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原文标题：柴玉辉｜ChatGPT：从业财融合到业业融合
来源：《会计之友》2024年第18期
作者：柴玉辉 山西工程科技职业大学
摘要：随着数字经济和智能科技的进一步发展，财务领域智能化和数字化转型的趋势日益明显。以ChatGPT为代表的信息化技术革命推动了新一轮的财务变革，这为业财融合中数字财务一体平台的应用转型提供了新的机遇，成为企业业财融合到业业融合深度发展的有力推手。文章利用问卷调查法与实证分析法从成本控制、风险预警、效益预测及预算管理四方面总结分析了ChatGPT对业财融合数字化财务一体平台建设与发展的赋能路径，指出了业财融合升级到数字化财务一体平台的实践应用中存在的问题，并从多角度提出发展建议，以求进一步推进财务智能化转型和数字化财务一体化平台的建设发展。
ChatGPT自2022年11月发布以来，就成为各界关注的焦点。ChatGPT作为新一代引领人工智能的尖端技术，有着强大的语言表达能力、严谨的逻辑思维能力、精准的语义理解能力，能够促进人类高速发展，提高人类知识传递效率[1]。目前我国已经迈入经济高质量发展阶段，2022年发布的《“十四五”数字发展经济规划》中更是要求各个主体加强对人工智能的基础建设，2023年国家互联网信息办公室连同各部委发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》中强调鼓励通用型人工智能应用场景，扩展人工智能的应用生态。作为经济社会健康发展的基础性智能工作，人工智能技术迅猛发展对会计产生了诸多影响，尤其是在2023年ChatGPT已经顺利通过会计领域的四大职称证书（均分高达80分以上）以来，对传统会计的发展提出了新的挑战，也形成了特殊推动力，助力会计行业转型升级，促进国家经济提质增效[2]。ChatGPT的特性能够帮助财务人员更好地优化财务场景，提高财务处理的准确性，提升财务管理的效率。近年来财务数字化转型、业财融合等发展方兴未艾，在此形势下，应当采用何种形式推动智能化、数字化的业财融合向价值型财务转变成为亟待解决的问题。本文探究在ChatGPT等通用智能技术发展支持下推进业财融合向业业融合转变路径，实现数字化财务一体平台的转型升级具有重要意义。
一、ChatGPT赋能企业业财融合发展
（一）ChatGPT的技术逻辑
ChatGPT是可对话具备预生成功能的通用型人工智能系统[3]，于财务而言，ChatGPT虽在基础财务工作上不一定具有较好的适配性，但在决策、预测、管理的财会类工作中却有较强的适配性，其相较于传统聊天机器人，在会计领域更具自动化流程的特点。首先，ChatGPT能够在聊天学习上发挥重要作用，从而归纳总结各类结果，有利于提高财务管理的效率；其次，ChatGPT能够解读数据的内在逻辑，从而生成特殊报告，提供多维度的分析，利于规避舞弊风险，助力企业决策和预测管理；最后，ChatGPT可以适应多种语言上的工作，能够跨文化沟通，适应环境的需要，实现部门合作、跨部门沟通，优化财务信息访问的透明度和一体化流程，降低协调沟通成本。
（二）传统业财融合到业业融合
业财融合是指在企业经营发展过程中，将业务与财务体系相互融合，从而创造更大更强的价值体系。可以通过构建数字化财务体系或是构建业财融合平台，实现企业内财务管理与业务运营流程的高度整合，从而提升企业运营管理效率，改善资源配置能力。但传统的业财融合存在一定局限性。财务的终极目标是为宏观经营提供决策支持，所以不能仅仅是发现分析单业务条件下的财务表现及从横向维度实现业务交易与会计记账的整合，更应该注重在业财融合管理过程中业务与业务之间的影响作用，分析业务真相，从而在财务数据中引入业务数据，纵向打通交易与数据分析的业财一体化融合通道，打破业务间鸿沟，立于更高维度视角进行分析及决策，从整体价值链视角出发更加敏捷地做出决策，即业业融合，利用财务的货币语言构建整体经营地图，实现业务间的数字化高效协同与协作。
（三）ChatGPT与业业融合的底层逻辑
业业融合的实现难点在于一旦立于生命周期视角看业务项目的投资回报时，会发现供应链及经营链上的数据是呈现散点式分布的，存储在ERP或其他多个核心板块系统中，且不同模块中数据口径不一致的问题也普遍存在，难以立于企业高度进行整体分析。此外，企业的经营管理是动态的，利用“僵化”的数据及报表难以分析出业务之间的联系及变化。而将ChatGPT与业业融合实现途径相融合可以从一定程度上解决这些问题。一方面，ChatGPT作为企业数字能力体现的一种方式，可以为企业信息收集和分析提供更加便捷的方案，建设财务共享中心，联合企业内部数据及外部宏观经济数据、行业数据及其他数据进行整体分析，从而有利于推动业业融合；另一方面，可以通过ChatGPT完成企业的数字化转型，通过智能化财务决策系统和可视化分析系统，自动生成财会、投融资、风险等方面的预测信息，实现可视化业财数据分析、看板展示与动态追踪，并在内部控制智能系统的帮助下实现公司信息沟通、会计监督、控制活动、环境建设的数字化，以更好地控制成本、管理风险与决策，从而优化工作场景、技术应用、人员重构和部门管理，以便在业财融合的基础上加深业业融合。
（四）ChatGPT在业业融合数字化财务一体平台建设中的应用流程
在ChatGPT与业业融合的底层逻辑基础上，可以发现ChatGPT促进业业融合主要还是通过数据信息的联合进行高度整合分析，促进管理层动态化决策追踪，形成可视化的数据分析[3]。具体来看，是在成本控制、风险预警、收益预测以及预算管理方面的应用。
在成本控制上，作为企业不可避免的经营问题，诸多企业十分重视成本耗费，注重成本控制方法。ChatGPT可以进行数据分析和数据追踪，帮助企业控制成本，同时帮助搜寻市场成本数据，确定合理的成本费用目标，根据生产要求和计划确定成本耗费，而后进行成本的偏差修正和成本执行匹配，确定质量把控，完善成本效益分析与监督，从而在控制合理成本的基础上提升产品质量。
在风险预警上，利用ChatGPT构建内部信息管理通道和系统，加强内部控制各个环节，防范各种环节的风险，增强风险预警体系，搜寻相应的风险预测方案，给予决策者更多的信息资源与建议帮助，从而增强风险应对能力，并在各个环节进行数据加密，打通会计监督渠道，降低财务风险。
在收益预测上，加入ChatGPT等通用型人工智能技术应用，提升决策、投融资方案设置以及收益质量分析的准确性与质量。在收集企业内外部资料的基础上，ChatGPT能够增强对方案的把控，提升对市场收益等判断，利用其丰富的计算功能进行信息收集预处理，提升收益预测的准确性，同时能够影响决策方案，避免过于激进和保守的情况发生，有助于提高企业财务一体化平台建设能力，提升企业数字化转型进程。
在预算管理上，利用ChatGPT等通用型人工智能技术建设预算管理体系，执行预测目标、监督和绩效测评等。同样的，可以在丰富信息基础、提升目标制定合理性的同时，保持与企业内部战略与发展目标的一致性，利用计算功能增强预算执行与监督，搜寻有效解决预算偏差的方案，提升预算一致性，节约相应的信息成本，提高预算管理效益。
二、ChatGPT对企业数字化财务一体平台发展的影响路径
据上文分析可知，ChatGPT有利于在成本控制、风险预警、收益预测以及预算管理四大方面对数字化财务一体平台的发展建设提供支持，故本文据此四方面开展问卷调查，分析影响的主要路径。
（一）问卷设计
如表1所示，除了基础的描述性问题外，对ChatGPT在四大影响场景中的具体影响作用各采取几个问题进行衡量。参照刘勤等[4]、刘梅玲等[5]、程平等[6]的相关研究及问卷设置，在成本控制方面涉及成本费用目标确定、成本计划矫正、成本使用进度矫正、成本效益分析等内容；风险预警方面涉及企业内部信息管理、企业风险应对、企业风险预警机制、会计监督等；效益预测涉及效益分析、投融资预测、决策正确性分析以及企业数字化进度等；预算管理则涉及预算编制、预算修正、预算监督以及预算评价等内容。
（二）调研数据分析
对多家企业的相关管理人员以及高校相关研究人员进行问卷调查，得到调查样本，如表2所示。本次访谈对象合计30人，其中包括高校研究人员11人，公司财务任职人员19人；从性别看，男性为16人，女性为14人，样本量基本持平。访谈人员中对ChatGPT在数字化财务一体化平台建设中的作用持乐观态度，认为可以使用ChatGPT的人数有20人，占比66.67%。使用方向上，认为收益预测和风险预警的使用方向较低，占比仅为73.33%和76.67%。而被采访人员认为在成本控制和预算管理方面应用ChatGPT打造财务一体化平台的认可程度较高，均为93.33%。
（三）信度检验与效度检验
从数据检验角度看，可接受的A系数应当大于0.80，具体信度检验结果如表3所示。问卷中16个题目的Cronbach's Alpha值为0.968，大于0.8，通过信度检验。从各方面看，在成本控制、风险预警、效益预测、预算管理四个方面的Cronbach's Alpha值分别为0.862、0.907、0.949、0.963，大于0.80。上述研究结果表明，从A1—D4的16个题目的信度较好，各个层次信度均较好，可以进行下一步实证检验。
效度检验中，若KMO值大于0.60，代表问卷效度可以接受，反之则不可以接受，具体结果如表4所示。从表4可知问卷整体16个题目的KMO值为0.753，大于0.60，而Sig值小于0.05，均通过效度检验结果。在分项中，成本控制、风险预警、效益预测、预算管理四个方面的KMO值分别为0.772、0.774、0.704、0.763，均大于0.60，Sig值均为0.000，说明ChatGPT在数字化财务一体化平台体系建设中各个层面的应用指标层次的效度及整体均较好，可以进行后续的实证检验。
（四）ChatGPT对企业数字化财务一体平台发展的影响回归分析
进一步深入分析，探究具体影响方向与影响路径，结果如表5所示。表5中数据可知，得到的相关回归结果均呈现正值，代表所有的影响内容均被认可支持ChatGPT应用下数字化财务一体化平台的建设，但因显著性及相关性不同，故影响大小不一。其中成本控制中的成本使用进度监督、成本计划矫正，风险预警中的风险预警机制，效益预测中的投融资预测，预算管理中的预算修正都在1%的水平上显著；成本效益分析、数字化进度、决策正确性分析、预算监督在5%的水平上显著；在10%的显著性水平上，仅有内部信息管理对企业数字化财务一体化平台转化相关系数值较大。以上结果说明ChatGPT应用下四方面的建设均有利于促进企业数字化财务一体化平台的转化进度。
回归结果验证了四方面均对ChatGPT对数字化财务一体化平台建设具有正向影响，且通过显著性可以发现，平均每项内容中均有两子项目呈现较为显著的相关性。据此，以小见大，归纳出通用型人工智能对数字化财务一体平台建设的影响路径如图1所示。
三、ChatGPT对业财融合数字化转型平台升级的实践应用
传统业财融合主要指ERP时代的业财一体化、场景化的多维度数据应用以及中台化的业财融合。ChatGPT技术发展下的业财融合数字化平台就是在此基础上发展起来的。目前，ChatGPT技术构建下的企业业财融合平台已经应用在诸多行业，包括电子商务、零售业、制造业、金融业、物流运输业以及服务业等。
ChatGPT应用下的新一代业财平台是精益化的业财融合数字化中台模式，能够从数据治理颗粒度上深入业务端末梢的最小单元，以价值链作为管理对象构建敏捷大数据建模，通过数据牵引实现协同与融合的精益化管理模式，赋能企业各部门间的管理协同与协作[7]。从纵向来看，主要划分为战略顶层设计与末端数据治理两项，包含了合并报表、全面预算、经营分析与财务等实际应用，建设了一站式交易对账中心，自动核对和手工核对在对账引擎操作下持续性的对账处理，持续发现问题以避免损失，建设了中央财务处理器，实现了数据的可溯性和一致性，提供了可视化的帮助；从横向来看，延伸了各业务层场景，融合了业务相关系统，从销售、项目、供应链、人力资源等各个层面实现了业财乃至业业协同[8-9]，完成了战略—目标—执行—核算的纵向联动。具体如图2所示。
目前此类全场景业财应用已经在多个行业落地，帮助如中国黄金、国家开发投资公司、中化集团、普洛斯、阳光海天、理想汽车、华润万象生活、新希望地产以及海通证券等数百家头部企业提升了管理效率与能力。
以H公司为例，其为国内领先的快消产品公司，积极开拓多样化的销售渠道和业务营销，在规模扩展的同时也在结账和对账、销账业务上面临巨大挑战。该公司利用ChatGPT技术对整体财务核算流程的关键节点重新规划与处理，通过“数据资产”和“分摊引擎”实现了业财数据与分析沟通管理的统一，打通了企业全业务链条，完成了合同履约收款返点返利节点的处理，提高了日清日结的效率，完善了业务流程与财务管控的融合，以及业务流程与业财数据赋能的融合、决策与核算系统的融合，将财务嵌入业务，管理落实业务。
整体而言，随着ChatGPT技术等数字化转型的不断深入与提升，财务效率不断提高，能够验证上述分析的四大路径对数字化财务一体化平台建设的重要作用，同时发现目前在ChatGPT技术应用以及财务一体化平台进一步数字化转型升级实现业业融合的过程中，还存在诸多问题。一是缺少相应的法律法规，缺少一定的管控监督；二是相关的业务流程更新不及时，不能完全跟上技术创新与发展节奏；三是相关业财一体化进程上的管理软件未能实现高度集成协同，软件普及率不高；四是对ChatGPT在业业融合应用方面的认识仍有不足。
四、总结与展望
本文分析了ChatGPT在业财融合过程中进一步进行业业融合的路径与影响，并总结现实案例。发现通过成本控制、风险预警、收益预测以及预算管理四个方面，立足战略整合基础，结合内外部数据资源，利用多样化的业务系统和财务系统支撑发展，ChatGPT主要通过助力监督成本使用进度、成本计划矫正、成本效益分析、投融资决策预算、决策正确性分析、企业数字化建设、风险预警机制、预算修正与预算监督几个方面加强数字化财务一体平台转型升级，在助力业财融合的基础上提升业业融合水平，实现信息共享、协同运作、流程优化。
为了进一步增强业业融合发展、提升企业财务和业务融合能力、打通业务间沟通交流渠道，本文提出以下建议：一是加强推进建设数字化财务一体化发展平台，增强ChatGPT的应用，尤其是成本应用以及企业的风险预警和经营管理决策；二是加强财务领域相关专业人员对ChatGPT等通用型人工智能技术的理解与认识，组织培训，加强后续教育，改善发展环境[10]；三是政府部门应当加强完善对ChatGPT在财务一体化平台建设过程中的监管，增强ChatGPT有关法律法规的建设，提供相应的政策支持，为其发展保驾护航[11]；四是企业应不断增强业务流程改进方案的建设，拓宽内部信息渠道，增强内部数字化体系建设，引入智能化平台应用，促进业业融合[12]。
参考文献：
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