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郝宇晓发布智能财务中心课题成果,探索认知智能与管理会计融合之路

日前,在上海国家会计学院智能财务中心主办的第三届智能财务高峰论坛上,元年科技常务副总裁、元年研究院首席管理专家郝宇晓做了“认知智能及其在管理会计中的应用模式研究”的课题研究成果的发布。


课题研究显示,任何企业的管理都脱离不了实际场景的运用。管理会计只有能够深入业务场景,为企业解决一个个的业务场景问题,才能做到真正赋能于企业的经营管理。以知网文献为数量统计依据,对认知智能三大核心技术进行了研究文献统计,统计结果显示,在最近5年,机器学习在管理会计研究中的应用最为广泛,自然语言处理和知识图谱技术也逐渐成为学者们关注的焦点。

元年科技通过资料研究(知网2015-2020)和企业调研等方式开展研究,其结果表明,认知智能在管理会计应用领域,战略管理、投融资管理、绩效管理尚处于起步阶段;预算管理的研究聚焦于销售收入预算和预测;大多数研究和企业实践聚焦在成本管理、营运管理、风险管理和管理会计报告领域,具体应用于经营预测、辅助经营决策和风险管理三大领域。

更为有趣的现象是,学术研究与企业实践在各应用场景上的研究深度存在不同。学术研究的部分场景,例如成本预测、安全库存,在企业实践中并未深度应用。而企业研究的目的性更强,例如智能交互在管理会计报告中的应用,其研究深度已领先于学术研究。

那么,如何利用最新的IT技术、最前沿的认知智能技术,使得在数字化浪潮中沉淀的大数据、结合更细分业务场景,为企业管理者提供更加便利、更精准、更有预见性的决策,是管理会计学科在智能时代面临的最新机遇与挑战。基于此,元年科技对人工智能在管理会计方面的应用进行了深度研究 。


场景一:通威集团的智能交互管理会计报告

通威集团作为国内领先的农业和新能源集团,通过将基于自然语言理解、知识图谱和数据分析技术的元年C1“智答”嵌入管理驾驶舱和移动门户,使管理会计报告具备了智能交互、智能理解、智能分析、智能可视化、智能推荐、智能预警、社交协作、轻量级部署等功能。集团领导不仅能够随时随地以语音、文本等形式与系统进行互动并获取所需信息,还能随时灵活查看数据可视化图表,无需事先创建。“智答”快速运算数据的性能,节省了管理者的解读难度,提高了数据应用的便捷性,提升了决策的效率和准确性,同时,“智答”通过用户数据权限控制与处理功能,有力保障了数据安全管理。

场景二:零售企业的销售量预测

在开展销售量预测时,零售企业过去往往将品类、门店、商圈列为主要的影响因素,而现在时间、天气等也成为了影响销量的重要因素。新型销售量预测模型可以通过将这些因素整合到预测变量里,结合新品活动、商圈活动、学校/工厂事件、门店新开/关闭等相关环境事件,形成能够应用于全国所有门店,足以应对各种丰富场景的销售量模型。

场景三:工业企业的大宗原材料采购价格预测

采购成本控制,尤其是对大宗原材料采购成本的控制对工业企业而言至关重要。因为它制约着企业未来的销售定价以及产品盈利水平。如何科学地预测大宗原材料(如原油、农产品、黄金、煤炭等)的价格,将直接影响企业未来的盈利水平。在数据智能的支撑下,企业可区分不同原材料梳理相关的价格驱动因素构建采购价格预测模型,并结合内外部数据对原材料的中长期价格波动情况进行预测,以制定更准确的价格政策。

场景四:某电信企业的客户行为模式分析

云南电信应用人工智能技术开展数据分析,能够基于过往用户发展和用户出账数据,对客户行为模式作出分析,从而预测用户支付方式、离网率等,形成非常精准的基于客户行为的经营程度判断。

场景五:亚马逊的动态定价模型

亚马逊利用机器学习算法动态定价,每天约有250万次的价格调整,整体提升利润达25%。动态定价解决方案包括长尾模块、弹性模块、KVI模块、竞争反应模块、全通道模块等五个模块,经过不断调整,达到最佳定价。

场景六:银行的产品定价场景

银行强化学习算法以求收益率最大化,利用11个参数的强化学习模型进行建模测试,其结果表明:随着初始资产的增加,总收益不会无限制增大,其会受到价量关系的限制。如何在客户需求和利润之间寻找最优解,这是银行面临的常规问题。通过机器算法,就可以实现最佳收益。

场景七:银行的客商风险预警

客商风险是企业风险管理的核心领域之一。在银行等金融领域,利用自然语言处理、知识图谱及机器学习等人工智能技术,根据客户自身经营情况、支付情况、未来安全等因素,甄别风险和信用,对客户进行全维度画像,可判断客户风险承受能力、还款能力以及其还款意愿等内容。


元年科技参照汽车自动驾驶分级提出来数据智能L5分级:L1辅助分析、L2部分自主分析、L3条件自主分析、L4高度自主分析、L5完全自主分析。不同的自主分析水平决定了报告质量的有效性。而不同的自主分析条件又对我们提出数据、模型、工具及管理场景贴合的不同要求。

这种情况下,如果更好地发挥认知智能在管理会计上的应用,企业需要进一步深入理解管理会计数据化、智能化、场景化和贯通化的要求。尤其是贯通化,不仅意味着管理会计和核算贯通,还意味着业务和财务的贯通、企业内部数据和外部数据的贯通,甚至于战略决策和日常管理活动之间的贯通。此系列的贯通需要依靠认知智能相关工具来有效辅助。人工智能工具实现真正像人类一样思考、决策,以此来改变管理活动,形成真正依赖于数据,依赖于信息化技术,从而助力高质量决策。

上海国家会计学院党委副书记、副院长刘勤认为:

智能财务的功能是借助于机器智能和人类智能组成的协同共生系统,去完成日益复杂的财务管理活动,并在管理中不断扩大、延伸、扩展和部分替代人类财务专家的职能。智能财务的本质是对人类专家“知识”的管理和利用,以及对新财务知识的创造和发现,例如将大量的数据通过神经网络训练获得新的知识,而这个知识是原来财务人员不太具备的。

作为《认知智能及其在管理会计中的应用模式研究》课题阶段性成果,元年科技将继续深入分析学术研究和企业实践,敬请关注。

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