朱超逸 張顧凡

摘 要：隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，人工智能正逐步運(yùn)用于企業(yè)財(cái)務(wù)工作中，新技術(shù)沖擊著傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)行業(yè)。本文以人工智能為背景，從實(shí)際問(wèn)卷調(diào)查角度對(duì)我國(guó)會(huì)計(jì)人員的現(xiàn)狀進(jìn)行分析，總結(jié)指出會(huì)計(jì)人員對(duì)人工智能的態(tài)度，從我國(guó)會(huì)計(jì)隊(duì)伍突出現(xiàn)狀入手深入探索改變會(huì)計(jì)人員現(xiàn)狀，應(yīng)對(duì)人工智能沖擊的對(duì)策。

關(guān)鍵詞：人工智能? 會(huì)計(jì)人員現(xiàn)狀? 問(wèn)卷調(diào)查

2016年國(guó)家“十三五”規(guī)劃對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的改革與發(fā)展做出戰(zhàn)略性指導(dǎo)，穩(wěn)步推進(jìn)國(guó)家會(huì)計(jì)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。規(guī)劃提出后，如何有效平衡人工智能與會(huì)計(jì)行業(yè)間的關(guān)系，人工智能對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)未來(lái)發(fā)展所產(chǎn)生的影響等問(wèn)題引發(fā)諸多學(xué)者討論。

傅元略（2019）認(rèn)為：會(huì)計(jì)理論研究必然要研究AI應(yīng)用，并提出一個(gè)全新概念“智慧會(huì)計(jì)”，重點(diǎn)闡述“智慧會(huì)計(jì)”的核心會(huì)計(jì)智能體及其管控機(jī)制智能化，揭示了AI時(shí)代的財(cái)會(huì)人員能力變革框架。Dutta（2019）認(rèn)為：新技術(shù)會(huì)引起整個(gè)會(huì)計(jì)界的變革，并通過(guò)一些案例來(lái)說(shuō)明，如何變革會(huì)計(jì)教育和培訓(xùn)以應(yīng)對(duì)上述變化，提出必須重視軟技能的價(jià)值以及跨文化敏感性這一觀點(diǎn)。李忠晴等（2019）、景翠萍（2019）、曹倩（2018）認(rèn)為：人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用具備一定的優(yōu)勢(shì)，但也存在一些問(wèn)題。在應(yīng)用中，具體分析人工智能對(duì)會(huì)計(jì)人員沖擊及會(huì)計(jì)人員的應(yīng)對(duì)措施。

當(dāng)前會(huì)計(jì)人才隊(duì)伍現(xiàn)狀如何？會(huì)計(jì)人員應(yīng)如何應(yīng)對(duì)人工智能的沖擊？會(huì)計(jì)人員應(yīng)如何做才能改變會(huì)計(jì)隊(duì)伍現(xiàn)狀？本文以問(wèn)卷調(diào)查為切入點(diǎn)，將調(diào)查結(jié)果作為本文立論基礎(chǔ)，深入分析我國(guó)會(huì)計(jì)從業(yè)人員的現(xiàn)狀，并針對(duì)相應(yīng)的問(wèn)題，進(jìn)行具體措施對(duì)策的探究，回答以上問(wèn)題。

1 調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)

調(diào)查問(wèn)卷共設(shè)計(jì)12個(gè)問(wèn)題，主要圍繞會(huì)計(jì)行業(yè)的人才結(jié)構(gòu)、會(huì)計(jì)人員知識(shí)結(jié)構(gòu)、會(huì)計(jì)從業(yè)者對(duì)人工智能以及對(duì)未來(lái)會(huì)計(jì)行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)的態(tài)度3個(gè)部分具體分析會(huì)計(jì)行業(yè)現(xiàn)狀，并深入探究會(huì)計(jì)人員應(yīng)對(duì)人工智能，提升自身競(jìng)爭(zhēng)力的措施。問(wèn)卷調(diào)查題型分為單項(xiàng)選擇題、多項(xiàng)選擇題和填空題，問(wèn)卷問(wèn)題內(nèi)容主要是根據(jù)在職會(huì)計(jì)人員和會(huì)計(jì)專業(yè)大學(xué)生對(duì)會(huì)計(jì)整體行業(yè)、人工智能了解的需要，進(jìn)行設(shè)計(jì)。

2 調(diào)查對(duì)象的構(gòu)成

調(diào)查對(duì)象是以在職會(huì)計(jì)人員、會(huì)計(jì)專業(yè)大學(xué)生和對(duì)會(huì)計(jì)專業(yè)有一定了解程度的工作者三部分構(gòu)成，共收回123份有效問(wèn)卷。

3 調(diào)查結(jié)果與分析

3.1 會(huì)計(jì)人才結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀

全國(guó)持證上崗的會(huì)計(jì)從業(yè)人員總數(shù)現(xiàn)已達(dá)到2000萬(wàn)，其中不包括每年各大院校會(huì)計(jì)專業(yè)畢業(yè)生60余萬(wàn)人，會(huì)計(jì)從業(yè)人員總量大。

根據(jù)圖1顯示，目前從事會(huì)計(jì)職業(yè)的人員以初級(jí)會(huì)計(jì)師為主，占調(diào)查人數(shù)的59.06%，其次為中級(jí)會(huì)計(jì)師，人數(shù)占比18.79%。注冊(cè)會(huì)計(jì)師占比10.74%，高級(jí)會(huì)計(jì)師占比7.38%，管理會(huì)計(jì)師占比最少，只有4.03%。會(huì)計(jì)人員人才結(jié)構(gòu)明顯失衡，基礎(chǔ)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員數(shù)量過(guò)多，而高層次管理型會(huì)計(jì)人才嚴(yán)重短缺。會(huì)計(jì)人員隊(duì)伍中出現(xiàn)的總體性過(guò)剩與結(jié)構(gòu)性失調(diào)問(wèn)題突出。

3.2 會(huì)計(jì)人員知識(shí)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀

在問(wèn)卷調(diào)查中，根據(jù)表1所示，45.53%的會(huì)計(jì)人員只涉及財(cái)務(wù)知識(shí)，39.02%的會(huì)計(jì)人員涉及財(cái)務(wù)和管理知識(shí)。知識(shí)涉及范圍廣，了解人工智能的會(huì)計(jì)人員只占15.45%。會(huì)計(jì)人員主要以傳統(tǒng)型財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員為主，儲(chǔ)備知識(shí)集中于財(cái)務(wù)方面，知識(shí)涉及面窄，知識(shí)結(jié)構(gòu)較為單一，綜合素質(zhì)低。另外，一部分會(huì)計(jì)人員涉及管理知識(shí)，但大都為淺嘗輒止，了解程度較低。財(cái)務(wù)機(jī)器人雖已開始引進(jìn)并應(yīng)用于實(shí)際工作中，但會(huì)計(jì)人員對(duì)于人工智能方面的知識(shí)仍舊缺乏。

根據(jù)表2顯示，78.86%的會(huì)計(jì)人員認(rèn)為自己運(yùn)用專業(yè)知識(shí)，有效解決工作實(shí)際問(wèn)題的能力中等或偏低，21.14%的會(huì)計(jì)從業(yè)人員認(rèn)為自己解決實(shí)際問(wèn)題的能力高。由此可見，會(huì)計(jì)人員的專業(yè)素質(zhì)水平偏低，高素質(zhì)、知識(shí)多元的會(huì)計(jì)人員稀缺是會(huì)計(jì)隊(duì)伍的又一顯著特征。

3.3 會(huì)計(jì)人員對(duì)人工智能的態(tài)度

人工智能（Artificial Intelligence）簡(jiǎn)稱AI，主要是用計(jì)算機(jī)算法模擬、延伸人類智能，產(chǎn)生出新計(jì)算機(jī)程序的智能機(jī)器，包含機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)。在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，人工智能得到進(jìn)一步發(fā)展，通過(guò)海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立學(xué)習(xí)算法模型如：決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等，解決跨學(xué)科實(shí)際問(wèn)題。

當(dāng)下人工智能日益普及，普華永道、德勤等四大國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所陸續(xù)推出財(cái)務(wù)機(jī)器人，處理財(cái)務(wù)方面的大量統(tǒng)計(jì)和重復(fù)運(yùn)算。據(jù)調(diào)查結(jié)果所示，51.22%的會(huì)計(jì)人員有被人工智能替代的擔(dān)憂，而35.77%的會(huì)計(jì)人員沒(méi)有被AI替代的擔(dān)憂。面對(duì)人工智能的沖擊，超過(guò)半數(shù)的會(huì)計(jì)從業(yè)者有危機(jī)感。但69.92%的會(huì)計(jì)人員對(duì)會(huì)計(jì)未來(lái)的就業(yè)與發(fā)展前景持積極樂(lè)觀的態(tài)度，對(duì)未來(lái)會(huì)計(jì)人員就業(yè)保持悲觀態(tài)度的只占30.08%。大多數(shù)會(huì)計(jì)從業(yè)者認(rèn)為，雖然會(huì)計(jì)行業(yè)受到巨大沖擊，但是總體來(lái)說(shuō)會(huì)計(jì)人員有機(jī)遇。且從目前會(huì)計(jì)專業(yè)本科畢業(yè)生的就業(yè)情況來(lái)看，總體較好。

4 調(diào)查結(jié)論

本次問(wèn)卷調(diào)查反映了會(huì)計(jì)隊(duì)伍的現(xiàn)狀與會(huì)計(jì)從業(yè)者對(duì)人工智能的態(tài)度。會(huì)計(jì)人員以傳統(tǒng)型財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)為主，復(fù)合型管理會(huì)計(jì)短缺，會(huì)計(jì)隊(duì)伍總體性過(guò)剩、結(jié)構(gòu)性短缺問(wèn)題嚴(yán)重。大多數(shù)會(huì)計(jì)從業(yè)者只涉及財(cái)務(wù)知識(shí)，知識(shí)結(jié)構(gòu)單一，綜合素質(zhì)低。知識(shí)結(jié)構(gòu)多元的高素質(zhì)會(huì)計(jì)人員人數(shù)過(guò)少。超半數(shù)的會(huì)計(jì)人員重視人工智能對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的影響，但對(duì)未來(lái)的就業(yè)形勢(shì)持積極樂(lè)觀的態(tài)度。

5 對(duì)策

調(diào)查結(jié)果反映了會(huì)計(jì)隊(duì)伍總體素質(zhì)水平不高的問(wèn)題。在人工智能的突破性發(fā)展后，大型企業(yè)對(duì)會(huì)計(jì)人員的需要已大大降低，如：四川長(zhǎng)虹集團(tuán)從2008年開始進(jìn)行會(huì)計(jì)自動(dòng)化處理，到2018年實(shí)現(xiàn)財(cái)會(huì)部門分流87%。會(huì)計(jì)人員應(yīng)積極應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，向復(fù)合型高素質(zhì)會(huì)計(jì)人才轉(zhuǎn)型。

5.1 增強(qiáng)數(shù)據(jù)處理能力

人工智能與大數(shù)據(jù)結(jié)合能解決大量重復(fù)性的會(huì)計(jì)工作，會(huì)計(jì)人員從枯燥的工作中解放出來(lái)，轉(zhuǎn)而以人類積累的經(jīng)驗(yàn)處理更為復(fù)雜的財(cái)務(wù)事務(wù)。據(jù)問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果顯示，93.5%的會(huì)計(jì)從業(yè)者表示有必要掌握大數(shù)據(jù)等信息管理知識(shí)，僅有6.5%的會(huì)計(jì)人員認(rèn)為沒(méi)有必要掌握，絕大多數(shù)會(huì)計(jì)人員已有增強(qiáng)數(shù)據(jù)處理能力的意識(shí)。

復(fù)合型會(huì)計(jì)人才需要有扎實(shí)的數(shù)據(jù)處理、管理基礎(chǔ)。雖然不要求會(huì)計(jì)人員掌握編程技能，但會(huì)計(jì)人員需要儲(chǔ)備一定的編程知識(shí)，在一定程度上了解Python編程語(yǔ)言、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等學(xué)科，能更好地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度理解。同時(shí)，未來(lái)的會(huì)計(jì)人員要具備快速運(yùn)用新型數(shù)據(jù)處理工具的能力，實(shí)現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)的抓取、整合，成為計(jì)算機(jī)專業(yè)人才與管理型人才溝通的橋梁。

5.2 培養(yǎng)邏輯思維

未來(lái)企業(yè)通過(guò)信息化、數(shù)字化平臺(tái)整合各部門，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流、財(cái)務(wù)流、信息流“三流合一”。財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)緊密聯(lián)系，密不可分，業(yè)財(cái)融合的趨勢(shì)不可逆轉(zhuǎn)，尤其是一些專業(yè)性、技術(shù)性強(qiáng)的企業(yè)，財(cái)務(wù)一定要與技術(shù)邏輯和業(yè)務(wù)邏輯相匹配。會(huì)計(jì)人員應(yīng)對(duì)新業(yè)務(wù)、新商業(yè)邏輯持開放心態(tài)，培養(yǎng)自身邏輯思維，推進(jìn)會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)前沿化。馬永強(qiáng)認(rèn)為：從業(yè)財(cái)結(jié)合的實(shí)踐來(lái)看，其中包括四種邏輯，分別為技術(shù)邏輯、業(yè)務(wù)邏輯、財(cái)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)加工邏輯。這四種邏輯相互聯(lián)系、相互統(tǒng)一，并要求會(huì)計(jì)從業(yè)者掌握。會(huì)計(jì)人員未來(lái)將使用智能化軟件，進(jìn)行會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)加工。若不能真正理解數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)背后的加工邏輯，會(huì)計(jì)人員將難以分析出有用的財(cái)務(wù)信息，實(shí)現(xiàn)有效決策。

5.3 培養(yǎng)戰(zhàn)略思維

傳統(tǒng)財(cái)會(huì)人才著眼于微觀、限于數(shù)字，視野較為狹窄，而復(fù)合型會(huì)計(jì)人才不同于傳統(tǒng)財(cái)會(huì)人才。復(fù)合型會(huì)計(jì)人才屬于管理型人才，其職位越高，所需的專業(yè)知識(shí)越少，戰(zhàn)略性思維顯得尤為重要。綜合戰(zhàn)略思維即立足于宏觀，具有基于企業(yè)整體和長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的視野。戰(zhàn)略思維是工作經(jīng)驗(yàn)長(zhǎng)期積累的結(jié)果，會(huì)計(jì)人員應(yīng)通過(guò)處理日常工作與應(yīng)對(duì)突發(fā)性事件經(jīng)驗(yàn)的積累，培養(yǎng)自身的戰(zhàn)略思維。同時(shí)，會(huì)計(jì)人員應(yīng)學(xué)會(huì)將數(shù)理能力與商業(yè)認(rèn)知相結(jié)合，立足于整個(gè)企業(yè)，分析商業(yè)信息，參與企業(yè)相關(guān)決策。

5.4 重視國(guó)際化會(huì)計(jì)技能

隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，我國(guó)國(guó)際話語(yǔ)權(quán)不斷增強(qiáng)，我國(guó)正處于“引進(jìn)來(lái)”和“走出去”的轉(zhuǎn)折點(diǎn)上。2013年中國(guó)提出“一帶一路”發(fā)展倡議，與沿線國(guó)家進(jìn)行經(jīng)貿(mào)合作，財(cái)會(huì)工作必不可少。但是據(jù)問(wèn)卷調(diào)差報(bào)告顯示，了解國(guó)際會(huì)計(jì)的會(huì)計(jì)人員只有22.76%，77.24%的會(huì)計(jì)從業(yè)者不了解國(guó)際會(huì)計(jì)，國(guó)際會(huì)計(jì)了解普及程度低，具備跨國(guó)工作能力的會(huì)計(jì)人員數(shù)量更為稀少，國(guó)際會(huì)計(jì)人才市場(chǎng)缺口大。

會(huì)計(jì)人員需要向國(guó)際化轉(zhuǎn)型，應(yīng)重視國(guó)際會(huì)計(jì)技能，如：培養(yǎng)、提升自身英語(yǔ)或小語(yǔ)種語(yǔ)言水平，培養(yǎng)組織團(tuán)隊(duì)工作能力，學(xué)習(xí)最前沿的國(guó)際會(huì)計(jì)通則等軟件技能，從而提高會(huì)計(jì)人員的跨國(guó)工作能力和國(guó)際從業(yè)水平，并滿足人才市場(chǎng)需求。

6 結(jié)語(yǔ)

人工智能必然帶來(lái)會(huì)計(jì)行業(yè)的變革，會(huì)計(jì)隊(duì)伍綜合素質(zhì)不高、復(fù)合型會(huì)計(jì)人才短缺等現(xiàn)狀突出。面對(duì)這一現(xiàn)狀，會(huì)計(jì)從業(yè)者應(yīng)積極增強(qiáng)自身數(shù)據(jù)處理能力，培養(yǎng)邏輯思維、戰(zhàn)略思維，重視培養(yǎng)跨國(guó)會(huì)計(jì)工作能力，以應(yīng)對(duì)人工智能沖擊，在未來(lái)的會(huì)計(jì)行業(yè)中擁有一席之地。

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