人工智能时代财务会计向管理会计转型的挑战及应对策略

【摘" 要】随着人工智能时代的到来，财务会计向管理会计转型成为必然趋势。论文基于财务会计与管理会计的对比，阐述了这一转型的必要性，分析了转型面临的挑战，包括观念转变问题、技术应用问题、数据质量与安全问题等，提出了相应的应对策略，包括观念更新、人才培养和完善内部管理体系等。论文能够为企业在人工智能时代实现财务会计向管理会计的顺利转型提供理论指导和实践参考，有助于企业提升核心竞争力，适应人工智能时代的发展需求。

【关键词】人工智能；财务会计；管理会计；转型策略

【中图分类号】F275；TP18" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文献标志码】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章编号】1673-1069（2024）10-0173-03

1 引言

随着人工智能技术的飞速发展，企业所处的商业环境发生了深刻变革。大数据、云计算、机器学习等先进技术的广泛应用，使财务数据的处理和分析方式发生了重大转变。在此背景下，传统的财务会计模式逐渐显露出局限性，难以满足企业日益增长的管理需求。而管理会计在人工智能技术的加持之下，能够更出色地整合企业内外部的各类数据资源，为企业提供更为全面、深入的数据分析和决策支持，促使企业优化资源配置、提高运营效率、获得竞争优势。财务会计向管理会计转型成为企业适应新时代发展的必然选择。

2 人工智能时代财务会计向管理会计转型的必要性

财务会计是指以会计准则为依据，对企业已经发生的经济业务进行确认、计量、记录和报告，为企业外部利益相关者提供财务信息的会计活动。而管理会计是为企业内部管理服务的会计活动，通过对财务数据和非财务数据的收集、分析和处理，为企业管理提供决策支持、规划、控制和评价等方面的信息。鉴于上述概念，二者在信息使用者、目标、方法等方面存在明显差异。财务会计主要服务于股东、债权人、政府监管部门等外部利益相关者，目标是提供客观、准确的财务报告；管理会计则主要服务于企业内部管理者，目标是为决策提供支持。在方法上，财务会计主要采用传统的会计核算方法，而管理会计则运用多种分析方法和工具。

在人工智能时代，企业面临着更加复杂多变的市场环境和激烈的竞争，财务会计的局限性日益凸显，向管理会计转型成为必然趋势[1]。从满足企业发展需求方面看，随着人工智能技术的广泛应用，企业能够快速获取大量的数据信息。除了对外部利益相关者的信息供给，企业内部管理者也需要精准的决策支持。传统财务会计主要提供历史数据，难以满足企业对实时信息和前瞻性决策的需求。而管理会计能够通过对未来经济活动的预测和规划，为企业制定战略和决策提供依据。从提升企业价值创造能力方面看，人工智能时代的企业竞争优势更在于管理效率和决策的科学性，而财务会计的定期性报告在快速变化的市场环境中存在滞后性。管理会计则能够在人工智能技术的助力之下，对信息的获取和处理速度大大加快，并能统筹分析财务数据和非财务数据，为企业提供更有价值的信息。从应对技术变革挑战方面看，人工智能技术的发展使得财务会计的一些传统工作可以被自动化和智能化的工具所取代，如财务报表的编制、数据的录入等。而管理会计更加注重数据分析和决策支持，与人工智能技术的发展方向相契合。

3 人工智能时代财务会计向管理会计转型面临的挑战

3.1 观念转变问题

财务会计思维在企业高管层和财务人员的观念中根深蒂固[2]。观念转变是人工智能时代财务会计向管理会计转型面临的首要挑战。尽管财务会计注重对历史数据的记录和报告，难以满足企业对实时决策和前瞻性规划的需求，但许多企业高管层仍然习惯依赖财务会计提供的历史数据报表，对管理会计通过大数据分析和人工智能算法进行预测和规划的价值认识不够清晰，甚至担心引入管理会计会增加成本和复杂性，或者对新技术的可靠性存在疑虑。财务会计人员也已经熟悉了传统的会计核算方法和流程，对于管理会计所要求的数据分析、战略规划等新任务感到陌生和不适应，宁愿按照既定的会计准则和制度进行财务核算，也不愿意尝试新的方法和技术。甚至，一些财务人员担心会计职能转型会增加自己的工作压力和难度，尤其是看到智能财务机器人可以自动处理大量重复性的财务工作，更加担心自己的职业地位受到威胁。

观念转变问题不仅仅存在于个体层面，也存在于组织层面。以业务部门为例，他们在日常工作中积累了大量的非财务数据，如客户反馈、市场调研信息、销售渠道数据等，通常认为这些数据是自己部门的“私有财产”，不愿意与其他部门共享，甚至担心数据共享会导致自己部门的竞争优势丧失[3]。业务部门往往习惯于凭借自己的经验和直觉进行决策，对管理会计提供的决策支持持怀疑态度，或者倾向于认为管理会计只是财务部门的事情。这种部门之间的观念差异和各自为政的心理会导致部门沟通和协作困难，影响管理会计转型的效果。

3.2 技术应用问题

在人工智能时代，大数据的出现为管理会计提供了丰富的数据资源。企业可以通过收集和分析大量的内部和外部数据，包括销售数据、客户数据、市场数据、行业数据等，来了解市场趋势、客户需求、竞争对手情况等，从而为企业的战略决策提供有力支撑。这就要求财务人员掌握先进的数据处理技术和分析工具，如大数据分析、数据挖掘、机器学习等，以便更好地与会计专业知识相融合，提升工作效率和质量。然而，传统的财务人员在数据分析方面的技能相对较弱[4]。他们往往只熟悉基本的财务报表分析方法，对于大数据分析、数据挖掘等先进的数据分析技术了解甚少。

技术能力问题在企业组织层面同样存在。不同部门在技术的理解和应用上普遍存在差异。每个部门都有其独特的职能和目标，这导致了对技术的需求和侧重点各不相同。以业务部门为例，他们的主要任务是开拓市场、促进销售，更期望通过数据分析技术能够快速获取有关客户需求变化、市场动态以及竞争对手策略等信息，以便及时调整营销策略，提高销售业绩[5]。而财务部门对数据分析技术的应用重点在于财务数据的深度挖掘，以评估财务健康状况、成本控制效果以及投资决策的合理性等。这种部门之间的差异容易导致数据共享和技术应用的不协调，影响管理会计转型的整体效果。

3.3 数据质量与安全问题

财务人员作为数据的主要处理者，对数据的质量与安全负有直接责任。然而，财务人员受职业习惯或专业背景的影响，往往更注重财务数据的准确性和合规性，而对于非财务数据的质量把控可能不够严格，在数据处理方面存在局限性。在向管理会计转型过程中，财务人员需要整合大量的非财务数据，这对财务人员的数据处理能力提出了更高的要求。在数据安全方面，财务人员更习惯于传统的会计软件或ERP软件等的数据存储和处理方式，对于人工智能时代的数据安全风险认识不足，也缺乏相关经验和技能[6]。

从组织层面来看，不同部门在数据的质量与安全问题上存在差异。人工智能时代，企业的数据来源更加广泛，数据量呈爆炸式增长。这些数据既包括财务数据和非财务数据，也包括传感器数据、社交媒体数据、物联网数据等；有的来自企业内部的各个部门，有的来自企业外部的供应商、客户等。各个部门在数据的产生、存储和使用过程中都有自己的方式和标准[7]。常见的数据录入不规范、数据缺失等问题使得数据的准确性和完整性难以保证，给数据整合带来很大困难。当大量的数据通过云端或企业内部的服务器进行存储和传输时，还会面临黑客攻击、病毒感染等安全威胁。由于管理会计需要大量准确、完整、及时的数据作为支撑，而数据质量和安全问题会影响管理会计的有效性和可靠性。

4 人工智能时代财务会计向管理会计转型的策略

4.1 观念更新与组织沟通

企业高层管理者要深刻认识到，在人工智能时代，管理会计已成为企业发展的关键助力，向管理会计转型应当被明确纳入企业的战略规划蓝图之中，从而为管理会计的实施提供良好的环境和资源，全方位推动管理会计在企业战略决策制定、风险精准管控以及价值深度创造中发挥核心作用。除了高管层的观念引领之外，企业也要加强对财务人员的培训与教育力度，使其深入了解人工智能技术对财务会计带来的深刻影响以及管理会计转型的必然趋势。虽然人工智能技术的发展会使一些重复性的财务工作被自动化和智能化的工具所取代，但这并不意味着财务人员的价值会降低。相反，财务人员可以借助新兴的智能技术工具，将更多的精力投入高附加值的分析和决策支持工作中。

由于财务会计向管理会计的转型需要企业各个部门协同共进，企业应当从组织层面促进高管层与财务、业务等部门的常态化沟通，打破观念差异。对于高管层而言，会计职能转型过程中的财务部门不再仅仅局限于传统的财务核算工作，而是要更多地参与到企业的战略规划、决策支持和风险管理等方面。财务部门与高管层的常态化沟通能够使其更好地理解企业的战略目标和管理需求，为高管层提供有价值的信息和建议。业务部门在企业中处于市场前沿，对客户需求和市场变化有着最为直接的感受。财务部门与业务部门的沟通则能够促进不同部门的员工在实际工作中共同参与管理会计项目，通过合作解决实际问题，增强部门之间的信任和协作。业务部门能够借此了解管理会计对业务开展的重要性，将业务信息及时反馈给财务部门，为促进业财融合和决策支持提供重要依据。

4.2 技能升级与人才培养

在人工智能时代，财务会计向管理会计转型需要员工进行岗位技能升级，以适应会计职能转变。企业应确立既精通财务专业知识，又能熟练运用先进技术工具的复合型人才培养方向，结合实际需求开展对财务人员的技术培训，加强对人工智能、机器学习等新兴技能的训练，鼓励财务人员自主探索新技术的运用，提高数据处理与分析能力。其他部门员工也需要进行相应的技能提升。以业务部门为例，作为企业与市场直接接触的群体，他们的专业素养和技能水平直接影响着企业的市场竞争力。业务人员也要学会利用智能数据管理工具，通过对市场趋势、客户需求等数据的分析，从海量的市场数据和客户信息中挖掘有价值的线索，从而更加精准地定位目标客户群体，制定有竞争力的营销策略。

从组织层面来看，企业应建立跨部门的技能提升协作机制，制定全面的复合型人才培养计划，为向管理会计转型提供持续动力。财务部门作为转型的核心部门，应在数据处理与分析方面发挥引领作用，为业务部门提供技术支持和培训。业务部门则应将市场洞察力与实际业务经验融入人才培养过程中，与财务部门共同探索如何将数据应用于业务决策。业务和财务部门合作、共同探索数据应用，是实现人才培养与技能升级有机结合的关键。为了确保跨部门合作的顺利进行，企业可以建立一系列激励机制和沟通渠道。激励机制可以包括对在跨部门合作中表现突出的团队和个人给予奖励，以激发员工的积极性和创造力。沟通渠道可以包括定期的跨部门会议、项目小组讨论等，促进信息的及时交流和问题的快速解决。

4.3 数据管理体系构建与制度保障

高管层在数据管理体系中承担着领导和决策的重要职责，应充分认识到数据管理在财务会计向管理会计转型过程中的核心地位，将数据管理纳入企业战略规划，为会计职能转型提供方向和支持。在人工智能时代的企业决策中，高管层要带头运用数据管理知识和技术，依据数据分析结果而避免仅凭经验和直觉进行决策。在高管层的示范之下，财务人员应深刻理解数据管理对于财务会计向管理会计转型的关键意义，主动拓展数据管理的范围，深度参与数据管理。在数据管理体系建设方面，财务人员需培养对数据的敏感性，通过业务流程和业务财务数据的融合来挖掘有价值数据以及获取数据整合方式，协助业务部门建立数据收集和报告机制；在数据治理方面，财务人员应参与制定企业数据标准和规范，结合管理会计的需求，确保财务与业务数据在定义、分类、计量方法和数据质量要求等方面保持一致和可比；在数据集成与分析方面，财务人员应联合IT部门参与数据仓库建设，基于集成后的数据对业务财务融合分析模型进行优化，探索数据在管理会计中的创新用途。

数据管理不仅是财务部门的职责，更是涉及各个部门的共同任务。除了从个体层面强调高管层示范和财务人员参与数据管理体系构建外，企业需要从组织层面建立起数据管理体系的制度保障。企业可以设立专门的数据管理部门或岗位，负责统筹协调企业内的数据管理工作。该部门要制定明确的数据管理流程和规范，涵盖数据的采集、存储、处理、分析和应用等各个环节，确保数据在企业内部的有序流动和高效利用。企业还应加强内部各部门之间的数据协作与共享机制，打破部门之间的数据壁垒，建立跨部门的数据沟通渠道和合作平台，为协同工作提供便利。企业也需要建立严格、明确的数据共享规范和数据安全管理制度，加强对数据的访问控制、加密存储、备份恢复等措施，防止数据泄露、篡改和丢失，以及对员工进行数据安全培训，提高员工的数据安全意识。

5 结语

在人工智能时代，会计职能的重点应当与时俱进，从传统的财务核算向更具价值的决策支持、战略规划和风险管控等管理会计方向转变。企业高管层和财务人员作为推动这一转变的核心力量，需要认识到管理会计的重要价值，打破传统财务会计思维的局限。在观念转变的基础上，企业应全力推动财务人员及其他部门员工的岗位技能升级，以适应人工智能时代的工作需求。数据作为管理会计的基石，其重要性在人工智能技术的发展下愈发凸显。企业需要建立完善的数据管理体系，确保数据的质量和安全。未来，在人工智能高速发展的时代背景下，会计职能的转变必将进一步深化，企业将愈发注重管理会计的价值，持续从财务会计向管理会计转型，实现更加科学、高效的管理。

【参考文献】

【1】吴娟.数字化背景下会计职能重塑路径研究——基于扎根理论的质性分析[J].中国注册会计师，2023（06）：49-55.

【2】关八一，尚战莉.数字经济视角：财务数字化的现状及有效路径[J].齐鲁珠坛，2024（04）：31-35.

【3】卢书昕.探究基于财务共享的业财融合模式构建[J].中国集体经济，2024（21）：149-152.

【4】何健.财务共享视角下的业财融合实现路径研究[J].中国总会计师，2024（07）：33-35.

【5】侯丽萍.新形势下业财融合在企业中的优化应用分析[J].中国市场，2024（27）：83-86.

【6】刘婷婷.大数据时代的财务数字化转型研究[J].财会学习，2024（25）：41-43.

【7】杨丽嘉，唐梦琳.大数据背景下的企业财税管理措施[J].老字号品牌营销，2024（18）：141-143.