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浅析人工智能技术在财政管理中的应用 【摘 要】目前，人工智能技术在快速发展，企业为了提升自身的价值，也逐渐地开始将人工智能和自身产品与服务相结合。本文将主要对人工智能在财政管理中的应用进行总结分析，并提出相关的应用策略，希望能对财政管理工作综合质量的提升有一定的帮助。 【关键词】人工智能；财政管理 一、人工智能概述 人工智能，就是经常被人们提到的Artificial Intel-ligence，简称 AI 技术，它是我国计算机科学领域中一个很重要的分支和组成部分。作为顶尖的新型科学技术，人工智能已经被广泛应用，例如，对于无子女赡养的老人可以利用人工智能给予老人们更多的陪伴和温情，还可以将人工智能应用于很多企业的财政管理中等。 二、人工智能在财政管理中应用 （一）识别财政管理模式 财政管理模式，即一种对企业繁杂的数据信息进行归类分析的系统。数据分析是人工智能技术中一个较普遍的功能，但在企业的财政管理中，数据分析却占有十分重要的地位。财政管理模式在实际应用中分为两种类型：一是统计财政管理模式，这种模式主要是使用向量代表每一个特定的数据信息，这样不但能够提高识别数据信息的效率，而且也不容易产生差错，所以这种统计财政管理模式在实际应用中是很普遍的；二是模糊财政管理模式，这种模式主要是通过在庞大的信息数据库中找出一个相对于较为标准的评价指标，按照这个模糊的标准去分类统计新录入的信息数据，这种模式可以对于提高财政管理的效率很有帮助，但是由于选取的标准并不是完全准确的，所以这种模糊财政管理模式还需要被不断地改进和完善。 （二）财政核算 传统财政会计对应收、应付往来核算要求公司每月手工处理成千上万条结算明细，再与发票匹配并进行核销，以此来核实往来账款情况，为后续收款及向供应商付款提供依据，需要耗费数以千计的人工工时。将人工智能技术应用到其中之后，取代了人工操作，工时降低为不到之前的5%，出错率也几乎是0，这样大大的提高了工作效率，同时也使得供应商和客户的更加满意。 （三）财政分析 人工智能的系统特别的严谨缜密，它的计算机系统的运行速度大概为每秒钟30亿次，这远远地超过了人类的计算速度，所以它经常被用在企业的财政分析过程中，从而分析和整理整个企业财政状况的生产经营状况，并把所收集和录入的信息系统划分为不同的版块来进行专业性整合，用一个经过很多次验证所设计出的统一标准进行数据的多维空间立体性建模，在整个模型中，可以根据具体的数据进行改动，即使改动任何一种非常细微的数据信息，也会对整体的多维空间立体性模型造成很大的影响，但是可以非常明确财政管理中的问题，相关人员可以根据这些通过人工智能所产生的数据分析来制定相应的企业财政管理的措施，甚至通过模型发现一些潜在的财政风险，从而帮助减少企业的经济发展和利益受到的不必要损失，因此，人工智能技术在财政管理的应用是有很重要的意义的。 三、人工智能在财政管理系统中应用中的不足 （一）网络系统设计质量不足 目前，在应用人工智能技术的过程中，对于网络神经资源的了解不足，且没有结合人体神经系统建设的实际需要进行人体状态的模拟处置，这导致网络系统的设计工作很难完全地实现自身价值。一些网络系统在开展基础性设计工作时，对于数据信息资源的价值没有全面了解，也没有对专业性质的系统资源进行识别程序的控制，从而导致数据信息资源的输出管理价值很难被完整地设计处理，降低了网络系统设计工作的综合性操作价值，也导致网络系统资源的作用没有办法被有效发挥。一些网络系统的设计工作在进行网络神经系统的状态研究过程中，对于系统资源的完整性了解没有全面地了解，也没有依照数据信息资源的归类控制需要去制定与符合实际情况财政管理系统建设平台，导致信息资源的输送很难全面精准地适应人工智能技术管控的实际需要，从而不能有利的支撑数据信息资源的整合归类。 （二）对任务管理系统模式缺乏合理判断 目前，一些人工智能技术在进行应用方案制定的过程中，对技术模式的设计理念不够重视，这导致任务管理模式的判断工作没有办法进行有效创新，从而不能按照基础性事物的种类特征对财政管理系统的种类信息进行判断，使得基础性信息资源以及文字资源的融合紧密性大大降低，也造成信息资源的内在逻辑不能被完整地分析。部分财政管理系统在进行基础性模式设计的过程中，对于种类信息的识别管理不足，这导致任务管理系统模式的建设工作很难完整地适应自身的财政管理工作操作特点，没有办法给财政管理模式的质量识别提供有利支持。一部分财政管理系统对于基础性事务没有完全识别，且没有依照任务管理体系建设的实际需要进行业务目标的设计，这就使得人物管理模式在进行建设的过程中，不能给财政管理工作综合价值的展现创造交成熟完善的基础条件。 四、人工智能技术在财政管理系统中的优化应用策略 （一）优化网络系统资源设计质量 首先，要研究对人工智能技术的应用经验，以网络神经构成的客观需要为基础，对财政管理系统进行基本模式的设计，从而保证网络系统资源在适应人工智能技术资源的应用需要方面较为成熟，为改良神经系统模拟化价值创造比较成熟的基础条件。要结合信息资源处理控制的有效性需求，考察网络系统的建设价值，使得信息数据资源的处理控制工作能够较完整地实现和网络系统管理体系操作需求的对接，为网络系统资源设计质量的价值 本文来源：https://www.dywdw.cn/677281b5f5ec4afe04a1b0717fd5360cbb1a8de1.html
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2023-04-11
