，自动对照税法、会计准则等法规要求，对决策方案进行合规性检查，生成合规报告，明确潜在合规风险与改进措施，确保人工智能决策符合监管要求。

　　3.5推动人工智能财务决策系统与业务系统的深度联动

　　财务决策须紧密结合业务实际，避免“财务孤岛”。首先，打破系统壁垒，实现人工智能财务决策系统与ERP、CRM、供应链管理等业务系统的无缝对接，实时获取业务数据并反馈财务决策结果，如将资金配置决策同步至供应链系统，指导采购计划调整。其次，建立跨部门协同决策机制，组建由财务、业务、技术人员组成的决策小组，定期召开协同会议，结合业务需求，如新产品研发投入，与财务数据如资金储备量，共同确定人工智能模型的核心变量与决策目标，确保财务决策贴合业务发展需求。最后，开发业务驱动的财务决策场景，如基于销售预测数据的备货建议、生产能耗数据的成本优化方案，使人工智能财务决策直接服务于业务运营，提升决策的实际应用价值，推动财务职能从“后端核算”向“前端支撑”转型［4］。

　　3.6建立人工智能财务决策效果的量化评估机制

　　为了避免人工智能应用流于形式，需要通过量化评估验证决策价值，形成“应用—评估—优化”的持续改进闭环。首先，构建多维度评估指标体系，从财务效率、决策质量、业务价值三方面设定可量化标准：财务效率维度涵盖人工智能决策耗时、人工成本节约比例；决策质量维度包括财务预测准确率、风险提前识别率、决策方案落地成功率；业务价值维度则关联营收增长贡献度、资源利用率提升幅度，确保评估覆盖人工智能决策的全链条价值。其次，建立动态评估机制，结合企业实际经营数据按月度或季度对比人工智能决策与传统人工决策的效果差异。例如，将人工智能生成的成本优化方案与实际成本节约金额对比分析，将风险预警结果与后续实际风险发生情况对照校验，生成可视化评估报告，清晰呈现人工智能决策的优势与待改进点。最后，基于评估结果推动价值迭代，将评估中发现的问题反馈至模型优化、数据治理等环节，通过制定明确的指标，对智能财务体系的贡献和效益进行量化评估，以发现潜在的问题，并及时采取措施进行修正和优化［5］。

　　4结束语

　　人工智能通过数据治理、动态预测、风险识别、决策优化为智能财务决策支持系统提供全流程赋能，有效解决传统系统数据壁垒、预测滞后、风险响应慢等痛点，推动财务决策向科学化、高效化转型。针对模型场景适配性不足、人机协同机制有待完善、安全合规风险等问题，未来须持续优化技术应用、强化安全管控、深化业财融合，从而充分释放人工智能的价值，助力企业财务职能向战略支撑转型，为企业高质量发展提供坚实保障。

主要参考文献

　　［1］李霜．人工智能技术在财务决策支持系统中的应用前景研究［J］．中欧商业评论,2024(10):82-84.

　　［2］姚思铭.智能财务决策支持系统构建及应用研究［J］.首席财务官,2022(17):193-195.

　　［3］林宝容.基于数据挖掘的智能财务决策支持系统研究［D］.杭州:杭州电子科技大学,2012.

　　［4］郭蓉.财务智能决策支持系统的计算和应用［J］.粘接,2021(8):114-118.

　　［5］袁红华.人工智能背景下行政事业单位财务管理创新实践研究［J］.国际商务财会,2025(13):17-19,27.