智能财务背景下的商业伦理与会计职业道德

金源 李成智 贾冰玉

【摘 要】 智能财务转型背景下，财务部门的组织架构、运作流程、智能技术应用等方面均发生着深刻变革，但企业智能财务实践中，普遍存在对伦理和道德考量滞后于技术和模式创新的现象。基于此背景，文章深入探讨了智能财务背景下商业伦理与会计职业道德面临的新挑战、新机遇。在挑战方面，智能技术应用维度的挑战主要包括AI的黑盒化、RPA应用风险、会计人员专业胜任能力不足等问题；数据维度的挑战主要体现在数据资产化过程中的伦理问题和大模型使用中的数据泄露风险。机遇方面，文章认为智能财务的发展无论是对商业伦理中的企业伦理和制度伦理，还是在会计信息系统的输入、处理、输出环节，都带来了前所未有的改善机遇，企业应危中寻机、化危为机，确保在追求效率和创新发展的同时，不触碰伦理和道德的“红线”。

【关键词】 智能财务； 商业伦理； 会计职业道德； 人工智能伦理； 数据资产化

【中图分类号】 F275；F270.7  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2024）09-0057-07

一、引言

2021年财政部《会计改革与发展“十四五”规划纲要》指出，新一轮科技革命和产业变革深入发展使得会计工作在职能职责、组织方式、处理流程、工具手段等方面均发生重大而深刻的变化，应积极推动会计审计工作数字化转型，在此过程中，也需加快推进职业道德建设，推动会计人员专业技能和职业道德素养全面提升。

然而，在企业财务管理实践中，普遍存在对新兴科技的伦理道德考量滞后于技术应用创新的“技术先行”心态，例如在引入RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）或机器学习算法、人工智能大模型（以下简称“大模型”）的过程中，可能过于专注于这些工具的技术性能，而忽视了它们在隐私数据泄露、算法透明度等方面的潜在问题，此外对会计人员来讲，新技术的应用也可能导致人机协同过程中权责不清、技术性失业等问题。探讨智能财务转型给商业环境、会计人员履职带来的长期影响，有助于在智能财务体系建设的过程中把好伦理和道德的“方向盘”，更好地推动科技向善。

二、智能财务背景下商业伦理与会计职业道德整体框架

（一）商业伦理与会计职业道德基本概念

1.商业伦理

以色列历史学家尤瓦尔·赫拉利（Yuval Noah Harari）在《人类简史：从动物到上帝》一书中提出了“认知革命”的观点，指出人类大约在7万年前经历了一次深刻的心智变革，从此人类开始超越生物本能，可以形成共同的想象和信念（如神话、宗教、政治意识形态、货币经济系统），基于此形成了大规模的社会结构和协作网络。这种共同想象的力量不仅仅体现在宗教或文化上，还渗透到了倫理学的各个方面，孕育出了最初的伦理精神，也成为后来商业伦理的根基。

“商业伦理学科之父”曼纽尔·贝拉斯克斯（Manuel Velasquez）认为商业伦理（Business Ethics）是关于道德 （Morality）对错的专门研究，聚焦于商业企业、制度和活动，研究道德标准及道德标准如何应用于现代社会生产及分配产品和服务的社会组织以及这些组织中的员工活动。具体可分为制度伦理、企业伦理和个人伦理。

陈汉文等[1]认为，商业伦理是以企业为行为主体，以企业经营管理的伦理理念为核心，企业在处理内外部各种关系中的道德品质、道德规范及道德实践的总和。商业伦理作为一种“善与恶”或“应该与不应该”的规范，具有群体性、中介性、内隐性、地域性、双向性等特点。企业作为商业活动的组织者和实施者，需处理的基本伦理关系由内而外包括企业内部的利益相关者、产品市场中的利益相关者、商业活动中的竞争者和合作者以及社群环境中的利益相关者。

2.会计职业道德

2023年1月，财政部《会计人员职业道德规范》首次明确提出了“坚持诚信，守法奉公；坚持准则，守责敬业；坚持学习，守正创新”的“三坚三守”要求。会计职业道德是会计职业活动中应当遵循的、体现会计职业特征的、调整会计职业关系的各种经济关系的职业行为准则和规范，具体包括诚信原则、客观公正原则、专业胜任能力与勤勉尽责原则、保密原则、良好职业行为原则[1]。

在注册会计师职业道德规范方面，自从1976年美国财务会计准则委员会（FASB）开创了以“识别不利影响”“评价不利影响”“应对不利影响”为核心的概念框架以来，概念框架法逐步成为会计职业各项准则的制定方法。国际会计师联合会（IFAC，2021）和中国注册会计师协会（CICPA，2020）的概念框架均包含上述三个核心概念，另外，IFAC将独立性（Independence）和职业怀疑（Professional Skepticism）纳入了专门针对注册会计师的职业道德概念框架。

（二）智能财务背景下的商业伦理与会计职业道德框架

智能财务利用以人工智能为代表的新一代信息技术，旨在构建一种新型的财务管理模式，它基于先进的财务管理理论、工具和方法，借助于智能机器（包括智能软件和智能硬件）和人类财务专家共同组成的人机混合智能，去完成企业复杂的财务管理活动，并在管理中不断扩大、延伸和逐步取代部分人类财务专家的活动[2]。

智能财务转型是涉及技术变革、管理变革、组织模式变革等诸多方面的企业财务管理全体系变革。本文认为，智能财务转型对于商业伦理与会计职业道德的影响是利弊共存的，在挑战方面，智能财务转型可能导致技术性失业、隐私数据泄露等问题，但在另一方面也为合规性监控、会计信息质量改善带来了新的契机。特别是以ChatGPT为代表的大模型技术的兴起，凭借其在数理逻辑计算、上下文理解及长文本生成、代码理解及编写、跨学科知识整合等方面的优异能力，更是为智能财务带来了全新的发展机遇[3]。

基于以上背景，本文构建了如图1所示的智能财务背景下的商业伦理与会计职业道德整体框架。本文将从智能技术应用、管理模式变革和组织人员转型等角度切入，全方位思考其对商业伦理和会计职业道德的新挑战、新机遇。

在挑战方面，本文聚焦于智能技术应用和数据这两个智能财务体系建设过程中至关重要的维度。其中智能财务转型过程中应用的智能技术包括机器学习算法、大模型、RPA、会计大数据分析与处理技术等。数据维度重点关注数据治理、数据安全、数据驱动的财务决策支持、数据资产化等主题。

在机遇方面，本文从商业伦理和会计职业道德所关注的重点问题出发，探讨了智能财务对二者可能的改善机遇。如前文所述，商业伦理可细分为制度伦理、企业伦理和个人伦理，鉴于在智能财务背景下探讨其中的个人伦理维度会与会计职业道德重合度较高，故本文在商业伦理部分聚焦于对制度伦理和企业伦理两方面进行探讨。在会计职业道德方面，本文依据会计信息系统论的框架，从输入、处理、输出三个方面探讨智能财务转型如何改善会计信息质量、降低舞弊风险、促进会计人员履职，并在此基础上进一步探讨智能财务转型为注册会计师审计工作带来的改善契机。

三、智能财务背景下商业伦理与会计职业道德的新挑战

（一）智能财务背景下商业伦理的新挑战

美国计算机科学家尼古拉斯·尼葛洛庞帝（Nicholas Negroponte）在《数字化生存》一书中写道“每一种技术或科学的馈赠都有其黑暗面”，智能财务转型过程中也可能引发新的商业伦理问题。本文认为智能技术应用伦理与数据伦理是智能财务转型背景下商业伦理的两个核心主题。智能技术应用伦理是指在应用RPA、人工智能等技术过程中可能引发的伦理问题。其中，人工智能伦理问题又是重中之重，该问题具体涵盖人工智能是否具备主体资格、算法是否道德、设计是否符合社会规范以及是否会危害人类社会等方面。而数据伦理问题通过非法采集数据、数据滥用、数据安全、数据霸权等形式呈现出来，而其本质是对隐私权、数据权、人类自由和社会公平等的侵害[4]。

1.智能技术应用维度

（1）AI黑盒化问题

若要在智能财务背景下应用AI，其应当是透明、可解释、公平的，否则会计人员无法信任AI。AI黑盒化问题在财务应用方面主要涉及决策可解释性及AI信任、算法歧视、大模型“幻觉”三方面。

①决策可解释性及AI信任：在财务领域，决策通常需要清晰的解释和透明的逻辑，这对于维持合规性、审计性以及获得各方利益相关者（如投资者、监管机构）的信任至关重要。AI黑盒化意味着其决策过程不透明，难以解释，这可能导致财务报告和分析的可信度受损，增加误解和误判的风险。缺乏信任可能导致关键利益相关者拒绝基于AI的财务决策，影响公司决策的有效性和效率。

②算法歧视：该问题是指利益相关者在智能财务系统中受到不公平对待，受到算法无意识偏见的影响。例如在供應商选择过程中，有些企业偏向与少数供应商建立合作关系，这可能是出自私人利益关系，也可能是无法充分了解细节情况或不愿意花费时间和精力去质疑或改变与某一供应商签署合同的长期规范，算法如果接收这些训练数据，会产生对其他供应商的歧视。

③大模型“幻觉”问题：ChatGPT等大模型产品存在的“幻觉”问题是指大模型在面对某些提问时，会产生没有明确依据的、不准确、不完整或误导性的输出，这通常是由于训练数据的限制、模型的过度自信或理解上的误差造成的。企业在使用大模型过程中需充分关注由于幻觉问题所引发的潜在风险，明确声明哪些信息是由AI生成的并设置人工复核机制，否则可能会因误导用户和利益相关者而引发商业伦理问题。

针对以上问题，可行的应对措施包括：使用可解释AI技术打开黑盒子，如SHAP值；通过数据审查移除或调整与偏见相关的特征；邀请第三方机构对算法进行公正性和透明性的评估；同时，也需要对会计人员进行关于AI和大模型的适当培训，使他们能够更好地理解和评估AI工具的输出。

（2）RPA的应用风险

RPA的应用可能导致特权滥用及数据泄露风险。在对财务工作进行流程自动化的过程中，RPA通常需要特权访问凭据来执行特定的任务，例如，登录到ERP、CRM、税务系统或其他业务系统以进行数据的搬运和处理。RPA持续运行的需求意味着这些特权访问凭据通常是直接硬编码到机器人遵循的脚本中，或者这些特权访问凭据会以明文形式被事先写在文件里并存放在文件服务器共享盘上。这使得网络攻击者可以通过攻击RPA机器人获得访问敏感数据的权限，可能导致企业内部的机密数据泄露，如员工隐私信息、客户和供应商信息、公司财务信息，从而影响企业的合法合规经营。

（3）AI及数字员工引发的商业伦理问题

随着智能财务转型的推进，企业将会逐步形成财务数字员工体系[5]，越来越多的会计工作将会被系统、RPA财务机器人、机器学习算法取代，这虽然会在一定程度上实现企业的降本增效，但另一方面也可能导致企业对会计人员的数量需求减少、能力要求提高。而吸纳就业作为企业应尽的社会责任，智能财务可能会不利于该项社会责任的履行。

1930年，英国经济学家约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes）在其经典著作《我们孙辈的经济可能性》中，首次提出了“技术性失业”的概念。他详细论述了技术进步所带来的双重效应：一方面，技术的飞跃能够创造新的就业机会；另一方面，也可能导致现有的工作岗位消失。凯恩斯指出，在某些时期，技术进步导致的就业岗位创造可能明显低于其所破坏的岗位数量，从而引发技术性的失业现象。

智能财务体系的构建为财务部门带来了新一轮的变革，但也引发了会计人员对“技术性失业”的担忧、焦虑甚至恐慌。智能财务转型将会导致一些传统的财务工作岗位逐渐被自动化替代，这已是不争的事实。因此，从会计人员角度，如何迭代自身能力框架以适应数字化时代的要求；从管理者角度，如何调整财务部门人员结构，帮助会计人员顺利转型以缓解其对于技术应用的抵触情绪，都是智能财务转型能否充分释放价值的关键因素。

2.数据维度

在电算化和信息化阶段，数据是作为对事实的一种客观记录结果，其潜在价值并没有得到充分释放。而在智能财务阶段，企业需要把数据作为核心生产要素，将其投入到再生产过程中，通过数据价值的挖掘来赋能业务发展、洞察管理风险、支持战略决策、导航商业创新。探究智能财务背景下的数据伦理问题，除了仍需高度重视信息化阶段所关注的数据存储、数据传输、数据处理过程中的数据安全问题外，也需重视由于数据资产化、数据用于大模型训练等新变化所引发的数据伦理问题[6]。

（1）数据资产化过程中的商业伦理问题

近年来，国家及相关部门高度重视数字经济、数据要素和数据交易。党的十九届四中全会首次明确数据可作为生产要素参与分配。2024年1月1日，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，针对数据资源制定了专门统一规范。该过程中可能涉及如下数据伦理问题：

①数据确权和隐私保护。数据资产化涉及数据的收集、存储、分析、共享和交易等环节，该过程中可能存在数据的权属不明确，数据的隐私被侵犯，数据的安全受到威胁等问题。例如，企业为了获取更多的数据，可能会在用户不知情或不同意的情况下，擅自收集、使用或出售用户的个人信息，这就违反了用户的知情权和选择权，侵犯了用户的隐私权。

②数据质量和透明度。数据资产化要求数据具有高质量和高透明度，以保证数据的真实性、准确性、完整性和可信度。但是，一些企业可能会为了追求利润或竞争优势，而对数据进行篡改、伪造、删除或隐藏等操作，从而影响数据的质量和透明度，造成数据的不准确、不完整和不可信。

（2）大模型使用过程中的数据泄露风险

以ChatGPT为代表的AI大模型将带来智能财务体系在场景优化、技术革新、人员转型方面的全方位變革[3]。由于财务涉及企业从业务前端到管理后端的大量敏感数据，因此，在财务场景中使用大模型造成敏感数据泄露的风险较高。

解决大模型使用过程数据泄露问题的最佳方案是本地化部署，但由于目前大部分的大模型产品本地化部署成本较为高昂，使得企业通常采用API接口调用的方式使用大模型，这也导致了大模型使用过程中数据泄露风险较难避免。以ChatGPT为例，企业要接入需通过API接口调用，但在此过程中，问答数据均需回传至OpenAI在美国的服务器，这一方面可能导致企业核心数据泄露，另一方面数据跨境流动可能涉及不同国家的法律和伦理标准，由此可能引发商业伦理问题。

（二）智能财务背景下的会计职业道德的新挑战

会计职业道德涵盖诚信原则、客观公正原则、专业胜任能力与勤勉尽责原则、保密原则、良好职业行为原则等方面。本文认为，智能财务转型可能引发新的会计职业道德问题，下文将从智能技术应用维度和数据维度分别讨论。

1.智能技术应用维度

（1）会计人员面临勤勉尽责风险和专业胜任能力不足问题

在智能财务背景下，会计人员面临的勤勉尽责风险和专业胜任能力不足问题可能包括以下三个方面：

①在推行智能财务转型的过程中不够勤勉尽责：一方面，智能财务体系的成功建设需要会计人员的深度参与；另一方面，如前文所述，智能财务体系的建成也会使得部分会计人员失业，由于被替代风险的存在，会计人员在推动智能财务建设过程中可能会不够勤勉尽责。

②技术适应和持续学习需求引发的职业胜任能力不足：随着智能技术的引入，会计人员需要掌握新的技能，如数据分析、人工智能应用等，以适应技术驱动的工作环境。会计人员可能面临持续学习的压力，以跟上技术进步的步伐。这对于一些已经习惯传统会计工作方式的人员来说可能带来专业胜任能力方面的挑战。

③审计和合规性挑战：随着智能财务系统的应用，传统的审计和合规性检查可能需要重新设计。一方面，会计人员可能需要新的工具和方法来监控和审计由AI和自动化系统生成的财务数据。另一方面，未来审计工作的重点可能需要由凭证审计向IT审计转换。

（2）人机协同中的权责分配不清问题

AI传递了虚假的财务信息、生成了错误的财务报表，那谁将为此承担责任？是AI的设计者，还是会计审计人员？类似的权责分配问题是企业在智能财务转型过程中必须思考的问题，权责不清可能导致如下会计职业道德问题：

①影响会计人员勤勉尽责：权责划分上模糊性可能导致会计人员履职上的懈怠，即人们可能将责任推诿给机器来回避自己的道德责任，会计职业道德所要求的明确责任划分在人机协同环境下将变得更有挑战。

②财务决策过程中的“技术至上”风险：在智能财务系统的辅助下，会计人员可能过度依赖技术，从而减少自己的专业判断和批判性思维。会计是科学性与艺术性的平衡，适当地依赖技术与保持自身专业判断之间的平衡是一个挑战，AI的决策推理以纯粹的理性知识为基础，其脱离了以往“经验主义”的决策方式，但若完全依赖于AI，可能会使会计人员过于依赖技术做决策，甚至演变成“技术至上”的观念，从而导致严重的决策僵化和路径依赖问题。未来“基于AI理性的感性判断”将成为高层会计决策者所需掌握的重要能力之一。

③法规和指导原则的适应与更新：为应对智能财务带来的挑战，现有的会计职业道德规范和法规可能需要更新和扩展，以包含对AI系统使用的指导。会计组织和监管机构需要制定新的指导原则和标准，来指导会计人员在使用AI时如何保持职业道德。

（3）会计边界的模糊及职能的变化引发的道德风险

智能化对组织内会计人员权力带来的影响，会间接导致会计边界的模糊及职能的变化，这一权力变化将以两种倾向为代表，一是以“非会计化”，即会计人员从事其他工作，代表会计权力的扩张；二是以“泛会计化”，即其他部门人员从事会计工作为表象的权力分散[7]。在“非会计化”的情况下，会计人员可能被分派到他们不熟悉的工作领域，这可能导致他们无法充分发挥其专业能力。在“泛会计化”的情况下，非会计部门的人员可能缺乏必要的会计知识和技能，从而在执行会计职责时出现错误，进而引发职业道德风险。

2.数据维度

（1）数据资产化会增加财务核心数据被泄露的风险

《企业数据资源相关会计处理暂行规定》明确了数据资源适用于现行会计准则，标志着数据资产确认政策落地，后续数据定价、交易流通、收益分配等相关政策有望陆续推出。这也为会计人员带来了新的职业道德风险。

随着数据资产化的推进，财务核心数据的价值和重要性将大幅提升。从外部攻击风险角度，黑客可能采用高级持续性威胁（APT）、钓鱼攻击、恶意软件等手段试图获取这些价值高的数据。数据资产化背景下面对高价值数据的利益诱惑，数据泄露的风险也将随之提高。从内部数据泄露角度，员工或合作伙伴可能因为缺乏足够的数据保护意识，或者被利益驱动，而导致敏感数据泄露。

（2）从流程思维向数据思维转化的过程中会计人员面临的专业胜任能力的挑战

目前，新一代信息技术正推动全球进入DT（Data Technology）时代，相应的在智能财务体系建设过程中，也要求会计人员从财务专家向“精财务+会业务+懂数据”的复合型人才转变。因此，除了传统的流程思维外，会计人员还要构建起从“场景需求分析-数据采集-数据清晰-数据探索-数据算法-数据可视化”的数据价值链思维框架，从而通过业财数据分析来实现支持经营、战略决策的目标，这对会计人员的胜任能力提出了更高要求。

此外，随着业财数据融合的加深，会计人员用于分析决策的底层数据更加丰富多维，由“财务数据”向“财务数据＋非财务数据”的业财融合模式转化，要充分挖掘这些数据的价值，会计人员需要深入理解企业的业务流程、市场动态和客户需求。这意味着他们需要超越传统的会计职能，发展成为能够全面理解企业运营的专业人士。了解不同业务单元的运作方式和战略目标对于高效地进行数据分析和提供有价值的洞察至关重要，这也对会计人员的专业胜任能力提出了更高要求。

四、智能财务背景下商业伦理与会计职业道德改善的新机遇

（一）智能财务背景下商业伦理改善的新机遇

在智能财务背景下，商业伦理面临着一系列新的挑战，但同时也带来了改善的新机遇。智能技术的应用不仅可以提高财务管理的效率和准确性，还可以促进商业伦理的发展。基于商业伦理的理论框架，本部分将从制度伦理和企业伦理两方面论述。

1.制度伦理

（1）推进财会监督体系构建：财会监督作为党和国家监督体系的重要组成部分，在对冲公共风险、构建新型国家治理体系、推进国家治理体系和治理能力现代化中发挥着重要作用。AI和大数据分析可以用来实时监控和分析财务交易，以确保遵守法律法规。这种技术能够快速识别潜在的违规行为，从而帮助企业在更广泛的领域内实现合规监控，如税务、金融报告标准和反洗钱法规。从监管方角度，AI和大数据分析技术的应用也有助于监管方更高效地执行监管职责，提高检测和打击金融犯罪的能力。

（2）提高流程透明度：智能财务系统能够记录和存档财务操作和决策流程，通过电子会计档案还可以实现流程配套的申请报表、合同、银行回单、记账凭证等附件的统一索引、集中管理。通过以上智能财务体系建设实现透明度提升，不仅让内部管理层和外部监管机构能够更有效地审查和分析财务活动，也提高了企业的公信力。

2.企业伦理

（1）促进财务部门的教育培训：智能技术尤其是以ChatGPT为代表的大模型技术的引入可以作为教育和培训的工具，可以通过模拟现实情境、提供案例分析和交互式问答，帮助初级会计和财务人员理解和应对实务问题，从而提升其胜任能力，为会计人员职业道德改善带来新契机。

（2）支持可持续发展和履行社会责任：智能财务工具能够帮助企业更有效地收集、处理和分析与环境、社会和治理（ESG）相关的数据，从而提高企业在这些领域表现报告的质量和准确性。例如通过BI工具进行能源企业碳足迹和碳积分账户的可视化管理。这些工具不仅能够帮助企业监控其当前的ESG表现，还能通过预测分析辅助企业制定更有效的可持续发展策略和社会责任计划。

（二）智能财务背景下会计职业道德改善的新机遇

会计信息系统论认为会计的本质是一个以提供财务信息為主的经济信息系统，涵盖输入、处理、输出三个环节，并能为会计管理、分析、决策提供辅助信息。智能财务在会计信息系统的输入、处理、输出各环节均为会计职业道德改善提供了新机遇。

1.会计信息系统的输入端

（1）输入信息的信度提升，有助于诚信原则履行

在智能财务背景下，区块链电子发票、数电发票、数字人民币等的推广和普及，为提高会计信息的真实性和可靠性以及改善资金安全提供了新的可能性。随着这些技术的认可度和普及率的逐步提升，未来资产负债表日，被普遍承认的交易市场上同类资产的报价，甚至相关的图片、视频材料等，都可能成为有效的业务处理原始凭证。以上技术创新不仅有助于提升会计信息的透明度和真实性，而且在进行资产负债表的二级和三级计量时，也能为会计专业人员提供更多的参考和依据。

（2）输入的内容范围扩充，有助于提升会计专业胜任能力

传统的财务部门主要聚焦于会计凭证和财务报表的处理。然而，在智能财务背景下，财务部门现在能够处理和分析更广泛和多维度的数据，包括非财务数据，如运营数据、市场趋势、客户行为等。这种数据整合为企业提供了更为全面的决策支持，使财务报告不仅反映历史业绩，还能提供未来趋势预测。例如，智能财务系统能够分析与客户和供应链相关的数据，帮助企业优化客户关系管理和供应链运作。这不仅有助于提高客户满意度，还能提升供应链效率，从而影响企业的整体表现。

（3）数据获取的准确性和时效性增加，有助于会计职业道德中客观公正原则与勤勉尽责原则的履行

智能财务背景下，财务部门可以及时、精准地采集财务信息，这意味着财务报告和管理报告能够快速准确反映最新的经济活动和市场变化。通过自动化工具，如RPA技术，智能财务系统能够无缝地从多个源自动收集和整合数据，减少人工收集和录入数据的时间。以资金日报为例，过去财务部门若想搜集全集团的银行资金情况，可能需登录不同银行网站并涉及上百个Ukey的插拔操作，智能财务转型过程中，通过银企直联和RPA，不仅提高了数据处理的速度，还降低了人为错误的风险，从而提高数据的准确性和时效性，有助于会计职业道德中客观公正原则与勤勉尽责原则的履行。

2.会计信息系统的处理端

（1）会计核算和内控管理系统化将减少舞弊空间

传统的会计系统可能存在漏洞或盲区，为会计舞弊行为留下了可乘之机。而智能财务系统，利用其先进的安全技术和分析工具，从如下方面减少舞弊空间。

①自动化和标准化流程：智能财务系统通过自动化和标准化会计和财务流程，可以有效减少人为错误或故意舞弊的机会。例如，自动记账系统可以确保交易记录的准确性和及时性，从而减少篡改账目的机会。

②事后大数据稽查：以员工报销为例，可通过事后大数据稽查核验员工是否存在出租车发票连号报销、重复报销、发票定额报销等违规行为。

③实时监控和异常检测：智能财务系统可以进行实时监控和分析，及时发现异常交易或不寻常的财务模式。这种即时反馈机制有助于及早发现和纠正潜在的不当行为。

（2）机主人辅：缓解会计人员在职业判断中的“非理性”

会计人员作为“社会人”，其决策过程不可避免地受到个人非理性因素的影响。这些因素包括但不限于个人性格、知识水平、经验背景、动机和价值观等，这使得其在工作中不可能完全符合经济学理性人假说。这种主观性在会计职业判断中扮演着关键角色，有时甚至可能成为企业操纵财务数据的工具。例如，通过盈余管理，企业可能操纵会计数据以实现特定的财务报告目标。因此，会计职业判断的主观性特征在一定程度上可能导致财务报告的失真。智能财务转型过程中，上述问题可以通过以下方式得到一定程度的缓解。

①RPA提高业务处理的精度和效率

智能财务技术可以通过自动化的流程、高度的透明度和及时的反馈，帮助会计人员更有效地缓解工作压力。例如，预测性分析工具可以预警即将到来的现金流问题，为企业提供足够的时间做出调整，从而避免因财务压力导致的不当决策。

②机器学习的应用缓解财务决策中的非理性成分

智能财务系统可以通过实时的数据分析和模式识别，早期发现会计信息中的异常或不一致之处，从而避免会计人员为其错误或舞弊行为找到合理化的借口。例如，先进的算法可以预测并提醒哪些交易可能引起税务或合规问题，这样企业便可以在问题发生前采取纠正措施。

3.会计信息系统的输出端

智能财务的发展为企业打造“第四张报表”带来了可能，它补充传统以资产负债表、利润表、现金流量表为核心的财务报告体系，提供更全面、动态和多维度的企业价值信息，如环境保护、社会责任、治理水平、投资者关系、行业与竞争对手等，提供更全面的业务分析视角。在具体实现方法上，利用会计大数据分析处理方法，从各种数据源收集相关信息，将其转化为结构化数据，并以适合决策制定的形式呈现，丰富了会计信息系统输出端的呈现形式，改善了企业与投资者、客户、员工及其他利益相关者的沟通，提升了企业的信誉和品牌形象。

4.审计角度：帮助注册会计师从“风险导向审计”向“全量审计”转变

在智能财务背景下，RPA（机器人流程自动化）、数据挖掘、人工智能和电子会计档案等技术对注册会计师的审计工作产生了深远的影响。这些技术不仅帮助注册会计师从“风险导向审计”向“全量审计”转变，而且在帮助提升审计质量和遵守会计职业道德方面发挥着重要作用。具体涵盖如下方面：

（1）电子化存储和检索机制大幅提高数据的可访问性和可分析性，打破了审计工作的时间和空间限制，为全量审计和远程审计提供了技术可行性。电子化存储使得各种类型的数据（如财务报表、交易记录、合同等）可以被集中存储和管理。这不仅使数据整合更加方便，而且利用数据分析工具，审计师可以更深入地分析数据，发现潜在的风险和异常。通过云计算技术，审计师可以随时随地访问审计对象的财务数据，实现更灵活和高效的远程审计。

（2）RPA可以自动化处理大量重复、标准化的审计流程，如自动收集和整理财务数据，从而减少注册会计师人为错误和遗漏的风险。使审计人员有更多时间专注于复杂的审计判断和分析，支持更加全面和深入的数据分析，有助于更好地遵循诚信原则和客观公正原则。

（3）机器学习和深度学习技术通过高效处理和分析大规模数据集，能够识别异常模式和趋势，提高审计质量和准确性，支持专业胜任能力与勤勉尽责原则的实现。此外，通过提供更准确的风险评估，帮助审计人员做出更加公正和客观的判断。

五、结论与展望

（一）结论

本文從智能财务的角度，深入探讨了商业伦理与会计职业道德在新科技时代下的新挑战与新机遇。智能财务的实施，特别是RPA、数据挖掘、人工智能、电子会计档案等技术的应用，虽然极大提高了财务管理的效率和准确性，但同时也带来了伦理和道德方面的新问题。这些问题包括AI黑盒化问题、数据安全与隐私保护、技术性失业、决策过程中的技术依赖等。

然而，智能财务的发展也为商业伦理和会计职业道德的改善提供了新机遇。这包括利用智能技术促进财务透明度和监督、加强合规性监控，以及提高会计信息的真实性和可靠性。此外，智能财务还有助于提高会计人员的专业素养和道德水平，通过教育培训和实时监控减少不当行为。

（二）展望

未来，智能财务的发展将是一个综合效率、创新、道德和社会责任的协同进化过程。一方面，智能财务有望更加深入地融入企业的战略规划和决策过程中，成为推动企业可持续发展的重要力量；另一方面，智能财务对商业伦理和会计职业道德的影响也将不断复杂化。通过在智能财务实施过程中积极探索提升效率与降低伦理道德风险之间的平衡，坚信智能财务将引领商业社会走向一个更加智能、高效和道德的新时代。

【参考文献】

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