人工智能和大數據對會計學科發展的影響

徐經長

摘 要：近年來，人工智能和大數據技術的應用成為社會各界關注的焦點，受此影響，會計職業、會計工作和會計教育均面臨諸多機遇和挑戰。在人工智能和大數據時代，傳統的從事基礎性和高重復性工作的會計職業將會被淘汰;會計工作將向業財融合的方向發展，財務會計和管理會計有望實現一體化，會計信息的呈現、獲取和使用方式將發生根本變化，非會計信息將成為會計信息的重要補充;會計教育應增設人工智能和大數據類課程，進一步加強職業價值觀和倫理道德教育，著力培養學生的會計職業判斷能力和管理創新能力。

關鍵詞：人工智能;大數據;會計職業;會計工作;會計教育

人工智能是由美國計算機科學家約翰麥卡錫及其同事在1956年的達特茅斯會議上提出的概念，距今已有60余年的歷史。60多年來，人工智能的發展經歷了“三起兩落”，三次興起，又兩次陷入低谷。近十年來，人工智能發展迅猛，特別是以機器學習為核心的人工智能技術，在視覺、語音、大數據等應用領域發展迅速，正在像人們熟知的水電氣一樣積極賦能于社會生活的各行各業。大數據是十年前才開始在社會上廣泛傳播的概念，而2012年美國奧巴馬政府公布其“大數據研究和開發計劃”，則標志著大數據開始真正進入我們日常的社會經濟生活之中。大數據是指為了更經濟、更有效地從高頻率、大容量、不同結構和類型的數據中獲取特定價值而設計的新一代數據架構和技術，人們通常用“大數據”來定義和描述信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新[1]。

在日常生活中，當人們談論人工智能時，常常會把它和機器人的概念混淆在一起甚至等同起來。應當看到的是，和以往試圖以機器人的形態還原人類智能和行為的“通用型人工智能”（Artificial General Intelligence）不同，本輪人工智能浪潮正是在基于大數據的深度學習算法的推動下而繁榮起來的?？梢哉f，基于大數據的深度學習是未來人工智能發展的重要基礎，而人工智能則是基于大數據深度學習在人類社會經濟生活中應用的具體表現。放眼當今世界，人工智能和大數據已經帶來世界性和革命性的影響，未來已來，這其中以貨幣計量為主并據此提供財務信息的會計工作所受到的影響更是首當其沖。2017年，英國廣播公司（BBC）基于劍橋大學研究者Michael Osborne和Carl Frey的數據體系分析了365個職業在未來的被淘汰概率，會計以高達97.6%的概率位居第三，僅次于電話推銷員（99.0%）和打字員（98.5%）[2];而事實上，同樣是在2017年，全球四大會計師事務所德勤、普華永道、安永和畢馬威相繼推出了智能財務機器人方案，并給業界帶來了不小的震動。

一、人工智能和大數據時代，會計為什么會被淘汰

眾所周知，人們常說在發達的市場經濟國家有三個最受歡迎的職業：會計、醫生和律師，這三個職業之所以受歡迎，不僅因為這些職業中的從業者大都是高學歷、高薪水，而且更重要的是他們都為人類社會提供了有價值的創造性的勞動。那么，為何在BBC新近關于“被淘汰職業概率”的分析結論中，會計這個一直都被主流社會普遍看好的職業，卻有高達97.6%的概率會被機器人取代呢？這一結論確實令人頗感意外。對此，分析人員給出的解釋是：會計工作的本質是信息搜集和整理工作，內部存在著嚴格的邏輯要求，天然就要求100%準確，從結果上看，機器智能操作的優勢更為明顯。而與此形成鮮明對比的是，律師和醫生卻分別以3.5%和2.1%（牙醫）、0.7%（心理醫生）的概率位列十大最難被淘汰職業之列[3]。

關于會計是不是真的有97.6%的概率會被機器人所取代，當然不是僅憑BBC根據其特定數據就能分析得出全面且權威結論的，事實上，上述結論也并未引起會計界多大的恐慌，更未引起會計從業者大范圍的轉行，甚至也沒有影響高校學生選擇會計專業的熱情?？陀^地說，會計是否會被機器人所代替，這既取決于會計工作和人工智能發展所處的階段，也取決于世界上不同國家和地區社會經濟發展水平所處的不同的時期。當然，這并不代表我們可以對BBC的結論視而不見，恰恰相反，在人工智能和大數據技術飛速發展的今天，深刻反思當下的會計職業和會計教育正可謂恰逢其時。

究竟該如何認識一直被人們普遍看好的會計職業和會計工作呢？我想這里面大概有兩種意義上的會計：一種是企事業單位從事傳統的憑證填制、賬簿記錄和報表編制等數據整理、信息歸集和報告工作的會計，或者是會計師事務所審計師從事的信息錄入、過賬、對賬、數據合并和匯總等程序性工作的會計;另一種是各類單位和組織中從事報表分析、預算規劃、經營預測、成本控制、績效評價和財務決策等工作的會計，抑或是更廣義的從事內部審計和內部控制等工作的會計。前一種意義上的會計都具有大批量、高重復性、標準化且規則明確的特點，而這些正是智能財務機器人可以做的工作，這種意義上的會計在人工智能時代被淘汰是確信無疑的。正如相關文章分析的那樣，如果你的工作具有以下特征，那么，你被機器人取代的可能性非常大：無須天賦，經由訓練即可掌握的技能;大量的重復性勞動，每天上班無須過腦，但手熟爾;工作空間狹小，坐在格子間里，不聞天下事[4]。而后一種意義上的會計普遍具有個性化、價值甄別、專業判斷、與人溝通乃至對商業模式和管理的理解等特點，這種意義上的會計無疑很難被機器人所取代，盡管其中的部分工作可以由機器人來輔助完成，或者未來的人工智能會發展到具有感知、識別和理解人的情感的階段，但是，更可能的情況或許是人和機器共存并以人為主導的局面。

當然，需要說明的是，當人們在談論會計職業的時候，通常指的都是廣義上的會計，這也是本文的立場。如果從高校會計學科相關課程設置和專業劃分的視角看，這里面會涉及財務會計（對外報告會計）向管理會計（對內報告會計）的轉型和融合，也會涉及會計、審計和財務管理等專業的邊界和對各自內涵的理解等問題，對此本文后面將作進一步論述。

二、人工智能和大數據時代，會計工作的發展方向

如前所述，在人工智能和大數據時代，傳統會計中那些流程性和高重復性的工作勢必將由人工智能來完成，但這還僅僅是問題的一個方面，系統地看，人工智能和大數據所蘊含的新的理念、新的技術和新的手段將會對會計工作產生廣泛而深遠的影響。

1.財務會計和管理會計的分立將向一體化轉型

在傳統的會計理論和會計實踐中，財務會計和管理會計是有著較為嚴格區分的，其中，財務會計側重于對外報告，管理會計側重于對內報告，兩者在職能目標、會計主體、核算依據、資料時效、精確程度、編報時間和法律效力等方面均有不同。但是，隨著人工智能和大數據技術的發展，一方面，財務會計工作中那些規則明確的程序性的工作將由人工智能來完成，機器人流程自動化（Robotic Process Automation，RPA）可以在幾分鐘以內完成財務人員幾十分鐘乃至幾個小時才能完成的基礎工作，而且機器人可以在零差錯的前提下實現7天×24小時不間斷工作，這勢必會極大地解放傳統財務會計崗位中的會計人員。另一方面，企業的精細化管理又要求會計人員要把更多的精力投入到流程再造和價值管理中去，不斷強化會計的管理職能，加強管理會計在企業實踐中的推廣和應用。毫無疑問，存量財務會計人員只有擁抱變化，加強學習，積極轉型，突破財務會計和管理會計固有的認知邊界和崗位限制，才能真正順應人工智能等新技術給會計工作帶來的現實挑戰。

此外，在人工智能和大數據時代，我國的管理會計也面臨著體系和模式的轉型問題。在企業生產經營和管理活動日益數字化、智能化的背景下，傳統管理會計的觀念、技術和方法都亟待更新。從數字經濟的視角看，在管理會計和財務會計一體化的進程中，我國管理會計現階段急需確立數據資產的意識，著力打造合法可靠的數據基礎，建立企業的數據治理體系，加強數據標準管理、數據質量管理和數據安全管理等相關工作。

2.會計將向業財融合的方向發展

在傳統的會計理論和會計實踐中，會計是反映性的，會計是一面鏡子，是對企事業單位各類業務活動（資金運動）過程和結果的反映。但是，隨著人工智能和大數據時代的到來，會計已經不再僅僅是反映性的，而越來越多地呈現出和業務高度融合的特征。一方面，企事業單位業務的發展需要財務、內控等各項工作的協同配合，適時參與;財務管理不再局限于單一的財務領域，而應延伸到計劃、供應、生產、銷售、研發、人力資源和戰略制定等更廣泛的領域，換言之，財務管理的主要任務和中心工作應當是收集、處理、分析和管理與企事業單位業務有關的一切數據[5]。另一方面，人工智能和大數據的發展又為業務和財務的融合提供了技術上的支撐，今天當業務人員在信息系統中輸入相關業務數據的時候，傳統意義上的會計記錄工作也就同時完成了，我們已經沒有必要去區分哪些是業務處理哪些是會計處理了。同時，人工智能和大數據技術還能夠讓財務人員及時收集和挖掘企事業單位內外部的各種數據，進而可以深入分析其業務活動可能面臨的各種風險，并據此做出科學的預判和風險管控。

需要說明的是，我們這里所提及的和業務融合的財務、內控等工作，如果從會計職業的角度看，都可以用廣義的會計來概括，當然，也有人主張用綜合財務管理等概念來概括，我想這里面涉及的僅僅是概念的選擇問題，至于傳統意義上的會計（含財務會計和管理會計）和財務管理的邊界、財務管理和綜合管理的邊界事實上早已被突破。放眼未來，會計和財務的融合、財務和業務的融合都必將是大勢所趨、管理所向。

3.信息的呈現、獲取和使用方式將發生改變

眾所周知，會計信息特別是財務會計信息主要是面向過去的，且具有很強的專業性，表現在會計確認環節要以已經發生的業務憑證為依據進行核算，在會計計量環節要以歷史成本為基礎進行計量，在信息披露環節要以會計分期假設為前提進行報告。一方面會計信息質量特征強調信息的及時性，另一方面上市公司的年度報告只要在下個年度的四月底之前報送出去都符合及時性的要求;一方面會計信息質量特征強調信息的可理解性，另一方面上市公司的會計報表只要不違反會計準則的規定也就都符合可理解性的要求。這種理念上的及時性、可理解性和操作上的滯后性、晦澀性之間所存在的差異，不僅嚴重影響了會計信息在投資者決策中的有用性，而且也令很多市場參與人士無法理解和難以把握。

在人工智能和大數據時代，信息的呈現、獲取和使用方式都將發生根本改變。大數據的一個重要特點是多樣性（Variety），即大數據可以有很多種不同的形式，其中可視化又是其多樣性的一個重要的表現?？梢暬治黾夹g是從人作為分析主體和需求主體的視角出發，強調基于人機交互的、符合人的認知規律的分析方法，目的是將人所具備的、機器并不擅長的認知能力融入數據分析過程中;可視化將極大地增強信息的可理解性，其囊括了數據可視化、信息可視化、知識可視化、科學可視化以及視覺設計方面的所有發展和進步。大數據的另一個重要特點是快速性（Velocity），一方面是數據的增長速度快，另一方面是數據的處理速度快?？焖傩詫O大地改變我們對及時性的認知，人工智能和大數據技術已經可以提供實時信息（real-time information），這必將從根本上改變現行定期財務報告無法支撐企業各項業務運營和投融資決策的局面。另外，在數量大、多樣性和快速性數據系統的支持下，傳統會計的時空觀念和工作模式將會被顛覆，作息時間限制、地理空間限制以及對紙質憑證的時空依賴等都將被大大弱化;企業內部的部門分割和數據非格式化的狀況將會被改變，一種全新的集約共享的觀念將會成為未來會計理論和會計實踐發展的重要基礎，會計也將很有可能發展成為提供“自助式”信息服務的職業。

4.非會計信息將成為會計信息的重要補充

在現行財務會計領域，會計需在諸多會計假設的前提下嚴格遵循會計準則的要求提供信息，其中，會計假設中的貨幣計量要求在眾多的計量尺度中選擇貨幣作為主要計量尺度提供會計信息，而一項生產要素或業務能否計量又是其確認的前提，換言之，如果一項要素或業務不能用貨幣準確地計量，它就不可能進入會計信息系統，從而也就不會在會計報表中得到反映。隨著經濟的發展和技術的進步，上述假設前提下的會計信息其局限性日益凸顯，有些方面已經逐漸發展成為社會各界對會計信息和會計工作的詬病。

以無形資產為例，由于無法滿足貨幣計量的要求，現行會計準則把很多企業生產經營中重要的無形資產項目都排除在會計報表之外，如客戶資源、供應商資源、人力資源、流量資源、數據資源、公司信譽等，而事實上，很多時候正是上述資源形成了一個公司的經營特色和在行業競爭中的優勢，它們對于公司股東和其他利益相關者都是極具價值的。在人工智能和大數據時代，現行會計準則的上述局限性將可能得以彌補。例如，在大數據技術的支持下，我們可以為特定的目標資產（資源）設定一些關鍵指標，而這些指標可以通過數據挖掘算法（date-mining algorithms）被累計、處理和分析，如此得到的信息將會有及時的潛在價值并隨之傳遞給股東和其他投資者[6]。從短期看，這些信息可能在很大程度上是定性的，并作為會計報表的附注加以披露;從長期看，這些信息可能在逐步滿足會計計量的要求后成為會計報表中的正式列報項目?？傊?，利用大數據技術，股東和其他投資者可以實時獲取很多現行準則下的非會計信息，并將其作為會計信息的重要補充，幫助其做出正確的投資決策。

三、人工智能和大數據時代，會計教育的應對之策

前面我們已經分析了人工智能和大數據對會計工作的影響，那么，作為培養高端會計人才的大學會計教育應該如何應對呢？

1.加強對學生職業價值觀和倫理道德的教育

在人工智能和大數據時代，會計人才的職業價值觀和倫理道德尤顯重要。一方面，會計首先是一項搜集、整理、加工和輸出數據信息的工作，而且會計所輸出的信息又是投資者、債權人、管理層和政府部門做出決策的依據，而這些決策又進一步影響企事業單位乃至整個社會經濟的發展。會計信息在大數據體系中的這種基礎性作用要求會計從業人員要始終秉承誠信為本、操守為重，任何時候都不得迫于壓力或一己之利為虛假信息的生成和傳播提供支持。另一方面，人工智能的發展又對會計的倫理道德提出了新的要求，事實上，很多財務機器人在決策和行動的自主性方面正處在日益脫離被動工具的范疇，這就要求其判斷和行為一定要符合人類的真實意圖，符合會計職業必須遵循的價值觀和道德觀，符合相關的法律規范和倫理規范等等。

國際會計師聯合會（International Federation of Accountant， IFAC）曾將會計師應具備的職業勝任能力解構為三個部分，即技術能力，職業技能，職業價值觀、倫理和態度。其中，職業價值觀、倫理和態度強調的是要維護人類社會和會計行業的整體利益，包括承諾保持公正和客觀獨立，遵照職業準則，關注公眾利益和承擔社會責任，致力于終身學習等[7]，這在人工智能和大數據技術飛速發展、我們把立德樹人作為教育根本任務的當今世界，無疑具有重要的時代意義和現實意義。

2.強化對學生職業判斷能力和管理創新能力的培養

在人工智能時代，很多基礎性的會計工作將交給財務機器人來完成，機器人對勞動條件的要求更少、勞動時間更長、差錯率更低，從而可以極大地降低生產成本，提高會計工作的效率。與此相適應，大學會計教育在教學理念、教學方式和教學內容等方面必須做出前瞻性的調整，其中心思想是要關注當機器替代重復性勞動之后會計職業的發展，盡早完成從知識傳授向能力培養的轉型。

應當看到，大學教學中的知識目標和能力目標兩者在本質上是辯證的統一。沒有知識為基礎，何談能力的培養？但是有了知識并不等于就有了能力，畢竟我們培養學生的最終目標是要讓他們在真實的管理情境下去解決會計實踐中的一個個具體的問題[8]。在人工智能和大數據時代，我們要著力強化培養學生兩個方面的能力：一是會計職業判斷能力;二是管理創新能力。會計職業判斷能力要求我們要通過課堂教學和實踐教學等方式，賦予學生批判性思維，建立會計學的專業思想，讓他們具有進行深度專業思考的能力;對于財務機器人等諸多會計職業技能，不僅要讓學生知其然，更要讓學生知其所以然。管理創新能力要求學生有從管理的視角看待會計工作的能力，從創新的維度解讀技術變革的能力;在業財融合的背景下，尤其注重培養學生理解新業務的能力和參與價值管理的能力。

3.增設人工智能和大數據類的相關課程

由于人工智能和大數據在會計領域的興起和應用只是近幾年的事，高等院校的會計教育在這方面普遍顯得滯后，這也引起了業界的擔心和焦慮。普華永道2015年2月在《數據驅動：學生在快速變化的商業世界中需要什么以獲取成功》的報告中就指出：高校應該為審計、會計專業的學生提供大數據審計方面的課程，對相關審計人員提供大數據審計方面的培訓工作，教會他們使用大數據分析程序語言與工具（如R語言、Python、Java等）、數據可視化分析工具，從而滿足審計人員開展大數據審計的需要[9]。

2016年，北京大學、中南大學、對外經濟貿易大學成為我國首批設立大數據相關專業的院校，隨后，又有中國人民大學、復旦大學、北京郵電大學等280所高校成為第二批和第三批成功申請“數據科學與大數據技術”本科專業的高校。對于以上已經設立大數據相關專業的院校，可以在會計專業的教學方案中指定選修部分大數據類的課程，同時將財務機器人的原理和方法融入現行會計信息系統或計算機會計學的課程中去;對于那些還沒有設立大數據相關專業的院校，則需要考慮在會計專業教學方案中增設大數據技術平臺、數據可視化、機器學習等相關課程，同時結合人工智能的技術和方法充實和完善現行的會計信息系統類課程;各相關院校還應結合人工智能和大數據的原理和技術，持續改進現有的會計實驗室，給學生提供人工智能和大數據情境下實踐操作的機會。此外，審計對象的信息化使得審計信息化成為必然，還應積極增設大數據審計類課程，向學生系統講授大數據審計的原理、技術和方法[10]。

當然，會計學科適應人工智能和大數據變革并非是增設幾門課程那么簡單，它要求會計專業的教師要在通曉會計專業理論和方法的基礎上，熟悉計算機科學、信息管理科學等相關知識，不斷擁抱新技術，進而真正用大數據的思維來持續推進新時代的中國會計教育。

參考文獻：

[1][5] 秦榮生.大數據、云計算技術對審計的影響研究.[J]審計研究，2014（6）：23-28.

[2][3][4] 中國教育報.BBC稱教師是最不容易被機器人取代的職業之一[EB/OL].http：//news.dayoo.com/zhongzhi/201711/10/144669_51927088.htm，2017-11-10.

[6] J. Donald Warren， Jr.， Kevin C. Moffitt， and Paul Byrnes. How Big Data Will Change Accounting[J]. Accounting Horizons. 2015（2）：397-407.

[7] 劉玥，黃莉，楊丹.會計師勝任能力解構及其培養——基于國際會計教育準則的探索[J]. 會計研究，2014（5）：29-36.

[8] 徐經長.新時代大學會計學教學應處理好的幾個關系[J].中國大學教學，2018（5）：19-23.

[9] PwC.2015.Data driven：What students need to succeed in a rapidly changing business word[EB/OL].http：//www.pwc.com/us/en/faculty-resource/data-driven.html.

[10] 陳偉.大數據審計理論、方法與應用[M].北京：科學出版社，2019：7.

[責任編輯：周 楊]