楊 曦

（中國(guó)工程物理研究院物資部，四川 綿陽(yáng) 621000）

一、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

1.人工智能時(shí)代發(fā)展的必然結(jié)果

2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，在戰(zhàn)略目標(biāo)中明確指出，到2025年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)4000億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)5萬(wàn)億元；到2030年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)1萬(wàn)億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)10萬(wàn)億元。人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，引發(fā)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的重大變革。人機(jī)協(xié)同將成為未來(lái)主流的生產(chǎn)和服務(wù)方式。在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，在各行各業(yè)，我國(guó)都將迎來(lái)巨大的變革。人工智能時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作逐步會(huì)被財(cái)務(wù)機(jī)器人所取代，只有管理會(huì)計(jì)工作接手財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作的“接力棒”，才能更好地適應(yīng)和促進(jìn)智能經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，管理會(huì)計(jì)工作即將邁入一個(gè)全新的時(shí)代。

2.企業(yè)生存和發(fā)展的內(nèi)外需求

在全球化、信息化和網(wǎng)絡(luò)化的時(shí)代，企業(yè)面臨的生存壓力越來(lái)越復(fù)雜多樣。除了宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化和調(diào)整、同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者的市場(chǎng)爭(zhēng)奪、消費(fèi)者日益提高的消費(fèi)需求、高端人才的緊缺等常態(tài)生存壓力以外，更有全球經(jīng)濟(jì)一體化模式的發(fā)展變化，因此，以事后核算為主的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足企業(yè)的生存和發(fā)展需要。只有管理會(huì)計(jì)對(duì)事前、事中、事后的全方位預(yù)判、跟蹤、分析、調(diào)節(jié)、管理、評(píng)價(jià)，才能更好地適應(yīng)新經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下的企業(yè)發(fā)展和壯大。

企業(yè)面臨重重的外部壓力以外，還有很多壓力來(lái)自企業(yè)內(nèi)部。企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力體現(xiàn)在方方面面，降低產(chǎn)品成本、提高生產(chǎn)效率、環(huán)環(huán)相扣的內(nèi)部控制、敏銳的商業(yè)視野、企業(yè)利潤(rùn)與職工績(jī)效的有機(jī)結(jié)合、企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展戰(zhàn)略與企業(yè)文化的滲透融合等。只有科學(xué)、合理、高效地解決了這一系列的問(wèn)題，企業(yè)才能在眾多的同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者之間脫穎而出，為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展奠定夯實(shí)的基礎(chǔ)。而管理會(huì)計(jì)在這些方面的作用尤為凸顯，因此，利用管理會(huì)計(jì)的職能，主動(dòng)把來(lái)自企業(yè)內(nèi)部的壓力轉(zhuǎn)化為企業(yè)強(qiáng)有力的競(jìng)爭(zhēng)力，化壓力為動(dòng)力，化危機(jī)為機(jī)遇，才能讓企業(yè)長(zhǎng)久的立于不敗之地。

3.人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)面臨的諸多挑戰(zhàn)

2017年，BBC 基于劍橋大學(xué)研究者的數(shù)據(jù)體系分析社會(huì)數(shù)十個(gè)領(lǐng)域的上千份工作，其中會(huì)計(jì)被取代的概率為97.6%。人工智能時(shí)代，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作面臨前所未有的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

一是時(shí)間效率方面。財(cái)務(wù)機(jī)器人7*24小時(shí)不間斷工作，首當(dāng)其沖地顛覆了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員工作時(shí)長(zhǎng)的概念。大量的數(shù)據(jù)運(yùn)算，財(cái)務(wù)機(jī)器人可以在極短的時(shí)間內(nèi)完成。據(jù)統(tǒng)計(jì)，德勤財(cái)務(wù)機(jī)器人三四個(gè)小時(shí)就可以完成財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員一天的工作，開(kāi)票流程可由20分鐘縮減到5分鐘，每天縮短 6小時(shí)的工作時(shí)間，工作效率提升75%；例如，某餐飲集團(tuán)，當(dāng)前門(mén)店數(shù)量近200家，40多人的工作財(cái)務(wù)機(jī)器人一天完成……。

二是數(shù)據(jù)精準(zhǔn)方面。財(cái)務(wù)機(jī)器人的數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn)，排除了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員人為的錯(cuò)誤以外，更加透明與可追溯是財(cái)務(wù)機(jī)器人的又一大優(yōu)勢(shì)。流程數(shù)據(jù)自動(dòng)化，大大減少了人為干擾因素對(duì)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)的影響。數(shù)據(jù)處理痕跡可追溯，更好地提高了財(cái)務(wù)監(jiān)管的作用。數(shù)據(jù)處理規(guī)則統(tǒng)一化，更是減少了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的差異化，使數(shù)據(jù)的可比性提高了依據(jù)。

三是基礎(chǔ)重復(fù)性工作方面。財(cái)務(wù)機(jī)器人可以取代大部分財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)基礎(chǔ)重復(fù)性工作，如：合同管理、固定資產(chǎn)管理、存貨出入庫(kù)核算、會(huì)計(jì)憑證填制、報(bào)表生成、發(fā)票開(kāi)具與認(rèn)證、數(shù)據(jù)核對(duì)與比對(duì)、費(fèi)用報(bào)銷、工資發(fā)放等一系列財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作。

然而，這些都僅僅只是開(kāi)始，隨著越來(lái)越多的財(cái)務(wù)機(jī)器人的普及，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作將會(huì)被越來(lái)越多的財(cái)務(wù)機(jī)器人所取代，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)將面臨更加嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

二、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型存在的主要問(wèn)題

1.社會(huì)、企業(yè)、個(gè)人對(duì)管理會(huì)計(jì)缺乏認(rèn)識(shí)與重視

我國(guó)對(duì)管理會(huì)計(jì)的應(yīng)用，始于20世紀(jì)80年代初期，我國(guó)財(cái)政部從美國(guó)引入CMA。相比西方國(guó)家已經(jīng)發(fā)展了一百多年歷史的管理會(huì)計(jì)，我國(guó)無(wú)論是從理論到實(shí)踐，還是從宏觀到微觀，管理會(huì)計(jì)工作都還有相當(dāng)大的差距。據(jù)《中國(guó)會(huì)計(jì)報(bào)》2016年4月統(tǒng)計(jì)，我國(guó)財(cái)務(wù)從業(yè)人員有1900多萬(wàn)人，這當(dāng)中只有不到5%的管理會(huì)計(jì)人員，在這樣的背景下，中國(guó)總會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)于2017年舉辦了我國(guó)第一次管理會(huì)計(jì)資格考試。目前，在我國(guó)僅有一小部分大型企業(yè)設(shè)有專門(mén)的管理會(huì)計(jì)崗位，多數(shù)中小型企業(yè)并沒(méi)有設(shè)立獨(dú)立的管理會(huì)計(jì)崗位以及完善的財(cái)務(wù)管理制度。很多中小微企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的工作仍然停留在會(huì)計(jì)核算的認(rèn)識(shí)上，忽略了對(duì)管理會(huì)計(jì)的重視。很多企業(yè)對(duì)管理會(huì)計(jì)工作認(rèn)識(shí)不足，認(rèn)為管理是管理、會(huì)計(jì)是會(huì)計(jì)，管理是管理部門(mén)的事，而會(huì)計(jì)是財(cái)務(wù)部門(mén)的事，把這二者區(qū)別對(duì)待了，沒(méi)有進(jìn)行有機(jī)結(jié)合。

2.財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)工作職能無(wú)法清晰劃分

管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)是會(huì)計(jì)學(xué)的兩個(gè)分支，也是會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的兩個(gè)基本子系統(tǒng)。管理會(huì)計(jì)是從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)中分離出來(lái)的，要學(xué)好管理會(huì)計(jì)必須要學(xué)好財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)，才能在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)基礎(chǔ)上進(jìn)行戰(zhàn)略管理、預(yù)算管理、成本管理、營(yíng)運(yùn)管理、投融資管理、績(jī)效管理、風(fēng)險(xiǎn)管理等。我國(guó)很多企業(yè)沒(méi)有單獨(dú)設(shè)置管理會(huì)計(jì)崗位，而是把管理會(huì)計(jì)相關(guān)工作劃分到了財(cái)務(wù)部門(mén)，統(tǒng)稱為財(cái)務(wù)工作。很多企業(yè)的財(cái)務(wù)部門(mén)會(huì)進(jìn)行預(yù)算編制、成本核算、績(jī)效核算等。這使得管理會(huì)計(jì)的職能沒(méi)有充分地發(fā)揮，以至于管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的界限越來(lái)越模糊，使管理會(huì)計(jì)的“管理”無(wú)法充分實(shí)現(xiàn)。

3.缺乏專業(yè)的管理會(huì)計(jì)人才

我國(guó)有大量從事財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作的人員，但是缺乏素質(zhì)高、專業(yè)性強(qiáng)、有前瞻性的財(cái)務(wù)人員。而管理會(huì)計(jì)需要掌握的技能除了基本的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)知識(shí)體系，還需要精通財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和相關(guān)法律政策，并且還需掌握豐富的現(xiàn)代企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理知識(shí)以及工作經(jīng)驗(yàn)的大量積累總結(jié)。據(jù)2019年度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，報(bào)考初級(jí)會(huì)計(jì)師人數(shù)為439萬(wàn)人，報(bào)考中級(jí)會(huì)計(jì)師160萬(wàn)人，報(bào)考注冊(cè)會(huì)計(jì)師173萬(wàn)人，報(bào)考管理會(huì)計(jì)師人數(shù)僅為7.8萬(wàn)人，由此看出，我國(guó)管理會(huì)計(jì)人才還是相當(dāng)匱乏。

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)型的建議

1.加強(qiáng)政府、社會(huì)、企業(yè)對(duì)管理會(huì)計(jì)的重視

2016年10月18日，財(cái)政部頒發(fā)了《會(huì)計(jì)改革與發(fā)展“十三五”規(guī)劃綱要》（財(cái)會(huì)[2016]19號(hào)），提出：“爭(zhēng)取3-5年內(nèi)，在全國(guó)培養(yǎng)出一批管理會(huì)計(jì)人才”，2016年10月又發(fā)布《會(huì)計(jì)改革與發(fā)展“十三五”規(guī)劃綱要》，直接將管理會(huì)計(jì)列為“行業(yè)急需緊缺人才”，并明確提出：“到2020年培養(yǎng)3萬(wàn)名精于理財(cái)、善于管理和決策的管理會(huì)計(jì)人才”的任務(wù)目標(biāo)。政府、社會(huì)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)者只有高度重視人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的必要性和緊迫性，在人工智能時(shí)代高度滲透進(jìn)入各行各業(yè)時(shí)，才能有充足的人才儲(chǔ)備，以應(yīng)對(duì)新時(shí)代的轉(zhuǎn)型和挑戰(zhàn)。政府應(yīng)加大宣傳力度，引導(dǎo)輿論導(dǎo)向，為我國(guó)會(huì)計(jì)行業(yè)的未來(lái)發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級(jí)提前做好戰(zhàn)略布局和指導(dǎo)方針。社會(huì)各界以及高等院校，應(yīng)積極配合展開(kāi)多維度課題討論、學(xué)術(shù)論壇、培訓(xùn)提升等管理會(huì)計(jì)專業(yè)理論及實(shí)踐活動(dòng)的開(kāi)展，讓管理會(huì)計(jì)從國(guó)外走進(jìn)國(guó)內(nèi)，從理論走向?qū)嵺`，從模糊混淆走向清晰可實(shí)操。企業(yè)管理者應(yīng)積極學(xué)習(xí)管理會(huì)計(jì)相關(guān)知識(shí)，高度重視管理會(huì)計(jì)工作，提供更多管理會(huì)計(jì)工作崗位，讓管理會(huì)計(jì)工作深度參與企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理及戰(zhàn)略決策等重要工作中去，最大限度實(shí)現(xiàn)管理會(huì)計(jì)的職業(yè)價(jià)值。

2.梳理區(qū)分財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)工作，引導(dǎo)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型

在企業(yè)單位的具體工作中，切實(shí)劃分財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作與管理會(huì)計(jì)工作的職責(zé)與分工，設(shè)置符合本單位需求的管理會(huì)計(jì)崗位，如：預(yù)算管理、成本管理、營(yíng)運(yùn)管理、投融資管理、績(jī)效管理、風(fēng)險(xiǎn)管理等，積極引導(dǎo)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作向管理會(huì)計(jì)工作過(guò)渡和轉(zhuǎn)型。針對(duì)企業(yè)各部門(mén)的需求，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)管理會(huì)計(jì)運(yùn)算模型，及時(shí)調(diào)整、及時(shí)更新，以適應(yīng)不同部門(mén)對(duì)數(shù)據(jù)的不同需求。加強(qiáng)業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)的信息溝通和對(duì)接，提高管理會(huì)計(jì)信息適用性、相關(guān)性。加強(qiáng)上下游等相關(guān)市場(chǎng)數(shù)據(jù)的收集與比對(duì)，及時(shí)調(diào)整和更新管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐。所謂“當(dāng)局者迷旁觀者清”，讓企業(yè)的管理會(huì)計(jì)做一個(gè)企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的“旁觀者”，提供事前、事中、事后全生命周期的數(shù)據(jù)加工、分析及決策，實(shí)現(xiàn)管理會(huì)計(jì)職能價(jià)值最大化。

3.加強(qiáng)財(cái)務(wù)人員自身觀念的轉(zhuǎn)變及對(duì)管理會(huì)計(jì)體系的學(xué)習(xí)和提高

隨著人工智能時(shí)代的深入發(fā)展，越來(lái)越多的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員意識(shí)到自身的職業(yè)危機(jī)，財(cái)務(wù)人員只有提前做好知識(shí)儲(chǔ)備，才能做到轉(zhuǎn)型時(shí)的有備無(wú)患。財(cái)務(wù)人員應(yīng)認(rèn)識(shí)到管理會(huì)計(jì)方向是未來(lái)更高層次的要求，管理會(huì)計(jì)是未來(lái)企業(yè)更需要的人才。財(cái)務(wù)人員應(yīng)積極主動(dòng)地學(xué)習(xí)管理會(huì)計(jì)的知識(shí)體系，在自身財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)上，結(jié)合單位具體實(shí)際工作，挖掘出更多的數(shù)據(jù)信息，為企業(yè)創(chuàng)造更多的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，這才是財(cái)務(wù)人員應(yīng)該追求的目標(biāo)。財(cái)務(wù)人員還應(yīng)該充分利用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代提供的各項(xiàng)便利措施，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)課程、專家講座、各大財(cái)經(jīng)期刊等方式，不間斷地進(jìn)行自我充電，緊跟時(shí)代發(fā)展步伐，及時(shí)更新知識(shí)儲(chǔ)備，隨時(shí)準(zhǔn)備投入人工智能時(shí)代的大潮。

四、結(jié)束語(yǔ)

在高速發(fā)展的人工智能時(shí)代，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作即將被人工智能所顛覆和取代。對(duì)歷史數(shù)據(jù)的核算和分析已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足新經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下的企業(yè)生存和發(fā)展的需要。只有管理會(huì)計(jì)工作的事前高瞻遠(yuǎn)矚、提前布局、防患于未然，事中跟蹤分析、調(diào)整、糾偏，事后績(jī)效考核、評(píng)價(jià)、總結(jié)，才能適應(yīng)智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代下的企業(yè)發(fā)展與壯大。人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型已經(jīng)刻不容緩。