人工智能时代企业财务会计的转型

郭万平

财务会计行业由于其重复度高、数据量大的显著特征，尤其适宜人工智能的运用，传统财务会计人员应根据时代的变化谋求转型。本文以人工智能对企业财务的影响为切入点，论述传统财务的不足和转型的必要性，为财务会计向管理会计转型提出可行性转型方式建议，有一定参考意义。

随着科技的发展，计算机技术的发展使得计算机算力不断提升，互联网的发展使得数据呈现井喷式增长，这都给人工智能的诞生和发展提供了重要支持。在企业管理中，各类管理已经逐步实现信息化、智能化，例如稳定的供应链系统、人力资源系统等。企业财务管理方式也随着科技的发展产生了不同的变化，近年来，各企业纷纷着手建立财务共享服务中心，将会计职责重新定义。传统财务会计工作越来越多被人工智能、财务机器人替代，越来越多的数据需要管理会计进行分析运用，财务会计向管理会计转型愈发迫切。

一、人工智能技术对企业财务工作的影响

（一）人工智能时代出现

人工智能技术于20世纪中期已经出现，发展至今并不算十分顺利。人工智能分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能并不能算是真正意义上的智能，并不具备自主意识，没有推理和解决问题的能力。强人工智能指拥有思考和解决问题能力，具有思维和知觉能力的智能机器。强人工智能又进一步细分为具有拟人思维的人工智能，能够模拟人类的思维方式进行思考和推理，以及具有非拟人思维的人工智能具有与人类完全不一样的思维和推理能力，拥有全新的机器思维方式的推理能力。当前，我们已经处于普遍的弱人工智能时代，人工智能可以代替人类进行一些简单重复的判断，但强人工智能时代的真正到来才是大势所趋。

（二）人工智能对传统会计工作的改变

传统财务会计主要工作内容为对企业日常经营活动进行财务核算，记账、编制会计凭证、按月出具报表，对税收申报表进行填制，编制银行存款余额调节表等。在执行以上工作时候，主要依赖于相关法律法规和企业会计准则的规定财务会计主要扮演的是事后核算和监督的角色，并且大量的工作时间消耗在核算和记录工作中。传统管理会计关注重点也集中于企业内部管理措施的落实情况，内部控制与考核等，聚焦于企业内部和少量外部信息的处理汇报。人工智能的出现，一方面将能够对很多机械重复的传统财务工作使用财务机器人进行替代，例如利用OCR技术进行原始会计凭证的识别、核对、原始数据提取工作，利用财务深度学习技术在原始数据基础上形成核算凭证，月末自动进行结账、报表出具工作，传统财务会计大量机械重复的工作将能够被人工智能逐步替代。相比于传统会计，人工智能还拥有计算迅速、差错率低、高效、24小时无休等优点。另一方面，人工智能将能够对更多的数据进行收集、处理、运算，能够极大程度地拓宽管理会计数据面，提升管理会计工作的效率和质量。能够加大对企业内部纵向可比数据的收集和细化颗粒度，增加对外部行业趋势数据的获取和分析，提供横向对比数据。

（三）人工智能时代财务会计向管理会计转型的必要性

财务会计主要职能为对企业经營管理行为的计量和记录，真实客观反映企业的财务状况、经营成果和现金流量，在此基础上为企业财务信息使用者提供财务报告，以供其决策参考。企业管理会计是对企业的业务进行战略规划和执行的反馈，侧重于服务企业内部经营决策的财务信息，不再局限于财务会计范畴，包括对企业财务信息、非财务信息的综合提炼运用，为企业战略决策者提供经营决策支持。

智能财务时代的到来，传统模式财务会计信息已无法满足企业进一步发展的需要。财务会计信息侧重于事后核算，信息滞后。格式化的财务报表信息无法客观具体对企业各项业务成果进行反馈，无法支持企业经营战略决策。传统财务工作被人工智能替代只是时间问题，财务人员的未来发展方向只能转向于人工智能不能完全覆盖的运营管理层面。

人工智能的发展为管理会计信息化发展提供了技术支持。数据的增加使得管理会计有了数据分析的基础，在一定的数据基础上，通过横向对比、纵向对比，企业管理会计能够更准确找到企业经营中成本管理等存在的不足，有针对性地提出改进建议。对相关行业外部数据的获取，使管理会计能够更多关注于行业发展机会，为企业战略制定提供方案建议，促使企业对内管理更加精细，对外发展战略更加科学。

二、人工智能会计的应用场景

人工智能在各行各业的应用逐渐施行，但人工智能的应用仍然处于探索期。在财务会计领域的运用较早应用于会计师事务所，对逻辑明显、机械重复性的工作替代完成情况较为突出。随着人工智能的发展，其应用场景也愈加广泛，包括语音指令会计核算，OCR影像识别与核对，大数据智能财务分析，财务风险评估模型、大数据财务预测等方面。

（一）语音指令会计核算

利用人工智能的语言交互技术，对语音中的关键信息进行提取，识别之后进行信息的转换和归类储存，然后发出系统指令并完成相应的会计核算。主要采用了人工智能中的语音识别、语音转换技术，对语音中关键信息进行提取，自动完成会计凭证各类科目，包括凭证各类字段（日期、金额、辅助信息等）的填写和编制。通过语音指令进行月末会计结账、报表编制。人工智能扮演类似记账秘书的角色，对会计人员发出的记账指令进行自动核算和报表编制。在人机交互的过程中，轻松完成会计核算、报表信息核对工作，化繁为简，会计人员只需对人工智能无法处理的异常信息进行人工处理，使传统会计记账更加高效。

（二）OCR影像识别与核对

人工智能迅速发展的一个分支领域OCR影像识别也能在会计领域发挥其作用。OCR影像识别是指从图像中提取关键字段信息，用机器视觉替代人眼，对提取的字段信息进行加工、核对、理解，用于实际检测和控制工作。

在会计原始凭证验真查重方面。OCR影像识别能够识别并提取会计原始凭证例如发票、出库入库单等单据中承载的原始信息，连接内部供应链平台，或外部税局信息平台自动进行查重验真工作，并在此基础上生成原始凭证。在没有此项科技应用之前，以上工作大多通过人工登录相关系统或网站进行，不仅费时费力，完成效果不及人工智能精准。人工智能用于原始凭证的审核，能够极大提升审核效率，并使会计人员能够集中精力应对特殊异常情况的处理。

在会计自动记账方面。利用OCR识别的信息可以在会计凭证中自动填制，例如数量、单价、金额、税金等信息，根据一定的规则还能对特殊凭证进行增值税计算扣除的专门处理，在机器视觉识别的基础上利用一定的模型实现会计的自动记账功能。

（三）大数据智能财务分析

随着互联网的发展，网络数据信息量十分庞大，通过人工智能系统，能够实现对公司所处行业信息、国内外经济政策情况进行数据挖掘，结合公司内部财务数据和生产经营数据进行数据整理和分析。有助于公司建立相关内外部的数据库，在数据库基础上进行相关评价指标体系的构建，利用人工智能深度学习对指标体系进行模型构建。依据分析模型对公司财务决策进行数据支持，依据决策执行效果的综合分析。随着时间的推移建立起数据预测系统，决策参考和执行效果预测，使大数据分析服务于企业战略决策。

（四）财务风险评估模型

财务风险评估模型利用人工智能的计算和推理功能，通过试凑法等方式进行机器模拟，对财务风险评估系统进行分析与设计，实现财务风险评估模型的智能化。财务风险评估模型的智能化是指利用人工智能深度学习功能，根据企业风险控制的目标，自行对风险评估模型进行构建。人工进行风险管理难以对内外部环境变化进行详细的量化、计算、处理，导致风险分析不够全面和恰当，机器学习能够很好地利用计算机强大的算力，对内外部各类信息进行计算处理，从而形成更加有效的方案。目前财务风险评估模型的智能化运用主要有以下几个方面：一是利用模糊数学计算、神经网络分析等方法对财务风险指标进行多维度建模。二是利用专家系统，根据模型结果进行一定的反馈，用于根据实际情况修正模型参数或权重。三是利用模糊综合评价、关联度分析等方法构建相关决策模型，以便用于风险控制。四是对财务风险类型自动进行归纳学习，进行常规的风险控制和应对措施建议。

（五）大数据财务预测

人工智能依赖其强大的算力，在一定的数据基础上，能够实现较为可靠的数据预测。利用现在掌握的数据情况，填补缺失数据，依靠算法和算力的优势，生成尚未掌握的数据。人工智能数据预测能够对商业模式的改变、企业战略的选择、生产经营数据预测等方面提供决策支持。人工智能用于预测，可各方面数据较为精准，以对公司实际执行情况与预测差距进行原因分析，及时纠偏，有着传统人工工作无法企及的精准度。

三、人工智能时代财务会计向管理会计转型的措施

（一）进一步加强对会计工作的重视

人工智能运用只是对部分会计传统工作的替代，并不证明企业会计工作完全被人工智能替代。正所谓“经济越发展，会计越重要”，企业领导层应当更加认识到会计工作的重要性和全面性，提升管理会计在公司经营中的重要作用，意识到财务管理对企业战略执行的重要性。企业内部会计人员应当正确认识人工智能的影响，不能抱有消极应付思想，应当在人工智能的运用中充分发挥主观能动性，加强学习，促进自身转型发展，提升综合能力。加强对管理会计知识的学习，运用人工智能系统，使自己在企业生产经营中贡献更高价值。

（二）转变传统会计工作方式

传统模式下会计人员核算工作十分繁杂，并且不容有失，繁忙的工作下难免乱中出错，复核工作也显得尤为重要。这使得传统模式下财务日常工作耗费较多经历且效率不高。人工智能时代下，会计记账等功能可以利用人工智能完成，利用前文所述的语音记账功能对传统会计工作进行替代。会计人员也应相应转变工作方式，紧跟时代步伐，利用人工智能技术对工作模式进行提升。利用财务智能分析系统、财务风险模型、财务预测系统等信息化、智能化的方式，向管理会计积极转型。学习企业业务，促进人才融合，将更多精力投入到企业流程再造，企业战略决策辅助，战略执行结果反馈等管理会计方向，实现与时俱进的发展。

（三）构建管理会计信息化平台

财务会计在转型过程中，需要逐步加强财务管理与会计工作的融合程度，逐步向管理会计转型。首先，需要加强业财融合，在人工智能逐步对传统会计核算业务进行替代的过程中，逐步加强对企业业务的学习理解，深耕企业流程运行、数据标准化等数据流程标准化前期建设工作，以便相关信息化平台的逐步上线。其次，加强对人工智能可以实现功能的学习，了解企业战略和关键业务控制点，对人工智能分析模型的指标构建提供初步方案，辅助管理会计信息化平台的构建。最后，随着管理会计信息化平台的逐步上线，对相关功能进行完善，对数据的收集、筛选、处理、分析进行人工复核，提出可供决策的选择方案，成为人工智能进一步深度学习的素材。

（四）利用互联网技术构建管理会计数据库

互联网的发展为企业获取外部信息提供了完善的平台，但是互联网的海量数据无法依赖人工进行挖掘和筛选，人工智能的出现使得管理会计对外部信息的高效收集和运用提供了技术手段。管理会计应当积极研究对经营管理有用的企业外部数据，同行业、上下游公司关键指标信息，加强对行业、市场的研判，增加企业动态的横向对比分析，提出企业取长补短的方案。多角度多方案对企业各类问题提出解决方案以供决策，对企业前期决策进行跟踪管理。

（五）构建企业财务指标预测系统

财务预测体现管理会计的前瞻性，是管理会计区别于财务会计的重要特征，财务会计事后核算具有滞后性。人工智能的出现使得数据的及时反馈和获取、计算和预测都成为可能，在此基础上，管理会计应当积极構建相关财务数据预测系统，利用人工智能的算力，实现空白数据的填补、未来数据的预测。利用人工对结果的逻辑性、合规合理性进行分析，并进行一定程度的修正，形成更精确的财务数据预测系统，供企业管理者进行决策使用，最大程度发挥财务在人工智能时代的价值挖掘和创造能力。

（六）构建财务管理数据库

管理会计更加侧重于财务管理，通过对人工智能系统的逐步应用，管理会计可以实现相关管理、控制、预测功能，在各类模型逐渐完善的背景下，数据的分类和储存也显得越来越重要。在此基础上，数据的存储和安全性管理，要求管理会计对财务管理数据库的安全性进行复核。与此同时，各类数据的电子化将加大对会计人员保密性、诚信度的管理挑战。在管理会计的转型中，也应加大对管理会计人员的诚信度评价。发展的同时需要兼顾安全和稳定，才能更好地保障财务会计向管理会计的成功转型。

（作者单位：云南能投财务服务有限公司）