摘" 要：隨著人工智能與大數(shù)據(jù)技術廣泛應用，數(shù)字經濟概念已成為推動現(xiàn)代經濟發(fā)展的核心動力。在此背景下，會計行業(yè)迎來轉型升級關鍵時期。智能管理會計作為新興會計模式，在提高財務數(shù)據(jù)處理效率、優(yōu)化財務決策等方面展現(xiàn)出巨大潛力。本研究聚焦于智能管理會計在數(shù)字經濟時代所面臨的挑戰(zhàn)，提出可行性發(fā)展路徑，以期為智能管理會計健康發(fā)展提供指導。

關鍵詞：數(shù)字經濟時代；管理會計；智能化

【DOI】10.12231/j.issn.1000-8772.2025.12.097

在數(shù)字經濟時代，企業(yè)環(huán)境愈加復雜多變，要求管理會計應擔負起指導企業(yè)戰(zhàn)略、優(yōu)化資源配置的重任。智能管理會計通過整合先進信息技術，能夠對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行高效處理和深入分析，并提供科學的業(yè)務洞察。此種轉型將改變會計職能，并為管理者提供全新工具。因此，深入了解智能管理會計的關鍵技術與實施路徑，對于推動企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新具有重要意義。

1 數(shù)字經濟時代智能管理會計發(fā)展的必要性

1.1 適應數(shù)字化轉型需求

數(shù)字化轉型已成為現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展的核心動力。智能管理會計通過集成大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等先進信息技術，能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)財務操作自動化和數(shù)字化，適應轉型需求[1]。例如，自動化工具可處理日常賬務和報表，人工智能技術則能夠分析財務數(shù)據(jù)，識別潛在風險和機會。此種轉型將提升財務部門工作效率，并為企業(yè)提供靈活且迅速的操作模式，使其在市場競爭中保持優(yōu)勢。

1.2 提高數(shù)據(jù)處理效率

傳統(tǒng)會計處理方式通常勞動密集且時間消耗大，而智能管理會計通過自動化工具和算法可以快速準確地完成數(shù)據(jù)收集、整理和分析工作[2]。例如，機器學習算法能夠自動從成千上萬的交易記錄中提取有價值的財務指標，以此減少人工輸入錯誤或時間延遲，并減輕會計人員工作負擔，將更多精力投入到戰(zhàn)略性任務中。

1.3 增強決策精準度

智能管理會計系統(tǒng)能夠提供深入且綜合的數(shù)據(jù)分析，幫助決策者理解復雜財務狀況，預測未來趨勢，并據(jù)此做出科學決策。例如，通過對歷史數(shù)據(jù)深入挖掘和模式識別，企業(yè)可以準確預測市場動向和消費者行為，并制定有效的營銷策略或資源配置方案。此外，智能分析工具還能夠實時監(jiān)控財務表現(xiàn)和風險指標，確保管理層能夠及時調整策略，以應對外部環(huán)境變化[3]。

2 數(shù)字經濟時代智能管理會計發(fā)展存在的問題

2.1 數(shù)據(jù)整合復雜，多源異構數(shù)據(jù)難以有效處理

在數(shù)字經濟時代，智能管理會計所面臨的這一挑戰(zhàn)具體表現(xiàn)如下：第一，智能管理會計系統(tǒng)需要處理多種數(shù)據(jù)類型，包括內部會計數(shù)據(jù)、市場營銷數(shù)據(jù)、客戶行為數(shù)據(jù)等，格式標準各不相同。例如，財務數(shù)據(jù)以標準會計格式存儲，而市場數(shù)據(jù)和客戶行為數(shù)據(jù)則是非結構化的文本或圖像數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)整合尤為困難，需要大量時間技術投入來進行格式轉換和數(shù)據(jù)同步。第二，現(xiàn)有數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和工具通常針對特定類型數(shù)據(jù)或特定處理任務設計，缺乏足夠靈活性來處理多源異構數(shù)據(jù)。例如，傳統(tǒng)會計軟件擅長處理結構化財務數(shù)據(jù)，但在處理大規(guī)模非結構化數(shù)據(jù)時則明顯不足。此外，不同數(shù)據(jù)源之間易存在技術兼容性問題，使數(shù)據(jù)無縫對接和實時分析成為一大技術挑戰(zhàn)。第三，多源數(shù)據(jù)質量參差不齊，部分數(shù)據(jù)易存在錯誤、缺失或過時問題，若未能夠在數(shù)據(jù)預處理階段得到有效解決，將直接影響到數(shù)據(jù)分析準確性[4]。因此，數(shù)據(jù)清洗和預處理工作將會成為數(shù)據(jù)分析過程中耗時最長、最為復雜的一部分，需要投入大量人力和技術資源。

2.2 信息安全問題加劇，敏感財務數(shù)據(jù)泄露風險增高

在數(shù)字經濟時代，智能管理會計所面臨的這一挑戰(zhàn)具體表現(xiàn)如下：第一，隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量大幅增加以及數(shù)據(jù)類型多樣化，現(xiàn)有信息安全措施明顯不足，難以全面應對網絡威脅。公司財報、投資記錄及客戶財務信息等敏感財務數(shù)據(jù)一旦泄露將會造成一定經濟損失，并損害公司信譽和客戶信任。第二，內部風險管理缺失，企業(yè)內部能夠接觸到敏感財務信息的員工，會因操作失誤、權限濫用或其他安全弱點，直接引發(fā)數(shù)據(jù)泄露[5]。例如，對數(shù)據(jù)訪問權限的管理不嚴，或是缺乏對敏感操作的足夠監(jiān)控和審計，都將導致重要信息外泄。此種內部風險存在，說明現(xiàn)有風險管理和控制流程未能有效識別并覆蓋新興風險點，內部安全防護過于薄弱。第三，隨著全球對數(shù)據(jù)保護法規(guī)的強化，如歐盟的通用數(shù)據(jù)保護條例（GDPR）等，企業(yè)在處理和存儲數(shù)據(jù)的過程中需要遵循更為嚴格的法規(guī)要求，不僅增加了企業(yè)操作成本，還意味著一旦違反相關法規(guī)，企業(yè)將面臨高昂法律和經濟處罰。對管理會計而言，如何在確保數(shù)據(jù)安全和效率的同時，合規(guī)地處理并使用財務數(shù)據(jù)，已成為亟須解決的重大問題。

2.3 倫理與合規(guī)沖突，自動化決策易觸及道德爭議

在數(shù)字經濟時代，智能管理會計所面臨的這一挑戰(zhàn)具體表現(xiàn)如下：第一，自動化決策系統(tǒng)常常被批評為“黑箱”操作，其決策邏輯缺乏透明度。由于算法復雜性和保密性，外部利益相關者很難獲得關于決策過程的詳盡信息，使外界對系統(tǒng)作出的財務評估和預測的合理性及公正性產生疑問。例如，一個企業(yè)使用系統(tǒng)進行信用評估或財務審計，但如果決策過程不公開，結果將會遭受質疑，并影響決策接受度與實施效果。第二，偏見與歧視問題在自動化決策中尤為突出。由于AI系統(tǒng)的學習和決策依賴于訓練數(shù)據(jù)，若這些數(shù)據(jù)中反映了某些偏見，那么AI系統(tǒng)將會無意中復制甚至放大偏見，進而引發(fā)道德爭議，并導致法律問題。例如，如果自動化信用評分系統(tǒng)基于偏見數(shù)據(jù)，錯誤地低估了某個群體信用等級，將對該群體成員產生不公平負面影響。第三，在復雜算法決策過程中，若出現(xiàn)負面后果，通常難以界定是由系統(tǒng)設計缺陷、開發(fā)者編程錯誤、還是運營者操作失誤所導致。由于責任歸屬不明確，易給法律訴訟帶來挑戰(zhàn)，并對企業(yè)道德責任界定造成困擾，增加企業(yè)在采用智能管理會計系統(tǒng)時的潛在法律與道德風險。

2.4 專業(yè)技能缺口擴大，新技術需求與現(xiàn)有能力脫節(jié)

在數(shù)字經濟時代，智能管理會計所面臨的這一挑戰(zhàn)具體表現(xiàn)如下：第一，技能更新滯后，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)分析等技術快速發(fā)展，會計專業(yè)人員所需掌握的技能也在不斷變化。然而，現(xiàn)實中，部分會計專業(yè)人員技能更新速度與技術演進速度并不匹配。導致現(xiàn)有專業(yè)能力無法滿足日益復雜的技術需求，易影響會計工作效率。第二，盡管市場對于高級技術會計人員的需求日益增加，但培訓和教育資源卻相對匱乏。一些現(xiàn)有會計教育課程和專業(yè)培訓普遍側重于傳統(tǒng)會計技能，對于如何有效利用人工智能工具、進行大數(shù)據(jù)分析等內容涉及較少，易限制會計專業(yè)人員技能多元化發(fā)展。第三，當前會計教育培訓仍然過于側重于傳統(tǒng)會計和財務管理技能培養(yǎng)，易忽視與信息技術、數(shù)據(jù)科學等相關領域的融合互動，導致會計專業(yè)人員在面對復雜問題時普遍能力不足。

3 數(shù)字經濟時代智能管理會計發(fā)展路徑

3.1 強化數(shù)據(jù)治理，建立全面的數(shù)據(jù)安全架構

首先，企業(yè)應實施分級數(shù)據(jù)管理制度，根據(jù)數(shù)據(jù)敏感性和業(yè)務重要性進行分類。例如，將數(shù)據(jù)分為公開級、內部級、敏感級和機密級，每一級別具有相應安全措施。對于財務報表和投資決策信息等機密級數(shù)據(jù)，應采用最高級別訪問控制和監(jiān)控系統(tǒng)，對訪問這些數(shù)據(jù)的每個請求進行身份驗證和授權，以此防止數(shù)據(jù)被未授權訪問或濫用。其次，在數(shù)據(jù)存儲和傳輸過程中，應使用最新加密算法，如AES（高級加密標準）或RSA（非對稱加密技術）來加密數(shù)據(jù)。確保即便數(shù)據(jù)在傳輸過程中被截獲，沒有相應的密鑰也無法解讀數(shù)據(jù)內容。此外，對于在云環(huán)境中存儲的數(shù)據(jù)，應實施端到端加密技術，確保數(shù)據(jù)在進入云存儲前已經被加密，且只有客戶端持有解密密鑰，以此增強數(shù)據(jù)安全性。最后，定期進行安全審計是確保數(shù)據(jù)安全管理體系有效運行的重要環(huán)節(jié)。這一過程應對現(xiàn)有數(shù)據(jù)保護措施進行全面檢查評估，以及時識別并修補安全漏洞。安全審計應由獨立第三方機構執(zhí)行，以保持審計客觀性。審計過程中，應檢查數(shù)據(jù)訪問日志、安全事件響應過程及數(shù)據(jù)恢復策略的有效性。根據(jù)審計結果，企業(yè)應及時調整優(yōu)化數(shù)據(jù)安全政策和措施，如強化數(shù)據(jù)訪問控制、改進數(shù)據(jù)加密技術或更新防病毒軟件，確保數(shù)據(jù)安全管理體系能夠快速適應技術環(huán)境。

3.2 推動技術融合，集成AI與大數(shù)據(jù)以優(yōu)化決策

首先，企業(yè)需要開發(fā)智能分析工具來自動化數(shù)據(jù)分析，支持復雜數(shù)據(jù)環(huán)境下的決策制定。具體做法包括引入機器學習和數(shù)據(jù)挖掘技術，開發(fā)能夠自動識別數(shù)據(jù)模式和趨勢的算法。企業(yè)需要確保這些工具能夠處理大量異構數(shù)據(jù)，提供實時分析結果，幫助管理者快速理解業(yè)務現(xiàn)狀和未來變化。為此，企業(yè)應建立跨部門技術團隊，由數(shù)據(jù)科學家和業(yè)務分析師組成，共同定義數(shù)據(jù)分析工具的開發(fā)目標和功能需求。隨后，采用敏捷開發(fā)模式，快速迭代產品原型，測試并優(yōu)化算法性能。其次，企業(yè)應構建財務預測模型，使用時間序列分析、回歸模型等方法，對銷售收入、成本支出等關鍵財務指標進行預測，以提高預測準確性和及時性。實施過程中，企業(yè)需要定期更新模型參數(shù)，確保預測結果有效性。此外，應建立預測結果反饋機制，將實際業(yè)績與預測數(shù)據(jù)進行對比，分析預測誤差，持續(xù)優(yōu)化模型。最后，企業(yè)應通過AI算法優(yōu)化資源配置。實施過程中，需要對財務資源、物料資源及人力資源等資源現(xiàn)狀進行全面評估。隨后，利用線性規(guī)劃、網絡流分析等優(yōu)化算法，模擬不同資源配置方案的成本效益，選擇最優(yōu)解。例如，在供應鏈管理中，應通過AI算法優(yōu)化庫存水平和物流路徑，減少庫存成本和運輸成本。此外，企業(yè)還應建立動態(tài)調整機制，根據(jù)市場變化和內部條件實時調整資源配置，確保資源配置始終處于最優(yōu)狀態(tài)。

3.3 制定倫理規(guī)范，確保智能化應用合規(guī)性

首先，企業(yè)必須建立一套完善的倫理審查機制，成立由倫理專家、技術專家及法律顧問組成的倫理審查委員會，對所有使用人工智能的應用進行定期倫理審查。此審查包括評估AI應用是否會導致不公平或歧視行為，算法決策依據(jù)是否透明，以及是否有足夠的措施防止數(shù)據(jù)被濫用。此外，審查機制還應包括對AI應用更新的持續(xù)監(jiān)控，確保這些應用在演進過程中仍然符合最初設定的倫理標準和社會責任。其次，企業(yè)需要采用先進數(shù)據(jù)加密技術，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性。同時，企業(yè)應實施數(shù)據(jù)訪問控制機制，確保只有授權人員才能夠訪問敏感數(shù)據(jù)，且每次訪問都應有明確記錄和審計跟蹤。此外，智能系統(tǒng)應設計成允許用戶輕松理解和控制自己的數(shù)據(jù)如何被收集、使用和共享，以此增強用戶對智能系統(tǒng)的信任。最后，企業(yè)應開發(fā)部署可解釋的AI模型，確保智能決策的每一步驟均可被追蹤理解。具體來說，可以采用解釋性較高的算法，并提供詳細的決策記錄，以便在出現(xiàn)爭議時能夠清楚地解釋決策過程。此外，企業(yè)還應定期發(fā)布關于AI系統(tǒng)工作方式和決策過程的白皮書或透明度報告，與公眾分享AI決策的影響評估和性能指標，以此增強外部利益相關者信任。

3.4 增強能力培訓，提升會計人員新技術適應性

首先，企業(yè)應定期組織技術更新培訓，與專業(yè)培訓機構或技術供應商合作，定期舉辦培訓研討會和在線課程，涵蓋人工智能基礎、數(shù)據(jù)分析技術，以及這些技術如何應用于會計工作的實際案例分析。此外，培訓還應包括實操環(huán)節(jié)，如數(shù)據(jù)處理軟件的操作，AI工具在財務報表分析中的應用等，確保會計人員能夠將理論知識轉化為實際操作能力。其次，企業(yè)應為會計人員設計一條明確的職業(yè)發(fā)展路徑，包括晉升機制、專業(yè)能力培養(yǎng)及潛在的職位轉換機會。為此，企業(yè)應開展職業(yè)規(guī)劃研討會，幫助會計人員理解在智能管理會計領域中的發(fā)展前景，并提供必要的資源支持，如資助會計人員參加專業(yè)資格認證課程，或者提供在職學習和研究機會。最后，企業(yè)應鼓勵會計部門與IT部門、數(shù)據(jù)分析團隊等進行深入交流協(xié)作，定期組織跨部門工作坊和團隊建設活動，讓會計人員參與到數(shù)據(jù)系統(tǒng)的設計優(yōu)化過程中，了解數(shù)據(jù)流程和系統(tǒng)運作的全貌。同時，企業(yè)也可實施跨部門項目，如企業(yè)資源計劃（ERP）系統(tǒng)更新或財務數(shù)據(jù)自動化處理項目，使會計人員在實際項目中應用新技術，培養(yǎng)其項目管理和技術應用的雙重能力。

4 結束語

綜上所述，智能管理會計在數(shù)字經濟時代展示出強大的發(fā)展?jié)摿蛯嶋H應用價值。通過引入人工智能、大數(shù)據(jù)等技術，智能管理會計能夠提高財務信息處理效率，促進企業(yè)戰(zhàn)略決策和資源優(yōu)化。未來，企業(yè)和會計專業(yè)人士應積極適應這一變革，通過持續(xù)教育和技能提升，以把握智能時代下管理會計的新機遇。

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作者簡介：趙鮮艷（1984-），女，漢族，山西忻州人，本科，中級會計師，研究方向：管理會計。