智能化时代会计行业面临的机遇和挑战

许书语，于善波

（佳木斯大学 经济与管理学院，黑龙江 佳木斯 154007）

0 引言

大数据、云计算与人工智能科技，已经渗透到人们工作和生活的方方面面。财务会计作为组织机构管理业务的重要组成部分，可以为组织管理策划、控制风险起到重要的推动作用。在会计工作中充分利用智能化时代的科技工具进行会计数据管理，是会计工作改革创新的必经之路。

1 智能化发展现状

2016 年，德勤与Kira Systems 联手，推出第一款人工智能财务机器人“小勤人”，引发了全球财务领域的大变革。随后，安永、毕马威、普华永道等会计师事务所相继推出财务智能机器人，掀起人工智能进入财务领域的变革浪潮。

近几年，我国人工智能产业规模不断扩大。2018 年，我国进入人工智能行业的企业已突破2 000 家，预计到2022 年人工智能产业规模超过300 亿美元。未来，人工智能引领人们的工作和生活将是必然发展趋势。财务会计智能化将创造新的经济管理模式与新的时代标签。人工智能作为万物互联时代最前沿的科学技术，其发展趋势必然推动传统会计行业转型升级，实现会计行业重塑与重铸。人工智能机器人有着像人类一样的计算功能，比人类计算更精致、更快捷，具备视觉和听觉功能，能识别语音、语言和图像，并做出相应判断，采取相应行动，具有一定的认知和思考能力［1］。

人工智能产业迅速发展，各行各业都发生了很大变化，会计行业也因为人工智能日益广泛和深入的应用，在不断变革中创新发展。在这一背景下，有必要研究会计行业面临的机遇与挑战，并适当做出改变，以顺应时代发展趋势。

2 智能化发展给会计行业带来的机遇

2.1 对会计人员职业发展的机遇

用智能化思维重新审视会计业务与流程，从本质上来讲，智能化并不是取代财务会计工作，而是一种技术上的更新与完善。社会经济不断发展，组织机构的财务管理职能不断延伸与扩展。会计行业中，一些基础性烦杂的具体工作由智能机器人代替完成，减轻了会计人员的工作量，使大量会计人员从原本低端、重复性的工作中解放出来，有更多的时间和精力投入高质量、深层次的财务数据分析和管理工作当中，从而拓展会计人员的职能范围［2］。人工智能在财务管理中的广泛应用，势必带来部分会计人员的职业危机，但这也会有效促进会计人员产生危机意识，并努力更新工作技能，提升自身专业能力和技术水平，进入更高层次的职业发展领域，对会计人员职业生涯发展起到助推作用。

2.2 对企业管理效率提升的机遇

智能机器人渗入财会领域能够有效提升企业管理效率。由于数据核算的精准度、及时性都远远高于人工操作，财务数据的真实性、完整性都有充分保障。人工处理数据可能出现人为的造假、篡改、错误甚至数据丢失，但智能机器人在这些方面有绝对的保障。人工智能在预先设置好的程序下工作，以固态方式收集整理和处理会计凭证，在海量的数据中提炼数据，并积极分析信息价值，通过引擎向会计人员传输，具有超强的创造性和创新性［3］。会计人员通过引擎搜索，能直观进行信息分析和研究，从而得到有效数据，做出决策。同时，能够有效降低人力资源成本，通过财务智能化管理系统，生成企业销售、数据采购、生产加工及线上报销等多种业务数据，为企业集中核算、股权投资、债务重组和战略定位等方面提供支撑。各种重复性机械性的劳动减少，使财务人员有更多的时间和精力参与企业日常经营和管理活动，为企业发展增加动力。

3 智能化发展给会计行业带来的挑战

3.1 会计信息安全的重要性日益凸显

信息安全的基本目标应该根据国际标准化组织对信息安全的基本定义来制定，确保信息的完整性、可用性、保密性和可靠性。影响会计信息安全的因素错综复杂，现实中，会计信息安全隐患因素大多来自网络，但也不排除人员层面、管理层面和技术层面的一些因素。智能化时代背景下，会计信息安全的重要性更加凸显。网络环境下的会计信息系统开放性和自由时空性进一步增大，这也使会计信息安全面临更大的冲击和挑战，黑客攻击、病毒入侵以及电脑主机和网络技术、软件系统、操作系统、资料库等均可能出现漏洞。因此，智能化时代的会计信息安全面临的风险更大，安全维护工作也更加复杂，需要政府部门、程序开发商和会计信息系统使用者等多元主体共同维护。

3.2 对会计从业人员工作技能的要求更高

传统会计行业基本是以比较低端的基础性事务工作为主。经济发展进程加快，企业规模越来越大，经济事务也日趋复杂，对会计工作的要求越来越高。随着智能化时代的到来，很多基础事务工作由计算机完成，这些传统低端的会计工作岗位需求会大大减少。会计人员如果不能适应时代发展的趋势，满足会计职能发展的要求，就会面临工作技能下降、失去竞争力的危机。财务智能化是会计人员工作技能转型升级的重要驱动力，从某种意义上来看，人工智能只是一种先进科学的实用工具，它并没有完全改变财务工作的核心内涵。不论多么先进的科学技术，都是人的智慧结晶。人的思维、学习和感知能力与智能机器各有优势，会计人员只有在这一领域的专业能力达到一定高度，人与机器的结合才能更加有效［4］。

3.3 要求会计职能作用不断延伸和发展

会计智能化是我国会计发展的必然趋势，人工智能虽然无法完全替代会计的所有领域，但仍然颠覆了会计工作的一些传统模式和内容［5］。通常来讲，会计的职能作用在于核算和监督，在人工智能时代，会计的职能作用不断得到延伸和发展，管理会计的广泛深入应用就是很好的体现。管理会计在控制、分析、预测和管理报表的基础上，对数据信息进行分类比较，从而得出企业整体运营状态的数据，为决策层提供财务信息支持。如果会计行业的职能还是停留在原有层面，那么很容易被时代所淘汰。为了迎接这一挑战，会计行业必须要在计算机无法企及的其他领域拓展和延伸会计职能，在一系列基础数据的前提下做出前瞻性判断，通过不断学习有效应对智能化时代的冲击。

3.4 强调对会计基础数据的深入应用

智能化财务从客观上改变了会计记账核算的手工模式，但数据的处理、分析和相关信息提供还是依靠人来操作。会计核算的前提是建立在填制会计凭证、登记会计账簿、编制会计报表的基础上，智能化环境下，只有确保会计基础数据真实全面，才能进行会计核算、数据处理、经济分析、提供决策支持等工作。如果财务人员工作态度不端正，工作流程不严谨，生成于智能系统中的相关数据失真，就会误导企业决策。由于会计数据来源于单位各个部门，要求原始真实。因此，智能化时代的会计人员要更加注重财务软件的实用性和规范性，这样才能确保数据收集、归类、整理和应用工作的严肃性和有效性。

4 智能化发展下会计转型的对策和建议

4.1 加快信息系统建设与应用

推动会计行业智能化系统建设与应用是会计转型的重要手段，数据信息标准建设是健全信息系统的重要工作。企业要基于会计核心工作内容构建完整统一的数据信息标准，将业务过程中发生的一系列原始凭证录入系统中，会计核算系统自动识别会计事项，从而自动形成数据信息，通过会计确认、系统默认，自动生成记账凭证，完成登记账簿等工作。

要构建会计业务一体化工作流程，建立数据库管理系统，利用智能化会计信息系统，充分挖掘基础性数据并进行整理、分类与转化，在专门的数据库中保存。要应用流程再造优化会计工作流程，在智能化技术支撑下，实现企业各部门之间的信息实时传递和共享，将数据加工成标准编码的原数据，为企业分析与决策提供安全可靠的数据储备。实现会计业务一体化，要充分应用会计平台模型，通过接收器、凭证模板、生成器等软硬件设备，自动将业务数据转化成实时凭证，确保会计业务的一致性和可靠性。

4.2 加强会计人员的再教育与培训

会计人员被视为行政机关、事业单位和企业单位的内当家，其肩负着核算数据和经济管理的重要使命，会计人员的业务能力和工作水平在一定程度上直接影响单位经济管理的成效，因此，加强会计人员的再教育和培训非常重要。要对会计人员进行教育培训，紧跟社会经济发展的进程，严格遵守《中华人民共和国会计法》，忠于职守、实事求是、不弄虚作假，切实维护单位利益。另外，会计人员要不断提升自身的会计专业知识水平和智能化系统应用的能力。智能化时代，会计人员只有与时俱进，加强学习，才不会落后于时代。

4.3 推动会计行业的转型升级

社会发展日新月异，企业管理也应因势利导，传统的只会做账的会计人员已不能适应企业和自身的发展要求。系统化、价值化和智能化将是未来会计职业发展的必然趋势，这就要求会计人员积极转变观念，拓展业务领域，从记账会计向管理决策型会计转变。会计行业的专业特征决定了其职能的重要性，会计人员要想在行业内向更高层次发展，必须积极进取，努力晋升。会计人员的职业生涯与众多的专业考试和技能等级评定相伴，如中高级会计职称、注册会计师、管理会计师、税务师等，会计人员要不断充实管理方面的理论知识。长期以来，一些职业资格考试都倾向于财务专业方面，这使得会计人员的管理能力欠缺。为此，要加快推进财务会计向管理会计转型，结合人工智能技术的应用，会计人员要从基础的财务会计向具有全面知识结构的管理型会计转变，特别是已经成为会计主管或财务经理的会计人员，在职业生涯中要进一步迈进，在实践中储备知识、提升技能、培养沟通协调能力和管理能力，实现真正意义上的转型。

4.4 积极探索大数据的应用实践

大数据和智能化在财务领域的广泛应用和深层渗入，能够有效降低单位内部的财务风险。会计人员应积极利用大数据、云计算等技术对海量和杂乱的数据进行高效处理和应用。首先，会计人员要学习智能化系统的使用方法，利用工具来搜集和处理数据，为单位决策提供支持。其次，努力实现财务部门和其他部门的信息互通，扩大数据来源范围，通过数据挖掘技术，实现数据管理动态化，提高单位财务决策的科学性。再次，积极应用大数据对单位经营管理的各个环节进行监督和控制，通过强有力的数据支撑，提升会计监督控制的有效性。总之，在智能化时代，会计工作要充分利用信息技术，对结构化、半结构化或非结构化的会计数据进行智能识别、传输、监控和处理，满足财务管理需要，为决策提供可靠的内外部数据信息，为单位发展打下坚实基础。