【摘要】尽管机器人流程自动化、神经网络、基于规则和知识图谱的系统以及大语言模型在智能财务领域得到了有效应用，但其在处理复杂任务、动态决策及多主体协作方面仍存在瓶颈，难以满足现代财务对精准与实时管理和决策的需求。Agent智能体作为一种新兴的人工智能技术，整合了大语言模型与丰富的技术工具箱，能够自主实现智能财务从决策建议到业务落地的全链路穿透，是突破现有技术瓶颈的利器。本文在回顾智能财务发展历程的基础上阐述了Agent智能体的基本功能和系统架构，并借助对应用场景的探讨分析了Agent智能体推动财务智能化升级的可行性。本文认为，Agent智能体凭借其自主决策、动态协同与多目标优化能力，将推动财务智能化向更高层次发展，并将助力企业提升决策效率与精准度，进一步实现资源优化配置与可持续发展。

【关键词】Agent智能体；智能财务；人工智能；应用场景

一、引言

计算机在我国财务领域的应用始于20世纪70年代末的会计电算化阶段，借助于小型数据库和基础核算软件，企业实现了工资核算、账务处理等单项会计核算工作的电算化。随着互联网与云计算等技术的普及，计算机在财务领域的应用进入了信息化阶段，企业开始搭建越来越复杂的ERP系统，以实现财务流程的在线化和实时化(刘勤和杨寅，2019)。进入21世纪后，随着机器人流程自动化(RPA)等技术的兴起，财务领域开始迈入智能化的初级阶段。RPA技术与光学字符识别(OCR)技术通过模拟人类操作，实现了发票处理、对账等重复性任务的自动化，显著提高了财务管理效率。但是，这一阶段的技术仍然无法有效处理非结构化数据，限制了其在复杂场景中的应用。为此，以智能流程自动化(IPA)、基于规则和知识图谱的系统、神经网络、大语言模型等为代表的人工智能(AI)技术开始了在财务领域的应用尝试。凭借自主学习和认知能力，AI开始用于处理复杂的非结构化数据，特别是AI与大数据及IPA结合后，进一步提升了数据处理效率并为财务决策提供了精准的支持(刘勤和李俊铭，2022)。

随着企业环境日益复杂化，财务决策需求也在发生变化。企业需要快速响应市场变化，并在多主体协作场景下做出精准决策。与此同时，AI技术也面临着一系列的挑战，主要包括：大模型训练需要大量数据和计算资源，增加了企业的管理成本；AI模型的可解释性不足，限制了其在关键决策场景中的应用；大模型在动态决策和多主体协作方面仍然存在不足等(戚聿东和沈天洋，2024)。

为应对这些挑战，智能财务发展需要更先进的AI技术的投入。由于Agent智能体(简称“Agent”)通过结合大语言模型与执行工具，可自主实现智能财务从决策建议到业务落地的全链路穿透，并能通过实时采集业务反馈数据建立“决策—执行—验证”的强化学习闭环，实现业务管理的持续演化，因而成为突破现有技术瓶颈的利器。在财务领域，Agent正推动从规则驱动自动化向认知驱动智能体的范式转变。基于Agent的智能化解决方案不仅可以提高决策效率和准确性，还赋予了企业更加灵活的市场应对能力。

为此，本文将从理论和实践两个层面探讨这种转变，试图通过阐述Agent的基本功能、系统架构以及应用场景，分析其推动财务智能化升级的可行性。研究Agent在财务领域的应用，不仅可以在理论上扩展智能财务的研究外延，为财务理论的发展提供新的视角和思路，推动管理学科与人工智能技术的深度融合，还可以从实践的角度探讨更先进AI技术的应用，从而为企业大幅提升财务工作效率提供解决方案。本文的研究重点是确定Agent在财务领域的定位，并探索其实现的关键技术路径。这将有助于企业更好地理解和应用Agent，从而提升自身的财务效率、风险控制能力以及战略支持能力。

二、Agent的基本概念、支撑技术与核心架构

(一) 基本概念

对于Agent这一概念，目前存在着不同的定义，其中被业界广为采纳的是，Agent是一个能够自主决策并采取行动的软件系统，它能够观察环境、使用工具，并以目标为导向执行任务(Julia Wiesinger等，2024)。无论采用何种定义，Agent均应具有自主性、目标驱动、环境感知、可扩展性和适应性等几个重要的特征，这是业界的共识。

1. 自主性。自主性是指Agent能够在没有人类直接干预的情况下，独立地感知环境、做出决策并执行任务。自主性使得Agent能够在动态环境中独立运行，减少对人类操作的依赖，提高效率和可靠性。如企业员工出差报销，Agent可以完全自主地完成整个报销流程：在感知环节，Agent能够自动识别员工提交的发票、出差行程单以及相关的邮件会议记录等信息；在决策环节，Agent可根据企业的财务制度和报销规则，判断哪些费用是合理的，哪些费用需要进一步审核；在执行环节，Agent可自动生成报销单、发起审批流程，并自动发送消息提醒领导审批，如果审批申请被退回，Agent会根据反馈意见重新调整报销单，并再次提交审批。最终，报销款会在Agent的操作下自动打入员工的账户。

2. 目标驱动。目标驱动是指可以动态调整策略以实现预设的目标，即Agent能够根据目标自主地规划和调整行动路径。目标驱动使得Agent能够明确任务方向、优化资源配置、做好行动规划，以提高任务完成效率和成功率。如在企业投资领域，Agent可以根据预设的投资目标(如最大化收益、最小化风险等)，自主地分析市场数据、调整投资组合，以实现最优的投资回报。

3. 环境感知。环境感知是指Agent能够通过传感器或其他方式感知外部环境的状态，并根据感知到的信息做出相应的反应。环境感知是Agent能够适应动态环境的基础，使得Agent能够实时获取环境信息、及时调整行为策略。如Agent能够从ERP系统中获取实时的交易数据、从银行系统中获取资金流动情况、从市场数据中获取行业动态和竞争对手信息，并根据这些信息自主做出管理决策。

4. 可扩展性。可扩展性是指Agent能够通过调用外部工具或协作其他智能体扩展自身的能力从而完成更为复杂的任务。可扩展性使得Agent能够灵活应对不同规模和复杂度的任务，可以提升系统的灵活性和适应性。如在ERP系统中，Agent可以调用库存管理、采购管理、财务分析等不同的模块，整合多种资源，完成复杂的业务流程。

5. 适应性。适应性是指Agent能够根据环境变化和任务需求，动态调整自身的行为和策略。适应性使得Agent能够在复杂多变的环境中保持高效运行，提高系统的鲁棒性(Robustness)和灵活性。其中，鲁棒性是指系统在面临内部结构或外部环境变化时保持其性能和功能稳定的能力。如在供应链管理中，Agent可以根据市场需求的变化和供应商的供应情况动态调整库存水平与采购计划，以提升供应链的运作效率等。

(二) 支撑技术

Agent的发展依赖于多种技术的融合，包括自然语言处理、机器学习与深度学习、强化学习、多模态感知与交互、规划与决策能力、记忆与状态追踪、工具调用与外部集成以及自我反思与迭代学习等。这些技术共同构成了Agent的智能技术基础，使其能够在复杂多变的环境中自主感知、学习和决策。

1. 自然语言处理(NLP)技术。NLP技术是Agent与用户进行互动的基础技术。通过应用NLP技术，Agent能够理解、生成和翻译人类语言，从而实现自然流畅的交流。其具体技术包括语音识别、文本分类、情感分析、对话系统等。语音识别使得Agent能够捕捉并理解用户的语音输入，这对于语音助手和呼叫中心等的应用至关重要。文本分类则是将文本数据分配到预定义类别中，可应用于业务邮件检测、情感分析等领域。情感分析帮助Agent解读用户的情感状态，提供更个性化的响应。对话系统支持Agent进行连续和有上下文的对话，使其在客户服务和虚拟助手等场景中表现出色。

2. 机器学习和深度学习技术。该技术为Agent提供了强大的数据分析和预测能力，具体包括监督学习、非监督学习、深度神经网络(DNN)等技术。监督学习使用标记数据进行模型训练，适用于分类和回归任务。非监督学习则不需要标记数据，主要用于聚类分析和降维分析。深度神经网络是深度学习的核心，通过模拟人脑神经元的连接模式完成图像识别、自然语言处理等复杂任务。

3. 强化学习技术。该技术是Agent实现自主决策和动态适应环境变化的关键技术。Agent通过与环境的交互，根据环境反馈调整自身行为策略，并通过最大化累积奖励学习最优策略。这种学习方式使Agent能够在复杂的动态环境中不断优化决策，例如在企业风险预警方面，可以利用强化学习模型预测潜在的财务风险(如资金链断裂、应收账款逾期等)，通过将历史数据和实时数据相结合，该模型可以动态调整风险预警阈值，确保预警的准确性和及时性。

4. 多模态感知与交互技术。该技术为Agent提供多模态感知技术矩阵，整合多种传感器数据或来自企业物联网的数据，以全面感知环境。具体包括视觉、听觉、力觉和环境感知等，其中力觉是指对机器人在运动过程中所受力的感知‌。

5. 规划与决策能力。该能力包括任务理解与拆解、动态规划与调整等方面的能力。Agent能够理解任务目标，并将其拆解为多个可执行的子任务，可基于已有动作做自我批评和自我反思，从错误中学习并优化接下来的动作。同时，Agent还能够根据实时反馈调整计划，确保任务得到高效执行。

6. 记忆和状态追踪技术。该技术帮助Agent存储和追踪任务执行过程中的关键信息。记忆机制包括短期记忆和长期记忆：短期记忆用于存储当前任务的上下文信息，这些信息部分来自于借助大模型所查询的结果；长期记忆则用于存储历史任务的经验和知识，通常与企业知识库相关联。

另外，Agent还需要具备以下能力：一是调用外部工具和系统的能力，包括API调用、插件集成等，Agent可以通过这些工具与外部系统交互，获取所需的数据和资源，完成复杂任务。二是自我反思和迭代学习的能力。通过分析任务执行结果和环境反馈信息，Agent能够识别自身的不足，并调整内部模型的参数和结构，从而实现自我性能的不断优化。

目前，主流的人工智能大语言模型LLM已集成了上述部分技术，这使得大模型开始成为当前构建Agent系统的重要部件。

(三) 核心架构

Agent由感知、规划、记忆、工具和行动等多个组件协同工作，分别负责感知环境信息、任务拆解与策略评估、信息存储与回忆、决策辅助以及将思维转化为实际行动等功能。在实际应用中，Agent存在着不同的架构类别，如：按智能水平分，有简单反射型Agent、基于模型的Agent、基于目标的Agent、基于效用的Agent、学习型Agent等；按环境类型分，有静态环境Agent、动态环境Agent等；按功能模式分，有手工Agent、专业Agent、通用全能Agent等；按应用场景分，有垂直领域Agent、通用Agent等；按协作方式分，有单个Agent和多Agent等(Russell和Norvig，2013)。本文分析的“感知—规划—记忆—工具—行动”五层架构是这些Agent普遍采用的主流核心架构，具体见图1。

图1中：感知模块通过多模态接口获取外部环境数据，主要功能包括数据采集、数据预处理、信息融合、上下文分析等；规划模块实现复杂任务的拆解和规划，主要功能包括目标分解、反思与改进、通过思维链进行推理与思考、子目标再次拆解等；记忆模块结合向量数据库和时序数据库，用于存储和检索短期上下文与长期知识库，帮助Agent感知和理解当前情境，保存待办事项、日程安排、历史记录等；工具调用模块支持多种API标准化接入，能够调用外部工具和API扩展功能；行动执行模块通过行动引擎实现跨平台操作，将决策转化为具体行动，从而完成任务。

当然，图1列示的只是主流核心架构，不同类型的Agent具体部件的实现方式可能存在一定的差异。

三、Agent在财务领域应用的适配性

Agent作为一种新兴的人工智能应用框架，凭借其强大的自主性、学习能力和多模态交互能力，在财务领域展现出极高的适配性。除了可以支持一些比较常规的智能财务应用领域，随着财务领域智能处理工具的逐步增加和成熟，当面对高复杂性任务、高实时性要求以及多目标优化的场景需求时，Agent还能够提供更高效、更精准的解决方案。

(一) Agent可支持高复杂性的任务

在智能财务领域，任务的复杂性主要体现在跨领域、跨系统或跨流程的场景(如供应链金融和跨国税务优化等)中。这些场景涉及大量的数据处理、多维度的分析以及跨领域的知识应用。例如，供应链金融涉及多个参与方(如供应商、制造商、经销商等)，需要实时监控资金流、物流和信息流，Agent可以通过多模态感知和深度学习算法，整合不同来源的数据，实时分析供应链中的风险点。企业可利用Agent对用户的信用数据进行实时分析和评估，通过多维度的数据采集和深度学习算法，准确预测用户的信用风险。这种能力使得Agent能够为供应链金融提供更精准的信用评估和风险预警，优化资金配置。又如，跨国税务优化需要处理复杂的国际税法、汇率波动和多国财务数据，Agent可以通过NLP技术和机器学习算法理解复杂的税务规则，并结合实时数据进行优化分析。此外，Agent还可以从大量财务数据中自动提取特征，建立预测模型和决策支持系统，为跨国税务优化提供数据驱动的解决方案。

(二) Agent可支持高实时性的要求

在智能财务中，风险监控和市场响应等场景对实时性要求极高，Agent不仅可以通过实时数据处理和动态决策能力满足这些场景的需求，还可以实时监测市场的动态变化，及时发现市场风险。通过对海量数据的分析，Agent能够预测市场趋势、识别潜在的风险因素，并发出预警信号。例如，Agent可以利用大数据分析和机器学习算法实时处理市场数据，为企业提供精准的市场趋势预测和投资建议。

(三) Agent可支持多目标优化的场景需求

在智能财务中，企业往往需要对成本、合规性和战略协同等多个目标进行优化。Agent通过多目标优化算法和动态调整能力满足这些复杂需求。Agent可以通过分析运营数据发现潜在的成本节约点。例如，通过对生产流程的深入分析，Agent可以提供更高效的资源配置方式。这种能力使得企业能够在保持竞争力的同时有效控制成本。在财务领域，合规性至关重要，Agent可以通过NLP技术和机器学习算法理解复杂的法规要求，并结合实时数据进行合规性检查，也可以自动提取财务数据中的合规性信息，确保企业的财务操作符合法规要求。此外，Agent还可以通过多模态感知和动态决策能力支持企业的战略协同。例如，在投资决策中，Agent可以结合市场数据和企业战略目标，提供个性化的投资建议。这种能力使得企业能够在复杂多变的市场环境中实现战略目标的协同优化。

四、Agent在财务领域的应用场景与实现路径

(一) Agent在财务领域可能的应用场景

鉴于能够自主决策并自动采取行动的特点，Agent在财务领域有着非常广泛的应用前景。值得注意的是，这些应用场景不使用Agent也可能实现，主要的区别在于人机协同的程度。Agent在执行的过程中需要较少的人为干预，更体现出机器智能的作用。具体应用场景如下：

1. 场景1：跨系统协同流程一体化。在跨系统协同流程自动化领域，Agent可通过整合多个系统实现不同工作任务的一体化。以会计核算中从发票核验到支付再到对账的一体化流程处理为例：首先，Agent可利用NLP和OCR技术自动读取和解析发票信息(如发票号、日期、金额等)，并将其与采购订单进行匹配，确保发票信息的准确性和合规性；其次，Agent通过与ERP系统和银行支付系统的集成，自动执行支付任务；最后，Agent可通过实时数据同步和智能匹配算法，自动完成资产负债表的编制和对账，确保数据的完整性和一致性。

2. 场景2：流程的异常检测与自适应修复。在财务流程自动化中，异常检测和自适应修复是确保系统稳定运行的重要机制。Agent可通过与RPA的结合，实现容错机制和动态调整。具体而言，Agent可通过实时监控和数据分析，快速识别流程中的异常情况，如：在发票处理过程中，Agent可以检测发票信息与采购订单的不一致之处，并发出预警；在支付环节，Agent可以监测交易风险并发出预警。Agent还可以通过动态调整和自我学习自动修复异常情况，如基于Agent的财务数字员工在检测到数据不一致时，可以自动调整数据处理逻辑，确保任务得到顺利执行。此外，Agent还可以通过强化学习优化任务执行策略，减少类似错误的再次发生。

3. 场景3：市场趋势预测。Agent可通过整合历史市场数据、宏观经济指标、行业动态等多种数据源，利用机器学习和深度学习算法构建多因素动态预测模型，这些模型能够实时分析市场趋势、预测未来市场变化。例如，Agent可以结合时间序列分析和深度学习算法工具，预测股票市场走势或商品价格波动，为企业的投资决策提供支持。此外，Agent还可以通过NLP技术分析新闻报道和社交媒体数据，捕捉市场情绪变化，进一步提高预测的准确性。

4. 场景4：企业现金流预测。Agent能够实时监控企业的资金流动情况，结合历史数据和市场动态，生成精准的现金流预测模型。通过多模态数据融合，Agent可以整合银行账户数据、交易记录和客户付款周期等信息，动态调整现金流预测结果。例如，某平台利用人工智能驱动的财务平台，结合预测分析和动态调整模块，实时监控和调整预算分配，确保资源得到高效利用。这种动态预测能力不仅提高了企业的资金管理效率，还降低了财务风险。

5. 场景5：基于博弈的部门间协作。Agent可通过应用博弈论模型，优化企业内部的预算分配和资源管理。在部门间的协作中，Agent可以模拟不同部门之间的利益博弈，通过动态调整预算分配实现资源的最优配置。例如，Agent可以实时分析各部门的业务需求和市场动态，动态调整预算分配，确保资源在不同部门之间的合理分配。此外，Agent还可以通过强化学习算法不断优化博弈策略，提高资源分配的效率和公平性。

6. 场景6：多维度市场风险监测。Agent可以实时监测市场的动态变化，及时发现市场风险。通过对海量数据的分析，Agent能够预测市场趋势、识别潜在的风险因素，并发出预警信号。例如，Agent可以实时监测股票价格、债券收益率、汇率、大宗商品价格等市场数据，结合宏观经济数据和政策变化，提前预警市场风险，帮助企业调整投资策略。

7. 场景7：动态响应法规变化。Agent能够通过自适应合规引擎，动态响应法规变化。例如，Agent可以实时监测法规更新，结合企业内部的合规政策和操作流程，自动调整合规策略。通过NLP技术，Agent能够理解法规文本、识别关键条款，并将其转化为具体的合规要求。这种动态响应能力能够确保企业在法规发生变化时迅速调整，从而避免合规风险。

8. 场景8：ESG目标的量化与监测。Agent可以通过多维度数据分析，量化ESG目标的实现情况。例如，Agent可以实时监测企业的碳排放数据、能源消耗数据和社会责任履行情况，生成ESG绩效报告。通过NLP技术，Agent可以分析企业的ESG报告和新闻报道，评估企业在社会和环境方面的表现。此外，Agent还能够通过动态调整财务策略，实现ESG目标与财务目标的协同。

(二) 实现路径

Agent在财务管理领域的应用，正逐渐成为推动财务智能化转型的重要力量，其实现路径需涵盖从规划到开发、应用和扩展的多个阶段。

1. 规划与准备阶段。该阶段包括明确需求与目标、评估技术能力与资源、选择合适的基础模型和平台等内容。首先，企业需要梳理财务流程，识别出可以利用Agent优化的环节，如财务报表分析、风险评估、财务预测、税务申报等。在此基础上设定明确的实施目标，如提高财务数据处理的准确性、降低人力成本、提升财务决策的科学性等。其次，企业需要评估技术能力与资源，检查现有的技术基础设施是否能够支持Agent的运行，包括计算能力、存储资源、网络带宽等，评估内部的技术团队是否具备开发、部署和维护Agent的能力。如果自身技术能力不足，可以考虑与外部供应商合作。最后，企业需要选择合适的基础模型和平台，即根据财务领域的业务需求和预算，选择合适的基础模型(如对于通用的财务数据分析需求，可以选择市场上成熟的开源模型)，并选择合适的Agent平台或构建工具。该平台需要能够提供丰富的开发工具和模板，并帮助企业快速构建Agent系统。

2. 开发与部署阶段。该阶段可以从简到繁逐步构建Agent系统。在初级阶段，可以从简单的财务报表分析和自动化处理任务入手，选择合适的基础模型，设计Prompt模板，并进行微调。例如，Agent可以自动读取和解析财务报表数据，生成初步的分析报告。在中级阶段，在积累了一定经验后，可引入复杂财务分析与风险评估功能，逐步引入功能更复杂的Agent，通过分析资产负债率、流动比率等财务指标，预测企业是否存在违约风险、破产风险等。在系统集成与测试阶段，可将Agent与企业现有的财务系统进行无缝集成。例如，将Agent系统与企业的财务软件、ERP系统等进行对接，实现数据共享和业务流程的协同。通过全面功能测试、性能测试和安全测试等，确保Agent在实际财务场景中能够稳定运行，满足业务需求。

3. 应用与优化阶段。该阶段包括人机协同与业务流程优化、持续优化与迭代等内容。通过采用人机协同的运作方式，让Agent处理大量重复性任务，如账单处理、财务报告生成等，财务人员则负责复杂决策和异常处理。根据Agent的运行效果，持续优化财务流程。例如，通过Agent的分析功能，发现财务流程中的瓶颈，并进行针对性的优化。建立反馈机制，收集财务人员和管理层对Agent的反馈信息，并根据反馈信息对Agent进行持续优化和改进，如定期更新财务数据模型、优化分析算法等。该阶段还需关注AI技术的最新发展动态，及时引入新的技术成果，提升Agent的性能和功能。

4. 扩展与深化阶段。该阶段包括拓展应用场景、构建企业级AI生态系统等内容。在成功实施Agent的基础上，可逐步拓展其应用场景，例如从财务报表分析拓展到税务筹划、投资决策支持等领域。同时，可探索Agent在跨部门、跨业务流程中的协同应用，例如构建多Agent系统，实现财务部门与销售、采购等部门之间的信息共享和协同工作。随着Agent应用的不断深化，还可构建企业级的AI生态系统，包括建立统一的AI管理平台、数据共享平台、模型训练平台等。在不断深化应用的过程中，促进企业内部各部门之间的合作与创新，形成以AI为核心的协同创新模式。例如，通过Agent的分析和预测功能，为企业的战略决策提供支持等。

五、Agent的技术挑战与应对策略

Agent在财务领域的应用将带来诸多优势，但同时也将面临一系列技术挑战，如数据安全与隐私保护、多Agent协作效率与冲突管理、动态环境下的算法可解释性与审计需求等。在实现Agent深度应用之前，需充分分析这些问题，并预先思考相应的解决方案。

(一) 数据安全与隐私保护

在企业财务管理中，数据安全与隐私保护至关重要。财务数据通常包含敏感信息，如企业财务状况、客户交易记录等，这些数据在诸如跨境传输和处理过程中容易面临泄露风险。此外，不同国家和地区的数据保护法规差异较大，增加了合规难度。为此，需要对数据进行加密与匿名化处理，采用强加密算法对数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。同时，利用数据匿名化和差分隐私技术，对敏感信息进行脱敏处理，防止隐私泄露。此外，还可通过联邦学习技术，允许多个参与方在不直接共享原始数据的情况下，共同训练模型。这种方式既保护了数据隐私，又能够充分利用各方数据提升模型性能。

(二) 多Agent协作效率与冲突管理

在多Agent系统中，协作效率和冲突管理是Agent面临的关键挑战。Agent之间的通信效率、任务协调机制以及冲突解决策略直接影响系统的整体性能。例如，在供应链金融中，多个Agent需要协同完成复杂的任务，如需求预测、库存管理和物流调度，但可能会出现资源竞争和任务冲突。为此，可以采取角色分配与任务协调的策略，明确每个Agent的角色和任务，通过任务分配算法优化任务执行流程。例如，设置需求预测Agent、库存管理Agent和物流调度Agent，分别负责不同的子任务。同时，可以建立中心化的信息交换平台，所有Agent都可以在该平台发布和订阅相关信息，从而缓解信息不对称。此外，还可以设计合理的冲突解决规则，如优先级设定和资源分配策略，避免因资源竞争导致任务失败。

(三) 动态环境下的算法可解释性与审计需求

在动态环境下，Agent的决策过程往往是不透明的“黑盒”，这在财务、金融等高敏感领域难以落地。例如，在信贷风控场景中，Agent需要根据实时数据做出决策，但其决策过程难以解释，这给审计和监管带来了困难。为此，可以引入强化学习算法，训练Agent学会根据不同的情境选择最优的工具组合。同时，通过决策模型的优化，提高Agent决策过程的透明度。还可以建立实时监控和定期审计机制，对Agent的运行状态进行监控，及时发现并处理异常行为。此外，通过多因子认证等技术，可提高系统的安全性。还可以开发可解释性技术，如特征重要性分析和决策树可视化，帮助审计人员理解Agent的决策过程。

除上述挑战外，Agent的深度应用还有可能引发诸多道德层面的问题(如人机关系的伦理困境问题)。人工智能体可能替代传统人际关系，甚至对人类社会产生负面影响，其发生失误时的责任分配问题也亟待解决。此外，还有技术平台的限制、道德编码的困境以及潜在的危险性等问题。为应对这些问题，需采取多种措施，既要培养Agent的自主决策能力和道德控制力，遵循“机器人三定律”，并发展“功能型道德体”，又要强化人机一体化，构建联合认知系统，推动技术与哲学的交叉融合等(王东浩，2014)。

六、结束语

Agent在财务领域具有可实时监控与预警风险、优化预算与成本控制、提升财务报表准确性、提供决策支持，以及提升企业财务管理效率和风险应对能力等一系列优势，近年来其受到了业界的广泛关注。部分财务软件供应商开始推出专业Agent产品或垂直领域Agent的产品，并启动了一定规模的应用尝试；市场研究机构Gartner‌将Agentic AI列为2025年十大技术趋势之一，并预测到2028年至少有15%的日常工作决策将由Agentic AI自主完成‌；一些著名专家甚至认为2025年将是Agent在各行各业应用爆发的元年。

随着技术的快速迭代和应用场景的深化，Agent将会从简单的智能工具演进为CFO的战略合作伙伴。通过强大的数据分析和决策支持能力，Agent将为CFO提供实时的财务洞察和战略建议，帮助财务人员实现从数据执行者到战略赋能者的升级和跨越。业界亟需开展跨学科理论与技术的协同创新，还需要企业财务部门进行大胆的应用探索。

Agent正在推动财务进入“自主智能”时代，并已成为智能财务发展中的下一个技术热点。但我们应该清醒地认识到，由于技术成熟度、数据质量、专业人才与组织变革阻力等多方面因素，Agent在财务领域中的应用还会困难重重。

主要参考文献

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Russell S. J.,Norvig P.著.殷建平,祝恩,刘越等译.人工智能:一种现代的方法(第3版)[MJ].北京:清华大学出版社,2013.

Julia Wiesinger,Patrick Marlow,Vladimir Vuskovic. Agents[R/OL].https://www.kaggle.com/whitepaper-agents,2024-09.

作者单位

1.上海国家会计学院智能财务研究院，上海 201702
2.中国石油化工集团有限公司，北京 100728