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摘要：人工智能技术正广泛应用于企业财务管理的各个方面，目前对于该领域的探讨多集中于提升效率、降低成本与优化决策，而对技术渗透所产生的深层风险并未引起企业重视。在人工智能技术重塑财务管理流程的同时，也引发了若干系统性风险挑战，主要包括：算法偏差可能影响决策的公正性,网络安全威胁对财务管理的渗透以及新的技术革新对财务人员的能力提出了新的要求。本文构建了以“人机协同、制度为基、治理先行”为主线的财务优化路径，通过建立技术治理机制、发展过程可溯的决策支持工具、重塑财务团队能力与组织结构、构建适应性的智能风控体系，实现技术应用与风险控制的动态平衡。

关键词：财务管理人工智能财务风险人机协同财务优化

一、引言

当前，以人工智能为代表的技术浪潮持续冲击企业管理的各个领域，财务管理作为企业资源配置与风险控制的核心环节，其数字化转型不断深入。从自动化账务处理到预测性分析与辅助决策，智能技术正深刻改变财务工作的内涵；财务管理并非孤立的技术试验场，而是与企业战略、运营、治理紧密相连的职能体系。智能技术的引入，实质上是将数据驱动、算法决策等新逻辑嵌套于传统的财务控制框架之中，其间必然产生张力与矛盾。如果企业简单地将技术视为“黑箱”工具，而忽略其运作机理、依赖条件与潜在风险，则可能导致财务控制弱化、决策偏差甚至系统性失效。

二、智能技术背景下企业财务管理面临的风险审视?

随着智能技术在财务环节的应用从外围走向核心，传统风险的表现形式发生变化，并催生出新的风险类型，主要体现在以下几个方面：

（一）决策偏移风险

数据是智能决策的基础，其质量直接影响财务判断的准确性。历史数据中若存在结构性偏差，这不仅可能引发声誉与合规风险，还可能使企业错失潜在优质客户或投资机会。此外，财务分析往往涉及多方数据整合，其中可能包含客户隐私或商业敏感信息。如何在数据采集、存储与使用中严守法律与伦理边界，避免滥用或泄露，成为企业必须面对的现实问题。

（二）内部控制体系冲击

许多先进的算法模型，特别是深度学习网络，其决策过程高度复杂且难以直观理解。当财务系统基于此类模型自动作出信贷审批、欺诈识别或投资建议时，其内在逻辑对管理者乃至开发者而言可能是不透明的。这种“黑箱”特性使得传统依赖清晰轨迹与明确责任的内部控制机制面临挑战。一旦决策结果出现争议或错误，难以追溯原因、界定责任。同时，模型的有效性依赖于其训练数据所反映的历史环境。当市场条件、政策法规或企业自身经营发生重大变化时，模型可能悄然失效，而缺乏可解释性，这种失效不易被及时察觉，可能导致基于错误信号进行财务决策，带来实质性损失。

（三）安全防线新挑战?

智能财务系统的运行高度依赖数据与算法，这也扩展了网络安全的攻防界面。针对性的攻击可能以更隐蔽的方式进行，例如，通过精心构造的输入数据欺骗图像识别系统，使虚假票据通过验证；或在模型训练阶段植入恶意数据，系统性扭曲其未来决策。此外，核心财务模型本身可能成为商业间谍窃取的对象，通过逆向工程等手段获取企业的分析逻辑与决策参数。这些新型威胁要求企业的财务安全体系必须从保护传统系统与数据，扩展到保护算法模型与数据管道。

（四）财务管理人才能力的缺失

技术的广泛应用改变了财务工作的内容与技能需求。重复性操作岗位逐渐被自动化替代，而能够驾驭技术工具、解读数据、进行复杂业务判断的复合型人才则相对短缺。这可能导致两种困境：一方面，传统财务人员若未能及时更新技能，其专业价值可能被边缘化，团队整体战略支持能力弱化；另一方面，单纯引入技术专家也可能因不熟悉财务逻辑与业务实质，导致技术方案与实际管理需求脱节。如何弥合懂技术与懂财务之间的鸿沟，实现知识结构的有效融合，是组织层面亟待解决的问题。

三、构建“人机协同”的财务优化路径新模式

面对上述多维度的新风险，企业财务管理的优化路径必须进行范式转换，从追求全自动化、无人化的激进幻想，转向构建人机协同、智能增强的稳健新模式，该模式的核心是让人与AI各尽所长，形成合力。

（一）构建以“可信AI”为核心的新框架

设立财务AI伦理准则，明确界定在财务决策中，公平、透明、可问责、隐私保护等原则的具体内涵和实施标准。例如，规定所有用于信贷审批的AI模型必须定期进行偏见审计；建立全生命周期模型风险管理体系，从模型的设计、开发、验证、部署到监控、退役，建立一套标准化的管理流程。成立跨部门的模型风险管理委员会，负责审批重要财务模型的上线与迭代，并定期评估其性能与风险。

（二）发展结合“可解释AI”与闭合式回路的增强智能

优先采用可解释性强的模型，在业务允许的情况下，选择决策树、逻辑回归等内在可解释性较强的模型。对于必须使用的复杂模型，积极引入LIME、SHAP等可解释AI技术，生成易于理解的决策解释报告。构建闭合式的混合决策机制，将关键财务决策设计为人机协作流程。AI负责处理海量数据、提供多套备选方案及其风险收益预测，而最终的决策权或对高风险决策的复核权，保留在人类财务专家手中。既发挥了AI的计算优势，又确保了人类经验、直觉和伦理判断的价值。

（三）重塑财务人员能力体系

推动财务团队的结构性转型，将财务部门从传统的金字塔结构重塑为钻石型结构。利用自动化机器，减少底层的基础操作岗位，顶端的战略决策岗位保持精干，中间层大幅扩充从事业务财务分析、模型管理、数据解读和风险控制的财务分析师或业务伙伴岗位；实施持续的技能再塑计划，为现有财务人员提供系统的培训，内容不要局限于AI工具的使用，可侧重于数据素养、批判性思维、业务洞察力、沟通协作和风险管理能力的培养。同时，积极引入具有交叉学科背景的人才，催化团队的知识融合与创新。

（四）构筑智能化的财务风控新生态

部署AI驱动的风控免疫系统，利用机器学习模型实时监控交易流水、审计日志和系统行为，自动检测异常模式，实现从事后查证到事中干预乃至事前预警的转变；开展“红蓝对抗”式安全演练，定期聘请外部安全团队或设立内部“红队”，模拟针对企业财务AI系统的各种攻击手段，主动发现系统脆弱性，并以此不断完善防御策略，形成动态、进化的安全能力。

四、企业财务管理数字化转型的系统性障碍与突破路径?

在从传统财务管理向智能财务管理转型的过程中，企业面临的不仅仅是技术层面的挑战，更深层次的障碍源于组织架构、管理思维和制度体系的系统性滞后。这些障碍制约了技术的价值实现，也加剧了前述各类风险。

（一）转型面临的主要系统性障碍?

战略协同障碍表现为企业高层对财务数字化转型的战略定位模糊。许多企业将智能化转型视为纯粹的技术部门或财务部门的职责，缺乏从企业整体战略高度进行顶层设计与资源统筹，导致财务数字化与业务发展呈现“两张皮”，未能有效联动。数据治理基础薄弱成为普遍瓶颈。智能化应用依赖高质量、标准化、贯通共享的数据，但现实中，企业各业务系统之间往往存在数据孤岛、数据标准不统一、数据质量参差不齐的问题，严重制约了AI模型的训练与应用效果。

投资回报预期与管理的冲突凸显。财务智能化转型需要持续、大规模的IT投入，但其效益往往体现为长期的运营效率提升、风险规避和决策质量改善，难以在短期内用传统的财务指标精确衡量，这导致管理层在投资决策时犹豫不决，或在中短期业绩压力下削减相关投入。

（二）系统性突破的核心路径?

为克服上述障碍，企业需采取系统性的突破路径。在战略层面，必须将财务数字化转型上升为企业级的核心战略，由最高管理层共同主导，制定清晰的转型路线图，确保财务智能化目标与业务战略目标紧密对齐，并从组织、预算、人才等方面提供坚实保障。在数据基础层面，应优先建设企业级的数据治理体系，包括设立专门的数据治理组织，制定统一的数据标准、质量规范和主数据管理流程，通过建设数据中台等技术平台，逐步打通各部门、各系统的数据壁垒。在投资与价值衡量层面，需转变传统的财务评价思维，建立适应数字化转型的价值评估框架，可采用“试点-推广”的渐进模式，选取高价值场景进行试点，快速验证价值，逐步推广，以管理投资风险。

五、结语

人工智能对企业财务管理的影响是深远的。通过对人工智能技术的剖析，可以发现，这场变革并非一片坦途，它在提升效率与价值的同时，也带来了数据伦理、算法“黑箱”、人才鸿沟与网络安全四重新风险的严峻挑战。这些风险相互交织、动态演化，构成了AI时代企业财务管理必须直面的核心议题。

未来，随着生成式AI、大语言模型等技术的进一步成熟，企业财务管理将面临更复杂的机遇与挑战。这就要求我们的研究与实践必须持续迭代。唯有以批判性的眼光审视技术，以系统性的思维构建防御，以人文主义的精神引导发展，企业方能在AI的浪潮中，使财务管理真正成为稳健航行与价值创造的压舱石。

■邓斐引

参考文献：

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作者简介：

邓斐引，女，汉族，1988年6月生，对外经济贸易大学国际商学院在读人员，高级课程研修班学员，会计学专业。

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