基于人工智能的会计凭证管理优化策略

　　李 妮 黄钦阳 谭博文 黎宇鹏 陶 璇

　　广西来宾市烟草专卖局（公司）

　　【摘要】全球数字化转型加速，企业财务管理面临新机遇与挑战。会计凭证管理作为财务管理核心环节，其效率与准确性直接影响企业运营与决策。传统管理模式存在效率低、资源浪费、合规风险高等问题。文章以人工智能技术为驱动，从会计凭证的全生命周期管理视角出发，提出一体化的优化策略，通过融合深度学习、自然语言处理（NLP）、机器人流程自动化（RPA）及计算机视觉技术，构建智能化会计凭证管理平台，实现凭证的智能分类、排序优化、绿色打印与智能审核，解决传统管理模式中存在的问题，提升会计凭证管理的效率。

　　【关键词】人工智能；会计凭证管理；智能审核

　　【中图分类号】F234

　　一、引言

　　在数字化时代，企业财务管理的数字化转型已成为必然趋势。于林希将 RPA（机器人流程自动化）应用到财务管理领域，对国企财务部门数字化转型进行探索[1]；虞富荣等利用人工智能技术赋能财务报账智能审单[2]。这些实践表明，技术的应用能够有效提升财务管理的效率和准确性。会计凭证管理作为企业财务管理的基础工作，其重要性不言而喻。传统的会计凭证管理方式主要依赖人工操作，不仅效率低下，还容易出现错误，导致资源浪费和合规风险。随着人工智能技术的不断发展，将其应用于会计凭证管理成为可能，为解决传统管理模式中的问题提供了新的思路和方法。本文从会计凭证的全生命周期管理视角出发，探讨如何利用人工智能技术优化会计凭证管理，提高管理效率和可持续性。

　　二、会计凭证管理现状及问题分析

　　（一）原始凭证来源的全员性与多样性

　　会计凭证的生成涉及企业多个部门，呈现出全员参与的特点。各部门在日常业务活动中会产生大量原始凭证，这些凭证的来源广泛且类型多样，包括但不限于发票、合同、验收单和审批单等。不同部门使用的业务系统往往互不兼容，导致凭证格式多种多样，形成数据孤岛。这种情况使得财务部门在进行跨系统整合时面临协同成本高和工作效率低下等问题，每年需要投入大量的人工工时来处理这些问题。具体来说，不同部门的业务系统在设计和功能上存在差异，这使得凭证的格式和数据结构各不相同。例如，采购部门的系统可能生成包含供应商信息、采购金额和交货日期的凭证，而销售部门的系统则可能生成包含客户信息、销售金额和发货日期的凭证。这些差异导致财务部门在整合凭证时需要进行大量的格式转换和数据核对工作，不仅耗时耗力，还容易出现错误。此外，不同系统的数据更新频率和方式也不同，这进一步增加了整合的难度和复杂性。由此导致两个问题：一是凭证标准不统一。不同部门业务系统互不兼容，凭证格式多样，财务整合时需频繁进行格式转换与数据核对，返工率较高。二是数据孤岛现象严重。跨系统协同成本高，财务人员需投入大量人工工时处理数据整合问题，效率低下。

　　（二）原始凭证业务类型的动态扩展

　　随着企业战略的调整和市场环境的变化，会计凭证所涵盖的业务类型也在不断扩展和细化。以企业的支出类凭证为例，其可以进一步细分为多个子类别，每个子类别所需的文件要求各不相同。这种复杂性增加了人工分类的难度，导致财务人员在处理大量凭证时效率低下，误操作率较高。这不仅影响了后续的核算和审计效率，还可能对企业的财务管理和决策产生不利影响。具体来说，企业的支出类凭证可能包括办公用品采购、差旅费报销、设备维修费支付等多个子类别。每个子类别都有其特定的文件要求和处理流程。这些不同的文件要求使得财务人员在分类时需要仔细核对，确保每个凭证都归入正确的类别。由此导致的核心问题：一是分类错误率高。人工分类可能会导致效率低、错误率高的情况，影响后续核算与审核准确性。二是核算流程复杂化。业务类型细化导致审核规则动态调整困难，财务人员需频繁更新知识库，工作负担加重。

　　（三）会计凭证非电子化管理的挑战

　　随着财务管理的变革和技术的发展，会计档案全电子化管理已成为一种必然趋势，但当前大部分企业的会计凭证仍然以纸质形式留存，或是电子形式和纸质形式并存。一方面，纸质会计凭证需要打印装订，消耗纸张、墨粉、材料等，成本较高。会计电子凭证和纸质凭证并存的模式下，报账人员需将纸质原始凭证扫描转化为电子凭证，扫描量较大，且为了保证原始凭证质量，需要使用专业的扫描设备，这些设备不仅价格昂贵，而且维护成本较高。随着企业业务的不断扩展，会计凭证的数量逐年增加，纸质会计凭证需要长期存储，档案室的存储空间面临巨大压力，存储成本也不断增加。另一方面，纸质会计凭证的采集、整理、查阅和调用也不够方便，需要耗费大量时间和人力，影响了工作效率。由此导致的核心问题：一是管理成本较高。原始凭证的非电子化管理使企业长期承担整理成本和存储成本。二是管理效率低。与电子会计凭证相比，纸质会计凭证的每个管理环节都需要投入较多的时间和人力，且纸质会计凭证无法实现跨空间查阅和调用，也较难实现大批量远距离的移动，增加了会计凭证查询难度，影响了管理效率。

　　（四）原始凭证审核自动化程度低

　　目前，原始凭证审核工作主要依赖人工核验和简单的规则引擎，但在面对复杂业务场景时，这种审核方式显得力不从心。例如，在原始凭证合规性审查中，财务人员需要全面理解和掌握国家、行业、企业的各项规定，并根据相关规定对原始凭证一一核验，审核耗时较长，且可能存在遗漏或错误。此外，传统的规则引擎在处理结构化数据方面尚可应对，但对于非结构化文本的解析能力严重不足，导致自动化审核的覆盖率较低，大量凭证仍需人工审核，这不仅增加了财务人员的工作负担，还降低了审核效率和准确性。由此导致以下问题：一是审核效率低下。单笔审核耗时长，人工错误率处于较高位置。二是自动化覆盖率不足。非结构化文本解析能力弱，大部分凭证仍需人工介入，资源浪费显著。

　　三、会计凭证管理优化的必要性

　　（一）提高管理效率

　　企业会计凭证管理过程中，人工操作占比过高，导致工作耗时较长，管理效率较难提升，由此造成财务人员将大量时间耗费在低附加值任务上，如原始凭证的数据核对、会计凭证的整理装订等，从而无法将更多的时间用于财务数据分析和为企业决策提供有力支持上。这种效率瓶颈不仅影响了财务部门的工作效率，也对整个企业的运营效率产生不利影响。

　　（二）降低管理风险

　　会计凭证是企业经济业务的记录，也是会计核算的基础和依据，在会计凭证审核过程中，主要依赖会计人员的专业知识储备、经验积累来判断会计凭证的合规性，若会计人员对会计凭证的真实性、合规性、有效性把关不严或审核疏忽，将会削弱财务内部控制效力，给企业带来营运风险、财务风险、廉洁风险等，这不仅给企业带来了经济损失，还可能影响企业的声誉。

　　（三）降低企业成本

　　纸质会计凭证的全生命周期管理需要耗费较高的成本，并随着企业经济规模的扩大面不断增长，因此，对降低会计凭证管理成本的研究逐渐成为企业成本控制的一项重要内容。会计凭证管理的优化，能够从会计凭证收集、整理、打印、装订、存储等各环节入手，通过优化管理方式、管理流程、管理标准，实现降本增效。

　　（四）推动可持续发展

　　随着社会对环境保护的关注度不断提高，企业的可持续发展能力也受到了越来越多的关注。传统会计凭证管理方式的高纸张消耗与碳排放不符合现代企业的绿色发展战略，高纸张消耗和碳排放不仅对环境造成了不利影响，也给企业的社会形象带来了负面影响。因此，通过优化会计凭证管理，节约纸张消耗，促进企业绿色发展，也将是财务领域未来研究的方向之一。

　　综上所述，传统会计凭证管理模式已经难以满足企业发展的需求，存在诸多问题和挑战。因此，通过人工智能技术重构会计凭证管理模式，成为破解上述问题的关键路径。只有通过优化会计凭证管理，提高管理效率和质量，降低运营成本和风险，企业才能在数字经济时代实现可持续发展，提升自身的竞争力和市场地位。

　　四、基于人工智能的会计凭证管理优化策略

　　针对上述传统会计凭证管理模式存在的效率瓶颈、合规风险、成本压力以及可持续发展矛盾等问题，基于人工智能技术的优化策略显得尤为重要。通过引入深度学习、自然语言处理（NLP）、机器人流程自动化（RPA）及计算机视觉技术等先进的人工智能技术，可以从多个方面对会计凭证管理进行优化和重构，从而提高管理效率和质量，降低运营成本和风险，实现企业的可持续发展。

　　（一）智能化凭证标准统一与数据整合

　　利用自然语言处理（NLP）技术，特别是预训练的语言模型如BERT，可以对国家财税法规、行业规范及企业内部制度等大量文本信息进行深入解析，自动提取凭证格式、字段要求和合规参数等关键信息，进而构建一个动态更新的智能标准库。该标准库能够实时反映最新的法规政策和企业内部管理要求，为凭证管理提供统一的标准依据。在此基础上，采用知识图谱技术，将不同业务系统的数据字段与标准库进行语义匹配，实现多源异构数据的自动对齐。例如，将采购系统的“供应商代码”映射为标准库中的“统一供应商ID”，从而消除不同部门业务系统之间的数据孤岛现象，实现数据的无缝整合和共享。此外，在凭证采集环节嵌入规则引擎，结合基于光学字符识别（OCR）和计算机视觉技术，实时扫描凭证内容，自动比对标准库参数，能够及时发现并标记格式错误或缺失字段等问题，有效减少返工率，提高凭证采集的效率和准确性。

　　（二）深度学习驱动的智能分类与动态扩展

　　借助OCR 与计算机视觉技术，可以实现凭证信息的自动抓取与校验。在扫描合同时，系统能够自动识别关键字段，并与预设标准进行比对，快速标记出异常项，从而显著缩短数据录入时间，大幅降低错误率。进一步结合计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）技术，构建基于Transformer 的多模态分类模型，该模型能够同时解析凭证的文本内容（如发票描述）和视觉特征（如表格结构），实现高精度的凭证分类。例如，自动区分“差旅费”与“设备维修费”凭证，大大提高了分类的准确性和效率。为了适应企业业务类型不断扩展和细化的需求，利用强化学习（RL）技术，可以根据企业业务类型扩展自动优化分类规则。当新增子类别时，系统能够基于历史数据生成新规则，并持续迭代模型参数，确保分类模型始终能够准确地处理新的业务类型。此外，引入主动学习机制，对模型低置信度分类结果触发人工复核，将标注数据反哺模型训练，形成闭环优化。

　　（三）凭证排序与打印优化的智能化策略

　　在会计原始凭证管理流程中，凭证排序环节对于后续的财务核验工作具有重要影响。传统的手动排序方式不仅效率低下，而且容易出现逻辑错误。基于人工智能技术的发展，图神经网络（GNN）为凭证排序提供了智能化的解决方案，能够显著提升排序的准确性和效率。GNN 能够对凭证间的逻辑关系进行有效建模。以差旅报销为例，通过将差旅报销流程中的各个凭证抽象为节点，构建起一个复杂的节点图。系统借助GNN 对节点图进行学习和分析，从而自动按照逻辑链对凭证进行排序。例如，系统会先识别差旅申请凭证，然后依次排列交通票据、住宿发票等相关凭证，最后是报销审批单。这种智能化排序方式显著提升了凭证排序的效率，减少了财务核验的时间，提高了整体财务管理的效率。此外，强化学习算法在打印版面分配方面可以发挥重要作用。系统根据凭证的数量、大小以及内容特征，动态分配打印版面，将多张票据智能拼接为单页，以双面打印为基准，纸张节省率可达75%。同时，系统还可强制执行双面打印，并自动删除冗余附件，如重复的扫描件等。

　　（四）全流程电子化与绿色存储优化

　　在传统的会计凭证管理中，纸质凭证的存储和管理面临着诸多问题，为了解决这些问题，全流程电子化与绿色存储优化策略应运而生，能够为企业带来更高效、更环保的凭证管理方式。首先，通过边缘计算设备（如智能扫描仪）实现纸质凭证的实时电子化，这些设备内置轻量化OCR 模型，支持离线环境下自动识别关键字段，并加密上传至云端，企业可以实现智能电子化采集，大大减少了纸质凭证的存储需求，降低了存储成本和风险。其次，利用区块链技术对电子凭证进行哈希值存证，确保数据不可篡改，同时支持跨部门审计追溯，这不仅提高了电子凭证的安全性和可信度，还为企业提供了更加便捷的审计手段，提升了审计效率和质量。最后，通过云原生技术与分布式存储架构，企业可按需扩展电子凭证存储容量，同时结合绿色数据中心设计（如使用可再生能源供电、液冷散热技术等），显著降低存储能耗与碳排放，为环境保护做出贡献，实现可持续发展。

　　（五）多模态大模型赋能的智能审核

　　在会计凭证管理中，审核环节是确保财务数据准确性和合规性的关键。传统的审核方式主要依赖人工核验和简单的规则引擎，但在面对复杂业务场景和大量非结构化数据时，存在效率低下和准确性不高的问题。多模态大模型的出现为智能审核提供了新的解决方案，能够显著提升审核的效率和准确性。首先，将会计政策转化为可执行规则，并设定相应的阈值，系统可以自动拦截超标申请。例如，在费用报销审核中，系统可以根据企业制定的差旅费标准，自动识别并拦截超出标准的报销申请。这种基于规则的审核方式可以快速筛选出明显不符合规定的凭证，提高审核效率。其次，利用孤立森林算法和时序分析技术，系统能够识别异常交易模式。例如，在采购业务中，当采购单价突然大幅上涨或下跌时，系统可以自动触发预警，提醒审核人员进行进一步的调查，这有助于及时发现潜在的财务风险和舞弊行为，保障企业的资金安全。此外，多模态大模型（如GPT-4）在解析非结构化文本方面具有强大的能力。通过训练多模态大模型，系统可以对合同条款、发票备注等非结构化文本信息进行深入分析，实现规则与语义的双重校验。例如，在审核合同时，系统不仅可以检查合同金额、付款方式等关键信息是否符合规定，还可以对合同条款的合法性、合规性进行评估，确保合同内容不存在潜在的法律风险。最后，企业可以在保护数据隐私的前提下，整合集团内不同分支机构的审核经验，提升模型的泛化能力。例如，某大型企业在不同地区的分支机构可以共享审核模型的参数，但不共享具体的审核数据，从而在保障数据安全的同时，提高审核模型的准确性和适应性，这种跨域知识迁移的方式，有助于企业在复杂的业务环境中实现高效的智能审核。

　　（六）技术融合与未来展望

　　随着人工智能技术的不断发展，其在会计凭证管理中的应用将更加深入和广泛，未来，通过技术融合与创新，会计凭证管理将朝着更加智能化、自动化和实时化的方向发展。首先，实时化凭证管理将成为可能。结合5G 与边缘计算技术，凭证从生成到归档的全链路实时处理将得以实现。例如，业务人员在提交报销申请时，系统能够自动触发智能审核，并即时生成电子档案，大大缩短了凭证处理的时间，提高了财务管理的效率。其次，个性化财务助手也将成为现实。基于大语言模型（LLM），开发AI 助手为财务人员提供个性化的凭证管理建议。例如，当财务人员处理差旅费凭证时，AI 助手能够根据历史数据和企业制度，提醒其补充可能缺少的必要附件，从而提高凭证的准确性和完整性。最后，碳中和管理闭环将得到进一步完善。将绿色打印、电子化存储与碳交易平台深度对接，实现财务活动与ESG（环境、社会和公司治理）目标的深度绑定，企业不仅能够通过智能化的会计凭证管理降低运营成本，还能够为环境保护做出积极贡献，提升企业的社会形象和可持续发展能力。

　　综上所述，基于人工智能的会计凭证管理优化策略，不仅能够解决当前传统管理模式中存在的问题，还能够为企业的未来发展提供有力支持。企业应积极拥抱人工智能技术，逐步构建覆盖全业务的智能财务体系，以应对日益复杂的市场环境和管理需求。

　　主要参考文献：

　　[1] 于林希. 首钢财务公司数字化转型路径探索——基于RPA 技术的构建与实施[J]. 财务与会计,2023(19):26-29.

　　[2] 虞富荣, 叶喜凤. 人工智能技术赋能集团企业报销单据智能审单[J]. 财会通讯,2023(21):133-138.

　　责编：吴迪