摘  要：在人工智能驱动的浪潮中，财务预算管理作为企业财务管理关键环节，正面临全新变革需求，但实际推进过程中却存在财务预算管理智能化不足、财务人员技能不足、预算执行监控滞后等问题。对此，需通过开发智能财务预算建模系统、提高财务人员技能水平、建立动态预算监控机制等路径，来全方位提升企业财务预算管理效能。

关键词：人工智能；企业；财务预算管理；创新

一、引言

随着信息技术飞速革新，企业所处市场环境愈发复杂多变，财务预算管理作为企业财务管理的核心构成，其精准性关乎企业市场竞争力维系，但传统财务预算管理模式受限于人工处理，在海量数据挖掘、实时动态调整、风险预警方面渐显乏力。人工智能技术凭借强大数据处理、智能预测、自动化流程能力，为企业财务预算管理突破瓶颈，以及实现创新发展提供新契机。

二、 人工智能驱动的企业财务预算管理

创新问题

（一） 财务预算管理智能化不足

第一，数据采集维度单一，难以覆盖企业全业务场景。现有系统多聚焦财务数据，对市场动态数据、供应链信息、客户行为数据等非结构化数据采集能力不足，导致预算编制缺乏多维度支撑，无法精准反映企业运营全貌。第二，预算模型迭代滞后，传统固定公式化建模方式难以适应市场环境变化。模型参数调整依赖人工经验，缺乏动态学习能力，对突发市场波动、政策调整等变量响应迟缓，导致预算目标与实际经营偏离度较高[1]。第三，流程自动化程度低，预算编制、审批、调整仍依赖人工操作。跨部门数据传递存在壁垒，手工录入易引发数据误差，且审批链条冗长，导致预算流程周期过长，难以满足企业快速决策需求。第四，风险预警机制薄弱，智能化分析工具应用不足。对预算执行过程中的异常数据识别滞后，缺乏实时风险量化评估模型，无法提前预警资金链紧张、成本超支等潜在风险，风险防控处于被动应对状态。

（二） 财务人员技能不足

第一，数字化工具应用能力欠缺，多数财务人员对人工智能建模、大数据分析平台操作不熟练。缺乏数据清洗、算法逻辑理解等技能，难以将业务需求转化为技术语言，导致智能化系统应用停留在基础数据录入层面，无法充分发挥工具效能。第二，跨领域知识储备不足，财务人员知识体系局限于传统会计核算框架。对人工智能技术原理、数据分析方法论、业务运营逻辑等领域认知薄弱，难以从技术与业务融合视角优化预算管理流程，制约预算管理创新深度。第三，动态分析能力薄弱，缺乏基于实时数据的趋势预判与风险洞察能力。习惯依赖历史数据进行静态分析，对市场动态数据的捕捉、整合与挖掘能力不足，无法为预算调整提供前瞻性建议，预算管理的动态适应性受限。

（三） 预算执行监控滞后

第一，监控频率无法匹配业务节奏，传统定期（如月度、季度）监控模式难以捕捉实时业务变化。对高频次交易、突发市场波动等场景缺乏即时数据采集机制，导致预算执行偏差发现滞后，问题积累至周期末才暴露，调整空间被压缩。第二，监控指标体系设计单一，过度依赖财务类指标（如收入、成本、利润），对业务过程性指标（如客户转化率、供应链效率、项目进度）覆盖不足。指标维度的局限性使得监控停留在结果层面，无法深入业务前端识别执行偏差的根源[2]。第三，数据反馈链条冗长，预算执行数据需经多层级人工汇总、审核后才能传递至管理层。跨部门数据协同效率低下，业务部门与财务部门数据口径不一致，导致监控信息失真或延迟，管理层难以及时掌握真实执行情况。第四，异常识别机制缺乏智能化支撑，依赖人工比对预算值与实际值，对微小偏差或隐蔽性问题敏感度不足。缺乏动态阈值预警模型，无法自动识别超出合理波动范围的异常数据，风险排查依赖经验判断，漏检概率较高。第五，调整机制灵活性不足，面对市场环境变化或战略目标调整时，预算变更流程繁琐且耗时。人工发起的调整申请需经多部门审批，缺乏基于实时数据的自动化调整建议模型，导致预算无法快速响应业务需求变化，执行刚性与柔性平衡机制缺失。

三、人工智能驱动的企业财务预算管理

创新路径

（一） 开发智能财务预算建模系统

第一，部署 API 接口与物联网设备，实时抓取财务数据（如收支明细、资产负债）、业务数据（如订单量、库存周转率）、市场数据（如行业动态、竞品价格）及供应链数据（如供应商交付周期、物流成本），通过自然语言处理技术解析非结构化数据（如客户反馈文本、政策文件），形成覆盖企业运营全链条的多维数据集，解决数据采集维度单一问题。

第二，基于历史数据训练时间序列模型（如 ARIMA、LSTM）预测市场趋势，运用回归分析构建成本与业务量的动态关联模型，通过强化学习算法自动优化预算参数权重。设置模型版本迭代机制，根据实时数据反馈定期更新模型参数，提升预算模型对市场波动、政策变化等变量的响应速度，解决预算模型迭代滞后问题。

第三，建立预算编制、审批、调整的全流程数字化平台，通过 RPA 机器人自动抓取各部门基础数据，智能生成预算初稿；设置多级审批节点与智能校验规则（如预算总额控制、科目逻辑校验），实现异常数据自动拦截与预警；开发版本管理功能，记录预算调整痕迹并生成对比分析报告，压缩人工操作耗时，解决流程自动化程度低问题。

第四，运用神经网络算法建立风险指标库（如资金流动比率、成本偏离度阈值），实时计算预算执行过程中的风险指数，还开发压力测试功能，模拟极端市场环境（如需求骤降、原材料涨价）对预算目标的冲击。

（二）提高财务人员技能水平

第一，设计 “AI 建模基础 + 大数据平台操作” 课程体系，通过案例实操教学使财务人员掌握数据清洗（如缺失值填充、异常值剔除）、算法参数设置（如回归模型变量筛选）及可视化报表开发（如 Power BI 动态看板制作）技能。

第二，开设 “人工智能技术原理”“业务流程再造”“行业竞争分析” 等跨界课程，邀请技术专家与业务部门负责人授课，解析 AI 在预算管理中的应用逻辑与业务场景需求，还要组织财务人员参与业务部门例会、供应链调研等活动，深入理解采购、生产、销售等环节的运营逻辑，促进财务视角与业务视角的融合，解决跨领域知识储备不足问题[3]。

第三，引入实时数据看板工具（如 Tableau），训练财务人员运用滚动预测、敏感性分析等方法解读市场动态数据。此外，开展 “季度经营趋势预判” 模拟演练，要求财务人员基于历史数据与实时信息撰写趋势分析报告，提出预算调整建议。

（三）建立动态预算监控机制

第一，部署边缘计算设备与流式数据处理技术（如 Flink），对高频交易数据（如电商平台订单、供应链出入库记录）实施秒级采集，对市场波动数据（如股价变动、原材料价格指数）进行分钟级追踪；开发动态数据仪表盘，以热力图、趋势线等可视化形式实时展示预算执行进度，将监控周期从定期制升级为动态追踪模式，解决监控频率无法匹配业务节奏问题。

第二，在财务指标（如现金流偏差率、毛利率波动值）基础上，新增业务过程指标（如客户复购率、生产设备利用率）、风险预警指标（如供应商履约风险指数、市场需求波动率）及战略支撑指标（如重点项目投入进度）；运用主成分分析（PCA）算法对指标进行权重分配，建立从结果到过程、从执行到战略的立体监控网络，解决监控指标体系设计单一问题。

第三，打通跨部门数据共享通道，优化数据反馈流程。基于数据中台架构整合财务、业务、技术部门数据资源，统一数据标准与口径（如成本核算规则、收入确认时点）；开发自动化数据推送功能，通过 API 接口将预算执行数据实时同步至管理层终端设备，减少人工汇总环节[4]。

第四，运用孤立森林（Isolation Forest）算法构建异常数据检测模型，基于历史数据设定各指标的正常波动阈值（如成本偏差率 ±5%、收入增长率 ±3%），还要对超出阈值的数据自动触发深度分析流程，通过关联规则挖掘（如 Apriori 算法）追溯异常源头（如某产品线成本突增与原材料采购价格波动的关联性）。

四、结束语

本研究围绕人工智能与财务预算管理的融合逻辑，系统剖析了当前管理实践中存在的问题，并针对性地提出创新路径，为企业应对数字化挑战提供了可操作的方法。未来，随着生成式 AI等技术的成熟，财务预算管理的智能化将向自主决策方向深化，后续研究可进一步探索 AI 在跨企业预算联盟等场景的应用模式，为构建更具韧性的智能财务体系提供理论支撑。 

参考文献

[1]张明超. 财务信息化对企业财务管理效率的提升作用研究[J]. 中国电子商情, 2025, (04): 105-107.

[2]徐汪洋. 财务信息化在企业财务管理中的应用[J]. 纳税, 2025, 19 (02): 61-63.

[3]高洁. 大数据技术赋能高校预算管理信息化系统建设研究[J]. 肇庆学院学报, 2025, 46 (01): 92-99.

[4]王桂香. 浅谈人工智能在企业财务预算管理中的应用[J]. 财经界, 2019, (21): 95-96.

责编 / 马铭阳