摘要：信息社会化、社会信息化时代背景下，人工智能技术不断发展。目前，我国诸多企业已经尝试应用“财务机器人”来解决财务流程中重复的、繁杂的手工操作，在财务数据处理的准确率与效率方面有显著提升，有依据和规律的、相对比较简化的财务相关工作，已逐渐被人工智能所取代。但新时期，财务分析是现在企业财务工作中的重要组成部分，其重要性不言而喻，同时也面临着新的机遇和挑战。文章主要探讨了人工智能时代财务分析工作存在的问题及原因，并提出了人工智能时代财务分析工作的加强对策，以供借鉴。
　　关键词： 人工智能 财务分析 财务工作
　　如今在市场经济迅速发展的大环境里，企业将面对的竞争对手越来越强大，为了不被淘汰更好地发展下去，企业必须抓住人工智能带来的机遇，对财务分析工作进行改进与优化，促进企业财务工作的规范化、制度化、现代化发展，从而提高企业的生产与经营水平，实现企业的可持续发展。

一、人工智能时代财务分析工作存在的问题

　　（一）数据来源单一
　　就目前来说，我国大部分企业在开展财务分析工作的时候，仅仅是将企业的财务数据当作依据，导致数据缺乏关联性，而且仅限于利润表、资产负债表之间。同时，也缺乏收集其他业务数据的渠道，就算得到了其他业务数据，但因为数据间没有建立共同的连接字段，不能将各类数据有效串联起来，这就使得财务分析人员缺乏准确、系统的依据，往往是就财务论财务，难以使财务数据与业务原因实现有机融合。
　　（二）数据加工时间长
　　数据是财务分析的基础，为确保财务分析工作的质量与效果，必须确保数据基础的准确性及真实性。就企业财务报表的情况来看，其直接输出数据十分有限，无法充分满足人工智能时代财务分析工作逐渐提高的需求。比如使用数据的人不同，他们对数据的要求也不尽相同；进行数据同比分析的过程中，需要适当调整可比期间数据，使其与当期数据保持一致。若采取手工操作方式完成这些数据的整理、加工，不仅会花费大量的时间，准确率也相对较低，从而会给财务分析质量产生一些负面影响。
　　（三）财务分析层次浅
　　根据现阶段企业的财务分析工作，不难发现指标分析仍然存在着较大的比重。财务分析人员花费了大量的时间与精力用于数据的整理、加工，使得其无法进行有深度、有层次的财务分析，所以得出来的财务分析报告主要是对预算执行的总结与分析，或者是简单的跟同行比较分析、同比环比情况分析等，没有深入探讨数据变动的本质原因，最终导致财务分析报告内容比较单一、层次简单，也缺乏运筹帷幄性。

二、财务分析问题的原因分析

　　（一）缺乏对财务分析的正确认识
　　首先，市场经济背景下，企业面临着更加严峻的市场竞争，导致企业更加注重经济收益，而过于偏重企业生产、经营，缺乏对财务管理、财务分析工作的重视，尤其是一些规模较大的企业，财务分析比较宏观，比较重视整体性的财务分析，忽视了个体财务分析。其次，一些企业不善于利用财务分析来实现企业经营管理的优化与增强，导致财务分析过程中存在越来越多的问题，财务分析工作的重要性似乎日益突出，但企业缺乏对财务分析的创新，战略执行不是困难重重就是偏离目标。因为对财务分析的不全面正确认识，导致财务分析结果无法有效服务于企业经营管理的优化与改良实践过程中去，流失了大量的资源，而且严重锐减财务分析人员的工作积极性。
　　（二）财务分析人员专业素质不高
　　财务分析人员的专业素质，直接影响着财务分析工作的效率与质量。人工智能时代，有效的财务分析，需要财务分析人员准确了解财务分析方面的理论知识与方式方法，还要具备法律、法规、现代化技术等方面的知识。就我国整体情况来说，随着相关法律法规的完善及持证从业机制的落实，推动着我国财务人员的整体素质水平的提升，但仍无法满足人工智能时代财务分析工作逐渐提高的要求。具体体现在：（1）过于注重会计核算，忽视了财务分析。人工智能时代，为顺应时代发展趋势，财务分析人员将时间花费在了学习会计准则上，缺乏学习财务分析知识与技能的时间与精力，无法让有效的财务分析为企业领导者的决策提供参考；（2）过于看重财务数据分析，但仅是数据分析结果，没有深入考虑数据背后形成的原因，无法拿出有效的问题解决途径，导致财务分析报告常晦涩难懂。
　　（三）财务分析手段相对比较落后
　　就现阶段来说，虽然大多数企业均配置了会计电算化系统，大大提高了会计核算以及财务数据处理的准确率与效率，但一些小型企业仍采取手工记账的方式，甚至认为会计电算化便是在计算机上进行财务处理，而没有充分发挥计算机在经营分析、辅助决策、财务预测以及财务分析方面的作用。如今，我国企业中尚未完全普遍用到会计电算化，手工记账难免地会产生一些误差，且效率不高、耗用时间长、成本高，导致财务数据存在一定的错误与推迟。除此之外，财务软件的研发速度较慢，远不能满足财务分析的需求，进而给财务分析工作的效率与质量带来了一定的不良影响。

三、人工智能时代财务分析工作的加强对策

　　（一）构建完善的财务分析體系
　　人工智能时代，为确保财务分析工作很好地开展及提升它的质量要求，必须建立完善的财务分析体系。完善的财务分析体系，主要由以下几部分组成：首先，事前预测。综合考虑企业发展战略与人工智能下财务分析工作的发展趋势，构建关键指标体系。具体来说，借助人工智能系统，将各个要素有机联系起来，采取固化数据整理、加工方法，构建流程化、标准化的数据模型，设置不同变量，最终输出指标结果，多次数据测算之后，得出符合战略需求的、顺势发展的指标目标值。其次，事中管控。主要是过程管控、纠偏。具体来说，定期对指标执行情况进行分析，明确指标变化情况，一旦指标发现异动，需即刻报警，并加强控制力度，有效纠偏。再次，事后评价。主要是差异分析评价。自己进行指标取数、对标，并以数据结果为依据开展分析、讨论，深入探讨异动情况形成的原因，并找出主要因素，制定有针对性的解决方案。最后，将评价结果当作事前预测的指导依据，最终形成财务分析闭环体系。将解决方案应用到企业发展战略中去，并再次进行评价指标，多次迭代后，对指标目标值进行修正，指导各个环节过程的管理与控制。
　　（二）建设融合数据平台
　　数据是财务分析的基础，为确定数据使用，必须成立融合数据平台，全面整理表内资源，打破业务数据的框架，深入挖掘表外资源，实现数据之间的有机联动，满足不同数据使用者对不同维度数据的获取、查询需求。除此之外，成立融合数据平台之后，企业财务分析人员也能凭借系统工具更加方便、快捷、准确地获取信息，进行跨部门的整合财务分析。
　　（三）提高财务分析人员的专业素质
　　财务分析人员在财务分析工作中占据着举足轻重的地位，其专业水平的高低，直接影响着财务分析工作的质量及有效性。基于这样的原因，提高财务分析人员的专业素质刻不容缓。首先，财务分析人员必须具备良好的分析洞察能力、业务敏感度以及专业判断能力，以便于在企业复杂的生产经营业务中，准确辨别数据及现象的预测性、趋势性以及关联性。其次，财务分析人员必须具备一定的归纳、总结能力，能够有效提炼财务分析中的重点与关键要素，并在财务分析报告中以简洁的语言表达出来。最后，财务分析人员应具备逻辑推测能力与思考问题的能力，能够根据表象挖掘本质问题。

四、结束语

　　综上所述，人工智能时代，财务分析工作迎来了新的机遇，也面临着更加严峻的挑战。必须正视财务分析工作中的问题，及时改正、优化财务分析工作中的方式方法，提高财务分析人员的专业水平，提升财务分析工作中的质量，从而为企业风险控制和管理提供有效根据。

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