機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動的會計信息處理

中圖分類號：F275

一、引言

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，以數(shù)據(jù)驅(qū)動為引領(lǐng)的智能化技術(shù)，正快速滲透到會計信息處理的各個環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的會計系統(tǒng)正逐步被現(xiàn)代化、自動化的智能會計體系更新。在職業(yè)院校的會計課程中，應(yīng)增加基于信息技術(shù)的智能會計體系的內(nèi)容，以培養(yǎng)學(xué)生適應(yīng)變革所需的各項技能。機器學(xué)習(xí)作為一種重要的人工智能技術(shù)，具備自我學(xué)習(xí)和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律的能力，被廣泛應(yīng)用于會計數(shù)據(jù)的處理與分析。本研究基于機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動等新型技術(shù)研究會計信息處理機制，利用人工智能技術(shù)提升財務(wù)決策的精準性和效率，推動會計信息化工作向更高水平邁進。

二、機器學(xué)習(xí)概述

機器學(xué)習(xí)是一種使計算機無須顯式編程即可從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并作出決策的技術(shù)。其核心是通過數(shù)據(jù)分析構(gòu)建統(tǒng)計模型，使得系統(tǒng)可以自動識別模式和規(guī)律。機器學(xué)習(xí)主要包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)四種分類。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，模型從帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中進行學(xué)習(xí)，通過已知輸人和對應(yīng)輸出的關(guān)系進行訓(xùn)練，從而預(yù)測未知數(shù)據(jù)的結(jié)果。在職業(yè)院校的會計課程中，增加監(jiān)督學(xué)習(xí)內(nèi)容可以幫助學(xué)生理解和如何運用數(shù)據(jù)分析工具進行財務(wù)預(yù)測和風(fēng)險評估。無監(jiān)督學(xué)習(xí)則通過分析無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)尋找隱藏結(jié)構(gòu)。常用于數(shù)據(jù)聚類和降維，這為學(xué)生提供了處理和分析財務(wù)數(shù)據(jù)的實際技能。半監(jiān)督學(xué)習(xí)利用少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量的未標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，是監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)合算法，這種學(xué)習(xí)方式在處理標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺的情況下非常有用。強化學(xué)習(xí)則是基于環(huán)境反饋優(yōu)化行為，強化學(xué)習(xí)的本質(zhì)是學(xué)習(xí)最優(yōu)的序貫決策，在諸如資源分配等決策任務(wù)中十分有效，這種方法也可以引入到職業(yè)院校的項目實踐中。

在會計領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用十分廣泛。例如，決策樹算法可以對財務(wù)數(shù)據(jù)進行分類，以檢測風(fēng)險交易；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長在數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜的情況下發(fā)現(xiàn)異常，有效用于欺詐檢測；支持向量機在多維數(shù)據(jù)環(huán)境下具有優(yōu)越的分類和回歸能力，可為財務(wù)報表中的異常分類檢測提供支持。職業(yè)院校的會計課程可以通過實際案例和實驗，引導(dǎo)學(xué)生掌握這些技術(shù)，培養(yǎng)他們在未來工作中解決復(fù)雜財務(wù)問題的能力。

三、機器學(xué)習(xí)的特點

（一）深度學(xué)習(xí)模型在預(yù)測性分析中的應(yīng)用

在現(xiàn)代會計體系中，傳統(tǒng)方法如線性回歸和統(tǒng)計技術(shù)對財務(wù)數(shù)據(jù)中非線性關(guān)系和復(fù)雜情況的解析能力有限。深度學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），通過分層特征探索和自動化的模式識別，能夠從龐大而復(fù)雜的財務(wù)數(shù)據(jù)集中，挖掘出隱含的趨勢和規(guī)律。應(yīng)用CNN對財務(wù)數(shù)據(jù)的時間序列進行深度分析，可以揭示那些在傳統(tǒng)模型中容易被忽視的微妙變動和風(fēng)險點[1]。RNN對于處理月度營收和季度財報等時間序列數(shù)據(jù)尤為有效，其獨特的記憶功能使得模型能夠追蹤長期數(shù)據(jù)，極大地提高了對未來動向的預(yù)測精度。借助這些機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)方法，可以提升財務(wù)預(yù)測和市場趨勢分析的準確度。

（二）泛化能力

泛化能力是指某一算法或模型對未知數(shù)據(jù)的適應(yīng)和預(yù)測能力。在機器學(xué)習(xí)中，模型通過采集和分析龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，識別其中的趨勢和規(guī)則，并能將這些學(xué)習(xí)成果應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)分析中。這種模型在遇到新的情境時，能夠進行準確地預(yù)測和分類，而不是簡單地回顧其訓(xùn)練階段的數(shù)據(jù)。一個過于復(fù)雜的模型可能會出現(xiàn)過擬合，即只能適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)而不能適應(yīng)新數(shù)據(jù)，而一個過于簡單的模型可能無法識別數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系。因此，選擇合適的模型并調(diào)整其參數(shù)至關(guān)重要，這有助于降低模型的復(fù)雜性和增強其泛化能力[2]。通常，泛化能力的評估是通過在訓(xùn)練過程中使用訓(xùn)練集以外的驗證集或測試集進行的，這不僅可以驗證模型對未知數(shù)據(jù)的應(yīng)對能力，還能識別模型的過擬合或欠擬合問題，并據(jù)此調(diào)整模型設(shè)置，以優(yōu)化其泛化表現(xiàn)。

四、數(shù)據(jù)驅(qū)動的定義

數(shù)據(jù)驅(qū)動指的是依賴于數(shù)據(jù)收集、清洗、整合、分析的工作流，以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向進行決策和優(yōu)化的數(shù)據(jù)處理方法。數(shù)據(jù)驅(qū)動可以使業(yè)務(wù)流程自動化，從而提升系統(tǒng)的反應(yīng)能力。在職業(yè)院校的會計專業(yè)中，數(shù)據(jù)驅(qū)動理念逐漸融人課程設(shè)計中，旨在培養(yǎng)學(xué)生適應(yīng)數(shù)據(jù)密集型環(huán)境的能力。 ① 收集并整理大量的原始數(shù)據(jù)，這對于會計專業(yè)的學(xué)生，需要理解和掌握如何處理交易記錄、財務(wù)報表、審計報告等多種形式的數(shù)據(jù)。課程中通常會設(shè)計實際案例，讓學(xué)生在模擬環(huán)境中體驗數(shù)據(jù)收集的過程，以提升數(shù)據(jù)處理能力。 ② 數(shù)據(jù)清洗是確保數(shù)據(jù)準確性和一致性的重要步驟。在職業(yè)院校會計課程中，數(shù)據(jù)清洗技能的培訓(xùn)可以幫助學(xué)生認識到清洗數(shù)據(jù)對決策的重要性，并掌握基本的數(shù)據(jù)清洗技巧。 ③ 數(shù)據(jù)整合是將來自不同來源的數(shù)據(jù)匯聚到統(tǒng)一系統(tǒng)中，為后續(xù)分析打下基礎(chǔ)，這一過程讓學(xué)生體會到會計數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性和系統(tǒng)整合的重要性。 ④ 在數(shù)據(jù)分析階段，利用統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)算法深人分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的趨勢、關(guān)聯(lián)性和異常值。在實際教學(xué)中可以通過真實案例講解自動生成財務(wù)報表、風(fēng)險控制和資金流向等內(nèi)容，讓學(xué)生在實踐中加深理解，以強化數(shù)據(jù)驅(qū)動的思維方式。

五、數(shù)據(jù)驅(qū)動的特點

（一）事實和證據(jù)的依托

數(shù)據(jù)驅(qū)動的核心在于決策和行動的依據(jù)，均源于事實和客觀證據(jù)。這種方式排除了個人偏好和主觀臆斷的影響，全面依賴于實際數(shù)據(jù)和客觀事實。在機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動的框架下，通過系統(tǒng)地收集、解讀及分析海量信息，能夠精準把握數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢及相互關(guān)系，從而為決策提供可靠的數(shù)據(jù)支持[3]。此外，數(shù)據(jù)驅(qū)動特別強調(diào)數(shù)據(jù)的持續(xù)采集和應(yīng)用。在數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的持續(xù)更新、處理和應(yīng)用構(gòu)成了一個動態(tài)的循環(huán)過程。這種持續(xù)的數(shù)據(jù)分析能夠讓決策者隨時掌握信息變動，以便快速適應(yīng)環(huán)境變化。數(shù)據(jù)驅(qū)動還注重決策透明度和可核實性，確保每項決策和行動都是可以追蹤和核查的。借助詳細的數(shù)據(jù)記錄與分析，每一個決策過程都可得到檢驗和確認，不僅增強了決策的合理性和信賴度，而且確保了數(shù)據(jù)可追溯，為未來的決策制定提供了更為堅實的基礎(chǔ)。

（二）持續(xù)的迭代與學(xué)習(xí)過程

與傳統(tǒng)的靜態(tài)規(guī)則不同，數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)能夠在實際運行過程中通過不斷更新數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)新的模式優(yōu)化其決策模型。這種自我優(yōu)化的能力，使得數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)能夠快速適應(yīng)外部環(huán)境的變化，保證決策的科學(xué)性和前瞻性。在會計信息處理中，迭代優(yōu)化可以通過引入機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)。隨著財務(wù)數(shù)據(jù)的不斷積累，系統(tǒng)能夠自動對模型進行更新，從而提升預(yù)測的準確性和風(fēng)險管理的有效性。例如，基于過去的財務(wù)數(shù)據(jù)進行現(xiàn)金流預(yù)測，并在實際操作中逐步更新預(yù)測模型，使得預(yù)測結(jié)果更加精準。此外，通過迭代優(yōu)化，數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)可以自我調(diào)整，確保在面對新的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)場景時依舊能夠作出高效決策。迭代優(yōu)化和學(xué)習(xí)的特點還體現(xiàn)在應(yīng)對復(fù)雜多變的財務(wù)環(huán)境上，在實際應(yīng)用中，市場環(huán)境、政策環(huán)境以及企業(yè)自身的財務(wù)狀況都可能發(fā)生變化，數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)通過實時數(shù)據(jù)更新和學(xué)習(xí)，能夠始終保持決策模型的有效性。這種動態(tài)調(diào)整的能力，極大地提高了會計信息處理的適應(yīng)性和靈活性，幫助企業(yè)在面對復(fù)雜環(huán)境時依然能夠作出準確的財務(wù)決策。

六、機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動的會計信息處理機制研究

（一）數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策過程

數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策過程依賴于大數(shù)據(jù)技術(shù)，智能會計系統(tǒng)從多樣化的數(shù)據(jù)源中，如財務(wù)交易、市場趨勢和客戶活動等，汲取并積累大量數(shù)據(jù)。在職業(yè)院校的課程中，應(yīng)強化學(xué)生從多樣化的數(shù)據(jù)源中提取關(guān)鍵信息的能力，并通過詳細的清洗、融合及存儲步驟，將數(shù)據(jù)整理成龐大的數(shù)據(jù)庫。

借助先進的大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)，會計專業(yè)人員能夠迅速提取出重要信息，確保決策的全面性和精確性。數(shù)據(jù)驅(qū)動特別強調(diào)信息的即時更新和動態(tài)處理，在智能會計系統(tǒng)中引人機器學(xué)習(xí)算法，實時跟蹤和分析財務(wù)數(shù)據(jù)流，自動辨識關(guān)鍵數(shù)據(jù)點，為決策者提供最新的財務(wù)信息，以便其快速調(diào)整戰(zhàn)略和作出決策。

此外，機器學(xué)習(xí)算法還能利用歷史數(shù)據(jù)和已知模式對數(shù)據(jù)進行預(yù)測，幫助企業(yè)洞察市場走勢、預(yù)防風(fēng)險及把握商機。通過機器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)和極強的學(xué)習(xí)能力，智能會計系統(tǒng)可以根據(jù)每個企業(yè)獨特的需求和數(shù)據(jù)特征定制解決方案。經(jīng)比對，絕大部分企業(yè)在引入數(shù)據(jù)驅(qū)動方法后，其財務(wù)工作在財務(wù)數(shù)據(jù)處理時間、財務(wù)報表編制周期、成本節(jié)約額、決策效率以及客戶滿意度等多個關(guān)鍵指標(biāo)上有了顯著提升，證明了數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在提升企業(yè)財務(wù)工作效率和質(zhì)量方面的巨大潛力。在會計課程中，學(xué)生們應(yīng)學(xué)習(xí)如何依據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、市場策略和風(fēng)險容忍度等因素，設(shè)計適合企業(yè)的會計信息策略和解決方案。這種個性化定制，不僅可以提升決策的準確性和針對性，也能幫助企業(yè)更有效地應(yīng)對市場變化和實現(xiàn)其戰(zhàn)略愿景[5]

（二）機器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用

1.在應(yīng)用效率和準確性方面。機器學(xué)習(xí)算法通過對海量歷史數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)和分析，能夠快速、準確地識別出交易模式和數(shù)據(jù)規(guī)律。這種自動化識別，不僅加快了處理速度，降低了人工操作的錯誤率，還顯著提升了財務(wù)數(shù)據(jù)處理的效率。在傳統(tǒng)會計信息處理中，人工錄人和審核數(shù)據(jù)的流程既費時又容易出錯，尤其在處理大規(guī)模、復(fù)雜的財務(wù)數(shù)據(jù)時，人工操作的局限性更加明顯。機器學(xué)習(xí)的引入從根本上解決了這一難題，不僅能夠?qū)崟r處理大量數(shù)據(jù)，還能自動調(diào)整算法參數(shù)，以適應(yīng)數(shù)據(jù)變化，最終優(yōu)化信息處理效果。該技術(shù)的廣泛應(yīng)用顯著提升了財務(wù)處理的準確性和效率。

2．在異常檢測方面。財務(wù)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多變性使異常檢測在風(fēng)險管理中具有重要作用。通過自動化和極強的學(xué)習(xí)能力，機器學(xué)習(xí)算法能夠快速構(gòu)建出精確的異常檢測模型，識別并標(biāo)記出與常規(guī)活動明顯不同的異常行為[6。例如，當(dāng)企業(yè)的交易流中出現(xiàn)異常的大額轉(zhuǎn)賬或非正常的賬戶活動時，異常檢測模型能夠快速識別并發(fā)出警報，為財務(wù)人員提供預(yù)警，幫助企業(yè)提前識別并處理潛在風(fēng)險。相比傳統(tǒng)的人工審核流程，這種基于機器學(xué)習(xí)的異常檢測技術(shù)，不僅顯著提升了檢測速度和準確率，還可以針對特定類型的異常事件不斷優(yōu)化模型，通過反復(fù)學(xué)習(xí)提高識別的精準度。這一特點在復(fù)雜的財務(wù)場景中具有極大的實用價值，不僅可以幫助企業(yè)減少因異常活動帶來的損失，還可以強化財務(wù)數(shù)據(jù)的安全性，保證了業(yè)務(wù)運營的穩(wěn)定性。

3.在財務(wù)預(yù)測分析方面?；诖罅繗v史財務(wù)數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)算法能夠構(gòu)建出高度復(fù)雜的預(yù)測模型，從而為企業(yè)的財務(wù)狀況、市場走向等提供科學(xué)的預(yù)測支持。在傳統(tǒng)的財務(wù)預(yù)測系統(tǒng)中，分析人員往往依賴有限的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗進行判斷，難以全面捕捉市場的復(fù)雜變化。通過引入機器學(xué)習(xí)算法，企業(yè)能夠建立更全面的預(yù)測模型。例如，在銷售額、現(xiàn)金流、利潤率等關(guān)鍵財務(wù)指標(biāo)的預(yù)測上，機器學(xué)習(xí)算法可以通過分析歷史數(shù)據(jù)的相關(guān)性和趨勢，自動生成財務(wù)預(yù)測報表。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測模式有效規(guī)避了人為分析中的偏差，為企業(yè)提供了更為科學(xué)的決策依據(jù)。

（三）自動化流程的應(yīng)用

自動化流程提升了任務(wù)執(zhí)行的效率，傳統(tǒng)會計業(yè)務(wù)通常涉及繁瑣、重復(fù)性的工作。通過引入自動化流程，可以預(yù)設(shè)規(guī)則和程序，自動執(zhí)行如數(shù)據(jù)錄入、憑證生成、報表制作等常規(guī)會計任務(wù)，極大地減輕了會計人員的工作壓力，提升了工作效率，并且顯著降低了人為操作導(dǎo)致的錯誤[7]。此外，自動化流程還包括數(shù)據(jù)的自動驗證和校正。

在處理會計信息時，數(shù)據(jù)的準確性和完整性是非常關(guān)鍵的。通過自動化流程，系統(tǒng)可以設(shè)定一系列的驗證規(guī)則和校正算法，自動檢測和糾正數(shù)據(jù)中的錯誤和不匹配項，快速識別數(shù)據(jù)問題，確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性，從而提高會計信息的質(zhì)量。自動化流程的引人還實現(xiàn)了智能會計系統(tǒng)與其他系統(tǒng)的無縫集成和互動。智能會計系統(tǒng)能夠與企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)等多個系統(tǒng)集成，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動交換和共享[8]通過預(yù)設(shè)的接口和規(guī)則，系統(tǒng)能自動采集必要的數(shù)據(jù)，執(zhí)行相應(yīng)的處理和分析任務(wù)。例如某企業(yè)應(yīng)用智能財稅機器人輔助企業(yè)自動化辦公，如圖1所示。這種自動化的工作方式加強了信息的流通和團隊間的協(xié)作，顯著提升了企業(yè)的整體運營效率。

產(chǎn)品自帶規(guī)則平臺、蒼穹RPA平臺、第三方RPA平臺智能開 智能 ? 可按需選擇，快速配置，快速應(yīng)用票 收票D金蝶云星空財務(wù)機器人應(yīng)用效果：智能 咖 國 智能一小 票 智能開票 智能收票 智能收款 少 智能付款能 能 開票效率 4h完成1個收款確認時 Ap審核75% 財務(wù)人1d的間和準確率 工作量減工作 提升 60% 80% 自 會智能 智能對賬 結(jié)賬 智能核算 智能記賬 智能對賬 智能結(jié)賬個 L 月末成本核 憑證自動 與銀行對賬 結(jié)賬期平智能 智能 期h 化 化率可達 達 效率提升 效 升 均提前5d100% 70%

（四）強化風(fēng)險監(jiān)控與內(nèi)部監(jiān)管

智能會計系統(tǒng)結(jié)合機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對風(fēng)險進行實時監(jiān)控并發(fā)出預(yù)警。該系統(tǒng)具備自動分析大規(guī)模財務(wù)與非財務(wù)數(shù)據(jù)的能力，能夠識別異常交易行為和稅務(wù)繳納情況。例如，智能財稅機器人的應(yīng)用，可以輔助企業(yè)實現(xiàn)自動報稅功能，及時揭示潛在風(fēng)險，使企業(yè)迅速制定應(yīng)對策略，并優(yōu)化內(nèi)部控制流程。智能會計系統(tǒng)的應(yīng)用提升了內(nèi)部監(jiān)管的效率與精準度[9。傳統(tǒng)的內(nèi)部控制體系多依賴人工操作和隨機抽查，存在效率及準確度低的問題，而智能會計系統(tǒng)通過自動化處理和機器學(xué)習(xí)算法，能夠?qū)θ繑?shù)據(jù)進行綜合且精確地分析與審查，極大地提高了內(nèi)部監(jiān)控的質(zhì)量和效率。

此外，系統(tǒng)還能夠自動生成審計報告和內(nèi)部控制評估報告，為企業(yè)決策提供了準確的數(shù)據(jù)支持。在信息化時代，風(fēng)險管理與內(nèi)部控制更加重視數(shù)據(jù)安全與隱私保護。隨著數(shù)據(jù)體量的擴增及信息技術(shù)的深人應(yīng)用，數(shù)據(jù)安全和隱私問題顯得尤為重要。企業(yè)需利用智能會計系統(tǒng)的高級安全功能，加強數(shù)據(jù)的加密處理、數(shù)據(jù)備份以及訪問控制，以保障數(shù)據(jù)的安全性和完整性[10]。同時，強化內(nèi)部規(guī)章和流程，防止數(shù)據(jù)的未授權(quán)訪問和使用，確保企業(yè)核心信息及客戶隱私得到有效保護。

（五）即時報告與分析能力

機器學(xué)習(xí)與自動化技術(shù)的有效結(jié)合，使智能會計系統(tǒng)在財務(wù)數(shù)據(jù)處理方面的能力，實現(xiàn)了顯著提升。系統(tǒng)能夠?qū)崟r捕獲各類交易數(shù)據(jù)，無論這些交易發(fā)生在企業(yè)的哪個部門或時間點，都能被快速且準確地記錄下來[1]。數(shù)據(jù)一經(jīng)收集，系統(tǒng)便開始進行整理工作，把不同來源的數(shù)據(jù)進行匯總、分類，并轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一格式，從而為進一步的處理和分析奠定基礎(chǔ)。通過對歷史數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，系統(tǒng)能識別交易模式、發(fā)現(xiàn)異常并抽取關(guān)鍵信息，自動執(zhí)行數(shù)據(jù)分析和解釋任務(wù)，這不僅顯著提升了數(shù)據(jù)處理流程的效率，也大幅提升了分析結(jié)果的準確度。

如表1所示，依托機器學(xué)習(xí)與自動化技術(shù)，智能會計系統(tǒng)在財務(wù)報告的生成方面顯示出明顯優(yōu)勢，實時和自動化處理極大地提高了財務(wù)工作的效率，同時也為企業(yè)決策提供了更有價值、更及時的數(shù)據(jù)支持。機器學(xué)習(xí)算法可以快速深入分析數(shù)據(jù)，自動識別數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和異常，生成詳盡的分析報告，這使得決策者能夠及時掌握企業(yè)財務(wù)狀態(tài)、運營表現(xiàn)和市場變動，從而作出更科學(xué)的決策。智能會計系統(tǒng)還利用可視化技術(shù)將復(fù)雜的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果以直觀且易于理解的形式進行展示。通過圖表、圖形和交互式界面，決策者可以迅速識別關(guān)鍵數(shù)據(jù)點，從而更有效地理解和解讀財務(wù)信息[12]。這種可視化的分析方法，不僅提高了決策的效率，也增強了決策的精準性，使得決策者能夠快速響應(yīng)數(shù)據(jù)變化。

（六）人機協(xié)同模式

盡管機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)在會計信息處理中的應(yīng)用日益廣泛，但人機協(xié)同依然是會計信息處理不可或缺的一部分，尤其在職業(yè)院校會計專業(yè)教育中，培養(yǎng)學(xué)生的人機協(xié)同能力至關(guān)重要。機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)雖然在數(shù)據(jù)處理、預(yù)測分析等方面具有較高的效率和準確性，但在復(fù)雜的業(yè)務(wù)決策和特殊情況下，人工干預(yù)和判斷仍然至關(guān)重要。人機協(xié)同模式成為智能會計信息處理系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。在職業(yè)院校的課程中，學(xué)生們應(yīng)學(xué)習(xí)如何結(jié)合機器的計算能力與人的判斷力，以提高決策的有效性。在職業(yè)院校的模擬項目中，學(xué)生們可以進行團隊合作，利用機器學(xué)習(xí)工具進行數(shù)據(jù)分析，同時進行討論和判斷，最終形成綜合性的財務(wù)決策。這種實踐體驗，不僅有助于學(xué)生掌握新型技術(shù)，還能培養(yǎng)他們在面對復(fù)雜問題時的分析能力和團隊協(xié)作精神。通過這種人機合作模式的訓(xùn)練，學(xué)生可以更好地適應(yīng)未來的職業(yè)環(huán)境，成為能夠靈活運用現(xiàn)代技術(shù)的會計人才。

在數(shù)據(jù)分析和決策過程中，人機協(xié)同模式可以結(jié)合機器的計算能力和人的判斷力[13]。例如，數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自動生成財務(wù)分析報告和預(yù)測報告，而財務(wù)人員則可以根據(jù)企業(yè)的具體情況對報告進行合理解讀。人機協(xié)同模式，不僅可以提高決策的科學(xué)性，還可以通過人工分析彌補數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)的局限性。尤其在涉及重大決策和異常情況時，財務(wù)人員的經(jīng)驗和專業(yè)知識是數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)無法完全替代的。

此外，人機協(xié)同模式還可以提升會計信息系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性。例如，系統(tǒng)可以在日常的財務(wù)管理中完成自動化操作，而在面對突發(fā)事件或緊急情況時，財務(wù)人員可以通過人工干預(yù)調(diào)整和控制系統(tǒng)的行為[14]。隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)和人工智能的發(fā)展，人機協(xié)同模式的引入可以使會計信息處理系統(tǒng)更加智能。人機協(xié)同的模式在保持會計信息系統(tǒng)高效運行的同時，也保留了人工判斷的彈性，為企業(yè)提供了更加穩(wěn)健的財務(wù)管理方案。

七、機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動下會計處理的挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略

（一）數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私問題

基于機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能會計處理系統(tǒng)應(yīng)用，數(shù)據(jù)質(zhì)量和隱私保護是兩大關(guān)鍵挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動分析依賴高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源，但會計數(shù)據(jù)往往受到多種因素的影響，如數(shù)據(jù)不完整、格式不一致、時效性差等問題，這些都可能導(dǎo)致分析結(jié)果的偏差。此外，隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量的增加，數(shù)據(jù)隱私問題也愈發(fā)嚴峻。會計數(shù)據(jù)涉及財務(wù)、客戶信息和商業(yè)機密，任何數(shù)據(jù)泄露都可能導(dǎo)致嚴重后果。為了解決這些問題，借鑒相關(guān)文獻[5]本研究認為企業(yè)需要建立完善的數(shù)據(jù)治理機制，確保數(shù)據(jù)的一致性與準確性。同時，通過匿名化、加密和訪問控制等措施加強數(shù)據(jù)隱私保護，構(gòu)建一個安全的數(shù)據(jù)環(huán)境，確保會計處理的有效性和合規(guī)性。 ① 為保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，財務(wù)部門應(yīng)建立數(shù)據(jù)標(biāo)準化流程和定期清洗機制，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。 ② 通過設(shè)置數(shù)據(jù)驗證流程，在數(shù)據(jù)采集和處理的各環(huán)節(jié)加人異常檢測，自動發(fā)現(xiàn)并修正錯誤數(shù)據(jù)。 ③ 提升員工的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，確保數(shù)據(jù)錄入的準確性和及時性，進一步提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。④ 在隱私保護方面，可采取數(shù)據(jù)匿名化、差分隱私等技術(shù)，在保證數(shù)據(jù)可用性的同時保護隱私性。⑤ 對于敏感數(shù)據(jù)，企業(yè)應(yīng)實施分級權(quán)限管理，只讓特定人員訪問關(guān)鍵數(shù)據(jù)，減少潛在泄露風(fēng)險。⑥ 采用先進的加密方法，進行定期的數(shù)據(jù)安全審計，可有效降低隱私泄露風(fēng)險，為數(shù)據(jù)驅(qū)動會計應(yīng)用提供安全保障。

（二）機器學(xué)習(xí)算法的解釋性

機器學(xué)習(xí)算法在會計處理中應(yīng)用面臨“黑箱”問題，即模型的運行機制較為復(fù)雜，結(jié)果往往難以解釋。會計決策的關(guān)鍵在于透明性和可追溯性，而“黑箱”模型的不可解釋性會影響財務(wù)報告的可信度，降低財務(wù)決策的合理性，并可能與監(jiān)管要求產(chǎn)生沖突。特別是在高風(fēng)險決策和合規(guī)審查中，不可解釋的模型難以被監(jiān)管機構(gòu)接受。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，企業(yè)可以選擇使用解釋性更強的算法，如決策樹、邏輯回歸等，或者采用模型解釋技術(shù)，如LIME或SHAP，對復(fù)雜模型進行后期解釋分析。此外，開發(fā)友好的界面和定期的模型審查機制，有助于提升機器學(xué)習(xí)在會計領(lǐng)域應(yīng)用的合規(guī)性和透明度。

為提高算法的解釋性，財務(wù)部門可以優(yōu)先使用透明度較高的模型，如決策樹或回歸模型，以便更清晰地理解模型的運行過程。對于復(fù)雜模型，可以采用LIME、SHAP等模型解釋工具，以解釋模型決策邏輯，幫助會計人員理解模型輸出的結(jié)果。同時，公司可以建立一套模型解釋標(biāo)準，對機器學(xué)習(xí)模型進行評估，確保其符合會計處理的透明性需求。定期開展模型審查和測試，結(jié)合實際財務(wù)數(shù)據(jù)檢驗?zāi)Ｐ偷膽?yīng)用效果。通過可視化界面展示模型結(jié)果，增強用戶的信任感。此外，向監(jiān)管部門提供詳細的算法解釋報告，確保算法應(yīng)用符合監(jiān)管要求，有助于推動機器學(xué)習(xí)在會計處理中的普及應(yīng)用。

（三）技能要求與技術(shù)成本

隨著機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)在會計處理中應(yīng)用深人，對會計人員的技能要求也在增加。會計人員不僅需要熟練掌握財務(wù)專業(yè)知識，還要學(xué)習(xí)新的技術(shù)工具。對此，企業(yè)可以采取分階段培訓(xùn)策略，將技能培養(yǎng)分解為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析、算法理解和實操應(yīng)用3個階段。同時，鼓勵會計團隊與技術(shù)團隊協(xié)作，采用跨部門合作的方式，共同推進會計處理的智能化發(fā)展。此外，企業(yè)可以考慮使用自動化工具和低代碼平臺，以降低技術(shù)門檻，平衡技能需求與成本。

企業(yè)可以分階段開展技術(shù)培訓(xùn)，如初期培訓(xùn)數(shù)據(jù)處理與基礎(chǔ)分析技能，中期再深人講解機器學(xué)習(xí)基本概念，最終提供實操應(yīng)用培訓(xùn)。同時，企業(yè)可采用“學(xué)習(xí) + 實踐”的模式，幫助員工在實操中運用所學(xué)知識，以熟練掌握專業(yè)技術(shù)。對于高成本的技能，企業(yè)可以通過招聘具備數(shù)據(jù)分析背景的會計人員，或通過與技術(shù)團隊協(xié)作的方式彌補技術(shù)差距。使用低代碼平臺和數(shù)據(jù)可視化工具，可有效降低技術(shù)門檻，減少學(xué)習(xí)成本。此外，企業(yè)應(yīng)積極評估技術(shù)投資回報，通過技術(shù)自動化降低日常任務(wù)負擔(dān)，進一步平衡技術(shù)培訓(xùn)與成本支出，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)在會計處理中的可持續(xù)應(yīng)用。

八、結(jié)束語

本研究深人探討了機器學(xué)習(xí)技術(shù)及其在智能會計處理系統(tǒng)中的應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、自動化流程和實時監(jiān)控等方面。在職業(yè)院校的會計課程中，學(xué)生不僅學(xué)習(xí)理論知識，還能參與實踐項目，運用機器學(xué)習(xí)技術(shù)進行案例分析。通過優(yōu)化算法和實施數(shù)據(jù)隱私保護措施，數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能會計系統(tǒng)將助力企業(yè)在不斷變化的市場環(huán)境中實現(xiàn)精準財務(wù)決策，同時也為職業(yè)院校會計專業(yè)的學(xué)生提供了與實際工作緊密結(jié)合的學(xué)習(xí)體驗，推動會計領(lǐng)域的智能化轉(zhuǎn)型，為會計行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展打下良好基礎(chǔ)。

參考文獻：

[1]趙麗麗．智能會計時代機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動的會計信息處理機制［J]．中國集體經(jīng)濟，2024（28）：177-180.

[2]劉曉榮．“云 + 數(shù)\"背景下上市公司管理會計信息化建設(shè)發(fā)展路徑[J]．財會學(xué)習(xí)，2024（16）：97-99.

［3]何倩．網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟發(fā)展背景下的財務(wù)會計管理創(chuàng)新[J].中國集體經(jīng)濟，2024（10）：133-136.

[4]姚國輝．能源企業(yè)綠色會計智能核算平臺構(gòu)建[J].財會月刊，2023，44（10）：67-73.

［5]張淑彩．大數(shù)據(jù)時代背景下數(shù)字金融會計模式的創(chuàng)新[J]．吉林金融研究，2022（12）：29-32.

[6]陳佳?。芾砘顒优c管理會計的關(guān)系及其行為問題探討[J]．中國總會計師，2022（8）：89-91.

[7]黎文建．財務(wù)智能化對傳統(tǒng)會計工作的影響研究：以財務(wù)機器人為例[J]．新鄉(xiāng)學(xué)院學(xué)報，2022，39（4）：20-22.

[8]種姍姍．網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟時代背景下財務(wù)會計管理分析[J].中小企業(yè)管理與科技，2022（4）：134-136.

[9]王新生．企業(yè)會計信息失真的影響因素分析及解決對策[J]．企業(yè)改革與管理，2022（2）：162-164.

［10]祝昕，許菁．基于區(qū)塊鏈技術(shù)的會計信息系統(tǒng)的優(yōu)化與重構(gòu)研究[J]．企業(yè)科技與發(fā)展，2021（10）：49-51.

[11]梁桂連．大數(shù)據(jù)背景下水務(wù)集團會計信息處理智能化分析[J]．當(dāng)代會計，2021（16）：4-6.

[12]谷玄．電算化會計信息系統(tǒng)的內(nèi)部控制研究[J]．湘南學(xué)院學(xué)報，2020，41（5）：70-73，79.

[13]謝詠梅．基于BI的管理會計信息系統(tǒng)構(gòu)建及應(yīng)用：以九鋼集團為例[J]．財會通訊，2020（5）：163-167.

[14]孫慧雯，趙祺．區(qū)塊鏈技術(shù)對會計信息化的影響與融合探析[J]．時代金融，2019（24）：103-104.

[15]于曉陽．大數(shù)據(jù)時代會計信息重構(gòu)研究：動因、范式與路徑[D]．北京：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)，2019.責(zé)任編輯：田國雙