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    人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型存在的問題及對(duì)策探討

    2021-01-02 10:25:46
    企業(yè)改革與管理 2021年3期
    關(guān)鍵詞:會(huì)計(jì)工作財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型

    楊 曦

    (中國(guó)工程物理研究院物資部,四川 綿陽(yáng) 621000)

    一、人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的必要性

    1.人工智能時(shí)代發(fā)展的必然結(jié)果

    2017年7月,國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,在戰(zhàn)略目標(biāo)中明確指出,到2025年,人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元,帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過5萬億元;到2030年,人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元,帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元。人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力,催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式,引發(fā)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的重大變革。人機(jī)協(xié)同將成為未來主流的生產(chǎn)和服務(wù)方式。在可預(yù)見的未來,在各行各業(yè),我國(guó)都將迎來巨大的變革。人工智能時(shí)代已經(jīng)到來,傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作逐步會(huì)被財(cái)務(wù)機(jī)器人所取代,只有管理會(huì)計(jì)工作接手財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作的“接力棒”,才能更好地適應(yīng)和促進(jìn)智能經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展,管理會(huì)計(jì)工作即將邁入一個(gè)全新的時(shí)代。

    2.企業(yè)生存和發(fā)展的內(nèi)外需求

    在全球化、信息化和網(wǎng)絡(luò)化的時(shí)代,企業(yè)面臨的生存壓力越來越復(fù)雜多樣。除了宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化和調(diào)整、同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者的市場(chǎng)爭(zhēng)奪、消費(fèi)者日益提高的消費(fèi)需求、高端人才的緊缺等常態(tài)生存壓力以外,更有全球經(jīng)濟(jì)一體化模式的發(fā)展變化,因此,以事后核算為主的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足企業(yè)的生存和發(fā)展需要。只有管理會(huì)計(jì)對(duì)事前、事中、事后的全方位預(yù)判、跟蹤、分析、調(diào)節(jié)、管理、評(píng)價(jià),才能更好地適應(yīng)新經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下的企業(yè)發(fā)展和壯大。

    企業(yè)面臨重重的外部壓力以外,還有很多壓力來自企業(yè)內(nèi)部。企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力體現(xiàn)在方方面面,降低產(chǎn)品成本、提高生產(chǎn)效率、環(huán)環(huán)相扣的內(nèi)部控制、敏銳的商業(yè)視野、企業(yè)利潤(rùn)與職工績(jī)效的有機(jī)結(jié)合、企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展戰(zhàn)略與企業(yè)文化的滲透融合等。只有科學(xué)、合理、高效地解決了這一系列的問題,企業(yè)才能在眾多的同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者之間脫穎而出,為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展奠定夯實(shí)的基礎(chǔ)。而管理會(huì)計(jì)在這些方面的作用尤為凸顯,因此,利用管理會(huì)計(jì)的職能,主動(dòng)把來自企業(yè)內(nèi)部的壓力轉(zhuǎn)化為企業(yè)強(qiáng)有力的競(jìng)爭(zhēng)力,化壓力為動(dòng)力,化危機(jī)為機(jī)遇,才能讓企業(yè)長(zhǎng)久的立于不敗之地。

    3.人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)面臨的諸多挑戰(zhàn)

    2017年,BBC 基于劍橋大學(xué)研究者的數(shù)據(jù)體系分析社會(huì)數(shù)十個(gè)領(lǐng)域的上千份工作,其中會(huì)計(jì)被取代的概率為97.6%。人工智能時(shí)代,財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作面臨前所未有的挑戰(zhàn),主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

    一是時(shí)間效率方面。財(cái)務(wù)機(jī)器人7*24小時(shí)不間斷工作,首當(dāng)其沖地顛覆了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員工作時(shí)長(zhǎng)的概念。大量的數(shù)據(jù)運(yùn)算,財(cái)務(wù)機(jī)器人可以在極短的時(shí)間內(nèi)完成。據(jù)統(tǒng)計(jì),德勤財(cái)務(wù)機(jī)器人三四個(gè)小時(shí)就可以完成財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員一天的工作,開票流程可由20分鐘縮減到5分鐘,每天縮短 6小時(shí)的工作時(shí)間,工作效率提升75%;例如,某餐飲集團(tuán),當(dāng)前門店數(shù)量近200家,40多人的工作財(cái)務(wù)機(jī)器人一天完成……。

    二是數(shù)據(jù)精準(zhǔn)方面。財(cái)務(wù)機(jī)器人的數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn),排除了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員人為的錯(cuò)誤以外,更加透明與可追溯是財(cái)務(wù)機(jī)器人的又一大優(yōu)勢(shì)。流程數(shù)據(jù)自動(dòng)化,大大減少了人為干擾因素對(duì)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)的影響。數(shù)據(jù)處理痕跡可追溯,更好地提高了財(cái)務(wù)監(jiān)管的作用。數(shù)據(jù)處理規(guī)則統(tǒng)一化,更是減少了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的差異化,使數(shù)據(jù)的可比性提高了依據(jù)。

    三是基礎(chǔ)重復(fù)性工作方面。財(cái)務(wù)機(jī)器人可以取代大部分財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)基礎(chǔ)重復(fù)性工作,如:合同管理、固定資產(chǎn)管理、存貨出入庫(kù)核算、會(huì)計(jì)憑證填制、報(bào)表生成、發(fā)票開具與認(rèn)證、數(shù)據(jù)核對(duì)與比對(duì)、費(fèi)用報(bào)銷、工資發(fā)放等一系列財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作。

    然而,這些都僅僅只是開始,隨著越來越多的財(cái)務(wù)機(jī)器人的普及,財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作將會(huì)被越來越多的財(cái)務(wù)機(jī)器人所取代,財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)將面臨更加嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

    二、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型存在的主要問題

    1.社會(huì)、企業(yè)、個(gè)人對(duì)管理會(huì)計(jì)缺乏認(rèn)識(shí)與重視

    我國(guó)對(duì)管理會(huì)計(jì)的應(yīng)用,始于20世紀(jì)80年代初期,我國(guó)財(cái)政部從美國(guó)引入CMA。相比西方國(guó)家已經(jīng)發(fā)展了一百多年歷史的管理會(huì)計(jì),我國(guó)無論是從理論到實(shí)踐,還是從宏觀到微觀,管理會(huì)計(jì)工作都還有相當(dāng)大的差距。據(jù)《中國(guó)會(huì)計(jì)報(bào)》2016年4月統(tǒng)計(jì),我國(guó)財(cái)務(wù)從業(yè)人員有1900多萬人,這當(dāng)中只有不到5%的管理會(huì)計(jì)人員,在這樣的背景下,中國(guó)總會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)于2017年舉辦了我國(guó)第一次管理會(huì)計(jì)資格考試。目前,在我國(guó)僅有一小部分大型企業(yè)設(shè)有專門的管理會(huì)計(jì)崗位,多數(shù)中小型企業(yè)并沒有設(shè)立獨(dú)立的管理會(huì)計(jì)崗位以及完善的財(cái)務(wù)管理制度。很多中小微企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的工作仍然停留在會(huì)計(jì)核算的認(rèn)識(shí)上,忽略了對(duì)管理會(huì)計(jì)的重視。很多企業(yè)對(duì)管理會(huì)計(jì)工作認(rèn)識(shí)不足,認(rèn)為管理是管理、會(huì)計(jì)是會(huì)計(jì),管理是管理部門的事,而會(huì)計(jì)是財(cái)務(wù)部門的事,把這二者區(qū)別對(duì)待了,沒有進(jìn)行有機(jī)結(jié)合。

    2.財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)工作職能無法清晰劃分

    管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)是會(huì)計(jì)學(xué)的兩個(gè)分支,也是會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的兩個(gè)基本子系統(tǒng)。管理會(huì)計(jì)是從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)中分離出來的,要學(xué)好管理會(huì)計(jì)必須要學(xué)好財(cái)務(wù)會(huì)計(jì),才能在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)基礎(chǔ)上進(jìn)行戰(zhàn)略管理、預(yù)算管理、成本管理、營(yíng)運(yùn)管理、投融資管理、績(jī)效管理、風(fēng)險(xiǎn)管理等。我國(guó)很多企業(yè)沒有單獨(dú)設(shè)置管理會(huì)計(jì)崗位,而是把管理會(huì)計(jì)相關(guān)工作劃分到了財(cái)務(wù)部門,統(tǒng)稱為財(cái)務(wù)工作。很多企業(yè)的財(cái)務(wù)部門會(huì)進(jìn)行預(yù)算編制、成本核算、績(jī)效核算等。這使得管理會(huì)計(jì)的職能沒有充分地發(fā)揮,以至于管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的界限越來越模糊,使管理會(huì)計(jì)的“管理”無法充分實(shí)現(xiàn)。

    3.缺乏專業(yè)的管理會(huì)計(jì)人才

    我國(guó)有大量從事財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作的人員,但是缺乏素質(zhì)高、專業(yè)性強(qiáng)、有前瞻性的財(cái)務(wù)人員。而管理會(huì)計(jì)需要掌握的技能除了基本的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)知識(shí)體系,還需要精通財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和相關(guān)法律政策,并且還需掌握豐富的現(xiàn)代企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理知識(shí)以及工作經(jīng)驗(yàn)的大量積累總結(jié)。據(jù)2019年度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,報(bào)考初級(jí)會(huì)計(jì)師人數(shù)為439萬人,報(bào)考中級(jí)會(huì)計(jì)師160萬人,報(bào)考注冊(cè)會(huì)計(jì)師173萬人,報(bào)考管理會(huì)計(jì)師人數(shù)僅為7.8萬人,由此看出,我國(guó)管理會(huì)計(jì)人才還是相當(dāng)匱乏。

    三、人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的建議

    1.加強(qiáng)政府、社會(huì)、企業(yè)對(duì)管理會(huì)計(jì)的重視

    2016年10月18日,財(cái)政部頒發(fā)了《會(huì)計(jì)改革與發(fā)展“十三五”規(guī)劃綱要》(財(cái)會(huì)[2016]19號(hào)),提出:“爭(zhēng)取3-5年內(nèi),在全國(guó)培養(yǎng)出一批管理會(huì)計(jì)人才”,2016年10月又發(fā)布《會(huì)計(jì)改革與發(fā)展“十三五”規(guī)劃綱要》,直接將管理會(huì)計(jì)列為“行業(yè)急需緊缺人才”,并明確提出:“到2020年培養(yǎng)3萬名精于理財(cái)、善于管理和決策的管理會(huì)計(jì)人才”的任務(wù)目標(biāo)。政府、社會(huì)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)者只有高度重視人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的必要性和緊迫性,在人工智能時(shí)代高度滲透進(jìn)入各行各業(yè)時(shí),才能有充足的人才儲(chǔ)備,以應(yīng)對(duì)新時(shí)代的轉(zhuǎn)型和挑戰(zhàn)。政府應(yīng)加大宣傳力度,引導(dǎo)輿論導(dǎo)向,為我國(guó)會(huì)計(jì)行業(yè)的未來發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級(jí)提前做好戰(zhàn)略布局和指導(dǎo)方針。社會(huì)各界以及高等院校,應(yīng)積極配合展開多維度課題討論、學(xué)術(shù)論壇、培訓(xùn)提升等管理會(huì)計(jì)專業(yè)理論及實(shí)踐活動(dòng)的開展,讓管理會(huì)計(jì)從國(guó)外走進(jìn)國(guó)內(nèi),從理論走向?qū)嵺`,從模糊混淆走向清晰可實(shí)操。企業(yè)管理者應(yīng)積極學(xué)習(xí)管理會(huì)計(jì)相關(guān)知識(shí),高度重視管理會(huì)計(jì)工作,提供更多管理會(huì)計(jì)工作崗位,讓管理會(huì)計(jì)工作深度參與企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理及戰(zhàn)略決策等重要工作中去,最大限度實(shí)現(xiàn)管理會(huì)計(jì)的職業(yè)價(jià)值。

    2.梳理區(qū)分財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)工作,引導(dǎo)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型

    在企業(yè)單位的具體工作中,切實(shí)劃分財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作與管理會(huì)計(jì)工作的職責(zé)與分工,設(shè)置符合本單位需求的管理會(huì)計(jì)崗位,如:預(yù)算管理、成本管理、營(yíng)運(yùn)管理、投融資管理、績(jī)效管理、風(fēng)險(xiǎn)管理等,積極引導(dǎo)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作向管理會(huì)計(jì)工作過渡和轉(zhuǎn)型。針對(duì)企業(yè)各部門的需求,設(shè)計(jì)開發(fā)管理會(huì)計(jì)運(yùn)算模型,及時(shí)調(diào)整、及時(shí)更新,以適應(yīng)不同部門對(duì)數(shù)據(jù)的不同需求。加強(qiáng)業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)的信息溝通和對(duì)接,提高管理會(huì)計(jì)信息適用性、相關(guān)性。加強(qiáng)上下游等相關(guān)市場(chǎng)數(shù)據(jù)的收集與比對(duì),及時(shí)調(diào)整和更新管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù),為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐。所謂“當(dāng)局者迷旁觀者清”,讓企業(yè)的管理會(huì)計(jì)做一個(gè)企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的“旁觀者”,提供事前、事中、事后全生命周期的數(shù)據(jù)加工、分析及決策,實(shí)現(xiàn)管理會(huì)計(jì)職能價(jià)值最大化。

    3.加強(qiáng)財(cái)務(wù)人員自身觀念的轉(zhuǎn)變及對(duì)管理會(huì)計(jì)體系的學(xué)習(xí)和提高

    隨著人工智能時(shí)代的深入發(fā)展,越來越多的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員意識(shí)到自身的職業(yè)危機(jī),財(cái)務(wù)人員只有提前做好知識(shí)儲(chǔ)備,才能做到轉(zhuǎn)型時(shí)的有備無患。財(cái)務(wù)人員應(yīng)認(rèn)識(shí)到管理會(huì)計(jì)方向是未來更高層次的要求,管理會(huì)計(jì)是未來企業(yè)更需要的人才。財(cái)務(wù)人員應(yīng)積極主動(dòng)地學(xué)習(xí)管理會(huì)計(jì)的知識(shí)體系,在自身財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)上,結(jié)合單位具體實(shí)際工作,挖掘出更多的數(shù)據(jù)信息,為企業(yè)創(chuàng)造更多的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,這才是財(cái)務(wù)人員應(yīng)該追求的目標(biāo)。財(cái)務(wù)人員還應(yīng)該充分利用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代提供的各項(xiàng)便利措施,通過網(wǎng)絡(luò)課程、專家講座、各大財(cái)經(jīng)期刊等方式,不間斷地進(jìn)行自我充電,緊跟時(shí)代發(fā)展步伐,及時(shí)更新知識(shí)儲(chǔ)備,隨時(shí)準(zhǔn)備投入人工智能時(shí)代的大潮。

    四、結(jié)束語(yǔ)

    在高速發(fā)展的人工智能時(shí)代,傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作即將被人工智能所顛覆和取代。對(duì)歷史數(shù)據(jù)的核算和分析已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足新經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下的企業(yè)生存和發(fā)展的需要。只有管理會(huì)計(jì)工作的事前高瞻遠(yuǎn)矚、提前布局、防患于未然,事中跟蹤分析、調(diào)整、糾偏,事后績(jī)效考核、評(píng)價(jià)、總結(jié),才能適應(yīng)智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代下的企業(yè)發(fā)展與壯大。人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型已經(jīng)刻不容緩。

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