人工智能和大數據對會計學科發展的影響

楊 靜

（山西林業職業技術學院，山西太原 030002）

在財務管理中，會計工作是比較重要的組成部分，也是企業經營活動中的一個重要工作。隨著市場經濟的不斷發展，企業的規模明顯擴大，業務范圍逐漸拓展，會計工作需要接觸諸多的信息數據，在一定限度上增加了處理難度。1956年美國計算機科學家約翰.麥卡錫在達特茅斯會議上提出人工智能概念，在信息化時代背景下，人工智能迅速發展，以機器學習為核心的人工智能技術被廣泛運用于大數據、語音以及視覺等多個領域中。大數據指為了更有效、更經濟地從類型和結構不同、大容量以及高頻率的數據中對特定價值進行獲取而設計的新一代數據技術和架構，對于信息爆炸時代產生的海量數據，一般使用“大數據”來描述和定義，并且對與之相關的技術發展和創新進行命名[1]。在未來的人工智能發展中，以大數據的深度學習為基本前提是比較重要的一個基礎，人工智能是人類社會經濟生活中運用大數據深度學習的一個主要表現。文章對大數據和人工智能對會計學科發展的影響進行研究。

1 人工智能與大數據概述

1.1 人工智能

人工智能作為21世紀新興的一門技術學科，通常指對人工智能方法和理論的一個延伸與踐行。運用人工智能技術，能夠促進與人類智能相似的方法應對相關領域環境和數據的實現，智能的反應符合目前社會經濟發展的需求。運用人工技能技術有助于準確理解和識別人類語言，尤其是處理圖像，利用智能技術中的模擬人類大腦來分析和處理數據，促進相關領域工作效率的提高。

（1）以輸入計算機符號促進智能管理的實現，一般適用于規律分布的數據管理工作。

（2）對人類大腦的工作原理進行模擬，人工智能系統的工作原理類似人類大腦的結構塑造，使用人員在日常的工作中能夠像大腦一樣對相關的信息進行接收，利用指令處理信息，能夠對不規律的數據進行處理，如視頻、音頻以及圖像等。會計工作人員在工作中會接觸海量的數據，采用人工計算方法比較費力費時，常規的計算機不能迅速完成巨大的工作量。需要運用先進的人工智能技術計算海量數據，確保其精確度和效率。

1.2 大數據

大數據主要指在規定時間內通過傳統軟件無法對數據進行處理的一個集合。在大數據時代背景下，采用新的技術和模式，才可以有效處理海量信息，與傳統技術相比，新處理技術的流程優化能力、決策力以及洞察力均較強，可以推動各項關于國計民生事業的發展，在對產業規模和業務規模進行拓展的基礎上，增加企事業單位的財務工作量，逐漸細化財務管理工作，在一定限度上為財務管理人員帶來新的挑戰，應該正確運用大數據和人工智能技術，從而提高整體工作水平。

1.3 人工智能和大數據為會計行業帶來的機遇

人工智能技術的出現，打破了傳統的會計電算化狀態，推動了工作機器人化的實現，逐漸擺脫頻繁無效率的財務工作狀態，為企業財務工作的開展奠定基礎，還能降低機構和公司決策分析的成本和風險。科學技術作為一把雙刃劍，既可以順利完成復雜的財務工作，又與傳統會計基本一致，尤其是一些財務風險預警，能夠通過AI技術，對數據進行設計，選擇合適的計算方法，明確不同財務問題的欺詐預警和資本犯罪風險，如債務、資產膨脹以及公司股價上漲等，實現云計算功能與大數據評估的有機結合。

大量非結構化和結構化的數據，可以為機器學習所需的算法、建模提供支持，準確分析數據，對現狀進行了解和監控，使未來業務的風險和收益降低，促進算法和模型編程分析精度的提高。現代金融服務行業具有廣闊的應用前景，這一行業結合人工智能技術，可以有效收集和分析數據，提高數據利用水平。

2 大數據和人工智能對會計學科發展的影響

2.1 轉變信息的呈現、獲取以及使用方式

會計信息尤其是財務會計信息，具有較強的專業性，在確認的環節中，通常需要會計根據已經發生的業務憑證進行核算，尤其是在會計計量這一環節，需要根據歷史成本進行操作，在信息披露環節，需要將會計分期假設作為前提來報告。會計信息的計量要求呈現出可理解性和及時性的特點，但從實際操作層面分析，又具有滯后性的缺點。在人工智能和大數據時代背景下，從根本上轉變了信息的使用、獲取以及呈現方式。

在大數據中，多樣性（Variety）是比較重要的特點，大數據具有多種多樣的形式，其中可視化是一個比較重要的表現[2]。在可視化分析技術中，根據人的分析主體和需求主體，運用人際交互和認知規律的分析方法，在數據分析過程中運用機器并不擅長但是人所具備的認知能力；可視化能夠使信息的可理解性增強，包括多個方面的內容，如視覺設計、科學可視化、知識可視化以及信息可視化等。快速性（Velocity）也是大數據比較重要的一個特點，能夠使我們對及時性的認知發生轉變，大數據和人工智能能夠提供實時信息（Real-Time Information），使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得到改善。

在會計實踐和會計理論的發展中，全新的集約共享觀念是比較重要的前提，會計可以發展為新興的一個職業，即“自助式”信息服務。

2.2 管理會計和財務會計的一體化

分析會計工作的管理現狀，管理會計和財務會計負責的工作內容存在一定的區別，前者以對內報告為主，后者則負責對外報告。兩種工作的職能目標不同，其核算的依據也存在一定的區別，對資料的精確和時效要求也不同。但隨著人工智能和大數據的運用，這一情況發生了轉變。

（1）運用人工智能技術開展程序性的會計工作，能夠縮短工作時間，減輕會計人員的工作量。

（2）精細化管理作為現代企業的一個主要目標，要求進一步強化會計的管理職能，增強會計效能。財務會計人員應不斷學習，打破傳統會計工作的限制，在面對大數據和人工智能技術沖擊時，選擇合適的會計工作方式。

（3）在大數據和人工智能的影響下，會計管理模式和體系也發生了一定改變。智能化和數字化作為企業管理和經營的一個發展趨勢，促進財務會計與管理會計的一體化，是企業發展壯大的一個必然趨勢[3]。

2.3 非會計信息對會計信息的補充

分析目前的財務會計工作現狀，發現非會計信息無法作為補充進入會計信息系統，在會計報表中不能反映非會計信息。社會經濟不斷發展，企業經營過程中受到非會計信息的影響明顯增加，在會計信息系統中，單純對會計信息進行計量，存在一定的局限性，會降低財務會計的工作效率和質量[4]。計量企業的無形資產時，企業的無形資產包括企業信譽、人力、供應商以及客戶等諸多因素，采用傳統的會計報表，不能將這些企業的無形資產項目充分反映。使用大數據技術，能夠統計分析企業有價值的無形資產，作為會計報表的一個附表呈現給企業的管理層，為企業管理層制定今后的發展戰略和營銷策略提供有效依據。

2.4 會計向業財融合的方向發展

分析既往的會計理論和實踐可以發現，會計的特征呈明顯的反應性，作為一面鏡子，可以將企事業單位的各類業務活動過程和結果充分反映出來。在人工智能和大數據背景下，會計具有業務高度融合的特征[5]。企事業單位進行發展時，需要財務、內控等各項工作的協同配合，其財務管理不局限于單一的財務領域，延伸至比較廣泛的多個領域如研發、戰略制定、銷售、人力資源、計劃、供應以及生產等。

人工智能和大數據的進一步發展，能夠為業務和財務的融合提供技術層面的數據支持，業務人員在信息系統中輸入相關業務數據時，則、已經完成會計記錄工作。財務人員通過大數據和人工智能技術，還能夠收集和挖掘企事業單位內部的各種數據，深入分析各項業務活動面臨的風險，將其作為基本依據，實施科學的預判，加強風險管控。但需要注意財務、內控等業務融合工作，在未來的發展中，財務與業務的融合、財務與會計的融合都是一個發展趨勢和主要目標。

3 結語

人工智能和大數據技術為會計行業和學科教育帶來了較大的沖擊，對會計工作的方方面面產生了一定影響。在新時代背景下，會計學科教育應順應時代發展潮流，把握發展機遇，對人工智能和大數據技術對會計行業的促進作用和深遠影響進行全面分析，將這些知識融入會計教學中，可以豐富會計人員的知識儲備，掌握先進的技術和知識，能夠在人工智能和大數據背景下，更好適應會計工作，實現會計學科的長遠發展。