基于生成式AI的财务决策研究

一、引言

当代社会，数字经济和数字化技术的不断发展已成为全球经济增长的重要推动力。数字化技术快速发展和广泛应用带来了巨大的变革和机遇。在这一背景下，生成式AI逐渐成为数字化时代的核心驱动力之一。ChatGPT、Midjourney等生成式AI产品的火爆出圈，掀起了全球范围的AI大模型开发浪潮。百度、华为、阿里、中科院、智源人工智能研究院、清华、北大 等国内各大科技公司、学术研究机构和高校纷纷发布了大模型产品，开启了“百模大战”的时代。

在数字化技术的推动下，人工智能迎来了快速发展。生成式AI通过学习大量数据和模式，能够自动生成具有创造性的内容，并模拟人类的行为和思维。它不仅能够处理和分析大量数据，还能够生成语言、图像、音频等各种形式的内容。而且财务决策领域，生成式AI的应用具有重要的价值，能提高决策的精确性和效率。

生成式AI在财务决策中涵盖风险评估、投资决策、财务分析等方面。借助生成式AI模型处理海量数据，决策者能够发现隐藏的规律和趋势，提供准确的预测和建议。此外，生成式AI能辅助财务分析，帮助分析师和投资者更好地理解和解释财务数据，提供更全面的信息。

随着数字经济的蓬勃发展和生成式AI技术的突破，财务决策领域的研究和应用呈现快速增长的趋势。研究者们不断探索生成式AI在财务决策中的潜力和限制，努力提高大模型的性能和可解释性。同时，政府、企业和学术界也在加大对数字经济和生成式AI的支持力度，推动其进一步发展和应用。本文通过对生成式AI在财务决策中应用的探索，旨在为生成式AI的进一步研究和应用提供有价值的参考和指导。

二、理论分析及文献综述

（一）生成式AI的基本概念和工作原理

生成式AI是一种基于深度学习模型的技术，它能够通过学习大量数据的内在分布，生成与训练数据相似的新数据。生成式AI的工作原理主要基于生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。

GAN由生成器和判别器两个组件构成，生成器负责生成新的数据样本，判别器则负责区分生成样本和真实样本。通过反复迭代优化两个网络，生成器逐渐学习训练数据的分布，生成更逼真的样本。VAE则通过概率编码和解码学习输入数据的潜在表示，通过解码器重新映射为生成样本。

在财务决策领域，生成式AI通过深度学习模型学习数据分布，学习历史财务数据和市场趋势，生成新的数据样本，用于财务预测、投资建议和风险评估等决策支持。相较于传统的基于规则的决策系统，生成式AI提供更准确、灵活的决策结果，能理解复杂的金融市场和经济环境，并根据数据变化进行实时调整和优化。它的工作原理基于GAN和VAE，通过对抗性学习和概率编码解码生成高质量样本。通过不断优化和调整，生成式AI能够理解和适应复杂环境和变化数据，提供准确灵活的决策支持。

通常而言，生成式AI在财务决策中，具有如下几点优势。

（1）数据驱动的决策支持：生成式AI能够处理大量复杂数据并发现隐藏的模式和规律，以提供更准确和全面的财务预测和分析。这有助于企业和个人制定科学和有效的财务策略，降低风险并提高收益。

（2）个性化的财务建议：生成式AI可以根据个体的财务状况、风险承受能力和目标偏好，为每个人提供量身定制的投资建议和财务规划。这种个性化的服务能够更好地满足不同人群的需求，提高决策的效果和满意度。

（3）自动化、智能化的预测决策流程：生成式AI能够自动处理和分析大量数据，减少了烦琐的手动工作，节省了时间和人力资源；通过利用历史数据和趋势进行智能预测，生成式AI能够给出更精确的财务走势和风险预警，帮助决策者做出更明智的决策，同时可以分析和挖掘大量的财务数据，发现其中的潜在模式和关联，为决策者提供更全面、深入的视角；能够建立复杂的风险模型，识别和量化潜在风险因素，并提供相应的对策；能够实时处理和分析数据，为决策者提供即时的决策支持，使他们能够快速调整战略和决策，应对市场变化。

本文摘自《管理会计研究》2023年第6期，购买纸刊请点击本链接微店购买

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