人工智能对会计行业的影响探究

在数字化时代，云计算、人工智能、大数据等多项前沿科技成果为企业的智能财务体系提供了无限的发展空间，智能财务也已经成为现代企业财务体系升级与转型的必然趋势，其可支持企业实现跨越式发展。人工智能被引入到会计行业后，在管理会计、财务会计以及内部控制等财务活动中发挥了重要的作用。既给会计从业者带来便利，也引发了不少新挑战。本文首先分析了人工智能技术给会计行业带来的积极影响，总结了其在会计自动化、审查会计资料、分析财会数据、防范财务风险等方面的应用价值；其次从信息安全、经济成本以及伦理问题的角度探讨了人工智能在会计行业中的应用问题。最后提出了会计行业从业者应对人工智能技术的办法，以此为智能财务体系建设提供技术应用思路。

人工智能时代快速发展，自然语言、知识图谱、深度学习等多项人工智能技术都呈现出迅猛发展的态势。人工智能技术的应用范围持续扩大，进入会计领域后，通过智能财务体系实现了对企业财务职能的有效拓展，增强了企业获取与处理业财数据的能力，并使财务分析与决策朝着智能化的方向发展。会计人员在以人工智能为基础的财务智能技术的支持下，可有效增强自身在管理创新与业务经营的服务能力与价值创造能力。人工智能也给会计行业带来了一定的挑战与冲击。现从会计行业发展的角度探讨人工智能产生的影响。

一、人工智能对会计行业的主要影响

（一）积极影响

1.促进会计工作流程自动化

人工智能具备极强的学习能力与生成自然语言的能力，可根据用户需求生成质量较高的自然语言内容，借此来支持会计流程的自动化运转。在以往的会计记账环节中，会计人员必须通过人工录入的方式来完成交易信息的录入并按照账户分类，不仅效率低，还容易出现错误。人工智能则能够对输入的账目信息进行自动化分析与分类，消除人为操作的错误，提升记账效率。人工智能还可以解释分录信息，使用户对其形成有效理解。人工智能也可自动地计算多项财务数据，从大量文字中识别与抓取关键数据，生成资产负债表等财务报表。比如向人工智能提问采购原材料的会计分录，人工智能能够提取购入原材料、支付增值税、货款已付、材料已经完成验收入库等关键信息，编制相应的会计分录：

借：原材料成本 10000元

借：进项税额—增值税1700元

贷：银行存款11700元

自动生成会计凭证能够节省记账工作量，会计人员只需要录入凭证与账目模板，即可自动完成记账，减少漏填信息、错填凭证号以及账目等错误。所有的凭证均是根据具体的规则以自动化的方式产生的，凭证的一致性与准确率有所提升。会计人员可借助系统以相对较快的速度查询以及跟踪账目详情，了解凭证操作情况。

2.支持会计资料审查与更正

人工智能利用机器学习算法与处理自然语言的功能，可实现对财务数据、会计报表的精准分析与有效解释，发现其中存在的数据不一致、数据差错等问题，解释错误形成的原因，并为会计人员提供可选择的解决对策。会计人员可依靠人工智能检查交易记录、账户余额、会计分录等财务文件内容，确认其是否能够满足会计法规、准则的规定，及时找出其中的漏洞与差错，进而及时更新交易记录，调整账户余额，更正会计凭证。

3.满足财会数据分析与决策需求

人工智能学习并分析海量财务数据之后，可以满足财务预测以及辅助经营决策等方面的需求。可将企业所在行业市场发展趋势、一定时期的销售数据、预算资料、历史财务报表等数据提供给人工智能。人工智能可识别其中的客户服务满意度、利润、成本、收入等重要财务指标，为管理者以可视化的方式呈现出当前阶段的运营情况。人工智能在财务分析过程中，还能够帮助会计人员了解数据变化趋势与不同财务数据之间的关联，从而实现对下一季度销售额的精准预测，确定成本控制思路。人工智能了解企业的市场以及业务信息后，可为其提供有助于缩减成本、扩大收入、优化业务的指导建议，使管理者在经营中做出正确的决策与战略选择，持续增强企业的利润创造能力。比如，人工智能利用已知的生产数据，可计算出产品深加工与直接销售所形成的利润，供管理者做出生产与销售决策。

4.提供个性化的财务服务

人工智能凭借人机交互与语言生成等技术，可满足当前会计行业中的多样化客户需求，根据客户所提出的具体需求，制定个体化的应对方案并提供专业指导建议。比如会计人员向人工智能提出关于中小民营科技企业当前的所得税税率，人工智能能够根据现行经济政策与会计准则，在相对较短的时间内提供标准答案，并附注税率认定方法。人工智能依靠数据深度挖掘与机器学习技术成果，可分析客户提供的数据，完成财务预测与深度分析任务。其能够以财务数据为依据，帮助会计人员对企业未来一定时间范围的财务状况进行精准预测，使会计人员有效推进财务风险预警与防范工作。

5.防范财务监管与欺诈风险

人工智能有助于保障企业财务安全，规避行业监管以及欺诈风险。会计人员可以将包括财务报表以及交易数据在内的财会数据输入到人工智能中，由其完成自动化分析与对比。人工智能能够将数据中存在的矛盾与异常问题识别出来，会计人员可利用人工智能提示信息，确定是否有违反会计准则、监管规定的情况，判断是否出现财务欺诈的问题。人工智能还能够依靠机器算法，围绕历史数据构建分析模型，满足会计人员评估投融资风险的数据应用需求，增强企业抵御财务风险的能力。人工智能还可对企业的财务数据以及各项交易数据进行动态追踪与实时监控，配合风险预警系统，提供预警信息，减轻企业因违规或者欺诈行为而遭受的经济损失、信誉损失。审计人员与财务人员可通过咨询人工智能来了解财务报表作假的方法，以此为依据开展自查。

（二）消极影响

1.会计信息的安全性与隐私性受到冲击

数据共享是人工智能的典型特点之一，因此很难确保企业会计信息的安全性与私密性。企业的会计信息具有较强的敏感性，与企业的经营发展息息相关，对于企业决策也有重要的影响作用。大部分企业都极为重视保护会计信息，通过备份数据、加密数据与增设访问权限等保护技术确保会计信息的完整性、真实性与安全性。若直接在人工智能这类公开面向大众的语言模型中输入会计数据，企业可能面临着商业机密泄露的问题。

2.建设与维护成本压力增加

人工智能的基础主要是算力、算法与数据，经济需求较大。以GPT-3为例，其所运用的数据集在得到处理前，容量就高达45TB。然而，当前的中文语料数据仍旧很难完成训练数据的任务，中文语料在人工智能训练总量中的占比极低。建设中文语料库则需要漫长的时间与大量的资金，需要将多种在文本类型、主题、语言风格上存在差异的数据输入到数据库中，针对中文数据实施预处理、标注、清洗与筛选的经济成本与时间成本也比较高。从算法的角度分析，若要建设与应用高质量的模型，就必须大量推进训练、调试与实验，并借助GPU等性能卓越的计算硬件来加快训练速度。同时还需要不断优化模型。从算力的角度分析，由于人工智能训练需要对复杂化的算法以及大量相关数据加以应用，所以必须长时间运行计算机，并消耗电力、芯片等成本较高的资源。这就给中小型企业带来较大的经济压力，设备以及计算资源方面的限制也阻碍了企业对于人工智能技术的有效应用。

3.会计人员过度依赖技术手段

训练数据直接决定着人工智能提供的观点与数据分析结果，若所用的数据本身存在歧视或者偏见等有指向性的情感立场，人工智能将在数据训练与学习过程中产生情感立场，并将偏见或者歧视情感放大，导致数据分析的准确性与客观性被削弱。已有不法人员通过操纵人工智能，诱导使用者产生错误行为。若会计人员长时间使用人工智能，其从众心理与依赖心理将不断强化。在从众心理的导向下，在未进行思考的前提下就追随大部分人的想法选择错误信息，将致使数据在错误的方向上聚集，产生数据偏差。会计人员若对以人工智能为基础的财会自动化技术过度依赖，可能会忽视自身应履行的财务职责，思维逐渐固化，丧失自身应有的判断力与职业发展能力。随着人工智能在会计行业中的应用场景越来越多，审计、财会、税务、会计档案管理等财会、审计领域中的基础岗位在日后可能会逐步被财务机器人取代，若会计人员只拥有财会基本技能，缺少变革、突破、创新思维，将逐步会被企业舍弃。

二、人工智能背景下会计行业的发展建议

（一）保障数据安全与隐私

针对人工智能给企业财务数据安全带来的诸多风险，应加大对数据与隐私安全的重视程度。首先，需要有效保护隐私数据。政府相关部门需要针对个人数据的获取、存储、分析以及利用等行为完善相关的法律标准与政策规定，最大程度保障数据获取、保存、处理、传输、使用等环节中的数据资源的安全性与隐私性，降低个人数据未获得本人授权被使用以及隐私泄露等安全事件发生率，夯实数据合法合规使用的法律与制度基础。数据使用方必须在获得作为数据拥有方的个人或者企业知晓、同意与授权后才能够使用财务数据。数据拥有方应享有限制、授权等数据使用权限；其次，推进数据合规审查工作。应针对隐私保护与数据安全保障需求，建立严格的合规合法审查工作机制，及时发现数据收集、处理、利用等环节存在的安全漏洞，规避数据合规与合法风险；最后，企业在财务数字化、自动化建设过程中，需要形成数据安全管理、应急与培训机制，依托管理制度与培训教育活动来预防财务数据泄露等信息安全风险事件。

（二）精准把控建设成本

针对人工智能使用过程中造成的经济压力问题，可尝试和其他企业共同建设基础设施并共享数据、技术资源。处理与存储财务数据时可通过云计算平台与共享服务器来实现，以此有助于提升相关设备的使用效率与利用率，减少设备购置、维护成本。企业针对人工智能耗能问题，可优先选取节能型硬件设备，依靠风能、太阳能等清洁可再生能源来满足供电需求，借此来缩减耗能成本，提高环境效益。还可通过剪枝技术、蒸馏技术、压缩技术等新型创新技术成果来缩减数据分析模型的大小，减少计算资源，将冗余数据移除，缩减模型参数，对模型进行压缩，使计算成本得到有效控制。企业在财务管理环节中引入人工智能技术后，应及时展开成本监控工作，合理把控预算。

（三）加快管理会计转型节奏

人工智能等智能技术进入到会计领域后，可以代替财务会计，高效精准地完成登账、记账以及核算等耗时长、机械重复的基础会计工作，企业对于核算人员的需求逐渐缩减。随着互联网与大数据等技术的持续应用，企业的交易数据、财务数据等经济活动数据不断增加，企业在决策环节的数据分析工作量极大，对于管理会计的需求日益增加。这就要求财务会计必须尽快完成转型任务，成长为高端财务人才，扩大职能范畴，增强财务数据分析与应用能力，在企业的战略设计与实施、绩效管控、投资项目决策、资金收支管理等方面创造更高的价值，为企业达成高质量发展的战略目标注入动力。

（四）增强危机意识与学习意识

会计人员既要掌握人工智能技术辅助财务分析、风险识别的方法，加大对于大数据算法、人工智能技术、相关软件功能的精通程度，从而实现对人工智能技术的充分利用，同时也必须要强化自身的职业危机意识，避免产生过度依赖智能技术的职业倦怠心理。面对人工智能输出的观念与数据分析结论，不应盲目信任与接受，而是要对其真实性、准确性、客观性保持质疑心理。会计人员应能够辩证地认识人工智能价值与局限性，始终保持审慎、客观的态度，积极查验数据结论的可信度。会计人员应当在日常培训活动中，掌握科学的研究方法，如调查方法、探究方法、验证方法等，以此及时发现人工智能分析中出现的思维偏差、逻辑错误。面对复杂的财务问题，会计人员应能够从多个维度展开思考，使分析结果更加全面。为了能够精准地分析与判定人工智能提供的财务分析结论的质量，会计人员需要对财务管理、审计、税务、会计准则等方面的知识形成更高的熟悉度，并不断地通过参与培训、自主学习等方式来拓宽视野，逐步成为当前会计行业迫切需要的复合型人才。

结语：

人工智能技术加快了智能财务的发展速度，为会计行业的智能化发展提供了必要的技术支持，满足了该行业构建自动化基础会计工作流程、高效分析财务数据、精准防控财务风险等需求。但同时，也带来了更为沉重的经济压力、更多信息安全风险与伦理问题。相关部门应通过完善的法规制度来确保财务数据的利用符合合法合规的基本要求；企业可通过共享设备等途径节省技术开发成本；会计行业的从业者应当在人工智能的支持下，尽快转变为管理会计人才，同时应保持独立的思考意识，不断夯实专业基础，实现对人工智能技术成果的科学利用。