一、引言 全面预算管理已成为企业重要的管理方法，但多数企业预算模型的体系化、精细化、实时化水平较低，在预算编制、执行、分析、调整方面的协同性和时效性差，应用效果难以得到保障。而且，人工智能、大数据、多维数据库等新技术与业财融合、数据驱动等管理理念也在推动全面预算管理的系统应用不断深化升级。 近年来，ChatGPT、DeepSeek等大模型的出现，极大地提高了认知智能的技术水平。韩向东和季献忠(2022)认为，数据智能将成为企业人工智能技术应用的主要方向。程平和陈锐(2023)认为，ChatGPT等大模型为解决企业全面预算管理目前存在的问题提供了可能，可以获取实时的财务和业务数据，生成相应的预算报告和分析结果；与预算管理人员进行对话交互，讨论预算目标、制定预算计划，甚至进行预算模拟和预测，提高预算管理的效率和准确性。熊婷等(2022)探讨了将人工智能引入预算管理的可行性和必要性。 Maduka(2025)探讨了人工智能在战略规划中的SWOT分析、行业趋势研究方面带来的显著价值。Tsao(2023)提出了一个名为“SocraPlan”的多智能体协作式销售策略规划方法，通过人机协同、多智能体协同制定销售策略。Jain和Kulkarni(2023)认为，将人工智能和机器学习算法引入财务预测、预算编制和执行差异分析，标志着预算管理领域的一次范式转变。人工智能方法有能力重塑传统方法，为精确性、自动化、适应性和战略决策提供独特的途径。Marri(2025)在研究了大量AI算法、模型的应用和研究报告后，指出AI增强的预测可以减少31.7%的预测误差，将预测周期缩短68%。机器学习算法驱动的系统比人类分析师准确率提高了82.4%，自然语言处理(NLP)将对财务文件的情感分析纳入预测模型后，预测准确性提高了22.4%，识别财务风险的速度提高了38.7%。 综合当前国内外的研究成果可以发现，大模型和机器学习算法在预算管理领域具有较高的应用价值和较多应用场景。但目前的研究成果停留在宏观框架以及具体算法的局部应用上。本文将探讨大模型及人工智能算法在预算管理中的应用原理、落地架构、场景案例、实施挑战，为企业在全面预算管理中应用大模型和人工智能技术提供一个相对全面的框架和方法。 二、全面预算管理的智能化需求与基于大模型和人工智能的全面预算系统架构 (一)全面预算管理的智能化需求 数智化时代，全面预算管理和系统的发展呈现出五个显著特征。第一，全面预算管理从粗放走向精细化，预算组织从公司级向部门级、项目级细化，业务维度不断增加，参与预算管理的人数和数据量持续增长。第二，响应速度要求不断提升，预算编制、分析、调整的周期缩短以响应变化。第三，对预测精度的要求越来越高，从静态目标向动态运营指导转变，关注“特定业务、短周期、动态快速调整”，预算分析、预测、控制的价值不断凸显。第四，自动化要求越来越高，为了减少上下级、部门间的博弈，预算全流程自动化越来越重要。第五，全面预算系统整合业财数据的能力要求越来越高，大数据采集、建模能力、实时计算分析能力持续增强。 针对全面预算管理的痛点和趋势，全面预算管理系统融合大模型和人工智能技术的业务需求主要包括：整合外部数据和报告，更全面、科学地确定预算目标；利用算法、模型和工具提升预算、预测的自动化率；支持动态情景模拟、敏感性分析与最优化决策；提高系统录入、沟通、汇总、校验的效率，减少手工错误；利用智能工具加速信息传递，增强数据的透明度，加强对预算合理性、可行性评估；利用算法、模型实时洞察执行偏差，智能归因分析，自动生成分析报告，智能推送预警风险；智能生成多维度的考核与评价，给出偏差的根因分析报告。 (二)基于大模型和人工智能的全面预算系统架构 大模型及人工智能技术在预算管理中的应用框架如图1所示，新技术在预算目标、预算编制与审核、预算执行控制、预算分析、滚动预测与调整以及预算考核的全流程环节，均有多个赋能场景。
图1 智能技术驱动的全面预算管理框架 图2所示为集成了语言大模型和人工智能算法的智能全面预算系统架构。
图2 集成了大模型及人工智能技术的全面预算系统架构 基础层基于DeepSeek等大模型深化预算垂直领域适配，通过微调和人类反馈强化学习，使模型在业务理解、报表解析等场景的准确率提升至业务可用水平。 数据中台整合内外部、业财一体化的数据资源，为上层应用提供高质量、标准化、口径一致的数据基础。 多维数据库构建于数据中台之上，基于OLAP(多维联机分析处理)技术构建，是支撑战略财务、预算、成本、管理报告、风控和监督系统的核心模型的平台。它与上层的大模型、AI算法库协同工作，为其提供结构化的业务规则和计算框架输入。 知识平台由知识库、知识图谱和知识检索体系构成。统一知识库集成财税制度等非结构化数据，财务知识图谱构建涵盖概念定义、组织权责、数据关联等七大领域，利用GraphRAG技术将图谱关系嵌入检索过程，保证大模型复杂推理的严谨性。 算法模型平台通过自动化机器学习(AutoML)流水线，预置时序预测、异常诊断、归因分析、优化决策等常用算法模型模板，支持算法训练的自动化，填补大模型高精度计算的能力空缺。
