每年度的销售预算编制，都让李昕颇为头疼。李昕是一家美妆连锁品牌厂商A企业的财务负责人。A企业目前旗下有400+连锁门店。身处市场竞争激烈、产品复杂多变的快消品行业，对市场需求准确预估来开展各项经营活动极为重要。所以A企业销售预算编制的重点，在于对销售的预测，它的准确与否决定了后续其他预算数据的客观性和可靠性。

A企业目前采用增量预算的方式确定年度销售预算，即用往年实际销售量乘增长比例，增长比例在品牌总销售量增长比例基础上，由总部与店长协商确认。这种自上到下的目标制定方式，虽然能够提高预算效率，但缺乏科学合理的定量分析，且最近一两年公司业务开始切入电商领域，每年618、双11等大型活动，给公司销售数据预测带来了更大的不确定性。销售预测涉及的因素多，数据量大，财务人员难以全面考虑每一项影响因素，预算不准，成了常态，产品经常出现不是缺货，就是大量货品积压的情况。

A企业在预算编制时遇到的问题并非个例。传统的预算编制经常以基本假设为前提，在编制预算之前，管理人员对内外环境相关变量做出前提假设。很多企业在编制预算时倾向于启动以经验和直觉为主的定性预测方法，缺乏定量分析，而且容易受到管理人员工作经验和分析判断能力的影响，往往很难得到准确可靠的预测结果，预算编制基本前提假设不可靠、预算目标制定不合理、预算时效性不高等问题格外突出。也有一些企业在预算编制时采用定量预测法，以历史数据为依据，运用现代数理统计方法建立模型，在历史数据基础上运用连贯、类推等原则对预算指标进行预测。但由于预测对象所处的内外部环境在不断变化，传统定量预测模型无法根据环境的变化做出改变，灵活性和适应性较差，难以支撑动态实时的业务管理需求。如何使得预算预测更准确、更科学，成了企业很重要的课题。

机器学习等技术近些年的快速发展，并在企业管理中的不断应用，为企业提高预算预测精度提供了可能性。机器学习是人工智能模拟、延伸、甚至是超越人类智能的主要途径，可以帮助管理人员深度挖掘海量数据，提高发现数据内在规律的分析能力，它能够能够有效识别与预算目标相关的驱动因素，弥补传统管理和预测工具的不足，充分挖掘和发挥大数据的信息价值，提高预算管理的水平。

随着机器学习算法的发展和普及，越来越多开源软件和成熟的算法平台为非计算机专业的会计人员提供了学习智能技术的平台。当前面向预算预测所需的数据、算力、算法等条件基本成熟，引入人工智能技术为预算管理提供科学的预测工具变得必要且越来越可行。

厦门燕之屋生物工程股份有限公司 熊婷，厦门大学管理学院 陈亚盛 许欣在《人工智能在预算预测中的应用》一文中，就创造性地为我们展示了企业如何利用人工智能技术进行预算预测。在本文中，作者以厦门市某服装品牌一个直营门店的销售数据为样本，构建了一个基于长短期记忆模型的智能预算预测模型。案例结合外部环境分析和营销4P理论的框架，识别出影响日销售量的12个具体影响因子，并以识别出的影响因子作为输入，预测该直营门店短袖女T恤一个产品季的日销售数量。结果表明，模型预测值与实际值在数量和趋势上均基本吻合，且准确率明显优于多元线性回归等传统模型，展现了将人工智能技术应用于预算预测中，不仅是可行性，而且是可靠的，能够显著增强预算管理系统的决策支持价值。

来源：公众号，管理会计创新研究平台

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