一、前言

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，智能財務成為企業(yè)管理的創(chuàng)新趨勢。傳統(tǒng)財務管理模式已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代企業(yè)實現(xiàn)高效、準確管理的需求，迫切需要轉(zhuǎn)型升級。智能財務信息化作為財務管理模式轉(zhuǎn)型的重要表現(xiàn)，可以實現(xiàn)對財務數(shù)據(jù)的實時處理和分析，促進企業(yè)決策效率和質(zhì)量的提升[1]。本文以BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)為基礎，探討智能財務信息化實現(xiàn)路徑模型的可視化呈現(xiàn)，描繪出企業(yè)智能財務的發(fā)展藍圖。

二、智能財務信息化概述

智能財務信息化是一種以現(xiàn)代信息技術(shù)為基礎，利用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)手段，對企業(yè)財務數(shù)據(jù)進行實時、高效和準確處理，以滿足企業(yè)戰(zhàn)略目標和決策需求的新型財務管理方式，主要特點是實時性、精準性、智能化和一體化。在實現(xiàn)智能財務信息化的過程中，企業(yè)可以通過自動化、集成化等手段對財務管理體系進行優(yōu)化創(chuàng)新和全面升級。智能財務信息化的核心是將先進的信息技術(shù)與財務管理相結(jié)合，提升企業(yè)財務管理的透明度、可靠性和決策支持能力。在智能財務信息化模式下，人工智能技術(shù)被用于解決復雜數(shù)據(jù)的分析問題，如預測、分類、聚類和優(yōu)化等，可以幫助財務管理人員更快地獲取可靠的決策依據(jù)[2]。大數(shù)據(jù)技術(shù)則通過收集、處理和分析企業(yè)內(nèi)外部海量數(shù)據(jù)，為財務管理提供全面、實時、多維度的數(shù)據(jù)支持。云計算技術(shù)通過互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)了基于云端的財務數(shù)據(jù)交換和共享，降低了企業(yè)信息基礎設施成本，提高了財務數(shù)據(jù)的處理效率。另外，智能財務信息化還涉及財務管理流程的優(yōu)化與創(chuàng)新。一方面，在財務核算、報表編制、成本控制、稅務籌劃等方面，推動財務管理流程標準化、規(guī)范化，有效降低財務業(yè)務的處理時長和錯誤率。另一方面，結(jié)合新興技術(shù)，如區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等，搭建高效、安全、透明的財務管理架構(gòu)以及風險防范機制，打造符合數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展需要的財務信息化生態(tài)。

三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種多層前饋的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，采用誤差反向傳播算法進行訓練。該網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分為輸入層、隱藏層和輸出層，內(nèi)部由各層神經(jīng)元之間的權(quán)值和閾值進行連接。BP算法的核心思想是基于梯度下降法，通過對輸出錯誤的最小化來實現(xiàn)網(wǎng)絡參數(shù)的優(yōu)化。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡中，輸入信號沿網(wǎng)絡前向傳播，通過隱藏層數(shù)字到輸出層，經(jīng)過非線性激活函數(shù)，產(chǎn)生輸出信號。如果輸出信號與期望輸出有差異，則誤差會從輸出層逐層向輸入層反向傳播。在此過程中，所有層上的單元將權(quán)重調(diào)整作為錯誤信號的依據(jù)，通過持續(xù)調(diào)整權(quán)值和閾值，網(wǎng)絡將在梯度方向上降低誤差。BP神經(jīng)網(wǎng)絡可廣泛應用于分類、回歸、聚類、數(shù)據(jù)挖掘以及其他領域，憑借強大的非線性擬合能力和靈活的結(jié)構(gòu)設計，BP神經(jīng)網(wǎng)絡在解決許多實際問題中表現(xiàn)出卓越的性能。然而，其也存在一些缺點，如學習速度較慢、容易陷入局部極小值、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)選取無明確定論等。為應對此類問題，研究人員已提出多種改進策略，如調(diào)整激活函數(shù)、使用動態(tài)學習率、引入動量項等。在財務信息化背景下，BP神經(jīng)網(wǎng)絡的應用具有顯著價值。例如，在財務數(shù)據(jù)預測、客戶信用評估、風險監(jiān)控等場景中，神經(jīng)網(wǎng)絡能夠通過自學習能力挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)系，從而實現(xiàn)較高的預測精度和辨識度。在面臨大量歷史財務數(shù)據(jù)的情況下，BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有良好的非線性擬合能力，有助于企業(yè)提高決策效率，并指導未來財務發(fā)展。

四、智能財務信息化實現(xiàn)路徑模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)集的選擇處理

在構(gòu)建智能財務信息化實現(xiàn)路徑模型時，必須選取適當?shù)臄?shù)據(jù)集，應包含企業(yè)財務管理系統(tǒng)中的各種關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，例如財務報告、日常運營活動以及企業(yè)的經(jīng)濟狀況等（見圖1）[3]。對于收集到的原始數(shù)據(jù)，進行預處理是實現(xiàn)模型有效性和可靠性的基本要求。預處理步驟應涵蓋數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測與處理、數(shù)據(jù)標準化和歸一化等方面。數(shù)據(jù)清洗針對數(shù)據(jù)集中的錯誤、重復或無關(guān)的信息進行清除，確保數(shù)據(jù)集的準確性和一致性。缺失值處理則通過插值方法、平均值填補或采用其他相關(guān)算法來填充數(shù)據(jù)集中的空缺值。異常值檢測與處理可通過箱線圖分析、馬氏距離等相關(guān)技術(shù)進行識別，確保數(shù)據(jù)集的可靠性不受其影響。數(shù)據(jù)標準化和歸一化過程使得數(shù)據(jù)范圍一致，在后續(xù)訓練和驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型時，能夠降低計算復雜度并提高模型性能。為實現(xiàn)預處理后的數(shù)據(jù)集對BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練和驗證，需要細心設計模型結(jié)構(gòu)，選擇具有代表性的特征變量以及合適的參數(shù)。根據(jù)實際需求與問題背景，從不同維度對經(jīng)過預處理的數(shù)據(jù)進行進一步分析。例如，分析企業(yè)不同階段財務信息化發(fā)展的關(guān)鍵指標、識別推動智能財務信息化的主要驅(qū)動力等，從而形成完整的實現(xiàn)路徑。結(jié)合理論知識和實際經(jīng)驗，選取合適的BP神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)和結(jié)構(gòu)，使模型在財務信息化實現(xiàn)路徑研究中發(fā)揮關(guān)鍵作用。在具體應用過程中，根據(jù)企業(yè)的實際情況調(diào)整和優(yōu)化模型，以提高預測精度和模型泛化能力。利用針對性改進措施，企業(yè)能夠更好地實現(xiàn)智能財務信息化轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，提高企業(yè)管理效率和競爭力。

（二）BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型參數(shù)設置和訓練

在數(shù)據(jù)預處理結(jié)束后，需要設置BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的參數(shù)。為構(gòu)建合適的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，首要任務是確定網(wǎng)絡層級和各層神經(jīng)元的數(shù)量。BP神經(jīng)網(wǎng)絡由一個輸入層、若干隱藏層和一個輸出層組成，確切的層數(shù)和每層神經(jīng)元的數(shù)量依據(jù)實際問題的復雜性、輸入特征的數(shù)目以及輸出類別的個數(shù)。然后，選擇適當?shù)募せ詈瘮?shù)，例如Sigmoid函數(shù)、雙曲正切函數(shù)或修正線性單元（ReLU）等，并配置學習率、動量系數(shù)等超參數(shù)（見圖2）。為抑制過擬合現(xiàn)象，有必要在模型結(jié)構(gòu)中添加正則化項，如L1或L2正則化。將處理后的數(shù)據(jù)分為訓練集和驗證集，使用梯度下降方法優(yōu)化權(quán)重和偏置參數(shù)，從而降低訓練誤差。在整個訓練過程中，通過批量梯度下降、隨機梯度下降或小批量梯度下降等優(yōu)化方法提高網(wǎng)絡收斂速度。訓練集上的訓練過程會迭代調(diào)整權(quán)重和偏置參數(shù)，使得網(wǎng)絡預測期望輸出時的誤差最小化。與此同時，利用驗證集對模型的泛化能力進行評估，從而確保模型在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好。為保證模型參數(shù)設置的合理性，可采用交叉驗證、網(wǎng)格搜索或貝葉斯優(yōu)化等技術(shù)進行超參數(shù)搜索。在實際操作中，為盡量避免學術(shù)不足現(xiàn)象，需要監(jiān)控訓練過程中的訓練損失與驗證損失，以進行早期停止或動態(tài)調(diào)整學習率。此外，權(quán)值初始化策略（如隨機初始化或Xavier初始化）在網(wǎng)絡性能表現(xiàn)上也具有顯著影響，不容忽視。反復迭代適當次數(shù)，可得到最佳模型參數(shù)，從而實現(xiàn)網(wǎng)絡輸出與期望目標之間誤差的最小化。在實際問題中，可應用訓練有素的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型為不同的財務信息化任務提供精準預測。無論是基于歷史數(shù)據(jù)預測財務報告、評估客戶信用評級，還是執(zhí)行風險監(jiān)測等任務，訓練有素的BP神經(jīng)網(wǎng)絡都將發(fā)揮關(guān)鍵作用，助力企業(yè)加速財務信息化的步伐，提高競爭優(yōu)勢。

（三）實現(xiàn)路徑模型的構(gòu)建過程

構(gòu)建智能財務信息化實現(xiàn)路徑模型涉及多個關(guān)鍵步驟，首要任務是利用已創(chuàng)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對智能財務信息化的關(guān)鍵因素展開量化分析，關(guān)鍵因素包括但不限于企業(yè)規(guī)模、營運狀況、金融環(huán)境、經(jīng)營策略和管理體系等。在對關(guān)鍵因素進行深入研究的基礎上，為智能財務信息化發(fā)展建立一條清晰且具有實際意義的實現(xiàn)路徑，揭示各關(guān)鍵因素與智能財務信息化目標間的互動關(guān)系。接下來，根據(jù)得出的關(guān)鍵因素權(quán)重狀況，明確各因素對智能財務信息化發(fā)展的貢獻程度。權(quán)重分析有助于揭示各因素在實現(xiàn)智能財務信息化轉(zhuǎn)型中的作用，為企業(yè)提供科學的決策依據(jù)。綜合分析權(quán)重結(jié)果，找出影響企業(yè)智能財務信息化建設及推進的重要因素，制定相應的措施，促進企業(yè)智能財務發(fā)展。隨后，將模型結(jié)果應用于企業(yè)智能財務信息化的實際執(zhí)行，通過真實案例分析加以驗證，確認模型對企業(yè)智能財務信息化轉(zhuǎn)型的有效指導意義。在應用過程中，要不斷優(yōu)化和調(diào)整模型，以滿足企業(yè)不斷發(fā)展和變化的需求。在整個模型構(gòu)建過程中，可能需要對BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化，包括改進學習速率、引入動量因子和正則化項等。此外，根據(jù)模型預測結(jié)果的準確性和泛化能力，有針對性地調(diào)整隱藏層結(jié)構(gòu)與激活函數(shù)。持續(xù)優(yōu)化模型性能，力求使智能財務信息化實現(xiàn)路徑具備可行性、有效性，并有利于企業(yè)長期持續(xù)競爭力的提升。最終，模型將為企業(yè)智能財務信息化轉(zhuǎn)型提供強大的支持，有助于推動企業(yè)持續(xù)優(yōu)化財務管理流程、提高決策質(zhì)量和速度[4]。借助該模型，企業(yè)能夠更好地應對當前復雜金融環(huán)境的挑戰(zhàn)，為未來智能財務的持續(xù)創(chuàng)新奠定堅實基礎，助力企業(yè)實現(xiàn)財務信息化轉(zhuǎn)型。

五、智能財務信息化實現(xiàn)路徑模型可視化呈現(xiàn)分析

（一）可視化工具的選擇應用

在數(shù)據(jù)可視化與分析過程中，選擇恰當?shù)目梢暬ぞ唢@得尤為關(guān)鍵。市場上有眾多卓越的可視化工具，例如Tableau、PowerBI、D3.js等。Tableau作為卓越的商業(yè)智能分析平臺，擅長處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，能輕松創(chuàng)建各類圖表以生動展示結(jié)果（見圖3）。PowerBI是由Microsoft研發(fā)的數(shù)據(jù)可視化解決方案，特色是豐富的視覺效果、插件擴展以及與其他Microsoft產(chǎn)品的無縫整合。D3.js是基于JavaScript的開源數(shù)據(jù)可視化庫，具備制作高度定制、動態(tài)的數(shù)據(jù)可視化圖形的能力。確立了適宜的可視化工具后，將智能財務信息化實現(xiàn)路徑模型與其相結(jié)合，繪制相應的可視化圖表以及實現(xiàn)交互式界面，實現(xiàn)定量分析與可視化結(jié)果的融合。創(chuàng)建恰當?shù)目梢暬鉀Q方案有助于企業(yè) 增強數(shù)據(jù)洞察能力，并更好地理解潛藏在數(shù)據(jù)背后的模式與關(guān)聯(lián)。Tableau的直觀操作界面使得即便非技術(shù)專業(yè)人士也能迅速掌握，快速創(chuàng)建視覺報告以支持敏捷決策。同時，PowerBI的豐富視覺元素可以讓財務數(shù)據(jù)以新穎、有趣的形式呈現(xiàn)給各類用戶，引發(fā)更多洞見。PowerBI還允許創(chuàng)建和共享實時儀表板，為組織內(nèi)的相關(guān)人員提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)易于理解的視角。D3.js以其高度靈活性脫穎而出，可定制各式各樣的可視化組件，適應不同場景需求。通過以上組合，可視化解決方案將涵蓋多種智能財務信息化實現(xiàn)路徑模型，包括關(guān)鍵指標評估、成本控制、效率提升、規(guī)劃與預測等，將模型與工具相結(jié)合，能夠更清晰地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的洞察和啟示。根據(jù)企業(yè)需求設計出適合的可視化界面不僅助力企業(yè)加速決策過程，呈現(xiàn)出具有業(yè)務價值的數(shù)據(jù)，還有助于整個組織對智能財務轉(zhuǎn)型的推進和理解。將智能財務信息化實現(xiàn)路徑模型融合可視化工具，有助于將模型應用于實際業(yè)務場景，例如財務分析、成本控制、業(yè)務評估、市場趨勢預測等，助力企業(yè)提升信息處理速度，為組織內(nèi)各層決策者提供有力支持。在實踐中，分析師可根據(jù)模型的表現(xiàn)并結(jié)合業(yè)務具體需求研究優(yōu)化策略，以確保可視化與分析的順利實施并產(chǎn)生實際價值。

（二）模型可視化結(jié)果展示

在將智能財務信息化實現(xiàn)路徑模型應用到選定的可視化工具后，將獲得形象、直觀的可視化成果，可能涵蓋諸如關(guān)鍵因素間權(quán)重對比、實現(xiàn)路徑的逐級展示與圖示、影響要素的相關(guān)性矩陣等。建模展示助力企業(yè)管理者及決策者全面地了解智能財務信息化實現(xiàn)過程中各個因素的作用與影響程度。為了進一步突顯可視化結(jié)果的生動性，可以引入三維可視化技術(shù)、動態(tài)圖表以及實時交互功能，提升信息傳遞效率。在呈現(xiàn)各關(guān)鍵因素之間的權(quán)重對比中，圖表可以展示各業(yè)務領域、管理層次或財務指標間的相對重要性，有助于企業(yè)確定優(yōu)先發(fā)展的領域和關(guān)注重點，從而針對性地調(diào)整戰(zhàn)略規(guī)劃以更好地達成智能財務信息化目標。實現(xiàn)路徑的階梯展示與圖示可以直觀地呈現(xiàn)智能財務信息化實現(xiàn)過程中的各個階段及關(guān)鍵節(jié)點，有助于企業(yè)從時間軸的角度了解智能財務信息化進展，從而評估實際執(zhí)行情況與預期目標間的差距，以便調(diào)整實施步驟、優(yōu)化資源分配并監(jiān)控進度。影響因素的相關(guān)性矩陣展示了各關(guān)鍵因素間的相互關(guān)聯(lián)程度，有助于企業(yè)識別影響智能財務信息化實現(xiàn)路徑的可能風險、挑戰(zhàn)及潛在機遇。企業(yè)可以據(jù)此對策略進行微調(diào)，以提高財務信息化方案的實施效果與資源利用率。三維可視化方式可以直觀表示數(shù)據(jù)之間的多維關(guān)系，從而增強分析結(jié)果的理解和解釋。通過應用動態(tài)圖表，企業(yè)管理者可以觀察智能財務信息化過程在不同時間點的狀態(tài)，實時監(jiān)測實現(xiàn)路徑的進展。實時交互功能可以快速、準確獲取關(guān)聯(lián)信息，使企業(yè)決策者能夠根據(jù)分析結(jié)果迅速做出響應和調(diào)整。

（三）結(jié)果分析

深入分析模型的可視化結(jié)果，企業(yè)將獲得有益的洞察和啟示。為實現(xiàn)智能財務信息化目標，企業(yè)需要關(guān)注模型中揭示的關(guān)鍵影響因素，并從戰(zhàn)略層面審視企業(yè)發(fā)展方向與計劃，不僅確保財務信息化轉(zhuǎn)型的成功，還有助于提高整體競爭力。可視化結(jié)果為企業(yè)提供了有針對性的改進措施，可能包括關(guān)注特定重要領域的投資、優(yōu)化管理制度、提高員工培訓質(zhì)量或改善戰(zhàn)略合作關(guān)系等。通過執(zhí)行有針對性的優(yōu)化措施，企業(yè)將能夠在智能財務信息化轉(zhuǎn)型過程中取得更大的發(fā)展。通過對模型結(jié)果的深入分析，企業(yè)可以識別并監(jiān)測潛在風險。例如，發(fā)現(xiàn)某些業(yè)務流程存在效率低下、成本過高或技術(shù)過時等問題。根據(jù)模型輸出的預警，企業(yè)能夠采取實時干預并調(diào)整相關(guān)策略，確保智能財務信息化實現(xiàn)穩(wěn)健發(fā)展，同時降低企業(yè)面臨的經(jīng)營風險。對模型可視化結(jié)果的分析還有助于強化企業(yè)內(nèi)部溝通和動員。通過掌握各項可量化指標與智能財務信息化實現(xiàn)路徑的關(guān)系，企業(yè)可進一步提升員工對智能財務信息化轉(zhuǎn)型重要性的認識和理解，形成統(tǒng)一的發(fā)展共識，推動員工共同為實現(xiàn)智能財務信息化目標付諸努力。模型的有效性至關(guān)重要，為了保證智能財務信息化實現(xiàn)路徑模型適應企業(yè)發(fā)展需求，團隊需要持續(xù)進行模型評估與優(yōu)化，包括重構(gòu)模型、引入新數(shù)據(jù)、調(diào)整參數(shù)設置或更新可視化方式等。一個經(jīng)過多次優(yōu)化的高質(zhì)量模型將有助于企業(yè)更好地在智能財務信息化轉(zhuǎn)型過程中應對挑戰(zhàn)，適應不斷變化的內(nèi)外部環(huán)境。通過對智能財務信息化實現(xiàn)路徑模型可視化結(jié)果的深入分析與理解，企業(yè)將能夠從宏觀層面洞察戰(zhàn)略規(guī)劃與執(zhí)行方向，并找到有針對性的優(yōu)化策略，分析結(jié)果將揭示潛在風險和問題，使企業(yè)能夠根據(jù)風險預警及時調(diào)整策略，實現(xiàn)智能財務信息化目標，為企業(yè)提高運營效率和決策質(zhì)量提供重要支持。

六、結(jié)語

綜上所述，智能財務信息化在企業(yè)發(fā)展中占據(jù)重要地位。為了實現(xiàn)財務信息化轉(zhuǎn)型，企業(yè)需結(jié)合實際情況，綜合運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡等技術(shù)，構(gòu)建合理可行的實現(xiàn)路徑模型。在此過程中，數(shù)據(jù)集的處理、模型參數(shù)設置與訓練以及可視化呈現(xiàn)與分析都是必不可少的環(huán)節(jié)。通過對模型效果的持續(xù)優(yōu)化和應用經(jīng)驗的積累，該模型能成為企業(yè)智能財務信息化實現(xiàn)過程中的有益指南，企業(yè)在實現(xiàn)智能財務信息化轉(zhuǎn)型的道路上，可以獲得更高的效率和更明智的決策。

引用

[1]王玲.智能財務背景下事業(yè)單位財務信息化建設探析[J].活力，2023，41（22）：46-48.

[2]劉子稀.高校財務信息化探索——智能差旅平臺在高校的應用與展望[J].行政事業(yè)資產(chǎn)與財務，2023（22）：112-115.

[3]高俊杰.人工智能在企業(yè)財務信息化建設中的應用研究[J].財會學習，2023（30）：49-51.

[4]黃克萍.人工智能驅(qū)動下的企業(yè)財務信息化管理變革[J].老字號品牌營銷，2023（18）：89-91.

基金項目：2023年河北省高等學校人文社會科學研究項目、河北省教育廳科學研究項目資助“基于業(yè)財一體化的智能財務信息化建設路徑研究”（項目編號：SQ2023111）

作者單位：衡水職業(yè)技術(shù)學院

責任編輯：韓 柏