人工智能时代下的会计行业转型发展研究

冷 斌，刘希麟

（上海工程技术大学管理学院，上海 201600）

一、引言

1956 年的Dartmouth 会议标志着“人工智能（AI）”概念正式诞生。2016 年，AlphaGo 战胜世界围棋冠军李世石，将冷寂已久的人工智能市场再次点燃。百度CEO 李彦宏说过，α-GO 参与人机对战的最大意义在于让所有人关心人工智能这个技术。

2017 年3 月，人工智能首次被写入政府工作报告是国务院总理李克强在两会报告中提出深入实施《中国制造2025》，加快人工智能等技术研发和转化。2017 年7 月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，并提出三步走规划，将人工智能产业发展推向新高度；2018 年教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，大力倡导培养人工智能专业人才。2019 年3 月，十三届全国人大二次会议新闻发布会发言人张业遂表示，已将与人工智能密切相关的立法项目列入立法规划。2020 年5 月，科技部宣布中央财政投入约10 亿元，启动两批人工智能项目。2019 年初，科大讯飞“平台+赛道”战略在财务领域提出了“AI+IT”的解决方案，将人工智能与信息技术共同应用到会计、审计、财务管理、人力资源等领域。从国家顶层设计到各行业AI 应用已经形成普遍共识：AI 应用应成为推动数字经济发展的新动力和新技术。

国内对人工智能的研究始于1978 年，当时学者陈步在哲学层面提出对人工智能问题的探究[1]。我国会计界对人工智能的研究始于冯静在1999 年提出利用人工智能技术设计智能决策支持系统[2]。国内近些年在会计结合人工智能方面的研究，张紫馨等（2016）[3]认为人工智能是仰仗人的程序设定劳动工作的，不可能完全取代人，创造性的工作是无法替代的。陈红（2018）[4]认为人工智能将广泛运用于经济前景预测，参与会计决策管理和规划，资产评估和预测等领域。金建崇（2019）[5]认为智能技术的应用范围也会不断拓展，其会在各个行业领域当中实现广泛应用，而会计行业属于首当其冲的。周星妤（2020）[6]认为人工智能对会计领域进行普及和应用的过程中，也应重视影响，做好相关工作，以此来推动会计工作与人工智能的协调发展。总体来说，近些年会计改革转型研究集中在高校财会类教学改革以及财务会计向管理会计转型方向，对如何构建安全系统较少提及。

国外在这方面的研究：Miklos A（1989）指出人工智能可以应用于会计和审计专家系统的构建；Daniel（2012）认为现代会计信息技术的进步对会计信息系统的发展帮助很大，不仅能够简化繁琐的会计工作流程，而且还可以在某些工作上完全替代会计人员；Kokina 等（2019）通过对四大会计师事务所工作结构进行分析，指出人工智能尤其适用于会计和审计。截至2017 年，全球四大会计师事务所中的DTT（德勤）、PWC（普华永道）和EY（安永）相继实行了智能财务机器人代替基础会计岗，KPMG（毕马威）宣布拟将IBM 的沃森认知功能应用到其审计服务工作过程中，让其能分析和评价更多的数据，从而更深入地了解客户财务和非财务信息的运营状况；2020 年，管理会计全球首席执行官Andrew Harding指出人工智能崛起对会计反而是个好机会，会计师应该接受和享受人工智能和技术带来的变化。西方学者们和国内会计界学者一样，先后都认为人工智能技术对会计业务都有其巨大的影响作用，而且对人工智能技术对会计行业、财务、审计岗位等方面的作用、影响进行了大量研究。但是对基于人工智能的会计专业人才培养方面的研究却很少涉及。

二、人工智能时代下会计转型的必然性

BBC 曾通过分析将近300 多种职业在未来被智能机器人替代的可能性，做出研究报告表明，会计以97.6%的可能性成为了第三名。电话推销员和打字员分别为第一名和第二名。2017 年9 月著名节目主持人杨澜跨界推出新书《人工智能真的来了》，里面也有谈到人类工作被人工智能取代的事实，如在2017 年8 月8 日的九寨沟地震发生后，人工智能在25 秒内出了一篇新闻稿。创新工场李开复同时在奇葩大会上分享道，未来将有50%工作被人工智能取代。在会计行业，传统会计正亟需从填制凭证、记账、对账、结账、编制报表这些烦琐工作中脱离出来，改变其基本职能，降低被取代风险。

传统会计行业主要工作内容是记录和核算企业内的盈利和流水，工作烦琐、重复性较强，而将这些需要大量规范重复完成的工作交给可以7×24不间断工作的RPA（财务机器人），对会计行业大量的货币资金、账目条款和物资等业务信息进行数字化传输，自动化精确计算，不仅减少纸质化传递，避免了实体档案占用物理空间、不易保管、灭失损毁等一系列问题，而且缩短业务流程等待时间，提高工作质量和工作效率，减少人员使用和人工错误，削减人力和物力等资源成本。

企业经营的最终目的就是创造价值带来利润，人工智能将员工从繁琐重复的基础性核算工作中抽离出来，更好地专注于个人专业素养的提升，更好地与管理层衔接，参与到内部控制，沟通决策中来，成为财务会计人扩展功能的开拓者，即会计人升级转型的推动者。

当财务会计工作的效率和质量已经逐渐不满足于当前的企业经营需求了，无法顺应人工智能时代大环境下的发展，现在必须考虑的问题之一是如何在人工智能快速发展的现阶段找出发展存在的问题，实现传统会计部门和工作人员的转型。

三、大数据与人工智能时代会计行业发展存在的问题

（一）企业转型意识淡薄，信息资源衔接不上

一是传统思维模式下，企业管理部门仅要求会计部门做好对账、报表、涉税申报等常规工作，而会计人员也常规认为仅这些为份内之事，针对企业管理、决策问题，大家普遍认为是领导层的工作，会计工作者通常很少付出时间和精力在决策、分析上，财物核算和管理分析二者脱节。二是会计信息系统虽然基本普及，很多中小企业受到资金短缺、会计基础薄弱、智能应用技术需要大数据支撑等限制，也出于成本考虑，只是被迫适应人工智能发展，对现有的现代化信息技术利用意识和利用率都有待改进。三是软件开发拓展能力弱，会计电算化仍是手工会计流程实质。例如在关联交易、业财融合等区块链方向尚未充分加以运用，其中分布式账本技术（Distributed Ledger Technology）仅停留在对数据存储的基础上，挖掘和优化提炼技术不到位，造成财务管理数据处理效率低下和储存空间不足等现象，降低了会计工作质量，对企业的发展造成一定的影响。

（二）基本停留在弱人工智能，强人工智能发展缓慢

国际人工智能联合会前主席、Oxford-DeepMind Partnership 负责人迈克尔·伍尔德里奇（Michael Wooldridge）在2016 年CCF-GAIR 大会报告中表示：强人工智能“几乎没有进展”，也“几乎没有严肃的活动”。而对于神经网络型的人工智能，比如AlphaGo，我们也无法理解它是如何思考的。在2020 年采访Pythorch 开发以及创建者Chintala 说，他认为2019 年机器学习几乎没有什么突破性进展。现阶段主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就，而强人工智能的研究则处于停滞不前的状态。弱人工智能（artificial narrow intelligence，ANI）被认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识，如AlphaGo 就是弱人工智能的典型代表。它并不懂得围棋知识，只是记下了海量的“布局VS布局”映射关系。在会计行业弱人工智能主要着力于解决财务会计流程手工操作的自动化问题，模仿人类智能的子片段来处理较为单一的会计问题，且发展程度并没有达到模拟人脑思维的程度，对于偶然、突发会计问题还是需要手工实操解决，仍然属于“工具”的范畴，与传统的“产品”在本质上并无区别，迈进强人工智能还有一段距离。

（三）市场实际需求与人才培养不吻合

2020 年7 月24 日，清华大学招生部门多位教师向界面新闻证实清华大学2020 年将停止新闻学、会计学专业本科招生属实，明确表示2020 年两个专业将不再面向全国招收本科生，以及在8 月“双一流”高校安徽大学发布公示撤销“财务管理”专业，从中可以推断，有意集中师资力量打造会计学本科专业，这些都对创新会计人才培养模式提出新的思考。但实际中，部分高校对会计人才综合能力的培养较为匮乏，大部分课程内容多为会计理论的学习，并未在会计实操上巩固和优化；另一方面，大多管理层意识认为会计岗仅解决基础核算问题，对在职人员的技能培训未引起重视，甚至为留住人力节约招聘成本，打压员工在职考证，绩效评价体系里无培训考核，影响会计人员提升综合技能。此外，行业发展协会和后续教育管理机构对会计人员后期评价形式单一，体系不规范。对在未来市场需求较大的内部控制、沟通协调、评价规划、投融资决策等未深入涉及，与企业实际需求人才技能脱节。

（四）财务与业务信息不能充分共享和有效融合

2014 年10 月27 日，财政部根据《会计改革与发展“十二五”规划纲要》扎实推进会计改革与发展，对全面推进管理会计体系建设提出指导意见，鼓励企业以信息化、技术化手段为支撑，从提供基础核算向管理咨询拓展，服务升级，更好融合会计业务，从根源上避免“信息孤岛”。但实操中，已建立完善的财务信息共享服务中心的企业并不占多数。即使建立了财务共享服务中心，数字化程度和高效利用率较低，大多停留在利用信息技术对会计集中核算的初级阶段，智能辅助的功能尚未发挥。财务端与人力资源、预算、合同、采购、生产、销售等业务端的信息链没有完整闭合，财务信息与非财务信息严重剥离，企业价值链上各项经营活动产生的数据信息无法快速汇集到一起，财务系统成为孤岛，无法及时地获取到一定规模和质量的基础数据进行有效融合。

（五）信息安全问题保障不足

调查结果显示，现阶段我国市场中所使用的财务软件普遍存在保密性不强以及与企业业务适应性弱、融合性不紧的问题，在实际使用过程中出现各种安全以及技术问题，不仅给企业财务部门工作带来风险以及影响工作效率，而且无法满足各种类型企业的财务需求。大部分企业随着SAP、平衡计分卡、ERP 系统等的普及应用，纸质资料转换成海量数据涌进来，大量储存在电脑系统或者云端中，但企业并没有针对会计形成一整套完善的管理机制，共享程度高和搜集检索数据信息方便的同时，黑客入侵、会计信息的泄露易造成的商业秘密泄露，信息安全工作缺乏保障，网络的风险性对企业内部会计工作造成的风险性都不容小觑。

四、人工智能时代下的会计行业转型发展对策

（一）提升转型意识，整合信息资源

提升转型意识，企业会计不仅要用数据记录价值，还要学会利用对会计数据的理解、分析和应用，创造价值。智联招聘会计岗位管理技能需求频次出现为第一，决策频次在BOSS 直聘中出现为第三（王奕俊和杨悠然，2020）[7]。可见推动财务会计向管理会计转型迫在眉睫。“重管理，轻核算”是一大趋势，不再拘泥于各类报表的输出，而是深入到企业决策层面，利用会计信息整合资源，深挖企业在经营管理上存在的优势和不足，辅助做出正确的战略决策。转变以会计核算为基础的财务会计工作理念、具备以分析预测、综合管理为基础的管理会计理念，重视对云计算、大数据、区块链、互联网、计算机等技术的开发与合理应用。如将ERP 与OA 业务协同，实现业务处理与流程审批无缝对接处理；利用“云计算”服务器，对数据进行储存、分析和挖掘等服务，更加专业化和智能化地提取并审核会计信息；利用深度神经网络，让机器去学习账目的信息及其内在规律。

（二）强化弱人工智能，探索强人工智能

弱人工智能基本普及，但应用范围仍较窄，应强化和拓展弱人工智能在会计领域的应用。除此之外，有高层次管理决策能力的强人工智能（artificial general intelligence，AGI）是弱人工智能的下一发展阶段，属于人类级别的人工智能，理解自然语言，并在模仿人类行为时具有类似的心理活动（Searle，1980）。它能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。在会计工作中要开放适时决策功能，让复杂非偶然发生的重大会计事件自动化、流程化处理，并且由“管控智能化”向“决策支持智能化”迈进，就要加强探索有自主心智和独立意识的强人工智能。

（三）紧跟市场需求，培养复合型人才

教育部统计显示，会计学位于每年专业选择人数排名前10 位。每年大量的会计人员涌入市场，更需要紧跟市场需求，明确培养目标。一是国家应全面更新和落实会计人员的培养计划，适度减少初级会计人员的数量，增加中级和高级会计人员的数量。制订会计行业中长期人才发展规划，增加人才发展基金，创新财务共享途径，降低企业运用数字化会计信息平台的成本，加快培养“人机协同”背景下的复合技术应用型会计人才。二是行业发展协会要发挥智囊团的作用，推广对抗式人工智能机器学习，帮助会计人员适应并学习新一代技术+商业操作系统（AI-CPS OS）把“技术”运用到“产品”甚至“公司”对行业重新布局，重新构建，把“数字化”实现到日常工作中。三是后续教育管理机构要根据不同行业、不同岗位、不同层次会计人员的各种工作需求，阶段性地调整学习目标、教学设计内容结构，提高对云计算等智能系统数据处理的掌握，增强专业化和个性化服务质量，助力会计相关专业人才强国战略的贯彻实施，推进新的智能会计环境下的人才市场发展空间规划的落实。同时从人力资源管理角度出发，企业应按照会计人员的专业能力设置不同的薪酬体系，鼓励财务人员提升专业技能，培养成兼具备财务知识、计算机编程及运营等能力的迎合市场需求的综合型人才。

（四）加强信息资源共享平台建设，推进数字化转型

借助于人工智能和大数据搭建稳定、便捷的信息交流和查询平台，形成会计信息共享中心，推进数字化转型。如联盟链技术主要有共享统一账本、区块链分布式账本体系下，市场多个参与者共同维护并实时同步一份“总账”，短短几分钟内就可以完成日常两三天工作量下才能完成的支付、结算、清算任务，降低了跨行跨境交易的复杂性和风险性以及成本。同时将新兴的信息平台（大数据（big data）、云平台（cloud platform）、ERP（企业资源计划）系统等）与智能财务相融合，更好地实现人机互动。其中智能财务指的是财务流程智能化，包括基于业务与财务相融合的智能财务共享平台、基于商业智能的智能管理会计平台和智能财务平台，便于推进企业会计数字化转型，加强会计信息资源共享。

（五）推动人工智能立法，企业完善预警机制

良好的秩序是一切的基础。AI 所带来的法律问题，AI 运用导致的错误应该由谁来承担责任，立法部门应当推动人工智能立法，止于纷争，将违规扼杀在摇篮里。同时企业要持续强化自身网络安全建设工作，针对外部入侵建立防预系统以及对症下药，建立多种安全防护方案。此外，段培吉等（2019）[8]基于爬虫数据分析在全程无忧和智联招聘上对会计人员需求能力中熟悉会计法律和会计准则这两项分别排名第五和第四，可见这也是一项非常重要的软技能。内部要对员工开展数据安全保护教育工作，利用人工智能技术对专家决策系统进行优化，通过大数据引入非结构化数据，对会计信息进行长期跟踪，并对其相关性进行分析，根据分析出的风险事件特征，设置预警值进行事前或事后预警，培养及提升员工的数据安全防护意识，避免出现会计信息泄露。