人工智能背景下证券公司财务管理转型对策研究
胡怡
东方证券股份有限公司西宁黄河路证券营业部，青海 西宁 810001
      摘要：本文深入探讨人工智能背景下证券公司财务管理的转型需求，详细分析其面临的机遇与挑战，并提出一系列有针对性的转型对策，包括优化财务管理理念、创新财务管理模式、加强风险管理体系建设、提升财务人员素质等，旨在助力证券公司在人工智能时代实现财务管理的高效转型，提升市场竞争力与可持续发展能力，为证券行业的财务管理创新提供有益的参考与借鉴。
      关键词：人工智能；证券公司；财务管理；转型对策
一、人工智能对证券公司财务管理的影响
（一）提高财务数据处理效率
      证券公司每日的财务数据量庞大且繁杂，人工智能凭借其强大的数据挖掘与机器学习能力，显著提升了数据处理效率。智能算法能够在短时间内对海量交易数据、资金数据等进行分类、整理与分析，精准提炼出关键信息，如盈利趋势、成本结构等，为财务决策提供及时且可靠的数据依据，使财务管理部门能够迅速掌握公司财务状况，及时调整策略，增强对市场变化的应对能力。
（二）优化财务预算与预测
      传统的财务预算与预测主要依赖历史数据和财务人员的经验判断，存在一定的主观性和局限性。人工智能技术通过对大量历史财务数据和市场数据的学习，可以构建更为精准的预测模型。例如，基于深度学习的时间序列预测模型可以分析证券市场的走势、利率变化、宏观经济指标等多维度数据，对公司未来的收入、成本、利润等财务指标进行预测，帮助财务部门制订更为合理的预算计划，提高资源配置的效率，降低财务风险 [1]。
（三）强化风险管理能力
      风险管理是证券公司财务管理的核心任务之一。人工智能在风险识别、评估和监控方面具有独特优势。通过自然语言处理技术对新闻报道、政策文件等非结构化数据进行分析，结合机器学习算法对结构化财务数据的挖掘，可以及时发现潜在的市场风险、信用风险和操作风险因素。（四）创新财务管理模式
      人工智能推动了证券公司财务管理模式的创新。一方面，智能财务系统的应用实现了财务流程的自动化和智能化，如自动化的账务处理、报销审批流程等，减少了人工干预，提高了财务工作的规范性和效率。另一方面，人工智能技术与云计算、大数据等技术的融合，催生了共享财务服务中心等新型财务管理模式。在共享财务服务模式下，证券公司可以将分散在各分支机构的财务业务集中处理，实现财务资源的共享和优化配置，降低运营成本，提高财务管理的整体效益。
二、人工智能背景下证券公司财务管理转型面临的挑战
（一）技术安全与数据隐私问题
      在人工智能应用过程中，证券公司需要处理大量敏感的财务数据和客户信息。技术安全漏洞可能导致数据泄露、篡改等风险，给公司和客户带来巨大损失。例如，黑客攻击可能突破智能财务系统的防火墙，窃取客户的资金账户信息或公司的财务报表数据。此外，随着数据收集和使用范围的扩大，如何确保数据隐私合规性也成为一大挑战。
（二）财务人员转型压力
      人工智能的广泛应用使得部分传统财务工作岗位面临被替代的风险，如基础的数据录入员、会计核算员等岗位。这对证券公司的财务人员提出了新的要求，他们需要从传统的财务操作型角色向管理型、战略型和技术型角色转变。然而，财务人员在转型过程中面临诸多困难，如对人工智能技术的理解和掌握程度不足、缺乏数据分析和数据挖掘技能、难以适应新的财务管理模式和工作流程等。如果财务人员不能及时提升自身素质和能力，他们将无法满足公司在人工智能时代的财务管理需求，甚至可能面临失业风险 [2]。
      3. 系统集成与数据整合难题
      证券公司通常拥有多个业务系统和财务系统，这些系统在不同时期建设，采用不同的技术架构和数据标准，导致系统之间的数据交互和集成存在困难。在引入人工智能技术时，需要将其与现有的业务系统和财务系统进行无缝集成，以实现数据的共享和协同处理。例如，智能投资分析系统需要获取交易系统的实时交易数据、客户关系管理系统的客户信息以及财务系统的资金数据等。但由于系统集成度低，数据可能无法及时、准确地在各个系统之间传递，影响人工智能技术的应用效果，降低财务管理的效率和决策的科学性。
三、人工智能背景下证券公司财务管理转型对策
（一）优化财务管理理念
      1. 树立数据驱动的决策理念
      证券公司的财务部门应充分认识到数据在财务管理中的核心价值，将数据作为决策的重要依据，借助人工智能技术，深入挖掘和分析财务数据以及与业务相关的外部数据，为公司的战略规划、投资决策、成本控制等提供数据支持和决策建议。
      2. 强化风险管理意识
      在人工智能环境下，虽然风险识别和预警能力得到提升，但风险的复杂性和多变性也在增加。证券公司应将风险管理贯穿于财务管理的全过程，建立健全全面风险管理体系。不仅要关注传统的市场风险、信用风险和操作风险，还要重视人工智能技术应用带来的新风险，如算法偏差风险、数据安全风险等。通过制定完善的风险管理制度和应急预案，加强风险监控和预警，及时应对各类风险事件，保障公司财务稳健运行。
（二）创新财务管理模式
      1. 构建智能财务共享服务中心
      证券公司应整合内部各分支机构的财务业务，建立智能财务共享服务中心。应利用人工智能技术实现财务流程的自动化处理，如自动化的凭证生成、报销审核、账务处理等；通过集中化的财务运营管理，提高财务工作效率，降低运营成本，同时保证财务数据的一致性和准确性。要在智能财务共享服务中心的基础上，进一步拓展财务服务的深度和广度，为公司内部各业务部门提供更具价值的财务分析和决策支持服务，如为业务部门提供个性化的成本效益分析、绩效评估报告等，促进业务与财务的深度融合。
      2. 推进业财融合的智能化管理
      证券公司应借助人工智能技术打破业务与财务之间的数据壁垒，实现业财数据的实时共享和交互。在业务前端，业务部门应通过智能化的业务系统，如智能交易系统、智能客户管理系统等，自动采集业务数据，并将其及时传递到财务系统进行处理和分析。财务部门则要根据业务数据的分析结果，为业务部门提供前瞻性的财务建议和决策支持，如根据市场趋势和客户需求变化，协助业务部门制定合理的产品定价策略、营销费用预算等。业财融合的智能化管理，能够提高公司整体运营效率和经济效益。
（三）加强风险管理体系建设
      1. 完善风险识别与评估机制
      证券公司应利用人工智能技术中的数据挖掘、自然语言处理和机器学习算法等，构建多维度的风险识别与评估模型。要从财务数据、市场数据、舆情数据等多源数据中提取风险特征和指标，对证券公司面临的各类风险进行全面、实时的识别和评估。例如，通过对社交媒体和新闻报道的舆情分析，及时发现可能影响公司声誉和股价的负面信息；运用机器学习算法对财务报表数据进行分析，识别潜在的财务风险因素，如盈利能力下降、资产质量恶化等。
      2. 建立智能风险监控与预警系统
      基于人工智能的智能风险监控与预警系统能够实时监测公司的财务状况和业务运营情况，对风险指标进行动态跟踪和分析。当风险指标超过预设的阈值时，系统自动发出预警信号，并通过多种渠道（如短信、邮件、系统弹窗等）及时通知风险管理部门和相关业务人员。风险管理部门和相关业务人员可以根据预警信息迅速采取相应的风险应对措施，如调整投资组合、加强客户信用审核、优化业务流程等，将风险损失控制在最小范围内。此外，智能风险监控与预警系统还可以对风险应对措施的效果进行跟踪和评估，不断优化风险管理制度和策略。
（四）提升财务人员素质
      1. 开展人工智能技术培训
      证券公司应制定针对财务人员的人工智能技术培训计划，帮助财务人员了解人工智能的基本概念、原理和应用场景。培训内容可以包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理、智能财务系统操作等方面的知识和技能。要通过培训，使财务人员能够掌握人工智能技术在财务管理中的应用方法，如如何利用数据分析工具进行财务数据挖掘和分析，如何操作智能财务软件进行账务处理和报表编制等，提高财务人员的技术应用能力和数字化素养。
      2. 培养复合型财务管理人才
      除了人工智能技术培训外，证券公司还应注重培养财务人员的综合管理能力和业务知识。要鼓励财务人员学习金融市场、投资分析、风险管理、法律法规等方面的知识，使其具备跨学科的知识结构和综合素质。同时，要加强对财务人员的沟通协调能力、团队合作能力和创新思维能力的培养，使其能够在业财融合的环境下更好地与业务部门协作，为公司提供全面的财务管理服务和战略决策支持。通过内部培训、外部进修、项目实践等多种方式，打造一支既懂财务管理又懂人工智能技术和业务知识的复合型人才队伍。
（五）加强技术安全与数据隐私保护
      1. 强化信息安全技术防护
      证券公司应加大在信息安全技术方面的投入，建立多层次的信息安全防护体系。要采用先进的防火墙技术、加密技术、入侵检测与防御系统等，保障智能财务系统和数据的安全。例如，对财务数据进行加密存储和传输，防止数据在网络传输过程中被窃取或篡改；定期对系统进行安全漏洞扫描和修复，及时更新系统补丁，防范黑客攻击。同时，要加强对员工的信息安全教育培训，提高员工的信息安全意识和操作规范，防止因员工疏忽或违规操作导致的数据泄露风险 [3]。
      2. 确保数据隐私合规管理
      证券公司应严格遵守相关法律法规和监管要求，建立健全数据隐私管理制度。应在数据收集、存储、使用和共享过程中，明确数据主体的权利和义务，确保数据的合法、合规使用。例如，在收集客户数据时，向客户充分告知数据收集的目的、范围和使用方式，并获得客户的明确授权；对客户数据进行分类管理，根据数据的敏感程度采取不同的安全保护措施；定期对数据隐私管理情况进行内部审计和外部评估，及时发现和纠正存在的问题，保障数据隐私合规性。
四、结论
      人工智能技术的发展为证券公司的财务管理带来了前所未有的机遇和挑战。在这一背景下，证券公司必须积极适应技术变革趋势，优化财务管理理念，创新财务管理模式，加强风险管理体系建设，提升财务人员素质，同时注重技术安全与数据隐私保护。通过实施一系列有效的转型对策，证券公司能够充分发挥人工智能在财务管理中的优势，提高财务管理的效率和决策的科学性，增强市场竞争力和可持续发展能力。在未来的发展中，证券公司还应持续关注人工智能技术的创新与应用，不断探索适合自身业务特点的财务管理转型路径，为证券行业的健康、稳定发展做出积极贡献。
参考文献
[1] 郑小芳.证券公司财务管理数智化转型升级策略探究[J].投资与创业, 2024, 35(21):136-138.
[2] 王晗.人工智能在证券投研领域的应用研究[J].中国管理信息化, 2024, 27(20):128-130.[3] 宰丽华.ChatGPT在证券公司财务管理中的应用:以A证券公司为例[J].绿色财会, 2024(9):48-50, 54