人工智能背景下的會(huì)計(jì)模式與智能會(huì)計(jì)探究

摘 要：第四次工業(yè)革命推進(jìn)了數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，近年來，會(huì)計(jì)行業(yè)越來越重視各種技術(shù)的應(yīng)用，人工智能作為數(shù)字技術(shù)不可或缺的主力軍之一為會(huì)計(jì)行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了極大的推動(dòng)力。在人工智能技術(shù)的推動(dòng)下，傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)模式發(fā)生變更，新型的“智能+數(shù)據(jù)”“智能+會(huì)計(jì)核算”“智能+會(huì)計(jì)報(bào)告”“智能+會(huì)計(jì)教育”模式日益成熟，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)正努力突破傳統(tǒng)工作的邊界，不斷向智能會(huì)計(jì)的領(lǐng)域開拓。文章對(duì)人工智能引發(fā)的會(huì)計(jì)模式變革和智能會(huì)計(jì)的應(yīng)用和影響進(jìn)行探索，呼吁人工智能時(shí)代的會(huì)計(jì)人才適應(yīng)會(huì)計(jì)模式的變革，精通會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)基本原理并熟練掌握人工智能技術(shù)，真正做到會(huì)計(jì)工作與人工智能相融合，由傳統(tǒng)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)變?yōu)檫m應(yīng)智能技術(shù)的應(yīng)用和新型財(cái)務(wù)工作的智能會(huì)計(jì)。

關(guān)鍵詞：人工智能;會(huì)計(jì)模式;智能會(huì)計(jì)

中圖分類號(hào)：F233文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1005-6432（2022）08-0184-03

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.08.184

1 引言

第四次工業(yè)革命推動(dòng)了數(shù)字技術(shù)如互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等在各行業(yè)的發(fā)展和應(yīng)用[1]。人工智能作為新一代信息技術(shù)的主要驅(qū)動(dòng)力之一，憑借強(qiáng)大的計(jì)算、信息存儲(chǔ)和核算分析等能力，在會(huì)計(jì)行業(yè)發(fā)揮著越來越重要的作用。人工智能技術(shù)與會(huì)計(jì)行業(yè)不斷融合，誕生了一系列圖像處理、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制等技術(shù)。對(duì)于這些技術(shù)的應(yīng)用不僅節(jié)約成本、提升效率、優(yōu)化流程，還改變了會(huì)計(jì)模式，推動(dòng)了智能會(huì)計(jì)的形成。那么人工智能究竟是什么呢？人工智能如何推動(dòng)會(huì)計(jì)模式變革呢？人工智能背景下形成的智能會(huì)計(jì)的應(yīng)用和影響又有哪些呢？這些都是亟須探索的議題。

2 人工智能概述

人工智能（artificial intelligence），也稱AI，在字面上是“人工”和“智能”的組合[1]。 “人工”是指由人為制造的，而“智能”涉及意識(shí)、自我和思維，思維產(chǎn)生了行為和語言，而“智能”優(yōu)化并提高了行為和語言。

人工智能是用計(jì)算機(jī)研究由人類開展智能工作的技術(shù)，然而其本質(zhì)不在于研究技術(shù)而在于模擬人的思維方式以及活動(dòng)規(guī)律，也就是讓計(jì)算機(jī)具備像人一樣的思考能力從而完成人類才能完成的工作。模擬思維過程有兩種途徑：一種是結(jié)構(gòu)模擬，而另一種是功能模擬。結(jié)構(gòu)模擬是通過研究人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和機(jī)制來仿造出相似的人工智能機(jī)器。功能模擬則要求對(duì)人腦的思維進(jìn)行模擬。

根據(jù)人工智能機(jī)器是否具備思考能力和推理能力，人工智能可以分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能。弱人工智能不具備自主思考、推理和解決問題的能力，最常應(yīng)用于電子計(jì)算機(jī)。與弱人工智能相反，強(qiáng)人工智能有自主意識(shí)和獨(dú)立思維，應(yīng)對(duì)問題時(shí)能進(jìn)行思考、推理并解決問題。強(qiáng)人工智能根據(jù)智能機(jī)器思維是否擬人化可以分為擬人的人工智能和非擬人的人工智能，兩者的共同點(diǎn)在于都擁有思考能力和推理能力，不同點(diǎn)在于前者與人的思維一樣，而后者具有與人完全不一樣的思維、知覺、意識(shí)和推理方式。目前由于強(qiáng)人工智能的技術(shù)水平還不成熟，弱人工智能更為盛行。

人工智能有廣泛的實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域，這項(xiàng)技術(shù)開發(fā)出的人臉識(shí)別、智能搜索、語言和圖像提取等技術(shù)為諸多行業(yè)創(chuàng)造了顯著的效益[2]。作為一種新型基礎(chǔ)設(shè)施，人工智能為人類的生活帶來更多便捷性和可能性。

3 會(huì)計(jì)模式的變革

人工智能技術(shù)的發(fā)展，突破了傳統(tǒng)會(huì)計(jì)模式信息傳遞的約束，降低信息傳遞的成本，提高信息傳遞的效率和質(zhì)量，推進(jìn)會(huì)計(jì)模式的變革。新型的會(huì)計(jì)模式為會(huì)計(jì)工作人員提供了更多選擇，也增強(qiáng)了財(cái)務(wù)工作處理的效率和質(zhì)量。

3.1 “智能+數(shù)據(jù)”新模式

“智能+數(shù)據(jù)”新模式的創(chuàng)建思路是在數(shù)據(jù)獲取和采集階段實(shí)現(xiàn)智能化，即將企業(yè)內(nèi)外部的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)匯總在數(shù)據(jù)庫中。運(yùn)用人工智能自動(dòng)檢索、人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和深度挖掘潛在價(jià)值。運(yùn)用人工智能決策支持系統(tǒng)和專家系統(tǒng)制定決策。

“智能+數(shù)據(jù)”新模式顛覆了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的運(yùn)用，對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用造成實(shí)質(zhì)性的突破。會(huì)計(jì)核算決策的源頭在于數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類繁雜，對(duì)有用數(shù)據(jù)的提取難度大、決策效用小。人工智能技術(shù)融入數(shù)據(jù)收集、整理、分析的工作中能幫助公司更好地了解市場(chǎng)、行業(yè)以及他們?cè)谏缃幻襟w中的地位，并識(shí)別能夠創(chuàng)造價(jià)值的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。管理者通過使用復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和時(shí)間序列模型，可以搜索數(shù)以百計(jì)的交易，發(fā)現(xiàn)異常和風(fēng)險(xiǎn)，有效制定決策。這種技術(shù)大大提高了數(shù)據(jù)的多元性和實(shí)用性，減小決策的誤差和不確定性，從而為企業(yè)未來的經(jīng)營發(fā)展提供更科學(xué)、更可行的預(yù)測(cè)。

3.2 “智能+會(huì)計(jì)核算”新模式

會(huì)計(jì)的核算需要確保真實(shí)性和可靠性，然而會(huì)計(jì)確認(rèn)中存在諸多難以估計(jì)和可靠計(jì)量的事項(xiàng)?！爸悄?會(huì)計(jì)核算”新模式的產(chǎn)生使這些不確定性事項(xiàng)通過技術(shù)進(jìn)行科學(xué)有效的估計(jì)，以保障會(huì)計(jì)信息的質(zhì)量。在這種模式下研發(fā)的財(cái)務(wù)機(jī)器人通過智能網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、智能財(cái)務(wù)系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析與核算，會(huì)計(jì)人員只需要輸入相應(yīng)的指令，如一些紙制票據(jù)，財(cái)務(wù)機(jī)器人就能自動(dòng)生成憑證和賬簿信息，這極大減輕了會(huì)計(jì)人員的工作量。

3.3 “智能+會(huì)計(jì)報(bào)告”新模式

“智能+會(huì)計(jì)報(bào)告”新模式實(shí)現(xiàn)了會(huì)計(jì)報(bào)告內(nèi)容、時(shí)間、披露形式和會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)形式的變革。在會(huì)計(jì)報(bào)告內(nèi)容上，報(bào)告的時(shí)間和數(shù)量不再受到約束。因而，人工智能下的數(shù)據(jù)庫能實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)與財(cái)務(wù)信息并存，歷史、現(xiàn)時(shí)和未來的信息并存。在會(huì)計(jì)報(bào)告時(shí)間上，財(cái)務(wù)報(bào)告的發(fā)布不受時(shí)間限制，期中、期末和實(shí)時(shí)財(cái)務(wù)報(bào)告都能實(shí)現(xiàn)，這有助于財(cái)務(wù)決策的有效性。在會(huì)計(jì)報(bào)告披露形式上，通過技術(shù)能滿足人性化的需求，自由選擇披露全面或局部，并基于人工智能成本預(yù)測(cè)的內(nèi)部咨詢系統(tǒng)和基于大數(shù)據(jù)的外部合規(guī)報(bào)告在可追溯性、可確認(rèn)性和最終透明度方面進(jìn)行改良。在會(huì)計(jì)報(bào)告數(shù)據(jù)的形式上，圖像、視頻、辦公文檔等非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)形式產(chǎn)生，在一定程度上滿足了不同財(cái)務(wù)報(bào)告使用者的需求，實(shí)現(xiàn)了財(cái)務(wù)報(bào)告的個(gè)性化。

3.4 “智能+會(huì)計(jì)教育”

“智能+會(huì)計(jì)教育”是將人工智能引入會(huì)計(jì)教育，并對(duì)會(huì)計(jì)理念進(jìn)行重塑，調(diào)整會(huì)計(jì)學(xué)科結(jié)構(gòu)，引導(dǎo)會(huì)計(jì)人才轉(zhuǎn)型。會(huì)計(jì)教育抵制變革，更注重獲取會(huì)計(jì)技術(shù)知識(shí)而不是市場(chǎng)所需要的技術(shù)和能力技能而廣受批評(píng)。

人工智能技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了會(huì)計(jì)理念的變化，在人工智能時(shí)代，會(huì)計(jì)打破了傳統(tǒng)意義上業(yè)務(wù)核算的形象，主張加強(qiáng)會(huì)計(jì)人員在管理和決策上的能力。因而在這一階段需要提高會(huì)計(jì)人員的戰(zhàn)略思維，注重財(cái)務(wù)信息的分析和運(yùn)用。

人工智能的發(fā)展通過重新構(gòu)建會(huì)計(jì)學(xué)科機(jī)構(gòu)體系推動(dòng)會(huì)計(jì)學(xué)科的革命。人工智能技術(shù)已與會(huì)計(jì)密切聯(lián)合，也突破了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)的界限，推動(dòng)實(shí)證性會(huì)計(jì)向價(jià)值性會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)變。技術(shù)化時(shí)代重復(fù)的、基本的傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作將被取代，財(cái)務(wù)軟件的普及和人工智能技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用將使傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)流程自動(dòng)化[3]。在人工智能的背景下，企業(yè)對(duì)復(fù)合創(chuàng)新型會(huì)計(jì)人才的需求激增，會(huì)計(jì)人員除了對(duì)理論和實(shí)物進(jìn)行研究外，還需要熟練運(yùn)用人工智能技術(shù)，以創(chuàng)新和完善會(huì)計(jì)行業(yè)。

4 智能會(huì)計(jì)的發(fā)展及其影響

隨著人工智能理論和技術(shù)日益成熟，許多行業(yè)已開始進(jìn)行人工智能機(jī)器的研發(fā)并投入使用，會(huì)計(jì)行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)如普華永道以及畢馬威已將自主研發(fā)的財(cái)務(wù)機(jī)器人投入市場(chǎng)，這對(duì)于傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)行業(yè)將造成巨大的沖擊。如今會(huì)計(jì)愈發(fā)智能化、自動(dòng)化，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)的工作邊界正在不斷突破，借助現(xiàn)有的技術(shù)，智能會(huì)計(jì)的領(lǐng)域正不斷開拓。這在一定程度上推動(dòng)會(huì)計(jì)行業(yè)的加速前進(jìn)。隨著智能會(huì)計(jì)的應(yīng)用逐漸深入，會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)在信息、服務(wù)、管理等方面也受到極大的影響。

4.1 智能會(huì)計(jì)的應(yīng)用

智能會(huì)計(jì)應(yīng)用圖像處理、語言處理、機(jī)器人等技術(shù)，突破了傳統(tǒng)會(huì)計(jì)電算化水平的約束，改善了財(cái)務(wù)領(lǐng)域的自動(dòng)化程度，推動(dòng)財(cái)務(wù)工作的轉(zhuǎn)型。

4.1.1 圖像處理技術(shù)的應(yīng)用

圖像處理技術(shù)是種借助機(jī)器從客觀事物的圖像中提取信息進(jìn)行實(shí)際檢測(cè)和加工的技術(shù)，被廣泛用作數(shù)據(jù)記錄的信息輸入形式，適用于發(fā)票、銀行對(duì)賬單或任何合適的文件。智能會(huì)計(jì)應(yīng)用圖像處理技術(shù)能改進(jìn)會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)處理過程，首先，應(yīng)用圖像識(shí)別系統(tǒng)能對(duì)會(huì)計(jì)憑證進(jìn)行查重、驗(yàn)證和自動(dòng)實(shí)現(xiàn)記賬、價(jià)稅分離。如圖像識(shí)別系統(tǒng)對(duì)發(fā)票代碼、開票日期等信息的自動(dòng)識(shí)別，方便進(jìn)行發(fā)票管理和核對(duì)，也為電子檔案提供原始數(shù)據(jù)。其次，對(duì)于預(yù)申報(bào)的會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)進(jìn)行半自動(dòng)化流程的改造，通過對(duì)掃描提交的單據(jù)與預(yù)申報(bào)的數(shù)據(jù)進(jìn)行核對(duì)來判斷材料是否缺失從而節(jié)省人工成本。最后，通過提取圖片中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)可以自動(dòng)生成標(biāo)準(zhǔn)化或自定義的電子檔案，方便財(cái)務(wù)查詢和審核。

4.1.2 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用

人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用使得財(cái)務(wù)信息以大數(shù)據(jù)的形式呈現(xiàn)出來，通過利用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力，可以對(duì)企業(yè)內(nèi)外部財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營成果等數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化收集、分析、挖掘和整理。利用數(shù)據(jù)庫可以幫助企業(yè)管理層建立數(shù)據(jù)模型，分析經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和績效，預(yù)測(cè)經(jīng)營走向，制定科學(xué)合理的經(jīng)營決策以實(shí)現(xiàn)經(jīng)營效益最大化。

通過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析用戶的行為有助于改造和重組業(yè)務(wù)流程，節(jié)省人力和物力，提高工作效率。機(jī)器模型分析賬務(wù)處理人員的財(cái)務(wù)行為習(xí)慣，學(xué)習(xí)其對(duì)同類數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，自動(dòng)為賬務(wù)處理人員提供預(yù)處理，從而提高工作效率。

4.1.3 語音處理技術(shù)應(yīng)用

智能會(huì)計(jì)應(yīng)用語音處理技術(shù)能快速提取語音中的關(guān)鍵信息，自動(dòng)對(duì)信息進(jìn)行整理和存儲(chǔ)。會(huì)計(jì)人員只需要發(fā)出語音指令就能完成記賬、核算和財(cái)務(wù)報(bào)表編制等一系列的工作。如在進(jìn)行會(huì)計(jì)核算時(shí)發(fā)起語音指令可以將語義自動(dòng)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化信息，自動(dòng)核算企業(yè)的投資回報(bào)率、資產(chǎn)償付率等數(shù)據(jù)。這簡化了會(huì)計(jì)核算流程，使得會(huì)計(jì)工作更為簡單、快速和高效。

4.1.4 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)智能控制技術(shù)應(yīng)用

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)智能控制運(yùn)用機(jī)器實(shí)時(shí)量化、模擬和預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)，讓財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析達(dá)到一定程度的形式化、公式化和智能化。由于具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)智能控制技術(shù)能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的分析以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。這一控制流程目前主要有對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境建模、專家系統(tǒng)反饋、模糊集合決策、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別和自動(dòng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別。

4.1.5 精準(zhǔn)預(yù)測(cè)技術(shù)應(yīng)用

智能會(huì)計(jì)應(yīng)用精準(zhǔn)預(yù)測(cè)技術(shù)為會(huì)計(jì)人員提供精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)方案，這種技術(shù)是利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成尚未掌握的數(shù)據(jù)以填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)的過程。傳統(tǒng)的企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)預(yù)測(cè)依靠人工錄入單一數(shù)據(jù)，這就造成很大的錯(cuò)誤率和不穩(wěn)定性。對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營預(yù)測(cè)應(yīng)用的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)技術(shù)，有助于從多維度、多角度全面收集企業(yè)數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)參數(shù)及時(shí)高效提供多種精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)方案[1]。

4.2 智能會(huì)計(jì)的影響

隨著人工智能在企業(yè)會(huì)計(jì)工作中的不斷融合，智能會(huì)計(jì)的應(yīng)用對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的賬表管理、財(cái)務(wù)工作、財(cái)務(wù)服務(wù)、財(cái)務(wù)信息、財(cái)務(wù)分析和財(cái)務(wù)核算造成巨大影響，也為財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作帶來了極大的發(fā)展機(jī)遇[4]。

4.2.1 賬表體系

傳統(tǒng)會(huì)計(jì)采用的復(fù)試記賬法形成了封閉式的賬簿體系，這不利于企業(yè)外部的利益相關(guān)者了解企業(yè)經(jīng)營狀況等信息，容易造成企業(yè)業(yè)務(wù)欺詐。而智能會(huì)計(jì)運(yùn)用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算功能，形成智能開放式的賬表體系。錯(cuò)誤的交易信息能被其他利益相關(guān)者發(fā)現(xiàn)并糾正，這在一定程度上提高了財(cái)務(wù)報(bào)表信息的合法性和公允性。

4.2.2 財(cái)務(wù)管理

智能會(huì)計(jì)推動(dòng)財(cái)務(wù)管理由靜態(tài)管理向動(dòng)態(tài)管理的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理是獨(dú)立財(cái)務(wù)部門的靜態(tài)管理，各財(cái)務(wù)部門間相對(duì)封閉。財(cái)務(wù)人員主要負(fù)責(zé)編制財(cái)務(wù)報(bào)表，而會(huì)計(jì)核算則在業(yè)務(wù)發(fā)生后處理，這導(dǎo)致財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)被分離。智能會(huì)計(jì)則提倡業(yè)財(cái)融合的動(dòng)態(tài)財(cái)務(wù)管理，財(cái)務(wù)部門間相互聯(lián)系，有助于深入企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的過程，對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的挖掘和分析。通過財(cái)務(wù)共享使財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)更具流程化和信息化，財(cái)務(wù)人員也能更主動(dòng)地參與業(yè)務(wù)的全過程管理，決策也更具有時(shí)效性。

4.2.3 財(cái)務(wù)服務(wù)

智能會(huì)計(jì)推動(dòng)財(cái)務(wù)服務(wù)由綜合化到個(gè)性化轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)服務(wù)對(duì)象比較綜合且不區(qū)分具體對(duì)象和用戶，以定期為企業(yè)內(nèi)外部利益相關(guān)者提供財(cái)務(wù)報(bào)表的方式進(jìn)行財(cái)務(wù)服務(wù)。不同利益相關(guān)者由于需求不同，關(guān)注的財(cái)務(wù)信息也隨之不同。就好比為了實(shí)現(xiàn)投資收益最大化，會(huì)關(guān)注企業(yè)的分紅和盈利能力，而信貸者則關(guān)注企業(yè)的現(xiàn)金流、償付能力等信息以實(shí)現(xiàn)最佳收益。因此，為利益相關(guān)者提供相同的財(cái)務(wù)服務(wù)就產(chǎn)生了弊端。

隨著人工智能的快速發(fā)展，大量的會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)集群，會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)趨于智能化，而金融軟件的普及和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展也為金融共享服務(wù)中心的建設(shè)提供了有利條件。財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心的建立，對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)組織和財(cái)務(wù)流程進(jìn)行了再造，實(shí)現(xiàn)了會(huì)計(jì)服務(wù)的共享，促進(jìn)了財(cái)務(wù)職能的轉(zhuǎn)變。而智能會(huì)計(jì)由于對(duì)財(cái)務(wù)信息的挖掘更深入、更廣泛，能滿足不同利益相關(guān)者的個(gè)性化需求，因而能提供更人性化的財(cái)務(wù)服務(wù)，從而提高服務(wù)的質(zhì)量。

4.2.4 財(cái)務(wù)信息

智能會(huì)計(jì)促進(jìn)財(cái)務(wù)信息由滯后到及時(shí)的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)需要編制財(cái)務(wù)報(bào)表以提供財(cái)務(wù)信息，由于報(bào)表的編制周期長，流程繁瑣導(dǎo)致編制效率低、財(cái)務(wù)信息嚴(yán)重滯后，不利于對(duì)財(cái)務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。智能會(huì)計(jì)通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段加快對(duì)數(shù)據(jù)信息的處理、更新速度。在整理及時(shí)有效的數(shù)據(jù)同時(shí)也構(gòu)建出財(cái)務(wù)報(bào)表系統(tǒng)，及時(shí)反映企業(yè)的經(jīng)營成果和現(xiàn)金流量等情況，便于管理層實(shí)時(shí)監(jiān)控提出科學(xué)合理的決策方案。

4.2.5 財(cái)務(wù)分析

智能會(huì)計(jì)推動(dòng)財(cái)務(wù)分析數(shù)據(jù)由狹隘到廣泛的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)主要對(duì)企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)和資源進(jìn)行財(cái)務(wù)分析，對(duì)外部的數(shù)據(jù)和資源的收集較少、分析和挖掘較淺，這也造成信息利用不全面、決策易失誤等缺點(diǎn)。智能會(huì)計(jì)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的程序高效全面收集、匯總、更新企業(yè)內(nèi)外部相關(guān)單位的數(shù)據(jù)，形成多元化的信息數(shù)據(jù)庫。借助數(shù)據(jù)庫和智能會(huì)計(jì)強(qiáng)大的分析、挖掘和整合能力，企業(yè)管理層能科學(xué)地預(yù)測(cè)企業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，促進(jìn)決策的有效性和可行性，全面提高企業(yè)的競(jìng)爭力。

4.2.6 財(cái)務(wù)核算

智能會(huì)計(jì)促進(jìn)財(cái)務(wù)核算由軟件化到智能化的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)進(jìn)行財(cái)務(wù)核算受到人為判斷的主觀影響較大、差錯(cuò)率較高、效率較低。而智能會(huì)計(jì)以自動(dòng)化和標(biāo)準(zhǔn)化的工作流程參與財(cái)務(wù)工作中主觀性判斷較低、工作量大的會(huì)計(jì)憑證收集、核對(duì)等工作，減少了這類工作的錯(cuò)誤率，讓財(cái)務(wù)工作更具針對(duì)性和靈活性，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)人員對(duì)交易活動(dòng)的高效、準(zhǔn)確監(jiān)控[5]。

5 結(jié)論

人工智能是一個(gè)重要的工具，它為專業(yè)人員提供必要的工具，以提高他們的工作效率。人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的迅速發(fā)展，導(dǎo)致了會(huì)計(jì)領(lǐng)域的巨大變革。隨著人工智能的理念在會(huì)計(jì)工作中的落實(shí)以及與會(huì)計(jì)行業(yè)更為密切的融合，傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)模式發(fā)生轉(zhuǎn)變，新型的智能會(huì)計(jì)也順勢(shì)而生。新的會(huì)計(jì)模式打破了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)、會(huì)計(jì)核算、會(huì)計(jì)報(bào)告、會(huì)計(jì)教育的劣勢(shì)，增加了數(shù)據(jù)的多元性和實(shí)用性，使企業(yè)決策更加具備科學(xué)性和可行性，保障了會(huì)計(jì)核算的準(zhǔn)確性和高效性，實(shí)現(xiàn)了財(cái)務(wù)報(bào)告的個(gè)性化，提高了財(cái)會(huì)人員的戰(zhàn)略思維。如今智能會(huì)計(jì)日益成熟，而對(duì)于智能會(huì)計(jì)的應(yīng)用和影響也在一定程度上推動(dòng)會(huì)計(jì)行業(yè)的前進(jìn)。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)電算化水平的約束得到突破，財(cái)務(wù)領(lǐng)域的自動(dòng)化程度得到改善，財(cái)務(wù)工作也得到了轉(zhuǎn)型，這些都為財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作帶來了極大的發(fā)展機(jī)遇。因而在技術(shù)化時(shí)代需要適應(yīng)會(huì)計(jì)模式的變革培養(yǎng)復(fù)合創(chuàng)新型人才，會(huì)計(jì)人員除了對(duì)理論和實(shí)物研究外，還需要熟練運(yùn)用人工智能技術(shù)，以創(chuàng)新和完善會(huì)計(jì)行業(yè)。

參考文獻(xiàn)：

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[2]蔣華.人工智能時(shí)代會(huì)計(jì)工作面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)分析[J].商訊， 2021（2）：27-28.

[3]秦榮生.人工智能與智能會(huì)計(jì)應(yīng)用研究[J].會(huì)計(jì)之友，2020（18）：11-13.

[4]秦榮生.數(shù)字化時(shí)代的財(cái)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展[J].財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)，2020（1）：7-9.

[5]王加燦，蘇陽.人工智能與會(huì)計(jì)模式變革[J].財(cái)會(huì)通訊，2017（22）：41-43.

[作者簡介]趙奕（1999—），女，湖北人，就讀于吉林財(cái)經(jīng)大學(xué)，研究方向：會(huì)計(jì)。

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