陳波 田進 劉健 陳宇齊

在大數(shù)據(jù)時代，人工智能將推進會計在信息輸入環(huán)節(jié)實現(xiàn)全面的智能化和自動化，在數(shù)據(jù)輸出環(huán)節(jié)提供更具個性化和智能化的信息表達，以高度契合使用者的會計信息需求。會計的行業(yè)格局與業(yè)務(wù)范式由此將深度改變（涂建明、曹雅琪，2017）。這種改變是不可避免的，其路徑和影響程度是值得研究的問題。

能行可計算性是在某種精確化基礎(chǔ)上所定義的精確概念。當前，人工智能發(fā)展到機器學(xué)習（強化學(xué)習）階段，主流可實現(xiàn)應(yīng)用依然是基于西蒙的邏輯主義——基于對問題的精確模型，建立搜索空間，以邏輯形式化、概率形式化和決策論形式化為主要特征——其計算機語言底層邏輯即能行可計算性。因此，對會計核算的能行可計算性進行研究，有助于理解人工智能對會計的改變。

一、文獻綜述

張寅生（2016）認為，計算是一個步驟（有順序的操作）的集合，算法是可機械執(zhí)行的過程的表述，計算的本質(zhì)首先是算法的實現(xiàn)，實現(xiàn)邏輯上預(yù)期的目的，即函數(shù)的映射。不論從理論還是從實務(wù)來看，會計核算都是有順序操作的集合。余秉堅（1999）將會計核算的過程界定為：設(shè)置賬戶和賬簿、復(fù)式記賬、填制和審核憑證、登記賬簿、成本計算、財產(chǎn)清查和編制會計報表等。與所有的計算同理，會計核算也需遵從其內(nèi)生邏輯。

會計核算是一種認識過程。唐星齡（2006）認為從現(xiàn)代會計的一般狀況來看，會計起著語言般的作用。會計準則是會計語言的語法。葛家澍認為，考慮會計是國際通用的商業(yè)語言，而會計規(guī)范作為這種特殊“語言”的語法，也在國際上形成了一定的通用形式，那就是會計準則。會計核算是由會計人員完成的用會計語言（會計概念）摹寫特定主體經(jīng)濟行為并把握其運動規(guī)律的過程。代金宏（2007）認為，會計概念的抽象和概括功能才能使會計實踐簡單化和程序化，是會計概念間的這種由此及彼、環(huán)環(huán)相扣的聯(lián)系才能規(guī)劃和設(shè)計出有效的會計循環(huán)的流程。會計術(shù)語規(guī)則決定了會計信息系統(tǒng)可以采用析取和合取方法從特定環(huán)境中抽取信息，實現(xiàn)經(jīng)營數(shù)據(jù)向會計數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。王艦（2014）進一步將會計術(shù)語規(guī)則推演為編碼規(guī)則。他認為，會計人員憑借自身對會計數(shù)據(jù)的感知，利用編碼對原始憑證進行會計數(shù)據(jù)的提取，制作出記賬憑證，實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化處理和業(yè)務(wù)信息到會計數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變，完成對經(jīng)濟業(yè)務(wù)的反映，最終利用計算機完成基本的會計業(yè)務(wù)操作。

語言和數(shù)字都是符號系統(tǒng)，符號計算是可以機械執(zhí)行的。喬姆斯基（2008）證明語言計算可以用圖靈機實現(xiàn)，喬姆斯基語法等同于圖靈機，所有的高級程序語言都遵從喬姆斯基語法。每行高級語言代碼都對應(yīng)一個有限狀態(tài)自動機，一段代碼就是若干有限狀態(tài)自動機按照一定的計算結(jié)構(gòu)嵌套在一起，由此，代碼實現(xiàn)計算，代碼與存儲、通訊的結(jié)合構(gòu)成人工智能的基礎(chǔ)。

綜上所述，會計核算作為一種語言使用和語法（會計準則）運用過程，其一旦可以用高級程序語言表述，那么，其就是能行可計算的。

二、會計核算的再理解

按照會計準則規(guī)定，會計核算的實質(zhì)是會計要素的確認、計量和披露。以程序結(jié)構(gòu)來看，會計核算是包含了順序結(jié)構(gòu)、分支結(jié)構(gòu)和循環(huán)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。運用C語言的for、if、switch case等語句可以將會計核算表述如下：

（一）會計核算整體結(jié)構(gòu)的能行可計算

//復(fù)式記賬、填制憑證

For （int i=0;i〈= 感 知 單 元 總數(shù);i++）

{ switch(感知())

{

Case ‘經(jīng)濟利益流出’:經(jīng)濟利益流出核算();

Break;

Case ‘經(jīng)濟利益流入’:經(jīng)濟利益流入核算();

Break;

Default : 人工處理()；

}

}

If (today is ending of month)

{

資產(chǎn)減值();

損益結(jié)轉(zhuǎn)();

}

//登記賬簿

For （int i=0;i〈= 當日新增憑證號;i++）

{

登記賬簿();

}

//編制報表

If (today is ending of month/quarter/year)

{

編制會計報表();

}

按照計算結(jié)構(gòu)，可以將會計核算過程和細節(jié)全部重新表述。這種表述是根據(jù)感知的結(jié)果進行判斷、分支和執(zhí)行。感知結(jié)果與分支和執(zhí)行之間是逐項枚舉的，會計核算也因此具有能行可計算的。也即是說，只要能夠感知企業(yè)活動的經(jīng)濟意義，就可以遵循相應(yīng)會計準則規(guī)定完成會計核算。顯然，準確的感知結(jié)果是會計核算公允性、真實性和完整性的基礎(chǔ)。

（二）會計感知過程不滿足能行可計算性

感知是信息加工過程，感知的結(jié)果通常以數(shù)據(jù)形式表現(xiàn)。會計工作的感知對象是企業(yè)活動所涉及的資源變動及其過程，用數(shù)據(jù)來表達企業(yè)活動，感知結(jié)果是一組實體和一系列事件所反映的關(guān)于企業(yè)（系統(tǒng)）狀態(tài)的數(shù)據(jù)集合。為便于運用會計術(shù)語規(guī)則進行析取和合取，以會計概念的種屬關(guān)系建立感知單元的e-r關(guān)系，并在實體中植入相應(yīng)算法函數(shù)，實現(xiàn)感知結(jié)果到會計信息抽取過程。

1.構(gòu)造感知函數(shù)

（1）確定自變量和因變量。一項交易或事項所涉及的會計屬概念包括但不限于：票證、交易標的、支付工具、組織架構(gòu)、合同責任、管理意圖、商業(yè)實質(zhì)、法規(guī)遵循、關(guān)聯(lián)方關(guān)系、與其他交易或事項的關(guān)系。為使其能夠計算，應(yīng)當構(gòu)造相應(yīng)的會計屬概念及其組合與會計處理或分錄的映射關(guān)系。在構(gòu)造出的函數(shù)關(guān)系中，會計屬概念是“自變量”，相應(yīng)的會計處理或分錄是“因變量”。

（2）確定自變量定義域和輸出值域。計算是根據(jù)自變量取值不同，按照函數(shù)映射關(guān)系，進行取值的過程。為此，須對各會計屬概念的種差進行編碼，構(gòu)造出各會計屬概念的定義域；同時，將各種會計處理和分錄進行編碼，構(gòu)造出相應(yīng)的輸出值域。

（3）確定定義域與值域的映射關(guān)系。按照會計準則規(guī)定，建立定義域編碼與輸出值域編碼的析取、合取或互蘊規(guī)則，從而完成感知函數(shù)的構(gòu)造。

2.感知函數(shù)的更新和運行

（1）函數(shù)更新

函數(shù)更新包括自變量和因變量的增刪、定義域和值域的廣延、邏輯（析取、合取或互蘊）規(guī)則的修改和增刪。函數(shù)的更新是自我意識的體現(xiàn)，只有當機器產(chǎn)生意識涌現(xiàn)后才可能實現(xiàn)。意識涌現(xiàn)已經(jīng)超出本文的討論范圍，不再討論。

（2）自變量賦值

對自變量進行賦值，是感知函數(shù)運行的核心。自變量賦值的準確性決定了感知結(jié)果的準確性。自變量賦值的不同，不僅確定了交易或事項的會計分類，更重要的是確定了交易或事項在會計陳述（摹寫）中的因果關(guān)系?！坝薪璞赜匈J，借貸必相等”不僅僅是一項謂語運算，更重要的是資產(chǎn)價值與權(quán)利價值關(guān)系的會計判斷，是企業(yè)活動——資金運動內(nèi)涵因果關(guān)系的反映。感知函數(shù)本身是不能判斷自變量賦值的正確性的，函數(shù)只是在遵循邏輯規(guī)則得出預(yù)期的結(jié)果，其本身不知道結(jié)果是否正確及其含義。因此，需要另外的方法或手段對感知函數(shù)的自變量賦值。

在傳統(tǒng)會計核算中，這項工作是由會計人員完成的。如果將此項工作交由機器完成，那么機器應(yīng)當完成至少兩個步驟的工作：一是原始資料到會計種概念的計算，即標注；二是會計種概念到會計屬概念的計算。第一步驟是第二步驟的基礎(chǔ)，第一步驟出錯，必然導(dǎo)致第二步驟出錯。

第一項工作涉及到文字識別、圖形識別等。文字識別也就是自動語言處理（Natural Language Processing, NLP）。文字識別是人工智能最重要，也是最艱難的方向。自然語言處理從規(guī)則計算到統(tǒng)計算法模型，經(jīng)過幾十年的發(fā)展已經(jīng)取得非?？捎^的成果。但是自然語言處理的已有成果（算法和學(xué)習系統(tǒng)）在會計核算應(yīng)用仍然存在以下問題尚待解決：

一是無法構(gòu)造強化學(xué)習的獎賞函數(shù)。機器學(xué)習通常被分為無監(jiān)督學(xué)習、有監(jiān)督學(xué)習和強化學(xué)習。強化學(xué)習是介于無監(jiān)督學(xué)習和有監(jiān)督學(xué)習之間，是模仿生物在適應(yīng)環(huán)境過程的進化過程中采用的方法。張文旭（2018）認為只有強化學(xué)習的無模型學(xué)習方式才是超越人類水平的關(guān)鍵。完整強化學(xué)習系統(tǒng)包括策略、獎賞函數(shù)和值函數(shù)，其中，值函數(shù)是一個累計回報函數(shù)。按照強化學(xué)習系統(tǒng)的要求，為使此系統(tǒng)完成學(xué)習，必須對每一學(xué)習策略結(jié)果給出獎賞，由此建立策略與累計回報值的關(guān)系。當運用強化學(xué)習系統(tǒng)完成原始資料到會計種概念的轉(zhuǎn)換時，由于會計核算的公允性、真實性和完整性過于抽象概括，無法據(jù)此寫出精確的獎賞函數(shù)。錯誤的獎賞函數(shù)必然得到錯誤的累計回報，進而得出錯誤的策略。

二是無法計量強化學(xué)習結(jié)果誤差的經(jīng)濟影響。即使能夠?qū)懗鼍_的獎賞函數(shù)，確定了強化學(xué)習系統(tǒng)，但無法確定能夠設(shè)計出足夠優(yōu)美的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使梯度下降算法的殘差為零，所構(gòu)造出的強化學(xué)習系統(tǒng)不能確保不得出錯誤的策略。由此，強化學(xué)習系統(tǒng)的結(jié)果誤差產(chǎn)生的經(jīng)濟影響不能被其自身準確計量。

三是訓(xùn)練樣本量不足。按照切比雪夫不等式，為使強化學(xué)習結(jié)果趨近于期望值，需要提供一定的樣本給強化學(xué)習系統(tǒng)；而且樣本量越大，訓(xùn)練結(jié)果越好。但從企業(yè)活動實踐的常識來看，越重要的事項，發(fā)生的次數(shù)越少，且淹沒在大量的不重要事項中，強化學(xué)習系統(tǒng)極可能忽視這種差別，將其視為可容忍誤差。

四是隨著企業(yè)活動的改變，強化學(xué)習過程無法收斂。強化學(xué)習的前提假設(shè)是在一個馬爾科夫鏈中完成學(xué)習，任何策略都可以在有限步數(shù)內(nèi)以概率1到達最終狀態(tài)。一個企業(yè)的活動可以被抽象為若干馬爾科夫鏈，這使得強化學(xué)習系統(tǒng)學(xué)習過程非常長，更為重要的是企業(yè)活動不會一成不變，這將導(dǎo)致強化學(xué)習過程極可能無法收斂。

漠視以上每一項都不能保證會計核算的公允性、真實性和完整性，或者不能合理估計保證程度。強行使用這樣“帶病”的人工智能完成會計核算，是有損會計倫理的。

綜上所述，會計核算是可以按照計算原理重新構(gòu)造，但是構(gòu)造出的會計核算計算結(jié)構(gòu)在運用過程中，還有更基礎(chǔ)的問題——如何進行感知函數(shù)自變量賦值和如何進行感知函數(shù)更新尚待解決。在現(xiàn)階段乃至今后很長一段時間，這些問題仍需要人工完成。會計學(xué)科的整體人工智能化需要大量的會計科研人員、從業(yè)人員共同累計數(shù)據(jù)、篩選規(guī)則、建立制度。

三、特定企業(yè)邊界下的人工智能在會計核算的應(yīng)用路徑

對同樣的原始文件或者資料，正確的標注應(yīng)當只有一個，錯誤的標注則有無窮個。發(fā)現(xiàn)、整理和歸納錯誤標注的特征及其影響，將有助于評估企業(yè)活動固有風險和控制風險，發(fā)現(xiàn)會計假設(shè)與經(jīng)營活動邏輯不自洽的跡象。找出風險點和風險信息組合，予以改進，將有益于提高企業(yè)活動效率和會計核算水平。

而且，不可否認，會計準則也存在不完備性。傳統(tǒng)方式下，對會計準則不完備性的理解和掌握，通過會計人員的經(jīng)驗予以表現(xiàn)和傳承。人工智能的應(yīng)用，可以通過對會計準則的可計算性仿真和推理，枚舉會計準則不完備性的具體表征，使得會計人員有的放矢地運用會計判斷，提高會計信息的可比性。

因此，當會計核算機器學(xué)習系統(tǒng)被定義為一個企業(yè)活動的規(guī)范信息陳述模擬器，其可能遭遇的會計倫理問題和無法克服的技術(shù)難題，將迎刃而解。因此，現(xiàn)階段人工智能在會計核算的應(yīng)用路徑為：“仿真模擬——試錯——發(fā)現(xiàn)潛在問題”。

（一）模擬器假設(shè)

假設(shè)：企業(yè)行為均可以歸屬到某項合同行為；每項合同行為都對應(yīng)一項作業(yè)；每項作業(yè)的執(zhí)行必然引起企業(yè)資源和義務(wù)的變動。

企業(yè)會計基本準則要求企業(yè)應(yīng)當如實反映符合確認和計量要求的各項會計要素及其他相關(guān)信息，保證會計信息真實可靠、內(nèi)容完整。企業(yè)會計具體準則將“可靠地計量”作為確認交易或事項的前置條件，計量是標準的測量，是在可測空間里完成的測量。界定會計信息測度空間是會計信息質(zhì)量的重要基礎(chǔ)工作。

在現(xiàn)代社會，合約建構(gòu)了企業(yè)的環(huán)境和行為。企業(yè)生存在一個由法律上約束性和法律上非約束性的責任交織在一起的網(wǎng)絡(luò)中，企業(yè)自愿或者被迫進入這個網(wǎng)絡(luò)，履行合約責任。企業(yè)活動所需的資金、設(shè)備設(shè)施、技術(shù)、人力資源等資源由合約界定；企業(yè)活動的目的和過程如銷售、提供勞務(wù)、投資等，乃至企業(yè)活動形成的義務(wù)如售后承諾、薪酬激勵、資金利息等亦由合約決定。合約還確定了企業(yè)活動對法律法規(guī)的遵循關(guān)系。

合同具有規(guī)范的體裁?！逗贤ā返谑l規(guī)定合同的內(nèi)容一般包括八項條款，以及合同還具有編號等其他慣例。合同的規(guī)范性使得在企業(yè)內(nèi)合同之間的“交、并、差”運算是封閉的，比如銷售合同與采購合同的差是空集，銷售合同與采購合同的交集是非貨幣資產(chǎn)交換合同或者售后回購合同，銷售合同與采購合同的并集則構(gòu)成企業(yè)生產(chǎn)或經(jīng)營的過程；發(fā)行債務(wù)工具合同和購買金融資產(chǎn)合同的差是空集，這兩項合同的交集是回購式資產(chǎn)證券化合同；發(fā)行債務(wù)工具合同和購買金融資產(chǎn)合同的并集則構(gòu)成企業(yè)投資和籌資的過程。合約的表現(xiàn)形式——合同，因具備普遍性、規(guī)范性、可計算性和有限性，使其成為描述企業(yè)會計信息測度空間的一個視角。

雖然合同種類眾多，以會計準則中“經(jīng)濟利益的流入或流出和義務(wù)的產(chǎn)生與否”為標準對合同類別進行劃分，企業(yè)合同種類可分為流入無義務(wù)、流入有義務(wù)、流出無義務(wù)、流出有義務(wù)四類；而合同過程可分為準備、簽約、執(zhí)行、終止四個階段。由此，合同種類及其過程構(gòu)成了企業(yè)會計信息的可測系，即合同空間。合同空間是合同類型（Y軸）和合同過程（X軸）的結(jié)構(gòu)空間，合同空間中的一個交叉區(qū)域是一個合同事件集合；多個合同事件集合疊加成企業(yè)活動。在每個合同事件集合中可以繼續(xù)引入其他標準（比如會計屬概念和種概念），對合同種類和過程繼續(xù)細分、歸類。只要合同分類標準是有限的，通過有限次迭代后，企業(yè)活動可以被結(jié)構(gòu)化。

圖1 模擬器的構(gòu)成

合同的可計算性和有限性為智能化會計核算提供了基礎(chǔ)。在合同空間中，一旦某個合同事件條件滿足，則啟動一系列會計處理。這種基于條件的反射以“if then”形式寫入代碼中，從而實現(xiàn)機械執(zhí)行。當合同類型的組合（交、并集）出現(xiàn)多樣性，如前所述，銷售合同與采購合同的交集是非貨幣資產(chǎn)交換合同或者售后回購合同；兩者的區(qū)別在于交易標的是否指向同一標的，則用“switch-case”語句。通 過“if then” 與“switch-case”的多層嵌套，建立合同組合事件與會計處理之間的一一映射關(guān)系。

（二）模擬器構(gòu)造

根據(jù)上述假設(shè)，模擬器的構(gòu)成如圖1所示。

（1）采集器。按照資源-作業(yè)-義務(wù)建立感知單元組；以合同行為與會計循環(huán)的關(guān)系建立通訊架構(gòu)。采用隨機發(fā)生器，對感知單元進行隨機賦值。

（2）標注器。各會計概念的發(fā)生額可由下式獲得：

（3.2）

其中，t為時間。

以上方程都是謂語形式，故是可計算的。

（3）薄記系統(tǒng)。在特定主體內(nèi)，薄記有確定分類和確定因果兩部分組成。其中，確定分類的偽代碼如下：

While （m〈合同事件總數(shù)）

{按照合同事件的維度，求交集。

將交集賦值給某個會計概念。

將此會計概念余額與所有感知單元余額比較；

相符，則記錄并存儲會計概念值、會計概念和交集組合的關(guān)系、此交集的形式。

}

確定因果關(guān)系的公式如下：

其中，t表示時間。

以上方程組是謂語形式，故是可計算的。

確定因果關(guān)系的偽代碼如下：

While （△entropy（報表項目）〉=最小熵增設(shè)定值）{

While （l〈財產(chǎn)要求權(quán)屬性分類總數(shù)）{

While （s〈會計科目范圍屬性分類總數(shù)）{

按照會計科目范圍的維度，求會計概念交集。

將交集賦值給某個會計科目。

按照財務(wù)要求權(quán)屬性，求會計科目交集。

If （資產(chǎn)科目發(fā)生額合計==會計科目合計數(shù)） then exit

記錄并存儲資產(chǎn)科目、資產(chǎn)科目與會計科目的關(guān)系、會計科目與會計概念的關(guān)系。

}

}

}

（4）列報系統(tǒng)。根據(jù)薄記系統(tǒng)的結(jié)果和會計報表列報規(guī)則，得出財務(wù)報告。

由于本模擬器的輸入是隨機生成的，因此，最終的累計回報函數(shù)采用信息熵增函數(shù)形式。這樣的設(shè)置使系統(tǒng)具有完整的邏輯。在仿真時，在最小熵增值的設(shè)定取決于計算工具的能力。模擬器中涉及合同事件、會計概念、會計科目、財產(chǎn)要求權(quán)均以相應(yīng)的表格形式予以實現(xiàn)，構(gòu)成模擬器的專家系統(tǒng)部分。

（三）模擬器應(yīng)用實例

本文以一家總分店式架構(gòu)（共有5戶門店）美容連鎖企業(yè)為對象，根據(jù)其活動特征，按照上述原理搭建其經(jīng)營活動模擬器。在隨機仿真運行時，很快發(fā)現(xiàn)了該企業(yè)的信息流分類標準和最小信息集、最小經(jīng)營過程集和最小會計核算集；并且找到208個風險點。并按照模擬結(jié)果為其提供相應(yīng)的咨詢整改建議。

由于應(yīng)用目標對象的規(guī)模較小、經(jīng)營業(yè)務(wù)與相應(yīng)會計核算不復(fù)雜，可能導(dǎo)致該項應(yīng)用的推廣價值有限。但也正因此，使得將人工智能運用到企業(yè)仿真模擬的嘗試，得到了完整的驗證。通過此次應(yīng)用，筆者也找到了系統(tǒng)擴展的邏輯，并進一步加深理解了企業(yè)會計的內(nèi)在邏輯：會計仍是最簡潔的企業(yè)信息分類標準和陳述工具。

四、結(jié)論

綜上所述，主要的結(jié)論有：

一是由于感知函數(shù)的映射關(guān)系、定義域和值域都是預(yù)先設(shè)定的。高素質(zhì)的會計人員是會計核算算法模型的制定者和更新者，即使在機器擁有自我意識后，會計判斷與價值觀的聯(lián)系不會改變，高素質(zhì)會計人員也將是會計價值觀的守護者。

二是人工智能的引入，使得會計作假的層次更加豐富，這一方面要求會計人員為此必須加強商業(yè)倫理、會計價值觀和會計準則的學(xué)習。另一方面需要審計人員提高審計工作的針對性，分別就算法邏輯層、規(guī)則層、變量層、變量取值范圍等人工智能系統(tǒng)提出相應(yīng)的審計策略。

三是人工智能作為企業(yè)信息規(guī)范陳述模擬器，以會計核算和會計準則對企業(yè)活動進行規(guī)范陳述，可以為企業(yè)經(jīng)營者決策提供有力的支撐。人工智能是企業(yè)經(jīng)管人員的可靠助手，這可能是目前人工智能在會計領(lǐng)域最可行的應(yīng)用路徑。