人工智能产业发展与企业会计智能化转型

【摘" 要】在数字经济时代，人工智能产业的蓬勃发展推动了会计领域的深刻变革，企业会计智能化转型成为必然趋势。人工智能产业能够为企业会计智能化转型提供强大支持，基于此，论文运用多种理论，分析了人工智能产业发展影响企业会计智能化转型的技术驱动机理、数据赋能机理、创新引领机理和生态协同机理，提出企业可从技术升级、人才培养、管理创新、合作共赢等路径实现会计智能化转型，从而为促进人工智能产业与企业会计智能化的融合发展提供了理论指导和实践路径。

【关键词】人工智能产业；会计智能化；影响机理；转型发展

【中图分类号】F235.19；TP18" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文献标志码】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章编号】1673-1069（2024）10-0118-03

1 引言

在当今数字经济时代，人工智能产业的蓬勃发展正在重塑各个领域的格局，为经济增长和社会进步带来前所未有的机遇。受其影响，会计领域正在经历深刻变革，企业会计智能化转型已成为不可阻挡的趋势。人工智能产业的发展为企业会计智能化转型提供了强大的技术支持和创新动力。例如，机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术可以实现财务数据的自动化处理、智能分析和精准预测，极大地提高会计工作的效率和准确性。同时，企业对会计智能化有着强烈的内在需求。从外部环境来看，法规政策的不断调整和市场竞争的日益加剧，迫使企业必须通过会计智能化提升实时管理水平，以适应复杂多变的市场环境。从内部管理来看，企业需要智能会计提供智能化的数据分析与决策支持，从而提升核心竞争力。为此，深入探究人工智能产业发展影响企业会计智能化转型的机理以及企业会计智能化转型的实现路径具有重要的现实意义。这种影响不仅是技术层面的推动，更是适应数字经济时代的必然选择。对于企业而言，会计智能化转型能让会计工作更好地服务于经营决策；对于整个经济社会而言，会计智能化转型可提高资源配置效率，促进经济的可持续发展。人工智能产业也在这个过程中不断拓展应用领域，放大产业价值，二者相辅相成，共同推动经济增长和社会进步。

2 人工智能产业发展对企业会计智能化转型的影响机理

人工智能产业在技术驱动、数据赋能、创新引领以及生态协同等多方面展现出强大效能。人工智能产业依托先进的技术体系，改变了传统会计的数据处理和分析模式。其通过强大的技术支撑、丰富的数据资源、全新的方法和理念引领、产业生态的协同融合，推动企业会计智能化转型。

2.1 技术驱动机理

从信息加工理论看，会计工作可以被视为复杂的信息加工系统，其本质在于对财务信息的收集、加工和传递[1]。人工智能产业的先进技术极大地提升了会计工作的效率和准确性。一方面，人工智能促使会计数据处理方式产生重大转变。传统会计数据处理依赖人工，效率低且易出错，而人工智能产业带来的先进技术能自动分析和处理大量财务数据。例如，通过机器学习算法可快速识别数据关键特征，实现自动化分类，为后续分析决策奠定基础。会计工作中常常存在大量非结构化的财务文本信息，如财务报告、审计报告等，这些信息处理难度较大。自然语言处理技术可以将非结构化的财务文本信息转化为结构化数据，使得这些信息更加便于管理和分析。另一方面，人工智能产业的技术优势拓宽了会计分析的深度和广度。在财务分析和决策中，管理者需深入理解复杂的财务数据结构。深度学习模型可进行深度特征提取和模式识别，突破传统分析方法局限。通过对海量财务数据的深度挖掘，深度学习模型可以发现隐藏在数据背后的深层次规律和趋势。这为企业管理者提供了更具洞察力的分析结果，助力科学决策。

2.2 数据赋能机理

人工智能产业不仅为会计智能化转型带来了先进的数据分析技术和工具，还极大地拓展了数据的来源和规模。企业能够通过多种渠道获取大量数据，涵盖内部财务系统数据、外部市场数据以及行业数据等，且数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据。人工智能产业中的数据采集技术和算法，使得企业能够更加高效地收集和整理这些数据，为会计智能化转型提供了坚实的信息基础。根据信息不对称理论，丰富的数据资源有助于降低会计信息的不对称性[2]。在传统会计工作中，由于信息获取渠道有限，企业内部与外部利益相关者之间往往存在较为严重的信息不对称问题。而在人工智能产业的推动下，企业能够利用先进的数据分析工具和技术，对海量数据进行快速处理和分析。这些丰富的数据资源使得会计人员能够更全面地了解企业的经营状况和市场环境，从而为企业内部和外部利益相关者提供更加准确、透明的会计信息。此外，数据的实时性和动态性提升了会计信息的决策有用性，这与权变理论的观点相契合[3]。权变理论强调，组织应根据环境的变化及时调整自身的策略和决策。在数字经济时代，人工智能产业的实时数据采集和分析技术，使得会计信息可实现实时更新，及时反映企业经营状况和市场变化。数据的动态性使会计信息更具决策有用性，会计人员通过对动态数据的分析挖掘，能及时发现企业面临的问题和机会，为企业经营决策提供更及时、更准确的信息支持。

2.3 创新引领机理

从技术创新角度看，人工智能产业为企业会计智能化转型带来了全新的技术理念和方法[4]。不断优化的人工智能算法和模型，能够高效处理和深度分析海量财务数据。在此基础上，人工智能产业发展促使会计工作的理念发生重大转变。传统的会计工作主要侧重于数据的记录和核算，而在人工智能产业的影响下，会计人员可以利用人工智能技术对财务数据进行深入挖掘，为战略规划、业务拓展等提供有价值的建议，由此，会计工作将更加注重数据分析和价值创造。可以认为，人工智能产业能够推动会计从单纯的财务数据处理者向企业的战略决策伙伴转变。在应用创新层面，人工智能产业推动会计信息系统的全面升级，同时，人工智能产业与会计领域的融合不断拓展新的应用场景。人工智能技术可以实现会计信息系统的智能化管理，包括数据的自动采集、存储、处理和分析。同时，通过与云计算、大数据等其他信息技术的融合，能够构建更加高效、安全、智能的会计信息生态系统，为企业的财务管理提供全方位的支持。例如，人工智能可以与财务报表分析相结合，实现自动化的财务报表解读和分析；通过自然语言处理技术，将复杂的财务报表转化为易于理解的语言，为企业管理者提供更直观的信息；人工智能可以应用于税务筹划、审计等领域，提高这些工作的效率和准确性。

2.4 生态协同机理

依据复杂适应系统理论，会计智能化转型可被视为会计与人工智能产业生态系统的交互融合过程[5]。人工智能产业的发展形成了一个庞大的产业生态系统，包括技术研发、硬件制造、软件服务、数据服务等多个环节。技术研发需与硬件制造、软件服务、数据服务等环节协同合作，将技术转化为实际的产品和服务，从而为企业会计智能化转型奠定基础。企业会计智能化转型在与人工智能产业生态系统的互动中，不断适应外部环境的变化，调整自身的结构和功能。一方面，软件企业依托人工智能产业发展，开发更加智能化的会计软件产品。会计软件作为会计工作的重要工具，需要随着人工智能技术的发展不断进行智能化升级。软件企业将人工智能技术应用其中，可以开发出具有智能财务分析、智能财务决策支持等功能的产品。这一过程不仅是技术的融合，更是不同企业主体在生态系统中的协同创新。另一方面，人工智能产业为企业会计智能化转型提供高质量的数据资源和数据分析服务。在数字经济时代，数据是会计智能化转型的重要信息基础。人工智能产业的数据服务通过数据采集、存储、分析等技术，为其提供市场需求、竞争对手、行业发展趋势等外部数据，助力企业战略决策。这体现了生态系统中不同环节之间的资源共享和协同发展，符合生态系统理论中各生物群落相互依存、共同进化的理念。

3 企业会计智能化转型的路径

人工智能产业发展通过多元机理，彰显出其影响企业会计智能化转型的强大力量。人工智能产业要将其积极影响转化为实际成效，还需要深入探索其影响机理得以实现的具体路径，从而为企业会计智能化持续、高效转型提供强大动力。

3.1 技术升级路径

企业会计智能化转型面临着技术升级的重要任务。依据创新扩散理论，引入人工智能技术平台和自主研发智能会计工具是企业实现会计智能化转型的关键路径。企业应积极评估市场上成熟的人工智能技术平台，选择与自身业务需求和财务系统兼容性高的平台加以引入。智能财务分析平台能够快速处理大量财务数据，生成准确的财务报表和分析报告，这体现了引入人工智能技术平台的优势。同时，企业要与技术供应商建立长期合作关系，确保技术平台的持续更新和优化，以契合不断变化的会计法规和企业发展需求，这体现了创新扩散中的持续互动与改进。对于有实力的企业而言，自主研发智能会计工具是重要的技术升级路径。企业可以组建专业的技术研发团队，结合自身业务特点和会计工作流程，自主研发适合企业实际需求的智能会计工具。此外，企业可以积极寻求与高校、科研机构合作开展技术研发项目，充分利用外部科研资源和人才优势，提升企业的技术创新能力，实现协同创新，推动会计智能化转型深入发展。

3.2 人才培养路径

企业会计智能化转型对人才需求迫切。从教育供给侧改革视角看，高校在会计专业课程体系的构建上应进行深刻变革。一方面，高校应适时调整会计专业课程体系，增设人工智能、大数据、机器学习等相关课程，旨在培养兼具扎实会计专业知识与先进技术能力的复合型会计人才。这一举措有助于学生在掌握传统会计理论的同时，紧跟前沿科技发展趋势，提升其在智能化环境下的专业素养和实践技能。另一方面，高校应加强与企业的合作，建立产学研合作平台，让学生有机会参与企业的实际项目，了解会计智能化在企业中的应用场景和需求。此外，高校可以与企业共同开展科研项目，针对会计智能化转型中的关键问题进行深入研究，推动理论与实践相结合。

另外，企业在人才培养中扮演着至关重要的角色。企业应重视对现有会计人员的培训工作，积极组织内部培训课程与外部培训活动，集中力量提升会计人员的技术应用水平与数据分析能力。这有助于会计人员适应智能化转型的时代要求，为企业经营管理提供更具价值的决策支持。企业也可以建立跨部门的技术团队，积极促进会计人员与技术人员的交流与合作，共同推动会计智能化转型。这种交流与合作能够打破部门之间的壁垒，实现知识与技能的融合，推动会计智能化转型向更深层次迈进。

3.3 管理创新路径

优化会计业务流程是实现企业会计智能化转型的管理基础，其与建立标准化的会计数据管理体系紧密关联，共同构成实现智能化转型的关键要素。依据流程再造理论，传统会计业务流程中烦琐的手工操作环节极大地影响了工作效率与准确性，必须进行全面梳理并引入先进的技术手段，实现流程的自动化与智能化，进而提升整体业务处理的速度与精度。同时，通过严格的数据标准和数据质量管理制度，加强对会计数据的管理和监督，确保会计数据的一致性、准确性和完整性。优化后的会计业务流程为标准化会计数据管理体系提供了高效的数据采集与处理渠道，使得会计数据在各个环节能够更加顺畅地流转和管理。而标准化的会计数据管理体系又为优化后的会计业务流程提供了可靠的数据支撑。二者相辅相成，共同推动会计智能化转型迈向更高水平。此外，内部控制是确保会计智能化转型顺利进行的关键因素。企业应通过严格的权限管理，明确不同岗位人员的操作权限，有效防止未经授权的访问和操作，避免人为错误与恶意行为对系统的破坏，保障数据安全与业务正常运行。同时，完善的数据备份和恢复机制在会计智能化转型中不可或缺。在数字化时代，数据成为企业的重要资产，该举措能确保在数据丢失或系统故障时迅速恢复数据，保障业务的连续性，为会计智能化转型提供稳定可靠的制度和技术环境。

3.4 合作共赢路径

会计智能化转型需要多方共同努力，以实现合作共赢。从协同创新的视角看，会计领域应积极与人工智能企业合作开发智能会计解决方案，谋求与人工智能产业的深度融合。例如，可以合作开发智能财务审计系统，从而极大提高审计效率和质量；可以建立战略合作伙伴关系，通过技术资源和市场渠道的共享从而实现互利共赢；可以通过合作项目、联合研发等方式拓宽双方的合作深度和广度。合作有助于将人工智能产业的先进技术与会计领域的专业知识相结合，共同推动会计智能化的发展。另外，依据制度经济学理论，标准的制定有助于降低交易成本，提高市场效率。企业应积极参与行业协会和标准化组织的活动。企业通过参与制定智能财务报表编制标准、财务数据分析标准等，可提高会计智能化转型的规范化和标准化水平。行业协会能够加强企业之间的交流与合作，分享会计智能化转型的经验和成果，促进企业之间的相互学习和共同进步，推动整个会计行业的智能化转型。

4 结语

人工智能产业发展对企业会计智能化转型影响深远。通过技术驱动机理、数据赋能机理、创新引领机理和生态协同机理，人工智能产业为会计智能化转型提供了强大的技术支持、丰富的数据资源、创新的理念和方法以及广阔的创新空间。企业可通过技术升级、人才培养、管理创新和合作共赢等路径向会计智能化转型。随着科技的进步，人工智能产业将不断推出更先进的算法和技术，为会计智能化转型提供更强大的技术支持，会计与人工智能产业的合作将更加紧密。同时，人工智能产业发展带来的挑战和风险不应被忽视，如数据安全、隐私保护等问题，企业需采取相应的措施以确保会计智能化转型的顺利进行。

【参考文献】

【1】续慧泓，杨周南，周卫华，等.基于管理活动论的智能会计系统研究——从会计信息化到会计智能化[J].会计研究，2021（3）：11-27.

【2】徐玉德.数字经济时代会计变革的反思与逻辑溯源[J].会计研究，2022（8）：3-13.

【3】陈良华，贺小雨，赵榕.数字智能技术与会计未来发展[J].会计之友，2024（10）：156-161.

【4】杨寅，刘勤.人工智能对会计工作的影响研究——基于调查问卷数据的例证[J].会计之友，2023（12）：37-43.

【5】赵华，朱锐.企业去杠杆的财务内涵：基于复杂适应系统的理论解析[J].会计研究，2020（10）：164-176.