郭萬平

財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)行業(yè)由于其重復(fù)度高、數(shù)據(jù)量大的顯著特征，尤其適宜人工智能的運(yùn)用，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員應(yīng)根據(jù)時(shí)代的變化謀求轉(zhuǎn)型。本文以人工智能對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)的影響為切入點(diǎn)，論述傳統(tǒng)財(cái)務(wù)的不足和轉(zhuǎn)型的必要性，為財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型提出可行性轉(zhuǎn)型方式建議，有一定參考意義。

隨著科技的發(fā)展，計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展使得計(jì)算機(jī)算力不斷提升，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得數(shù)據(jù)呈現(xiàn)井噴式增長，這都給人工智能的誕生和發(fā)展提供了重要支持。在企業(yè)管理中，各類管理已經(jīng)逐步實(shí)現(xiàn)信息化、智能化，例如穩(wěn)定的供應(yīng)鏈系統(tǒng)、人力資源系統(tǒng)等。企業(yè)財(cái)務(wù)管理方式也隨著科技的發(fā)展產(chǎn)生了不同的變化，近年來，各企業(yè)紛紛著手建立財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心，將會(huì)計(jì)職責(zé)重新定義。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作越來越多被人工智能、財(cái)務(wù)機(jī)器人替代，越來越多的數(shù)據(jù)需要管理會(huì)計(jì)進(jìn)行分析運(yùn)用，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型愈發(fā)迫切。

一、人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)工作的影響

（一）人工智能時(shí)代出現(xiàn)

人工智能技術(shù)于20世紀(jì)中期已經(jīng)出現(xiàn)，發(fā)展至今并不算十分順利。人工智能分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能。弱人工智能并不能算是真正意義上的智能，并不具備自主意識(shí)，沒有推理和解決問題的能力。強(qiáng)人工智能指擁有思考和解決問題能力，具有思維和知覺能力的智能機(jī)器。強(qiáng)人工智能又進(jìn)一步細(xì)分為具有擬人思維的人工智能，能夠模擬人類的思維方式進(jìn)行思考和推理，以及具有非擬人思維的人工智能具有與人類完全不一樣的思維和推理能力，擁有全新的機(jī)器思維方式的推理能力。當(dāng)前，我們已經(jīng)處于普遍的弱人工智能時(shí)代，人工智能可以代替人類進(jìn)行一些簡單重復(fù)的判斷，但強(qiáng)人工智能時(shí)代的真正到來才是大勢所趨。

（二）人工智能對(duì)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作的改變

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)主要工作內(nèi)容為對(duì)企業(yè)日常經(jīng)營活動(dòng)進(jìn)行財(cái)務(wù)核算，記賬、編制會(huì)計(jì)憑證、按月出具報(bào)表，對(duì)稅收申報(bào)表進(jìn)行填制，編制銀行存款余額調(diào)節(jié)表等。在執(zhí)行以上工作時(shí)候，主要依賴于相關(guān)法律法規(guī)和企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的規(guī)定財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)主要扮演的是事后核算和監(jiān)督的角色，并且大量的工作時(shí)間消耗在核算和記錄工作中。傳統(tǒng)管理會(huì)計(jì)關(guān)注重點(diǎn)也集中于企業(yè)內(nèi)部管理措施的落實(shí)情況，內(nèi)部控制與考核等，聚焦于企業(yè)內(nèi)部和少量外部信息的處理匯報(bào)。人工智能的出現(xiàn)，一方面將能夠?qū)芏鄼C(jī)械重復(fù)的傳統(tǒng)財(cái)務(wù)工作使用財(cái)務(wù)機(jī)器人進(jìn)行替代，例如利用OCR技術(shù)進(jìn)行原始會(huì)計(jì)憑證的識(shí)別、核對(duì)、原始數(shù)據(jù)提取工作，利用財(cái)務(wù)深度學(xué)習(xí)技術(shù)在原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上形成核算憑證，月末自動(dòng)進(jìn)行結(jié)賬、報(bào)表出具工作，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)大量機(jī)械重復(fù)的工作將能夠被人工智能逐步替代。相比于傳統(tǒng)會(huì)計(jì)，人工智能還擁有計(jì)算迅速、差錯(cuò)率低、高效、24小時(shí)無休等優(yōu)點(diǎn)。另一方面，人工智能將能夠?qū)Ω嗟臄?shù)據(jù)進(jìn)行收集、處理、運(yùn)算，能夠極大程度地拓寬管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)面，提升管理會(huì)計(jì)工作的效率和質(zhì)量。能夠加大對(duì)企業(yè)內(nèi)部縱向可比數(shù)據(jù)的收集和細(xì)化顆粒度，增加對(duì)外部行業(yè)趨勢數(shù)據(jù)的獲取和分析，提供橫向?qū)Ρ葦?shù)據(jù)。

（三）人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的必要性

財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)主要職能為對(duì)企業(yè)經(jīng)營管理行為的計(jì)量和記錄，真實(shí)客觀反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營成果和現(xiàn)金流量，在此基礎(chǔ)上為企業(yè)財(cái)務(wù)信息使用者提供財(cái)務(wù)報(bào)告，以供其決策參考。企業(yè)管理會(huì)計(jì)是對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)進(jìn)行戰(zhàn)略規(guī)劃和執(zhí)行的反饋，側(cè)重于服務(wù)企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營決策的財(cái)務(wù)信息，不再局限于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)范疇，包括對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)信息、非財(cái)務(wù)信息的綜合提煉運(yùn)用，為企業(yè)戰(zhàn)略決策者提供經(jīng)營決策支持。

智能財(cái)務(wù)時(shí)代的到來，傳統(tǒng)模式財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息已無法滿足企業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的需要。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息側(cè)重于事后核算，信息滯后。格式化的財(cái)務(wù)報(bào)表信息無法客觀具體對(duì)企業(yè)各項(xiàng)業(yè)務(wù)成果進(jìn)行反饋，無法支持企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略決策。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)工作被人工智能替代只是時(shí)間問題，財(cái)務(wù)人員的未來發(fā)展方向只能轉(zhuǎn)向于人工智能不能完全覆蓋的運(yùn)營管理層面。

人工智能的發(fā)展為管理會(huì)計(jì)信息化發(fā)展提供了技術(shù)支持。數(shù)據(jù)的增加使得管理會(huì)計(jì)有了數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，在一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過橫向?qū)Ρ?、縱向?qū)Ρ?，企業(yè)管理會(huì)計(jì)能夠更準(zhǔn)確找到企業(yè)經(jīng)營中成本管理等存在的不足，有針對(duì)性地提出改進(jìn)建議。對(duì)相關(guān)行業(yè)外部數(shù)據(jù)的獲取，使管理會(huì)計(jì)能夠更多關(guān)注于行業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)，為企業(yè)戰(zhàn)略制定提供方案建議，促使企業(yè)對(duì)內(nèi)管理更加精細(xì)，對(duì)外發(fā)展戰(zhàn)略更加科學(xué)。

二、人工智能會(huì)計(jì)的應(yīng)用場景

人工智能在各行各業(yè)的應(yīng)用逐漸施行，但人工智能的應(yīng)用仍然處于探索期。在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的運(yùn)用較早應(yīng)用于會(huì)計(jì)師事務(wù)所，對(duì)邏輯明顯、機(jī)械重復(fù)性的工作替代完成情況較為突出。隨著人工智能的發(fā)展，其應(yīng)用場景也愈加廣泛，包括語音指令會(huì)計(jì)核算，OCR影像識(shí)別與核對(duì)，大數(shù)據(jù)智能財(cái)務(wù)分析，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)預(yù)測等方面。

（一）語音指令會(huì)計(jì)核算

利用人工智能的語言交互技術(shù)，對(duì)語音中的關(guān)鍵信息進(jìn)行提取，識(shí)別之后進(jìn)行信息的轉(zhuǎn)換和歸類儲(chǔ)存，然后發(fā)出系統(tǒng)指令并完成相應(yīng)的會(huì)計(jì)核算。主要采用了人工智能中的語音識(shí)別、語音轉(zhuǎn)換技術(shù)，對(duì)語音中關(guān)鍵信息進(jìn)行提取，自動(dòng)完成會(huì)計(jì)憑證各類科目，包括憑證各類字段（日期、金額、輔助信息等）的填寫和編制。通過語音指令進(jìn)行月末會(huì)計(jì)結(jié)賬、報(bào)表編制。人工智能扮演類似記賬秘書的角色，對(duì)會(huì)計(jì)人員發(fā)出的記賬指令進(jìn)行自動(dòng)核算和報(bào)表編制。在人機(jī)交互的過程中，輕松完成會(huì)計(jì)核算、報(bào)表信息核對(duì)工作，化繁為簡，會(huì)計(jì)人員只需對(duì)人工智能無法處理的異常信息進(jìn)行人工處理，使傳統(tǒng)會(huì)計(jì)記賬更加高效。

（二）OCR影像識(shí)別與核對(duì)

人工智能迅速發(fā)展的一個(gè)分支領(lǐng)域OCR影像識(shí)別也能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域發(fā)揮其作用。OCR影像識(shí)別是指從圖像中提取關(guān)鍵字段信息，用機(jī)器視覺替代人眼，對(duì)提取的字段信息進(jìn)行加工、核對(duì)、理解，用于實(shí)際檢測和控制工作。

在會(huì)計(jì)原始憑證驗(yàn)真查重方面。OCR影像識(shí)別能夠識(shí)別并提取會(huì)計(jì)原始憑證例如發(fā)票、出庫入庫單等單據(jù)中承載的原始信息，連接內(nèi)部供應(yīng)鏈平臺(tái)，或外部稅局信息平臺(tái)自動(dòng)進(jìn)行查重驗(yàn)真工作，并在此基礎(chǔ)上生成原始憑證。在沒有此項(xiàng)科技應(yīng)用之前，以上工作大多通過人工登錄相關(guān)系統(tǒng)或網(wǎng)站進(jìn)行，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，完成效果不及人工智能精準(zhǔn)。人工智能用于原始憑證的審核，能夠極大提升審核效率，并使會(huì)計(jì)人員能夠集中精力應(yīng)對(duì)特殊異常情況的處理。

在會(huì)計(jì)自動(dòng)記賬方面。利用OCR識(shí)別的信息可以在會(huì)計(jì)憑證中自動(dòng)填制，例如數(shù)量、單價(jià)、金額、稅金等信息，根據(jù)一定的規(guī)則還能對(duì)特殊憑證進(jìn)行增值稅計(jì)算扣除的專門處理，在機(jī)器視覺識(shí)別的基礎(chǔ)上利用一定的模型實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)的自動(dòng)記賬功能。

（三）大數(shù)據(jù)智能財(cái)務(wù)分析

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息量十分龐大，通過人工智能系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)公司所處行業(yè)信息、國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)政策情況進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，結(jié)合公司內(nèi)部財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和分析。有助于公司建立相關(guān)內(nèi)外部的數(shù)據(jù)庫，在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上進(jìn)行相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建，利用人工智能深度學(xué)習(xí)對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行模型構(gòu)建。依據(jù)分析模型對(duì)公司財(cái)務(wù)決策進(jìn)行數(shù)據(jù)支持，依據(jù)決策執(zhí)行效果的綜合分析。隨著時(shí)間的推移建立起數(shù)據(jù)預(yù)測系統(tǒng)，決策參考和執(zhí)行效果預(yù)測，使大數(shù)據(jù)分析服務(wù)于企業(yè)戰(zhàn)略決策。

（四）財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型利用人工智能的計(jì)算和推理功能，通過試湊法等方式進(jìn)行機(jī)器模擬，對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)進(jìn)行分析與設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的智能化。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的智能化是指利用人工智能深度學(xué)習(xí)功能，根據(jù)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制的目標(biāo)，自行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型進(jìn)行構(gòu)建。人工進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理難以對(duì)內(nèi)外部環(huán)境變化進(jìn)行詳細(xì)的量化、計(jì)算、處理，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)分析不夠全面和恰當(dāng)，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠很好地利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的算力，對(duì)內(nèi)外部各類信息進(jìn)行計(jì)算處理，從而形成更加有效的方案。目前財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的智能化運(yùn)用主要有以下幾個(gè)方面：一是利用模糊數(shù)學(xué)計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析等方法對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行多維度建模。二是利用專家系統(tǒng)，根據(jù)模型結(jié)果進(jìn)行一定的反饋，用于根據(jù)實(shí)際情況修正模型參數(shù)或權(quán)重。三是利用模糊綜合評(píng)價(jià)、關(guān)聯(lián)度分析等方法構(gòu)建相關(guān)決策模型，以便用于風(fēng)險(xiǎn)控制。四是對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)類型自動(dòng)進(jìn)行歸納學(xué)習(xí)，進(jìn)行常規(guī)的風(fēng)險(xiǎn)控制和應(yīng)對(duì)措施建議。

（五）大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)預(yù)測

人工智能依賴其強(qiáng)大的算力，在一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，能夠?qū)崿F(xiàn)較為可靠的數(shù)據(jù)預(yù)測。利用現(xiàn)在掌握的數(shù)據(jù)情況，填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)，依靠算法和算力的優(yōu)勢，生成尚未掌握的數(shù)據(jù)。人工智能數(shù)據(jù)預(yù)測能夠?qū)ι虡I(yè)模式的改變、企業(yè)戰(zhàn)略的選擇、生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)預(yù)測等方面提供決策支持。人工智能用于預(yù)測，可各方面數(shù)據(jù)較為精準(zhǔn)，以對(duì)公司實(shí)際執(zhí)行情況與預(yù)測差距進(jìn)行原因分析，及時(shí)糾偏，有著傳統(tǒng)人工工作無法企及的精準(zhǔn)度。

三、人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的措施

（一）進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)會(huì)計(jì)工作的重視

人工智能運(yùn)用只是對(duì)部分會(huì)計(jì)傳統(tǒng)工作的替代，并不證明企業(yè)會(huì)計(jì)工作完全被人工智能替代。正所謂“經(jīng)濟(jì)越發(fā)展，會(huì)計(jì)越重要”，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層應(yīng)當(dāng)更加認(rèn)識(shí)到會(huì)計(jì)工作的重要性和全面性，提升管理會(huì)計(jì)在公司經(jīng)營中的重要作用，意識(shí)到財(cái)務(wù)管理對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略執(zhí)行的重要性。企業(yè)內(nèi)部會(huì)計(jì)人員應(yīng)當(dāng)正確認(rèn)識(shí)人工智能的影響，不能抱有消極應(yīng)付思想，應(yīng)當(dāng)在人工智能的運(yùn)用中充分發(fā)揮主觀能動(dòng)性，加強(qiáng)學(xué)習(xí)，促進(jìn)自身轉(zhuǎn)型發(fā)展，提升綜合能力。加強(qiáng)對(duì)管理會(huì)計(jì)知識(shí)的學(xué)習(xí)，運(yùn)用人工智能系統(tǒng)，使自己在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中貢獻(xiàn)更高價(jià)值。

（二）轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作方式

傳統(tǒng)模式下會(huì)計(jì)人員核算工作十分繁雜，并且不容有失，繁忙的工作下難免亂中出錯(cuò)，復(fù)核工作也顯得尤為重要。這使得傳統(tǒng)模式下財(cái)務(wù)日常工作耗費(fèi)較多經(jīng)歷且效率不高。人工智能時(shí)代下，會(huì)計(jì)記賬等功能可以利用人工智能完成，利用前文所述的語音記賬功能對(duì)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作進(jìn)行替代。會(huì)計(jì)人員也應(yīng)相應(yīng)轉(zhuǎn)變工作方式，緊跟時(shí)代步伐，利用人工智能技術(shù)對(duì)工作模式進(jìn)行提升。利用財(cái)務(wù)智能分析系統(tǒng)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型、財(cái)務(wù)預(yù)測系統(tǒng)等信息化、智能化的方式，向管理會(huì)計(jì)積極轉(zhuǎn)型。學(xué)習(xí)企業(yè)業(yè)務(wù)，促進(jìn)人才融合，將更多精力投入到企業(yè)流程再造，企業(yè)戰(zhàn)略決策輔助，戰(zhàn)略執(zhí)行結(jié)果反饋等管理會(huì)計(jì)方向，實(shí)現(xiàn)與時(shí)俱進(jìn)的發(fā)展。

（三）構(gòu)建管理會(huì)計(jì)信息化平臺(tái)

財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)在轉(zhuǎn)型過程中，需要逐步加強(qiáng)財(cái)務(wù)管理與會(huì)計(jì)工作的融合程度，逐步向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型。首先，需要加強(qiáng)業(yè)財(cái)融合，在人工智能逐步對(duì)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)核算業(yè)務(wù)進(jìn)行替代的過程中，逐步加強(qiáng)對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)的學(xué)習(xí)理解，深耕企業(yè)流程運(yùn)行、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等數(shù)據(jù)流程標(biāo)準(zhǔn)化前期建設(shè)工作，以便相關(guān)信息化平臺(tái)的逐步上線。其次，加強(qiáng)對(duì)人工智能可以實(shí)現(xiàn)功能的學(xué)習(xí)，了解企業(yè)戰(zhàn)略和關(guān)鍵業(yè)務(wù)控制點(diǎn)，對(duì)人工智能分析模型的指標(biāo)構(gòu)建提供初步方案，輔助管理會(huì)計(jì)信息化平臺(tái)的構(gòu)建。最后，隨著管理會(huì)計(jì)信息化平臺(tái)的逐步上線，對(duì)相關(guān)功能進(jìn)行完善，對(duì)數(shù)據(jù)的收集、篩選、處理、分析進(jìn)行人工復(fù)核，提出可供決策的選擇方案，成為人工智能進(jìn)一步深度學(xué)習(xí)的素材。

（四）利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)庫

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為企業(yè)獲取外部信息提供了完善的平臺(tái)，但是互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)無法依賴人工進(jìn)行挖掘和篩選，人工智能的出現(xiàn)使得管理會(huì)計(jì)對(duì)外部信息的高效收集和運(yùn)用提供了技術(shù)手段。管理會(huì)計(jì)應(yīng)當(dāng)積極研究對(duì)經(jīng)營管理有用的企業(yè)外部數(shù)據(jù)，同行業(yè)、上下游公司關(guān)鍵指標(biāo)信息，加強(qiáng)對(duì)行業(yè)、市場的研判，增加企業(yè)動(dòng)態(tài)的橫向?qū)Ρ确治?，提出企業(yè)取長補(bǔ)短的方案。多角度多方案對(duì)企業(yè)各類問題提出解決方案以供決策，對(duì)企業(yè)前期決策進(jìn)行跟蹤管理。

（五）構(gòu)建企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)測系統(tǒng)

財(cái)務(wù)預(yù)測體現(xiàn)管理會(huì)計(jì)的前瞻性，是管理會(huì)計(jì)區(qū)別于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的重要特征，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)事后核算具有滯后性。人工智能的出現(xiàn)使得數(shù)據(jù)的及時(shí)反饋和獲取、計(jì)算和預(yù)測都成為可能，在此基礎(chǔ)上，管理會(huì)計(jì)應(yīng)當(dāng)積極構(gòu)建相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測系統(tǒng)，利用人工智能的算力，實(shí)現(xiàn)空白數(shù)據(jù)的填補(bǔ)、未來數(shù)據(jù)的預(yù)測。利用人工對(duì)結(jié)果的邏輯性、合規(guī)合理性進(jìn)行分析，并進(jìn)行一定程度的修正，形成更精確的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測系統(tǒng)，供企業(yè)管理者進(jìn)行決策使用，最大程度發(fā)揮財(cái)務(wù)在人工智能時(shí)代的價(jià)值挖掘和創(chuàng)造能力。

（六）構(gòu)建財(cái)務(wù)管理數(shù)據(jù)庫

管理會(huì)計(jì)更加側(cè)重于財(cái)務(wù)管理，通過對(duì)人工智能系統(tǒng)的逐步應(yīng)用，管理會(huì)計(jì)可以實(shí)現(xiàn)相關(guān)管理、控制、預(yù)測功能，在各類模型逐漸完善的背景下，數(shù)據(jù)的分類和儲(chǔ)存也顯得越來越重要。在此基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和安全性管理，要求管理會(huì)計(jì)對(duì)財(cái)務(wù)管理數(shù)據(jù)庫的安全性進(jìn)行復(fù)核。與此同時(shí)，各類數(shù)據(jù)的電子化將加大對(duì)會(huì)計(jì)人員保密性、誠信度的管理挑戰(zhàn)。在管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型中，也應(yīng)加大對(duì)管理會(huì)計(jì)人員的誠信度評(píng)價(jià)。發(fā)展的同時(shí)需要兼顧安全和穩(wěn)定，才能更好地保障財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的成功轉(zhuǎn)型。

（作者單位：云南能投財(cái)務(wù)服務(wù)有限公司）