人工智能賦能財務會計變革挑戰與應對策略

在數字化時代，人工智能迅猛發展，深刻改變各行業運行模式，財務領域也受到沖擊與重塑。人工智能推動著財務領域的變革，如財務共享中心打破地域限制，提高財務流程標準化與規范化；財務機器人可快速完成重復性任務，提升效率減少錯誤。這些變革優化流程，使財務人員投入到戰略財務管理活動中。當前企業財務現狀，一方面傳統工作困境多，數據處理效率低、信息滯后、風險管理薄弱；另一方面企業面臨激烈競爭，需提升財務管理水平。研究人工智能對財務會計的影響及應對策略具重要現實意義，可助企業實現財務轉型升級，為財務人員指明方向，推動行業創新發展。

一、人工智能在財務會計領域的應用現狀

1.人工智能的關鍵技術。人工智能的關鍵技術在財務領域發揮著重要作用。首先，機器學習作為核心領域，可讓計算機系統自動從數據中學習模式與規律。阿里金融利用機器學習算法分析小微企業信息構建信用評估模型，提高信貸決策效率與準確性。其次，自然語言處理能使計算機理解和生成文本，實現人機交互。科大訊飛的智能財報生成系統將復雜數據轉化為易讀的財務報告文本，金融機構的智能客服系統也為客戶服務提供有力支撐。再其次，機器人流程自動化（RPA）技術模擬人類操作，處理重復性工作。在企業財務共享中心，例如華為公司利用RPA系統自動匯總財務數據，確保數據及時性與一致性，提升財務管理效率與協同性，讓財務人員專注于更高價值的工作。這些技術為企業財務管理帶來全新變革，推動財務領域不斷發展。

2.主要應用領域與場景。人工智能在財務領域有著廣泛應用，以下是一些主要應用領域及場景： ① 財務核算。人工智能利用光學字符識別（OCR）技術和機器學習算法可自動識別和提取發票、單據等紙質文件數據并準確錄人財務系統，完成分類和記賬工作，還能對不同來源、格式的數據進行整合和清洗，提高數據處理效率和準確性，減少人工錄入錯誤和工作量。同時，根據業務數據和預設規則，系統能自動生成記賬憑證，如銷售業務發生時可根據銷售訂單、出庫單等信息自動生成銷售收入和成本結轉憑證，采購業務中可根據采購發票和入庫單生成相應采購憑證，確保財務數據的及時性和準確性。

② 財務分析。人工智能通過深度學習和大數據分析技術，對海量財務數據以及相關業務數據、市場數據等進行深度挖掘，發現其中隱藏的趨勢、模式和關系，如成本變化趨勢、收入增長驅動因素、不同業務板塊的盈利情況等，為企業決策提供更全面、深入的信息支持。同時，將復雜的財務數據以直觀的圖表、圖形和儀表盤等形式展示出來，如柱狀圖、折線圖、餅圖、雷達圖等，使非財務專業人員也能輕松理解財務信息，方便管理層和其他部門快速獲取關鍵數據和信息，促進跨部門的溝通與協作。

③ 預算管理。人工智能在預算編制方面利用機器學習算法，基于歷史數據、業務計劃和市場趨勢等因素，考慮業務增長預期、成本變動趨勢、市場波動等復雜因素和變量，自動生成預算草案，提供更合理、準確的預算方案，減輕財務人員編制負擔并提高預算科學性。同時，預算執行監控與調整能夠實時監控預算執行情況，對比實際與預算數據差異，對超支、節約或異常項目自動預警，并根據實時數據和業務發展情況對預算進行動態調整和優化，確保預算始終與企業實際經營狀況相適應，保證預算的有效性和指導性。

④ 風險管理。在風險管理方面，人工智能通過分析大量歷史財務數據和業務數據建立風險預測模型，識別潛在的信用風險、市場風險、流動性風險等財務風險因素，當數據出現異常模式或可能導致風險的跡象時及時發出預警信號，幫助企業提前防范和控制風險。同時，利用人工智能算法和模型對交易數據和財務行為進行實時監測分析，識別可能存在的虛假報銷、財務造假、異常交易等欺詐行為，通過學習正常交易和行為模式發現異常情況，提高欺詐檢測準確率，保護企業資產安全。

⑤ 稅務管理。在稅務管理方面，人工智能一方面能根據企業財務數據和相關稅法規定自動計算各種稅費并生成準確的稅務申報表，同時及時更新稅法知識和稅率信息，確保稅務計算的準確性和合規性，避免人工計算錯誤帶來的稅務風險，提高稅務申報效率；另一方面，結合企業經營狀況、財務目標和稅收政策，運用人工智能算法進行稅務籌劃分析，模擬不同稅務方案，評估對企業稅負和財務狀況的影響，為企業提供最優稅務籌劃建議，幫助企業合理降低稅負。

⑥ 客戶服務。在客戶服務方面，人工智能利用自然語言處理和語音識別技術，智能客服機器人可實時解答客戶關于財務的常見問題，如賬戶查詢、賬單解讀、繳費流程等，能理解客戶問題意圖并提供準確、個性化答案和解決方案，提供不間斷在線服務，提高客戶滿意度和服務效率。此外，人工智能通過整合客戶財務數據、交易記錄、信用記錄等多源信息建立客戶信用評估模型，運用人工智能算法對客戶信用狀況進行評估和預測，為企業信貸決策、賒銷政策等提供依據，幫助企業降低信用風險，合理控制應收賬款。

二、人工智能對財務會計的積極影響

1.提高工作效率。財務會計工作中常常涉及大量繁瑣且重復的數據處理任務，如發票識別、賬目錄入等。傳統的人工操作方式不僅耗時費力，而且容易出現疲勞和錯誤，嚴重影響工作效率。而人工智能技術的應用，能夠以極快的速度處理這些海量財務數據。智能軟件和算法可以在瞬間完成數據的錄入、分類和整理，極大地壓縮了財務處理周期。例如，在月末結賬和年末結算時，人工智能可以迅速整合各類財務數據，生成準確的財務報表，使企業能夠及時掌握財務動態，為決策提供有力支持。同時，高效的財務處理也使得企業能夠更加靈活地應對市場變化，提高競爭力。

2.提升數據精準度。人為失誤在財務會計工作中難以完全避免，而人工智能則能夠有效減少這種風險。機器嚴格遵循設定的程序與算法進行運算，在數據統計和財務報表編制等方面，出錯概率遠低于人工操作。在復雜的成本核算、稅務計算場景下，人工智能憑借其精準的計算能力，為企業提供高度精確的財務信息。精準的財務數據不僅有助于企業降低財務風險，還能為企業的稅務籌劃、融資決策等提供可靠依據。此外，人工智能還可以通過對數據的實時監控和分析，及時發現異常情況，提醒財務人員進行處理，進一步保障了財務數據的準確性。

3.提高決策質量。人工智能不僅能夠高效地處理當前的財務數據，更擅長挖掘數據背后的價值。借助機器學習和大數據分析技術，人工智能可以深入剖析過往財務數據，洞察成本走勢、營收規律等關鍵信息。通過對這些信息的分析，人工智能能夠預測未來的資金流、市場風險等重要要素，為企業的戰略規劃和預算制定提供前瞻性建議。這使得財務人員能夠從傳統的“賬房先生”角色向戰略參謀轉型，為企業的發展提供更有價值的支持。

三、人工智能給財務會計帶來的挑戰

1.基礎崗位人員被替代，復合型人才缺乏。當下，人工智能沖擊財務崗位格局，給財務會計帶來嚴峻挑戰。憑借超強的數據能力，人工智能能自動、精準、高效完成財務數據輸入、分類、簡易賬務處理與報表生成等重復性高、規則性強的基礎會計任務，使記賬員、出納等傳統基礎崗位瀕臨被智能系統取代，企業對這類人員需求銳減，崗位空間壓縮，從業者面臨職業轉型壓力。數字化轉型加速，基礎性崗位被替代，促使企業對復合型財務人才需求劇增。企業要求財務人員精通財務知識、精準解讀數據背后業務信息，具備數據分析技能挖掘關鍵要點，還要了解編程知識以便與技術團隊協同作戰。這給傳統財務人員帶來巨大挑戰，迫使高校重審財務專業課程，促使企業革新人才機制，倒逼財務人員加速跨領域學習與技能打磨，以應對新時代挑戰、在競爭中立足。人工智能為財務領域賦能高效精準的同時，顛覆傳統財務會計，重塑人才架構，讓基礎崗位與復合型人才走向不同發展路徑。

2.數據泄露風險攀升，會計信息安全性有待加強。在數字化浪潮中，數據是企業發展的基石，財務數據安全更是企業的生命線。2017年Equifax數據泄露震驚世界，1.47億人隱私數據外泄，多國公民遭殃。該事件影響廣泛且慘烈，消費者隱私與財產受脅，Equifax聲譽垮塌，面臨監管重罰和巨額索賠，客戶信任因此瓦解，同時給Equifax公司造成難以估量的損失。Equifax數據泄露時間給企業敲響警鐘：如今人工智能深入財務領域，數據集中存儲、頻繁傳輸，網絡防護稍有不慎，數據泄露將重創企業聲譽與財富。財務分析時，企業需整合內外數據、員工薪資、客戶財務詳情等隱私信息，如何合規使用與保護成難題。若擅自共享或管理不善致泄露，不僅侵害個人權益、引發信任危機，還會陷入法律泥潭，承受巨額賠償。

3.算法偏見隱患凸顯，財務決策透明度尚需加強。在當今數字化金融時代，人工智能在財務決策過程中的應用愈發深入，尤其是在金融信貸、風險評估以及投資決策等關鍵環節扮演著重要角色，但其背后卻潛藏著不容忽視的問題。一方面，人工智能算法主要依賴歷史數據訓練，一旦歷史數據存在偏見，容易產生不公平結果。某知名金融科技公司在運用算法開展信貸評估時，因所采用的訓練數據未能涵蓋足夠多新興行業、偏遠地區創業者的樣本信息，致使對這部分申請人給出高風險評級，大量貸款申請遭到拒絕。這一案例警示企業在開發與應用算法過程中必須高度重視數據的多樣性與代表性，深入開展可解釋性研究，力求讓決策過程透明化、可糾正，切實維護信貸市場的公平公正環境。另一方面，隨著人工智能在財務決策中的廣泛滲透，諸多算法的決策過程卻宛如“黑箱”一般，晦澀難懂、難以解釋。決策者面對這樣的“黑箱操作”，根本無法精準評估決策的合理性與可靠性。如此一來，當人工智能系統導出錯誤的財務決策時，責任歸屬難以厘清。若要讓人工智能在財務領域持續穩健地發揮正向效能，解決算法偏見隱患、提升財務決策透明度已然需要重點關注。

四、應對人工智能影響的策略

在人工智能快速發展的當下，財務領域面臨諸多挑戰與機遇。為有效應對人工智能帶來的影響，可從人才培養與轉型、數據安全與隱私保護以及倫理與責任框架構建等方面著力。

1.高校教育革新與在職持續學習，合力推進人才培養和轉型。人才培養與轉型方面，高校作為財務人才培養的重要基地，需改革傳統教育體系。一是更新課程內容，將人工智能等前沿技術知識融入財務專業課程，如在財務會計課程中增設智能財務系統應用章節，財務管理課程中引入大數據分析案例。二是開設跨學科專業，培養復合型人才，像“智能財務”專業學生既要學習財務核心課程，又要鉆研技術類課程并注重實踐。此外，校企合作至關重要，共同制定人才培養方案、開發實踐課程和建設實習基地，實現人才培養與企業需求無縫對接。

對于在職財務人員，持續學習是必備素養。企業應提供培訓機會，搭建內部學習平臺，提升員工人工智能技術應用能力，如組織人工智能技術應用培訓、財務機器人操作培訓等。員工自身應樹立自主學習意識，密切關注行業動態，充分利用線上學習資源提升人工智能相關技能。

2.技術防護與法規監管，雙向支撐數據安全與隱私保護。數據安全與隱私保護方面，技術保障措施不可或缺。在數字化時代，數據安全對財務領域至關重要。企業需采取加密技術，防止數據在存儲和傳輸過程中被竊取或篡改，如金融機構采用高級加密標準算法存儲客戶財務數據，運用安全套接層協議保障數據傳輸安全。訪問控制技術限定人員訪問權限，通過身份認證和授權管理確保只有授權人員能訪問特定財務數據。數據備份與恢復技術是應對數據災難的“保險閥”，企業建立異地災備中心，定期備份財務數據，確保業務連續性。同時，法規與監管的完善也極為重要。隨著人工智能在財務領域的應用，完善法規與嚴格監管勢在必行。歐盟《通用數據保護條例》對企業處理個人數據全流程進行規范，明確企業責任和處罰措施。國內也應健全相關法律法規，構建數據安全保護網，明確企業主體責任，監管部門加強執法力度，整治違規行為，企業應主動加強合規建設，增強風險防范的意識。

3.準則制定與責任追溯聯動機制，協同化解倫理責任問題。在倫理與責任框架構建方面，人工智能發展中倫理問題和責任問題凸顯。IEEE制定的人工智能倫理準則影響廣泛、作用明顯，企業應借鑒并結合自身業務特點制定財務領域的人工智能倫理規范，在財務數據分析和智能財務決策系統開發中明確數據使用目的、標注數據來源、建立倫理審查機制。當人工智能系統出現問題時，需明確責任主體和追溯流程。在財務領域，應著力構建全流程記錄與監控體系，出現問題可回溯定位根源；建立獨立第三方評估機構，判定責任比例，確保受損方獲得賠償，進而督促各方優化系統，避免發生類似問題。

五、結語

本研究全面剖析人工智能對財務會計領域的影響與應對策略。人工智能已深人財務各環節，成為變革關鍵力量，在提升效率、增強準確性可靠性及優化決策支持方面成果顯著，使財務人員專注高附加值工作，助力企業發展。然而，也帶來人員轉型、數據安全隱私及技術倫理等挑戰。對此，企業和從業者需積極應對，高校和企業應在人才培養、數據安全及倫理責任構建等方面發力。展望未來，人工智能與財務融合將更深入多元，智能化決策能力提升，自動化趨近極致，協同化促進部門融合，還將催生新形態和模式。在此趨勢下，財務人員和企業均需持續進步，才能在人工智能時代占據一席之地。

（作者單位：宜賓發展控股集團有限公司）