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| 基于DNN企业财务报表自动化生成与评估 |
| 第754期 作者：□文/罗家康 时间：2025/6/1 14:14:04 浏览：42次 |
［提要］ 随着信息技术的发展和人工智能的应用，财务数据的处理与分析逐渐走向自动化和智能化。本研究提出一种基于深度神经网络（DNN）的财务报表自动生成方法，旨在通过深度学习技术实现财务报表的精准预测和自动化生成。该方法通过集成数据提取、模型推理与报表生成等多个模块，能够自动获取历史财务数据，进行数据预处理，并利用训练好的深度学习模型对未来财务指标进行预测。预测结果经过结构化处理后，自动填充到标准化的财务报表模板中，支持Excel或PDF格式报表输出。实验结果表明：所提方法在预测准确度和报表生成效率方面优于传统财务分析方法，为企业提供更加高效、准确的财务决策支持。
关键词：深度神经网络；财务报表生成；自动化预测
中图分类号：F23 文献标识码：A
收录日期：2024年11月27日
随着信息化和经济全球化的发展，企业面临着更大的竞争压力，如何高效、准确地生成和分析财务报表，已成为提升企业管理效率的重要任务。然而，传统的财务报表生成方式依赖人工录入数据或使用模板，既费时又容易出错，影响报表的准确性和及时性。因此，自动化生成财务报表的需求日益迫切。
本文提出一种基于深度神经网络（DNN）的企业财务报表自动化生成与分析方法。通过构建适应财务数据特点的DNN模型，本方法可以实现财务报表的自动生成，减少人工干预并提高效率和准确性。同时，利用DNN的强大数据处理能力，对财务数据进行深入分析，提供精确的财务预测和趋势分析，支持企业管理决策。通过实验验证，本方法在实际应用中展示了显著的优势，具有广泛的推广应用前景。
一、DNN模型构建
（一）数据收集与预处理。本研究选择A公司近五年的财务数据作为模型训练的基础数据。A公司为一家中型制造企业，主要财务报表包括资产负债表、利润表和现金流量表。这些报表按季度生成，涵盖了资产、负债、收入、成本、净利润等财务信息，数据通过公司ERP系统导出，格式为标准化的Excel文件。
本研究针对缺失值采用插值法填补。周期性指标（如季度收入）使用前后季度的平均值，年度性数据则采用上一年度的数值进行填充。异常值检测通过箱线图法进行，超出1.5倍四分位数范围的异常值被替换为中位数，以减小极值对模型的影响。由于财务数据单位不统一，采用z-score标准化方法对所有数值型特征进行标准化处理，确保数据的可比性。标准化后的数据均值为0，标准差为1，保证不同特征之间的可比性。
在特征选择方面，本研究重点选择了与财务报表自动生成和分析密切相关的核心财务指标，包括资产、负债、收入、成本、净利润、现金流量等。此外，还加入了重要的财务比率，如资产负债率、净利润率等，这些特征能提升模型预测准确性，并增强模型对企业财务健康状况的分析能力。
（二）DNN模型构建。为实现企业财务报表的自动生成与分析，本文设计了一个基于多层感知机（MLP）的DNN模型。该模型通过输入历史财务数据，预测下一季度的关键财务指标，如资产、负债、收入等，从而生成财务报表。
模型整体结构由输入层、三层隐藏层和输出层组成。输入层接收过去5个季度的财务数据，隐藏层提取数据特征，输出层生成预测的财务指标。
输入层的数据来源于A公司过去五个季度的财务指标，包括：收入；成本；总资产；总负债；净利润；经营活动现金流量。每个季度包含6个财务指标，五个季度的数据共30个输入特征。
X＝｛x1，x2，…，x30｝ （1）
模型三层隐藏层节点数分别为128、64、32。每个隐藏层通过全连接方式与前一层连接，使用ReLU激活函数，公式为：
f（x）＝max（0，x） （2）
激活函数能够捕捉数据中的非线性关系，并通过多层逐步提取财务特征。
隐藏层的计算过程为：
H1=f（W1×X+b1） （3）
H2=f（W2×H1+b2） （4）
H3=f（W3×H2+b3） （5）
式中，W1、W2、W3为权重矩阵，b1、b2、b3为偏置项。
输出层根据模型任务输出6个关键财务指标的预测值，包括下一季度的收入、成本、总资产、总负债、净利润和经营活动现金流量。输出层不使用激活函数，直接输出预测值：
Y=W4×H3+b4
式中，Y为预测的财务指标，维度为6，W4为输出层的权重矩阵，b4为偏置项。
采用均方误差（MSE）作为损失函数，用于度量模型预测值与实际财务指标之间的差异：
MSE=■■（yi-■i）2 （6）
式中，y为真实值，■i为模型的预测值，N为样本数。
模型采用Adam优化器进行参数更新，Adam的更新规则为：
θt+1＝θt-η■ （7）
式中，θt为当前参数，η为学习率，mt和νt分别为一阶和二阶矩估计，ε为避免除零的小常数。
二、财务报表自动生成
（一）报表自动化生成框架。本框架的设计目标是通过应用深度神经网络（DNN）模型，实现在企业财务报表生成中的全面自动化。该系统涵盖了资产负债表、利润表和现金流量表的生成，旨在大幅提升报表生成的效率与准确性，解决传统人工报表编制所面临的时间和准确性问题。随着数据量的不断增长，手动生成财务报表不仅繁琐，而且容易出错，而本框架的自动化方法则有效避免了这些问题。
在数据输入方面，模型接受企业历史财务数据作为输入，核心数据项包括公司各类收入、成本、资产、负债、净利润等财务指标。基于这些数据，模型利用深度学习的优势，构建了三层隐藏层，逐步提取财务数据的特征。通过这些特征的分析，模型能够预测企业未来几个季度内的财务状况，从而生成预测报表所需的关键财务指标。
模型在预测过程中不仅能够准确地推算出下一季度的关键财务数据，还能够识别出潜在的财务风险和趋势，帮助企业在决策时做出更加科学的预测。具体来说，资产负债表将输出包括总资产、负债和所有者权益等核心财务信息，反映出企业的整体财务健康状况；利润表则主要包括营业收入、营业成本、净利润等，能够展现企业的盈利能力和经营成果；现金流量表则预测企业的现金流入与流出情况，从而帮助企业管理层更好地掌控企业的资金状况。
在报表生成的实际操作中，系统通过pandas库将模型生成的预测数据自动填充到预设的标准化Excel模板中。这个模板不仅具备格式统一、内容完整的特点，还能够根据不同企业的需求进行定制和调整。通过这种方式，模型能够确保生成的财务报表符合规范，同时减少了人工干预，显著提高了报表编制的速度和精度。
在数据处理完成后，最终生成的报表自动导出为Excel或PDF文件格式，供企业管理者进行后续分析和决策。报表的自动化生成大大简化了传统的财务报表制作流程，消除了人工操作中的误差和延误，使得企业能够实时获取到精准的财务数据。这一过程中，系统的高效性使得企业在处理大量财务数据时不再面临时间和效率的压力，从而为管理者提供更有价值的财务分析支持。
（二）集成与部署。系统的集成与部署涵盖了多个关键环节，包括数据提取、模型接口对接、报表生成以及用户交互等。通过配置SQL接口，系统能够与企业现有的财务管理系统进行无缝对接，自动获取历史财务数据。这一过程不仅减少了人工干预，也提高了数据采集的效率与准确性。通过这种方式，系统能够实时获取到企业的财务状况，为后续的报表生成提供可靠的数据基础。
在数据获取后，系统通过Python中的pandas库对原始数据进行预处理。使用fillna（）方法填补缺失值，确保数据的完整性。使用StandardScaler对数据进行标准化处理，将不同量纲的数据转化到统一的尺度，确保模型输入的数值特征符合要求。
完成数据预处理后，处理后的财务数据将被输入到已经训练好的DNN模型中进行预测。该模型已通过PyTorch框架进行训练，并保存为.pth文件。在预测过程中，系统使用torch.load（）函数加载模型，并通过model.eval（）切换到推理模式，这样可以确保模型在推理阶段不进行参数更新，从而提高预测的效率和稳定性。模型完成预测后，输出的财务数据将通过pandas.DataFrame进行结构化处理，确保生成的财务数据符合报表的格式要求，涵盖收入、成本、净利润等各项核心财务指标。
在报表生成阶段，系统会根据模型预测的结果自动填充标准化的报表模板。为了适应不同企业的需求，系统支持生成Excel或PDF格式的报表。具体来说，系统使用openpyxl库对Excel文件进行操作，或通过reportlab库生成PDF报表。这一过程确保了生成的报表不仅具备完整的财务数据，还自动计算了相关的财务比率，如资产负债率、净利润率等，并将这些比率填入报表中的相应单元格。
为了提高用户体验，系统提供了一个基于Flask框架的Web界面。通过该界面，用户可以方便地选择报表的时间范围、数据的起止日期等参数，系统根据这些选项自动生成相应的财务报表。生成的报表可以通过Flask的send_file（）函数供用户下载，确保报表的输出能够快速、方便地传递给决策层进行分析。
在部署方面，系统运行在企业的本地服务器上，采用了Docker容器化技术以确保跨环境的可移植性。通过Dockerfile构建镜像，并将其部署到企业的服务器中，系统能够在不同的硬件和操作系统环境中稳定运行。此外，系统通过Windows Task Scheduler任务调度工具实现定期自动执行财务报表生成任务，确保系统能够按照预设的时间周期稳定地提供财务分析支持。任务调度工具不仅提升了系统的自动化程度，还确保了系统的持续运行，避免了因人为因素导致的操作失误。
（三）报表生成实例。通过基于深度神经网络（DNN）的财务报表自动生成模型，成功生成2024年第二季度资产负债表、利润表和现金流量表。财务报表的生成完全依赖于历史数据的自动分析与处理，模型能够精准地预测出各项核心财务指标，展示了该模型在处理财务数据时的高效性和准确性。通过训练得到的模型，系统能够自动计算并输出关键财务数据，包括总资产、营业收入、净利润、营业成本、现金流入流出等重要指标，进而为企业的财务决策提供支持。
在生成的资产负债表中，模型精确地反映了企业的资产、负债及所有者权益的具体情况，这为企业管理层了解公司的财务健康状况提供了直接依据。同时，利润表显示了公司在该季度的盈利能力，准确预测了营业收入、营业成本以及净利润等关键财务数据。通过这些财务数据，管理层可以评估公司在本季度的经营效果，判断是否需要调整战略以应对市场变化。
现金流量表的生成使得企业能够全面掌握资金流动的情况，识别出现金流入和流出的主要来源，为未来的资金规划提供重要参考。
三、结果评估
在应用了基于DNN的财务报表自动生成模型后，本研究从多个维度对模型的效益进行评估，主要包括精度和效率两个方面，并通过与传统手工生成报表的对比，分析了自动化系统在实际应用中的表现。
通过与手工生成的财务报表进行对比，评估了模型的准确性。以A企业2023年Q1的财务数据为例，自动生成的报表与人工生成的报表之间的误差普遍较小，误差率大多数低于1%。具体而言，营业收入、营业成本、营业利润等核心财务指标的误差都在可接受的范围内，其中总资产和总负债的误差仅为-5万元和-5万元，误差率分别为-0.04%和-0.06%。从效率角度来看，自动化系统显著缩短了报表生成的时间。与手工生成相比，自动生成每个财务报表的时间大大减少。例如，资产负债表的手动生成时间为3小时，而自动生成时间仅需30秒；利润表从2小时缩短至25秒，现金流量表从2.5小时减少到28秒。随着企业规模的增大，手动生成报表所需时间显著增长，而自动化生成报表的时间变化相对较小，表现出在处理不同规模企业数据时的优越性。尤其在处理大型企业财务报表时，自动化系统相比传统方法能够保持稳定的时间成本，从而具备较强的可扩展性。
通过对比本文模型与传统模型，本文模型在多个性能指标上表现优于其他传统机器学习模型。在准确率、精度和F1分数等关键指标上，当前模型分别达到了0.98、0.97和0.95，明显优于线性回归、决策树、随机森林和支持向量机（SVM）等其他模型。这进一步验证了基于DNN的模型在财务报表自动生成任务中的优越性。
综上，本研究提出一种基于深度学习的财务报表自动生成方法，通过集成数据提取、模型预测与报表生成等技术，成功实现财务数据的高效处理与报表自动化生成。实验结果表明，所设计的深度神经网络模型在预测精度上优于传统统计方法，能够准确预测企业财务状况，为决策者提供可靠的参考依据。
（作者单位：广西桂冠电力股份有限公司）
主要参考文献：
［1］郑玮.现代企业管理中财务会计与管理会计的融合发展路径探寻［J］.商场现代化，2024（24）.
［2］黄志维.数字化转型对财务报表编制的影响与应用前景［J］.中国市场，2024（19）.
［3］向有涛，王明，曹琳.基于多目标深度学习模型的财务风险预测方法［J］.统计与决策，2022.38（10）.
［4］敬超，全育涛，陈艳.基于多层感知机-注意力模型的功耗预测算法［J/OL］.计算机应用，2024-11-19.
［5］詹威霖，周宇.基于序列挖掘的Dockerfile规则自动提取工具［J］.计算机系统应用，2023.32（07）.
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