工程项目财务管理中的人工智能

自20世纪50年代起，人工智能开始发展，并取得了惊人成就，比如消毒机器人、护士机器人、炒菜机器人、建筑机器人等，正逐步将人类从具体的、琐碎的或危险的工作中解放出来。但这也意味着随着人工智能技术的应用，人类的某些工作将被人工智能替代。以财务机器人为例,一些难度低、重复性高的财务工作正逐步被机器人所替代。这促使财务管理工作者必须有效提升自身财务管理工作的技能和效率，尽量避免从事那些低效且重复性较高的工作。在此背景下，基础会计人员需要尽快转型为复合型财务管理人才，而传统的财务会计也需要加快向新型管理会计方向发展，并尽可能借助人工智能技术在财务管理中的高效运用更好地转型。

功能实现

资源规划有效配置 有效运用人智能相关理念和技术可以帮助工程项目实现财务管理资源的动态规划与配置，并大大提高工程项目资金、人工、材料、机械等资源的财务管理效率和效益。 专家系统紧密嵌套 将人工智能技术中的专家系统与财务管理嵌套，就可以形成智能化财务管理专家系统。比如建筑施工工程项目的财务管理活动，通过系统的有效整合，可以让工程项目的财务预测与决策、预算与控制、报告与分析等更加全面和详细，实现让“专家”来“教”项目如何具体操作。应用过程中，项目部可以不懂其具体原理，只需要掌握具体操作即可。 业财融合信息共享 基于智能技术的财务管理系统可以最大限度挖掘数据背后的管理价值，让财务数据能够在决策、业务与财务部门之间有效地实时共享，并根据各部门自身实际管理需要，提供智能化的“量身定制”信息服务。2.4模式识别区别应对 模式识别是指对具体对象的描述和分类。其在建筑施工工程项目中主要用于识别和诊断各类影响项目盈亏水平、资金安全、涉税风险的因素等，并对症下药，有的放矢地提出或设置各类预防和应对策略。 人工神经网络模型 人工神经网络可以模拟人类大脑的神经系统结构和功能，实现让机器代替人脑进行一系列有目的的智能控制。比如对工程项目进行项目财务诊断、财务预测、风险预警、纳税评估、往来单位管理等。

显著特点

工程项目业财管理一体化

智能化背景下的财务管理完全可以将决策、业务和财务职能通过“数据”的形式联网为一体。通过对工程项目运营数据的全过程采集和分类存储，有效形成工程项目运营的基础数据库，让项目的所有运营过程都有相应的数据“留痕”记录，并确保真实、可靠。 工程项目信息渠道多样化 人工智能的有效运用将使工程项目信息的内容及信息的传递方式更具有效性，公司可以通过多种方式实时获取工程项目有效信息，使得工程项目的财务信息共享渠道更加通畅。 工程项目财务反馈快速化 人工智能可以更好地帮助工程项目管理者通过系统预先设置权限和有效指令实时获取工程项目运营的数据信息，不再局限于人工处理，实现信息查阅即时化、财务反馈即时操作的效果，有效确保财务信息的时效性。 工程项目财务分析深度化 在人工智能技术的强大支持下，对工程项目的财务数据做深度分析，挖掘财务数据背后的“微观价值”，让公司能防微杜渐，精准识别并防范项目运营风险。

原文标题：人工智能在建筑工程项目财务管理中的应用模式研究与实践

作者：蔡明洪（莆田市金财共赢未来财务咨询有限公司）

引用本文：蔡明洪.人工智能在建筑工程项目财务管理中的应用模式研究与实践[J].财务管理研究,2020(08):60-66.

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