基于机器学习的财务纠错系统研究——以新疆师范大学为例.pdf

《基于机器学习的财务纠错系统研究——以新疆师范大学为例》 随着信息技术的飞速发展，尤其是“大智移云”时代的到来，新兴技术如机器学习正在深刻改变传统财务管理方式。本文以新疆师范大学为研究对象，探讨如何运用机器学习构建财务纠错系统，以提升财务管理效率和准确性。 一、背景与现状 1. 政府会计制度改革：自2019年起，我国实施《政府会计制度》，强化了行政事业单位的资产负债管理和风险管理，但同时也对财务人员的专业能力提出了更高要求。新疆师范大学在由全额拨款转向差额拨款的过程中，财务管理面临新的挑战，需要寻求新的管理模式以适应市场环境。 2. 当前财务软件模式：新疆师范大学采用的智能财务会计引擎能自动处理大量业务信息，通过图像识别技术处理电子原始凭证，实现自动化记账，减轻了财务人员的工作负担。然而，面对复杂或不规范的情况，仍需人工介入，智能系统的应用仍有局限。 二、研究意义 1. 提升工作效率：机器学习的引入可以自动化处理繁琐的财务工作，让财务人员能够专注于更高价值的任务。政府会计改革后，财务人员需要处理双重记账，工作量翻倍，智能财务系统有助于减轻这一负担。 2. 提高经营预测准确性：差额拨款单位需要通过市场预测来解决资金问题。机器学习可以优化数据源，提高预测的准确性和决策支持，推动财务管理从核算中心向管理中心转变。 三、机器学习在财务纠错系统中的应用 机器学习能够通过自我学习和优化算法，识别和纠正财务数据中的错误，实现智能纠错。具体应用包括： 1. 数据预处理：通过清洗、标准化和转化原始数据，减少错误和异常值。 2. 异常检测：利用监督或无监督学习方法，发现不符合常规模式的数据，及时发现潜在的错误。 3. 错误修正：训练模型以识别和修复错误，如自动校正数字输入错误或分类错误。 4. 风险预警：通过预测模型，提前识别可能导致错误的风险因素，预防财务问题的发生。 四、未来展望 随着机器学习技术的不断发展，财务纠错系统将进一步智能化，实现更高级别的自动化和决策支持。新疆师范大学等单位应积极探索机器学习在财务管理中的应用，结合内部与外部数据，提升财务管理水平，以应对日益复杂的市场环境和财务管理需求。 总结来说，机器学习为财务纠错提供了强大工具，通过智能分析和预测，不仅能提高财务工作的效率，还能增强财务管理的精准性和前瞻性。对于新疆师范大学这样的差额拨款事业单位，构建基于机器学习的财务纠错系统显得尤为重要，它将有助于单位在市场中更好地应对挑战，实现稳健发展。