朱敏

【关键词】 深度学习; BP神经网络技术（BPNN）; 智能财务; 产品定价

【中图分类号】 F272;F270.7  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2021）18-0038-05

移动互联网、人工智能、区块链、大数据、云计算、物联网等新兴技术改变了服务和商品的性质，在商业以及企业管理领域开拓了一系列新的业务场景，新的数字技术推动互联网进入算法竞争的下半场，智能化转型将成为企业智力水平竞赛的制胜关键。2020年国家发改委对新基建做了进一步定义，新基建以经济转型、增效发展为总纲，旨在加快各产业的数字化升级，国家“新基建”战略要求企业加速智能化管理转型。传统企业纷纷谋求财务转型，信息化和数字化技术为财务智能化变革提供了技术支持，人工智能将使计算机替代人类心智完成工作任务。

目前对财务智能化的研究主要集中在职能、宏观架构、内涵、风险等方面，对智能财务的具体技术路径探索较少。智能化转型的本质是数据技术驱动的智能升级，深度学习在语音识别、金融、司法领域的运用实践对财务智能化将产生重大启示，本文对引入深度学习之BP神经网络技术（Back Propagation Neural Network，BPNN）的财务智能化转型路径进行探索研究。

一、BP神经网络技术和智能财务概述

（一）BP神经网络技术

BP神经网络技术属于深度学习使用最普遍的一种算法。深度学习技术自20世纪90年代以来被运用于自动驾驶、交通管理、语言处理、语音识别、医疗诊断、司法判断及金融量化等多领域实践[ 1 ]。深度学习运用于语音识别领域，极……