人工智能時代會計人員面臨的機會和挑戰(zhàn)

秦嬌

【摘要】? 人工智能在對生產(chǎn)力產(chǎn)生巨大推動作用的同時，也給各行各業(yè)帶來了潛在的失業(yè)威脅。數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)將不可避免地改變會計人員的角色，但這并不意味著會計人員一定會被淘汰。文章采用Greg Richins等（2017）的數(shù)據(jù)分析方法，論證了會計人員有能力進行戰(zhàn)略性思考并利用其業(yè)務(wù)知識增強大數(shù)據(jù)分析提供的價值，能夠?qū)⑷斯ぶ悄芘c人的智能相結(jié)合，在各自擅長的領(lǐng)域發(fā)揮作用，通過在企業(yè)業(yè)務(wù)環(huán)境中使用大數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)企業(yè)價值最大化。

【關(guān)鍵詞】? 人工智能;數(shù)據(jù)分析;概念矩陣;會計人員職能

【中圖分類號】? F230? 【文獻標識碼】? A? 【文章編號】 1002-5812（2019）07-0086-03

一、引言

人工智能是指“機器模仿人類行為的能力”或者“讓智能體在復雜環(huán)境下達成目標的能力”。雖然在科學界，人工智能已經(jīng)不是一個新的概念，但這種技術(shù)真正取得突飛猛進的發(fā)展、從科幻走進現(xiàn)實卻是近幾年發(fā)生的事。相比于之前的歷次科技革命，“人工智能革命”要來得更猛烈、更徹底（Brynjolfsson and McAfee，2017）。

“人工智能革命”對于我國具有極為特殊的意義。黨和政府已充分認識到發(fā)展人工智能的重要性，并提出了戰(zhàn)略規(guī)劃。2017年《政府工作報告》中明確提出要加快人工智能等新興產(chǎn)業(yè)的研發(fā)。同年7月，國務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，對未來一段時期內(nèi)人工智能發(fā)展的指導思想、戰(zhàn)略目標和重點任務(wù)進行了全面部署。在黨的十九大報告中明確指出要“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合”?？梢灶A見，在黨和政府的引導下，我國的人工智能產(chǎn)業(yè)將會迎來重大發(fā)展，并對我國的經(jīng)濟社會發(fā)展產(chǎn)生巨大的推動作用。

在大力發(fā)展人工智能的同時，對其可能帶來的問題也要引起足夠的重視，其中一個問題就是就業(yè)。任何一次大的技術(shù)變革都是“創(chuàng)造性的毀滅”，在創(chuàng)造出新的生產(chǎn)力、新的生產(chǎn)組織方式的同時，必然伴隨著對舊的生產(chǎn)力、舊的生產(chǎn)組織方式的摧毀（熊彼特，1990），在此過程中往往伴隨著大批失業(yè)現(xiàn)象。而作為來勢更為兇猛的“人工智能革命”，其對就業(yè)的沖擊將更為劇烈、更為持久、更為全面，其可能造成的失業(yè)問題也會更加嚴重（Brynjolfsson and McAfee，2017;Ford，2016）。

人工智能的不斷進步，再加上大數(shù)據(jù)分析能力的不斷增強，增加了未來計算機化對大量工作崗位的威脅，而會計人員受到的這種威脅可能特別突出（Brynjolfsson and McAfee，2014;Ford，2015;Frey and Osborne，2013）。2017年，以德勤、普華永道、安永、畢馬威為代表的國際四大會計師事務(wù)所相繼上市財務(wù)機器人以及財務(wù)機器人解決方案，一場對于傳統(tǒng)會計行業(yè)的變革正在進行，人工智能時代已悄悄來臨，從而引發(fā)了以下問題：在人工智能時代，企業(yè)是否應該將部分會計工作交給智能化的機器？會計人員可能會被取代嗎？會計人員應如何應對會計智能化的沖擊？

在此背景下，本文通過研究人工智能時代可能造成的技術(shù)性失業(yè)，采用Greg Richins等（2017）的分析方法，分析會計人員擅長的領(lǐng)域和角色，探討會計人員在人工智能時代背景下如何繼續(xù)保持價值。

二、技術(shù)性失業(yè)

人工智能技術(shù)的普及可能造成的失業(yè)，是“技術(shù)性失業(yè)”的一個特例。技術(shù)性失業(yè)是指由技術(shù)進步所帶來的失業(yè)。技術(shù)的進步可以通過兩個渠道影響勞動力需求：一方面，通過創(chuàng)造更為廉價的工具，從而替代勞動力的使用;另一方面，摧毀某些舊的行業(yè)，從而消滅一大批就業(yè)崗位（熊彼特，1999）。馬克思在《資本論》中也對機器和大工業(yè)的影響進行了詳細的討論。他指出，技術(shù)的進步和機器的普及會帶來資本有機構(gòu)成的提高，這會導致人口的相對過剩和利潤率的下降，從而造成大規(guī)模失業(yè)，形成龐大的“產(chǎn)業(yè)后備軍”。更為嚴重的是，利潤率的下降會使資本家之間的競爭更加激烈，為了在競爭中獲得優(yōu)勢，他們會進一步增加機器的使用，從而使資本的有機構(gòu)成進一步提高，造成惡性循環(huán)，讓失業(yè)問題變得更加嚴重。

同時，不少學者認為此次人工智能革命的沖擊是全方位的，幾乎所有行業(yè)、所有職業(yè)的人都會受到其影響。不僅是藍領(lǐng)工人，就連包括律師、醫(yī)生、會計在內(nèi)的白領(lǐng)職業(yè)都會遭受嚴重沖擊（Ford，2015;卡普蘭，2016）。

三、數(shù)據(jù)分析方法

本文采用Greg Richins，Andrea Stapleton，Theophanis C. Stratopoulos（2017）的數(shù)據(jù)分析概念矩陣來分析人工智能時代的大數(shù)據(jù)特征。該方法基于數(shù)據(jù)的兩個維度概括數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)類型和分析方法。

（一）數(shù)據(jù)類型。在數(shù)據(jù)類型的廣泛維度中，數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)一般是指通過企業(yè)的交易處理系統(tǒng)，如銷售點系統(tǒng)（POS）、庫存管理系統(tǒng)和客戶、供應商關(guān)系管理系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來源廣泛，如電商平臺、新媒體客戶端、企業(yè)官方網(wǎng)站等，可能以各種形式出現(xiàn)，如文本、音頻和視頻。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的組織性較強，可以很容易地將其包含在傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，如財務(wù)報表等。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則相反，而且占據(jù)了現(xiàn)存數(shù)據(jù)中最大的一部分。

（二）分析方法。在數(shù)據(jù)分析的過程中，分析方法維度也可以分解為兩個子類別：問題驅(qū)動分析和探索性分析。問題驅(qū)動分析是指針對確定問題，對潛在原因進行形式化假設(shè)，并制定解決方案。這種分析方法類似于理論驅(qū)動的假設(shè)檢驗。例如，在管理會計中，確定產(chǎn)品銷售價格的問題通常始于產(chǎn)品成本分析，即通過產(chǎn)品的直接成本和間接成本來確定。探索性分析是指對已有的數(shù)據(jù)（特別是通過調(diào)查或觀察得來的原始數(shù)據(jù)），在盡量少的先驗假定下進行探索。特別是在對數(shù)據(jù)中的信息沒有足夠經(jīng)驗，不知該采用何種傳統(tǒng)統(tǒng)計方法進行分析時，探索性分析非常有效。例如，數(shù)據(jù)挖掘-探索性分析的一種形式定義為在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用模式及數(shù)據(jù)關(guān)系，通過可視化和定量的方法，對現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的模式、趨勢、異常值和意外結(jié)果等進行廣泛分析。數(shù)據(jù)挖掘-探索性分析的技術(shù)性較強，可以利用統(tǒng)計學、人工智能和數(shù)據(jù)庫等工具管理。

通過數(shù)據(jù)類型和分析方法兩大維度來劃分數(shù)據(jù)分析矩陣，數(shù)據(jù)分析模型見下圖。圖中，縱坐標代表問題分析方法，包括問題驅(qū)動分析和探索性分析;橫坐標代表數(shù)據(jù)類型，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

四、人工智能時代會計人員擔任的角色

（一）會計人員在問題驅(qū)動分析中的角色。

1.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的問題驅(qū)動分析。問題驅(qū)動分析適合那些擁有專業(yè)知識，能夠理解問題并能夠產(chǎn)生強烈的事前理論驅(qū)動假設(shè)并進行測試的人員，即會計人員。會計人員一直致力于服務(wù)企業(yè)的戰(zhàn)略目標和決策過程。早在20世紀初，會計人員就開始利用杜邦分析法來幫助企業(yè)更好地理解財務(wù)數(shù)據(jù)，并通過戰(zhàn)略來解釋這些數(shù)據(jù)，從而輔助決策的制定。杜邦分析法是會計人員從事結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的問題驅(qū)動分析的早期實例。會計人員可以分析財務(wù)報表數(shù)據(jù)以及與財務(wù)報表相關(guān)的數(shù)據(jù)，以了解企業(yè)盈利能力的驅(qū)動因素，幫助企業(yè)進行戰(zhàn)略決策。但在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，需要超越杜邦分析法這種簡單工具的更有效的分析方法。

2.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的問題驅(qū)動分析。在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析中，會計人員可以并應該發(fā)揮有價值的支持作用，以確保在“讓數(shù)據(jù)為自己說話”時做出正確的推論。數(shù)據(jù)科學家應該與理解業(yè)務(wù)的人合作，減少對估值的不確定性。換句話說，作為支持角色的會計人員可以提供有效的重要信息，以使計算機開發(fā)出更好的模型。例如，一家公司因為遵循產(chǎn)品差異化戰(zhàn)略，利潤率較高。對于這家公司來說，犧牲毛利率來增加凈收入是完全合理的。而與高利潤率公司相比，一家正在追求成本領(lǐng)先戰(zhàn)略的公司利潤率較低，如果毛利率下降，該公司可能無法維持經(jīng)營。如果決策者不了解企業(yè)的基本面，盲目遵循某一策略，結(jié)果可能是災難性的。這就是為什么會計人員要在決策過程中發(fā)揮主導作用，因為會計人員理解構(gòu)成企業(yè)財務(wù)報表的數(shù)據(jù)以及這些數(shù)據(jù)與企業(yè)戰(zhàn)略的關(guān)系，不僅了解大數(shù)據(jù)分析所提出的趨勢，還了解這些趨勢與企業(yè)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略相關(guān)的基本機制。因此，會計人員非常適合在問題驅(qū)動分析中擔任領(lǐng)導角色。

至此，本文探討了會計人員在財務(wù)會計領(lǐng)域?qū)Y(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行問題驅(qū)動分析方面發(fā)揮主導作用的重要性。當然，會計人員的作用并不僅限于問題驅(qū)動分析，在探索性分析中也可以發(fā)揮重要的支持作用。探索性分析可以產(chǎn)生很多潛在的模型，但并不是所有的模型在進行決策時都同樣有效或有用。

（二）會計人員在探索性分析中的角色。鑒于數(shù)據(jù)分析方法的復雜性，以及探索性分析的技術(shù)性較強，數(shù)據(jù)科學家具有相對優(yōu)勢，應在探索性分析方面繼續(xù)發(fā)揮主導作用，會計人員難以取代數(shù)據(jù)科學家來主導探索性分析。探索性分析著重于讓數(shù)據(jù)為自己說話，而不是說所有數(shù)據(jù)都對決策有用或相關(guān)。因此雖然探索性分析最適合數(shù)據(jù)科學家，但具有特定領(lǐng)域知識的會計人員將在指導探索性分析方面發(fā)揮關(guān)鍵支持作用，并幫助數(shù)據(jù)科學家正確解釋探索性分析的結(jié)果，同時剔除不相關(guān)信息。會計人員擁有強大的商業(yè)頭腦和專業(yè)知識，可以為數(shù)據(jù)科學家過濾掉不相關(guān)的信息，使其將注意力集中在探索性分析中的相關(guān)信息上，并協(xié)助數(shù)據(jù)科學家解釋業(yè)務(wù)框架內(nèi)的分析結(jié)果。比如：會計人員通過認識數(shù)據(jù)之間的關(guān)系以及這些因素如何影響企業(yè)業(yè)績，繼續(xù)幫助企業(yè)實現(xiàn)財務(wù)目標。

數(shù)據(jù)科學家在探索性分析中構(gòu)建了許多模型，管理者需要評估哪些模型是有用的，哪些是具有誤導性的，這是一項非常困難的工作。要分辨有用模型需要具備兩種能力：理解底層業(yè)務(wù)、理解數(shù)據(jù)以及如何分析數(shù)據(jù)。鑒于會計人員在業(yè)務(wù)方面以及數(shù)據(jù)方面的雙重能力，數(shù)據(jù)科學家在對這兩種數(shù)據(jù)類型進行探索性分析時，會計人員可以發(fā)揮支持作用。

五、結(jié)束語

人工智能時代，數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)將不可避免地改變會計人員的角色，但這并不意味著會計人員將會被淘汰。大數(shù)據(jù)分析為會計人員提供了機會，在結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的問題驅(qū)動分析中可以發(fā)揮主導作用，并支持數(shù)據(jù)科學家進行探索性分析以創(chuàng)造價值。這個論點建立在兩個支柱上：會計人員具有了解業(yè)務(wù)的優(yōu)勢，已習慣于使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并執(zhí)行數(shù)據(jù)分析。事實上，我們認為會計人員的技能和知識是對大數(shù)據(jù)的補充，是通過在業(yè)務(wù)環(huán)境中使用大數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)價值最大化。

大數(shù)據(jù)技術(shù)使企業(yè)開展業(yè)務(wù)的方式發(fā)生了重大變化。大數(shù)據(jù)是否造成對會計行業(yè)的威脅或提供了機會取決于會計人員本身。為了確保會計人員在大數(shù)據(jù)世界中占有一席之地，需要從高校人才培養(yǎng)到會計從業(yè)人員的繼續(xù)教育等各個層面進行改革和提升。S

【主要參考文獻】

[ 1 ] 李開復，王詠剛.人工智能：李開復談AI如何重塑個人、商業(yè)與社會的未來圖譜[M].北京：文化發(fā)展出版社，2017.

[ 2 ] 李彥宏.智能革命：李彥宏談人工智能時代的社會、經(jīng)濟與文化變革[M].北京：中信出版社，2017.

[ 3 ] 騰訊研究院、中國信通院互聯(lián)網(wǎng)法律研究中心、騰訊AI Lab、騰訊開放平臺.人工智能：國家人工智能戰(zhàn)略行動抓手[M]. 北京：中國人民大學出版社，2017.

[ 4 ] 國務(wù)院.新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃，2017-07-20.http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[ 5 ] 陳永偉，許多.人工智能革命的就業(yè)影響：回顧和預測[J].比較，2018， （2）：135-160.

[ 6 ] Greg Richins，Andrea Stapleton，Theophanis C Stratopoulos，Christopher Wong.Big Data Analytics：Opportunity or Threat for the Accounting Profession？[J].Journal of information systems，2017，（3）：63-79.

[ 7 ] Alles M G.Drivers of the Use and Facilitators and Obstacles of the Evolution of Big Data by the Audit Profession[J].Accounting Horizons，2015，（2）：439-449.

[ 8 ] Warren J D，K C Moffitt，P Byrnes.How Big Data Will Change Accounting[J].Accounting Horizons，2015，（2）：397-407.

[ 9 ] 湯谷良，張守文.大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)財務(wù)管理的挑戰(zhàn)與變革[J].財務(wù)研究，2015，（1）：59-64.

[ 10 ] 孫祎希，李小敏.“移動互聯(lián)+大數(shù)據(jù)”下管理會計與價值管理創(chuàng)新途徑的探討[J].商業(yè)會計，2018，（20）：85-86.

[ 11 ] 吳夢琳，王先鹿.財務(wù)共享模式下我國企業(yè)面臨的問題及對策[J].商業(yè)會計，2018，（20）：78-79.

[ 12 ] Brynjolfsson E，McAfee A.Machine，Platform，Crowd：Harnessing Our Digital Future[M].USA：Norton，2017.