羅莉 劉永春

【摘 要】 文章從會(huì)計(jì)的社會(huì)性與技術(shù)性入手，分析當(dāng)下會(huì)計(jì)所處環(huán)境的ABC技術(shù)特征。通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外的人工智能與會(huì)計(jì)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理和企業(yè)管理軟件供應(yīng)商（SAP與用友）人工智能應(yīng)用情況的分析，以及全球AI市場(chǎng)領(lǐng)先公司與AI產(chǎn)品的介紹，根據(jù)人工智能使復(fù)雜任務(wù)自動(dòng)化、能強(qiáng)化人的優(yōu)勢(shì)作用、能通過(guò)經(jīng)濟(jì)擴(kuò)散推動(dòng)創(chuàng)新的三大作用，設(shè)計(jì)了人機(jī)結(jié)合的會(huì)計(jì)智能化之路：會(huì)計(jì)復(fù)雜任務(wù)自動(dòng)化、人機(jī)結(jié)合進(jìn)行決策充分發(fā)揮人的優(yōu)勢(shì)、最終會(huì)計(jì)職能得到拓展。

【關(guān)鍵詞】 ABC（人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算）; 人機(jī)結(jié)合; 會(huì)計(jì)智能化

【中圖分類(lèi)號(hào)】 F230? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A? 【文章編號(hào)】 1004-5937（2021）12-0142-06

會(huì)計(jì)具有社會(huì)性與技術(shù)性，社會(huì)性決定了其目標(biāo)，而技術(shù)性決定了其發(fā)展水平，在社會(huì)性與技術(shù)性的影響下，會(huì)計(jì)螺旋式向前發(fā)展。信息技術(shù)在會(huì)計(jì)中的應(yīng)用經(jīng)歷了電算化、信息化、智能化等從量變到質(zhì)變的過(guò)程。

一、新時(shí)代的技術(shù)特征：ABC

當(dāng)下，作為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會(huì)變革重要驅(qū)動(dòng)力的信息技術(shù)進(jìn)步神速。21世紀(jì)人類(lèi)進(jìn)入新時(shí)代?！按笾且圃啤薄爸窃拼笃骄W(wǎng)”“ABC”等是對(duì)當(dāng)下技術(shù)特征的三種概述?！按笾且圃啤笔侵复髷?shù)據(jù)、智能化、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算;“智云大平網(wǎng)”是指人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、服務(wù)平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng);“ABC”是指人工智能（AI-artificial intelligence，augmented intelligence）、大數(shù)據(jù)（Big Data）與云計(jì)算（Cloud Computing）。

筆者認(rèn)為“云”的實(shí)質(zhì)是網(wǎng)絡(luò)，云計(jì)算是一種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，它包括移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)。按通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲取的資源不同來(lái)劃分，云計(jì)算有三種模式：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）與軟件即服務(wù)（SaaS）。在信息時(shí)代摩爾定律、吉爾德定律、麥特卡爾夫定律的作用下，7×24小時(shí)聯(lián)網(wǎng)獲取基礎(chǔ)設(shè)施、平臺(tái)、軟件資源的云計(jì)算使計(jì)算資源越來(lái)越便宜，無(wú)處不在的網(wǎng)絡(luò)（包括移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)）使數(shù)據(jù)變成大數(shù)據(jù)。自20世紀(jì)50年代提出AI概念之后的60多年里，AI歷經(jīng)幾番起落。在便宜的計(jì)算資源與豐富的大數(shù)據(jù)支持下，2006年提出的深度學(xué)習(xí)模式有了應(yīng)用的基礎(chǔ)。2016年阿爾法狗戰(zhàn)勝圍棋高手說(shuō)明在技術(shù)突破與應(yīng)用需求的雙重驅(qū)動(dòng)下，AI從計(jì)算智能、感知智能發(fā)展到了認(rèn)知智能。據(jù)此認(rèn)為AI是基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息技術(shù)的統(tǒng)稱，本文用ABC作為新時(shí)代技術(shù)特征的概括。

資本、勞動(dòng)力等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的能力顯著下降，AI作為一種新型生產(chǎn)要素，通過(guò)改變工作方式、強(qiáng)化人的作用已成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)力。埃森哲預(yù)測(cè)：到2035年，AI有可能使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率提高一倍①。AI戰(zhàn)略部署已“從少數(shù)大國(guó)關(guān)注走向‘全球布局”②。AI在三個(gè)方面推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展：復(fù)雜任務(wù)自動(dòng)化;與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素結(jié)合，強(qiáng)化勞動(dòng)力與資本的優(yōu)勢(shì)作用;通過(guò)經(jīng)濟(jì)擴(kuò)散推動(dòng)創(chuàng)新。

二、人機(jī)結(jié)合的會(huì)計(jì)模型

會(huì)計(jì)既是信息系統(tǒng)也是管理活動(dòng)。會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)是一個(gè)人機(jī)系統(tǒng)，它為企業(yè)內(nèi)外各類(lèi)決策者提供與價(jià)值或資金相關(guān)的信息。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)為企業(yè)外部的各利益相關(guān)者提供信息，信息披露分強(qiáng)制性與自愿性，前者要盡可能地降低信息披露的成本，后者需要進(jìn)行成本效益比較。為滿足各方需求，強(qiáng)制性信息披露需要遵循由各方博弈后制定的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，披露的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息只能是各方博弈后的最小公倍數(shù)。管理會(huì)計(jì)為企業(yè)內(nèi)部各層次管理者提供信息以幫助他們做出日常、例外事項(xiàng)等戰(zhàn)術(shù)與戰(zhàn)略管理決策。決策是管理的核心，作為管理活動(dòng)，會(huì)計(jì)就是支持甚至直接做決策。決策面對(duì)的問(wèn)題有結(jié)構(gòu)化性與非結(jié)構(gòu)性之分，如圖1所示，結(jié)構(gòu)性問(wèn)題是以前出現(xiàn)并處理過(guò)的問(wèn)題，非結(jié)構(gòu)性問(wèn)題則是未出現(xiàn)未處理過(guò)的問(wèn)題。計(jì)算機(jī)在處理結(jié)構(gòu)性問(wèn)題上占據(jù)優(yōu)勢(shì)，而人在處理非結(jié)構(gòu)性問(wèn)題方面更有優(yōu)勢(shì)。

三、人工智能與會(huì)計(jì)的文獻(xiàn)梳理

劉勤等[1]將我國(guó)會(huì)計(jì)信息化發(fā)展劃分為電算化、信息化（狹義）、智能化三個(gè)階段，并認(rèn)為從2016年開(kāi)始，我國(guó)處于會(huì)計(jì)智能化初步階段（局部智能化）。

（一）AI使復(fù)雜任務(wù)自動(dòng)化

復(fù)雜任務(wù)自動(dòng)化是AI早期要做的事，也是信息化高級(jí)階段要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。Lymer[2]、Baldwin et al.[3]指出AI會(huì)計(jì)的研究起源于1987年，涉及專家系統(tǒng)、智能代理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于案例的推理等，以專家系統(tǒng)為代表，但專家系統(tǒng)未能很好地發(fā)展。國(guó)內(nèi)，2007年開(kāi)始在知網(wǎng)中可以查到“人工智能”+“會(huì)計(jì)”的文獻(xiàn)。

Kirkos et al.[4]通過(guò)對(duì)三種AI技術(shù)應(yīng)用于審計(jì)師委派時(shí)的效果的研究，得出因?yàn)锳I能更好地揭示審計(jì)師任命相關(guān)的重要因素，從而在任命審計(jì)師方面更能提高審計(jì)質(zhì)量。Tokic[5]介紹了AI在美國(guó)BlackRock投資管理公司選股的應(yīng)用，認(rèn)為像選股、財(cái)務(wù)分析這類(lèi)應(yīng)該更多使用人類(lèi)智力的工作完全可能被基于自主學(xué)習(xí)的AI替代，但他也指出資本市場(chǎng)如果都由機(jī)器做決策將會(huì)崩潰，并提出應(yīng)該繼續(xù)跟蹤AI選股技術(shù)在現(xiàn)實(shí)世界中面向不可預(yù)測(cè)的系統(tǒng)性事件或者人做的不穩(wěn)定決策時(shí)的反應(yīng)。Guyader[6]以FAS133（金融衍生工具）會(huì)計(jì)準(zhǔn)則為例，說(shuō)明當(dāng)會(huì)計(jì)與日益復(fù)雜的資本市場(chǎng)活動(dòng)相互作用時(shí)，AI是確保最復(fù)雜的現(xiàn)代會(huì)計(jì)規(guī)則得到正確執(zhí)行的必要因素。Sen et al.[7]以水資源回收工廠的AI平臺(tái)為例，介紹AI怎樣基于物聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)、并在自動(dòng)化的操作中做出優(yōu)化的流程與資產(chǎn)配置決策，以提供最佳解決方案。

（二）人與AI的分工合作

王瀟[8]以企業(yè)電子研發(fā)工程師為例，研究了AI對(duì)知識(shí)型員工勞動(dòng)過(guò)程的影響，其結(jié)論是“技術(shù)空心化”，即“將核心科學(xué)技術(shù)從知識(shí)生產(chǎn)的基本技能中抽離”;作者認(rèn)為只要不僅僅把AI作為提高效率的工具，不放棄“對(duì)核心技術(shù)知識(shí)的積累”，就可以避免空心化問(wèn)題的產(chǎn)生，還會(huì)對(duì)技術(shù)提升產(chǎn)生正面影響。Bordenave[9]以客戶體驗(yàn)洞察為例，說(shuō)明AI的優(yōu)勢(shì)是：每一條反饋信息都可以在“實(shí)時(shí)”問(wèn)題之后直接轉(zhuǎn)化為“下一個(gè)最佳行動(dòng)”，提高了對(duì)短期投資回報(bào)（ROI）和實(shí)時(shí)“行動(dòng)洞察力”的感知。但“智能廉價(jià)”的副作用是：它錯(cuò)誤地將數(shù)據(jù)同化為客戶洞察，忽略了解釋結(jié)果和區(qū)分要采取的相關(guān)行動(dòng)中關(guān)鍵的步驟。AI使客戶的體驗(yàn)變得越來(lái)越碎片化、分析工具變得越來(lái)越復(fù)雜、而使用分析工具的用戶（服務(wù)客戶的人員）越來(lái)越不專業(yè)，這意味著戰(zhàn)略調(diào)查將需要更多的專家思考。沒(méi)有人類(lèi)智力的參與，自動(dòng)化本身只會(huì)提供“更多的老東西”，而無(wú)法解決管理中的最大問(wèn)題：組織內(nèi)部傳遞洞察及采取相應(yīng)行動(dòng)的方式，以及收集到的數(shù)據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題。Locke[10]對(duì)散戶應(yīng)用XBRL財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)做決策的實(shí)驗(yàn)研究得出“監(jiān)管者和軟件設(shè)計(jì)者應(yīng)該努力減少用戶對(duì)使用交互式數(shù)據(jù)自動(dòng)生成比率的可比較性的依賴”的結(jié)論。

Gavrilova[11]研究了動(dòng)蕩環(huán)境中制定戰(zhàn)略的建模方法，他們按問(wèn)題結(jié)構(gòu)化的程度（非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化），將建模方法分為六類(lèi)，對(duì)戰(zhàn)略決策制定的全過(guò)程（從口頭描述問(wèn)題，到復(fù)雜的建模與決策支持方法）中，知識(shí)工作（包括AI與知識(shí)工程）和系統(tǒng)方法（包括運(yùn)籌學(xué)與企業(yè)建模）的合作機(jī)制進(jìn)行了研究。埃森哲認(rèn)為，要從流程、數(shù)據(jù)和人力資源三個(gè)維度實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作才能發(fā)揮AI的巨大效能;并總結(jié)出未來(lái)人機(jī)協(xié)作的六種模式：人主導(dǎo)的訓(xùn)練師、解釋員、維系者;機(jī)器主導(dǎo)的增強(qiáng)器、交互對(duì)象、合作助手。繼標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化之后，企業(yè)正處于借助AI實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)流程的轉(zhuǎn)型中。

秦榮生[12]認(rèn)為我國(guó)要促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，必須應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力紅利消失、勞動(dòng)力成本不斷上升的趨勢(shì)。傅元略[13]在“智慧會(huì)計(jì)”理論的基礎(chǔ)上提出財(cái)會(huì)人員的核心新技能框架。徐經(jīng)長(zhǎng)[14]認(rèn)為AI時(shí)代會(huì)計(jì)工作將業(yè)財(cái)融合、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)一體化，會(huì)計(jì)信息的呈現(xiàn)、獲取和使用方式發(fā)生根本變化，非會(huì)計(jì)信息成為重要補(bǔ)充。杜塔[15]認(rèn)為第四次工業(yè)革命不會(huì)使會(huì)計(jì)無(wú)用，反而會(huì)使其走向更先進(jìn)的水平，他探討了AI、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的背景、應(yīng)用及對(duì)會(huì)計(jì)職業(yè)與教育的影響，認(rèn)為軟技能是會(huì)計(jì)專業(yè)人士的重要能力。

（三）AI促進(jìn)會(huì)計(jì)職能拓深擴(kuò)展

Leary[16]通過(guò)對(duì)《國(guó)際會(huì)計(jì)、金融和管理智能系統(tǒng)》和《會(huì)計(jì)、金融和管理智能系統(tǒng)》兩個(gè)期刊上的論文及其引用情況的研究，總結(jié)出會(huì)計(jì)金融管理領(lǐng)域中AI方面的研究主題與研究方法。Cockcroft et al.[17]提出大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)的六個(gè)主要研究領(lǐng)域：風(fēng)險(xiǎn)與安全、數(shù)據(jù)可視化和預(yù)測(cè)分析、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)質(zhì)量。

Sahut et al.[18]提到數(shù)字創(chuàng)新領(lǐng)域的文獻(xiàn)存在過(guò)時(shí)、實(shí)踐與學(xué)術(shù)之間脫節(jié)等問(wèn)題，認(rèn)為AI、區(qū)塊鏈、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)、物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛等技術(shù)應(yīng)歸屬到數(shù)字創(chuàng)新中，分析了數(shù)字創(chuàng)新對(duì)市場(chǎng)、價(jià)值鏈、商業(yè)模式的影響：價(jià)值鏈?zhǔn)蔷W(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的非線性分布式控制和動(dòng)態(tài)過(guò)程;商業(yè)模式從電子商業(yè)模式發(fā)展成商業(yè)模式畫(huà)布。Carlos et al.[19]研究了信息和通信技術(shù)（ICT）發(fā)展對(duì)決策的影響，得出ICT能影響決策的數(shù)據(jù)有用性，但數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策有用性在ICT水平上顯示出遞減的回報(bào)。因此，隨著ICT的發(fā)展，公司可以采用更簡(jiǎn)單、更便捷的策略而不會(huì)失去有效性。公司在評(píng)估最佳策略（如使用大數(shù)據(jù)分析）時(shí)應(yīng)考慮引入ICT發(fā)展指數(shù)。Battistella et al.[20]指出復(fù)雜商業(yè)模式總是在混亂邊緣的創(chuàng)新圈和共享圈的動(dòng)態(tài)平衡中演化而來(lái)。

（四）綜合述評(píng)

AI使諸如選派審計(jì)師、選股、基于物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)管理決策、執(zhí)行最復(fù)雜的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則等復(fù)雜會(huì)計(jì)任務(wù)自動(dòng)化。AI發(fā)展極快，學(xué)界研究的重點(diǎn)應(yīng)是利用AI解決會(huì)計(jì)問(wèn)題而不是AI本身。因此會(huì)計(jì)界應(yīng)關(guān)注AI的最新發(fā)展，結(jié)合會(huì)計(jì)工作的需要研究AI的應(yīng)用。

AI的優(yōu)勢(shì)是“實(shí)時(shí)”且成本低，但廉價(jià)智能使知識(shí)型工作者技術(shù)空心化。沒(méi)有人的參與，AI無(wú)法解決管理中的最大問(wèn)題：洞察、行動(dòng)與數(shù)據(jù)質(zhì)量。因此，人不能過(guò)分依賴AI，而應(yīng)主動(dòng)利用AI，掌握AI環(huán)境下的軟技能，與機(jī)器協(xié)同以完成會(huì)計(jì)目標(biāo)。

AI使會(huì)計(jì)更高效履行基本職能，但AI帶來(lái)的數(shù)字創(chuàng)新也使會(huì)計(jì)環(huán)境發(fā)生深刻變化。因此一方面，會(huì)計(jì)基本職能會(huì)隨著環(huán)境的變化而變化，如注重風(fēng)險(xiǎn)、注重預(yù)測(cè)、注重?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量等;另一方面，AI使會(huì)計(jì)更利于拓展其職能。

四、人工智能應(yīng)用現(xiàn)實(shí)的梳理

信息技術(shù)在會(huì)計(jì)中的最新應(yīng)用是會(huì)計(jì)智能化，它既是會(huì)計(jì)信息化的延續(xù)，又是社會(huì)智能化后會(huì)計(jì)發(fā)展的必然趨勢(shì)。會(huì)計(jì)是管理學(xué)科，市場(chǎng)領(lǐng)先的企業(yè)管理解決方案供應(yīng)商有SAP（國(guó)外）與用友（國(guó)內(nèi)）等，它們是將AI引入管理及會(huì)計(jì)領(lǐng)域的先行者。

SAP認(rèn)為，AI時(shí)代，企業(yè)需要重視數(shù)據(jù)、找到能夠支持海量數(shù)據(jù)高速處理的實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)、重視與業(yè)務(wù)相結(jié)合的算法。2017年SAP推出的Leonardo是海量數(shù)據(jù)高速處理的實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)，它以AI的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用為核心，將機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、商務(wù)分析和區(qū)塊鏈等技術(shù)領(lǐng)域的不同軟件功能整合在一起，同時(shí)融入了SAP的經(jīng)驗(yàn)、流程、行業(yè)知識(shí)以及先進(jìn)的設(shè)計(jì)思維方法。在SAP看來(lái)，AI的涵義是“自動(dòng)化”，包括機(jī)器人處理自動(dòng)化（RPA）、操作自動(dòng)化，最重要的是決策自動(dòng)化。2018年SAP收購(gòu)了專注于機(jī)器人流程和桌面自動(dòng)化的Contextor SAS。SAP已經(jīng)在其軟件中融入了有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)以避免AI的失敗。SAP認(rèn)為，在深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)、算法、模型三要素中，數(shù)據(jù)的決定性作用遠(yuǎn)高于其他二者，而中國(guó)在數(shù)據(jù)方面占據(jù)優(yōu)勢(shì)。

用友的戰(zhàn)略是將云與AI結(jié)合，讓AI為企業(yè)管理賦能。用友NC Cloud集成了小友智能機(jī)器人：VPA與RPA，前者負(fù)責(zé)對(duì)話式業(yè)務(wù)處理以及專業(yè)知識(shí)問(wèn)答;后者側(cè)重流程自動(dòng)化。

因信息化需要大量人才，SAP與用友都很重視教育。SAP的大學(xué)聯(lián)盟（UA）是非盈利組織，目前在全球建立了六個(gè)大學(xué)能力中心（UCC），北交大的UCC是第6個(gè)。UCC致力打造信息化與數(shù)字化創(chuàng)新人才培育的生態(tài)圈，目前有五大產(chǎn)品塊的課程體系。用友創(chuàng)新了教育領(lǐng)域的商業(yè)模式，以用友新道公司經(jīng)營(yíng)的方式，致力在教育領(lǐng)域發(fā)揮其行業(yè)優(yōu)勢(shì)，也設(shè)計(jì)了系列課程。他們的共同點(diǎn)是：都有企業(yè)模擬經(jīng)營(yíng)決策課程，該課程注重利用新技術(shù)創(chuàng)建模擬新環(huán)境，訓(xùn)練學(xué)生模擬企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策過(guò)程，注重人與機(jī)器合作決策能力的提升。

2018年，全球AI軟件平臺(tái)市場(chǎng)份額最大的是IBM，其沃森AI平臺(tái)通過(guò)客戶服務(wù)獲得顯著效益。高級(jí)預(yù)測(cè)與分析市場(chǎng)份額最大是SAS，它將AI和分析技術(shù)帶入云端，在SAS云平臺(tái)上，提供可視化數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)、可視文本分析（自然語(yǔ)言處理-NLP）、可視化預(yù)測(cè)與優(yōu)化等工具，為數(shù)據(jù)管理、分析可視化、部署、決策等提供AI技術(shù)支持?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）將SAS列為2018年AI軟件收入的領(lǐng)頭羊。

此外，微軟以AI平臺(tái)供應(yīng)商的角色提供深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的商業(yè)級(jí)別認(rèn)知工具包;Infor的Coleman AI平臺(tái)致力于提高流程效率;Salesforce的愛(ài)因斯坦AI平臺(tái)以顧客為導(dǎo)向，形成預(yù)測(cè)并使商業(yè)流程獲益;OpenAI是非盈利的高質(zhì)量AI研究小組;亞馬遜的管理業(yè)務(wù)流程（AWS）深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品有助于公司業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化。

五、人機(jī)結(jié)合的會(huì)計(jì)智能化之路

（一）人機(jī)結(jié)合的會(huì)計(jì)工作

如圖2所示，圖中深色部分為人，淺色部分是機(jī)器。從企業(yè)內(nèi)部看，在機(jī)器的支持下實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)一體化，即財(cái)務(wù)信息伴隨業(yè)務(wù)過(guò)程自動(dòng)生成;而信息過(guò)程則利用數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析等工具幫助中層管理者開(kāi)展工作;高層則需要更先進(jìn)的AI工具支持以高效做出決策。從企業(yè)外部看，市場(chǎng)、價(jià)值鏈與商業(yè)模式也因AI技術(shù)的推廣與深度應(yīng)用而發(fā)生改變。需要注意的是技術(shù)的三個(gè)層次是向下覆蓋與包含的。

在AI的支持下，不同層次會(huì)計(jì)工作可能會(huì)發(fā)生以下變化：底層記錄、收集信息的會(huì)計(jì)工作基本由機(jī)器完成，一些常規(guī)的決策也可由機(jī)器做出，但日常業(yè)務(wù)相關(guān)人員需要有一些會(huì)計(jì)的基本理念與意識(shí)。中層對(duì)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的挖掘、加工處理與呈現(xiàn)也可多由機(jī)器完成，但當(dāng)例外事項(xiàng)、特殊情況發(fā)生時(shí)，需要中層管理者提出決策對(duì)信息的需求并根據(jù)AI提供的結(jié)果做出決策。高層決策中人的專業(yè)知識(shí)、基于理性的感性決策能力越來(lái)越重要。隨著AI的發(fā)展，會(huì)計(jì)工作可能出現(xiàn)空心化問(wèn)題：與AI協(xié)作的人越來(lái)越不專業(yè)，也缺乏戰(zhàn)略思考。

（二）人機(jī)結(jié)合的會(huì)計(jì)職能

如圖3所示。（1）會(huì)計(jì)的核算職能基本可由機(jī)器履行。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)中強(qiáng)制性披露的會(huì)計(jì)信息可能會(huì)因成本降低而擴(kuò)張，自愿性披露的會(huì)計(jì)信息會(huì)越來(lái)越靈活以滿足個(gè)性化的信息需求。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)從業(yè)人員需更多關(guān)注新業(yè)務(wù)的會(huì)計(jì)處理、會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的協(xié)調(diào)與競(jìng)爭(zhēng)。（2）會(huì)計(jì)的監(jiān)督職能需要人與機(jī)器合作并強(qiáng)調(diào)人的作用：AI可以驅(qū)動(dòng)監(jiān)管，更新和創(chuàng)建自適應(yīng)、自完善的法律與規(guī)則;但是需要適合AI的職業(yè)道德與之配合。（3）管理會(huì)計(jì)的決策自動(dòng)化是智能化的目標(biāo)，但只有結(jié)構(gòu)化的問(wèn)題才可能完全自動(dòng)化決策，非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化的問(wèn)題仍然需要人不同程度的參與。智能化時(shí)代變化是唯一不變的主題，非結(jié)構(gòu)化的問(wèn)題會(huì)越來(lái)越多，會(huì)計(jì)人員需要提高洞察力、關(guān)注基于深刻洞察的決策、關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量，并充分利用AI訓(xùn)練自己基于理性（機(jī)器）基礎(chǔ)上的感性決策能力。

（三）會(huì)計(jì)智能化之路

首先是會(huì)計(jì)復(fù)雜任務(wù)自動(dòng)化。（1）財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)怎樣實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化？遵循平行的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則→最佳實(shí)踐（模板）→業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)一體化→調(diào)整分錄→實(shí)時(shí)報(bào)表。（2）會(huì)計(jì)準(zhǔn)則因技術(shù)性“大同”，因社會(huì)性“小異”。人應(yīng)關(guān)注新業(yè)務(wù)，用AI驅(qū)動(dòng)自適應(yīng)的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，與基于AI的會(huì)計(jì)職業(yè)道德配合，開(kāi)展會(huì)計(jì)準(zhǔn)則協(xié)調(diào)與競(jìng)爭(zhēng)的研究。

其次是人機(jī)結(jié)合進(jìn)行決策。AI的數(shù)據(jù)挖掘、文本分析、可視化等技術(shù)可提供相應(yīng)支持。（1）合理選擇成本核算方法。以產(chǎn)品成本為例：根據(jù)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)（BOM）核算直接材料;根據(jù)工藝流程核算直接人工與直接費(fèi)用;對(duì)不同層次成本中心進(jìn)行費(fèi)用的歸集分配以核算間接費(fèi)用。項(xiàng)目成本核算實(shí)質(zhì)上就是不同層次項(xiàng)目費(fèi)用的歸集、分配，再歸集再分配的過(guò)程。（2）根據(jù)決策的需要，人提出信息需求;AI按需提供相應(yīng)信息，并用AI模型進(jìn)行決策模擬，以支持人的決策。（3）具有自學(xué)習(xí)能力的AI根據(jù)大數(shù)據(jù)抽象出具有邏輯關(guān)系的數(shù)據(jù)，人根據(jù)環(huán)境的變化與深刻的洞察做出戰(zhàn)略決策。（4）AI在企業(yè)知識(shí)管理中的應(yīng)用及AI在中高級(jí)會(huì)計(jì)人員教育與訓(xùn)練中的應(yīng)用，可提升人基于理性的感性決策能力。

最后是AI促進(jìn)會(huì)計(jì)職能拓展。會(huì)計(jì)拓展職能需要配合會(huì)計(jì)目標(biāo)去分析。長(zhǎng)期看，會(huì)計(jì)目標(biāo)完全可能會(huì)是“解決AI產(chǎn)生效益的再分配問(wèn)題”，而會(huì)計(jì)主體會(huì)從微觀企業(yè)向中觀與宏觀的行業(yè)、政府拓寬，關(guān)注的職責(zé)由經(jīng)濟(jì)職責(zé)向政治、社會(huì)責(zé)任拓展。但短期看，會(huì)計(jì)職能的拓展需以人機(jī)結(jié)合為基礎(chǔ)。

六、結(jié)語(yǔ)

通過(guò)研究認(rèn)為新時(shí)代的技術(shù)特征是ABC，它具有一定的邏輯性：云計(jì)算→大數(shù)據(jù)→人工智能。會(huì)計(jì)既是管理活動(dòng)也是信息系統(tǒng)，它是一個(gè)人機(jī)結(jié)合的系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)人工智能與會(huì)計(jì)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，得出以下結(jié)論：ABC環(huán)境下，會(huì)計(jì)界應(yīng)關(guān)注AI的最新發(fā)展，結(jié)合會(huì)計(jì)工作的需要研究AI的應(yīng)用;但會(huì)計(jì)人員不能過(guò)分依賴AI，而應(yīng)主動(dòng)利用AI、掌握AI環(huán)境下的軟技能、與機(jī)器協(xié)同以完成會(huì)計(jì)目標(biāo);在AI支持下，人充分發(fā)揮優(yōu)勢(shì)后，會(huì)計(jì)的職能就能得到進(jìn)一步的拓展。之后通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外企業(yè)管理軟件供應(yīng)商SAP與用友人工智能應(yīng)用情況、全球AI市場(chǎng)領(lǐng)先公司AI產(chǎn)品的分析，設(shè)計(jì)了人機(jī)結(jié)合的會(huì)計(jì)智能化之路：會(huì)計(jì)復(fù)雜任務(wù)自動(dòng)化、人機(jī)結(jié)合進(jìn)行決策充分發(fā)揮人的優(yōu)勢(shì)、最終會(huì)計(jì)職能得到拓展。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 劉勤，楊寅.改革開(kāi)放40年的中國(guó)會(huì)計(jì)信息化：回顧與展望[J].會(huì)計(jì)研究，2019（2）：26-34.

[2] ANDREW LYMER.Second international meeting on artificial intelligence in accounting，finance and tax，Punta Umbria，Spain，27-28 September 1996[J].Intelligent Systems in Accounting，F(xiàn)inance &Management，1997，6（3）：265-267.

[3] AMELIA A BALDWIN，et al.Opportunities for artificial intelligence development in the accounting domain：the case for auditing[J].Intelligent Systems in Accounting，F(xiàn)inance & Management，2006，14（3）：77-86.

[4] EFSTATHIOS KIRKOS，et al.Audit firm group appointment：an artificial intelligence approach[J].Intelligent Systems in Accounting，F(xiàn)inance & Management，2010，17（1）：1-17.

[5] DAMIR TOKIC.BlackRock Robo Advisor 4.0：When artificial intelligence replaces human discretion[J].Strategic Change，2018，27（4）：285-290.

[6] LOUIS P，LE GUYADER.Artificial intelligence in accounting：GAAP's “FAS133”[J].Journal of Corporate Accounting and Finance，2020，31（3）：185-189.

[7] D SEN，et al.An artificial intelligent platform for asset management contributes to better decision-making tools for operations，maintenance，and utility management[Z].2018.

[8] 王瀟.技術(shù)空心化：人工智能對(duì)知識(shí)型員工勞動(dòng)過(guò)程的重塑——以企業(yè)電子研發(fā)工程師為例[J].社會(huì)發(fā)展研究，2019，6（3）：84-102，243.

[9] RICHARD BORDENAVE.When artificial intelligence meets human intelligence[J].Research World，2018（71）：46-52.

[10] JOANNE LOCKE，et al.Interactive data and retail investor decision making：an experimental study[J].Accounting & Finance，2015，55（1）：213-240.

[11] TATIANA GAVRILOVA，et al.Modeling methods for strategy formulation in a turbulent environment[J].Strategic Change，2018，27（4）：369-377.

[12] 秦榮生.我國(guó)經(jīng)濟(jì)治理應(yīng)在多重目標(biāo)中尋求動(dòng)態(tài)平衡[N].人民政協(xié)報(bào)，2019-12-17（005）.

[13] 傅元略.智慧會(huì)計(jì)：財(cái)務(wù)機(jī)器人與會(huì)計(jì)變革[J].遼寧大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2019，47（1）：68-78.

[14] 徐經(jīng)長(zhǎng).人工智能和大數(shù)據(jù)對(duì)會(huì)計(jì)學(xué)科發(fā)展的影響[J].中國(guó)大學(xué)教學(xué)，2019（9）：39-44.

[15] 索拉夫·杜塔.會(huì)計(jì)演變之我見(jiàn)[J].會(huì)計(jì)之友，2020（1）：2-9.

[16] DANIEL E，O'LEARY.Some issues in blockchain for accounting and the supply chain，with an application of distributed databases to virtual organizations[J].Intelligent Systems in Accounting，F(xiàn)inance and Management，2019，26（3）：137-149.

[17] SOPHIE COCKCROFT，MARK RUSSELL.Big Data opportunities for accounting and finance practice and research[J].Australian Accounting Review，2018，28（3）：323-333.

[18] JEAN-MICHEL SAHUT，et al.Corporate social responsibility and governance[J].Journal of Management and Governance，2019，23（4）：1-12.

[19] CARLOS M F，et al.How information and communication technology affects decision making on innovation diffusion：An agent based modelling approach[J].Intelligent Systems in Accounting，F(xiàn)inance and Management，2018，25（3）：124-133.

[20] CINZIA BATTISTELLA，et al.Complex business models：pacorini at the edge of chaos[J].Strategic Change，2018，27（4）：379-393.