人工智能對會(huì)計(jì)行業(yè)的影響探究

在數(shù)字化時(shí)代，云計(jì)算、人工智能、大數(shù)據(jù)等多項(xiàng)前沿科技成果為企業(yè)的智能財(cái)務(wù)體系提供了無限的發(fā)展空間，智能財(cái)務(wù)也已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)財(cái)務(wù)體系升級與轉(zhuǎn)型的必然趨勢，其可支持企業(yè)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。人工智能被引入到會(huì)計(jì)行業(yè)后，在管理會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)以及內(nèi)部控制等財(cái)務(wù)活動(dòng)中發(fā)揮了重要的作用。既給會(huì)計(jì)從業(yè)者帶來便利，也引發(fā)了不少新挑戰(zhàn)。本文首先分析了人工智能技術(shù)給會(huì)計(jì)行業(yè)帶來的積極影響，總結(jié)了其在會(huì)計(jì)自動(dòng)化、審查會(huì)計(jì)資料、分析財(cái)會(huì)數(shù)據(jù)、防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等方面的應(yīng)用價(jià)值；其次從信息安全、經(jīng)濟(jì)成本以及倫理問題的角度探討了人工智能在會(huì)計(jì)行業(yè)中的應(yīng)用問題。最后提出了會(huì)計(jì)行業(yè)從業(yè)者應(yīng)對人工智能技術(shù)的辦法，以此為智能財(cái)務(wù)體系建設(shè)提供技術(shù)應(yīng)用思路。

人工智能時(shí)代快速發(fā)展，自然語言、知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)等多項(xiàng)人工智能技術(shù)都呈現(xiàn)出迅猛發(fā)展的態(tài)勢。人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍持續(xù)擴(kuò)大，進(jìn)入會(huì)計(jì)領(lǐng)域后，通過智能財(cái)務(wù)體系實(shí)現(xiàn)了對企業(yè)財(cái)務(wù)職能的有效拓展，增強(qiáng)了企業(yè)獲取與處理業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)的能力，并使財(cái)務(wù)分析與決策朝著智能化的方向發(fā)展。會(huì)計(jì)人員在以人工智能為基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)智能技術(shù)的支持下，可有效增強(qiáng)自身在管理創(chuàng)新與業(yè)務(wù)經(jīng)營的服務(wù)能力與價(jià)值創(chuàng)造能力。人工智能也給會(huì)計(jì)行業(yè)帶來了一定的挑戰(zhàn)與沖擊?，F(xiàn)從會(huì)計(jì)行業(yè)發(fā)展的角度探討人工智能產(chǎn)生的影響。

一、人工智能對會(huì)計(jì)行業(yè)的主要影響

（一）積極影響

1.促進(jìn)會(huì)計(jì)工作流程自動(dòng)化

人工智能具備極強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力與生成自然語言的能力，可根據(jù)用戶需求生成質(zhì)量較高的自然語言內(nèi)容，借此來支持會(huì)計(jì)流程的自動(dòng)化運(yùn)轉(zhuǎn)。在以往的會(huì)計(jì)記賬環(huán)節(jié)中，會(huì)計(jì)人員必須通過人工錄入的方式來完成交易信息的錄入并按照賬戶分類，不僅效率低，還容易出現(xiàn)錯(cuò)誤。人工智能則能夠?qū)斎氲馁~目信息進(jìn)行自動(dòng)化分析與分類，消除人為操作的錯(cuò)誤，提升記賬效率。人工智能還可以解釋分錄信息，使用戶對其形成有效理解。人工智能也可自動(dòng)地計(jì)算多項(xiàng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，從大量文字中識(shí)別與抓取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，生成資產(chǎn)負(fù)債表等財(cái)務(wù)報(bào)表。比如向人工智能提問采購原材料的會(huì)計(jì)分錄，人工智能能夠提取購入原材料、支付增值稅、貨款已付、材料已經(jīng)完成驗(yàn)收入庫等關(guān)鍵信息，編制相應(yīng)的會(huì)計(jì)分錄：

借：原材料成本 10000元

借：進(jìn)項(xiàng)稅額—增值稅1700元

貸：銀行存款11700元

自動(dòng)生成會(huì)計(jì)憑證能夠節(jié)省記賬工作量，會(huì)計(jì)人員只需要錄入憑證與賬目模板，即可自動(dòng)完成記賬，減少漏填信息、錯(cuò)填憑證號以及賬目等錯(cuò)誤。所有的憑證均是根據(jù)具體的規(guī)則以自動(dòng)化的方式產(chǎn)生的，憑證的一致性與準(zhǔn)確率有所提升。會(huì)計(jì)人員可借助系統(tǒng)以相對較快的速度查詢以及跟蹤賬目詳情，了解憑證操作情況。

2.支持會(huì)計(jì)資料審查與更正

人工智能利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法與處理自然語言的功能，可實(shí)現(xiàn)對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、會(huì)計(jì)報(bào)表的精準(zhǔn)分析與有效解釋，發(fā)現(xiàn)其中存在的數(shù)據(jù)不一致、數(shù)據(jù)差錯(cuò)等問題，解釋錯(cuò)誤形成的原因，并為會(huì)計(jì)人員提供可選擇的解決對策。會(huì)計(jì)人員可依靠人工智能檢查交易記錄、賬戶余額、會(huì)計(jì)分錄等財(cái)務(wù)文件內(nèi)容，確認(rèn)其是否能夠滿足會(huì)計(jì)法規(guī)、準(zhǔn)則的規(guī)定，及時(shí)找出其中的漏洞與差錯(cuò)，進(jìn)而及時(shí)更新交易記錄，調(diào)整賬戶余額，更正會(huì)計(jì)憑證。

3.滿足財(cái)會(huì)數(shù)據(jù)分析與決策需求

人工智能學(xué)習(xí)并分析海量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)之后，可以滿足財(cái)務(wù)預(yù)測以及輔助經(jīng)營決策等方面的需求?？蓪⑵髽I(yè)所在行業(yè)市場發(fā)展趨勢、一定時(shí)期的銷售數(shù)據(jù)、預(yù)算資料、歷史財(cái)務(wù)報(bào)表等數(shù)據(jù)提供給人工智能。人工智能可識(shí)別其中的客戶服務(wù)滿意度、利潤、成本、收入等重要財(cái)務(wù)指標(biāo)，為管理者以可視化的方式呈現(xiàn)出當(dāng)前階段的運(yùn)營情況。人工智能在財(cái)務(wù)分析過程中，還能夠幫助會(huì)計(jì)人員了解數(shù)據(jù)變化趨勢與不同財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)對下一季度銷售額的精準(zhǔn)預(yù)測，確定成本控制思路。人工智能了解企業(yè)的市場以及業(yè)務(wù)信息后，可為其提供有助于縮減成本、擴(kuò)大收入、優(yōu)化業(yè)務(wù)的指導(dǎo)建議，使管理者在經(jīng)營中做出正確的決策與戰(zhàn)略選擇，持續(xù)增強(qiáng)企業(yè)的利潤創(chuàng)造能力。比如，人工智能利用已知的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，可計(jì)算出產(chǎn)品深加工與直接銷售所形成的利潤，供管理者做出生產(chǎn)與銷售決策。

4.提供個(gè)性化的財(cái)務(wù)服務(wù)

人工智能憑借人機(jī)交互與語言生成等技術(shù)，可滿足當(dāng)前會(huì)計(jì)行業(yè)中的多樣化客戶需求，根據(jù)客戶所提出的具體需求，制定個(gè)體化的應(yīng)對方案并提供專業(yè)指導(dǎo)建議。比如會(huì)計(jì)人員向人工智能提出關(guān)于中小民營科技企業(yè)當(dāng)前的所得稅稅率，人工智能能夠根據(jù)現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)政策與會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，在相對較短的時(shí)間內(nèi)提供標(biāo)準(zhǔn)答案，并附注稅率認(rèn)定方法。人工智能依靠數(shù)據(jù)深度挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)成果，可分析客戶提供的數(shù)據(jù)，完成財(cái)務(wù)預(yù)測與深度分析任務(wù)。其能夠以財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為依據(jù)，幫助會(huì)計(jì)人員對企業(yè)未來一定時(shí)間范圍的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測，使會(huì)計(jì)人員有效推進(jìn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與防范工作。

5.防范財(cái)務(wù)監(jiān)管與欺詐風(fēng)險(xiǎn)

人工智能有助于保障企業(yè)財(cái)務(wù)安全，規(guī)避行業(yè)監(jiān)管以及欺詐風(fēng)險(xiǎn)。會(huì)計(jì)人員可以將包括財(cái)務(wù)報(bào)表以及交易數(shù)據(jù)在內(nèi)的財(cái)會(huì)數(shù)據(jù)輸入到人工智能中，由其完成自動(dòng)化分析與對比。人工智能能夠?qū)?shù)據(jù)中存在的矛盾與異常問題識(shí)別出來，會(huì)計(jì)人員可利用人工智能提示信息，確定是否有違反會(huì)計(jì)準(zhǔn)則、監(jiān)管規(guī)定的情況，判斷是否出現(xiàn)財(cái)務(wù)欺詐的問題。人工智能還能夠依靠機(jī)器算法，圍繞歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建分析模型，滿足會(huì)計(jì)人員評估投融資風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，增強(qiáng)企業(yè)抵御財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的能力。人工智能還可對企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及各項(xiàng)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)追蹤與實(shí)時(shí)監(jiān)控，配合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，提供預(yù)警信息，減輕企業(yè)因違規(guī)或者欺詐行為而遭受的經(jīng)濟(jì)損失、信譽(yù)損失。審計(jì)人員與財(cái)務(wù)人員可通過咨詢?nèi)斯ぶ悄軄砹私庳?cái)務(wù)報(bào)表作假的方法，以此為依據(jù)開展自查。

（二）消極影響

1.會(huì)計(jì)信息的安全性與隱私性受到?jīng)_擊

數(shù)據(jù)共享是人工智能的典型特點(diǎn)之一，因此很難確保企業(yè)會(huì)計(jì)信息的安全性與私密性。企業(yè)的會(huì)計(jì)信息具有較強(qiáng)的敏感性，與企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展息息相關(guān)，對于企業(yè)決策也有重要的影響作用。大部分企業(yè)都極為重視保護(hù)會(huì)計(jì)信息，通過備份數(shù)據(jù)、加密數(shù)據(jù)與增設(shè)訪問權(quán)限等保護(hù)技術(shù)確保會(huì)計(jì)信息的完整性、真實(shí)性與安全性。若直接在人工智能這類公開面向大眾的語言模型中輸入會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)，企業(yè)可能面臨著商業(yè)機(jī)密泄露的問題。

2.建設(shè)與維護(hù)成本壓力增加

人工智能的基礎(chǔ)主要是算力、算法與數(shù)據(jù)，經(jīng)濟(jì)需求較大。以GPT-3為例，其所運(yùn)用的數(shù)據(jù)集在得到處理前，容量就高達(dá)45TB。然而，當(dāng)前的中文語料數(shù)據(jù)仍舊很難完成訓(xùn)練數(shù)據(jù)的任務(wù)，中文語料在人工智能訓(xùn)練總量中的占比極低。建設(shè)中文語料庫則需要漫長的時(shí)間與大量的資金，需要將多種在文本類型、主題、語言風(fēng)格上存在差異的數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)庫中，針對中文數(shù)據(jù)實(shí)施預(yù)處理、標(biāo)注、清洗與篩選的經(jīng)濟(jì)成本與時(shí)間成本也比較高。從算法的角度分析，若要建設(shè)與應(yīng)用高質(zhì)量的模型，就必須大量推進(jìn)訓(xùn)練、調(diào)試與實(shí)驗(yàn)，并借助GPU等性能卓越的計(jì)算硬件來加快訓(xùn)練速度。同時(shí)還需要不斷優(yōu)化模型。從算力的角度分析，由于人工智能訓(xùn)練需要對復(fù)雜化的算法以及大量相關(guān)數(shù)據(jù)加以應(yīng)用，所以必須長時(shí)間運(yùn)行計(jì)算機(jī)，并消耗電力、芯片等成本較高的資源。這就給中小型企業(yè)帶來較大的經(jīng)濟(jì)壓力，設(shè)備以及計(jì)算資源方面的限制也阻礙了企業(yè)對于人工智能技術(shù)的有效應(yīng)用。

3.會(huì)計(jì)人員過度依賴技術(shù)手段

訓(xùn)練數(shù)據(jù)直接決定著人工智能提供的觀點(diǎn)與數(shù)據(jù)分析結(jié)果，若所用的數(shù)據(jù)本身存在歧視或者偏見等有指向性的情感立場，人工智能將在數(shù)據(jù)訓(xùn)練與學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生情感立場，并將偏見或者歧視情感放大，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性與客觀性被削弱。已有不法人員通過操縱人工智能，誘導(dǎo)使用者產(chǎn)生錯(cuò)誤行為。若會(huì)計(jì)人員長時(shí)間使用人工智能，其從眾心理與依賴心理將不斷強(qiáng)化。在從眾心理的導(dǎo)向下，在未進(jìn)行思考的前提下就追隨大部分人的想法選擇錯(cuò)誤信息，將致使數(shù)據(jù)在錯(cuò)誤的方向上聚集，產(chǎn)生數(shù)據(jù)偏差。會(huì)計(jì)人員若對以人工智能為基礎(chǔ)的財(cái)會(huì)自動(dòng)化技術(shù)過度依賴，可能會(huì)忽視自身應(yīng)履行的財(cái)務(wù)職責(zé)，思維逐漸固化，喪失自身應(yīng)有的判斷力與職業(yè)發(fā)展能力。隨著人工智能在會(huì)計(jì)行業(yè)中的應(yīng)用場景越來越多，審計(jì)、財(cái)會(huì)、稅務(wù)、會(huì)計(jì)檔案管理等財(cái)會(huì)、審計(jì)領(lǐng)域中的基礎(chǔ)崗位在日后可能會(huì)逐步被財(cái)務(wù)機(jī)器人取代，若會(huì)計(jì)人員只擁有財(cái)會(huì)基本技能，缺少變革、突破、創(chuàng)新思維，將逐步會(huì)被企業(yè)舍棄。

二、人工智能背景下會(huì)計(jì)行業(yè)的發(fā)展建議

（一）保障數(shù)據(jù)安全與隱私

針對人工智能給企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)安全帶來的諸多風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)加大對數(shù)據(jù)與隱私安全的重視程度。首先，需要有效保護(hù)隱私數(shù)據(jù)。政府相關(guān)部門需要針對個(gè)人數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、分析以及利用等行為完善相關(guān)的法律標(biāo)準(zhǔn)與政策規(guī)定，最大程度保障數(shù)據(jù)獲取、保存、處理、傳輸、使用等環(huán)節(jié)中的數(shù)據(jù)資源的安全性與隱私性，降低個(gè)人數(shù)據(jù)未獲得本人授權(quán)被使用以及隱私泄露等安全事件發(fā)生率，夯實(shí)數(shù)據(jù)合法合規(guī)使用的法律與制度基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)使用方必須在獲得作為數(shù)據(jù)擁有方的個(gè)人或者企業(yè)知曉、同意與授權(quán)后才能夠使用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)擁有方應(yīng)享有限制、授權(quán)等數(shù)據(jù)使用權(quán)限；其次，推進(jìn)數(shù)據(jù)合規(guī)審查工作。應(yīng)針對隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全保障需求，建立嚴(yán)格的合規(guī)合法審查工作機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、處理、利用等環(huán)節(jié)存在的安全漏洞，規(guī)避數(shù)據(jù)合規(guī)與合法風(fēng)險(xiǎn)；最后，企業(yè)在財(cái)務(wù)數(shù)字化、自動(dòng)化建設(shè)過程中，需要形成數(shù)據(jù)安全管理、應(yīng)急與培訓(xùn)機(jī)制，依托管理制度與培訓(xùn)教育活動(dòng)來預(yù)防財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)泄露等信息安全風(fēng)險(xiǎn)事件。

（二）精準(zhǔn)把控建設(shè)成本

針對人工智能使用過程中造成的經(jīng)濟(jì)壓力問題，可嘗試和其他企業(yè)共同建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施并共享數(shù)據(jù)、技術(shù)資源。處理與存儲(chǔ)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)可通過云計(jì)算平臺(tái)與共享服務(wù)器來實(shí)現(xiàn)，以此有助于提升相關(guān)設(shè)備的使用效率與利用率，減少設(shè)備購置、維護(hù)成本。企業(yè)針對人工智能耗能問題，可優(yōu)先選取節(jié)能型硬件設(shè)備，依靠風(fēng)能、太陽能等清潔可再生能源來滿足供電需求，借此來縮減耗能成本，提高環(huán)境效益。還可通過剪枝技術(shù)、蒸餾技術(shù)、壓縮技術(shù)等新型創(chuàng)新技術(shù)成果來縮減數(shù)據(jù)分析模型的大小，減少計(jì)算資源，將冗余數(shù)據(jù)移除，縮減模型參數(shù)，對模型進(jìn)行壓縮，使計(jì)算成本得到有效控制。企業(yè)在財(cái)務(wù)管理環(huán)節(jié)中引入人工智能技術(shù)后，應(yīng)及時(shí)展開成本監(jiān)控工作，合理把控預(yù)算。

（三）加快管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型節(jié)奏

人工智能等智能技術(shù)進(jìn)入到會(huì)計(jì)領(lǐng)域后，可以代替財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)，高效精準(zhǔn)地完成登賬、記賬以及核算等耗時(shí)長、機(jī)械重復(fù)的基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作，企業(yè)對于核算人員的需求逐漸縮減。隨著互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)等技術(shù)的持續(xù)應(yīng)用，企業(yè)的交易數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)據(jù)不斷增加，企業(yè)在決策環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)分析工作量極大，對于管理會(huì)計(jì)的需求日益增加。這就要求財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)必須盡快完成轉(zhuǎn)型任務(wù)，成長為高端財(cái)務(wù)人才，擴(kuò)大職能范疇，增強(qiáng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用能力，在企業(yè)的戰(zhàn)略設(shè)計(jì)與實(shí)施、績效管控、投資項(xiàng)目決策、資金收支管理等方面創(chuàng)造更高的價(jià)值，為企業(yè)達(dá)成高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)注入動(dòng)力。

（四）增強(qiáng)危機(jī)意識(shí)與學(xué)習(xí)意識(shí)

會(huì)計(jì)人員既要掌握人工智能技術(shù)輔助財(cái)務(wù)分析、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的方法，加大對于大數(shù)據(jù)算法、人工智能技術(shù)、相關(guān)軟件功能的精通程度，從而實(shí)現(xiàn)對人工智能技術(shù)的充分利用，同時(shí)也必須要強(qiáng)化自身的職業(yè)危機(jī)意識(shí)，避免產(chǎn)生過度依賴智能技術(shù)的職業(yè)倦怠心理。面對人工智能輸出的觀念與數(shù)據(jù)分析結(jié)論，不應(yīng)盲目信任與接受，而是要對其真實(shí)性、準(zhǔn)確性、客觀性保持質(zhì)疑心理。會(huì)計(jì)人員應(yīng)能夠辯證地認(rèn)識(shí)人工智能價(jià)值與局限性，始終保持審慎、客觀的態(tài)度，積極查驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)論的可信度。會(huì)計(jì)人員應(yīng)當(dāng)在日常培訓(xùn)活動(dòng)中，掌握科學(xué)的研究方法，如調(diào)查方法、探究方法、驗(yàn)證方法等，以此及時(shí)發(fā)現(xiàn)人工智能分析中出現(xiàn)的思維偏差、邏輯錯(cuò)誤。面對復(fù)雜的財(cái)務(wù)問題，會(huì)計(jì)人員應(yīng)能夠從多個(gè)維度展開思考，使分析結(jié)果更加全面。為了能夠精準(zhǔn)地分析與判定人工智能提供的財(cái)務(wù)分析結(jié)論的質(zhì)量，會(huì)計(jì)人員需要對財(cái)務(wù)管理、審計(jì)、稅務(wù)、會(huì)計(jì)準(zhǔn)則等方面的知識(shí)形成更高的熟悉度，并不斷地通過參與培訓(xùn)、自主學(xué)習(xí)等方式來拓寬視野，逐步成為當(dāng)前會(huì)計(jì)行業(yè)迫切需要的復(fù)合型人才。

結(jié)語：

人工智能技術(shù)加快了智能財(cái)務(wù)的發(fā)展速度，為會(huì)計(jì)行業(yè)的智能化發(fā)展提供了必要的技術(shù)支持，滿足了該行業(yè)構(gòu)建自動(dòng)化基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作流程、高效分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)防控財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等需求。但同時(shí)，也帶來了更為沉重的經(jīng)濟(jì)壓力、更多信息安全風(fēng)險(xiǎn)與倫理問題。相關(guān)部門應(yīng)通過完善的法規(guī)制度來確保財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的利用符合合法合規(guī)的基本要求；企業(yè)可通過共享設(shè)備等途徑節(jié)省技術(shù)開發(fā)成本；會(huì)計(jì)行業(yè)的從業(yè)者應(yīng)當(dāng)在人工智能的支持下，盡快轉(zhuǎn)變?yōu)楣芾頃?huì)計(jì)人才，同時(shí)應(yīng)保持獨(dú)立的思考意識(shí)，不斷夯實(shí)專業(yè)基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)對人工智能技術(shù)成果的科學(xué)利用。