迎接会计行业“人工智能+ ”时代

国务院近日印发《关于深入实施“ 人工智能+ ”行动的意见》（以下简称《意见》），推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。

与会计行业息息相关

《意见》提出实施“人工智能+”产业发展等重点行动，以及加强数据供给创新、人才队伍建设等基础支撑能力。

“‘人工智能+ ’行动与会计行业最直接的关联体现在智能技术的深度融合与应用范式变革上。”重庆理工大学会计学院教授程平表示，具体来说，以大语言模型和生成式人工智能为代表的技术，正推动会计工作从传统的数据处理向智能洞察与自主创作演进。

他进一步表示，当这些认知型人工智能与执行自动化任务的 RPA（机器人流程自动化）技术整合，将形成能够“思考”并“行动”的智能体（AI Agent）。 这种智能体可以自动完成从凭证生成、报告撰写到复杂流程决策的全链路工作，这正是“人工智能+”在会计领域落地的核心场景，将彻底重塑从财务会计到战略管理会计的作业模式。

“《意见》强调的加强数据供给创新，对会计行业而言尤为关键。会计工作高度依赖高质量数据，财务数据的标准化、规范化直接影响人工智能模型在财务分析、风险预警等方面的应用效果。”山东山大鸥玛软件股份有限公司副总经理袁峰认为，随着数据要素市场的完善，会计数据将实现更高效的流通与共享，为跨企业审计、行业监管提供数据支撑，也将推动会计数据价值的深度挖掘，使财务信息成为企业决策的重要依据。

程平认为，这意味着企业必须构建统一、清洁的数据池，并建立高效的数据治理机制，确保智能模型能够获取可靠的“养料”。这实质上要求会计工作前移，更深地介入业务前端的数据源头，实现“业财税资”的全面数据融合，为智能体做出准确判断和自动化执行提供基础。

在人才队伍建设方面，《意见》明确提出“着力提升全员人工智能素养与技能，推动各行业形成更多可复用的专家知识”。

程平认为，未来会计人员需能够驾驭智能体，与大模型协同工作，包括理解智能技术的原理与边界，善于对智能体进行提示、调度与管理，并对其产出结果进行专业判断与风险控制。

在产业发展行动方面，《意见》鼓励企业“将人工智能融入战略规划、组织架构、业务流程等，推动产业全要素智能化发展”。

袁峰认为，这将深刻改变会计工作流程和组织形态，包括会计核算、报表编制等重复性工作将加速实现自动化、智能化；管理会计、战略财务等工作将得到强化，推动会计职能转变；将催生智能审计、自动化税务筹划等创新服务形态。

同时，在监管与标准建设方面，《意见》提出“分类分级 ”治理思路，将指导会计人工智能应用的差异化监管，而算法透明度、可解释性要求则确保智能会计系统的决策过程可追溯、可审计，有效防范算法歧视和模型黑箱带来的风险。

在会计行业的多场景应用

袁峰认为，整体来看，“人工智能+”在会计行业的应用呈现三大趋势。一是从单一流程自动化向“数据采集—处理—分析—决策”全链路闭环延伸，实现财务全流程智能化；二是从辅助人工操作向主动提供决策支持的“分析师”转变，提升财务战略价值；三是从企业内部财务应用向跨企业、跨领域的生态协同扩展，构建智能财务生态。

具体看，在流程自动化场景中，RPA技术已应用于费用报销、对公付款、票据录入等重复性流程；结合光学字符识别技术实现发票、合同等纸质凭证的自动扫描与信息提取，同步完成票据真伪核验。

在风控与审计场景中，“区块链+AI”技术组合应用于企业采购申请、订单执行、资金结算等链路，高效识别超预算支出、异常付款等风险点；自然语言处理（NLP）技术用于提取合同、报告等非结构化数据，结合机器学习构建风险评估模型，精准定位关联交易、高负债等关键风险领域，推动审计工作从“事后监督”向“事中干预、事前防范”、从“抽样审计”到“全量分析”转型。

在预算与成本管控场景中，AI通过分析历史数据构建预测模型，将财务分析从“事后总结”转向“实时预测”；通过会计大数据分析，推动财务数据从“记录工具”向“价值创造载体”转变。

在专业审计服务场景中，会计师事务所引入“数字员工”参与审计抽样、凭证核对等基础工作；在税务管理场景中，智能税务系统实时对接政策更新，自动匹配企业业务与税收优惠政策，生成个性化税务筹划方案，同时实现纳税申报数据自动校验与申报流程自动化；可以随时提问，如“差旅费报销标准是什么？”“项目预算还剩多少？”等问题，从政策库和数据库调取信息并回答。

程平表示，“人工智能+”在会计行业的发展中，正从自动化向智能化、自主化深度演进。在数据洞察与决策支持层面，生成式人工智能能够深度挖掘海量财务与非财务数据，自动生成多维度、可视化的管理分析报告，甚至模拟不同经营策略下的财务结果，为管理层提供前瞻性决策建议。这标志着会计职能正加速向基于数据的预测、规划和价值创造拓展。

他认为，“人工智能+”在会计领域最终落脚于“人机协同”新形态的构建。会计人员将转型为智能体的管理者、训练师和成果评判者。这种新型协同关系，不仅极大提升会计工作效率与质量，也重新定义会计人员的核心价值与能力结构，驱动行业向战略型、咨询型角色升级。

迎接“人工智能+ ”行动实施

“人工智能+”会计时代已至，企事业单位、会计师事务所等相关各方需携手共进，通过战略规划引领、技术创新驱动、人才培养支撑、数据管理保障及行业协作，实现会计行业的转型升级与可持续发展。

对于企事业单位来说，程平认为，其核心在于构建“以大语言模型为大脑、RPA为四肢”的智能体应用生态。企业需系统梳理财务流程，将生成式人工智能的认知能力与RPA自动化执行能力相结合，部署报销审核、智能对账等高频场景向“智能体自主管理流程”转变。

袁峰建议，企事业单位夯实数据与技术基础，结合业务规模选择适配技术方案，如中小企业可采用轻量化云原生AI工具；大型企业可围绕财务共享中心，构建“RPA+大数据+AI”的一体化系统。同时，建立分层培训体系，构建AI应用风险管控机制，制定数据安全管理制度，建立AI算法审计机制等。

对于专业服务机构而言，“人工智能+”的关键在于服务模式的创新、升级。

“应大力研发和运用基于语言模型的智能审计与分析工具，将智能体赋能于底稿审核、风险识别、合规检查等核心业务环节。”程平说。

袁峰认为，会计师事务所需重塑审计全流程智能化体系，在审计准备阶段，用大模型自动提取客户合同、财报等非结构化数据，生成风险初步评估报告；在执行阶段，应用AI抽样模型；在报告阶段，借助AI辅助编制审计调整分录，自动校验数据勾稽关系。同时，拓展AI驱动的高附加值服务，并联合同业机构制定AI审计操作规范，参与行业AI审计案例库建设等。

此外，行业必须共同应对人才能力结构的重塑，在会计教育培训方面改革创新，为“人工智能+”行动在会计行业的实施筑牢人才根基。

程平认为，高校会计类专业教育课程体系需打破传统格局，将数据分析、流程自动化与智能系统应用等内容深度融入。在教学模式上，建设智能财务实验室，引入企业真实场景的案例，让学生操作完成账务处理、报告生成和基础分析的软件系统。专业教师需走进企业，了解业财融合与智能应用的最新实践。同时，对学生的考核更注重评估其利用智能工具完成项目设计、流程优化和决策支持的综合能力。

本文转自公众号：云会计数智化前沿

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