人工智能對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的影響分析

摘" 要：在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，人工智能技術(shù)迅速滲透到各行各業(yè)，會(huì)計(jì)行業(yè)也不例外。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作主要依賴人工處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，面對(duì)復(fù)雜的財(cái)務(wù)信息和不斷變化的監(jiān)管要求，工作量大且容易出錯(cuò)。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，許多會(huì)計(jì)任務(wù)得以自動(dòng)化和智能化，包括數(shù)據(jù)處理、財(cái)務(wù)分析和合規(guī)審計(jì)等，不僅大幅提升了工作效率，還提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與合規(guī)性。通過探討人工智能對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的操作流程、企業(yè)與人才需求的影響及其帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，提出合理化建議，促進(jìn)會(huì)計(jì)行業(yè)的健康發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能；會(huì)計(jì)行業(yè)；自動(dòng)化；技能轉(zhuǎn)型

DOI：10.12231/j.issn.1000-8772.2025.19.064

引言

近幾年，人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，在全球各行各業(yè)掀起了一場技術(shù)革命。人工智能不再局限于實(shí)驗(yàn)室和高端技術(shù)公司，而是逐漸滲透到日常業(yè)務(wù)流程中，改變了許多傳統(tǒng)行業(yè)的運(yùn)作方式。在財(cái)務(wù)和會(huì)計(jì)領(lǐng)域，人工智能正以強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、自動(dòng)化流程優(yōu)化和信息洞察能力，革新傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作模式。傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)工作主要集中在數(shù)據(jù)錄入、賬務(wù)核對(duì)、成本計(jì)算、稅務(wù)計(jì)算等需要大量手工操作和重復(fù)勞動(dòng)的任務(wù)上。然而，企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜性逐年增加，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)方式的效率低下、錯(cuò)誤率高、時(shí)間消耗多的問題也逐漸顯現(xiàn)。借助人工智能，可以極大地優(yōu)化這些流程，提升決策的速度與準(zhǔn)確性。面對(duì)這一技術(shù)變革，會(huì)計(jì)行業(yè)既面臨著全新的機(jī)遇，也承受著巨大的挑戰(zhàn)。為了順應(yīng)這一趨勢，需要深入探討人工智能在會(huì)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用與影響，找到化危機(jī)為轉(zhuǎn)機(jī)的方法。

1 人工智能簡介與應(yīng)用概述

1.1 何為人工智能

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，旨在使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具備人類智能的某些關(guān)鍵特征。按照基本定義，人工智能指的是利用機(jī)器模擬人類的認(rèn)知能力，如學(xué)習(xí)、推理、理解、感知和自我修正。這些系統(tǒng)基于復(fù)雜的算法和模型，旨在接收、處理并分析大量數(shù)據(jù)，對(duì)外界的輸入進(jìn)行響應(yīng)，同時(shí)具備學(xué)習(xí)和演變的能力。自從人工智能概念在20世紀(jì)50年代被提出以來，其發(fā)展歷程一直與計(jì)算能力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)傳輸速度的提升高度相關(guān)。如今，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)及其他數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步，讓人工智能技術(shù)從理論研究逐步轉(zhuǎn)向?qū)嵱?，幾乎影響社?huì)的每一個(gè)角落。人工智能分為弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能三類，當(dāng)前的應(yīng)用多集中在“弱人工智能”，即用于解決特定問題的高度專業(yè)化系統(tǒng)，且有望在未來優(yōu)化到更高形式。在財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)領(lǐng)域中，人工智能通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理、自動(dòng)化操作、錯(cuò)誤糾正以及深度分析等一系列功能，幫助會(huì)計(jì)人員優(yōu)化工作流程、提高效率并消除重復(fù)勞動(dòng)，使高級(jí)職能人員能夠?qū)⒏嗟臅r(shí)間投入到戰(zhàn)略規(guī)劃和業(yè)務(wù)改進(jìn)增效方面的工作。

1.2 人工智能在會(huì)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用

傳統(tǒng)會(huì)計(jì)的日常工作之一是需要在短時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確處理大規(guī)模的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)量的增加常常導(dǎo)致錯(cuò)誤以及增加時(shí)間和人力方面的投入。人工智能技術(shù)的引入，如自動(dòng)化處理工作流程，使得會(huì)計(jì)在基本財(cái)務(wù)領(lǐng)域幾乎不再需要人為干預(yù)，包括區(qū)分客戶及供應(yīng)商數(shù)據(jù)信息，確保數(shù)據(jù)一致性，并可以自動(dòng)生成所需的財(cái)務(wù)文件。在納稅報(bào)告期間，龐大的發(fā)票和交付收據(jù)往往會(huì)帶來巨大的工作壓力，但通過人工智能技術(shù)，用戶上傳或者連接含有會(huì)計(jì)信息的文件界面后，不僅節(jié)約了時(shí)間，還能借助光學(xué)字符識(shí)別（OCR）或自然語言處理（NLP）技術(shù)進(jìn)行快速準(zhǔn)確的類型分類，并生成有效的財(cái)務(wù)摘要。在審計(jì)過程中，人工智能也正在發(fā)揮越來越大的作用。傳統(tǒng)審計(jì)方式依賴會(huì)計(jì)師手動(dòng)檢查大量的財(cái)務(wù)交易記錄，尋找潛在的錯(cuò)誤或違規(guī)行為，而人工智能系統(tǒng)能夠通過快速分析海量交易數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)別出異常情況。例如，某些大型審計(jì)公司已開發(fā)和使用了人工智能驅(qū)動(dòng)的審計(jì)工具。這些工具可以通過分析所有交易的模式和行為，發(fā)現(xiàn)潛在的欺詐和不合規(guī)行為，不再依賴傳統(tǒng)的抽樣審計(jì)。通過深度學(xué)習(xí)模型，人工智能還能學(xué)習(xí)企業(yè)的正常交易行為，從而更準(zhǔn)確地識(shí)別出那些偏離正常模式的交易。例如，一筆未能匹配正常交易模式的大額付款，可能會(huì)被系統(tǒng)自動(dòng)標(biāo)記為高風(fēng)險(xiǎn)交易，供審計(jì)師進(jìn)一步調(diào)查。此外，基于人工智能的自然語言處理（NLP）技術(shù)可以掃描和解讀復(fù)雜的合同和合規(guī)文件，確保企業(yè)符合各項(xiàng)法規(guī)。人工審計(jì)無法全面覆蓋每一個(gè)細(xì)節(jié)，而人工智能能夠自動(dòng)識(shí)別和標(biāo)注文檔中的關(guān)鍵信息，幫助審計(jì)師高效進(jìn)行合規(guī)檢查。

2 人工智能對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的積極影響

2.1 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，提高數(shù)據(jù)處理與分析精度

在會(huì)計(jì)行業(yè)，財(cái)務(wù)流程的自動(dòng)化是人工智能技術(shù)應(yīng)用最為廣泛的領(lǐng)域之一。許多公司已經(jīng)在賬務(wù)處理、發(fā)票管理、收入確認(rèn)等方面引入了人工智能系統(tǒng)，通過機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）等技術(shù)，對(duì)大量基礎(chǔ)性會(huì)計(jì)任務(wù)進(jìn)行自動(dòng)處理。傳統(tǒng)的發(fā)票處理過程涉及多個(gè)步驟，包括發(fā)票接收、信息核對(duì)、手動(dòng)輸入系統(tǒng)等，不僅耗費(fèi)人力，還容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤。現(xiàn)今，企業(yè)廣泛采用的人工智能系統(tǒng)能夠自動(dòng)提取發(fā)票中的數(shù)據(jù)，核對(duì)支付信息，并根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則完成支付流程，減少手動(dòng)操作和錯(cuò)誤發(fā)生的可能性。例如，某些軟件公司已經(jīng)開發(fā)了基于人工智能的智能文檔處理技術(shù)，可以快速解析各種格式的發(fā)票、合同等財(cái)務(wù)文件，從而簡化會(huì)計(jì)處理流程。人工智能技術(shù)還對(duì)審計(jì)領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。傳統(tǒng)的審計(jì)流程通常需要審計(jì)師手動(dòng)檢查賬簿、交易記錄、發(fā)票等大量文檔，不僅費(fèi)時(shí)，而且受限于人類的精力和認(rèn)知水平，審計(jì)師往往只能抽樣檢查一部分?jǐn)?shù)據(jù)，增加了遺漏或判斷失誤的風(fēng)險(xiǎn)。如今，人工智能工具可以幫助審計(jì)師自動(dòng)化處理大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，甚至進(jìn)行全面的分析，而不是僅僅依賴抽樣。這種數(shù)據(jù)分析不僅速度更快，且由于人工智能能利用數(shù)據(jù)模式識(shí)別技術(shù)，從而更有效地發(fā)現(xiàn)異常交易或潛在的欺詐行為，通過自動(dòng)化數(shù)據(jù)檢測，大大提升了審計(jì)的效率和準(zhǔn)確性。人工智能在審計(jì)中的另一個(gè)重要作用是使得實(shí)時(shí)審計(jì)成為可能。傳統(tǒng)的審計(jì)通常是事后進(jìn)行的，而人工智能可以通過實(shí)時(shí)監(jiān)控企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，隨時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理可能存在的財(cái)務(wù)問題，大大提升了財(cái)務(wù)審計(jì)的時(shí)效性和防范作用。

2.2 個(gè)性化的財(cái)務(wù)建議和預(yù)測性分析

人工智能不僅在執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)方面表現(xiàn)優(yōu)異，還可以通過大數(shù)據(jù)分析提供個(gè)性化的財(cái)務(wù)建議。這一點(diǎn)在稅務(wù)籌劃、投資建議和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中得到了廣泛應(yīng)用。過去，企業(yè)通常依賴財(cái)務(wù)顧問和會(huì)計(jì)師提供投資、稅務(wù)籌劃等方面的建議，但這些建議常?；陬檰柕慕?jīng)驗(yàn)和主觀判斷，而通過人工智能分析，企業(yè)可以基于海量數(shù)據(jù)做出更加準(zhǔn)確的決策，并為企業(yè)提出切實(shí)可行的優(yōu)化建議。例如，一些零售公司使用人工智能進(jìn)行財(cái)務(wù)健康分析，根據(jù)歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測未來的現(xiàn)金流狀況，根據(jù)市場表現(xiàn)預(yù)測企業(yè)未來的銷售趨勢，幫助企業(yè)合理安排資金流動(dòng)，優(yōu)化庫存管理，控制成本，避免資金短缺或浪費(fèi)。另外，人工智能系統(tǒng)能夠及時(shí)更新國家的財(cái)稅法規(guī)，自動(dòng)追蹤最新的會(huì)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，提供合規(guī)性建議，幫助企業(yè)依法合規(guī)運(yùn)營，更好地進(jìn)行稅務(wù)籌劃，避免未來因稅務(wù)問題遭受處罰。一些咨詢服務(wù)公司通過啟用智能客服，由人工智能聊天機(jī)器人24小時(shí)回答客戶的財(cái)務(wù)和稅務(wù)問題，從而提高服務(wù)的及時(shí)性和滿意度。

2.3 降低人工成本，提升工作效率

傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)工作往往需要大量的手動(dòng)操作，尤其是在重復(fù)性強(qiáng)的任務(wù)中，如賬目核對(duì)、財(cái)務(wù)報(bào)表的生成等，在財(cái)務(wù)處理高峰期，有些企業(yè)可能需要額外聘請臨時(shí)工或加班完成工作。與傳統(tǒng)人工操作相比，人工智能工具能夠全天候工作，不需要休息或假期，這意味著財(cái)務(wù)處理的時(shí)間顯著縮短。在財(cái)務(wù)月結(jié)、年結(jié)等高峰期，人工智能系統(tǒng)可以快速地處理大量交易數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成各類報(bào)表，原本需要幾天或幾周才能完成的任務(wù)，人工智能可能在幾小時(shí)內(nèi)即可處理完畢。這種自動(dòng)化不但降低了企業(yè)在招聘、培訓(xùn)和管理大量基礎(chǔ)性會(huì)計(jì)人員上的成本，還能減少因人為錯(cuò)誤導(dǎo)致的返工和修正工作，顯著提升了工作效率。特別是在規(guī)模較大的企業(yè)中，隨著業(yè)務(wù)量的增加，財(cái)務(wù)處理需求也會(huì)隨之上漲，人工智能系統(tǒng)能夠輕松應(yīng)對(duì)這些變化，而不需要頻繁擴(kuò)充人力資源。除此之外，財(cái)務(wù)人員從低效費(fèi)時(shí)的工作中脫離出來，集中精力處理更高層次的財(cái)務(wù)分析和決策支持等工作。這種工作模式的轉(zhuǎn)變不僅使得財(cái)務(wù)人員的工作更具戰(zhàn)略性，同時(shí)也進(jìn)一步提升了企業(yè)的整體運(yùn)營效率和競爭力。

3 人工智能給會(huì)計(jì)行業(yè)帶來了挑戰(zhàn)

3.1 職業(yè)變革與技能需求轉(zhuǎn)型問題

從財(cái)務(wù)共享的建立，到SAP、ERP等系統(tǒng)的出現(xiàn)，很多傳統(tǒng)會(huì)計(jì)駕輕就熟的技能越來越無用武之地。人工智能的引入在很大程度上取代了會(huì)計(jì)領(lǐng)域中一些基礎(chǔ)工作，這對(duì)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人員的職業(yè)生涯產(chǎn)生了影響?；A(chǔ)會(huì)計(jì)崗位的需求減少，意味著從業(yè)人員必須具備新的技術(shù)技能，才能在競爭中保持優(yōu)勢。以往，會(huì)計(jì)人員只需掌握財(cái)務(wù)知識(shí)和標(biāo)準(zhǔn)的操作流程即可勝任工作，但現(xiàn)在，熟悉數(shù)據(jù)分析、自動(dòng)化工具、人工智能技術(shù)的使用，已經(jīng)逐漸成為必要的職業(yè)技能。那些無法跟上這一技能轉(zhuǎn)型的會(huì)計(jì)人員，可能會(huì)面臨職業(yè)危機(jī)。此外，會(huì)計(jì)教育也需要做出相應(yīng)調(diào)整，以適應(yīng)人工智能時(shí)代的要求。如今的會(huì)計(jì)從業(yè)人員不僅需要理解財(cái)務(wù)原理，還必須掌握人工智能工具的基本操作，甚至深入了解人工智能模型背后的工作機(jī)制，這對(duì)于那些長期從事傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作的人員來說，無疑是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

3.2 隱私數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)與依賴問題

人工智能技術(shù)在會(huì)計(jì)中的應(yīng)用越發(fā)深入，意味著企業(yè)必須處理和存儲(chǔ)大量敏感的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)的安全性成為關(guān)鍵問題。人工智能系統(tǒng)依賴大量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和操作，如果這些數(shù)據(jù)被不當(dāng)訪問、泄露或利用，可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的隱私泄露和財(cái)務(wù)損失。盡管人工智能能夠自動(dòng)執(zhí)行大量會(huì)計(jì)任務(wù)，但完全依賴人工智能系統(tǒng)可能會(huì)帶來一系列風(fēng)險(xiǎn)。首先，人工智能模型和算法并非萬無一失，錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)輸入或偏差的模型設(shè)計(jì)可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策。例如，自動(dòng)化的財(cái)務(wù)報(bào)表生成和異常檢測雖然大大減輕了人工負(fù)擔(dān)，但若人工智能系統(tǒng)在推理計(jì)算過程中出現(xiàn)失誤，可能導(dǎo)致企業(yè)做出錯(cuò)誤的財(cái)務(wù)判斷。人工智能模型的決策過程不總是透明的，如果系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)生了偏差，企業(yè)很難追蹤問題的根源并迅速解決。其次，過度依賴人工智能可能使得財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)逐漸喪失對(duì)數(shù)據(jù)和流程的控制能力。在傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)模式下，財(cái)務(wù)人員通過親自處理數(shù)據(jù)，可以對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況有深刻的了解。在人工智能自動(dòng)化系統(tǒng)主導(dǎo)的環(huán)境中，財(cái)務(wù)人員可能會(huì)對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行狀況和決策過程缺乏足夠的理解，進(jìn)而降低對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的洞察力和業(yè)務(wù)判斷能力。這種對(duì)人工智能系統(tǒng)的過度依賴，可能會(huì)在系統(tǒng)故障或突發(fā)預(yù)設(shè)之外的情況時(shí)削弱企業(yè)的應(yīng)對(duì)能力。

3.3 合規(guī)性與法律問題

現(xiàn)有的財(cái)務(wù)和會(huì)計(jì)法規(guī)大多是基于人工操作流程制定的，尚未充分考慮到人工智能的影響。例如，機(jī)器人自動(dòng)化財(cái)務(wù)處理和報(bào)表生成是否符合監(jiān)管要求；審計(jì)師如何審核由人工智能系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)和報(bào)告；如果人工智能在審計(jì)過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤或未能識(shí)別某些問題，審計(jì)師是否需要為此承擔(dān)責(zé)任，這些問題都尚未有統(tǒng)一的法律標(biāo)準(zhǔn)。此外，由于人工智能在決策過程中的“黑箱”特性，使得財(cái)務(wù)決策的透明性受到質(zhì)疑。企業(yè)需要保證人工智能模型在處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)遵循公平、公正的原則，避免算法歧視或偏見。隨著人工智能在會(huì)計(jì)和審計(jì)領(lǐng)域的滲透，企業(yè)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)需要重新審視現(xiàn)有的法律法規(guī)，并制定與人工智能技術(shù)相適應(yīng)的新標(biāo)準(zhǔn)，以保證其合規(guī)性和透明性。

4 順應(yīng)人工智能時(shí)代的建議

4.1 提升技術(shù)素養(yǎng)與技能轉(zhuǎn)型

人工智能技術(shù)在會(huì)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)技能已經(jīng)不足以滿足新的需求。會(huì)計(jì)從業(yè)人員不再僅僅需要掌握基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)知識(shí)、記賬核算和報(bào)表填報(bào)技能，而是要理解并運(yùn)用人工智能工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支持，因此，提升技術(shù)素養(yǎng)成為每個(gè)會(huì)計(jì)人員的首要任務(wù)。一方面，會(huì)計(jì)從業(yè)者應(yīng)具備基本的技術(shù)理解能力，熟悉常用的人工智能輔助會(huì)計(jì)軟件，如自動(dòng)化財(cái)務(wù)處理工具、數(shù)據(jù)分析工具等。通過系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)和培訓(xùn)，了解如何利用這些工具提升工作效率。另一方面，盡管人工智能在處理大量重復(fù)性任務(wù)方面表現(xiàn)出色，但是并不能完全取代會(huì)計(jì)人員的工作，在需要復(fù)雜判斷和戰(zhàn)略決策的場合，人工智能僅作為財(cái)務(wù)工作的輔助工具，而不是取代者。這就要求會(huì)計(jì)人員擁有財(cái)務(wù)分析、風(fēng)險(xiǎn)管理和戰(zhàn)略決策等高附加值工作能力，不斷提高自身知識(shí)技能水平，以適應(yīng)未來的發(fā)展方向。

4.2 加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)

會(huì)計(jì)工作會(huì)涉及大量的敏感數(shù)據(jù)，如資金流水、客戶信息和交易記錄等。如果這些數(shù)據(jù)在處理過程中出現(xiàn)泄露或被濫用，會(huì)給企業(yè)造成巨大的損失。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，企業(yè)需要建立一套完善的數(shù)據(jù)安全管理制度，確保人工智能系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的安全性。企業(yè)應(yīng)不斷強(qiáng)化硬件與優(yōu)化技術(shù)，培養(yǎng)員工的安全意識(shí)。例如，企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)加密、訪問控制和日志審計(jì)等手段，確保只有授權(quán)人員才能訪問和處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)；部署防火墻、入侵檢測系統(tǒng)和入侵防御系統(tǒng)，以防止黑客和惡意軟件的入侵；定期對(duì)人工智能系統(tǒng)進(jìn)行安全性測試和漏洞修復(fù)；定期開展安全培訓(xùn)，增強(qiáng)員工的安全意識(shí)，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。另外，企業(yè)應(yīng)選擇與具備豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)供應(yīng)商合作，以確保人工智能系統(tǒng)符合行業(yè)需求，并具有前瞻性。企業(yè)在引入系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)參與到測試和反饋中，確保其所使用的技術(shù)能夠很好地融入現(xiàn)有的財(cái)務(wù)流程。與此同時(shí)，在使用過程中保持持續(xù)溝通，定制或升級(jí)人工智能解決方案，同行業(yè)變化實(shí)時(shí)更新，確保系統(tǒng)能夠靈活適應(yīng)不同場景下的財(cái)務(wù)處理需求。

4.3 推動(dòng)持續(xù)學(xué)習(xí)與職業(yè)發(fā)展

企業(yè)應(yīng)鼓勵(lì)員工樹立終身學(xué)習(xí)的意識(shí)，為他們提供培訓(xùn)和職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)。首先，企業(yè)可以定期組織內(nèi)部或外部的培訓(xùn)課程，幫助會(huì)計(jì)人員掌握相關(guān)技能。例如，財(cái)務(wù)分析中的數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、如何運(yùn)用RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）等，不僅有助于員工技能的提升，也增強(qiáng)了他們的職業(yè)安全感，使其能夠在新技術(shù)的浪潮中站穩(wěn)腳跟。其次，企業(yè)應(yīng)為員工提供職業(yè)發(fā)展路徑，明確技術(shù)變革下的職業(yè)轉(zhuǎn)型方向。例如，企業(yè)可以幫助會(huì)計(jì)人員向高層次的財(cái)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家或技術(shù)顧問等崗位過渡，這不僅是對(duì)員工的長期職業(yè)規(guī)劃，也是企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)和業(yè)務(wù)協(xié)同發(fā)展的關(guān)鍵。

5 結(jié)束語

人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展給會(huì)計(jì)行業(yè)帶來了一場前所未有的變革，會(huì)計(jì)從業(yè)人員和企業(yè)必須迅速調(diào)整，積極適應(yīng)技術(shù)變革，通過提升技術(shù)素養(yǎng)、加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、推動(dòng)職業(yè)技能轉(zhuǎn)型等方式，與人工智能協(xié)同發(fā)展。人工智能并非傳統(tǒng)會(huì)計(jì)的終結(jié)，而是推動(dòng)其走向智能化和高增值領(lǐng)域的催化劑。在充分利用技術(shù)優(yōu)勢的同時(shí)，企業(yè)和從業(yè)人員需要謹(jǐn)慎應(yīng)對(duì)其帶來的挑戰(zhàn)，找到技術(shù)進(jìn)步與人才發(fā)展的最佳平衡點(diǎn)，使會(huì)計(jì)行業(yè)在人工智能時(shí)代下煥發(fā)出新的生機(jī)和活力。

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作者簡介：宮婷悅（1993-），女，漢族，遼寧東港人，本科，中級(jí)會(huì)計(jì)師，研究方向：財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)。