如何利用生成式AI进行财务决策？(下)

财务共享· 发布时间：2024-05-21

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作者杏鑫娱乐官网登录

AI在财务决策中的应用场景

生成式AI在财务决策中的应用为业务决策和数据分析提供了更加人性化、高效化、精准的交互式方法。结合语音识别、人脸识别等智能技术，生成式AI可以提高自动化流程的智能化水平和用户体验。同时，可以集成丰富的数据源，如社交网络数据、物联网数据等，以实现更精准的业务决策和数据分析。另外，生成式AI通过结合自动化流程和任务的机器人流程自动化（RPA）技术，为财务决策带来了更高效智能的业务流程解决方案。例如，自动化报表分析和自动化财务决策等任务正在逐步实现。这些自动化流程可以大大提高工作效率，降低错误率。在财务决策中，基于生成式AI的应用场景可以进一步细分为以下几个方面。

预测财务数据

生成式AI可以通过学习历史财务数据的分布，为未来的财务数据（如收入、支出、利润等）提供预测。这种预测模型可以帮助企业做出合理的决策，并为财务规划提供依据。具体可通过交互式形式，向ChatGPT等生成式AI工具提出财务预测模型设计要求，收集相关的历史数据、行业数据和其他相关信息，选择适当的模型进行训练和预测。需要注意的是，对于具体公司的财务数据预测，需要充分理解和考虑各种因素，并且模型的准确性和可靠性可能会受到多个不确定因素的影响。因此，在进行财务数据预测时应该谨慎，并根据具体情况考虑其他的方法和技术。

优化投资组合

在优化投资组合的具体场景中，我们可以使用生成式AI来生成各种可能的投资组合，并根据风险收益模型选择最优的组合。这种方法可以帮助投资者制定更合理的投资策略，并优化投资回报。假设我们有一系列可选的投资资产，如股票、债券、黄金等，并且我们希望根据预测的未来的风险和收益，选择一个最合适的投资组合。

自动化财务报告

生成式AI可以自动生成财务报告，减少人工工作量，提高工作效率。例如，一些公司已经开始使用生成式AI来自动化财务报告，从而节省了大量的时间和人力资源。

欺诈检测

生成式AI可以通过分析大量的历史数据，识别出与欺诈行为有关的模式和特征，帮助金融机构及时发现欺诈交易。这有助于减少金融机构的损失，并保护客户的利益。

风险评估和管理

生成式AI可以结合大量的财务数据和市场信息，对风险进行模拟和评估。通过模拟不同的市场情景和风险事件，可以帮助企业做出更准确和可靠的风险决策。

个性化投资建议

生成式AI可以根据个人的投资偏好和风险承受能力，提供个性化的投资建议。通过分析投资者的历史交易数据和市场信息，可以为投资者提供更智能和准确的投资指导。

税务规划和优化

生成式AI可以分析企业的财务数据和相关税收政策法规要求，帮助企业进行税务规划和优化。通过优化企业的税务筹划，可以减少税负，提高企业的盈利能力。

智能化的决策顾问

AI助手具有出色的商业逻辑和分析能力，企业可利用其对资金及资本、经营、发展战略等方面进行分析，并获取相应的管理建议，实现企业财务决策支撑。

财务决策智能化实现路径

为了实现更加人性化、高效化和精准的交互式财务决策场景，本文构建了基于生成式AI的财务决策智能化实现路径框架，如图所示。该框架涵盖以下关键步骤。

数据收集与整理

为了优化和完善企业财务决策，数据收集与整理是至关重要的。除了传统的财务报表和数据外，通过多样化的数据源，如开放API接口等技术可以获取更全面的结构化和非结构化数据。数据收集与整理的关键在于数据的治理能力，加强数据治理基础建设，通过优化数据收集与整理过程，可以获得更准确、全面和可靠的财务数据。这将为后续的数据分析和决策提供可靠基础，并为智能化决策顾问提供准确和有用的信息。

建立数据大模型

优化企业财务决策的关键是建立基于真实数据的大模型，并使用其训练生成式AI模型，以学习财务领域的规律和知识。步骤包括收集准备财务数据、设计适用的大模型架构、训练优化模型、验证评估性能，并持续更新改进。通过此模型，能够提供更精准的财务分析和预测，为企业决策提供准确可靠的支持。

构建决策系统

通过利用生成式AI大模型的能力，可以优化和完善企业的财务决策过程，开发一个支持自然语言交互的数据分析和决策系统。该系统能够理解用户提出的问题或需求，并从庞杂的财务数据中提取关键信息，提供准确的答案和建议。系统可以根据用户提出的问题，自动进行财务数据的查询、分析和可视化展示，帮助用户快速获取所需信息。同时，系统能根据数据趋势和规律，给出准确的决策建议，帮助企业做出明智的财务决策。通过这个交互式的系统，用户无须具备专业的财务知识，即可轻松进行数据分析和决策，在短时间内获得有价值的信息，提高决策效率。

混合式知识融合

可以优化生成式AI大模型，将通用财务知识与特定产业领域的专业知识相融合。通过这种方式，AI大模型可以获得更全面和深入的理解能力。这样的产业大模型能够处理常规的财务分析和决策问题，并能为不同行业的特殊需求提供定制化的解决方案。通过结合通用知识和专业化知识，可以提高AI大模型在财务领域的适用性和准确性，为用户提供更精确和有价值的建议和决策支持。这种混合式的知识融合将推动AI在财务领域的发展，帮助企业和个人更好地处理复杂的财务问题。

融合其他主流技术

将生成式AI与其他主流技术如机器学习、深度学习、RPA、新一代ERP、在线审计与远程审计、在线办公、会计大数据分析与处理技术、商业智能（BI）等相结合，以进一步优化和完善财务决策智能化系统。例如，可以利用机器学习算法对大量的财务数据进行分析和预测，提供更精准的财务指标和趋势预测；利用RPA技术对财务报表的生成和解读进行自动化处理，提高效率和准确性。

个性化财务分析

通过学习用户的偏好和习惯，可以实现个性化的财务分析与决策支持。生成式AI大模型可以分析用户的财务数据和投资历史，了解其风险偏好、投资目标和时间框架。基于这些信息，模型可以提供个性化的财务分析报告，为用户提供针对性的投资建议和决策支持。此外，模型还可以定期跟踪用户的投资组合，根据市场变化和用户需求进行智能调整，确保投资策略的持续优化和适应性。通过个性化财务分析与决策支持，用户可以更好地了解自己的财务状况，优化投资决策，降低风险，并实现财务目标。

提供定制化解决方案

为了满足不同行业的特殊需求，可以提供定制化的财务分析和决策支持解决方案。通过了解特定行业的财务指标、关键业务数据和市场趋势，生成式AI大模型可以提供行业内的专业建议和洞察。基于这些特定领域的知识，模型可以为用户量身定制财务分析报告，针对行业特点和挑战提供相关的决策支持。无论是零售业、制造业、金融业还是科技等领域，生成式AI大模型都可以根据用户的需求和目标，提供行业特定的数据分析、竞争对手分析和市场预测。通过定制化的解决方案，企业和个人可以更好地了解行业的财务状况，追踪趋势，制定战略，并做出更明智的财务决策。

生成式AI在财务决策中的优势和应用前景仍然令人期待。未来，应进一步全面深入研究生成式AI在财务决策中应用的可行性和价值。跨学科的研究将成为推动财务决策创新发展的重要途径，通过将财务领域的专业知识与生成式AI技术相结合，可以更好地应对财务决策中的挑战。同时，要关注生成式AI在财务决策中可能面临的挑战和限制，这涉及数据隐私问题、模型的解释性、算法的公平性等各个方面，以确保生成式AI在财务决策中的健康发展。

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