[中图分类号]F232 [文献标识码]A [文章编号]1002-5812(2020)14-0008-05 风险是指事项发生并影响战略和商业目标实现的可能性。企业风险管理是指组织在创造、保持和实现价值的过程中，结合战略制定和执行，赖以进行管理风险的文化、能力和实践(COSO，2017)。本文基于对云南烟草商业智能财务的理论研究和实践探索，沿着智能财务建设的总体思路和推进过程，着重探讨智能财务建设在筹备阶段、规划阶段、实施阶段、运营阶段面临的关键风险及应对思路，也探讨了智能财务会计共享实现过程中面临的关键风险及应对措施，以期为企业在智能财务建设过程中做好风险管理工作提供有益参考和借鉴。 一、智能财务建设筹备风险及应对 (一)智能财务定位。智能财务对于理论界和实务界而言都是一个全新事物，因此企业在智能财务建设过程中有必要先明确界定智能财务，并在此基础上剖析其本质特点，解构其组成要素，分析其发展趋势，以便在清晰认识智能财务的基础上，高效构建智能财务。在智能财务建设过程中，若对智能财务的认识不清晰，或理解和把握不准确，可能会导致智能财务建设与智能财务的本质严重偏离，且无法达到智能财务建设的预期效果等风险。建议企业将智能财务界定如下：智能财务，是将以人工智能为代表的“大智移云物区”等新技术运用于财务工作，构建智能财务平台和新型财务管理模式，对传统财务工作进行模拟、延伸和拓展，以改善会计信息质量、提高会计工作效率、降低会计工作成本、提升会计合规能力和价值创造能力，促进企业财务在管理控制和决策支持方面的作用发挥，通过财务的数字化转型推动企业的数字化转型进程(刘梅玲等，2020)。其中，智能化场景设计和新技术匹配运用是智能财务的本质所在。 (二)建设路径设计。智能财务建设路径设计，是智能财务建设的关键行动路线制定，旨在达成智能财务建设的总体目标，且使得整个智能财务的建设思路更为简单和更易于执行。若智能财务建设路径规划不合理，可能导致智能财务建设过程不断反复、智能财务建设创新程度有限、智能财务建设效果不理想等风险。建议企业按照“课题研究—平台落地—人才培养—管理提升”的总体路径建设智能财务。该路径中四个行动要点之间潜在的逻辑关系如下：可用课题研究成果指导平台落地和优化，可通过课题研究和平台落地促进人才培养，可通过课题研究、平台落地和人才培养支持管理提升。 (三)建设伙伴选择。 一是研究合作伙伴选择。为正确认识、深入理解和全面把握智能财务，企业需要组建专门的研究团队，就智能财务本身、智能财务建设、智能财务运营、财务职能转型等关键内容开展专题研究。研究合作伙伴选择，是指企业按其内部既定的合作方选择规定和程序，通过公开招投标、竞争性谈判和单一来源谈判等方式，确定智能财务的研究合作伙伴。研究合作伙伴选择不当，可能导致无法准确界定智能财务，无法成功构建智能财务的建设框架，无法提供有效的智能财务设计方案，从而导致智能财务理论研究和实务探索效果不理想，或智能财务名不副实等风险。建议企业从以下几方面考察研究合作伙伴：(1)对智能财务的理解和认识。(2)在财务信息化领域的经验、能力和成果。(3)对智能财务相关软件产品的熟悉程度。(4)对行业整体情况的了解程度和对企业个性需求的回应情况。 二是软件供应商选择。智能财务的本质是智能化场景的设计和新技术的匹配运用，这两者的落地实现都离不开软件供应商的大力支持与通力合作。软件供应商选择，是指企业按其内部既定的合作方选择规定和程序，通过公开招投标和竞争性谈判等方式，确定智能财务的阶段性软件供应商。若软件供应商选择不当，其对智能财务建设理念、框架和方案的理解不足，后续维护升级支持力量薄弱，可能导致实施周期拖长、实施效果不理想等风险。建议企业从以下几方面考察软件供应商：(1)对智能财务的理解和认识。(2)对新理念、新技术的态度、理解能力和实现能力。(3)在财务共享领域、管理会计领域和大数据应用领域的实施案例。(4)现有技术及商品软件对智能财务的支撑力度。(5)评价其现有产品的功能、性能，及其服务支持能力和后续产品升级能力。 二、智能财务建设规划风险及应对 (一)建设目标设定。智能财务建设目标，是智能财务建设想要达到的境地或目标。建设目标设定不精准，可能导致建设过程和建设结果偏离智能财务建设的初衷等风险。建议企业为智能财务建设设立以下三个层面的目标：第一，财务层面，立足于业务驱动财务，借助智能财务会计共享平台，实现会计核算的标准化和自动化、资金结算的集中化和自动化、资产盘点和对账的自动化、税务计算和申报的自动化、会计档案管理的电子化和自动化，提升企业财务会计工作效率和信息质量，推动财务从核算型转向管理型。第二，业务层面，立足于管理规范业务，借助智能管理会计共享平台，实现预算编制和分析的自动化、预算控制的前置化和自动化、成本归集和计算的自动化、项目管理的标准化和过程化、税务风险检测的智能化，以更好地支持业务开展、规范业务管理和强化过程控制，提升企业管控水平。第三，管理层面，立足于数据驱动管理，借助大数据分析应用平台，通过建立多维分析模型和数据挖掘模型，实现服务业务经营、精细协同管理、辅助决策支持和全面风险评估，促进企业数字化转型升级，服务企业高质量发展。
