会计演变之我见

索拉夫·杜塔（Saurav Dutta）

【摘 要】 新技术的问世引起了整个会计界的变革，文章对这些新技术进行概述，并探讨它们在会计中的应用。在未来十至二十年，许多传统的会计工作，如对账、核账和记账将有可能消失。这些传统的会计职能将被取代，新的角色要求会计人员对于业务流程及内涵有更为深入的了解。未来的会计人员不仅要熟悉这些新技术，而且还要有商业大格局观，以保持价值并实现增值。文章还通过一些案例来说明，如何变革会计教育和培训以应对上述变化，认为若想在未来成为一名成功的会计专业人士，必须重视软技能的价值以及跨文化敏感性和国际专业圈的重要性，这对于现在大学生来说具有重大意义。

【关键词】 会计未来; 人工智能; 区块链; 云计算; 数据分析; 会计技术

【中图分类号】 F230  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2020）01-0002-08

引 言

2020年已经到来，世界也正在进入第四次工业革命，此次革命将从根本上改变商业运营模式，使实体世界与数字世界变得难以区分。第四次工业革命预计将对会计行业带来重大影响，如同之前三次工业革命对其他行业造成的影响。18世纪末的第一次工业革命，使用水和蒸汽为机械化生产提供动力，对纺织和运输业产生极大影响。19世纪末的第二次工业革命，将电力用于大规模生产，给社会各个方面带来了深远的影响。开始于20世纪70年代的第三次工业革命，将电子技术用于自动化生产，为重工业和制造业带来了翻天覆地的变化。

当前，由数字技术引发的第四次工业革命通过改变信息的存储、获取以及检索方式，掀起了商业世界的变革。技术发展改变了商业运作模式，因此今天的一些职业可能在未来完全消失，另一些将会发生变革以适应社会趋势，还会产生新的专业以应对新技术和商业模式的需求。世界经济论坛指出，如今的科技突破速度达到了前所未有的水平。与之前三次工业革命的线性增长相比，第四次工业革命实现了指数级的增长。此外，随着全球化程度的加深，全球各个行业及其生产、管理和治理体系都将受到影响。毫无疑问的是，第四次工业革命将对会计行业的未来以及会计人员的工作方式带来重大影响。

未来二十年，数字化的影响将深入到社会的各个方面，会计行业也不例外。技术发展、全球化以及竞争的加剧将迫使会计行业不断进行变革。会计行业所经历的数字革命来得相当突然且迅速。十年前尚不存在的一些新的技术系统已经被快速应用于各类企业。技术能力和经济模式的迅速变化意味着会计及其他行业必须适应当前的变革。在现代社会，数字化的浪潮已经势不可挡，贯穿于商业的各个方面，那些与技术变革不相适应的专业将会像恐龙一样走向灭绝。

未来十年，大多数交易的会计记录将通过计算机等电子设备来完成，人工输入数据会大大减少，从而将会缩减对于数据输入人员的需求。账户余额合计（例如现金和存货）可实现自动实时结算，并由计算机程序通过人工智能来进行账目核对，因此相应的会计岗位也将消失。未来的会计专业人员应当能够对数字记录进行审核和分析，了解内含于其中的技术，并可以熟练使用和开发技术。大学会计学专业课程需要采用新的教学模式，以应对数字化进程中的技术变革和发展。培养学生具备更好的分析和计算技能，更有效的交流和解决问题的能力，能够适应数字化变革并且对信息进行综合处理，拥有“大局”观。当前的会计专业学生需要掌握必備的技术，以能够在其未来三十到四十年的职业生涯中，去适应不断被开发出来并加以完善的新技术。

为全面了解技术革新给我们日常生活带来的变化，进而对教育产生的影响，不妨可以回想一下计算器的问世。在两代人之前，便携计算器尚未发明出来，当时心算技能——快速加减乘除的能力是一种极具价值的技能。而在当今社会，连手机都具有计算功能，所以心算不再属于高价值的技能。因此，如果教育依然将重心放在培养年轻人掌握这种过时的技能上，那么就等同于在伤害他们，因为这不仅会导致学生精通一门已经过时的技能，而且使他们精力分散而无法去学习掌握现代社会所需的技能。更为重要的是，数学学科并没有因为计算器的出现走向消亡，而是向更高级别进行演化，在新技术的帮助下让人更为容易地掌握知识。比如，高中阶段的微积分课程要求学生通过图形计算器的帮助，来理解更为复杂的函数。当代青年正在利用科技创新提升知识和技能。同样的，第四次工业革命也不会导致会计变成一门过时的专业，相反还会促使其走向更为先进的水平。但是，需要注意的是，如果会计教育继续专注于培养之前过时的技能，例如银行对账，那么就会与时代脱节。更重要的是，这也浪费了正在成长中的年轻人的宝贵资源，使其无法获得相关技能以应对未来的挑战。

随着计算机技术的出现，会计行业也随之发生变化。纸质收据以及那些需要手工输入和确认的实体账簿已经成为过去时，正在被数字化记录迅速取代，这些数字化记录被存储在计算机中，可以进行远程处理。当前的会计学者和会计教育领导者需要了解这些新技术，并思考数字化对于会计行业将要带来的影响。本文将简要介绍新兴的数字技术，并探讨如下问题：

（1）数字技术将如何影响会计行业？（2）在数字时代，哪些会计工作和技能将变成多余而不再被社会所需要？（3）未来的会计专业人士需要具备哪些新技能？（4）我们如何对大学的会计学专业课程进行改革，用更好的教育将今天的学生培养成为明天的会计专业人士？

大学教授作为会计专业教育的引领者，不仅要了解熟悉这些科技创新，更重要的是，要就这些科技创新对会计专业将要产生的影响做出预判，据此积极调整教学内容以适应其发展。本文将讨论影响当前会计行业的五个变革因素（ABCDs）：A：人工智能和机器学习，B：区块链技术，C：云计算和网络安全，D：大数据分析，S：软技能。

一、人工智能和机器学习——A

人工智能的发展始于20世纪50年代《计算机与人脑》一书的出版。在书中，现代计算机之父约翰·冯·诺伊曼解释了使用计算机模拟人脑的局限性。他明确指出，虽然计算机能够通过精准计算对大量数据进行分析和汇总，但当需要对大量模糊数据进行处理时则可能会失败，因为无法依赖于精准计算。他认为，人类大脑经过进化已经可以对不完整的模糊信息进行解释和利用，而计算机则无法通过程序控制来执行此类任务。但是，如今人工智能的发展正在挑战这一假设条件，并将开发出能够准确模仿人脑来执行模糊任务的机器。

（一）背景

20世纪八九十年代，美国的一些会计师事务所开始尝试将人工智能应用于某些重复的会计工作，以使其能够自动完成。当时，这被称为“专家系统”，在发展初期是“基于规则的系统”，使用自上而下的决策方式，即首先定义一系列的规则，然后基于规则来做决策。此种方式依赖于以逻辑为基础的规则以及决策树。通过广泛与人类专家访谈来获得知识和决策逻辑，然后将其编入系统程序。系统提取专家的显性知识并将其确立为规则，以使系统可以做出决策。一旦执行程序，系统就对数据进行检查，然后应用专家逻辑来解决实际问题，并给出建议的行动或判断。虽然早期获得过一些成功，比如“专家税务”系统[1]，但由于规则的复杂性和模糊性，最终还是失败了。此外，这些系统很难适应规则或其他的微小变化。

20世纪90年代，与基于规则的专家系统同时出现的，还有基于判断的系统。其中较常见的一种就是“神经网络”，即在不同层级上对输入信息进行统计上的联接以模拟决策程序。此种方式被称为自下而上的方式，系统规则来自于系统自身的经验，而非基于人类专家知识的先验经验。系统对大量的经验进行分析，识别其中的规律，形成“经验法则”来适应各种新情况。

当前的机器学习即是20世纪90年代神经网络系统的一种延伸。机器学习是统计模型和算法的应用，反映认知能力，如规律和语境识别以及特定学习等。机器学习的最强之处在于处理大型数据集的能力，能够从复杂且不断变化的规律中进行学习和适应，并始终保持一致性。尤其在会计领域，机器学习通过提供数据驱动的视角并将财务分析和非财务分析结合起来，为决策提供支持。它还能够帮助会计人员使用更低的成本获取更加清晰和可靠的数据[2]。

因此，机器像人类一样能够从过去的经验中进行学习，但与人类的不同点在于，机器永远不会遗忘。与人类专家相比，基于机器学习的系统有三大优势：能够即时处理海量数据;能够识别数据中的复杂规律;最重要的是，系统决策比人类决策更具一致性。

（二）应用

一些会计领域可以从机器学习的技术应用中获益。通常来说，会计交易数据往往都具备较好的结构性、完整性以及高质量。会计信息的形成都要经过审查环节，因此通常是完整无误的。正是由于具备这些特征，预计会计将成为机器学习技术的先行实施领域。目前美国正处于机器学习的早期实施阶段，许多机器学习技术被应用于解决会计问题。以下将探讨其中一些应用。

自动发票管理系统是人工智能技术的潜在应用领域之一，能够有效提升发票的数字化流程效率。通过机器学习和“试错”流程，计算机能够对各种交易进行整理分类，并为其分配合适的会计代码。目前很多机构都是聘用会计人员来整理发票，按交易类型对发票进行合理分类，再将其分配至相应的成本中心。另外，对费用进行审核批准以确保符合政策规定，既耗费时间又浪费人力。若使用数字技术，则可以利用电子设备阅读和传输数据。在不久的将来，一个内置AI系统的中央计算机，能够对费用数据进行处理、授权和编码，仅在可能出现违规的情况下才会提示人类管理者。这种技术一旦被成功实施并广泛应用，将会使许多会计人员丢掉工作，因为他们的主要职能是对费用发票进行归类和记账。

另一项人工智能技术的潜在应用是采购和库存管理领域。大型制造企业和零售企业的采购流程既烦琐又耗时，其中还包括对潜在供应商进行审查。采购系统中处处都体现着控制和多重权力层级。另外，企业还需要对照长长的检查清单才能够确保潜在的供应商符合标准。审查程序的自动化将能够提升大型制造企业和零售企业的效率。系统通过编程预设订货规则，对存货进行数字追踪，从而使采购流程自动化。此外，对于那些价格上下波动的商品，机器人是理想的工具，能够持续不斷地追踪价格变化，并根据价格和存货水平选择最优条件下单。这一人工智能技术的开发和应用将会导致从事存货管理和创建采购需求的会计人员失业。

对以上应用进行总结，人工智能和机器学习技术将能够基于大量数据以及对于多种可能性的了解，针对重复性工作提出高效的解决方案。例如，在更短的时间内对公司所有的租户做出评估，比审计人员抽样检查所花费的时间还短。健康护理行业也开发出了类似的应用来处理复杂的发票流程，对大批量的合同数据进行分析，以评估大公司的风险水平[3]。

（三）对职业和教育的影响

随着人工智能和机器学习技能的出现，会计人员在企业中的角色将发生变化。会计人员将会减少一般的重复性工作，如数据输入和核对。根据Tim[4]的研究，在人工智能时代，会计的新角色将着重强调技术性的会计专长以及人类的经验判断，用以处理新难题。另外，人们将越来越依赖会计人员，会计人员已经成为技术和商业之间的桥梁。也就是说，公司中的其他员工将依赖会计人员来解释机器分析所获得的正确观点。此外，会计人员还将越来越多地参与到模型的开发和算法的测试中。

未来的会计人员需要有扎实的数据管理基础，还必须对新技术有较好的适应能力[3]。因此，会计教师应当将大型数据库和IT技能纳入到作业中，以使学生更容易接受。而测评和考试也应当减少需要死记硬背的东西，将重点更多地放在工作所需的实际技能上，如对数据进行评估、检索、分析和传递。

二、区块链——B

区块链是一种去信任分布式账本系统，在未来有可能引起会计和金融行业的巨变，颠覆当前保存和确认会计记录的方式。区块链的出现与比特币密切相关，比特币是一种加密货币，为互不认识的交易方提供了一种达成交易的方式，不需要使用银行或其他中介作为信任第三方。区块链技术提供了一种在公共区域保存分布式账本系统的机制，记录一旦输入则无法改动，因此具有不可篡改的特征。

区块链技术虽然尚处于发展初期，但发展势头迅猛。区块链提供的是一种信任来源，能够降低交易成本，使交易记录的确认变得更为容易且可以持续不断的进行。区块链使用“哈希值”来证明电子档案的完整性。“哈希值”代表某一特定数据的数字指纹，在区块链中具有不可更改的时间标识。

区块链技术还推出了“智能合约”，即一旦满足事先确定的条件后便可自动执行的简单交易。比如自动付款业务，只要预先设定了付款日期和支付金额，到了指定日期，如果账户有足够的资金，交易便会自动执行。目前此类交易都是通过银行或其他金融机构来完成的，但是若通过区块链技术，则无需银行即可执行交易，并将交易记录在所属特定区块链的分布式服务器中。

（一）背景

区块链是一项有关资产转移并保留每笔交易记录的会计技术。确认资产的合理所有是会计工作中的重要一环，会计人员花费大量时间和精力来确认企业资产负债表中所报告的资产为企业实际所有。传统会计设置了许多具体步骤来确认资产所有权，包括核实应收账款、查阅租赁条款、确认地契和房契等。通过区块链进行交易则可以明确知晓资产的所有权以及现存负债，这将大大降低成本并提高效率。因此，区块链被认为是一种革命性技术，将对会计师和审计师的传统角色产生极大影响。

简而言之，区块链是对传统会计中记账和对账业务的自动替代。会计人员的这些职能在未来的用处会非常有限，因此这将影响那些只从事记账和对账等单一业务的会计岗位，它们将被那些更高级的融合技术和会计知识需求的岗位所取代。

同样的，内部和外部审计师的职能也将受到影响。在区块链环境下，确认每笔交易金额的基本职能只能发挥有限的作用，也不再需要对交易进行定期对账和核实。取而代之的是，交易可以被连续地实时确认。因此，审计师将有更多时间和精力来确认交易是否被合理分类，是否处于合适的经济环境之中。

（二）应用

目前，虽然已经出现很多区块链的应用实例，但是其中大多数都未跨越“概念性验证”或“试点研究”的阶段。在美国，会计人员及会计师事务所都在积极地参与区块链应用的开发，以实现合规记账的目标。以下将对此进行简单介绍。

从世界范围来看，各国的房地产契约都被储存在过时的档案系统中，放置在陈旧的政府办公室里，众所周知，与此相关的行政负担、错漏及安全问题层出不穷。在发展中国家，由于政治腐败的原因，这些记录可能被篡改，从而造成严重的后果。例如在海地，2010年的地震摧毁了储存地契记录的市政厅，由此导致十年后的今天，其土地所有权问题仍未解决。还有诸多类似的问题甚至发生在巴西、印度、加纳、洪都拉斯等许多国家的农村地区。若使用区块链系统来记录交易，因其使用的是分布式存储，所以可保证信息的永久安全。储存在区块链中的房地产记录不可被随意修改，每次改动都需要经过核实和记录。当前文档系统的缺陷在于存在多个相互冲突的文件，其中一些文件甚至为伪造。而區块链只保存唯一记录，后续修正均带有时间戳，它将替代现有的文档系统。美国怀俄明州和佛蒙特州的一些大城市已经实施了基于区块链的房地产登记系统。以区块链为基础形成的房地产契约类同于基于法庭记录产生的契约，唯一不同的是，前者有一长串被称为“哈希值”的字母和数字，以及一个QR码，用于找到该房地产契约在区块链中的位置。

由区块链产生的资产“通证化”正在威胁会计和金融行业。“通证化”是指一个过程，通过这个过程，一项真实可交易的资产，如一座写字楼或一幅古典画作，可以由一个区块链通证来代表，通证可以进行独立交易。拥有此通证即标志着对通证所代表的资产有部分所有权。随着资产价值的变化，通证的价值也随之改变，从这个意义上来说，通证成为了一种金融衍生品。我们可以对通证进行交易并获利，而不需要对其所代表的资产进行交易。例如，中国人想要投资美国纽约的一座办公楼，按照传统的方式，中国的投资者需要先将大量资金兑换成美元，再前往纽约购买办公楼，持有和维护数年之后，将其出售获得收入，最后再将美元兑换成人民币。但若存在“通证”，那么中国投资者可以在中国购买办公楼的通证，从而持有办公楼的一小部分所有权。投资者不需要对办公楼进行维护或运营，投资盈亏可以从通证的价值中反映出来。投资者可以通过网络方式将通证出售给其他投资者，直接获得人民币收入。该应用能够使全球投资更为便利，降低交易成本，使所有权更为分散，流动性更强，从而提升所代表资产的总价值。

（三）对职业和教育的影响

据英格兰及威尔士特许会计师协会（ICAEW）预测，在不久的将来，许多会计部门的职能和流程将实现自动化。那些核实交易以及确认财产权属的会计工作将会大大减少或发生变革。一旦所有权记录被保存在区块链中，会计人员就不再需要检查纸质文档，以及通过核查文件的签名和盖章等来确保文件的真实性，而只需要在储存于区块链的公共记录中确认所有权。因此，与核查纸质文件真实性相关的工作和技能要求将不再具有价值。

对账、验真和解决争议方面的岗位需求大大减少，更多的工作机会将转移至如何更好地处理交易并对其进行合理估值。会计人员将需要花费更多的时间和精力来记录复杂的交易并对复杂资产进行估值，目前这些工作往往不被重视或仅仅粗略估值。未来将不再需要与第三方确认交易是否存在及其准确性，因为这些记录都会保存在区块链中且无法被擅自改动。目前，审计师的主要工作之一就是与第三方确认各种财务报表的账户信息，例如应收账款、场外库存和应付账款。然而，在应用区块链技术的环境下，以上程序将不再适用。会计人员可以通过持续不断的监控商业交易来提供更切合实际的及时估值，从而创造更大的价值。通过区块链可以便捷地在全球范围内进行交易，因此将会设计出多方参与的复杂交易模式。未来的会计人员将要对这些新交易进行合理估值，并规避各方面的相关风险。总而言之，会计职业在未来不会消失，但必须演化和发展新技能，而不能仅仅停留在当前的技能上。

三、云计算和网络安全——C

云计算是信息技术（IT）的基础设施，用户可以通过它来获取包括数据存储在内的共享计算资源。通过云计算，会计师事务所可以将数据和软件储存到远程终端，并在需要时通过互联网及时获取。简而言之，云计算是指使用互联网而非计算机硬盘来储存和获得数据及程序，将数据转移至“云”或互联网之中。原先那些保存在本地的记录，现在被转移到“云”中进行保存和维护，这种转变正在迅速改变商业世界。它能够降低IT费用，释放IT资源，加速企业发展，而且不需要对基础设施进行升级。

如果数据被存储到本地硬盘上，那么用户必须接触硬盘才能获取数据。这种将数据存储在物理硬盘上的方式被称为本地存储，若将数据存储到远程的未知服务器上，就被称为云存储。将数据存储在物理硬盘上有一些优点，比如易于获取、保管和使用。如果将数据保存在云端，那么只要有互联网，用户就能在任何地点以及任何设备上获取数据。因此，云计算使随时随地进行工作成为可能。

（一）背景

针对大型企业，云计算已经演化出三个重要的分支，分别是软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）、基础设施即服务（IaaS）。

若企业选择远程存储和运行软件，而不是将软件安装在电脑里，这种方式就是“软件即服务”，简称SaaS。SaaS模式中由供应商（软件开发商）对软件进行持续升级，客户可以直接使用升级后的最新版本，而无需在自己的系统中下载和安装每次的升级版本。同样的，企业也可以选择在云端保留所有的自定义应用，将其保存在远程服务器上供企业员工使用，这种方式被称为“平台即服务”，简称PaaS。还有一种是IaaS方式，由互联网供应商通过网络提供内容，企业无需进行高额的基础设施投资。例如广受欢迎的电影流媒体公司Netflix使用的是亚马逊（Amazon）云服务。

云基础设施可以是“公共”的，也可以是“私有”的。在公共云端，供应商拥有资源，對资源进行经营，并通过互联网传递。这些资源包括所有的硬件、软件和其他辅助设施。机构或企业与其他同行共享相同的资源，这就类似于在一个高层写字楼租用一间办公室，电梯由写字楼的业主拥有并运营，所有租客都可以使用这些服务。同样的，公共云端上的所有机构都类似租客，与其他“租客”一起共享相同的硬件、存储和网络设备。公共云端不仅成本较低，而且不需要机构进行维护，同时还支持无限扩展，即随着业务的增加可以非常便利地租用更多空间。而私有云端只为某一特定的机构或企业提供仅供其使用的计算资源，相关基础设施放置在机构的数据中心，由机构来控制数据的获取。在私有云端，相关服务和基础设施都在私有网络中进行维护，硬件和软件都只供该机构使用。因此，机构可以对应用进行灵活的个性化设计，或修改其他应用以适应自己的需求。私人云端通常是供政府、金融机构和大型企业等使用，它们需要保证数据绝对的安全，并且能够提供必要的资源来维护私人云端。虽然相较于公共云端而言，私人云端成本高昂，但能够提升安全性和灵活度。

（二）应用

云计算发展迅速，已经成长为一个大产业。预计2020年将创造超过5 000亿美元的收益[5]。诸如谷歌这样的大公司，都在引进完全基于云端的硬件，手提电脑只需留有足以运行谷歌Chrome操作系统的本地存储空间和性能即可。操作系统使电脑能够运行谷歌Chrome浏览器并与互联网连接，后续所有工作和数据都将在云端执行和存储，物理设备上不保留任何信息。这种技术的优点在于物理设备无需具备很多功能性，因此可以用更低的成本来制造和销售。

会计师事务所以及他们的客户越来越多地选择使用云技术来满足其软件需求。在有网络连接的情况下，会计师事务所的员工可以用他们的手机远程获取云端数据。这样就提高了灵活性和可扩展性，使流程简化并增强功能性。公司可以使用云系统上的许多功能。那些手工处理重复性的工作将大大减少，与过去相比，当前的会计人员应具备更强大的技术、数据和系统技能。

2018年，一项针对世界范围内500个会计专业人士开展的行业调查显示，有81%的受访者认为当前社会对于技术和系统技能的要求比十年前更高。该项调查发现云计算具有很多优点，包括提升工作效率，随时随地灵活办公，使用更少的纸张;降低错误率，将更多的时间用于战略性工作，更好地提高控制力和数据分析能力。

（三）对职业和教育的影响

执业会计师与会计专业学生都需要了解云技术给企业和会计领域带来的诸多风险。第一种是与数据获取相关的风险。由于数据被存储在远程第三方处，所以获取数据需要依赖互联网连接以及相关的基础设施。如果第三方服务供应商出现崩溃、中断或被黑客侵入的问题，就会影响到那些存储的数据或使用云设施的企业。对这些意外失误进行防范的方法就是在本地或另一处云端对数据进行备份。但是，前者在本地对数据进行备份的解决方案将会抵消掉使用云计算的重要优势，而第二种使用另一处云端的解决方案则会使技术成本翻倍。未来的会计专业人士，也即今天的会计专业学生，必须意识到这些风险，并能够就如何规避风险的问题做出成本效益决策。因此，大学应当在专业课程中对此进行分析和讨论。

第二种是有关数据的所有权。当数据被存储在第三方，那么其所有权依然归属于该企业还是归服务供应商所有？就此问题已经出现许多的讨论和争议，答案依然不明晰。许多美国服务供应商，例如Facebook和Instagram，认为上传到他们平台上的数据都归公司所有，而非上载数据的个人所有。另外一个问题是，上传到平台的数据是否与那些在平台创建的数据有着相同的所有权问题。服务供应商对于后者有更强的要求权。数据的所有权问题应当引起会计师和审计师的关注，考虑到数据的敏感性和关键性特征，公司必须保证财务数据的安全，并拥有数据的所有权。

会计专业课程的设计是以培养未来会计专业人士作为目标的，应当包括对于云技术的介绍，云技术的使用及其对于数据安全性和完整性的影响作用。虽然未来的会计人员不需要开发在云端运行的程序，但他们必须能够在云技术环境中获取和使用这些程序。他们还应当能够识别和使用与其工作相关的新程序。虽然未来的会计人员不需要为网络安全防火墙写代码，也不需要开发防止黑客入侵或其他网络威胁的系统，但他们需要了解这些威胁可能造成的破坏，并将其包含在使用公共云端存储和分析数据的客户财务数据质量风险评估之中。因此，会计专业课程应当要求学生在课堂中使用基于云端的软件，向学生简要介绍现有的云技术类型以及企业如何来使用云端。此外，大学课程还应介绍使用云端存储数据的潜在风险，尤其是新技术会带来哪些额外风险，以及如何去管理或规避这些风险。

由于数据是被远程存储，需要通过互联网来获取数据，所以传统的安全考虑被新的要求所取代。当前更重要的任务是确保传输路线的安全，而不是监控计算机/服务器的物理状态。确保获取数据的虚拟路径已被加密，只有通过验证才能获取，而无需再对之前存储数据的“档案柜”进行物理锁定。会计人员在内部控制中的角色已经发生转变。因此，未来的会计课程应当包括在云环境下进行内部控制的专题，并对新技术带来的各种不同风险展开讨论。

从审计师/会计师的角度来看，如果被审计客户使用公共云端来存储和分析数据，那么在评估内控风险时需要考虑的因素就会更多。最主要的是网络安全，或是云端数据不可靠的风险日益增加。截至目前，云技术已经被证明比一般企业数据系统有更强的网络攻击防范能力，但风险并未完全消除。如果被审计客户使用公共云端来存储和分析数据，那么审计师不仅需要考虑客户数据中心的内部控制，还必须了解第三方云端供应商所施加的控制。审计通常会在数据生成、数据安全存储以及数据检索通道等方面对内部控制进行评估。对于企业系统来说，如果数据存储在企业内部，那么审计师必须确认该设施的安全性，不会受到外部攻击。在现代社会，如果企业在公共云端存储数据，且云端由第三方控制，那么审计师必须对云端的完整性和安全性进行评估。

在传统的会计课程中，有必要增加这些因第四次工业革命所带来的新的内部控制及风险的内容，它们对财务数据的生成、存储、获取和使用会产生影响。有关信息系统、审计和内部控制方面的会计专题内容需要进行改革，应当与现代科技关联起来。我们应当认识到在当前会计课堂中探讨上述新的风险来源的重要性。

四、数据分析——D

数据分析是指为了获得无法明显观察到或预测到的信息而对原始数据进行分析的领域。对数据进行分析，不设定先验假设或目标，只是为了揭示数据内在的规律或趋势。一般来说，数据分为定性和定量，或是交易性和科学性。在“大数据”时代，通过电子化方式收集和存储数据的成本极低，因此人们正在开发可对数据进行总结和分析的工具应用。

会计是“大数据”的学科基础。多年来，会计的职能一直是负责收集、核实以及存储企业的交易数据。在过去，数据是由手工进行收集并存储在物理设备上，如分类账簿;但在现代社会，数据可以通过数字方式进行收集和存储。会计人员的传统角色主要集中在对财务数据进行汇总以编制财务报表。但是，数字革命以及自动化数据收集的出现，大大缩小了这一传统角色的工作范围。当前的会计和财务专业人员必须承担更多能够实现企业价值增加的职能，分析和了解过去的数据，而非仅仅总结和呈现。从根本上来说，会计人员正在从“历史学家”的角色转变为“预测家和管理顾问”。

（一）背景

数据分析技术有四种主要功能，分别是：

1.描述性分析

数据分析工具能够基于过去的信息展现更深层次的内容，包括数据总结、用户图表等，需要使用基本的电子表格功能，比如计数、求和及平均值计算。在会计应用中，可以使用这些技术对财务报表信息进行横向和纵向分析。这些应用主要是回答与数据相关的“是什么（What）”的问题。

2.诊断性分析

数据分析工具能够找出造成结果的原因，回答“为什么（Why）”的问题。这些工具通常被设计成互动式仪表盘的形式，对过去结果的原因进行检查。一些会计技术如差异分析，可以转化为诊断性分析。例如，材料价格上涨的原因可以被分解为各种因素，如“用量差异”或“价格差异”。而诊断性分析也会使用类似的工具确定结果背后的原因。

3.预测性分析

数据分析工具能够帮助我们了解未来，发现历史数据中的规律以提供更深层次的信息。此种技术的主要目的是根据过去的趋势预测未来。

4.规范性分析

数据分析工具能够与最优化技术相结合，形成规范性分析的基础。这将有助于确定实现目标结果的最佳方案。

传统的会计技术既需要描述性工具，也需要规范性工具。一直以来，会计人员都在分析账户余额的变化比例等，他们还需要使用差异分析作为规范性工具以更好地了解结果背后的原因。未来的会计人员不仅要从事描述性工作，还要进行预测性和规范性分析，而且后者将变得更加重要，因为它能够提供未来的行动计划而非仅仅了解过去的表现。

（二）应用

数据分析技术可以促使会计师事务所提高效率，并从海量数据中获得有用的信息。技术进步让数据输入变得容易，因此能够使会计人员集中精力来服务客户的需求。一般来说，会计人员都通晓财务，善于从事数据相关工作，他们的传统职能就是负责将大量数据进行整合和管理。因此，会计人员大多都善于处理大量数据，并精通财务和会计技能，从而能够在基于海量交易数据的商业决策过程中起到举足轻重的重要作用。当前会计人员需要转变思维，从描述性和诊断性分析转变为预测性和规范性分析。也就是说，会计人员必须从对过去进行呈现的工作方式转变为以更加积极和探究的态度，尝试找到那些需要改进的地方以及合理的改进方式。

数据分析的真实价值不在于收集、总结和整合数据，而是在于收集数据之后，如何使用數据和信息为决策和优化提供指导。为了发掘深层次信息，数据科学家不仅要善于进行数据分析，还必须对商业环境有很好的了解。而这正是会计人员的优势所在，因为他们非常了解商业环境。数据分析技术在法务会计中的使用已经被广泛讨论[6-8]。

（三）对职业和教育的影响

市场对于那些具备数据分析技能的会计人员需求增长迅速，为其提供待遇优厚的就业机会[9]。会计人员应当将分析能力和实际应用很好地结合在一起，以满足企业要求。企业所需的技能不仅是对数据的深度理解，还包括组织能力以及在行业或岗位上的特殊才能。这就需要具备对相关数据进行收集和分析的能力。会计人员必须既能够与管理人员交流，也能够与编程人员及计算机专业人士沟通。

会计相关课程应当注重加强学生这些方面的能力，学生需要学习如何整合不同来源的数据，并通过统计分析来预测未来。因此，熟练使用统计工具已经成为会计专业学生的一项非常有价值的技能。进行规范性分析除了要求掌握统计方法，还需要了解最优化技术。会计人员可以将高水平的数理能力与强大的商业认知能力结合起来，这样就能够通过数据分析来拓展新的技能[4]。一种比较有效的教学方法就是通过教学案例使学生熟悉这一新概念。此外，学生还应当学习各种相关软件的使用，例如SQL、Hadoop、Tableau和Qlikview，并了解工作用的编程语言，如Python、Java或R语言[9]。

我们必须认识到，虽然会计人员没有必要成为计算机程序员，但是需要对各种功能有一定了解。会计人员就像汽车驾驶员一样，而不是机械工程师。作为驾驶员，他们不需要对汽车的内部工作原理非常熟悉，只需要具备足以操纵车辆的知识，以及解决小问题的能力即可。

五、软技能——S

软技能是指沟通交流、团队合作、时间管理和问题解决能力等个人属性。近期，针对世界范围内会计专业人士的调查发现，有80%的受访者都将这类技能评为“重要”或“非常重要”。随着创建、存储和获取财务信息等传统会计工作的数字化，会计专业人士的工作重心正在转变为对信息进行分析和沟通，从而影响制定商业决策。

（一）背景

会计师事务所越来越重视为客户提供咨询服务，解决客户遇到的复杂和特别的企业问题。因此，会计师事务所中的会计人员必须具备迎接各方面未知挑战的能力。在现代企业中，会计人员并不是在闭塞环境中独立作业，而是企业不可或缺的一部分。随着会计人员职能范围的不断扩大，会计人员必须对企业模式和流程有较好的了解，因为在企业制定战略和进行关键决策，以及对外合作中，越来越依赖会计人员的作用。若想成功胜任，会计人员需要同时具备技术性和会计专业知识，并培养对于整个企业的大局观。其中需要的不仅仅是技术和会计知识，还需要软技能。

随着企业问题不断复杂化，在为其制定解决方案时需要考虑多方面因素，没有任何个人能够掌握所有必需的技能来独立解决问题，所以大多数问题都是由专业团队来解决。在这种情况下，能与其他人一起工作并为团队做出贡献的能力变得非常重要。此外，未来事业成功的关键在于，能够被选入重要的团队，并成为解决问题的有价值的贡献者。未来工作需要专业人士具备社交能力并成为团队成员。若要实现上述两个目标，你必须有能力与同事及工作伙伴进行有效沟通。不管是书面沟通还是口头交流，都已经成为会计人员必不可少的技能。只提出正确的解决方案已经不足以胜任职务，能够合理地沟通交流变得同样重要。对于现实问题的解决方案变得越来越复杂、模糊和主观，所以更好的交流技巧将能够增加客户接受或认真考虑解决方案的可能性。在现代职场中，尤其是西方国家，能够将自己的想法告诉他人，并说服他人接受其可行性及好处，是专业人士的重要工作内容之一。

（二）对职业和教育的影响

与技术知识不同，软技能无法进行讲授，必须通过经验和实践才能习得。会计专业教育应当为学生提供大量实践机会，并创建合适的环境来培养这些技能，这样学生不仅能获得锻炼机会，还可以从专业人士处得到反馈和建议，以帮助他们提高技能。培养解决问题的能力则需要学生在信息不完整的情况下面对杂乱且模糊的问题。大多数现实社会的复杂问题都没有提供所有必需的信息，因此教科书每一章节后的习题并没有太大价值。学生需要通过案例分析来面对真实世界的问题，通过案例学习，学生可以记住近年来世界上发生的许多企业经营失败的例子。例如，2008年引致全球金融危机的雷曼兄弟破产案，被作为学生学习“回购105”交易的教学案例[10]。现代企业的国际化风险则可以通过奥林巴斯财务造假案来说明，该公司使用开曼群岛的空壳公司进行了长达14年的财务造假[11]。同样的，利用创新财务交易来掩盖公司财务困境的问题可以通过东芝公司及其“价格面具”的案例来讨论。类似案例能够为学生提供体验真实世界情景及后果的机会，让学生意识到坚持不懈直至解决问题的重要性，而不是遇到难题就放弃。

如上所述，书面沟通和口头交流都将成为未来企业成功的关键。一个人的沟通交流态度决定着他给别人留下的印象。在数字世界，我们通过电子邮件进行沟通。对于会计师事务所来说，至关重要的是，能够将技术信息以书面方式和友好贴切的风格与客户交流。与书面沟通同样重要的是，会计人员还应当能够将其想法与团队进行口头交流，使用正式陈述的方式表达自己的想法。这两种交流技能都可以通过不断重复练习而掌握。加强交流沟通的技能还能够促进更好的团队合作。现代企业问题极少能由一个人来解决，大多数问题都很复杂，需要多个成员的共同努力。因此，未来的会计人员必须能够团队协作，齐心协力，善于与其他成员交流，以避免失败和重复工作。为了培养这些技能，现代会计课程必须以这样的方式进行设计，即学生有充分的机会在小组环境下表达自己的想法并进行团队合作。

创建关系和圈子是非常有价值的人生技能，也是事业前进的关键之一。有句著名的英文谚语：“重要的不是你知道什么，而是你认识谁”。专业人士将会受益于拓展其社交圈并扩大影响力，这将使他们能够在更大范围内分享自己的想法，并从圈子中获得资源。因此，会计专业教育应当为学生提供开拓国际专业圈子的机会，邀请客座教授并组织行业活动。这将促使学生学习如何与专业人士进行互动，并搭建专业圈子。多元化的国际大学环境也为学生提供了了解世界各国人文历史的机会，并与之进行互动。在当前的全球商业世界中，企业人士必须具有文化敏感度，以及與来自不同国家、不同文化的人交朋友的能力。这些相关技能都可以在国际化的大学环境里进行培养和锻炼，因为大学要求学生与来自其他国家和文化的同学进行交流和合作，这也有助于学生开始创建跨国的专业朋友圈。

时间管理技能也变得日益重要，因为人们需要在严格时间限制下同时解决多个问题。今天的年轻人大多已经具备这样的能力来同时处理多项工作任务。这一技能也无法从教科书中学习或培养。但是，在半正式的环境中，我们可以提供一些有益的提示，例如如何列出问题清单并对其进行排序，如何为各个事项设定到期时间和提醒。学会控制自己的情绪将有利于更好地管理因时间限制带来的紧张和压力。现代工作环境要求我们控制和管理焦虑、愤怒或沮丧的情绪。大学可以组织课内外的相关活动和专业讲座，使学生了解这些重要的专业软技能。

六、結语

金融科技的出现以及会计的数字化变革，使人类与机器一起工作，发挥各自专长。人类和机器相互依赖，在相对优势领域做出自己的贡献。机器学习能够更好地组织和分析数据，并发现其中规律[2]。单一且重复的工作容易让人出错，这些工作将趋于自动化，以使会计人员有更多的时间对数据进行分析、解释和认知。因此，大学会计学专业课程必须随之进行变革，减少那些需要记忆和重复工作的内容，增加更多的高水平认知课程。任何一所大学，例如我所在的大学，都以培养能够为行业做贡献的毕业生而骄傲，我们必须将这些最新的科技发展融入到专业课程中。今天的学生将成为未来的会计专业人士，在现代科技环境中工作，这就需要对区块链、云技术和机器学习有很好的了解，才能有效开展工作。数据分析等软技能对于2030年后的会计工作来说非常重要，因此大学的专业教育应当培养学生这些技能。

【参考文献】

[1] SHPILBERG D，GRAHAM L E.Developing experTAX：an expert system for corporate tax accrual and planning[J].Auditing A Journal of Practice &Theory，1986，6（1）：75-94.

[2] MANN，AMAN.How AI is transforming the jobs of accountants[J].Accounting Today，2019-02-08.

[3] OVASKA-FEW S.How artificial intelligence is changing accounting[Z].Journal of Accountancy，2017-10-23.

[4] TIM CHAVES.Artificial intelligence and the future of accounting[EB/OL].[2018-07-10]https：//cloudtweaks.com/2018/07/ai-accounting-future/.

[5] GRIFFITH E.What is cloud computing？[EB/OL].[2016-05-03] www.pcmag.com/article/256563/what-

is-cloud-computing.

[6] SAURAV K.DUTTA，DENNIS H.CAPLAN，DAVID J.MARCINKO.Blurred vision，perilous future：Management fraud at olympus[J].Issues in Accounting Education，2014，29（3）：459-480.

[7] SAURAV K.DUTTA.Forensic analytics and  management accountants[Z]. Institute of Management Accountants，Montvale，NJ.USA，2015.

[8] SAURAV K.DUTTA.Statistical techniques for forensic accounting：understanding the theory and application[M]. Financial Times Press，2013.

[9] TSCHAKERT NORBERT，JULIA KOKINA，STEPHEN KOZLOWSKI，et al.How business schools can integrate data analytics into the accounting curriculum[Z].2017.

[10] DENNIS H.CAPLAN，SAURAV K.DUTTA，DAVID J.MARCINKO.Lehman on the brink of bankruptcy： a case about aggressive application of accounting standards[J].Issues in Accounting Education，2012，27（2）：441-459.

[11] DENNIS H.CAPLAN，SAURAV K.DUTTA，DAVID J.MARCINKO.Unmasking the fraud at toshiba[J].Issues in Accounting Education，2019，34（3）：41-57.