ChatGPT為代表的大模型對會計人員職能轉型的影響與應對

金源 李成智

【摘要】ChatGPT作為當下AIGC領域的代表性技術， 首次實現了語言智能的智慧涌現， 引發業界學界的熱烈討論。現有研究表明， ChatGPT將對我國會計工作產生全方位、 深層次的影響。為進一步探究以ChatGPT為代表的大模型對會計人員轉型的影響程度和影響方式， 本文開展了主題為“ChatGPT為代表的大模型對會計人員職能轉型影響”的問卷調查， 基于調查結果分析了大模型對會計基本職能、 會計擴展職能、 會計轉型職能等維度的影響。研究發現： 盡管會計人員已經意識到大模型對會計職能轉型將會產生深遠影響， 但在評估其具體影響的過程中仍存在一定的非理性認知偏差， 且在變革應對過程中面臨“知易行難”等方面的困境。在數據分析的基礎上， 本文進一步從職能轉型、 能力框架重構等層面給出切實可行的參考建議， 以期幫助會計從業人員更理性地看待大模型的影響， 積極應對未來人機協同模式下會計工作中涌現的變革與挑戰。

【關鍵詞】ChatGPT；大模型；會計職能轉型；人機協同

【中圖分類號】F275? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2023）18-0052-8

一、 引言

2021年11月， 財政部發布的《會計改革與發展“十四五”規劃綱要》提出， “以數字化技術為支撐， 以會計審計工作數字化轉型為抓手， 推動會計職能實現拓展升級”。2021年12月， 財政部發布的《會計信息化發展規劃（2021-2025年）》進一步指出， 要加強復合型會計信息化人才培養， 完善會計人員信息化方面的能力框架， 打造懂會計、 懂業務、 懂信息技術的復合型會計信息化人才隊伍。可見， 國家從政策層面鼓勵會計人員積極探索和掌握新一代信息技術， 重構自身能力框架， 推動會計職能對內對外拓展， 以適配會計數字化轉型背景下的工作需求。

2022年11月底， OpenAI發布生成式AI產品ChatGPT。作為首款在語言智能領域實現智慧涌現的預訓練大語言模型（簡稱“大模型”）產品， ChatGPT憑借精準的語義理解能力、 強大的語言表達能力、 嚴謹的邏輯思維能力， 成為人工智能發展史上的又一座里程碑。大模型不同于專注垂直細分任務的小模型， 其兼具“大規模”和“預訓練”兩種屬性， 具有通用性、 創造性、 可擴展性等特征。當前主流的大模型產品包括ChatGPT、 PaLM、 訊飛星火、 阿里通義千問、 騰訊混元、 百度文心等。會計作為一門通用的商業語言， 與經濟社會發展密切相關。如何理解并適應由大模型引發的技術革新， 以便在新的環境中找到自身定位并發揮最大價值， 成為亟待會計人員思考的問題。

基于以上背景， 本文在上海國家會計學院會計信息調查中心的支持下， 開展了主題為“ChatGPT為代表的大模型對會計人員職能轉型影響”的問卷調查， 基于調查結果分析了大模型對會計基本職能、 會計擴展職能、 會計轉型職能等維度的影響。研究發現， 盡管會計人員已經意識到大模型對會計職能轉型將會產生深遠影響并采取了積極應對措施， 但在評估其具體影響的過程中仍存在一定的非理性認知偏差， 且在變革應對過程中面臨“知易行難”等困境。在此基礎上， 本文從職能轉型、 能力框架重構等方面給出了切實可行的參考建議， 以期幫助我國會計從業人員更理性地看待大模型的影響， 積極應對未來人機協同模式下會計工作中涌現的變革與挑戰。

二、 文獻綜述與理論基礎

（一）技術變革對會計職能的影響研究綜述

會計職能指會計在經濟管理中所具有的功能。學界在多年對于會計基本職能的探討中， 形成了“會計信息系統論”和“會計管理活動論”兩大主要流派。會計信息系統論認為， 會計的本質是以提供財務信息為主的經濟信息系統（余緒纓，1980；葛家澍和李翔華，1986）， 該理論強調會計的“反映”職能。而會計管理活動論（楊紀琬和閻達五，1980）則認為會計本身就是一項管理活動， 該理論更強調會計的監督與控制職能。劉峰和葛家澍（2012）進一步指出， 隨著經濟社會的發展， 會計職能經歷了單職能（反映）、 雙職能（反映與監督）、 多職能到全職能的演變。依據會計全職能假說， 會計職能體現在會計工作的全生命周期中， 涉及反映、 監督、 預測、 決策、 控制、 估值等方面。

關于人工智能與會計職能轉型之間的關系研究已經較為豐富。楊寅和劉勤（2023）指出， 人工智能是推進會計職能轉型的重要因素之一， 它將會使會計的基本職能更加無人化， 會計的拓展職能更加智能化， 會計的轉型職能更加凸顯會計行業價值。續慧泓等（2021）通過將新一代信息技術與會計管理活動論的理念相結合構建智慧會計系統， 指出在智能化技術的推動下， 會計的內涵和外延得到發展， 會計的職能得到強化， 會計的應用范圍不斷擴展。國內外也有諸多學者致力于研究AI是否會代替會計從業人員這一問題， 當前主流觀點認為， 會計工作者的意義不僅僅在于機械地從事記賬算賬等基礎工作， 更重要的是在經濟活動中進行判斷與溝通。人工智能的使用在一定程度上提高了會計人員的工作效率， 但也提高了會計人員被替代的風險， 未來會計人員要朝著“財務+技術+管理”的復合型人才轉變（應里孟和陽杰，2020；占美松等，2021；張俊瑞和辛星，2023）。

ChatGPT的興起為會計行業帶來了全新的機遇與挑戰。為積極應對ChatGPT對會計領域的沖擊， 已有多位專家學者思考并探討了ChatGPT對會計科技（金源和李成智，2023a）、 會計行業變革（劉勤，2023）、 智能財務（金源和李成智，2023b）等方面的影響， 并且探索了其在財務咨詢、 審計、 稅務管理等具體財務場景中的應用可行性。然而， 現有研究多集中在ChatGPT對會計工作與財務場景的影響， 針對ChatGPT為代表的大模型對會計人員職能轉型影響的研究還存在空白。特別是以問卷調查的方式了解會計人員對于ChatGPT等大模型產品的了解及應對情況， 目前尚未有學者展開相關研究， 這使得本文的研究具有一定的開創性。

（二）研究分析框架

已有諸多學者結合ChatGPT的技術特性， 通過理論推演的方式指出， 在會計工作中ChatGPT可以發揮其強大的自然語言理解能力和數據處理能力， 幫助會計人員高效完成日常工作。同時， ChatGPT的引入也將推動會計人員的職能轉型， 使他們從機械、 繁瑣的流程類工作中解放出來， 更多地參與到決策支持、 戰略財務等更高級別的會計工作中， 從而推進會計職能轉型。為驗證現有理論研究的合理性， 本文將通過問卷數據分析的方法， 探討ChatGPT的普及推廣對會計人員職能轉型的影響。本文將從以下四個維度對問卷數據展開分析： 會計人員對大模型的了解和使用情況； 大模型對會計職能轉型的影響分析； 針對大模型影響的應對現狀分析； 其他綜合分析。在數據分析的基礎上， 本文將結合變革管理理論（Change Management Theory）、 顛覆式創新理論（Disruptive Innovation Theory）、 雙環學習理論（Double-loop Learning Theory）等， 對大模型時代會計人員如何重構自身能力框架、 財務部門如何變革管理方式， 以及政府部門、 國家會計學院、 高校、 軟件廠商等外部支持層如何提供必要支持給出切實可行的建議， 具體分析框架如圖1所示。

三、 問卷設計與數據收集

（一）問卷設計

圍繞“ChatGPT為代表的大模型對會計人員職能轉型影響”的主題， 調查問卷共設置了15個問題， 采用選擇題、 打分題（采用1 ～ 5分打分形式， 具體分值的含義依題目而定）與開放式問題相結合的方式。本調查問卷由三部分組成： 第一部分為調查對象的基本信息， 包括調查對象的年齡、 崗位層級， 該部分用于大模型對不同群體影響的差異性分析； 第二部分為會計人員對大模型的認知和看法調查， 問題主要涵蓋對大模型產品的了解程度、 討論和使用情況、 中短期內大模型對泛會計類從業人員的影響； 第三部分為針對大模型影響的應對現狀調查， 問題主要涵蓋調查對象所在機構的應對措施、 所在機構接入/不接入大模型產品的原因、 大模型產品的使用效果、 如何積極應對大模型的沖擊以及在該過程中所需外部支持的調查。

（二）數據來源

在完成問卷的設計后， 筆者在上海國家會計學院會計信息調查中心的協助下， 對包含全國會計領軍人才在內的樣本庫進行了問卷發放， 共收回問卷1334份。為盡量保證調查樣本的代表性， 從樣本中剔除了在校大學生、 非會計行業從業人員， 僅保留了具有一定會計實務工作經驗的人群作為分析樣本。經過缺失值處理、 邏輯一致性驗證、 重復數據剔除等數據清洗流程后， 共篩選出1173份有效數據用于后續分析。

從調查對象背景信息來看， 普通工作人員占比15.94%、 基礎管理人員占比19.59%、 中層管理人員占比45.69%、 高層管理人員占比18.67%， 20 ～ 30歲占比12.19%、 30 ～ 40歲占比39.73%、 40 ～ 50歲占比36.15%、 50歲以上占比11.94%。樣本涵蓋范圍較廣， 且各部分占比基本復合正態分布， 大部分調查對象工作經驗豐富且處于管理崗位， 對會計職能和未來發展前景有較為清晰的認識， 能夠在一定程度上代表目前業界對于大模型影響的認知。

四、 調查問卷數據分析

依據問卷調查數據總體來看， 會計人員目前對于大模型產品的認知和使用情況如圖2所示（采用1 ～ 5分打分形式，5分為非常了解/頻繁使用過，3分為基本了解/偶爾使用，1分為不了解/沒用過）：

調查樣本對大模型的平均了解程度為3.08分、 平均使用情況為2.49分。由此可見， 隨著國內外大模型廠商的加速布局以及媒體的深入解讀和分析， 會計人員對大模型產品已達到基本了解的程度。但由于目前最具代表性的大模型產品ChatGPT仍然對訪問IP地址有所限制， 且國內百度文心、 訊飛星火等大模型產品開放使用的時間較短， 大模型產品的應用普及還在逐步推進中， 因而出現了對大模型的使用情況平均得分（2.49分）低于了解情況的現象（3.08分）。圖3呈現了各要素間的相關關系， 相關系數越大代表正相關性越強。從圖中可以得知， 周圍人談論情況與本人了解程度具有較高的正相關性（0.79）， 周圍人使用情況和本人使用情況具有較強的正相關性（0.68）， 這也表明作為一項新興技術， 有關大模型的討論和使用符合創新擴散理論。

在后續問卷分析中， 為盡量保證觀點的嚴謹性， 本文將篩選對大模型了解和使用程度較高（3 ～ 5分）的樣本開展進一步分析。

（一）大模型對會計人員職能轉型的影響分析

1. 大模型對會計職能的綜合影響。調查數據顯示， 中短期（3年）內， 大模型對于會計類工作和會計職業的綜合影響程度較大， 為3.8分。其中， 評分范圍為1 ～ 5分， 5分為有極大影響需高度重視， 3分為有一定影響應該注意， 1分為基本無影響無需注意。大模型對會計職能的具體影響為： 調查對象非常認同大模型的使用將提高財務日常工作效率（4.29）， 并且將會促進會計人員轉型和知識更新（4.22）， 同時會計人員將借助甚至依賴大模型信息做出更為科學的決策（4.04）。另外， 調查對象也比較認同大模型的普及將催生類似財務RPA機器人的“數字員工”（4.12）， 但對于大模型的普及會大幅減少會計類崗位的就業機會的認可程度較低（3.48）。以上調查結果一定程度上與已有研究形成了相互印證。金源和李成智（2023b）指出， 以ChatGPT為代表的大模型兼具運算智能、 感知智能、 認知智能。以ChatGPT為例， 其可以從自動化和數智化兩方面優化財務場景， 促進會計職能轉型。一方面， 大模型的應用可以在一定程度上通過自動化流程型工作來提高財務日常工作效率； 另一方面， 大模型可以通過加載數據挖掘算法， 實現數據驅動的分析和決策體系的輸出。

會計是一項技術， 更是一門藝術。會計工作除需要財務專業知識和進行流程型操作外， 還需要創意性和抽象性思維、 高度社交智慧和談判技巧， 因此大模型無法徹底取代會計人員（劉勤，2023）。本文認為， 將會計所具有的反映、 監督、 預測、 決策、 估值等職能對應到會計實務工作中， 具體表現為會計核算、 財務分析、 稅務管理、 內部審計、 外部審計、 成本管理、 預算管理、 財務報告、 資金管理、 財務BP（Business Partner）、 投融資管理、 風控合規、 財務戰略等“大會計”職能（后續提及的“會計”也均為“大會計”概念）。大模型對各會計職能的影響程度如圖4所示（評分范圍為1 ～ 5分，5分為影響極大，3分為有一定影響，1分為基本無影響）。

由圖4可見， 大模型對財務分析影響最大為4.14分， 而對財務戰略的影響僅有1.44分， 大模型對會計各職能的影響存在較大差異。為探究大模型對會計職能的影響差異的內在原因， 本文后續將參照會計職能三分類方法（楊寅和劉勤，2023）進一步開展拆解分析。

2. 大模型對會計基礎職能的影響。依據會計信息系統論和會計管理活動論， 會計兩大基礎職能為反映與監督。會計基礎職能主要圍繞財務報表展開， 其對應到具體會計實務中表現為會計核算、 財務報告、 資金管理、 稅務管理以及內外部審計等職能崗位。調查對象認為大模型對會計基礎職能各具體崗位影響如下：

（1）大模型對會計核算影響較大（4.09分）。調查對象認為， 大模型可以自動化處理和準確核算， 減少人工錯誤， 提高核算速度和準確度。但本文認為， 調查對象對于該影響的評估可能偏高。一方面， 會計核算對于精度要求較高， 但大模型本質是概率模型， 其所擁有的隨機初始化等特性導致其輸出結果不穩定， 需要通過設置隨機種子、 關閉隨機層等方法來確保結果的可重復性， 這在實操層面對會計人員挑戰較大。另一方面， 部分會計分錄（如合并報表調整分錄、金融工具、長期股權投資）處理邏輯較為復雜， 大模型可能無法勝任。

（2）大模型對財務報告工作的影響程度中等（2.60分）。這可能是由于許多企業已經有較為成熟的報表工具或XBRL（可擴展商業報告語言）應用程度較高， 出于數據安全考慮， 無需額外使用大模型進行財務報告編制。

（3）大模型對稅務管理的影響程度不高（2.58分）。由于大模型存在“幻覺”（Hallucination）問題， 有時會按照流暢的語法規則產生包含虛假信息甚至毫無意義的文本， 且無法實現回答的精確溯源， 這使得其難以依據高度復雜的稅務法規給出合理可靠的回答。

（4）大模型對資金管理的影響程度較低（2.11分）。資金管理的目標是實現流動性、 盈利性和安全性之間的平衡， 這是一個復雜的多目標優化問題。大模型可能難以捕捉這些目標之間的微妙平衡和相互作用。同時， 資金管理涉及企業的敏感信息和保密問題， 企業可能不愿意將這些信息用于大模型的訓練和分析。此外， 資金管理還涉及大量對接銀行理財部門等外部機構和內部各部門間的溝通協調。綜上， 資金管理作為一個綜合性、 戰略性和專業性很強的領域， 對大模型的依賴程度相對較低。

（5）大模型對內部審計（2.48分）和外部審計（1.65分）的影響均不大。這可能是由于審計工作本身的復雜性和專業性較高， 同時需要具備較強的人際協調和溝通能力。此外， 鑒于外部審計需向資本市場履責， 同時需承擔一定的法律責任， 因此被大模型影響的程度更低。

3. 大模型對會計擴展職能的影響。2021年11月， 財政部下發的《會計改革與發展“十四五”規劃綱要》提出， 會計職能需要對內與對外進行拓展， 對內拓展聚焦于提升微觀主體管理能力， 對外拓展歸集在服務宏觀經濟與經濟治理等方面。楊寅和劉勤（2023）指出， 會計擴展職能主要包括計劃、 控制、 分析、 決策、 預測等。本文認為， 對應到具體會計實務中， 會計擴展職能涵蓋財務分析、 成本管理、 預算管理、 風控合規等。調查對象認為大模型對會計擴展職能各具體崗位影響如下：

（1）大模型對財務分析工作影響最大（4.14分）。這主要是由于大模型除可以進行常規的財務比率分析、 趨勢分析外， 還可以依據歷史數據進行建模， 挖掘數據背后的隱藏模式， 更精準地進行收入、 支出預測。同時， 大模型的自動摘要功能可大幅提高財務人員提取年報文本中關鍵信息的能力。

（2）大模型對成本管理（2.72分）和預算管理（2.65分）的影響程度中等。成本管理涉及原材料采購、 生產過程、 人力資源等多個環節， 復雜性較高。預算管理不僅是一項技術， 更需要以戰略為導向， 且二者均需要跨部門的溝通與協調， 因此大模型對二者影響程度為中等。

（3）大模型對風控合規的影響程度不高（2.14分）。風控合規涉及法律、 道德、 文化、 商業等諸多方面， 且需要戰略導向和人際溝通協調， 大模型難以勝任。同時， 風控合規工作涉及企業的敏感信息和保密問題， 企業可能不愿意將這些信息用于大模型的訓練和分析。此外， 風控合規工作涉及嚴格的合規審查和監管要求， 企業可能更傾向于依賴專業人員， 以降低風險。

4. 大模型對會計轉型職能的影響。會計轉型職能表現為會計人員能夠結合業務洞察、 新一代信息技術、 資本市場知識以及戰略視角， 解決價值創造、 價值評估、 不確定性等領域的問題。對應到具體會計實務中涵蓋財務BP、 財務戰略、 投融資管理以及財務數字化轉型工作。大模型對會計轉型職能的具體影響如下：

（1）大模型對財務BP的影響很小（1.90分）。財務BP的主要職責是通過發揮自身的財務專長， 與業務部門緊密合作， 共同推動業務模式的實施和優化。財務BP需要與公司內各個業務部門緊密合作， 進行多方利益協調， 同時利用敏銳的商業洞察力把握市場趨勢和業務機遇， 并通過財務分析支持業務決策。這需要具備人際溝通和戰略思考的能力， 而單純依賴大模型無法實現。此外， 每個企業的業務戰略和文化都有其獨特性， 財務BP需要深入了解企業的特點， 為其量身定制解決方案， 而通用性的大模型可能難以滿足這種個性化需求。

（2）大模型對投融資管理的影響也較小（1.54分）。這可能是由于投融資管理工作在戰略導向、 人際溝通、 實時數據分析等方面的要求較高。但本文認為， 調查對象對于該影響的評估可能偏低。因為從投資角度來看， 財務報表分析是投資的基礎， 而前文顯示大模型目前已經可以較好地輔助財報分析。佛羅里達大學開展的一項研究表明， 利用 2021 年 10 月至 2022 年 12 月的公開市場數據和新聞， 由 ChatGPT 驅動的交易模型通過多空混合策略產生超過 500% 的回報， 遠高于同一時間段內標普500指數 ETF 的 -12% 回報率， 同時ChatGPT在量化投資、 自動交易等方面均發揮了一定效果， 這至少表明大模型目前對投資領域已產生了一定影響。

（3）大模型對戰略財務的影響最小（1.44分）。戰略財務位于企業財務金字塔的頂端， 主要涉及公司的長期財務規劃、 風險管理、 資本結構、 并購戰略等高層次決策。戰略財務不僅涉及數字和文本分析， 而且涉及對企業戰略的理解、 市場趨勢的判斷和未來風險的預測， 這需要具備深入的商業理解力和人的直覺， 而大模型僅能提供一定程度的輔助。此外， 戰略財務決策通常具有長期性和不可逆性， 涉及公司的核心利益。這些決策通常需要人的審慎考慮和較強責任心， 大模型難以承擔相應責任。

（4）隨著新一代信息技術的飛速發展， 會計行業也積極與新技術、 新理念接軌， 大力推進數字化轉型工作， 如電子會計檔案實現了憑證管理的無紙化、 金稅四期實現從“以票控稅”向“以數治稅”的轉變、 財務RPA機器人取代了部分機械勞動。這部分工作涉及的內容較為龐雜且深度融入各項會計職能中， 因此本文未將數字化轉型部分單獨納入問卷調查中。會計數字化轉型工作涉及頂層藍圖設計、 落地步驟規劃、 組織架構轉變、 業務流程再造、 技術細節實現等方面， 是一項復雜的系統工程， 大模型難以全部勝任， 僅能在部分工作細節方面予以支持。

5. 本章小結。由上述問卷分析可以發現： 大模型對會計擴展職能影響程度中等， 對會計轉型職能的影響較小， 這基本符合現有論文的研究推斷； 但大模型對會計基礎職能影響的調查結果， 與當前主流研究觀點“基礎會計工作會大量地被大模型取代”有一定偏差。從調查結果來看， 大模型對會計基礎職能的平均影響僅為2.59分， 本文認為這是由于基礎會計工作普遍要求精確性和專業性， 并不只是單純的機械勞動， 而且大模型的定位是文本理解和生成工具而非自動化工具， 因而僅憑第一感覺可能會高估大模型對基礎會計工作的影響。為驗證該推論， 本文進一步比較了大模型對會計職能的綜合影響（3.8分）與大模型對13項會計職能的平均影響（2.47分）， 兩者的差異在一定程度上驗證了如果不深入地思考大模型的影響， 僅憑第一感覺很可能會高估其影響。Gartner的技術成熟度曲線將技術發展的生命周期劃分為技術萌芽期、 欲望膨脹期、 泡沫破裂谷底期、 穩步爬升復蘇期、 生產成熟期， 2022年Gartner發布的技術成熟度曲線表明大模型技術目前正進入欲望膨脹期， 在這一階段公眾評估其影響時可能產生一定的非理性認知偏差。

此外本文還發現， 受大模型影響較小的會計職能具有如下特征： 其一， 需要具備較強的溝通協調能力， 同時需憑借自身復合知識背景， 擔任跨部門溝通的“連接點”。例如， 財務BP需同時熟悉業務和財務兩套話語體系以深入推進業財融合， 財務數字化轉型人才需在具備扎實財務知識的前提下掌握RPA、 數據分析等技術背景知識， 以便與技術部門更清晰地進行需求溝通。其二， 需承擔相應責任。例如， 在執行財務報表審計的過程中注冊會計師如未遵守審計準則的要求， 需承擔相應責任。其三， 需要具備高度的戰略眼光和敏銳的商業洞察力， 例如戰略財務、 投融資管理工作需要對市場趨勢、 公司戰略、 競爭環境進行全面且深入的分析。

綜合看來， 大模型對會計人員的影響是“危”與“機”共存的。大模型的確會擠壓會計人員的部分生存空間， 但也為未來會計人員突破職能邊界、 實現職能轉型指明了方向。會計人員未來應積極擁抱RPA、 大模型等新興技術， 將自身從基礎勞動中解放出來， 一方面將觸角前置到業務活動中， 另一方面將視角提升到戰略高度。

（二）針對大模型影響的應對現狀分析

1. 會計人員層面針對大模型影響的應對策略分析。會計人員對大模型影響的應對策略的調查結果顯示， 大多數會計人員贊成為積極應對以ChatGPT為代表的大模型的影響， 會計人員需要挖掘大模型在會計工作中的適用場景（79%）、 學習并理解大模型的技術原理（77%）、 學習并掌握與大模型的高效人機協同方式（75%）、 掌握數據分析和處理技能以便更好地進行財務分析和決策（65%）。但對于加強信息安全意識和能力的認可程度較低（59%）， 本文認為該調查結果一定程度上反映出會計人員對大模型時代信息安全的認識不足。以ChatGPT為例， 其目前并不支持本地化部署， 用戶與ChatGPT的所有問答數據均會上傳至OpenAI服務器， 這就要求使用人員對機密資料進行脫敏處理， 并需要企業制定相應的大模型使用規范（金源和李成智，2023c）。

2. 企業/部門層面針對大模型影響的應對策略分析。企業/部門層面對大模型影響的應對策略如圖5所示。由圖5可見， 針對大模型沖擊， 目前僅有6%的調查對象所在企業/部門采取了對接和使用國內外大模型產品的實質性應對措施， 大部分企業仍處于觀望狀態。進一步調查發現， 調查對象不選擇對接大模型產品的原因主要為技術和資源問題（44.1%）、 數據安全和隱私保護問題（36.9%）、 人員培訓和技能提升問題（29.5%）、 資金問題（27.7%）、 法規和政策限制問題（15.8%）。對于已經對接使用的調查對象， 70%認為大模型提升了工作效率， 63.3%認為優化了工作流程， 50%認為提供了新的業務機會， 46.7%認為降低了成本。以上結果反映出在企業/部門層面， 我國大模型技術的推廣和應用仍處于初級階段， 大模型雖然確實可以起到提高工作效率等積極作用， 但企業/部門也需要綜合考慮技術、 資源、 數據安全、 人員培訓、 資金、 法規等方面面臨的問題， 以評估在本企業推廣大模型的可行性。

3. 外部支持層應對策略分析。會計人員希望獲得的外部支持調查結果顯示， 會計人員最希望從國家會計學院（67%）、 行業協會和學會（65%）、 政府主管部門（61%）獲得有效的支持， 軟件廠商（59%）、 提供大模型的公司（54%）、 專業機構（53%）、 高校（39%）、 會計類媒體（24%）也可以在大模型推廣過程中起到一定的促進作用。會計人員希望從上述機構得到的支持類型具體包括： 在課程培養體系中加入前沿技術相關課程（90%）、 搭建相關知識分享平臺以學習和分享前沿應用和先進經驗（76%）、 提供大模型時代財會人員的能力框架（69%）、 積極合作研發財會行業大模型解決方案（61%）、 提供大模型應用的學習標桿（48%）。以上數據反映出會計人員對于前沿技術特別是大模型的積極態度和學習需求， 以及他們對于實際應用、 合作創新和能力提升的關注。這為國家會計學院、 高校、 相關企業和政府部門提供了支持和促進財務人員在大模型時代職業發展的重要信息。

（三）其他綜合分析

1. 群體認知差異性分析。不同年齡的參與者對大模型的預期影響的認知差異如圖6所示。從數據分布來看， 不同年齡段的參與者對大模型預期影響的認知存在細微差異， 其中20 ～ 30歲和40 ～ 50歲的群體認為大模型潛在影響最大。本文認為這是由于從技術敏感度角度， 20 ～ 30歲的年輕人群通常更熟悉新技術和數字化工具， 也更愿意接受和適應變革， 因此更容易預見大模型的潛力和影響。從職業成熟度角度， 40 ～ 50歲的群體通常在職業生涯中處于相對成熟的階段， 他們可能已經積累了豐富的工作經驗和對行業的深入理解， 也歷經了財務共享、 財務RPA等階段的財務變革， 因此他們更能清晰地認識到大模型在會計和財務領域的潛力和影響。

為進一步驗證上述結論， 本文將展開不同崗位層級的參與者對大模型的預期影響的認知差異分析， 如圖7所示。由圖7可見， 普通員工和中、 高層管理者， 尤其是高層管理者認為中短期內大模型的影響最大。本文認為， 這是由于高層管理者通常對創新和技術領先有強烈的追求， 他們可能更關注如何利用大模型等先進技術來提升公司的競爭力， 以優化工作流程、 降低成本， 從而對大模型的潛力和價值有更積極的評估。

圖8呈現了不同層級對于大模型影響的應對措施。調查結果顯示， 應對最為積極的是高層管理人員和普通工作人員。這一方面體現了高層管理人員更具前瞻性， 傾向于考慮大模型的潛在價值和長期回報， 同時， 四個層級中高層管理人員對于信息安全的重視（70%）遠超其他層級， 這也體現了高層管理人員對于風控合規問題的關注； 另一方面， 調查結果也在一定程度上反映出普通工作人員面對大模型的沖擊可能更為焦慮， 同時他們也期待通過善用大模型提高工作效率、 減少重復勞動、 為自身帶來新的職業發展機會， 因而更為積極主動。相較之下， 基層管理人員的應對比較被動， 這可能是由于他們通常沒有足夠的決策權和資源來推動大模型等新技術的引入； 此外他們需要平衡團隊的日常運營和新技術的引入， 可能更關注現有業務的穩定和效率， 因此應對新技術可能相對保守， 這是顛覆式創新的機遇出現時組織內呈現出的一種正常現象。

2. 主題分析。調查問卷還設置了“關于大模型對會計工作和會計職業的影響， 以及應對方法”這一開放式問題， 本文通過文本挖掘技術對該問題的答案進行了主題分析， 生成了主題分析詞云。以下主題引起了調查對象的重視： 其一， 復合型人才的培養。調查數據顯示， 為應對大模型挑戰， 會計人員向精財務、 懂業務、 會技術的復合型會計人才轉變的意愿非常強烈。其二， 轉型機遇與挑戰并存。調查對象普遍認為， 大模型的推廣應用是利弊共存的， 對會計職能轉型將帶來難得的機遇與嚴峻的挑戰， 會計人員要順應時勢、 勇敢迎接、 認真準備。其三， 數據安全。會計工作涉及企業從業務前端到管理后端的海量數據， 由于本地化部署大模型可行性較低， 因此數據安全風險也成為人們關注的焦點。其四， 數字員工與人機協同。在大模型和RPA技術的影響下， 會計工作模式正逐漸轉變為人機協同模式， 該模式將極大地提升作業效能、 運營效率和人均產能， 助力企業高質量發展。

五、 結論與啟示

（一）研究結論

1. 從大模型對會計職能的綜合影響角度。調查對象普遍認為大模型對會計職能的影響較大， 且該影響是利弊共存的。一方面大模型會在提高財務日常工作效率、 促進會計人員知識更新等角度帶來積極影響， 但另一方面由于大模型會催生能力更強的“數字員工”， 因而會減少會計類工作的就業機會。

2. 從大模型對會計職能的具體影響角度。本文通過細致分析大模型對會計基礎職能、 會計擴展職能與會計轉型職能的差異化影響， 發現“需要具備較強的溝通協調能力和復合知識背景擔當跨部門溝通的‘連接點、 需要承擔相應責任、 需要高度的戰略眼光和敏銳的商業洞察力”這三類會計工作未來受大模型的沖擊最小， 這也為會計人員職能轉型指明了方向。此外， 由于大模型的發展目前處于欲望膨脹期， 會計人員在評估其具體影響的過程中存在一定的非理性認知偏差。

3. 從變革應對角度。會計人員目前面臨“知易行難”的困境， 會計人員普遍意識到需要從應用場景挖掘、 技術原理學習等方面應對大模型的沖擊。但與此同時， 受限于法規政策、 資金和技術等方面， 目前大模型的應用程度不高， 亟須從國家會計學院、 行業協會和學會、 政府部門、 大模型廠商等機構獲取課程培訓、 能力框架構建、 先進案例分享等方面的支持。

4. 從群體認知差異角度。面對大模型的沖擊， 普通工作人員和中高層管理人員的應對較為積極， 基層管理人員表現較為被動。本文認為這是顛覆式創新的機遇出現時組織內呈現出的一種正常現象， 因為高層管理者更看重大模型帶來的潛在價值和長期回報， 普通工作人員更看重大模型對現有機械勞動的解放和由其催生出的發展機遇。而基層管理者可能更關注現有流程和規則的維護， 因此可能對顛覆式創新持保守態度。經過主題分析后還發現， 對于大模型對會計職能轉型的影響及應對， 調查對象的關注重點集中在復合型人才培養、 數據安全、 數字員工與人機協同等方面。

（二）研究啟示

1. 理性看待大模型影響， 消除人機對立的二分思維。在數據分析過程中， 本文發現了部分調查對象體現出兩種非理性立場： 一是AI浪漫主義， 這是一種由于對大模型缺乏深入理解而導致對AI技術的過度樂觀和理想化的態度。它忽略了大模型的局限和潛在風險， 過分強調其潛力和價值。二是AI排拒主義， 這也被稱為“AI厭惡”， 即過分強調大模型的風險和問題， 甚至可能完全反對大模型的應用。這兩種立場都有失偏頗， 原因在于這兩種立場沿襲了人類長期以來形成的人與工具二分的思維方式， 忽略了人類智能與大模型之間的優勢互補關系， 因此在大模型時代， 財務部門管理者需配套構建相應的數字員工管理體系和全新的人機協同模式。

2. 會計人員需重構自身能力框架。本文認為， 在大模型時代會計人員為保持自身的職業競爭力， 可以著重從以下四個方面重構自己的能力框架： 其一， 需重新理解溝通協調能力。大模型時代， 會計人員除了需具備與公司內部上下級、 各平行部門和外部審計機構進行有效溝通和協調等能力， 還需要具備與大模型溝通的能力， 在與大模型溝通的過程中， 合理使用Prompt（關鍵提示詞）是會計人員必須掌握的技能。Prompt是指用戶輸入的問題或語境信息， 它可以引導大模型更好地理解用戶的意圖和上下文， 進而生成更加準確、 有針對性的回答。其二， 用問題思維替換答案思維。由于大模型具備強大的語義理解和問題解答能力， 因此只會回答問題的會計人員的核心競爭力將被削弱。大模型時代， 會計人員提出一個有助于業務發展的“好問題”比“回答好”一個問題更關鍵。其三， 培養場景發現能力。會計人員需具備依據大模型的特性主動探索開發財務應用場景的能力。其四， 培養數據驅動管理決策的能力。在大模型影響下， 會計正在經歷從傳統的會計核算、 報告職能向財務BP、 戰略財務的角色轉變， 在這個過程中較強的數據分析和洞察能力不可或缺。較強的數據分析能力使得會計人員可以從海量、 多維、 異構的數據中提取有用信息， 理解數據背后的邏輯， 識別出隱藏的問題和機會， 從而推進業務改善（金源和李成智，2023d）。

3. 通過管理手段妥善化解顛覆式變革過程中的阻力。前文的分析表明， 企業內部不同層級對大模型的影響認知及接受程度存在差異， 依據變革管理理論， 為解決這一問題， 企業除了需提供培訓、 工具、 時間、 預算等資源以確保各層級人員都有足夠的資源和支持來學習和應用新技術， 還需促進上下級、 跨部門之間的溝通和協調， 確保各方的需求和期望得到充分理解和平衡。雙環學習理論是由當代管理理論大師Chris Argyris提出的一種組織學習理論， 該理論表明要以對問題本質的反思開始， 以開放的質疑與討論作為過程， 才能克服“習慣性防衛”造成的認知障礙， 從而取得根本性改善。該理論為減少會計人員面對大模型的抵觸情緒指明了方向， 管理者應明確“會計人員為什么需要用大模型”這一問題， 關注普通工作人員的職業發展和規劃， 提供個人成長和職業發展的機會和路徑， 以減輕他們的焦慮。

4. 大模型在會計場景落地需多方聚力。保障大模型在企業財務部門的應用落地， 除了需要內部管理層積極推動， 也需外部支持層提供必要的保障。外部支持層包括政府部門、 國家會計學院、 高校、 行業協會和學會、 大模型廠商等機構。政府部門可以通過制定合適的法規政策， 為大模型的應用提供法律支持和指導。國家會計學院、 高校以及行業協會和學會可以通過課程培訓、 能力框架構建、 先進案例分享等方式， 助力企業和會計人員對大模型的應用和理解。大模型廠商則可以提供技術支持和定制化解決方案， 確保大模型與企業的具體需求和條件相匹配。

5. 大模型時代數據安全問題需再度引起重視。鑒于目前企業私有化部署大模型的成本過高， 大多數企業通過API接口獲取大模型廠商的服務， 這就使得與大模型的一切問答數據都會被保存在大模型廠商的服務器中。盡管大模型廠商通常會與企業簽署數據保密協議， 但考慮到財務部門涉及機密數據， 這些數據一旦被泄露或濫用， 可能對公司的競爭地位和聲譽造成嚴重損害。因此企業在推廣使用大模型之前， 需確保建立完善的大模型使用規范。

6. 大模型時代會計人員的價值仍不可取代。由于會計職業歷來具有嚴謹務實的秉性， 因此在當前大模型發展的初級階段， 會計人員對大模型在會計領域的應用并沒有表現出盲目樂觀甚至出現了一些焦慮情緒， 從長期來看， 這一反應有助于會計行業的良性發展。正如美國學者Ray Campbella所言： “AI不是一種魔法， 它是一種技術， 具有所有技術所固有的能力和局限性。” 盡管大模型是當前最前沿的AI技術， 但機器學習的本質決定了其在認識已知世界、 回答已知問題方面具有顯著優勢， 面對充滿創新和利益沖突的未知世界的探索， 人永遠具有無可替代的價值。劉峰（2015）提出， 作為一種有效、 低成本的信任工具， 是會計對這個社會不可或缺的價值， 會計是人類文明產生和發展的基礎。會計本質上仍是一門“以人為本”的學問。因此與其在機器與人是否會相互取代的問題上做簡單的抽象思辨， 不如面對大模型所代表的未來已經到來是事實， 因勢利導， 以最務實的心態用其利而避其害， 共同開啟人機協同的全新篇章。

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