導(dǎo)語(yǔ)：人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)應(yīng)用與轉(zhuǎn)型一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，人工智能在各行各業(yè)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，國(guó)內(nèi)企業(yè)也開(kāi)始在財(cái)務(wù)領(lǐng)域引進(jìn)人工智能，人工智能技術(shù)的應(yīng)用在給傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)模式帶來(lái)沖擊的同時(shí)，也為現(xiàn)代財(cái)務(wù)發(fā)展提供了新的方向。在新的時(shí)代背景下，財(cái)務(wù)管理會(huì)計(jì)如何結(jié)合時(shí)展產(chǎn)物完成自身轉(zhuǎn)型、財(cái)務(wù)管理人員如何適應(yīng)自身的新角色成為當(dāng)下需要探討的新課題。

關(guān)鍵詞：人工智能；財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)；轉(zhuǎn)型；管理會(huì)計(jì)

一、引言

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)悄然來(lái)臨，云計(jì)算、人工智能在各行各業(yè)廣泛應(yīng)用，一場(chǎng)新時(shí)代的數(shù)字革命正在潛移默化地進(jìn)行中。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，主要是生產(chǎn)出一種新的以人工智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。人工智能自誕生以來(lái)，技術(shù)不斷發(fā)展，被應(yīng)用到越來(lái)越廣泛的領(lǐng)域，人工智能的發(fā)展前景不可預(yù)測(cè)，人工智能對(duì)社會(huì)生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系的影響也無(wú)法估計(jì)。隨著企業(yè)越來(lái)越重視引進(jìn)人工智能，人工智能產(chǎn)品如何與會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)深層融合，在新科技發(fā)展的時(shí)代背景下，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)應(yīng)何去何從以及財(cái)務(wù)人員如何提升自身素質(zhì)以應(yīng)對(duì)人工智能帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)應(yīng)該引起我們的關(guān)注和探索。

二、國(guó)內(nèi)外人工智能在會(huì)計(jì)上的應(yīng)用現(xiàn)狀

（一）國(guó)外會(huì)計(jì)行業(yè)人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀

在會(huì)計(jì)行業(yè)人工智能技術(shù)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用上，美國(guó)一直走在世界的前列。在美國(guó)，德勤會(huì)計(jì)師事務(wù)所聯(lián)手于KiraSystems，在會(huì)計(jì)、稅收、審計(jì)等實(shí)際工作中引入人工智能技術(shù)。隨著人工智能理論和實(shí)踐的完善，越來(lái)越多人工智能技術(shù)被應(yīng)用到企業(yè)日常的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)中，極大地提高了會(huì)計(jì)人員的辦公效率和準(zhǔn)確性，把員工從復(fù)雜繁瑣的基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作中解放出來(lái)。但是，隨著人工智能數(shù)據(jù)分辨處理技術(shù)在會(huì)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用，原來(lái)復(fù)雜的信息處理工作被高效完成，基礎(chǔ)會(huì)計(jì)人員的工作被替代，從而導(dǎo)致他們被動(dòng)失業(yè)。EFMA曾與德勤聯(lián)合進(jìn)行了大型的調(diào)查，希望通過(guò)調(diào)查了解金融行業(yè)人員在引進(jìn)人工智能技術(shù)后的機(jī)遇和挑戰(zhàn)以及未來(lái)發(fā)展的方向，調(diào)查的結(jié)果顯示：隨著人工智能引入到該行業(yè)之中，提高了財(cái)務(wù)實(shí)務(wù)處理的效率和質(zhì)量，但是，從事基礎(chǔ)會(huì)計(jì)信息處理的財(cái)務(wù)人員卻面臨著失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，需要繼續(xù)學(xué)習(xí)，提高專(zhuān)業(yè)知識(shí)和自身素養(yǎng)。

（二）國(guó)內(nèi)會(huì)計(jì)行業(yè)人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀

我國(guó)的會(huì)計(jì)核算經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展過(guò)程，從最早的手工會(huì)計(jì)，到后來(lái)的會(huì)計(jì)電算化再到如今的智能會(huì)計(jì)，技術(shù)的應(yīng)用與會(huì)計(jì)實(shí)踐的結(jié)合越來(lái)越深入，會(huì)計(jì)人員的手工作業(yè)逐漸被智能技術(shù)所替代，會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)信息的收集、分析的效率大大提升，準(zhǔn)確性也得到了改進(jìn)。但是人工智能技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于初期，人工智能技術(shù)的引進(jìn)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域尚存局限性。人工智能技術(shù)的應(yīng)用目前在我國(guó)主要局限于業(yè)務(wù)復(fù)雜和技術(shù)先進(jìn)的大企業(yè)，人工智能應(yīng)用于會(huì)計(jì)行業(yè)的理論和技術(shù)還不夠豐富和完善，人工智能產(chǎn)品在財(cái)務(wù)工作中缺乏實(shí)踐，目前主要集中于一些工作量大、步驟繁瑣的會(huì)計(jì)工作。人工智能在會(huì)計(jì)中的應(yīng)用主要有賬證核對(duì)驗(yàn)證機(jī)器視覺(jué)、大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析、智能財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制、提供精準(zhǔn)預(yù)測(cè)方案等幾個(gè)方面。1.機(jī)器視覺(jué)核對(duì)驗(yàn)證機(jī)器視覺(jué)是人工智能正在發(fā)展的一個(gè)技術(shù)分支，主要通過(guò)機(jī)器視覺(jué)從客觀事物圖像中提取信息，完成測(cè)量并轉(zhuǎn)化。機(jī)器視覺(jué)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域主要應(yīng)用于會(huì)計(jì)憑證的核驗(yàn)和，機(jī)器視覺(jué)改進(jìn)傳統(tǒng)原始憑證人工網(wǎng)站查詢方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)原始憑證核驗(yàn)的自動(dòng)化。2.財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析人工智能系統(tǒng)可以通過(guò)搜集分析公司所處行業(yè)、國(guó)內(nèi)外政治經(jīng)濟(jì)大環(huán)境以及公司內(nèi)部財(cái)務(wù)發(fā)展?fàn)顩r獲取數(shù)據(jù)集，建立合適的數(shù)據(jù)模型，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合且實(shí)時(shí)更新，為經(jīng)營(yíng)者提供一手的企業(yè)內(nèi)外部發(fā)展信息。分析對(duì)比企業(yè)時(shí)間和空間上條件的差異，為管理層提供信息，挖掘企業(yè)發(fā)展前景，彌補(bǔ)財(cái)貿(mào)與財(cái)稅94企業(yè)現(xiàn)階段發(fā)展漏洞。3.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)智能控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)智能防控是把人類(lèi)具有的直覺(jué)推理和試湊法通過(guò)人工智能加以形式化，用于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估和防控。在現(xiàn)代財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控系統(tǒng)中，在應(yīng)對(duì)無(wú)法控制和預(yù)測(cè)情況時(shí)，可能會(huì)依靠一些不完整或者不充分的數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)智能控制就為這一問(wèn)題的解決提供了技術(shù)支持。目前，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)智能控制的流程主要有：一是利用模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)環(huán)境建模，利用傳感器融合技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和綜合。二是采用專(zhuān)家系統(tǒng)作為反饋機(jī)構(gòu)，修改控制環(huán)節(jié)或選擇較好的控制模式和參數(shù)。4.提供精準(zhǔn)預(yù)測(cè)方案企業(yè)傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)全面預(yù)算是基于有限的歷史數(shù)據(jù)，在預(yù)測(cè)時(shí)無(wú)法準(zhǔn)確估計(jì)不合理因素的實(shí)際變動(dòng)情況，需要在實(shí)際環(huán)境中隨著條件的變動(dòng)不斷調(diào)整。而人工智能通過(guò)分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)，填補(bǔ)缺失的數(shù)據(jù)，做到精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，為企業(yè)長(zhǎng)期、全面預(yù)算提供數(shù)據(jù)支撐，使企業(yè)可以在綜合全面分析數(shù)據(jù)的條件下制定出符合實(shí)際情況的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)方案。

三、人工智能時(shí)代下管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的融合

（一）財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)

1.企業(yè)財(cái)務(wù)管理的技術(shù)難度增加人工智能新技術(shù)不管對(duì)于企業(yè)還是會(huì)計(jì)人員都是新接觸到的領(lǐng)域，都需要深入學(xué)習(xí)和逐漸掌握新技術(shù)的應(yīng)用方法。隨著人工智能加大數(shù)據(jù)模式的推廣，企業(yè)信息收集處理的數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模在不斷擴(kuò)大，同時(shí)從龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中分辨獲取有價(jià)值信息的難度也在增加，企業(yè)在海量的大數(shù)據(jù)中挖掘自身需要，信息處理缺乏時(shí)效性，我國(guó)企業(yè)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型時(shí)大多存在操之過(guò)急的情況，缺少轉(zhuǎn)型前的準(zhǔn)備工作，從而導(dǎo)致許多會(huì)計(jì)人員沒(méi)有掌握相關(guān)專(zhuān)業(yè)知識(shí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)。2.企業(yè)沒(méi)有實(shí)現(xiàn)管理制度的轉(zhuǎn)型會(huì)計(jì)行業(yè)引進(jìn)人工智能技術(shù)，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)崗位面臨改革和創(chuàng)新，企業(yè)需要突出管理會(huì)計(jì)在企業(yè)財(cái)務(wù)中的地位和作用。在這種背景下，企業(yè)不僅需要實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型，還需要實(shí)現(xiàn)管理制度的轉(zhuǎn)型，以制度為基礎(chǔ)，為財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型規(guī)劃方向和提供保障。由于管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)在業(yè)務(wù)范圍和服務(wù)對(duì)象上存在不同，同時(shí)財(cái)務(wù)分析的廣度和深度也存在一定的差異，因此需要的管理制度也不同。經(jīng)過(guò)調(diào)查顯示，現(xiàn)階段我國(guó)企業(yè)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，往往忽視管理制度轉(zhuǎn)型的重要性，許多企業(yè)沒(méi)有形成針對(duì)性、完整的管理制度，最終導(dǎo)致轉(zhuǎn)型困難重重，既不利于企業(yè)發(fā)展，也不符合時(shí)代潮流。管理制度轉(zhuǎn)型的缺失，使會(huì)計(jì)人員職能轉(zhuǎn)型受到限制，各部門(mén)的工作內(nèi)容和職能范圍不明確。3.思想意識(shí)有待轉(zhuǎn)變財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型需要對(duì)企業(yè)傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)模式進(jìn)行改革，需要?jiǎng)?chuàng)新精神和變革精神，因此，不僅需要企業(yè)會(huì)計(jì)人員在業(yè)務(wù)能力和專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)上進(jìn)行提升，同時(shí)也需要在思想意識(shí)上意識(shí)到轉(zhuǎn)型的重要性。但是現(xiàn)階段，我國(guó)大部分企業(yè)并沒(méi)有意識(shí)到思想意識(shí)改革對(duì)于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的先驅(qū)性，將轉(zhuǎn)型僅僅局限于業(yè)務(wù)模式和工作內(nèi)容的轉(zhuǎn)變，使管理會(huì)計(jì)的應(yīng)用范圍受到了影響。甚至有些企業(yè)的財(cái)務(wù)人員不愿管理人員插手企業(yè)的財(cái)務(wù)工作，依然把財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)視為兩個(gè)互不相連的板塊，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型僅在形式上進(jìn)行，導(dǎo)致管理部門(mén)和財(cái)務(wù)部門(mén)分工不明確，協(xié)同合作效果差，最終導(dǎo)致轉(zhuǎn)型達(dá)不到預(yù)想的效果。

（二）針對(duì)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)提出的優(yōu)化措施

1.完善企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)系統(tǒng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代，分析和整合數(shù)據(jù)的能力對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)工作極為重要，企業(yè)從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型需要企業(yè)提高原有的數(shù)據(jù)整合和分析能力，為企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)和資金管理提供有效的數(shù)據(jù)支撐。首先，企業(yè)需要建立具有針對(duì)性的數(shù)據(jù)收集管理框架，明確數(shù)據(jù)管理工程的任務(wù)和范圍，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)管理的重要性。其次，要及時(shí)完善企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)，企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模應(yīng)該隨著企業(yè)發(fā)展規(guī)模改變，企業(yè)提供充足的數(shù)據(jù)庫(kù)更新建設(shè)資金，財(cái)務(wù)部門(mén)為數(shù)據(jù)庫(kù)提供真實(shí)有效的基礎(chǔ)分析數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析比對(duì)，為管理層提供分析后的數(shù)據(jù)，最后管理層根據(jù)可比數(shù)據(jù)制定科學(xué)的企業(yè)戰(zhàn)略決策，實(shí)現(xiàn)企業(yè)信息共享，循環(huán)利用。最后，提升財(cái)務(wù)管理人員自身財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析能力，對(duì)企業(yè)管理人員進(jìn)行職工培訓(xùn)，培養(yǎng)其掌握科學(xué)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法，使其通過(guò)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的收集和分析，洞察企業(yè)在經(jīng)營(yíng)決策、資本管理過(guò)程中的不足和優(yōu)勢(shì)，把握企業(yè)發(fā)展的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。2.加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范措施在大數(shù)據(jù)技術(shù)快速發(fā)展和人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用的時(shí)代背景下，越來(lái)越強(qiáng)調(diào)管理會(huì)計(jì)在企業(yè)會(huì)計(jì)中的作用，雖然管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)都強(qiáng)調(diào)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的真實(shí)、有效、及時(shí)、相關(guān)，都為企業(yè)的管理決策服務(wù)，但是二者的關(guān)注重點(diǎn)卻存在較大的差異，管理會(huì)計(jì)更強(qiáng)調(diào)有效地發(fā)揮會(huì)計(jì)的監(jiān)督作用，追蹤企業(yè)成本控制和項(xiàng)目完成情況，利用財(cái)務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為管理會(huì)計(jì)的監(jiān)控提供依據(jù)，在實(shí)施績(jī)效考核的同時(shí)開(kāi)展財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)，能夠?qū)⒐芾順I(yè)績(jī)和財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)考核工作結(jié)合起來(lái)。通過(guò)兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)結(jié)合的方式，科學(xué)合理地對(duì)各部門(mén)的工作完成情況進(jìn)行測(cè)評(píng)，有利于充分發(fā)揮會(huì)計(jì)工作的過(guò)程管控作用。人工智能系統(tǒng)會(huì)在數(shù)據(jù)庫(kù)中利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性進(jìn)行核驗(yàn)和糾錯(cuò)，并根據(jù)修正后的數(shù)據(jù)生成財(cái)務(wù)報(bào)表，完善會(huì)計(jì)的監(jiān)督和管理職能，加強(qiáng)對(duì)企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的管理。3.推進(jìn)財(cái)務(wù)管理內(nèi)容的轉(zhuǎn)型首先，實(shí)現(xiàn)從會(huì)計(jì)核算到?jīng)Q策的轉(zhuǎn)變：財(cái)務(wù)人員利用人工智能和大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，提升自身的數(shù)據(jù)處理能力，及時(shí)獲取有效信息并進(jìn)行整合，為管理層分析決策提供數(shù)據(jù)支撐。樹(shù)立財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型標(biāo)準(zhǔn)，明確財(cái)務(wù)崗位和管理崗位的具體職能，增進(jìn)兩部門(mén)協(xié)同合作，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)部門(mén)職能的轉(zhuǎn)變。其次，人工智能技術(shù)的應(yīng)用應(yīng)該推進(jìn)企業(yè)的組織整合、資源共享，并提升企業(yè)數(shù)據(jù)分析能力。人工智能的引進(jìn)是企業(yè)整個(gè)信息處理系統(tǒng)中重要的一部分，完善了企業(yè)的智能數(shù)據(jù)分析體系，使整個(gè)系統(tǒng)模式的建設(shè)更加科學(xué)合理。實(shí)現(xiàn)對(duì)金融市場(chǎng)和資本市場(chǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，預(yù)測(cè)市場(chǎng)變化，使各個(gè)部門(mén)及時(shí)獲取市場(chǎng)信息并調(diào)整戰(zhàn)略方向，保證企業(yè)在行業(yè)發(fā)展中更具競(jìng)爭(zhēng)力。最后，完善部門(mén)管理和績(jī)效評(píng)估，財(cái)務(wù)人員職能的轉(zhuǎn)變是財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)，通過(guò)豐富企業(yè)績(jī)效評(píng)估的方法和指標(biāo)，起到激勵(lì)財(cái)務(wù)人員工作積極性的目的。企業(yè)應(yīng)該根據(jù)本部門(mén)發(fā)展的實(shí)際情況，研究開(kāi)發(fā)多維度的評(píng)價(jià)體系，并綜合管理會(huì)計(jì)中平衡計(jì)分卡的相關(guān)指標(biāo)，整體評(píng)價(jià)企業(yè)財(cái)務(wù)人員職能轉(zhuǎn)型的完成程度，并制定相應(yīng)的獎(jiǎng)懲標(biāo)準(zhǔn)。

四、人工智能技術(shù)下財(cái)務(wù)人員的轉(zhuǎn)型

（一）增強(qiáng)財(cái)務(wù)人員的綜合素質(zhì)，培養(yǎng)復(fù)合型人才

人工智能技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用給企業(yè)財(cái)務(wù)人員尤其是從事基礎(chǔ)數(shù)據(jù)核算的人員帶來(lái)了挑戰(zhàn)，隨著數(shù)字化技術(shù)的廣泛應(yīng)用，手工會(huì)計(jì)工作逐漸被替代。隨著人工智能產(chǎn)品在會(huì)計(jì)行業(yè)實(shí)踐性的增強(qiáng)，企業(yè)基礎(chǔ)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)人工作業(yè)可能會(huì)退出歷史舞臺(tái)。財(cái)務(wù)人員面臨著大數(shù)據(jù)的時(shí)代大背景，既有失業(yè)的挑戰(zhàn)，也存在著實(shí)現(xiàn)自身職業(yè)轉(zhuǎn)型的機(jī)遇。企業(yè)的財(cái)務(wù)人員的職能需要根據(jù)企業(yè)實(shí)際需求更新，將來(lái)企業(yè)發(fā)展需要具有綜合素質(zhì)的財(cái)務(wù)人員，具備財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析能力和一定的計(jì)算機(jī)技能，尤其是企業(yè)高層管理人員，需要具備財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析洞察能力，找出企業(yè)發(fā)展中的不足和劣勢(shì)，制定完備的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理策略，并不斷提升自身的管理能力、決策能力、風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力和新知識(shí)的學(xué)習(xí)能力。為了提升會(huì)計(jì)人員的專(zhuān)業(yè)能力，企業(yè)應(yīng)該在轉(zhuǎn)型前向相關(guān)人員開(kāi)展專(zhuān)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)課程，并對(duì)員工進(jìn)行財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的思想教育，使員工更加積極地應(yīng)對(duì)人工智能帶來(lái)的職業(yè)危機(jī)并把握好職業(yè)轉(zhuǎn)型機(jī)遇。

（二）轉(zhuǎn)變財(cái)務(wù)人員的財(cái)務(wù)管理理念

企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代要融入時(shí)展的洪流，并巧妙地利用時(shí)展的產(chǎn)物，需要推動(dòng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)的融合，突出管理會(huì)計(jì)的地位。而要完成財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型，首先需要轉(zhuǎn)變企業(yè)財(cái)務(wù)人員的管理理念。人工智能把財(cái)務(wù)人員從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)基礎(chǔ)工作中解放出來(lái)，因此財(cái)務(wù)人員的工作重心更傾向于人工智能技術(shù)仍無(wú)法更好替代人腦的工作，工作的難度和深度都會(huì)增加，需要管理人員具備一定的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和綜合能力，并且財(cái)務(wù)人員在轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，更強(qiáng)調(diào)管理職能，突出管理人員在企業(yè)戰(zhàn)略制定和風(fēng)險(xiǎn)防控中的作用。因此不僅是企業(yè)，財(cái)務(wù)人員自身也要意識(shí)到思想轉(zhuǎn)變的重要性。實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型可能會(huì)增加會(huì)計(jì)人員工作的難度，會(huì)計(jì)人員需要繼續(xù)深入學(xué)習(xí)管理知識(shí)和增強(qiáng)數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用能力，因此，在進(jìn)行轉(zhuǎn)型工作前，需要做會(huì)計(jì)人員的思想工作，使會(huì)計(jì)人員主動(dòng)接受自身職能的轉(zhuǎn)變，更好地推進(jìn)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型。人工智能技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用，是數(shù)字化時(shí)展的大勢(shì)所趨，但是并不意味著企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作和財(cái)務(wù)人員會(huì)被時(shí)展所淘汰。相反，技術(shù)的發(fā)展，使財(cái)務(wù)人員從繁瑣的工作中解放出來(lái)，創(chuàng)造出更多的價(jià)值，并且人工智能大大提升了數(shù)據(jù)收集對(duì)比的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，為管理人員制定戰(zhàn)略決策和風(fēng)險(xiǎn)管理提供了數(shù)據(jù)支撐。企業(yè)的財(cái)務(wù)人員也要努力提升自身素質(zhì)和綜合能力，對(duì)業(yè)務(wù)知識(shí)精益求精，與時(shí)俱進(jìn)，適應(yīng)人工智能時(shí)代的發(fā)展和企業(yè)的需求。企業(yè)也要根據(jù)自身特色，科學(xué)有效地引進(jìn)人工智能產(chǎn)品服務(wù)企業(yè)財(cái)務(wù)工作，提高企業(yè)財(cái)務(wù)工作的質(zhì)量和效率。

參考文獻(xiàn)：

[1]秦榮生.人工智能與智能會(huì)計(jì)應(yīng)用研究[J].會(huì)計(jì)之友，2020(18):11-13.

[2]顧曉雨.人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型研究[J].中國(guó)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)會(huì)計(jì)，2020(10):230-231.

[3]楊素芹，馬瑞華.人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)的融合與應(yīng)用研究[J].現(xiàn)代商業(yè)，2020(16):168-169.

作者：唐曉明 單位：黑龍江大學(xué)