會(huì)計(jì)信息化是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的隱形推手

我們對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代會(huì)計(jì)信息化進(jìn)行討論，不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前其因動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、區(qū)塊鏈技術(shù)以及政策支持的存在，迎來(lái)了發(fā)展機(jī)遇。但與此同時(shí)，也因數(shù)據(jù)安全隱私保護(hù)、算法運(yùn)作機(jī)制不透明、相應(yīng)人才短缺而面臨風(fēng)險(xiǎn)。為此，企業(yè)應(yīng)當(dāng)采取優(yōu)化措施，增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)、提高算法運(yùn)作透明度和責(zé)任認(rèn)定，以及加強(qiáng)相應(yīng)人才培養(yǎng)和合規(guī)建設(shè)，從而實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

大數(shù)據(jù)背景下會(huì)計(jì)信息化面臨的機(jī)遇

追溯數(shù)據(jù)來(lái)源，提升可信度。大數(shù)據(jù)背景下，區(qū)塊鏈技術(shù)與會(huì)計(jì)信息化的融合，為數(shù)據(jù)可信提供了新的可能性。傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)模式建立在“中心化信任”模式的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)容易受到人為干預(yù)，因此存在造假風(fēng)險(xiǎn)。而區(qū)塊鏈技術(shù)則實(shí)現(xiàn)了“技術(shù)信任”，例如，在供應(yīng)鏈金融中，區(qū)塊鏈通過(guò)分布式賬本記錄每一筆交易，一旦交易發(fā)生，交易數(shù)據(jù)就會(huì)被記錄在區(qū)塊鏈上，這些記錄具有不可篡改性及可追溯性。同時(shí)，區(qū)塊鏈技術(shù)能夠自動(dòng)生成會(huì)計(jì)憑證，憑證的生成過(guò)程沒(méi)有人為干預(yù)，減少了數(shù)據(jù)被篡改的風(fēng)險(xiǎn)。在審計(jì)過(guò)程中，審計(jì)人員可以利用區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的可追溯性，獲取真實(shí)的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)鏈，快速檢測(cè)數(shù)據(jù)是否真實(shí)、準(zhǔn)確，從而能夠提高審計(jì)效率和質(zhì)量，保障企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的真實(shí)性與準(zhǔn)確性。

動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管控能力顯著提升。大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理能力和預(yù)測(cè)能力大為提高。在傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理和預(yù)測(cè)過(guò)程中，由于受歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)知識(shí)有限的影響，因此無(wú)法及時(shí)應(yīng)對(duì)快速變化的市場(chǎng)環(huán)境。而利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)時(shí)處理企業(yè)內(nèi)外部的海量數(shù)據(jù)，如供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)等，企業(yè)借助對(duì)數(shù)據(jù)的分析和挖掘能夠構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，提高自身的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理能力。此外，采用大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)模型可以同時(shí)處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如社交媒體上關(guān)于企業(yè)產(chǎn)品、品牌和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的信息，可以在一定程度上預(yù)測(cè)潛在的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析數(shù)據(jù)，可以識(shí)別出異常的財(cái)務(wù)指標(biāo)，從而能夠預(yù)測(cè)出企業(yè)現(xiàn)金流斷裂或信用違約風(fēng)險(xiǎn)，從傳統(tǒng)的“事后糾錯(cuò)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆虑邦A(yù)防”，主動(dòng)且高效地應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力。

政策完善推動(dòng)會(huì)計(jì)信息化新發(fā)展。2024年修訂的《中華人民共和國(guó)會(huì)計(jì)法》第八條明確提出，鼓勵(lì)依法運(yùn)用現(xiàn)代信息技術(shù)開(kāi)展會(huì)計(jì)工作，并加強(qiáng)會(huì)計(jì)信息化建設(shè)。這是我國(guó)首次將會(huì)計(jì)信息化納入會(huì)計(jì)法律體系，旨在為其發(fā)展奠定法律基礎(chǔ)。從政策導(dǎo)向看，在國(guó)家大力推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的背景下，會(huì)計(jì)信息化作為重要組成部分得到了政策支持。例如，部分地方政府對(duì)引入智能化會(huì)計(jì)核算系統(tǒng)的企業(yè)，按投入金額的一定比例發(fā)放財(cái)政補(bǔ)貼和提供稅收優(yōu)惠，以此引導(dǎo)企業(yè)加大對(duì)會(huì)計(jì)信息化領(lǐng)域的投入。這種行為既能降低企業(yè)成本，又能夠激發(fā)企業(yè)積極性，促使其加快信息化進(jìn)程。在政策的保護(hù)下，企業(yè)會(huì)計(jì)信息化發(fā)展的前景將更加廣闊。

大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)會(huì)計(jì)信息化面臨的挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)。在大數(shù)據(jù)浪潮下，會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)采集范圍不斷擴(kuò)大，除了傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，還包括用戶行為、供應(yīng)鏈等海量非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長(zhǎng)，既能為企業(yè)決策提供更加全面的依據(jù)，也會(huì)帶來(lái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)壓力。就用戶行為數(shù)據(jù)而言，企業(yè)為了精準(zhǔn)把握市場(chǎng)需求、優(yōu)化產(chǎn)品服務(wù)，就會(huì)通過(guò)各類數(shù)字化平臺(tái)采集用戶瀏覽軌跡、消費(fèi)偏好等信息。然而，這種采集往往在用戶無(wú)意識(shí)的情況下進(jìn)行，一旦企業(yè)處理不當(dāng)，便容易造成用戶隱私泄露，因而引發(fā)信任危機(jī)。供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)采集同樣暗藏風(fēng)險(xiǎn)。為提升協(xié)同效率，供應(yīng)鏈上下游企業(yè)會(huì)共享生產(chǎn)進(jìn)度、庫(kù)存、物流等信息。但只要某一環(huán)節(jié)出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露，就可能導(dǎo)致商業(yè)秘密被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手獲取，從而給涉事企業(yè)帶來(lái)?yè)p失，更會(huì)動(dòng)搖供應(yīng)鏈企業(yè)間的信任基礎(chǔ)。

算法運(yùn)作機(jī)制不透明風(fēng)險(xiǎn)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，會(huì)計(jì)信息化發(fā)展中算法邏輯不透明引發(fā)的責(zé)任認(rèn)定難題還有待解決。機(jī)器學(xué)習(xí)模型在會(huì)計(jì)場(chǎng)景中學(xué)習(xí)并分析海量歷史數(shù)據(jù)，輸出理財(cái)情況的判斷結(jié)果，但這一算法背后隱藏著復(fù)雜且難以理解的計(jì)算邏輯與決策規(guī)則。當(dāng)企業(yè)因技術(shù)錯(cuò)誤遭受經(jīng)濟(jì)損失時(shí)，技術(shù)人員雖知曉算法原理，卻難以解釋特定場(chǎng)景下錯(cuò)誤的成因；會(huì)計(jì)人員依據(jù)算法輸出結(jié)果進(jìn)行財(cái)務(wù)處理，本身不具備糾正算法錯(cuò)誤的能力。此時(shí)，在法律層面就會(huì)出現(xiàn)“算法問(wèn)責(zé)真空”，導(dǎo)致算法創(chuàng)設(shè)者、數(shù)據(jù)提供者與會(huì)計(jì)操作人員的責(zé)任邊界模糊。但現(xiàn)有的法律法規(guī)缺乏針對(duì)新興技術(shù)責(zé)任劃分的具體規(guī)定，導(dǎo)致企業(yè)在面對(duì)算法風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，存在責(zé)任認(rèn)定不清、法律追責(zé)無(wú)據(jù)的難題。

相關(guān)專業(yè)人才短缺風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，會(huì)計(jì)信息化進(jìn)程高速推進(jìn)，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)體系顯示出了一定的滯后性，復(fù)合型人才短缺問(wèn)題逐漸凸顯。在技術(shù)應(yīng)用層面，Python、RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）等新興技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域廣泛普及，它們能高效處理海量數(shù)據(jù)，以及實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化。然而，許多傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人員對(duì)這些新技術(shù)都較為陌生，難以對(duì)其進(jìn)行靈活運(yùn)用。從業(yè)務(wù)能力角度看，現(xiàn)代會(huì)計(jì)工作要求會(huì)計(jì)人員不僅要精通財(cái)務(wù)知識(shí)，還應(yīng)該深入了解企業(yè)業(yè)務(wù)流程，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為財(cái)務(wù)信息，以此為決策提供支持。但實(shí)際上，許多傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人員局限于財(cái)務(wù)領(lǐng)域，缺乏對(duì)業(yè)務(wù)流程的深度認(rèn)知，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效整合與分析。此外，隨著會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)采集范圍不斷擴(kuò)大，數(shù)據(jù)的合規(guī)使用成為關(guān)鍵。但傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人員普遍欠缺數(shù)據(jù)合規(guī)經(jīng)驗(yàn)，因此外界常常難以準(zhǔn)確判斷其操作是否符合法規(guī)與道德要求。面對(duì)這樣的情況，企業(yè)迫切需要既熟悉數(shù)據(jù)全生命周期管理，又精通會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，能將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為規(guī)范財(cái)務(wù)信息的復(fù)合型人才。但這類人才在市場(chǎng)上較少，就會(huì)限制企業(yè)的會(huì)計(jì)信息化進(jìn)程，成為企業(yè)財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型路上亟待解決的問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)會(huì)計(jì)信息化優(yōu)化路徑

強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)。企業(yè)需要從技術(shù)、管理、人員培訓(xùn)等角度入手，積極構(gòu)建數(shù)據(jù)防護(hù)體系。技術(shù)層面，企業(yè)可以運(yùn)用高級(jí)加密技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與傳輸環(huán)節(jié)進(jìn)行加密，保障數(shù)據(jù)的全流程安全；使用數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)，對(duì)敏感信息進(jìn)行替換或隱藏處理，這樣在符合合規(guī)要求的同時(shí)，還能保護(hù)個(gè)人隱私與商業(yè)秘密。管理方面，企業(yè)需定期開(kāi)展數(shù)據(jù)安全審計(jì)，借助安全工具與技術(shù)對(duì)異常訪問(wèn)實(shí)時(shí)進(jìn)行監(jiān)控，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)濫用行為，同時(shí)還要落實(shí)數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的完整性與可用性。人員培訓(xùn)方面，企業(yè)應(yīng)強(qiáng)化員工數(shù)據(jù)安全意識(shí)教育，通過(guò)培訓(xùn)使他們明晰數(shù)據(jù)安全重要性、常見(jiàn)威脅類型，以及日常工作中規(guī)避數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)的操作要點(diǎn)，從人為層面減少數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

提升算法透明度與責(zé)任界定。企業(yè)應(yīng)當(dāng)建立算法審計(jì)制度，借此對(duì)大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的全生命周期進(jìn)行監(jiān)管并留存記錄，確保每一項(xiàng)算法決策都能夠被追溯，既提升內(nèi)部管理規(guī)范性，也能贏得外部合作伙伴的信任。引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)能夠?yàn)樗惴尚哦燃由弦话选鞍踩i”。區(qū)塊鏈具有不可篡改的特性，足以保證算法運(yùn)行結(jié)果真實(shí)可靠。一旦出現(xiàn)責(zé)任認(rèn)定爭(zhēng)議，鏈上記錄能夠直接作為核心證據(jù)，從而使算法決策更具公信力。明確責(zé)任邊界同樣重要。企業(yè)應(yīng)清晰界定算法開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)供給、財(cái)務(wù)核算等人員在數(shù)據(jù)處理中的權(quán)責(zé)劃分，避免出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)相互推諉。同時(shí)，企業(yè)還要與法律顧問(wèn)開(kāi)展合作，針對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的新特點(diǎn)，完善責(zé)任認(rèn)定規(guī)則，填補(bǔ)傳統(tǒng)法律在算法領(lǐng)域的空白。通過(guò)在多角度采取措施，企業(yè)既能充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，又能有效防范潛在風(fēng)險(xiǎn)。

培養(yǎng)復(fù)合型財(cái)務(wù)人才。為解決傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)滯后的問(wèn)題，企業(yè)可從技術(shù)賦能、業(yè)財(cái)融合、校企協(xié)同三方面入手，構(gòu)建新型的人才培養(yǎng)體系。在技術(shù)能力的培養(yǎng)上，企業(yè)可以制定系統(tǒng)的技術(shù)學(xué)習(xí)方案，定期開(kāi)展有關(guān)Python編程、RPA技術(shù)學(xué)習(xí)的培訓(xùn)。考慮到數(shù)據(jù)分析已成為會(huì)計(jì)人員在工作時(shí)需要具備的核心能力，企業(yè)還應(yīng)引導(dǎo)會(huì)計(jì)人員熟練應(yīng)用智能分析工具，從而提升其數(shù)據(jù)處理水平。為推動(dòng)業(yè)財(cái)深度融合，企業(yè)可以安排會(huì)計(jì)人員到生產(chǎn)、銷售等業(yè)務(wù)部門(mén)輪崗實(shí)踐，并定制相應(yīng)的培訓(xùn)課程。通過(guò)深度參與業(yè)務(wù)，會(huì)計(jì)人員在熟悉企業(yè)的運(yùn)營(yíng)流程后，就能基于業(yè)務(wù)視角輸出更加具有戰(zhàn)略價(jià)值的財(cái)務(wù)分析報(bào)告。而在人才培養(yǎng)方面，企業(yè)能夠聯(lián)合高校和專業(yè)機(jī)構(gòu)，共同開(kāi)發(fā)能夠滿足行業(yè)需要的大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)課程，從源頭定向培養(yǎng)既精通財(cái)務(wù)知識(shí)，又掌握數(shù)字化技能的復(fù)合型人才。

大數(shù)據(jù)背景下，會(huì)計(jì)信息化是企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要驅(qū)動(dòng)力，企業(yè)借助區(qū)塊鏈、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可信、動(dòng)態(tài)預(yù)警、業(yè)財(cái)融合，提升財(cái)務(wù)決策的科學(xué)性和時(shí)效性。同時(shí)，政策法規(guī)的有力扶持加快了會(huì)計(jì)信息化的進(jìn)程，能夠?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)造更多有利條件。當(dāng)前，技術(shù)在賦能企業(yè)發(fā)展的同時(shí)，也帶來(lái)了數(shù)據(jù)安全、算法黑箱等問(wèn)題，使企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力面臨挑戰(zhàn)。對(duì)此，企業(yè)需要正視會(huì)計(jì)信息化的重要意義，在大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的環(huán)境中抓住機(jī)遇，持續(xù)提升運(yùn)作效率和決策水平，從而在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中贏得優(yōu)勢(shì)。