数字经济时代，银行管理会计决策面临数据激增、场景多元、风险交织的挑战。生成式AI、区块链智能合约、深度学习算法等技术突破，推动决策支持从事后核算向事前预测、从静态分析向动态优化、从人工判断向算法决策演进。探索AI赋能的模型构建与场景实施，对提升银行价值创造、风险防控能力具有重要意义。

银行管理会计智能化决策的理论基础

在数字经济的大背景下，银行管理会计决策支持系统历经从手工核算到电算化处理、从单维报表分析到多维数据挖掘的演进过程，决策支持理论展现出以数据驱动为主轴的智能化转型特点。传统管理会计着重运用数据来支持决策，智能管理会计则更注重以数据直接赋能业务运营，人工智能技术介入管理会计领域，从本质上改变了决策信息的生成逻辑与传导机制。机器学习算法通过对海量交易数据、市场数据、客户行为数据进行深度学习，能够识别传统统计方法难以捕捉的非线性关系与隐含模式，为预算编制、成本预测、绩效评估提供量化依据，推动管理会计从经验判断迈入计算智能时代。

面向核心职能的智能决策模型设计

人工智能技术给银行管理会计决策支持所带来的赋能，主要集中体现在预算管理、成本控制、风险防控等核心职能的模型创新方面，生成式AI打破传统预算编制的静态假设限制，区块链智能合约重新构建成本分摊与绩效测度的机制，深度学习算法有效提升风险识别与预警的能力。

预算管理中的情景模拟与资源配置优化模型

预算管理是实现战略目标落地和资源有效配置的关键手段，传统编制方法主要依靠历史数据进行线性推演，难以灵活适应复杂多变的市场环境。生成式AI能够整合宏观经济走势、行业政策文本及竞争对手动态等多源异构信息，将非结构化数据转化为可量化的预算指标，根据清华大学金融业AI应用报告分析，生成式AI预计为金融业创造高达3万亿元的新增价值。该技术通过构建多情景预算模型，设定基准、乐观、悲观及压力测试等假设条件，每种情境对应不同的营收增长、成本波动及风险损失参数组合，并可根据实际执行偏差动态优化后续目标。在资源配置环节，系统采用强化学习算法，将有限资源在各业务单元和区域机构间的分配问题转化为多目标优化求解，通过持续迭代实现盈利最大化、风险最小化与战略目标达成度的最优平衡。

成本控制与绩效评价的智能化测度模型

成本控制与绩效评价面临的关键挑战，是成本动因判断的精确性和绩效归属分析的公平性。传统作业成本法在复杂企业环境中因人工参与作业划分和成本分配规则制定，容易导致数据失真，而区块链的分布式账本技术能为成本管理提供不可篡改的数据支撑，智能合约将预设的成本分配规则和绩效计算公式转化为代码，以确保流程自动执行。工商银行自主研发的“工银玺链”平台已在资金管理、供应链金融等领域落地数十个应用案例，服务超千家企业，通过实时记录各部门资源消耗数据上链，智能合约可自动完成成本汇集、分配与核算，消除人工分配的主观因素。在绩效评估中，业绩数据上链后触发智能合约自动计算得分且全程可追溯，多方共识机制确保关键指标需经多个部门节点验证，有效防止单方面操控，提升评估结果的公信力与激励效果。

风险识别预警的多维动态监测模型

银行风险管理需应对多种风险相互叠加和复杂变化，传统风险计量方法依靠正态分布假设难以准确反映极端情况下风险演变特征，深度学习技术打破了传统分布假设的局限。卷积神经网络可从时间序列财务数据中挖掘深层风险模式，循环神经网络通过记录历史信息把握风险因子动态变化规律，交通银行已将开发内置风控机制的生成式人工智能体系列入核心战略。该体系采用多层神经网络结构，输入端整合资产负债信息、交易记录、市场行情及宏观环境等多维度数据，隐藏层借助非线性转换技术解析不同风险维度间的复杂关联，输出端提供违约可能性、市场波动幅度及操作风险损失值等评估结果。模型通过历史风险案例开展有监督训练，利用反向传播算法优化参数配置，实际运行时系统对新进数据实施实时分析，当风险指标突破预设警戒值时，自动启动预警机制并定位关键影响因素为决策提供支持。

管理会计智能决策的场景化实施路径

智能决策模型落地应用需借助场景化方案作为理论到实践的过渡工具，财务共享中心依靠流程自动化技术为决策提供实时数据参考，战略管理中数据分析被提炼成有价值的战略洞见，人机协同模式能有效融合算法决策与专业判断的长处。

重构财务共享中心的流程自动化决策体系

财务共享中心作为银行实现集约化运营的关键平台，在传统运营模式下数据采集存在延迟、信息传递环节烦琐，影响管理会计决策的及时性与精确度。机器人流程自动化技术可实时抓取分散在不同系统和地区的业务数据，为决策层提供动态信息支撑，建设银行已将RPA应用于财会、风控、渠道运营等33个业务场景，浦发银行则部署了1298个自动化用例，体现该技术在银行领域的广泛应用。在银行流水处理方面，RPA实现自动下载与核对，让资金流动信息从T+1延迟更新升级为实时监控，为流动性管理决策提供即时数据基础。费用报销环节RPA机器人自动验证票据信息并生成稽核报告，检测到预算超支或异常支出时系统立即预警，将管理干预从事后审计提前至事中控制。这一自动化决策体系促使财务共享中心从单纯业务处理单元转型为实时决策信息枢纽，为预算执行跟踪、成本动态分析及资金调配等管理活动提供数据支持，显著提升决策效率。

深化战略管理领域的多维数据分析决策应用

战略管理决策的制定需要融合客户、产品、市场、财务等多元信息，传统信息系统因数据分散和分析模式单一，无法满足动态环境下的决策需求。多维数据分析技术将客户、产品、渠道、区域、时间等运营维度与收入、成本、利润、风险等财务维度进行联动分析，形成全方位的决策评估体系。在市场细分环节该技术通过客户与产品维度交叉研判，精准定位高价值客户群体及高收益产品组合，为资源分配提供科学依据。数字孪生技术通过构建银行业务的虚拟镜像模型，符合央行金融科技规划中挖掘多维度数据价值的要求，在战略情景推演中能够量化评估不同战略方案的业绩表现，为战略路径选择提供客观参考并有效降低决策风险。

构建人机协同决策模式的组织治理机制

智能化决策系统在银行管理会计应用中存在决策范围划分和责任分配不明确的问题，算法决策的高效性与人工判断的灵活性，需要通过协作机制平衡优缺点并管控风险。这种人机结合决策方式依据事项复杂程度和潜在风险大小设置分级授权规则，日常报销和标准化产品定价等常规流程由系统按既定规则自动处理，而大额投资和战略客户授信等重大非标准化决策由系统提供数据支持和备选方案，最终决策权归人工掌握。在贷款审批环节AI负责分析客户财务数据、评估风险分数、匡算初步额度，审批人员在此基础上综合考虑客户非财务信息和行业趋势等要素作出最终裁定，让量化分析与定性评估相互补充。2024年11月21日，中国人民银行、工信部等七部门共同发布《推动数字金融高质量发展行动方案》为该模式提供政策依据，这种人机协作机制通过持续学习提升决策水平，人工决策案例会反馈给算法系统用于优化模型。

结束语

人工智能技术重塑了银行管理会计决策支持的底层逻辑，生成式AI、区块链智能合约、深度学习算法协同构建起覆盖预算、成本、绩效、风险的智能决策模型体系。财务共享中心流程再造、战略管理数据分析、人机协同机制设计等场景化实施，提升银行价值创造、风险防控与战略执行能力。然而，算法可解释性、数据隐私保护、技术业务融合等问题仍需深入研究。未来应强化可解释AI算法研发、完善隐私计算标准、优化协同治理机制，推动银行管理会计智能决策水平持续提升。