摘 要：在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，人工智能（ ）對(duì)會(huì)計(jì)領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，基于此，研究其與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的協(xié)同機(jī)制意義重大。研究剖析人工智能與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的理論，梳理人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用，以及會(huì)計(jì)職業(yè)判斷在實(shí)踐中的現(xiàn)狀，揭示兩者協(xié)同存在數(shù)據(jù)安全、技術(shù)穩(wěn)定性等問(wèn)題。人工智能可提升會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的效率與質(zhì)量，但也壓縮了判斷空間，帶來(lái)人員轉(zhuǎn)型壓力和責(zé)任界定模糊等挑戰(zhàn)。為此，構(gòu)建共生新范式需從技術(shù)融合、人員能力提升、數(shù)據(jù)治理與安全三方面著手，以促進(jìn)會(huì)計(jì)行業(yè)健康發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能；會(huì)計(jì)職業(yè)判斷；共生新范式；數(shù)據(jù)安全；復(fù)合型人才中圖分類(lèi)號(hào)：F23 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2025）10-0093-04

在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，人工智能（AI）已成為推動(dòng)各行業(yè)變革的關(guān)鍵力量，會(huì)計(jì)領(lǐng)域也不例外。從會(huì)計(jì)行業(yè)的現(xiàn)狀來(lái)看，其工作內(nèi)容包含大量的數(shù)據(jù)處理、財(cái)務(wù)報(bào)表編制、稅務(wù)申報(bào)等重復(fù)性和規(guī)律性較強(qiáng)的任務(wù)，這些任務(wù)往往需要耗費(fèi)會(huì)計(jì)人員大量的時(shí)間和精力。而 AI 技術(shù)具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和處理能力，能夠快速準(zhǔn)確地完成這些重復(fù)性工作。會(huì)計(jì)職業(yè)判斷貫穿于整個(gè)會(huì)計(jì)過(guò)程，在會(huì)計(jì)工作中具有十分重要的作用。基于此，研究人工智能與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的協(xié)同機(jī)制具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，不僅有助于充分發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢(shì)，提升會(huì)計(jì)工作的質(zhì)量和效率，還能為會(huì)計(jì)人員在人工智能時(shí)代的職業(yè)發(fā)展提供有益的參考，促進(jìn)會(huì)計(jì)行業(yè)的健康發(fā)展。

一、人工智能與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的理論剖析

在人工智能滲透會(huì)計(jì)領(lǐng)域的背景下，厘清二者的理論內(nèi)涵是構(gòu)建共生新范式的基礎(chǔ)。本章通過(guò)解析人工智能的技術(shù)與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的內(nèi)涵，為后續(xù)分析應(yīng)用現(xiàn)狀、影響機(jī)制及共生路徑奠定基礎(chǔ)。

（一）人工智能理論

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支，旨在研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。隨著技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為人工智能的核心技術(shù)之一。人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用具有諸多技術(shù)優(yōu)勢(shì)，能夠提高會(huì)計(jì)工作的效率和準(zhǔn)確性，通過(guò)自動(dòng)化處理大量的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)，可以減少人工操作帶來(lái)的錯(cuò)誤，提高數(shù)據(jù)處理的速度和精度。人工智能還能夠提供更深入的數(shù)據(jù)分析，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)企業(yè)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)未來(lái)的銷(xiāo)售趨勢(shì)，幫助企業(yè)制訂合理的生產(chǎn)和銷(xiāo)售計(jì)劃。

（二）會(huì)計(jì)職業(yè)判斷

會(huì)計(jì)職業(yè)判斷是指會(huì)計(jì)人員根據(jù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則等制度原則的規(guī)定，從經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)特點(diǎn)及企業(yè)具體情況出發(fā)，對(duì)非確定性會(huì)計(jì)事項(xiàng)和業(yè)務(wù)作出的判斷和決策，貫穿于會(huì)計(jì)工作各個(gè)環(huán)節(jié)，具有至關(guān)重要的地位。準(zhǔn)確的會(huì)計(jì)職業(yè)判斷能夠?yàn)樾畔⑹褂谜咛峁┛煽康臎Q策依據(jù)[1]，有助于提高企業(yè)的財(cái)務(wù)管理水平。通過(guò)合理的職業(yè)判斷，會(huì)計(jì)人員可以為企業(yè)提供更有針對(duì)性的財(cái)務(wù)分析和建議，幫助企業(yè)管理層制定科學(xué)的決策，優(yōu)化資源配置，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

二、人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的現(xiàn)狀

隨著人工智能技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的滲透與拓展，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作模式正經(jīng)歷結(jié)構(gòu)性變革。本章聚焦人工智能與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的現(xiàn)實(shí)交互場(chǎng)景，為后續(xù)探討人工智能對(duì)會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的多維度影響及共生范式構(gòu)建提供現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

（一）人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用全景

在會(huì)計(jì)核算環(huán)節(jié)，人工智能的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了流程的自動(dòng)化與智能化。以智能財(cái)務(wù)軟件為代表，其具備強(qiáng)大的發(fā)票識(shí)別與賬務(wù)處理能力，通過(guò)先進(jìn)的光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)，智能財(cái)務(wù)軟件能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別各類(lèi)發(fā)票上的信息，并將這些信息自動(dòng)錄入到財(cái)務(wù)系統(tǒng)中，使得會(huì)計(jì)人員可以將更多的時(shí)間和精力投入其他有價(jià)值的工作中。

在財(cái)務(wù)報(bào)表分析方面，借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法，人工智能可以對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的分析。通過(guò)對(duì)歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，人工智能能夠識(shí)別出數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)和模式，預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)的財(cái)務(wù)狀況。利用時(shí)間序列分析算法，人工智能可以對(duì)企業(yè)的銷(xiāo)售收入、成本費(fèi)用等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)未來(lái)幾個(gè)季度甚至年度的財(cái)務(wù)指標(biāo)，幫助企業(yè)提前制定相應(yīng)的經(jīng)營(yíng)策略。人工智能還能進(jìn)行比率分析、趨勢(shì)分析和結(jié)構(gòu)分析等，從而評(píng)估企業(yè)的財(cái)務(wù)健康狀況。

在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，人工智能可以整合企業(yè)內(nèi)外部的多源數(shù)據(jù)，包括財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等，構(gòu)建全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并利用這些模型實(shí)時(shí)監(jiān)控企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，并及時(shí)發(fā)出預(yù)警。通過(guò)對(duì)企業(yè)的應(yīng)收賬款賬齡分析、存貨周轉(zhuǎn)率分析等，人工智能可以評(píng)估企業(yè)的資金流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)；通過(guò)對(duì)市場(chǎng)利率、匯率波動(dòng)的監(jiān)測(cè)，以及對(duì)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)的分析，人工智能可評(píng)估企業(yè)面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

（二）會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的實(shí)踐現(xiàn)狀

在收入確認(rèn)方面，隨著經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的日益復(fù)雜，會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的難度顯著增加。在一些涉及復(fù)雜銷(xiāo)售合同的業(yè)務(wù)中，如包含多重交易安排、可變對(duì)價(jià)、售后回購(gòu)等條款的合同，會(huì)計(jì)人員需要運(yùn)用職業(yè)判斷來(lái)確定收入的確認(rèn)時(shí)點(diǎn)和金額，對(duì)于附有銷(xiāo)售退回條款的銷(xiāo)售，會(huì)計(jì)人員需要根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)和市場(chǎng)情況，合理估計(jì)銷(xiāo)售退回的可能性和金額，這一過(guò)程充滿了不確定性。

在資產(chǎn)減值測(cè)試中，會(huì)計(jì)職業(yè)判斷同樣發(fā)揮著關(guān)鍵作用。當(dāng)企業(yè)的資產(chǎn)可能發(fā)生減值時(shí)，會(huì)計(jì)人員需要判斷資產(chǎn)是否存在減值，這一過(guò)程需要會(huì)計(jì)人員對(duì)資產(chǎn)的未來(lái)現(xiàn)金流量、折現(xiàn)率等因素進(jìn)行合理估計(jì)。對(duì)于固定資產(chǎn)的減值測(cè)試，會(huì)計(jì)人員需要考慮資產(chǎn)的剩余使用壽命、未來(lái)的生產(chǎn)能力、市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)等因素，確定資產(chǎn)的未來(lái)現(xiàn)金流量。折現(xiàn)率的選擇也具有主觀性，會(huì)計(jì)人員需要根據(jù)市場(chǎng)利率、企業(yè)的資本成本等因素進(jìn)行判斷。

會(huì)計(jì)職業(yè)判斷在實(shí)踐中也面臨著諸多挑戰(zhàn)。會(huì)計(jì)人員的專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)參差不齊，部分會(huì)計(jì)人員缺乏對(duì)新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和復(fù)雜業(yè)務(wù)的深入理解，在一些中小企業(yè)中，會(huì)計(jì)人員可能沒(méi)有接受過(guò)系統(tǒng)的培訓(xùn)，對(duì)新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的變化了解不及時(shí)，在處理復(fù)雜業(yè)務(wù)時(shí)，難以做出準(zhǔn)確的職業(yè)判斷。

（三）兩者協(xié)同的現(xiàn)狀與問(wèn)題

目前，人工智能與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的協(xié)同主要呈現(xiàn)出人機(jī)協(xié)作和智能輔助決策兩種模式。在人機(jī)協(xié)作模式下，會(huì)計(jì)人員與人工智能系統(tǒng)緊密配合，會(huì)計(jì)人員負(fù)責(zé)提供專(zhuān)業(yè)的會(huì)計(jì)知識(shí)和對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)的理解，人工智能系統(tǒng)則承擔(dān)數(shù)據(jù)處理和分析的任務(wù)。在財(cái)務(wù)報(bào)表編制過(guò)程中，人工智能系統(tǒng)可以快速收集和整理企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，生成初步的報(bào)表框架，會(huì)計(jì)人員在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用職業(yè)判斷對(duì)報(bào)表進(jìn)行審核和調(diào)整，確保報(bào)表的準(zhǔn)確性和合規(guī)性。

然而，在實(shí)際協(xié)同過(guò)程中存在一些問(wèn)題。一是數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問(wèn)題，人工智能系統(tǒng)在處理大量會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)的安全性面臨威脅。二是人工智能技術(shù)的穩(wěn)定性和可靠性也有待提高，可能會(huì)出現(xiàn)故障或算法錯(cuò)誤而導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理結(jié)果不準(zhǔn)確。

三、人工智能對(duì)會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的多維度影響

人工智能與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的碰撞正在重塑會(huì)計(jì)行業(yè)的邏輯。本章從效率提升、空間壓縮、轉(zhuǎn)型壓力、責(zé)任界定等維度切入，系統(tǒng)分析人工智能對(duì)會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的影響，為構(gòu)建人工智能與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的共生范式提供問(wèn)題導(dǎo)向的分析框架。

（一）提升判斷效率與質(zhì)量

在會(huì)計(jì)職業(yè)判斷中，數(shù)據(jù)處理是基礎(chǔ)且關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，人工智能憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，為提升判斷效率與質(zhì)量提供了有力支持。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作在處理大量會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，需要耗費(fèi)大量時(shí)間和精力，且容易出現(xiàn)計(jì)算錯(cuò)誤和數(shù)據(jù)遺漏。而人工智能通過(guò)先進(jìn)的算法和高效的計(jì)算能力，能夠在短時(shí)間內(nèi)對(duì)海量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、分類(lèi)和分析，大大提高了數(shù)據(jù)處理的速度和準(zhǔn)確性。

此外，人工智能還能夠提供準(zhǔn)確的信息，為會(huì)計(jì)職業(yè)判斷提供可靠的依據(jù)。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，人工智能可以整合企業(yè)內(nèi)外部的多源數(shù)據(jù)，包括財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等，構(gòu)建全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。利用這些模型，人工智能能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，并及時(shí)發(fā)出預(yù)警[2]。

（二）職業(yè)判斷空間與人員轉(zhuǎn)型壓力

隨著人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的深入應(yīng)用，會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的空間受到了一定程度的壓縮。人工智能憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和預(yù)設(shè)的算法模型，能夠高效地完成許多傳統(tǒng)會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的任務(wù)。在賬務(wù)處理方面，智能財(cái)務(wù)軟件可以根據(jù)預(yù)設(shè)的會(huì)計(jì)規(guī)則，自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)會(huì)計(jì)憑證，完成記賬、算賬和報(bào)賬等工作，這使得原本需要會(huì)計(jì)人員進(jìn)行職業(yè)判斷的部分工作被自動(dòng)化處理所取代。

會(huì)計(jì)人員在轉(zhuǎn)型過(guò)程中還面臨著知識(shí)結(jié)構(gòu)更新的挑戰(zhàn)。會(huì)計(jì)人員需要學(xué)習(xí)新的人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)分析方法和管理會(huì)計(jì)知識(shí)，以適應(yīng)新的崗位需求。然而，大多數(shù)會(huì)計(jì)人員在數(shù)據(jù)分析方面的能力相對(duì)較弱，需要通過(guò)學(xué)習(xí)和實(shí)踐來(lái)不斷提高。此外，會(huì)計(jì)人員還需要具備跨領(lǐng)域的綜合能力，如溝通能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力和戰(zhàn)略思維能力等，這也造成了人員轉(zhuǎn)型的壓力。

（三）責(zé)任界定與數(shù)據(jù)安全

在人工智能廣泛應(yīng)用于會(huì)計(jì)領(lǐng)域的背景下，法律責(zé)任界定模糊成為一個(gè)亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。當(dāng)人工智能系統(tǒng)出現(xiàn)錯(cuò)誤或?qū)е虏涣己蠊麜r(shí)，難以明確責(zé)任主體是開(kāi)發(fā)者、使用者還是其他相關(guān)方。這種責(zé)任界定的模糊性，使得在出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，各方可能會(huì)相互推諉責(zé)任，導(dǎo)致企業(yè)的損失難以得到合理的賠償，也影響了人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的進(jìn)一步推廣和應(yīng)用。

數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是人工智能應(yīng)用中面臨的又一重大挑戰(zhàn)。會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)包含企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果等重要信息，一旦泄露，將給企業(yè)帶來(lái)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和聲譽(yù)損害。人工智能系統(tǒng)在處理和存儲(chǔ)大量會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，面臨著數(shù)據(jù)被竊取、篡改和濫用的風(fēng)險(xiǎn)。在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中，數(shù)據(jù)的安全性也難以得到保障，可能會(huì)被第三方截獲和篡改。數(shù)據(jù)隱私保護(hù)也是一個(gè)重要問(wèn)題，企業(yè)需要確?？蛻艉蛦T工的個(gè)人信息不被泄露，遵守相關(guān)的隱私保護(hù)法律法規(guī)。

四、人工智能與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷共生新范式的構(gòu)建路徑

在人工智能與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的協(xié)同發(fā)展中，破解技術(shù)應(yīng)用與人工決策的深層矛盾、構(gòu)建人機(jī)共生的可持續(xù)發(fā)展模式，已成為推動(dòng)會(huì)計(jì)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心議題。本章聚焦人工智能與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的共生目標(biāo)，提出“技術(shù)融合—人員能力提升—數(shù)據(jù)治理與安全”三位一體的構(gòu)建路徑，以期實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)效率與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷價(jià)值的共生共贏。

（一）技術(shù)融合：人工智能與會(huì)計(jì)流程的深度嵌入

為實(shí)現(xiàn)人工智能與會(huì)計(jì)流程的深度融合，首先需優(yōu)化數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方式多依賴(lài)人工錄入，不僅效率低，還容易出現(xiàn)錯(cuò)誤。引入人工智能技術(shù)后，可利用圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集。在發(fā)票識(shí)別方面，利用OCR 技術(shù)，智能財(cái)務(wù)軟件能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別發(fā)票上的文字信息，并將其轉(zhuǎn)化為電子數(shù)據(jù)錄入財(cái)務(wù)系統(tǒng)。

在數(shù)據(jù)處理階段，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的智能分析和挖掘。通過(guò)對(duì)大量歷史會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式，為會(huì)計(jì)職業(yè)判斷提供有力的支持[3]。在成本核算中，利用聚類(lèi)算法對(duì)成本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出不同成本項(xiàng)目之間的關(guān)系，幫助會(huì)計(jì)人員更合理地分配成本。在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，運(yùn)用邏輯回歸模型對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析，能夠預(yù)測(cè)企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理提供決策依據(jù)。

在智能報(bào)告生成階段，人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)預(yù)設(shè)的模板和規(guī)則，自動(dòng)生成各類(lèi)會(huì)計(jì)報(bào)告。在生成財(cái)務(wù)報(bào)表時(shí)，人工智能系統(tǒng)可以自動(dòng)從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù)，按照會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和企業(yè)的要求進(jìn)行分類(lèi)、匯總和計(jì)算，生成準(zhǔn)確的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表和現(xiàn)金流量表。在生成審計(jì)報(bào)告時(shí)，人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)審計(jì)程序和發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，自動(dòng)生成報(bào)告的初稿，審計(jì)人員在此基礎(chǔ)上進(jìn)行審核和修改，大大提高了審計(jì)工作的效率和質(zhì)量。

（二）人員能力提升：培養(yǎng)復(fù)合型會(huì)計(jì)人才

在人工智能時(shí)代，會(huì)計(jì)人員需要具備跨學(xué)科的知識(shí)體系。一方面，會(huì)計(jì)人員應(yīng)精通會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)知識(shí)，除了掌握傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)知識(shí)，還需深入了解管理會(huì)計(jì)知識(shí)，如預(yù)算管理、績(jī)效評(píng)價(jià)、決策分析等。另一方面，會(huì)計(jì)人員要掌握人工智能技術(shù)相關(guān)知識(shí)，了解人工智能的基本原理和算法，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等[4]。例如，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，能夠?qū)?fù)雜的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)以直觀的圖表形式展示出來(lái)，便于管理層和其他利益相關(guān)者理解和決策。

高校教育在培養(yǎng)復(fù)合型會(huì)計(jì)人才方面應(yīng)優(yōu)化課程設(shè)置，在傳統(tǒng)會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)課程的基礎(chǔ)上，增加人工智能、數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)科學(xué)等相關(guān)課程。還應(yīng)加強(qiáng)實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，與企業(yè)合作建立實(shí)習(xí)基地，為學(xué)生提供實(shí)踐機(jī)會(huì)。高校可以邀請(qǐng)企業(yè)的會(huì)計(jì)專(zhuān)家和人工智能技術(shù)人員到學(xué)校舉辦講座和培訓(xùn)，分享實(shí)際工作中的經(jīng)驗(yàn)和案例，使學(xué)生了解行業(yè)的最新發(fā)展動(dòng)態(tài)和需求，培養(yǎng)學(xué)生的職業(yè)素養(yǎng)和創(chuàng)新能力。

企業(yè)應(yīng)定期組織內(nèi)部培訓(xùn)，邀請(qǐng)人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家和會(huì)計(jì)行業(yè)的資深人士，為會(huì)計(jì)人員提供針對(duì)性的培訓(xùn)課程。培訓(xùn)內(nèi)容可以包括人工智能技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的最新應(yīng)用、數(shù)據(jù)分析方法與技巧、會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的案例分析等。鼓勵(lì)會(huì)計(jì)人員參加外部培訓(xùn)和認(rèn)證考試，如數(shù)據(jù)分析專(zhuān)業(yè)認(rèn)證（CDA）等，通過(guò)系統(tǒng)地學(xué)習(xí)和考試，提高會(huì)計(jì)人員的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能水平。

（三）數(shù)據(jù)治理與安全：保障協(xié)同的基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)治理是人工智能與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷協(xié)同的重要基礎(chǔ)，其核心在于建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。在會(huì)計(jì)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性至關(guān)重要。不同企業(yè)或部門(mén)可能存在數(shù)據(jù)定義、格式和編碼不一致的情況，這給數(shù)據(jù)的整合和分析帶來(lái)困難。因此，需要建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式規(guī)范，如日期格式、金額格式等，避免因格式不一致導(dǎo)致的數(shù)據(jù)處理錯(cuò)誤。建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制，對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和評(píng)估。

數(shù)據(jù)安全防護(hù)是人工智能與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷協(xié)同的重要保障。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，應(yīng)采用加密技術(shù)對(duì)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)，防止數(shù)據(jù)被竊取或篡改。利用對(duì)稱(chēng)加密算法或非對(duì)稱(chēng)加密算法，對(duì)敏感的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，只有擁有正確密鑰的授權(quán)人員才能訪問(wèn)和讀取數(shù)據(jù)。采用多副本存儲(chǔ)和異地備份的方式，提高數(shù)據(jù)的可靠性和容錯(cuò)性。在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中，應(yīng)使用安全的傳輸協(xié)議，如 SSL/TLS 協(xié)議，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密傳輸，防止數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中被截獲和篡改。加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)，設(shè)置防火墻、入侵檢測(cè)系統(tǒng)和漏洞掃描系統(tǒng)等，防范網(wǎng)絡(luò)攻擊和惡意軟件的入侵，保護(hù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?/p>

五、結(jié)束語(yǔ)

在人工智能與會(huì)計(jì)深度融合的浪潮下，構(gòu)建二者共生新范式迫在眉睫。從理論剖析到現(xiàn)狀洞察，我們明晰了人工智能的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)，以及會(huì)計(jì)職業(yè)判斷面臨的機(jī)遇和困境。技術(shù)融合讓會(huì)計(jì)流程更高效智能，人員能力提升為行業(yè)發(fā)展注入新動(dòng)力，數(shù)據(jù)治理與安全則筑牢協(xié)同發(fā)展的根基。然而，這一過(guò)程并非一蹴而就，數(shù)據(jù)安全隱患、人員轉(zhuǎn)型難題等仍需持續(xù)攻克。未來(lái)，各方應(yīng)協(xié)同發(fā)力，企業(yè)、高校和科研機(jī)構(gòu)積極探索創(chuàng)新，政府完善相關(guān)法規(guī)政策。只有這樣，才能真正實(shí)現(xiàn)人工智能與會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的共生共贏，推動(dòng)會(huì)計(jì)行業(yè)在數(shù)字化時(shí)代持續(xù)、穩(wěn)健發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 壽伊青，胡永銓?zhuān)忠蒈?會(huì)計(jì)職業(yè)判斷對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)決策過(guò)程的影響研究[J].商展經(jīng)濟(jì)，2025（1）：185-188.

[2] 謝吉，樹(shù)友林.AI技術(shù)可以代替會(huì)計(jì)人員職業(yè)判斷嗎？[J].中國(guó)管理信息化，2021，24（11）：68-70.

[3] 許金葉.會(huì)計(jì)職業(yè)判斷：財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)智能機(jī)器人的判別與研發(fā)重點(diǎn)[J].財(cái)務(wù)研究，2023（1）：36-44.

[4] 邱立軍，張宥妮.論人工智能對(duì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)概念框架的沖擊和思考[J].商業(yè)觀察，2023，9（34）：29-32.