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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

 

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。

 

1

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。

2

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。

3

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。

4

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。

5

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。

6

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。

7

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。

8

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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