季青青，耿若璇

一、人工智能時(shí)代會(huì)計(jì)人員面臨的挑戰(zhàn)

歷史上的幾次工業(yè)革命使人類的生產(chǎn)方式從手工生產(chǎn)變?yōu)闄C(jī)器生產(chǎn)再變?yōu)樾畔⒒?、自?dòng)化生產(chǎn)。 每一次的技術(shù)革新在提高了社會(huì)生產(chǎn)力的同時(shí)也導(dǎo)致了部分人群的失業(yè)。如今人工智能時(shí)代的產(chǎn)物已慢慢滲入我們的生活和工作的方方面面，會(huì)計(jì)從業(yè)人員受人工智能影響也較大。 如德勤會(huì)計(jì)師事務(wù)所與Kira System 合作開發(fā)的財(cái)務(wù)機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)錄入信息、匯總數(shù)據(jù)、分析處理數(shù)據(jù)等工作。 此后，多家會(huì)計(jì)師事務(wù)所相繼引進(jìn)人工智能來代替人工。 這些工作過去都是由人工完成，但是這些工作高度重復(fù)，并且專業(yè)性、技術(shù)性不強(qiáng)，如今人工智能的出現(xiàn)一方面可以將財(cái)務(wù)人員從基層工作中解放出來，另一方面也造成了部分人員在職場中的求職困難和失業(yè)。

未來學(xué)家阿爾文·托夫勒說過：“唯一可以確定的是，明天會(huì)使我們大吃一驚?！焙柤瘓F(tuán)建立了財(cái)務(wù)共享中心后，財(cái)務(wù)人員從原來的2000 多人削減至800 多人，其中基層會(huì)計(jì)人員被降到原來的20%。 越來越多的企業(yè)采用人工智能來代替人工是個(gè)必然的趨勢，很多行業(yè)采用人工智能能降低90%以上的成本，并且人工智能工作出錯(cuò)率低，存儲(chǔ)信息量大，能24 小時(shí)不間斷工作，不受情緒影響。 運(yùn)用人工智能還可以在財(cái)務(wù)工作中減少人為因素的影響，在一定程度上降低了財(cái)務(wù)造假的可能性。

二、會(huì)計(jì)從業(yè)人員的態(tài)度與轉(zhuǎn)變

目前人工智能尚未完全普及，正是會(huì)計(jì)從業(yè)人員看清危機(jī)、抓緊時(shí)間做出轉(zhuǎn)型的時(shí)刻。

根據(jù)調(diào)查顯示，超過65%的大學(xué)生對德勤財(cái)務(wù)機(jī)器人并不了解。 可見未來的會(huì)計(jì)從業(yè)者的危機(jī)意識(shí)還沒有完全樹立，如果他們不提高重視度，不在日新月異的時(shí)代下學(xué)習(xí)新技能，未來在職場中很有可能找不到與他們職業(yè)定位相符的工作。 因此會(huì)計(jì)從業(yè)者應(yīng)當(dāng)與時(shí)俱進(jìn)，用知識(shí)和技能武裝自己以應(yīng)對瞬息萬變的時(shí)代。

(一)客觀看待人工智能會(huì)計(jì)

財(cái)務(wù)人員想要在人工智能時(shí)代找到自己的職業(yè)定位，就要客觀看待這個(gè)時(shí)代給自己的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。 第一，樹立危機(jī)意識(shí)，主動(dòng)了解人工智能的前沿技術(shù)與研究。 因?yàn)楝F(xiàn)在的我們無法想象到未來人工智能會(huì)有多“智能”，現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域正迎來井噴式的發(fā)展，我們目前所看到也只是冰山一角。信息時(shí)代到來之前，人們也無法想象到如今足不出戶便可以購物，一部手機(jī)便可以完成所有的支付、收款與轉(zhuǎn)賬，學(xué)生在家也能上課學(xué)習(xí)，工作實(shí)現(xiàn)無紙化辦公，等等，所以想象是受認(rèn)知限制的，相信未來人工智能應(yīng)用的覆蓋面會(huì)越來越廣。也許人工智能會(huì)讓很多人失去工作，但是文明程度會(huì)因?yàn)槿斯ぶ悄艿某霈F(xiàn)而變得更高，所以我們不能因噎廢食。 從另一個(gè)角度看，人工智能還是讓因循守舊、安于現(xiàn)狀的人們走出舒適圈的外在驅(qū)動(dòng)力。 面對人工智能的威脅，基層的會(huì)計(jì)從業(yè)者不得不謀求新出路、學(xué)習(xí)新知識(shí)、積極轉(zhuǎn)型。 第二，不必過于恐慌，人工智能與人相比，還是有諸多不足的地方。 在企業(yè)的經(jīng)營決策方面，人工智能并不能根據(jù)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化以及企業(yè)經(jīng)營管理的不同策略、目標(biāo)做出響應(yīng)。 另外，大量的財(cái)務(wù)信息存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中，數(shù)據(jù)的安全性不能得到保障，遇到不法分子的攻擊可能會(huì)給企業(yè)造成難以挽回的損失。所以面對人工智能，會(huì)計(jì)從業(yè)者不應(yīng)當(dāng)逃避、抵觸，應(yīng)學(xué)會(huì)與之共存，不斷學(xué)習(xí)、接受新知識(shí)，利用它提高工作效率，讓自己的事業(yè)更上一層樓，在職場中立于不敗之地。

(二)由傳統(tǒng)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型

目前人工智能僅能通過模仿人類的思維方式進(jìn)行自動(dòng)報(bào)賬、會(huì)計(jì)核算、處理數(shù)據(jù)、生成財(cái)務(wù)報(bào)表等傳統(tǒng)、單一且煩瑣的工作。 國內(nèi)的會(huì)計(jì)人員結(jié)構(gòu)分布呈極端的兩極化狀態(tài)，基層的會(huì)計(jì)人員已經(jīng)近乎飽和，同時(shí)還面臨著人工智能的威脅，而為公司出謀劃策的高精尖財(cái)務(wù)人才卻屈指可數(shù)。 會(huì)計(jì)從業(yè)者應(yīng)看到公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)背后的情況，分析公司的潛在危機(jī)，根據(jù)行業(yè)的法律法規(guī)、公司的運(yùn)營情況，利用會(huì)計(jì)知識(shí)、管理決策能力，為企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營管理、生產(chǎn)計(jì)劃和企業(yè)的融資上市、合并重組、跨國合作等業(yè)務(wù)提供可靠的決策支持。

(三)發(fā)展為跨學(xué)科復(fù)合型人才

基層財(cái)務(wù)人員如果不想被人工智能取代，就應(yīng)努力轉(zhuǎn)型為創(chuàng)造智能的人才。 人工智能與會(huì)計(jì)的交叉融合，必然會(huì)對開發(fā)和維護(hù)人工智能系統(tǒng)的人才產(chǎn)生大量需求，從事人工智能會(huì)計(jì)系統(tǒng)的開發(fā)與維護(hù)工作是財(cái)務(wù)人員的一個(gè)新出路。例如想要開發(fā)一個(gè)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的專家系統(tǒng)，存儲(chǔ)會(huì)計(jì)專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，學(xué)習(xí)專家的推理、判斷的過程來解決會(huì)計(jì)領(lǐng)域的復(fù)雜問題，這個(gè)開發(fā)過程需要會(huì)計(jì)專家和人工智能開發(fā)者的相互配合，但是雙方對對方領(lǐng)域的知識(shí)、技術(shù)不太了解，導(dǎo)致最后的結(jié)果不盡如人意。 而當(dāng)會(huì)計(jì)專家學(xué)會(huì)了人工智能技術(shù)之后，便可以把自己的想法完美表達(dá)出來。 人工智能領(lǐng)域的智能機(jī)器人、自然語言處理、語音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等在會(huì)計(jì)領(lǐng)域都會(huì)大有作為，到時(shí)候跨學(xué)科的復(fù)合型人才將會(huì)變得炙手可熱。

三、人工智能時(shí)代教育模式的革新

貝爾科教集團(tuán)董事長王作冰提出了“三層金字塔”模型，揭示了人工智能時(shí)代勞動(dòng)者需要的三大素質(zhì)。 位于金字塔最底部的是智力商數(shù)IQ，中部的是情緒商數(shù)EQ，而人工智能商數(shù)AIQ 位于最頂部。 智商IQ 與人的學(xué)習(xí)能力、理解能力息息相關(guān)，是人成長、學(xué)習(xí)的基石。 情商EQ 反映了處理人際關(guān)系以及自我情緒調(diào)控的能力，職場上有著各種各樣的人，處理好與領(lǐng)導(dǎo)、同事的關(guān)系就顯得尤為重要。 較高的情商會(huì)使人能在職場中左右逢源，而情商較低的人即使有很高的智商也很可能會(huì)懷才不遇。 情商是成功的必要條件，所以在金字塔中EQ 位于IQ 上面。 而AIQ 是利用人工智能的能力，人工智能是沒有情感的機(jī)器，它的行為早就被編寫定義好了，人的主觀能動(dòng)性恰好能與人工智能互補(bǔ)，兩者結(jié)合便能為社會(huì)各行各業(yè)和人們的生活與工作提供便利。

人工智能改變了會(huì)計(jì)的工作模式，教育模式也應(yīng)該做出相應(yīng)的改變。 調(diào)整培養(yǎng)會(huì)計(jì)人才的策略，注重培養(yǎng)學(xué)生的人工智能商數(shù)。 在教學(xué)形式方面，讓實(shí)踐成為學(xué)生獲得知識(shí)的主要來源，教科書成為次要來源。 學(xué)生對于在實(shí)踐中獲得的知識(shí)會(huì)有更深刻的理解，同時(shí)還能提高動(dòng)手操作能力；在教學(xué)內(nèi)容方面，應(yīng)根據(jù)時(shí)代需求，讓學(xué)生學(xué)會(huì)一門人工智能編程語言，開設(shè)人工智能相關(guān)課程；在考核方面，不鼓勵(lì)應(yīng)試教育，應(yīng)讓學(xué)生走出刻板的書本知識(shí)，鼓勵(lì)學(xué)生提出質(zhì)疑，培養(yǎng)學(xué)生的批判精神。 讓學(xué)生在發(fā)現(xiàn)問題、提出問題的過程中培養(yǎng)發(fā)散思維；在課外能力提升方面，鼓勵(lì)會(huì)計(jì)專業(yè)學(xué)生考取CPA、ACCA、CMA、稅務(wù)師等含金量較高的證書，參加研究人工智能、大數(shù)據(jù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用的項(xiàng)目。

四、結(jié)語

人工智能時(shí)代會(huì)計(jì)從業(yè)者應(yīng)注重在以下四個(gè)方面提升自己：第一，提高學(xué)習(xí)能力。 時(shí)代的腳步一直匆匆向前，只有與時(shí)代一起進(jìn)步才有可能成為時(shí)代的引領(lǐng)者。 善于用知識(shí)武裝大腦，對新鮮事物抱有熱切的學(xué)習(xí)之心的人早已踏上新征程，相反因循守舊、墨守成規(guī)、止步不前的人其實(shí)一直在倒退。 第二，拓寬知識(shí)面。 會(huì)計(jì)從業(yè)者不應(yīng)僅僅懂得會(huì)計(jì)專業(yè)的知識(shí)，只有了解公司的業(yè)務(wù)，懂得了行業(yè)的整體情況，才能透過賬面上的數(shù)據(jù)分析公司的實(shí)際情況，為公司的生產(chǎn)運(yùn)營舉措分析利弊并提出合理的建議。 人工智能進(jìn)入會(huì)計(jì)領(lǐng)域，必然會(huì)導(dǎo)致會(huì)計(jì)的學(xué)科結(jié)構(gòu)變得多層次、多維度，會(huì)計(jì)從業(yè)者應(yīng)在多領(lǐng)域都有所涉獵，選擇一個(gè)方向深入學(xué)習(xí)。 第三，提高決策能力。 企業(yè)逐漸開始追求無庫存、零缺陷，這就對會(huì)計(jì)的管理決策能力提出了更高的要求。 會(huì)計(jì)的工作將由傳統(tǒng)的核算擴(kuò)展到分析過去、控制現(xiàn)在、籌劃未來。 第四，樹立全局觀。 會(huì)計(jì)為公司進(jìn)行計(jì)劃預(yù)測、投資分析、產(chǎn)品定價(jià)都需要考慮多方面的因素。 會(huì)計(jì)從業(yè)者要及時(shí)轉(zhuǎn)型，抓住時(shí)代機(jī)遇，爭取成為人工智能時(shí)代的原住民。