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人工智能技術(shù)在財務(wù)管理中的應用
摘要：隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，許多高新科技逐漸發(fā)展起來(lái)并進(jìn)入了人們的視線(xiàn)，人工智能是眾多高新技術(shù)中的一種，不僅為我們的生活、工作和學(xué)習提供了極大的便利，而且對各行各業(yè)帶來(lái)了重大影響。人工智能技術(shù)的發(fā)展勢頭迅猛，它已經(jīng)對人類(lèi)的社會(huì )經(jīng)濟產(chǎn)生了多方面的影響，使得人類(lèi)的生產(chǎn)學(xué)習以及生活方式等發(fā)生了轉變，由智能會(huì )計核算、財務(wù)管理專(zhuān)業(yè)專(zhuān)家系統、內部控制評價(jià)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )以及構建共享財務(wù)中心，有利于實(shí)現財務(wù)管理工作從匯總分析到高端服務(wù)的根本性轉變。本文在回顧人工智能技術(shù)發(fā)展的前提下，概述了人工智能技術(shù)的發(fā)展模式，論證了人工智能技術(shù)在財務(wù)管理中的適用性，探討了人工智能技術(shù)如何在財務(wù)管理中有效地應用。
關(guān)鍵詞：人工智能、財務(wù)管理、高新技術(shù)、應用
1、人工智能理論
人工智能的簡(jiǎn)稱(chēng)為AI，指的是獲取信息、傳輸信息、利用知識、制定策略、解決問(wèn)題的能力。最初，人工智能是在美國的計算機協(xié)會(huì )舉辦的達特莫斯學(xué)會(huì )上提出的。對于人工智能的理論，不同的學(xué)者有著(zhù)不同的見(jiàn)解，美國劍橋大學(xué)人工智能研究所的尼克教授指出：人工智能是基于如何展示知識以及如何運用知識的學(xué)科�？的螤柎髮W(xué)的溫斯坦教授指出：人工智能是研究如何讓計算機去做人類(lèi)的工作。童天湘學(xué)者提出：將人類(lèi)處理問(wèn)題的方式用編程手段錄入計算機，讓機器進(jìn)行學(xué)習并且能夠智能處理。更多的學(xué)者認為：人工智能需要基于計算機程序進(jìn)行設定，在編輯一些問(wèn)題、知識庫、相應的約束條件下，形成解決問(wèn)題的能力，這是眾多學(xué)者一致同意的理論。更廣泛地來(lái)說(shuō)，人工智能就是將模糊數學(xué)、生理學(xué)、數理邏輯、計算機科學(xué)、心理學(xué)以及哲學(xué)等眾多學(xué)科進(jìn)行結合的一種新概念學(xué)科。
2、人工智能的發(fā)展
對人工智能的發(fā)展進(jìn)行分析可以知道，從時(shí)間上進(jìn)行劃分，大致上可以分為萌芽階段、形成階段、應用階段、集成階段等四個(gè)階段。
2.1萌芽階段
人工智能的萌芽階段是從古希臘思想家亞里斯多德的邏輯三段論開(kāi)始的，也是人工智能發(fā)展的起點(diǎn)。在20世紀50年代，在提出的人工神經(jīng)模型之后，Donald Heb提出了人工智能的新定義。在20世紀60年代年，杜克大學(xué)的數學(xué)教授成功地開(kāi)發(fā)了第一臺神經(jīng)元計算機，隨后它將人工智能的發(fā)展推向更高的水平。
2.2形成階段
人工智能真正的形成是在1956年的一次研討會(huì )上，參會(huì )的人員有美國的數學(xué)家、心理學(xué)家、醫學(xué)家以及計算機研究人員，經(jīng)過(guò)深入的探尋和研究，最終得出了人工智能準確的定義。人工智能的出現吸引了眾多學(xué)者的目光，引起了學(xué)者們的興趣，給信息技術(shù)帶來(lái)了重大的改變，很多學(xué)者開(kāi)始投入到研究中去，并且取得了豐碩的成果。
2.3應用階段
應用階段由于在程序上過(guò)多地注重了符號邏輯但是忽視了領(lǐng)域信息指導的重要性，最終產(chǎn)生了組合爆炸，從而使人工智能的研究進(jìn)入了困境。1977年，在第五屆人工智能?chē)H研討會(huì )上，Feigenbaum學(xué)者提出關(guān)于知識工程的定義之后，在世界范圍內開(kāi)始傳播并發(fā)展知識專(zhuān)家系統的概念，并應用于人們生活中的許多不同階段。在應用的過(guò)程中，各種問(wèn)題相繼出現，剛從困境中出來(lái)，又由于人工智能發(fā)展不夠成熟導致發(fā)展應用受到一定的限制，人工智能的研究又遇到了瓶頸，發(fā)展緩慢。一直到1985年，美國一個(gè)基于VLSI的下棋系統在大賽中勝出，才推動(dòng)了人工智能的發(fā)展。下棋系統Hitech進(jìn)行了將近50次的國際象棋錦標賽，戰勝了所有的專(zhuān)業(yè)選手。在1988年，Hitech系統又戰勝了世界排名靠前的棋手，人工智能真的超越了人類(lèi)，這一重大突破，極大地促進(jìn)了人工智能的快速發(fā)展，很多的商業(yè)化專(zhuān)家系統開(kāi)始上市，從而引起了應用潮流。
2.4集成階段
在集成階段，人工智能技術(shù)的發(fā)展勢頭迅猛，人工智能的改變隨著(zhù)用戶(hù)需求的增多而發(fā)生轉變，實(shí)現了更多的功能。人工智能的發(fā)展日益趨于穩定，當前人工智能已經(jīng)逐步實(shí)現多技術(shù)發(fā)展，多種方法合成，涉及更多的行業(yè)，用各種方法共同研發(fā)人工智能�；诖笮蛯�(zhuān)家系統相繼問(wèn)世，開(kāi)發(fā)大型專(zhuān)家系統所必需的人工智能語(yǔ)言、人工智能機制也就成為了開(kāi)發(fā)專(zhuān)家系統的工具，因此，人工智能的發(fā)展推動(dòng)了人類(lèi)新時(shí)代的發(fā)展，截至目前，人工智能已經(jīng)全面發(fā)展并介入了經(jīng)濟和社會(huì )的許多不同行業(yè)，對人類(lèi)的學(xué)習生活以及工作等造成了影響。智能化、個(gè)性化的整合已成為人工智能未來(lái)發(fā)展不可或缺的趨勢。尤其是對于財務(wù)管理行業(yè)來(lái)說(shuō)，人工智能的運用更加重要。
3、人工智能在各行業(yè)的應用
3.1人工智能在超聲無(wú)損檢測中的應用
在超聲無(wú)損檢測的應用中，專(zhuān)家系統方法主要用于對缺陷的性質(zhì)、形狀和大小進(jìn)行詳細判斷和整齊分類(lèi)。在超聲無(wú)損檢測中，專(zhuān)家將常規超聲無(wú)損檢測與智能超聲無(wú)損檢測相互結合起來(lái)，可以將普通的檢測人員變成技術(shù)嫻熟的專(zhuān)家。因此，在實(shí)際應用中這種智能超聲無(wú)損檢測有很大的價(jià)值。
3.2人工智能在電子技術(shù)方面的應用
結合人工智能和仿真技術(shù)，硬件電路單片機作為專(zhuān)家系統知識庫，能夠提高檢查錯誤的能力，更好地對一些錯誤進(jìn)行檢測。人工智能技術(shù)也適用于計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)領(lǐng)域的管理，一般的計算機網(wǎng)絡(luò )安全和防火墻技術(shù)是通過(guò)防火墻的入侵檢測技術(shù)作為其核心部分。網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的快速發(fā)展和各種入侵方法的多元化，意味著(zhù)簡(jiǎn)單的入侵防御和傳統已經(jīng)不能滿(mǎn)足現代網(wǎng)絡(luò )安全。馬秀榮推出應用人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò )安全管理計算機管理的使用，在安全的保護方面起到了很好的作用。
3.3人工智能在礦業(yè)中的應用
礦業(yè)領(lǐng)域的第一個(gè)人工智能系統是PROSPECTOR，它是1978年杜克大學(xué)國際研究所研發(fā)的礦物勘探和評估專(zhuān)家系統，用于評估資產(chǎn)的勘探和估價(jià)。自20世紀80年代以來(lái)，美國商務(wù)部匹茲堡研究中心與其他單位合作開(kāi)發(fā)專(zhuān)業(yè)系統，以阻止煤礦巷道底臌。布朗大學(xué)研制了模擬持續開(kāi)采過(guò)程中開(kāi)采和卸載錨固以及設備檢查專(zhuān)家系統consim。
4、人工智能技術(shù)在財務(wù)管理中的應用
4.1專(zhuān)家系統
專(zhuān)家系統指的是“在特定行業(yè)具有專(zhuān)家水平能力的系統”，利用系統像專(zhuān)業(yè)人員在專(zhuān)業(yè)方面處理問(wèn)題一樣，綜合運用經(jīng)驗以及各項專(zhuān)業(yè)的技能，在短時(shí)間內，解決各項疑難問(wèn)題。從結構的角度來(lái)看，專(zhuān)家系統可以看成是一個(gè)有專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域的知識庫，或是可以獲取所需知識，并使用知識解決問(wèn)題的解決系統。專(zhuān)家系統的核心內容是知識庫和理論機制，主要組成部分是：知識庫、推理工具、工作數據庫以及用戶(hù)界面。專(zhuān)家系統的實(shí)現可以通過(guò)四種方式完成，例如：人工智能編程語(yǔ)言、專(zhuān)業(yè)知識表示和處理語(yǔ)言、高級程序設計語(yǔ)言、專(zhuān)家系統外殼語(yǔ)言等等，專(zhuān)家系統運用到財務(wù)管理中會(huì )帶來(lái)可觀(guān)的效果，更加準確地顯示財務(wù)信息。
4.2模式識別
模式識別是指對各種描述信息的詳細分析，以及識別、分類(lèi)和解釋一切或現象的過(guò)程。截至目前，模式識別方法是決策方法和結構方法。近年來(lái)，又出現了統計模式識別、結構模式識別、多元數據圖形特征元模式識別、粗糙集的模式識別等方法，這些模式識別對財務(wù)管理有著(zhù)推動(dòng)的作用，可以將財務(wù)管理提升到一個(gè)新的高度。
4.2.1統計模式識別
特征向量中的每個(gè)元素表示樣本的特征，并且由特征向量創(chuàng )建的空間稱(chēng)為特征空間。目標統計樣本的身份是使用不同的方法來(lái)劃分對象空間，以達到識別的目的。統計抽樣系統主要由四部分組成：數據收集、預處理、特征提取和選擇以及分類(lèi)決策。
信息獲�。河嬎銠C需要對各種信息以及現象進(jìn)行分析、識別，那么計算機就需要用一定的符號來(lái)代表研究的對象。二維圖像、一維波形、物理參量和邏輯值都是計算機獲取信息的關(guān)鍵。
預處理：目的是去除一些雜質(zhì)和噪音，保持有用信息并糾正由輸入測量裝置或其他因素引起的不利影響。
特征提取和選擇：通過(guò)各種手段獲取的信息量是特別的大，因此，要進(jìn)行排序要求，并且轉換原始數據，以便獲得最能反映分類(lèi)性質(zhì)的數據。
分類(lèi)決策：分類(lèi)決策是指使用統計方法對已在特征空間中識別的對象進(jìn)行分類(lèi)，并根據模型訓練定義一定的經(jīng)驗法則，繼而減少損失。
4.2.2結構模式識別
它使用一定的結構關(guān)系來(lái)表示對象模型，應用不同的規則和語(yǔ)法，如身份函數，并使用錯誤概率作為標識函數進(jìn)行識別。
4.2.3多元數據圖形特征元模式識別
結構模式識別的最大缺點(diǎn)是它無(wú)法提取數據，比較廣義的結構建模方法，并提取和描述與家庭的體驗和感覺(jué)相結合的特征設計。因此，創(chuàng )建一種挖掘方法和表示獨立于領(lǐng)域知識的子數據模型的方法是非常重要的。非結構化數據的結構是指多元數據圖形特征中抽象多元數據的表示，然后提取描述多元數據圖形的子例程，以及最后使用多變量數據結構變量模式進(jìn)行分類(lèi)和識別。
4.2.4粗糙集模式識別
粗糙度理論的思想是利用現有的知識庫來(lái)推斷和描述已知知識庫中知識的不充分和不確定性來(lái)進(jìn)行刻畫(huà)。粗糙集模式不需要提供其他的知識和信息，只需要提供解決問(wèn)題所需要的知識，也不需要主觀(guān)的評價(jià)。因此，在描述問(wèn)題或是處理問(wèn)題時(shí)顯得比較客觀(guān)。
4.3資源規劃與配置
人工智能的資源規劃與配置技術(shù)可謂是至關(guān)重要。在波斯灣危機期間，由美國軍方開(kāi)發(fā)的動(dòng)態(tài)規劃和配置工具DART完全履行了其規劃和運輸任務(wù)。此任務(wù)涉及的參數非常復雜，具有不同的起點(diǎn)、不同的終點(diǎn)和不同的路徑，這些都極大地加劇了任務(wù)的負擔。采用原有的傳統方法需要很長(cháng)的時(shí)間，而用DART可以在短時(shí)間內迅速完成。資源規劃和配置效率是DART最突出的特性。因此，如果將DART用于財務(wù)管理資源的動(dòng)態(tài)規劃和配置，將大大提高財務(wù)管理效率和業(yè)務(wù)效率。
4.4智能財務(wù)管理信息共享系統
智能財務(wù)管理信息共享系統是智能財務(wù)管理信息系統。智能財務(wù)管理信息共享系統包括財務(wù)管理和操作系統審計。通過(guò)建立共享財務(wù)管理信息的架構，公司可以使用較低的成本向利益相關(guān)者提供某些財務(wù)信息。例如，建立基于B/S的架構，降低成本，實(shí)現真實(shí)的財務(wù)信息共享，并改善財務(wù)信息的處理。通過(guò)IIS發(fā)布財務(wù)管理查詢(xún)系統后，可以基于Web瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)企業(yè)的所有部門(mén)，用戶(hù)和其他實(shí)體也可以及時(shí)了解。目前的互聯(lián)網(wǎng)+財務(wù)狀況、界面技術(shù)可用于將企業(yè)ERP中的財務(wù)信息添加到財務(wù)信息共享系統中，可以顯示智能財務(wù)管理和企業(yè)財務(wù)管理信息。
4.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的意思是根據不同類(lèi)型的處理單元來(lái)模仿人類(lèi)的大腦神經(jīng)系統來(lái)完成工作的處理結構。結構和原理采用不同的方法聯(lián)結網(wǎng)絡(luò )。通過(guò)一些實(shí)際的學(xué)習和知識的改進(jìn)，知識結構進(jìn)行了不斷修改，并改變推理庫組成，進(jìn)一步提高人類(lèi)的外交能力和控制能力。
4.5.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的發(fā)展歷程
Rosenblatt創(chuàng )建了感知器模型，最早將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )理論變成為現實(shí)，形成了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )研究的關(guān)鍵。后來(lái)，Minsky和Papert找到一些限制性的問(wèn)題。并且積極地尋找克服的方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )研究進(jìn)入了瓶頸期，發(fā)展也是十分緩慢。上世紀中葉，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )逐漸突破固有體制，變得更加開(kāi)放，Hopefi eld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的收斂和穩定性促進(jìn)了神經(jīng)系統的發(fā)展，為其增添了生命的新活力，灌注新血液，創(chuàng )造了人工智能的新動(dòng)力。人工網(wǎng)絡(luò )進(jìn)而在更多的領(lǐng)域發(fā)展壯大起來(lái)了，成了當時(shí)經(jīng)濟管理中的一項新技術(shù)，對財務(wù)管理發(fā)展也提供了有利的條件。
4.5.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的應用
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以分為ART網(wǎng)絡(luò )、BP網(wǎng)絡(luò )、和H0P網(wǎng)絡(luò )等類(lèi)型。BP網(wǎng)絡(luò )一般是運用在分類(lèi)、函數逼近、優(yōu)化和預測等方面。在財務(wù)管理領(lǐng)域的應用，如上市公司財務(wù)風(fēng)險預警、金融衍生證券定價(jià)、經(jīng)濟發(fā)展模式選擇、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略、預測物流的相關(guān)組合等等。ART網(wǎng)絡(luò )的主要應用程序在金融判斷領(lǐng)域評估控制質(zhì)量和數據利用。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在管理客戶(hù)關(guān)系、住宅造價(jià)領(lǐng)域廣泛應用。HOP技術(shù)上的應用技術(shù)是非常廣泛的。在科技領(lǐng)域的人工智能和管理經(jīng)濟的使用，收獲了一致的好評，也受到了廣大學(xué)者的關(guān)注。而在財務(wù)管理領(lǐng)域，BP網(wǎng)絡(luò )的運用也取得了可觀(guān)的效果，成為了人工智能的閃光點(diǎn)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為企業(yè)的財務(wù)管理體系增添了色彩。
5、人工智能的發(fā)展前景
數據顯示，近年來(lái)全球人工智能領(lǐng)域的投融資交易發(fā)展十分迅速。2016年全球人工智能領(lǐng)域投資交易將近700項，和2012年的160項投資相比有了明顯增長(cháng)。2017年全球人工智能創(chuàng )業(yè)公司共獲得投資152億美元。
在近幾年來(lái)，中國人工智能的發(fā)展備受世界矚目。國家行動(dòng)計劃來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)，在互聯(lián)網(wǎng)+的相關(guān)的規劃中，人工智能稱(chēng)其為戰略性新興產(chǎn)業(yè)而受到重視。計劃是以信息技術(shù)與制造技術(shù)相互結合，重點(diǎn)培養人工智能的產(chǎn)量式發(fā)展。工業(yè)化技術(shù)與人工智能的快速發(fā)展，可加快網(wǎng)絡(luò )中國的建設進(jìn)程。
我國未來(lái)人工智能發(fā)展戰略的目標：首先，到2020年，在人工智能和應用技術(shù)的水平上，將要達到世界上新的尖端技術(shù)工業(yè)水平，人工智能是經(jīng)濟增長(cháng)的重要組成部分；第二，人工智能的基本理論已經(jīng)改變了世界上的基本應用技術(shù)組成，和之前的部分技術(shù)水平相比，人工智能成為帶動(dòng)我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及經(jīng)濟轉型的主要動(dòng)力；然后，到2030年，人工智能的理論可應用在世界上的技術(shù)領(lǐng)域再一次擴大，創(chuàng )造性的人工智能成為創(chuàng )新的核心。從現在開(kāi)始到2040年將是在科技時(shí)代的發(fā)展中重要的一個(gè)時(shí)間段，在人類(lèi)的生活中，人工智能將會(huì )貫徹始終。在每一個(gè)領(lǐng)域，人工智能的未來(lái)將不斷地發(fā)展壯大。
6、結束語(yǔ)
人工智能技術(shù)的不斷運用為智能機器人超越人類(lèi)提供了一定的基礎，人工智能技術(shù)在財務(wù)管理中的運用也是日益成熟。在未來(lái)，人工智能在財務(wù)管理方面的發(fā)展必定會(huì )帶來(lái)飛躍進(jìn)步，采用智能財務(wù)管理專(zhuān)家系統，進(jìn)而提高財務(wù)管理的效率、效果和利益。財務(wù)專(zhuān)家系統的特征也會(huì )更加智能化、人性化。智能財務(wù)管理專(zhuān)家的機器人也就可以認認真真地來(lái)計算、管理復雜的財務(wù)數據，將財務(wù)管理人員解放出來(lái)，而利用人工智能機器人來(lái)處理各項任務(wù)。在財務(wù)管理領(lǐng)域運用人工智能技術(shù)，需要從經(jīng)濟發(fā)展戰目標的角度出發(fā)，根據人類(lèi)的本質(zhì)想法，實(shí)施制度化、體系化金融管理方法，推動(dòng)資金管理程序的可持續發(fā)展，達到最大的利益水平。
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