智能财务赋能管理会计的发展

项海苹

摘要：智能财务时代，借助“大智移云区物”等技术在财务中的广泛应用，使得向管理者提供实时有效的决策信息成为可能。本文在分析智能财务在管理会计中多个场景的应用，探索智能化工具对管理会计发展的促进作用。

关键词：智能财务;管理会计;数字化

智能财务的定义，不同学者基于不同的思考角度会得出不同的表述方式。刘梅玲和黄虎等（2020）认为智能财务主要是指人工智能技术在会计工作中的应用，从技术应用的视角下定义;秦荣生（2020）等认为智能财务体现为应用于战略层、业务层面和核算或财务共享成的各类应用场景，从应用场景的视角下定义;张庆龙（2021）在评价智能财务定义现状的基础上，将智能财务定义为：智能财务是在财务数字化转型与智能化应用过程中不断发展起来的新一代财务。新一代财务在哪些方面存在突破？其一，从目标来看，新一代财务将从简单重复的劳动中脱离出来，有足够的精力着眼于价值创造;其二，从职能上来看，管理会计人员要从反映会计数量信息和质量信息的控制角色，突破成能综合利用各种信息主动服务于企业的服务角色;其三，从角色上来看，管理会计人员要从只关注日常报告的监督者的角色突破成参与分析、战略制定等价值管理与决策支持的业务伙伴的角色;其四，从效能上来看，新一代财务会在财务组织与财务活动突破为组织结构扁平化、财务活动更具附加值。

本文尝试基于智能财务在管理会计领域的应用视角，理清智能财务推动管理会计发展的内在机理，推动企业财务智能化的转型升级，实现数字经济时代的企业资源最优化使用。

一、智能财务赋能管理会计发展的研究回顾

莫立娥（2019）、马怀玉（2020）、宋景娥（2020）等分析了人工智能时代财务会计向管理会计转型的必要性、面临的主要问题及对策，其中提到转型面临缺乏所需复合型人才、管理会计意识不足等问题，企业需要加强信息化建设，搭建大数据平台，积极通过培训提高财务人员的专业胜任能力和计算机技术，使之成为未来发展所需的复合型财务管理人员。程平、王爽（2018）设计了案例化、信息化和模块化的课程体系，对MPAcc人才培养模式提出了一系列具有实践意义的方法。

宫义飞（2020）分析了智能财务时代下管理型会计人才培养机制，孙刚（2020）立足于管理会计执行过程中的困境，探究制约管理会计人才培养的因素，将“业财融合”作为管理会计人才培养的导向，突出学生借助大数据工具分析和挖掘企业运营中的信息，并为企业创造价值的能力。刘光强、干胜道（2021）基于CDIO工程教育模式，从课程设置、师资配备、教学方法和教学实践四方面来探索管理会计数字技能培养路径，确保学以致用，从而形成管理会计数字技能教学特色。邓成（2021）基于战略管理（大脑）、现金流管理（血液）和风险管理（免疫系统）的视角分析智能财务赋能企业价值管理，旨在理清智能财务驱动企业进行价值创造的内在机理，寻求新的价值增值点，为企业财务智能化的转型升级提供理论支持。佟成生等通过调查分析我国财会人员的现状，认为管理会计得到了企业的普遍认可和期待，并提出了管理会计的技能要求和培养模式。

刘梅玲（2020）为专家代表的云南烟草商业智能财务建设研究课题组在智能财务上进行了一系列的探索，形成了智能财务建设之业务流程设计、新技术运用设计、财务组织规划、制度设计与管理等系列文章，为推动国内智能财务事业的良性发展提供了有益参考。

目前，关于智能财务促进财务会计向管理会计转型的观点，主要从构建数字平台的思路出发，基于数字平台扩展，对内提供数据服务，对外改善客户体验，并以此推动管理会计功能的实现;关于智能财务对人才需求，主要集中在夯实专业胜任能力的基础上，重点突破信息化技术的运用。

二、智能财务赋能管理会计的路径

管理会计的总体目标是帮助管理当局对资源的最优化使用作出决策，以实现企业价值最大化。但随着企业数字化程度的不断提高及智能财务在管理会计领域的应用范围的拓展，收集决策所依赖的数据变得更廉价更容易。此外，人工智能技术的发展使企业处理大规模数据变得更加容易，比如利用机器学习算法等方法发挥数据的作用，使分析结果更加科学，作出预测更加贴近实际。

智能化技术在管理会计领域的应用，借助贝叶斯学派的相关预测模型算法来实现数据处理和预测能力。贝叶斯学派是人工智能领域核心思想的五个学派之一，主算法是贝叶斯定理及其衍生定理，利用概率推理来处理嘈杂、不完整甚至自相矛盾的信息，在预算管理、成本管理、资金管理和风险管理等领域，形成对财务专家脑力的辅助，全面赋能管理会计的发展

（一）决策听数据、听算法

认知科学和计算机的发展帮助管理者克服处理及储存信息方面的认知局限，管理者可以通过大量数据和高速计算提高决策质量。当前，虽然许多大型企业已经采用各种信息化系统来辅助决策，但经营分析仍然受制于财务数据管理和决策支持功能设计等问题：1.财务数据管理不实时不动态：存在数据报送耗时、数据采集与分析分离、数据准确性差和质量不佳等问题，导致企业难以捕捉市场变化、决策仍然依赖于经验，难以实现优化资源配置;2.决策支持功能设计欠佳：缺乏高效、扁平、可视化的设计，无法满足符合企业要求的分析纬度、方法和展现形式（KPMG，2020）。

智能財务在经营分析和决策领域的应用价值，主要体现在为管理层提供动态且实时的经营信息、提供高效且多纬度的经营分析模型和工具，通过收集分析企业内外部的数据，挖掘有价值的信息，采用科学的算法进行预测决策，从而制定更有效的战略。

（二）优化预算编制过程

全面预算在编制过程中，需要利润目标、业务数据、费用数据等多种数据来源，由于财务数据管理中存在的不实时不动态不全面的问题，且对市场的预测难免存在偏差，势必影响预算信息的稳定性和精确性。

智能财务可以从多维度、多角度对公司数据进行全面收录，可以充分利用人工智能的预测技术、机器学习、回归分析等手段从样本数据中挖掘规律，最大限度地提高预算的科学性。通过智能财务搭建的预算控制和分析的智能化平台，企业可以随时监控预算的执行状况，形成基于数据预测并实时调整的预算管理体系。

（三）全过程、多层次精益成本管理

低成本是衡量企业是否具有竞争优势的两个重要标准之一，成本管理的目标从广度上看，已从企业内部的成本管理，发展到供应链成本管理;从深度上看，已从传统的成本管理，发展到精益成本管理。精益成本管理消除采购成本、设计成本、生产成本、物流成本和服务成本这五个供应链环节不为客户增值的作业，将供应链成本降至最低。

Amani等（2017）对数字挖掘技术在成本管理中的设备层面、流程层面、施工层面、产品层面和项目层面的应用进行了综述。借助数据挖掘技术，企业可以在上述五个层面实现成本的全过程、多层次的精益管理。

（四）基于司库的资金管理

财务转型一条不可忽视的主线是基于资金视角展开的，并将企业的资金管理职能升级为司库职能，融入企业对金融资源的管控能力（张庆龙，2018）。金融科技领域，投资顾问运用算法和投资组合优化理论模型，为用户提供投资决策信息参考，形成了智能投资顾问。企业财务在资金管理中的资金流、资金调度、资金结算和资金运作、资金风险管理等职能同样可以连接社会大数据的基础上，实现司库管理系统的升级。

（五）智能反舞弊与风险控制

人工审核存在数据积累困难的问题，无法开展关联信息查询和扩展，进而影响量化管理，且人工差错率高。在金融领域，蚂蚁小贷已经实现了无人贷款，其做法是通过计算机技术自动整合贷款人的综合信用数据，实现自动审批贷款，且能将不良贷款率控制在传统银行之下。智能财务可以借鉴其做法，借助知识图谱、机器学习等技术，模拟财务人员对于风险的反应模式，对财务风险和非财务风险形成一定的预判能力，形成自主驱动的智能工具，实现风险控制的目标。

智能财务应用于管理会计中的各种场景，负责大量数据的汇集处理和整体调度，实现管理会计信息化并推动智慧企业的建设。

三、结语

目前，智能财务虽然在管理会计的多个场景中发挥作用，但仍然处于初级应用状态。第一，智能技术的应用进展目前主要是通过PRA技术形成各个操作领域的机器人，提高财务工作效率方面，知识图谱、机器学习技术能代表人工智能思维和学习能力的应用还需进一步加强，要顺应内外部坏境的变化，重点突破管理会计的信息化。第二，财务人员需要加快培养自身的信息化水平，不断提升自身的数字化修养，熟练掌握财务共享中心的运作模式，积极挖掘财务共享中心的数据创造功能，更好地服务于企业的价值创造。

未来，智能财务要紧抓技术因素，机器学习领域、自然语言处理、知识图谱等认知技术都是人工智能的重要组成部分，使得管理会计在企业的生产经营中发挥最大的作用。

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