中國人工智能和財(cái)務(wù)機(jī)器人應(yīng)用研究發(fā)展現(xiàn)狀、熱點(diǎn)分析與未來趨勢(shì)

羅苑瑋 李春友 邱晨煒

摘要：隨著人工智能技術(shù)的更新迭代和財(cái)務(wù)機(jī)器人的不斷推廣應(yīng)用，在科技領(lǐng)域中引起熱烈討論的研究主題已滲透到財(cái)會(huì)領(lǐng)域。傳統(tǒng)的財(cái)會(huì)框架將會(huì)被新興的技術(shù)方法重構(gòu)，“人工智能+財(cái)務(wù)”的時(shí)代已經(jīng)到來。文章選取中國知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫2016—2022年5年間的與人工智能和財(cái)務(wù)機(jī)器人有關(guān)的360篇文獻(xiàn)作為研究樣本，采用CiteSpace（一種可視化分析軟件）進(jìn)行分析，分別繪制近5年間的文獻(xiàn)年發(fā)文數(shù)、高產(chǎn)機(jī)構(gòu)及發(fā)文作者情況、關(guān)鍵詞共線和聚類等知識(shí)圖譜，客觀、直接地反映國內(nèi)人工智能和財(cái)務(wù)機(jī)器人研究領(lǐng)域目前的研究現(xiàn)狀及發(fā)展歷程，并對(duì)相關(guān)領(lǐng)域未來的發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，為廣大學(xué)者進(jìn)一步開展理論研究提供參考。

關(guān)鍵詞：人工智能；財(cái)務(wù)機(jī)器人；CiteSpace

中圖分類號(hào)：F275；F234 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ?文章編號(hào)：1674-0688（2023）06-0001-06

0 引言

近年來，人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用如火如荼，其在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域中的應(yīng)用也自2016年起受到各理論研究者和實(shí)務(wù)工作者的重視［1］。人工智能與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)相融合的技術(shù)早已從1.0時(shí)代的電算化和2.0時(shí)代的財(cái)務(wù)集中管理，過渡到以財(cái)務(wù)智能化為代表的3.0時(shí)代［2］。從學(xué)術(shù)界看，近5年各專家學(xué)者對(duì)人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人研究的熱度不斷攀升，但與之相關(guān)的綜述性文獻(xiàn)并不多，目前學(xué)者對(duì)人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域系統(tǒng)的研究還較為匱乏。為更清晰地梳理人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人的發(fā)展態(tài)勢(shì)，從更高層次把握人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人相關(guān)的研究趨勢(shì)，本文利用可視化分析工具CiteSpace，對(duì)過去5年間中國人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行切片和透視分析，并將其以知識(shí)圖譜的形式呈現(xiàn)出來，從而對(duì)目前人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人研究領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r、發(fā)文作者合作情況和熱點(diǎn)分布情況進(jìn)行展示和說明，以期幫助相關(guān)研究者在此基礎(chǔ)之上以更加明晰的視角洞察該領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)，推動(dòng)未來相關(guān)領(lǐng)域研究工作的開展。

1 研究方法及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究工具及方法

CiteSpace是由美國德雷塞爾大學(xué)的教授陳超美開發(fā)的一款以 Java為基礎(chǔ)的可視化分析軟件，主要用于科學(xué)文獻(xiàn)的檢索和可視化學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)。

在利用CiteSpace工具對(duì)人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域的發(fā)文作者、關(guān)鍵詞聚類和突現(xiàn)詞進(jìn)行抓取和分析之前，需對(duì)該軟件進(jìn)行如下設(shè)置：將時(shí)間區(qū)間設(shè)置為2016年1月至2022年12月，切片設(shè)置為1，其他關(guān)鍵選項(xiàng)保持默認(rèn)值，詳細(xì)參數(shù)見表1。

1.2 數(shù)據(jù)來源

人工智能技術(shù)與財(cái)務(wù)機(jī)器人相融合的研究起步較晚，對(duì)其研究的成果目前相對(duì)較少，在中國學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫（CNKI）最早的研究成果發(fā)表于2016年，但在該數(shù)據(jù)庫中所有的層次及水平的研究成果亦能體現(xiàn)自2016年至今人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域背后研究者的研究方向和研究興趣，也能反映該領(lǐng)域的研究趨勢(shì)及研究熱點(diǎn)。

在CNKI的高級(jí)檢索中的條件搜索框中輸入“人工智能”和“財(cái)務(wù)機(jī)器人”并進(jìn)行檢索后，得到文獻(xiàn)共計(jì)437篇（截至2022年10月11日）。在剔除學(xué)位論文、會(huì)議報(bào)告和報(bào)紙等無關(guān)文獻(xiàn)后，最終選定360篇文獻(xiàn)作為本文的研究對(duì)象開展下一步分析。

2 數(shù)據(jù)結(jié)果分析

2.1基本情況統(tǒng)計(jì)

（1）發(fā)文量變化情況。如圖1所示，第一篇在CNKI發(fā)表的人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域的研究性文獻(xiàn)在2016年刊登，自2016年起，該領(lǐng)域的發(fā)文量就呈現(xiàn)出波浪式遞增的態(tài)勢(shì)，并在2022年達(dá)到頂峰，截至2022年10月11日，發(fā)文量達(dá)到123篇。由此可知，人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人的課題的研究熱度逐年遞增，并受到我國研究者們的廣泛關(guān)注。

（2）高產(chǎn)作者分析。選擇作者作為節(jié)點(diǎn)類型后運(yùn)行CiteSpace，可得到作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜。將人工智能和財(cái)務(wù)機(jī)器人相融合的研究在過去的5年中作為一個(gè)新的研究方向，研究者多以個(gè)人為單位開展研究，研究協(xié)作較少，因此在今后的研究中，研究者間的學(xué)術(shù)交流和合作還需要進(jìn)一步加強(qiáng)。

2.2 人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人研究熱點(diǎn)知識(shí)圖譜

研究熱點(diǎn)知識(shí)圖譜能將某段時(shí)期內(nèi)的研究領(lǐng)域重點(diǎn)表現(xiàn)出來。發(fā)掘領(lǐng)域內(nèi)的研究重點(diǎn)有利于研究者能更加深入明確這一領(lǐng)域的研究內(nèi)容和發(fā)展態(tài)勢(shì)。關(guān)鍵詞是一篇文獻(xiàn)內(nèi)容的高度概況，如果一個(gè)詞出現(xiàn)的頻率很高，那么這個(gè)詞所代表的內(nèi)容就會(huì)成為這個(gè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。關(guān)鍵詞聚類分析是以關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析為基礎(chǔ)，利用聚類統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，將關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系簡(jiǎn)化成數(shù)目相對(duì)較少聚類的過程［3］。

（1）關(guān)鍵詞共線分析。為挖掘人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人研究領(lǐng)域內(nèi)各高頻關(guān)鍵詞和其他關(guān)鍵詞之間的內(nèi)在邏輯關(guān)聯(lián)，必須進(jìn)行關(guān)鍵詞共線分析。利用CiteSpace軟件將關(guān)鍵詞作為節(jié)點(diǎn)類型，不更改其他參數(shù)，運(yùn)行后得到關(guān)鍵詞共線網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜（如圖2所示），關(guān)鍵詞字體越大則熱度越高，關(guān)鍵詞之間的連線越粗則聯(lián)系越密切。圖2反映出在該研究領(lǐng)域內(nèi)“人工智能”“管理會(huì)計(jì)”“智能財(cái)務(wù)”等關(guān)鍵詞的關(guān)注熱度很高，是值得繼續(xù)深度挖掘的突破口。

（2）關(guān)鍵詞聚類分析。關(guān)鍵詞聚類的目的是以集群的方式來體現(xiàn)關(guān)鍵詞的聚集結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。通常情況下，聚類編號(hào)與關(guān)注度成正比關(guān)系，編號(hào)越往上，關(guān)注度就會(huì)越高，并且重要性也就越高。運(yùn)行CiteSpace，在得到關(guān)鍵詞知識(shí)網(wǎng)絡(luò)圖譜的基礎(chǔ)上，選取LLR（對(duì)數(shù)似然率）算法，并選擇以“Keywords”為集群點(diǎn)擊“Clustering Optimizing Layout and Style”得到關(guān)鍵詞聚類網(wǎng)絡(luò)圖譜。如圖3所示，圖中呈現(xiàn)了“人工智能”“會(huì)計(jì)人員”“高?！薄爸悄茇?cái)務(wù)”等9個(gè)聚類，顯示出當(dāng)前國內(nèi)人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

在關(guān)鍵詞聚類知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)上，在“ClusterExplorer”中得到對(duì)數(shù)似然率（見表2）。如表2所示，在各個(gè)聚類之間，有顯著的研究內(nèi)容相互交叉現(xiàn)象。以聚類中的關(guān)鍵詞為基礎(chǔ)，可將人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域研究的主題總結(jié)為人工智能與財(cái)經(jīng)機(jī)器人相融合的發(fā)展路徑、影響、對(duì)策及相關(guān)人才培養(yǎng)。為理清各個(gè)聚類之間的內(nèi)在聯(lián)系，整理出領(lǐng)域內(nèi)研究主題的發(fā)展過程，需對(duì)該研究內(nèi)容進(jìn)行進(jìn)一步整理和分析。

2.3 研究趨勢(shì)

（1）突現(xiàn)詞分析。突現(xiàn)詞是某一個(gè)時(shí)間段內(nèi)被引頻次突然增多的關(guān)鍵詞，可以用來反映某一時(shí)間段內(nèi)的研究趨勢(shì)［4］。因此，可通過運(yùn)用突現(xiàn)詞分析進(jìn)一步探究我國人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域研究的發(fā)展趨勢(shì)。運(yùn)行CiteSpace，參數(shù)設(shè)置“Burstterms”，得到關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖（如圖4所示）。

如圖4所示，在2017—2018年，“會(huì)計(jì)人員”成為該時(shí)間段的突現(xiàn)詞，說明在該時(shí)間段內(nèi)的該領(lǐng)域的研究主要是圍繞財(cái)務(wù)人員開展；2018—2019年間的突現(xiàn)詞為“應(yīng)對(duì)”和“互聯(lián)網(wǎng)”，表明這一時(shí)期學(xué)術(shù)界開始著手用互聯(lián)網(wǎng)思維來審視這一領(lǐng)域的變革；2019—2020年間突現(xiàn)詞為“影響”“沖擊”“措施”“人工職能”“大學(xué)生”和“會(huì)計(jì)人才”，表明在這一時(shí)期研究者們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)人工智能對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)帶來的沖擊，同時(shí)開始著手研究如何變革并發(fā)掘相應(yīng)的復(fù)合人才；2020—2022年間突現(xiàn)詞為“會(huì)計(jì)專業(yè)”，表明這一時(shí)期的研究者們開始關(guān)注在人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人相融合背景下的人才培養(yǎng)，其中“會(huì)計(jì)專業(yè)”的突現(xiàn)率一直延續(xù)至今，說明對(duì)于未來人才的培養(yǎng)是該領(lǐng)域目前研究的主要發(fā)展趨勢(shì)。

（2）關(guān)鍵詞時(shí)間線圖分析。關(guān)鍵詞時(shí)序圖反映的是在考慮時(shí)間變量后，該研究主題隨時(shí)間的變化而變化的內(nèi)容，也能夠在一定程度上反映某一時(shí)間段內(nèi)的研究趨勢(shì)。運(yùn)行CiteSpace，在關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析的基礎(chǔ)上，按時(shí)間片段生成關(guān)鍵詞時(shí)序圖譜（如圖5所示）。以時(shí)序圖譜為依據(jù)，對(duì)各階段節(jié)點(diǎn)關(guān)鍵詞進(jìn)行梳理歸納，并以時(shí)間發(fā)展脈絡(luò)進(jìn)行分類，最終結(jié)果見表3。此外，將關(guān)鍵詞聚類與各聚類序號(hào)詞相結(jié)合后，總結(jié)人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人的相關(guān)領(lǐng)域研究的大致發(fā)展階段，分別是2016—2018年（初現(xiàn)期）、2019—2020年（新興期）、2021—2022年（繁榮期）。

在初現(xiàn)期，“財(cái)會(huì)人員”“傳統(tǒng)會(huì)計(jì)”和“轉(zhuǎn)型”等詞突現(xiàn)，主要表現(xiàn)為人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人相結(jié)合研究的緣起及探討。2016年3月，國務(wù)院發(fā)布了《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》，首次將“人工智能”寫入規(guī)劃綱要，體現(xiàn)國家在政策層面對(duì)人工智能的高度重視；2017年7月，《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中提出“增加人工智能相關(guān)學(xué)科方向上的博士、碩士招生名額”“形成‘人工智能+X’復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式”；2018年3月發(fā)布的政府工作報(bào)告中的主要內(nèi)容是強(qiáng)調(diào)“產(chǎn)業(yè)級(jí)的人工智能應(yīng)用”，在醫(yī)療、養(yǎng)老、教育、文化、體育等多領(lǐng)域推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”，發(fā)展智能產(chǎn)業(yè)，拓展智能生活。于冉［5］認(rèn)為財(cái)務(wù)機(jī)器人的時(shí)代已伴隨著科技進(jìn)步到來，即使尚未具體實(shí)施，也給傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人釋放了信號(hào)。崔?。?］認(rèn)為財(cái)務(wù)機(jī)器可替代大量基礎(chǔ)性財(cái)務(wù)工作的特點(diǎn)備受關(guān)注。

在新興期，除了延續(xù)初現(xiàn)期的研究成果外，研究者們探討傳統(tǒng)財(cái)務(wù)如何進(jìn)行轉(zhuǎn)型的問題主要以“智能財(cái)務(wù)”“對(duì)策”和“沖擊影響”等詞突現(xiàn)。2019年10月，工信部等13個(gè)部門聯(lián)合發(fā)布的《制造業(yè)設(shè)計(jì)能力提升專項(xiàng)行動(dòng)計(jì)劃（2019—2022年）》（工信部聯(lián)產(chǎn)業(yè)〔2019〕218號(hào)）明確指出，要重點(diǎn)突破系統(tǒng)開發(fā)和伺服機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)，多功能工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、特種機(jī)器人設(shè)計(jì)等。徐素波［7］認(rèn)為，人工智能財(cái)務(wù)機(jī)器人的普及給現(xiàn)有的企業(yè)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作帶來了挑戰(zhàn)，除了傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人員需要努力培養(yǎng)自己利用大數(shù)據(jù)及云服務(wù)發(fā)現(xiàn)和解決問題的能力外，企業(yè)也需著重構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)、納稅籌劃能力培養(yǎng)、審計(jì)能力培養(yǎng)和管理能力培養(yǎng)四大模型，幫助傳統(tǒng)財(cái)會(huì)工作轉(zhuǎn)型升級(jí)。董春英［8］認(rèn)為財(cái)務(wù)機(jī)器人除了給傳統(tǒng)財(cái)會(huì)行業(yè)帶來挑戰(zhàn)外，還有機(jī)遇，財(cái)會(huì)人員未來發(fā)展的道路一定是通過運(yùn)用新技術(shù)完成從基礎(chǔ)財(cái)務(wù)工作到?jīng)Q策支持財(cái)務(wù)工作的蛻變。王栩杏［9］認(rèn)為傳統(tǒng)財(cái)會(huì)人員應(yīng)對(duì)智能財(cái)務(wù)的對(duì)策有調(diào)整自身心態(tài)、不斷學(xué)習(xí)、向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型和讓自己無法替代。張?chǎng)?0］認(rèn)為傳統(tǒng)財(cái)會(huì)人員應(yīng)對(duì)智能財(cái)務(wù)需要摒棄傳統(tǒng)觀念，實(shí)現(xiàn)人機(jī)合作，加強(qiáng)自身業(yè)務(wù)水平，提升自身能力和加快職業(yè)轉(zhuǎn)型。

在繁榮期，“高?！薄皶?huì)計(jì)教育”和“培養(yǎng)模式”等詞突現(xiàn)。2018年4月教育部出臺(tái)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，要求優(yōu)化高校人工智能領(lǐng)域科技創(chuàng)新體系，完善人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)體系，推動(dòng)高校人工智能領(lǐng)域科技成果展示與示范應(yīng)用，2030年，高校成為世界主要建設(shè)人工智能創(chuàng)新中心的核心力量和引領(lǐng)新一代人工智能發(fā)展的人才高地。2021年11月，財(cái)政部發(fā)布的《會(huì)計(jì)改革與發(fā)展“十四五”規(guī)劃綱要》提出要積極推動(dòng)會(huì)計(jì)工作數(shù)字化轉(zhuǎn)型，明確提出對(duì)“智能+”的復(fù)合型人才需求。得益于國家宏觀政策的指引，社會(huì)各界開始關(guān)注對(duì)高校人才的培養(yǎng)，并致力于重構(gòu)當(dāng)代財(cái)會(huì)人員的培養(yǎng)模式。陳舒［11］認(rèn)為促進(jìn)高校財(cái)會(huì)人才培養(yǎng)模式的轉(zhuǎn)型需要在高校會(huì)計(jì)教育中嵌入人工智能技術(shù)、構(gòu)建智能會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)體系、完善復(fù)合型會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)機(jī)制和建立管理會(huì)計(jì)信息技術(shù)應(yīng)用平臺(tái)。尹飄揚(yáng)［12］認(rèn)為在培養(yǎng)模式上，高校需要重新定位培養(yǎng)目標(biāo)，改革配套的核心課程和教學(xué)手段，加強(qiáng)綜合型人才的培養(yǎng)。

3 研究結(jié)論與趨勢(shì)展望

3.1 研究結(jié)論

運(yùn)用CiteSpace軟件對(duì)中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫內(nèi)以人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人為主題的文獻(xiàn)進(jìn)行研究，并加以可視化分析后，得出以下結(jié)論：從基本情況看，過去5年，探討人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人相結(jié)合的領(lǐng)域作為新興研究方向正逐漸受到學(xué)術(shù)界的重視，文獻(xiàn)數(shù)量呈爆發(fā)式增長；但從發(fā)文作者分析角度分析，研究者與研究者之間缺乏更進(jìn)一步的交流，與該研究領(lǐng)域發(fā)表的文獻(xiàn)增速相比，研究者數(shù)量增加的速度緩慢，并且人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人相結(jié)合領(lǐng)域的研究是財(cái)會(huì)領(lǐng)域的延伸，仍建立在財(cái)務(wù)和會(huì)計(jì)的實(shí)務(wù)基礎(chǔ)之上，但是如果僅從理論層面開展研究，而不將研究成果付諸實(shí)踐，對(duì)傳統(tǒng)財(cái)會(huì)的改革只能是紙上談兵［13］。人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人研究領(lǐng)域近5年來的研究方向主要集中在其發(fā)展路徑、影響及對(duì)策、人才培養(yǎng)方面。在對(duì)關(guān)鍵詞的時(shí)序圖進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人研究領(lǐng)域的發(fā)展歷程可分為初現(xiàn)期、新興期及繁榮期。其中，初現(xiàn)期表現(xiàn)為國內(nèi)學(xué)者開始認(rèn)識(shí)到人工智能有助于革新傳統(tǒng)財(cái)會(huì)體系，構(gòu)造并完善財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)；新興期表現(xiàn)為在國家政策的指引和支持下，國內(nèi)學(xué)者開始探究如何解決人工智能領(lǐng)域與財(cái)會(huì)領(lǐng)域的融合問題；繁榮期表現(xiàn)為在前兩個(gè)階段得出的研究成果上，思考如何助力傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人才培養(yǎng)模式的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

3.2 趨勢(shì)展望

財(cái)會(huì)工作是對(duì)數(shù)據(jù)采集和深加工后再進(jìn)行展示的過程，而財(cái)會(huì)數(shù)智化便是使流程更加自動(dòng)化和精確化。不管是在從前的電算化時(shí)代進(jìn)化到現(xiàn)在的財(cái)務(wù)集中管理時(shí)代，還是未來的財(cái)務(wù)智能化時(shí)代，最終目的都是為了實(shí)現(xiàn)社會(huì)資本與資源之間的優(yōu)化配置［14］。數(shù)智財(cái)務(wù)的工作模式必將推動(dòng)未來財(cái)會(huì)領(lǐng)域繼續(xù)更好更快向前發(fā)展。

“金稅四期”與大數(shù)據(jù)稅收征管、業(yè)財(cái)稅融合與數(shù)據(jù)編織、大數(shù)據(jù)多維引擎與增強(qiáng)分析、機(jī)器人任務(wù)挖掘與智能超級(jí)自動(dòng)化、分布式記賬與區(qū)塊鏈審計(jì)等數(shù)字化發(fā)展，證明數(shù)智財(cái)務(wù)必將成為財(cái)商界未來的發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)也面臨以下方面的挑戰(zhàn)：

一是如何將新的信息技術(shù)與傳統(tǒng)財(cái)會(huì)手段相結(jié)合。目前已基本實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)字化，但對(duì)數(shù)據(jù)的處理卻還停留在數(shù)字和文本層面。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，財(cái)務(wù)人員不僅需要具備敏銳的數(shù)據(jù)感知能力，還需要具備一定的分析能力和協(xié)作能力。同時(shí)，如果財(cái)務(wù)人員能將數(shù)據(jù)加工成可視化的數(shù)據(jù)看板、報(bào)表等形式，那么將會(huì)極大地提高財(cái)務(wù)工作效率。但是，新的信息技術(shù)與傳統(tǒng)財(cái)會(huì)手段相結(jié)合仍然存在技術(shù)壁壘和認(rèn)知壁壘。

二是如何搭建智能財(cái)務(wù)體系。首先，搭建一套完整智能財(cái)務(wù)體系，需要根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)出不同的業(yè)務(wù)流程，形成“前臺(tái)-中臺(tái)-后臺(tái)”的智能財(cái)務(wù)體系，建立高效協(xié)同的組織架構(gòu)。同時(shí)，要建立一個(gè)智能財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心，該中心的定位是面向整個(gè)集團(tuán)提供全方位、一站式、自動(dòng)化、智能化、多場(chǎng)景化的共享服務(wù)平臺(tái)，具備智能分析、智能預(yù)測(cè)等能力，可以將更多的業(yè)務(wù)集中至共享中心。其次，需要建設(shè)財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，它是財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心實(shí)現(xiàn)智能化、自動(dòng)化的核心支撐。要想真正實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)智能化管理，就需要將業(yè)務(wù)信息、財(cái)務(wù)信息等多個(gè)層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理。而在構(gòu)建智能財(cái)務(wù)體系過程中，也需要考慮數(shù)據(jù)如何與業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)互通，以及如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗整理。

三是如何培養(yǎng)新形勢(shì)下的數(shù)智化財(cái)會(huì)工作者。目前，大多數(shù)企業(yè)仍依賴財(cái)務(wù)人員進(jìn)行財(cái)務(wù)決策，而財(cái)務(wù)人員又必須要有專業(yè)知識(shí)才能勝任這一角色，在此背景下，隨著智能化的應(yīng)用和發(fā)展，財(cái)務(wù)人員需要掌握更加全面的專業(yè)知識(shí)和技能。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)在財(cái)會(huì)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，企業(yè)對(duì)會(huì)計(jì)人才的需求也發(fā)生變化，需要復(fù)合型、技術(shù)型人才，這就對(duì)財(cái)會(huì)人員的專業(yè)素質(zhì)提出了新的要求。從企業(yè)需求來看，企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)人才的需求是多元化、多層次的。企業(yè)需要懂業(yè)務(wù)、懂財(cái)務(wù)知識(shí)、熟練應(yīng)用 ERP系統(tǒng)、熟練操作RPA、機(jī)器人等軟件工具的復(fù)合型人才，這就要求財(cái)會(huì)人員既要掌握傳統(tǒng)會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)知識(shí)，又要具備新技術(shù)應(yīng)用能力。

本文在一定程度上反映當(dāng)前智能財(cái)會(huì)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和未來發(fā)展趨勢(shì)，為未來研究者研究智能財(cái)會(huì)梳理了方向，但由于檢索范圍為中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫近5年的文獻(xiàn)，對(duì)國際上的人工智能與財(cái)務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用研究未能涉獵，研究仍存在一定的局限。

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