DOI：10．19641/j．cnki．42-1290/f．2023．24．009

【摘要】人類社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入大模型驅(qū)動(dòng)的時(shí)代， 隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和數(shù)字企業(yè)建設(shè)的加速推進(jìn)， 智能會(huì)計(jì)不僅為人們所廣泛認(rèn)可和接受， 而且迎來了大發(fā)展、 大繁榮的歷史機(jī)遇。但是， 對(duì)于智能會(huì)計(jì)的“為什么”“是什么”“做什么”“怎么做”等根本性問題， 學(xué)界和業(yè)界尚存在分歧， 需要進(jìn)一步厘定和說明， 否則勢(shì)必會(huì)影響智能會(huì)計(jì)的落地實(shí)施。本文結(jié)合實(shí)踐， 試圖從理論方面回答這些問題， 以期助力智能會(huì)計(jì)發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】人工智能；智能會(huì)計(jì)；發(fā)展邏輯；教育啟示

【中圖分類號(hào)】F230? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994（2023）24-0062-6

一、 引言

在人工智能（Artificial Intelligence，AI）驅(qū)動(dòng)下， 人類社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入大模型時(shí)代。ChatGPT-4的橫空出世， 在一定程度上印證了這種趨勢(shì)。在這個(gè)時(shí)代， 人類社會(huì)實(shí)質(zhì)上是一個(gè)由現(xiàn)實(shí)的物理世界和虛擬的數(shù)字世界共同構(gòu)成的“孿生”“同態(tài)”的社會(huì)， 是一個(gè)事事需要鏈接、 數(shù)數(shù)需要集成、 人人需要智能的社會(huì)， 是一個(gè)由“機(jī)械化思維”向“大數(shù)據(jù)思維”以及由“零和博弈”向“共創(chuàng)共生”躍遷的社會(huì)。在這個(gè)社會(huì)， 傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)或企業(yè)終將被革命、 被顛覆抑或被重生， 這個(gè)社會(huì)的商業(yè)模式是C2M的、 生產(chǎn)方式是高韌性的， 而與之相適應(yīng)的管理范式則一定是協(xié)同生態(tài)的。在這個(gè)社會(huì)， 人必須與AI（本文泛指新一代信息技術(shù)）合作， 人必須具備與AI合作的能力， 人與AI的合作表現(xiàn)決定了個(gè)人薪酬以及企業(yè)價(jià)值。人機(jī)協(xié)同、 人機(jī)交互、 人機(jī)共生將是這個(gè)社會(huì)人類最基本的工作模式和生活方式。

具體到會(huì)計(jì)領(lǐng)域， 會(huì)計(jì)與AI的合作， 衍生出了有別于傳統(tǒng)會(huì)計(jì)的“智能會(huì)計(jì)”（Intelligent Accounting，IA）， 而如火如荼的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和數(shù)字企業(yè)建設(shè)又極大地推動(dòng)了這種演化變革的進(jìn)程。智能會(huì)計(jì)的提出， 一是為了應(yīng)對(duì)新一代信息技術(shù)對(duì)會(huì)計(jì)科學(xué)和會(huì)計(jì)工作的挑戰(zhàn)； 二是為了回應(yīng)“會(huì)計(jì)消亡論”對(duì)現(xiàn)代會(huì)計(jì)發(fā)展的桎梏； 三是試圖從會(huì)計(jì)與技術(shù)相結(jié)合的角度， 提出一種具有中國智慧、 中國氣派、 中國作風(fēng)， 能夠滿足中國式現(xiàn)代化需求的智能會(huì)計(jì)學(xué)體系。前兩個(gè)方面筆者以前都有專門的論述， 而今主要闡釋第三個(gè)方面， 即對(duì)智能會(huì)計(jì)的提出、 本質(zhì)涵義、 框架內(nèi)容、 發(fā)展邏輯和教育啟示等， 試圖在理論上作出進(jìn)一步的解釋。

二、 智能會(huì)計(jì)的提出

筆者對(duì)智能會(huì)計(jì)的思考和實(shí)踐始于2018年暑期， 至于背景和初衷， 以及標(biāo)志性的工作或事件則有： 一是2018年10月21日， 邀請(qǐng)財(cái)政部會(huì)計(jì)司原司長(zhǎng)劉玉廷、 審計(jì)署審計(jì)科研所所長(zhǎng)姜江華、 北京大學(xué)教授王立彥、 中國人民大學(xué)教授荊新、 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)教授孟焰、 北京理工大學(xué)教授陳宋生、 杭州電子科技大學(xué)教授辛金國、 廣東金融學(xué)院教授文芳， 以及中石化集團(tuán)、 魯信集團(tuán)、 用友新道、 普聯(lián)軟件等單位財(cái)會(huì)方面的負(fù)責(zé)人， 共計(jì)20余位專家， 專門針對(duì)山東財(cái)經(jīng)大學(xué)提出的智能會(huì)計(jì)專業(yè)（方向）人才培養(yǎng)方案進(jìn)行論證， 并把“智能會(huì)計(jì)學(xué)”“智能會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)”“智能財(cái)務(wù)共享”“智能財(cái)務(wù)決策”“智能財(cái)務(wù)分析可視化”和“智能審計(jì)”等6門課程確定為智能會(huì)計(jì)的專業(yè)核心課； 二是2019年6月14日， 與浪潮集團(tuán)合作共建全國首個(gè)智能會(huì)計(jì)實(shí)驗(yàn)室， 初步實(shí)現(xiàn)了智能會(huì)計(jì)課堂教學(xué)與實(shí)訓(xùn)教學(xué)的同步一體化； 三是2019年9月， 選拔組建完成了獨(dú)立建制的智能會(huì)計(jì)實(shí)驗(yàn)班， 并邀請(qǐng)臺(tái)灣中山大學(xué)教授、 著名智能投資專家王昭文領(lǐng)航開講了“機(jī)器學(xué)習(xí)在智能投資之應(yīng)用”； 四是2019年12月28日， 召開了智能會(huì)計(jì)系列教材建設(shè)專家研討會(huì)， 組建了編寫團(tuán)隊(duì)， 并委托高等教育出版社上海事業(yè)部陸續(xù)出版完成了全國首套高等學(xué)校智能會(huì)計(jì)系列教材； 五是2020年11月5日， 與浪潮集團(tuán)、 用友新道聯(lián)合舉辦了全國首屆智能會(huì)計(jì)發(fā)展國際高峰論壇， 邀請(qǐng)美國會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)Elaine G. Mauldin、 澳大利亞/新西蘭會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)國際會(huì)計(jì)教育標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)委員Jacqueline Birt、 韓國區(qū)塊鏈研究院院長(zhǎng)Myug-Hwan Rim、 美國會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)中西部地區(qū)主席王大維、 臺(tái)灣大學(xué)會(huì)計(jì)系主任劉順仁、 香港中文大學(xué)教授顧朝陽等學(xué)者， 圍繞技術(shù)變革中的會(huì)計(jì)等問題分別作了主旨報(bào)告； 六是2021年7月6日， 與華為軟件技術(shù)有限公司合作設(shè)立智能會(huì)計(jì)現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)學(xué)院； 七是2021年9月9日， 與加拿大滑鐵盧大學(xué)共建了校際間“智能會(huì)計(jì)合作研究平臺(tái)”； 八是2023年6月3日， 中國商業(yè)會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)智能會(huì)計(jì)分會(huì)在濟(jì)南正式成立， 秘書處設(shè)在山東財(cái)經(jīng)大學(xué)智能會(huì)計(jì)與數(shù)字企業(yè)研究院； 凡此等等， 不再贅述。

總結(jié)回顧智能會(huì)計(jì)建設(shè)發(fā)展的這段歷程， 就是要昭示， 在大智移云物區(qū)等新一代信息技術(shù)的沖擊和挑戰(zhàn)下， “沒有人能夠左右變化， 惟有走在變化之前”（彼得·德魯克，1985）， 會(huì)計(jì)教育工作者要做到： 一要堅(jiān)持會(huì)計(jì)自信， 堅(jiān)信“辦經(jīng)濟(jì)離不開會(huì)計(jì)， 經(jīng)濟(jì)越發(fā)展， 會(huì)計(jì)越重要”“良好的會(huì)計(jì)基礎(chǔ)是構(gòu)建文明的基石， 而糟糕的會(huì)計(jì)則足以毀滅文明， 沒有會(huì)計(jì)， 世界就無法運(yùn)轉(zhuǎn)”（Ray Ball，2023）； 二要堅(jiān)持人的主體性， 堅(jiān)信技術(shù)的局限性和人的不可替代性； 三要堅(jiān)持守正創(chuàng)新， 堅(jiān)信會(huì)計(jì)主導(dǎo)下的技術(shù)融合。

為什么這么說呢？因?yàn)椋?近現(xiàn)代會(huì)計(jì)是基于借貸復(fù)式簿記、 以貨幣為計(jì)量尺度全面反映企業(yè)或其他個(gè)體經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)活動(dòng)的一種核算制度安排， 是一項(xiàng)提供有關(guān)經(jīng)濟(jì)主體的數(shù)量化信息以便于決策的服務(wù)活動(dòng)（APB，1970）， 它是以公司制為代表的現(xiàn)代商業(yè)世界的底色， 即底層規(guī)則和底層記錄技術(shù)基礎(chǔ)。當(dāng)下盡管存在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)兩大分支， 但“記賬、 算賬和報(bào)賬”， 也就是“確認(rèn)、 計(jì)量、 記錄和報(bào)告”， 依然是其基本的會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)。在會(huì)計(jì)的這個(gè)循環(huán)過程中， 雖說有監(jiān)督——當(dāng)然主要成分是審核， 但更主要的是反映?？梢哉f， 反映是會(huì)計(jì)的首要職能， 甚至是唯一基本職能， 是會(huì)計(jì)本質(zhì)的最直接體現(xiàn)（王愛國，1995）， 這是會(huì)計(jì)作為一門學(xué)科區(qū)別于統(tǒng)計(jì)學(xué)等其他學(xué)科而成為一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的學(xué)科的根本特質(zhì)。這一點(diǎn)， 從會(huì)計(jì)誕生的那一刻起， 幾乎就沒有動(dòng)搖過， 可以肯定的是， 將來也不會(huì)動(dòng)搖。反映作為會(huì)計(jì)的基本職能的真諦在于“如實(shí)反映”， 這不僅是會(huì)計(jì)的首要任務(wù)， 而且是會(huì)計(jì)信息最重要的質(zhì)量要求。它既是會(huì)計(jì)理論研究的永恒主題， 也是會(huì)計(jì)實(shí)踐堅(jiān)持的價(jià)值旨?xì)w。但是， 會(huì)計(jì)反映在人類社會(huì)發(fā)展的不同歷史階段是有著不同含義的。

在信息社會(huì)， 會(huì)計(jì)是一個(gè)信息系統(tǒng)—— 一個(gè)用來把企業(yè)或其他營(yíng)業(yè)個(gè)體有意義的經(jīng)濟(jì)資料傳遞給對(duì)它有利害關(guān)系的各方的信息系統(tǒng)（Sidney Davidson，1970）， 它是作為一個(gè)信息系統(tǒng)也就是鏡像系統(tǒng)來進(jìn)行反映的， 即按照一般公認(rèn)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則， 通過傳感技術(shù)、 計(jì)算機(jī)技術(shù)、 通信技術(shù)和控制技術(shù)等信息技術(shù)（Information Technology，IT）， 將企業(yè)或其他個(gè)體發(fā)生的交易或事項(xiàng)如同照鏡子一樣映射到會(huì)計(jì)系統(tǒng)， 形成所謂的“信息世界”。在這個(gè)時(shí)候， 會(huì)計(jì)反映的核心要義是“映射”， 也就是利用信息技術(shù)對(duì)企業(yè)或其他個(gè)體的交易或事項(xiàng)進(jìn)行概念化、 規(guī)則化、 貨幣化和信息化反映， 通俗地講就是信息采集、 加工、 處理和報(bào)告或披露。這就決定了， 信息社會(huì)中的會(huì)計(jì)（以下姑且稱之為“信息會(huì)計(jì)”）必然會(huì)存在所謂的“系統(tǒng)煙囪”“信息孤島”和“信息失真”等問題， 這些問題歸根結(jié)底是一個(gè)技術(shù)問題， 而非“人為”問題， 技術(shù)短板或技術(shù)瓶頸是信息會(huì)計(jì)與生俱來的內(nèi)在而非外在問題。

在人類社會(huì)進(jìn)入數(shù)智時(shí)代的今天， 以信息處理為主要功能的會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)已經(jīng)不能適應(yīng)智能化環(huán)境下企業(yè)管理和社會(huì)發(fā)展的需求（續(xù)慧泓等，2021）， 會(huì)計(jì)反映的場(chǎng)景、 方式、 手段和方法都發(fā)生了根本性變化， “孿生”——主要是數(shù)字孿生， 是會(huì)計(jì)反映的核心內(nèi)容， 具體是指通過人工智能技術(shù)、 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、 大數(shù)據(jù)技術(shù)、 云計(jì)算技術(shù)、 區(qū)塊鏈技術(shù)、 數(shù)字孿生技術(shù)、 人體生物識(shí)別技術(shù)、 5G通信技術(shù)、 機(jī)器人技術(shù)、 超算技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)等數(shù)字技術(shù)（Digital Technology，DT）， 把企業(yè)或其他個(gè)體的交易或事項(xiàng)如同生命孿生體一樣毫不走樣地實(shí)時(shí)同步記錄下來。這時(shí)的會(huì)計(jì)反映， 不再僅僅局限于單純拍照式的“記錄”， 而是極為便捷低成本地實(shí)現(xiàn)了企業(yè)或其他個(gè)體中的系統(tǒng)、 業(yè)務(wù)、 數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)鏈接集成， 達(dá)到系統(tǒng)互聯(lián)、 業(yè)財(cái)融合和數(shù)據(jù)集成的目的。換句話說， 這時(shí)的會(huì)計(jì)反映更主要是通過計(jì)算機(jī)或機(jī)器去模仿、 學(xué)習(xí)和思考， 進(jìn)而自動(dòng)化、 智能化和實(shí)時(shí)化地實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)或其他個(gè)體經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)活動(dòng)的數(shù)字化反映、 模態(tài)化披露和模型化應(yīng)用， 它實(shí)質(zhì)上是一種大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、 多模態(tài)融合、 大模型賦能的過程。

數(shù)字技術(shù)是靈活的， 可以根據(jù)需要建模（Knudsen，2020）， 能夠促進(jìn)和助力會(huì)計(jì)智能化轉(zhuǎn)型。首先， 數(shù)字技術(shù)影響了會(huì)計(jì)的邊界， 使會(huì)計(jì)角色和會(huì)計(jì)職業(yè)本身的邊界比IIS時(shí)代更加模糊， 使會(huì)計(jì)可以非常便利地關(guān)注交易以外的行為和社會(huì)媒體信息； 其次， 數(shù)字技術(shù)改變了組織及會(huì)計(jì)的權(quán)力關(guān)系， 既改變了組織的內(nèi)部權(quán)力關(guān)系， 誘發(fā)了組織內(nèi)部權(quán)力的橫向轉(zhuǎn)移， 又改變了組織邊界之外的權(quán)力關(guān)系； 最后， 數(shù)字技術(shù)帶來了決策知識(shí)質(zhì)和量的改變， 一些新型的、 非事務(wù)性數(shù)據(jù)進(jìn)入組織， 催生了新的組織決策行為和實(shí)踐。

可見， 此時(shí)之會(huì)計(jì)與信息會(huì)計(jì)以及以往的所謂“手工會(huì)計(jì)”“電算會(huì)計(jì)”， 已完全不可同日而語， 它除了依然保留著會(huì)計(jì)思維、 會(huì)計(jì)概念和會(huì)計(jì)規(guī)則， 在會(huì)計(jì)循環(huán)、 會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)、 會(huì)計(jì)程序、 會(huì)計(jì)方法、 會(huì)計(jì)手段、 會(huì)計(jì)工作和會(huì)計(jì)倫理等諸多理論與實(shí)務(wù)方面， 都已發(fā)生了根本性甚至是顛覆式變化， 具備了不同于信息會(huì)計(jì)的數(shù)字化、 自動(dòng)化和智能化特質(zhì)， 成為一個(gè)會(huì)計(jì)與技術(shù)全面深度交叉融合的新生事物， 我們將其稱之為“智能會(huì)計(jì)”。

三、 智能會(huì)計(jì)的本質(zhì)涵義

智能會(huì)計(jì)是一項(xiàng)基礎(chǔ)性企業(yè)管理活動(dòng)， 一項(xiàng)以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為前提、 業(yè)財(cái)融合為基礎(chǔ)、 財(cái)務(wù)共享為平臺(tái)、 人工智能為支撐， 在宏觀和微觀經(jīng)濟(jì)與管理領(lǐng)域， 發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析和輔助決策支持作用的人機(jī)共生、 協(xié)同進(jìn)化和管理賦能的會(huì)計(jì)管理活動(dòng)（王愛國，2020）。在本質(zhì)上， 它是一個(gè)鏈接數(shù)字企業(yè)價(jià)值重構(gòu)、 價(jià)值共創(chuàng)與價(jià)值共生的數(shù)字記錄和數(shù)字運(yùn)用技術(shù)裝置系統(tǒng)， 也是一個(gè)由規(guī)則（會(huì)計(jì)規(guī)則）和數(shù)據(jù)（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)）共同驅(qū)動(dòng)的計(jì)算智能體， 具有大數(shù)據(jù)、 大算力和大模型等技術(shù)特征。單與信息會(huì)計(jì)相比， 它至少有以下三大不同：

1. 智能會(huì)計(jì)與信息會(huì)計(jì)所遵循的技術(shù)邏輯不同。信息會(huì)計(jì)是基于信息技術(shù)邏輯而建立的， 實(shí)現(xiàn)的是會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)流程信息化， 旨在提高會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)流程效率。作為一個(gè)依據(jù)信息技術(shù)手段而建立的信息系統(tǒng)， 信息會(huì)計(jì)的邊界十分清晰， 即會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)的邊界在哪里， 會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的邊界就在哪里， 兩者基本一致、 幾無差別。而智能會(huì)計(jì)則是基于數(shù)字技術(shù)邏輯而建立的， 是在企業(yè)或其他個(gè)體數(shù)字化建設(shè)基礎(chǔ)上建立的， 實(shí)現(xiàn)的是會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)及其他相關(guān)數(shù)據(jù)采集、 開發(fā)和應(yīng)用的鏈接化、 集成化與智能化， 旨在提高企業(yè)管理決策質(zhì)量。作為一個(gè)依據(jù)數(shù)字技術(shù)手段而建立的數(shù)字系統(tǒng)， 智能會(huì)計(jì)的邊界相對(duì)模糊， 是跨企業(yè)、 跨部門、 跨業(yè)務(wù)的， 是既開放又集成的， 業(yè)務(wù)系統(tǒng)與會(huì)計(jì)系統(tǒng)無論在廣度還是深度上都高度融為一體。

2. 智能會(huì)計(jì)與信息會(huì)計(jì)所處生態(tài)位置不同。信息會(huì)計(jì)是作為現(xiàn)代信息系統(tǒng)的企業(yè)或其他個(gè)體的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的子信息系統(tǒng)， 與企業(yè)或其他個(gè)體的電子數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)（EDP）、 管理信息系統(tǒng)（MIS）、 決策支持系統(tǒng)（DSS）、 辦公自動(dòng)化（OA）、 人力資源（HR）、 產(chǎn)品開發(fā)管理系統(tǒng)（PDM）、 產(chǎn)品生命周期管理系統(tǒng)（PLM）、 供應(yīng)管理系統(tǒng)（SRM）、 客戶管理系統(tǒng)（CRM）、 業(yè)務(wù)流程管理系統(tǒng)（BPM）、 企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）、 知識(shí)管理系統(tǒng)（KMS）、 績(jī)效支持系統(tǒng)（EPSS）和在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)（OLS）等是并行并列的， 它們之間鮮有交叉或交互。而智能會(huì)計(jì)則是全面深度嵌入數(shù)字化企業(yè)或其他個(gè)體之中， 它使產(chǎn)供銷、 人財(cái)物、 責(zé)權(quán)利、 上下游、 財(cái)稅金全面互聯(lián)互通， 使全要素、 全供應(yīng)鏈、 全產(chǎn)業(yè)鏈、 全價(jià)值鏈全面連接集成， 是一個(gè)業(yè)務(wù)、 價(jià)值、 數(shù)據(jù)也就是物質(zhì)流、 價(jià)值流、 信息流真正實(shí)現(xiàn)了一體化的數(shù)字集成與數(shù)字應(yīng)用系統(tǒng)。一方面， 企業(yè)或其他個(gè)體既有的信息系統(tǒng)在智能會(huì)計(jì)系統(tǒng)中是交互鏈接的， 解決了人和人、 人和物、 物和物的連接問題； 另一方面， 智能會(huì)計(jì)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)或信息輸入、 處理、 使用等方面是便捷友好的， 能夠滿足內(nèi)外部利益相關(guān)者的數(shù)字需求， 尤其是內(nèi)部業(yè)務(wù)人員、 財(cái)會(huì)人員、 數(shù)據(jù)分析人員和管理人員等全體員工的數(shù)字需求。

3. 智能會(huì)計(jì)與信息會(huì)計(jì)所關(guān)注的處理對(duì)象不同。信息會(huì)計(jì)關(guān)注的主要是企業(yè)或其他個(gè)體經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)活動(dòng)量方面的貨幣性信息， 形成的是貨幣化、 關(guān)系化和結(jié)構(gòu)化會(huì)計(jì)信息或其他經(jīng)濟(jì)信息， 側(cè)重的是信息輸入、 加工和輸出， 屬于小數(shù)據(jù)范疇。而智能會(huì)計(jì)處理的是與企業(yè)或其他個(gè)體生存與發(fā)展生死攸關(guān)的幾乎所有信息， 不僅包括會(huì)計(jì)信息或其他經(jīng)濟(jì)信息， 而且包括交易信息、 行業(yè)信息、 社會(huì)信息和其他信息等多源異質(zhì)異構(gòu)信息， 這些信息是數(shù)字化的， 側(cè)重的是數(shù)據(jù)采集、 加工、 計(jì)算、 管理、 分析以及數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)與利用， 屬于大數(shù)據(jù)范疇。換句話說， 智能會(huì)計(jì)將企業(yè)或其他個(gè)體這個(gè)“現(xiàn)實(shí)世界”孿生到“數(shù)據(jù)世界”， 并根據(jù)“數(shù)據(jù)世界”的分析結(jié)果， 對(duì)“現(xiàn)實(shí)世界”進(jìn)行大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、 大數(shù)據(jù)洞見、 大數(shù)據(jù)解釋或決策。

基于此， 筆者認(rèn)為， 智能會(huì)計(jì)具有相對(duì)獨(dú)立的完整知識(shí)體系， 不僅包括傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)理論與方法， 而且包括基于大數(shù)據(jù)和人工智能的理論、 方法、 技術(shù)、 工具、 模型、 平臺(tái)、 應(yīng)用和最佳實(shí)踐等的一整套智能會(huì)計(jì)知識(shí)體系， 具有會(huì)計(jì)（管理）和技術(shù)的雙重屬性。總的來說： 它是會(huì)計(jì)擁抱技術(shù)的必然結(jié)果， 是會(huì)計(jì)的歷史主動(dòng)， 符合會(huì)計(jì)發(fā)展的歷史邏輯和技術(shù)邏輯； 它涉及的業(yè)務(wù)范圍和工作邊界會(huì)越來越大， 會(huì)呈現(xiàn)出多元、 平等、 協(xié)商的治理特征； 它的基本職能是大數(shù)據(jù)分析和輔助決策支持， 在關(guān)注事物相關(guān)性的前提下探究其因果關(guān)系， 在數(shù)據(jù)、 算法、 算力驅(qū)動(dòng)下為科學(xué)決策提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)解決方案； 它是會(huì)計(jì)科學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)、 數(shù)據(jù)科學(xué)、 計(jì)算科學(xué)等的深度融合， 橫跨自然、 社會(huì)、 人文三大學(xué)科領(lǐng)域的關(guān)于處理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)及其他相關(guān)數(shù)據(jù)的交叉性學(xué)科， 有自己的理論基礎(chǔ)、 學(xué)科體系、 學(xué)術(shù)體系、 話語體系和教材體系。作為一門新興學(xué)科， 智能會(huì)計(jì)目前至少要在統(tǒng)計(jì)建模、 機(jī)器學(xué)習(xí)、 深度學(xué)習(xí)、 物理建模、 數(shù)據(jù)挖掘、 大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)加持下， 系統(tǒng)研究會(huì)計(jì)領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論、 數(shù)據(jù)采集、 數(shù)據(jù)加工、 數(shù)據(jù)計(jì)算、 數(shù)據(jù)記錄、 數(shù)據(jù)分析、 數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)、 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理以及數(shù)據(jù)可視化（感知）和數(shù)據(jù)故事化（認(rèn)知）等問題。

四、 智能會(huì)計(jì)的框架內(nèi)容

智能會(huì)計(jì)作為一個(gè)“會(huì)計(jì)”與“技術(shù)”融合構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)， 借鑒數(shù)據(jù)科學(xué)原理， 至少應(yīng)該包括以下六部分核心內(nèi)容： ①用于進(jìn)行會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)/信息收集與處理的智能會(huì)計(jì)核算（信息）系統(tǒng)； ②用于支持企業(yè)決策的外部數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)； ③用于存儲(chǔ)或集成會(huì)計(jì)/業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)和流程標(biāo)準(zhǔn)化的智能財(cái)務(wù)共享中心（企業(yè)/財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中臺(tái)）； ④用于大數(shù)據(jù)使用及分析、 預(yù)測(cè)和決策的智能財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)； ⑤用于報(bào)表信息和分析結(jié)果也就是數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的智能財(cái)務(wù)分析可視化系統(tǒng)； ⑥用于企業(yè)內(nèi)部控制的審計(jì)監(jiān)督智能化系統(tǒng)等。這六部分內(nèi)容是根據(jù)定義數(shù)據(jù)（懂業(yè)務(wù)）、 采集數(shù)據(jù)（識(shí)數(shù)據(jù)）、 處理數(shù)據(jù)（用工具）、 分析數(shù)據(jù)（會(huì)分析）、 報(bào)告數(shù)據(jù)（講故事）、 治理數(shù)據(jù)（保真實(shí)）等數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用的基本業(yè)務(wù)流程來設(shè)計(jì)的， 具體內(nèi)容簡(jiǎn)要解釋如下：

1. 智能會(huì)計(jì)核算的基本內(nèi)容。智能會(huì)計(jì)核算是一個(gè)基于會(huì)計(jì)規(guī)則自動(dòng)生成會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)（信息）的智能引擎系統(tǒng)， 即通過人機(jī)協(xié)同模式將機(jī)器客觀采集到的信息和人類主觀感知到的信息有機(jī)結(jié)合起來， 按照會(huì)計(jì)準(zhǔn)則要求加以自動(dòng)處理， 建立數(shù)據(jù)庫， 形成企業(yè)（財(cái)務(wù)）大數(shù)據(jù)， 并借助區(qū)塊鏈技術(shù)保障數(shù)據(jù)真實(shí)性和安全性， 實(shí)現(xiàn)分布式輸入和穿透式驗(yàn)證（溯源）。它是一個(gè)將業(yè)務(wù)場(chǎng)景、 流程、 準(zhǔn)則結(jié)合起來的工程化、 智能化應(yīng)用系統(tǒng)。關(guān)鍵點(diǎn)是： 當(dāng)業(yè)務(wù)發(fā)生時(shí)實(shí)時(shí)自動(dòng)完成分錄編制、 試算平衡和賬證表稅， 實(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)實(shí)時(shí)融合自動(dòng)轉(zhuǎn)換。難點(diǎn)在于： 業(yè)務(wù)梳理、 流程設(shè)計(jì)和規(guī)則嵌入。當(dāng)前市面上的財(cái)務(wù)軟件多采用錄入式和規(guī)則定義式等強(qiáng)匹配方式完成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化， 今后應(yīng)是RPA處理、 知識(shí)圖譜形成、 NLP、 文本挖掘、 AIGC生成等方式， 并在此基礎(chǔ)上建立業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表， 明確數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)， 利用SQL語句等即時(shí)實(shí)現(xiàn)證賬表填制、 登記和編制工作， 真正實(shí)現(xiàn)信息、 流程和業(yè)務(wù)的數(shù)字化， 也就是真正實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)核算工作的數(shù)字化轉(zhuǎn)換、 升級(jí)和轉(zhuǎn)型。

2. 智能財(cái)務(wù)共享的基本內(nèi)容。智能財(cái)務(wù)共享是一個(gè)使智能會(huì)計(jì)核算系統(tǒng)和外部信息采集系統(tǒng)所形成的數(shù)據(jù)融為一體的技術(shù)和物理平臺(tái)， 是將原來分散在不同業(yè)務(wù)單元的財(cái)務(wù)、 會(huì)計(jì)、 人力資源和信息管理等事務(wù)性、 專業(yè)性、 技能性活動(dòng)， 從原來的業(yè)務(wù)單元中剝離出來， 由財(cái)務(wù)部門進(jìn)行處理并提供統(tǒng)一服務(wù)的一種新型管理模式。它實(shí)質(zhì)上是一個(gè)在業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下， 以服務(wù)而非以人為核心、 以流程而非以職能為導(dǎo)向的去中介化、 非物質(zhì)化、 分散化和柔性化的大數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)， 其要害在流程共享， 其核心在專注于向多用戶提供高效數(shù)字服務(wù)。同時(shí)， 為企業(yè)提供數(shù)字化底座， 使數(shù)字化能力更具韌性， 滿足顧客個(gè)性化需求， 適應(yīng)企業(yè)個(gè)性化成長(zhǎng)。

智能財(cái)務(wù)共享實(shí)際上是企業(yè)的大數(shù)據(jù)中心， 具有場(chǎng)所集中、 人員集中、 業(yè)務(wù)集中、 鏈接在線、 數(shù)據(jù)集成等特點(diǎn)， 具備成本優(yōu)勢(shì)、 服務(wù)優(yōu)勢(shì)、 運(yùn)維優(yōu)勢(shì)。在企業(yè)組織中發(fā)揮數(shù)據(jù)中臺(tái)作用。通過共享中心， 企業(yè)大腦或頭部組織獲取信息、 進(jìn)行決策、 發(fā)出指令； 企業(yè)前線或作戰(zhàn)單元接受命令、 落實(shí)執(zhí)行、 回饋信息。通過共享中心， 企業(yè)可以連接供需兩端， 整合資源要素， 展示產(chǎn)品形態(tài)， 重構(gòu)業(yè)務(wù)邏輯。它至少涉及數(shù)據(jù)獲?。ǘ嗑S度）——信息數(shù)字化和元數(shù)據(jù)采集， 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)——數(shù)據(jù)定義和數(shù)據(jù)字典， 數(shù)據(jù)模型——數(shù)理模型與算法， 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)——數(shù)據(jù)庫、 數(shù)據(jù)池/湖/海和存儲(chǔ)介質(zhì)， 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)——多形式、 多用途、 多元化， 數(shù)據(jù)治理——數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)倫理等內(nèi)容。重點(diǎn)在建立規(guī)范統(tǒng)一的數(shù)據(jù)字典， 痛點(diǎn)在組織重構(gòu)、 流程再造和多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理。需特別指出： 一是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)就是業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)， 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定要錨定業(yè)務(wù)流程和價(jià)值創(chuàng)造； 二是流程再造與設(shè)計(jì)就是要減少冗余環(huán)節(jié)， 消除不增值作業(yè)。

3. 智能財(cái)務(wù)決策的基本內(nèi)容。智能財(cái)務(wù)決策就是利用人工智能等先進(jìn)數(shù)字技術(shù)對(duì)業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)的終極應(yīng)用， 主要功能是輔助企業(yè)進(jìn)行預(yù)測(cè)式經(jīng)營(yíng)和精準(zhǔn)性決策， 一般包括業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)理解、 數(shù)據(jù)清洗及準(zhǔn)備、 數(shù)據(jù)建模及評(píng)估、 數(shù)據(jù)信息或方案發(fā)布等。具體就是將大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)與業(yè)務(wù)、 項(xiàng)目、 場(chǎng)景、 資金結(jié)合起來， 通過數(shù)據(jù)挖掘、 模型構(gòu)建、 參數(shù)調(diào)整、 優(yōu)化學(xué)習(xí)等全面挖掘數(shù)據(jù)資源及要素之間的相關(guān)關(guān)系， 并深度分析它們之間的因果關(guān)系， 為企業(yè)管理決策提供精準(zhǔn)化解決方案。

不言而喻， 數(shù)據(jù)集成的目的在于使用和創(chuàng)造價(jià)值。智能財(cái)務(wù)決策的目的就是運(yùn)用新一代信息技術(shù)推動(dòng)企業(yè)管理的數(shù)字化和智能化， 尤其是為企業(yè)預(yù)測(cè)與決策提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。為此， 一要運(yùn)用案例推理、 遺傳算法、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 粗糙集、 決策樹以及支持向量機(jī)等算法來進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取、 數(shù)據(jù)檢查、 數(shù)據(jù)整合與清理、 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與規(guī)約以及數(shù)據(jù)分割等數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作和智能財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)； 二要運(yùn)用數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)挖掘、 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、 專家系統(tǒng)、 模式識(shí)別、 自然語言處理等， 并結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景勾勒出科學(xué)的數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系， 形成完整的數(shù)據(jù)流程圖， 進(jìn)而進(jìn)行智能財(cái)務(wù)決策。

4. 智能財(cái)務(wù)分析可視化的基本內(nèi)容。智能財(cái)務(wù)分析可視化是指利用新技術(shù)工具將會(huì)計(jì)核算結(jié)果和財(cái)務(wù)決策方案予以圖形化或圖像化并自動(dòng)、 智能展示的一種數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和信息披露方式。主要內(nèi)容包括： 一是對(duì)業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)、 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及其報(bào)表分析予以可視化； 二是對(duì)智能財(cái)務(wù)決策結(jié)果或方案予以可視化。常用的技術(shù)工具包括PowerBI、 ExcelBI和Tableau等， 也可以通過Python（如matplotlib包）、 ChatGPT等來實(shí)現(xiàn)。目前主要集中在第一個(gè)方面， 展示方式主要是數(shù)據(jù)分析、 立體看板、 動(dòng)態(tài)展示和實(shí)時(shí)追蹤（下鉆或穿透）等。需要強(qiáng)調(diào)的是， 商務(wù)智能作為集數(shù)據(jù)架構(gòu)、 數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用分析為一體的技術(shù)平臺(tái)， 已經(jīng)由傳統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢和報(bào)表制作演變成數(shù)據(jù)分析和智能控件應(yīng)用的敏捷智能分析和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)平臺(tái)， 在實(shí)現(xiàn)智能財(cái)務(wù)分析可視化方面具有一定的優(yōu)勢(shì)。

5. 智能審計(jì)監(jiān)督的基本內(nèi)容。智能審計(jì)監(jiān)督是預(yù)防企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、 保障企業(yè)可持續(xù)運(yùn)營(yíng)的有效監(jiān)控機(jī)制， 歸根結(jié)底是一種模型審計(jì)， 即以邏輯推理、 印證和判定的方式， 由機(jī)器代替人工來達(dá)到審計(jì)目標(biāo)的數(shù)字包或模型包。它不同于一般的審計(jì)軟件， 也不同于數(shù)據(jù)分析模型， 而是指對(duì)特定的審計(jì)事項(xiàng)能夠由機(jī)器智能化地完成全部或大部分審計(jì)作業(yè)的技術(shù)裝置系統(tǒng)。一個(gè)完整的智能審計(jì)模型通常包含模型名稱、 審計(jì)事項(xiàng)、 審計(jì)目標(biāo)、 審計(jì)思路、 審計(jì)依據(jù)、 所需數(shù)據(jù)、 數(shù)據(jù)庫語句和法律法規(guī)等要素。

智能審計(jì)監(jiān)督與計(jì)算機(jī)審計(jì)、 大數(shù)據(jù)審計(jì)等密切相關(guān)但又不完全相同。它強(qiáng)調(diào)將相關(guān)制度、 規(guī)則、 標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)嵌于機(jī)器裝置系統(tǒng)， 通過技術(shù)自動(dòng)監(jiān)督、 控制和校驗(yàn)， 發(fā)現(xiàn)異?，F(xiàn)象， 尋找審計(jì)證據(jù)， 形成審計(jì)意見和出具審計(jì)報(bào)告。它具有大數(shù)據(jù)思維， 融合了多種先進(jìn)技術(shù)， 轉(zhuǎn)變了審計(jì)價(jià)值、 審計(jì)方式和審計(jì)視角。它與傳統(tǒng)審計(jì)對(duì)象是一致的， 即也是被審計(jì)單位的經(jīng)濟(jì)管理活動(dòng)， 但是智能審計(jì)的直接對(duì)象是數(shù)據(jù)， 包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、 內(nèi)部控制數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)， 這些數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)形式有文本、 電子、 音頻和視頻等多種。它所采用的審計(jì)技術(shù)主要包括審計(jì)數(shù)據(jù)采集技術(shù)、 審計(jì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)、 審計(jì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)和審計(jì)數(shù)據(jù)報(bào)告技術(shù)等， 其中最常見的主流技術(shù)是OCR、 自然語言處理、 機(jī)器學(xué)習(xí)、 RPA、 區(qū)塊鏈、 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)等。

五、 智能會(huì)計(jì)的發(fā)展邏輯

智能會(huì)計(jì)作為會(huì)計(jì)領(lǐng)域的一個(gè)新生事物， 能否盡快形成“共識(shí)”， 落地實(shí)施， 避免“見仁見智”“各表一枝”“各唱各的曲、 各彈各的調(diào)”， 這是關(guān)乎智能會(huì)計(jì)能否健康有序可持續(xù)發(fā)展的大問題。筆者認(rèn)為， 發(fā)展智能會(huì)計(jì)要始終堅(jiān)持“大會(huì)計(jì)”思維、 “大交叉”方式和“數(shù)字化”建設(shè)。它們不僅決定著智能會(huì)計(jì)的體系內(nèi)容， 而且決定著智能會(huì)計(jì)的發(fā)展方向。

1. 以“大會(huì)計(jì)”思維布局智能會(huì)計(jì)。厘清智能會(huì)計(jì)的基本知識(shí)體系固然非常重要， 但比知識(shí)更重要的是思維方式。思維決定態(tài)度， 態(tài)度決定一切。眾所周知， 當(dāng)下之會(huì)計(jì)教育實(shí)質(zhì)上是通識(shí)教育理念指導(dǎo)下的專門（專業(yè)）教育或職業(yè)教育， 專業(yè)建設(shè)和人才培養(yǎng)是“分”的思維， 是分科、 分工和分治的。分的好處， 一是便于深入開展會(huì)計(jì)學(xué)術(shù)研究， 二是便于提高會(huì)計(jì)就業(yè)靶向性和會(huì)計(jì)工作熟練度。這種思維歸根結(jié)底是大工業(yè)革命和重視社會(huì)分工在會(huì)計(jì)上的反映， 是斯密的社會(huì)分工論、 泰勒的科學(xué)管理、 福特的生產(chǎn)“流水線”、 韋伯的科層制等理論與實(shí)踐在會(huì)計(jì)教育領(lǐng)域的具體體現(xiàn)。當(dāng)然， 更深層次的原因是“資本雇傭勞動(dòng)、 勞動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值”這一基本經(jīng)濟(jì)制度和以機(jī)械化、 電氣化、 自動(dòng)化為主要特征的前三次工業(yè)革命所帶來的產(chǎn)業(yè)革命大發(fā)展和商品經(jīng)濟(jì)大繁榮的結(jié)果。它肇始于文藝復(fù)興， 勃興于工業(yè)革命， 盛行于當(dāng)今社會(huì)； 它以追求科學(xué)知識(shí)、 塑造專業(yè)能力、 培養(yǎng)專門人才、 滿足分工需求為終極目標(biāo)。

表現(xiàn)在會(huì)計(jì)上： 一是為了滿足“兩權(quán)分離”狀態(tài)下企業(yè)履行受托經(jīng)管責(zé)任的內(nèi)在要求， 會(huì)計(jì)才把有助于股東、 信貸者和其他債權(quán)人了解企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況及動(dòng)態(tài)作為首要工作目標(biāo)， 進(jìn)而產(chǎn)生了以定期報(bào)告企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、 經(jīng)營(yíng)成果和現(xiàn)金流量為主要目的的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)； 二是為了滿足大公司背景下企業(yè)組織結(jié)構(gòu)深刻變革和價(jià)值創(chuàng)新與管理的內(nèi)在決策需求， 會(huì)計(jì)才把有助于企業(yè)管理層做出科學(xué)決策作為重要工作目標(biāo)， 進(jìn)而產(chǎn)生了以為企業(yè)管理和決策提供輔助信息支持為重要目的的管理會(huì)計(jì)。

但是， 人類社會(huì)進(jìn)入智能時(shí)代， 宏觀上， 社會(huì)分工不僅越來越細(xì)， 要求越來越精、 專、 深， 而且越來越呈現(xiàn)出整體性、 系統(tǒng)性、 交叉性和生態(tài)性的涌現(xiàn)屬性， 各種社會(huì)分工之間的邊界越來越模糊、 聯(lián)系越來越普遍、 關(guān)系越來越復(fù)雜。這種看似相互矛盾的趨勢(shì)， 實(shí)際上并不矛盾， 它們是辯證統(tǒng)一的。而微觀上， 企業(yè)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)（財(cái)務(wù)）活動(dòng)， 以及企業(yè)與外界的物質(zhì)能量信息交換， 越來越同時(shí)存在、 相互交織， 越來越難以區(qū)分哪些是物質(zhì)流、 價(jià)值流和信息流， 當(dāng)然， 也就很難再區(qū)分哪些是經(jīng)濟(jì)關(guān)系中的會(huì)計(jì)關(guān)系和哪些是財(cái)務(wù)關(guān)系。

實(shí)際上， 對(duì)數(shù)字企業(yè)而言， 企業(yè)管理越來越要求會(huì)計(jì)能夠提供全面、 系統(tǒng)反映企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)質(zhì)和量方面的所有或大部分?jǐn)?shù)據(jù)， 而不僅僅限于可用貨幣計(jì)量的量的方面。在一定意義上， 有關(guān)企業(yè)整體、 局部、 層次、 結(jié)構(gòu)、 功能、 環(huán)境及其之間關(guān)系的質(zhì)的方面的信息， 于管理而言可能更加重要。原來是受限于技術(shù)和成本， 現(xiàn)在智能會(huì)計(jì)完全可以實(shí)時(shí)、 敏捷和低成本地實(shí)現(xiàn)。可見， 在會(huì)計(jì)教育和專業(yè)建設(shè)及人才培養(yǎng)方面， 應(yīng)該揚(yáng)棄工業(yè)文明時(shí)代的“線性”或“機(jī)械”思維， 其中主要是“分”的思維， 堅(jiān)持生態(tài)文明時(shí)代的“網(wǎng)絡(luò)”或“集成”思維， 其中主要是“合”的思維， 也就是堅(jiān)持“一體化”理念和“共同體”意識(shí)來布局智能會(huì)計(jì)、 繁榮智能會(huì)計(jì)教育事業(yè)。一句話， 堅(jiān)持財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)、 財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)（對(duì)內(nèi)會(huì)計(jì)）與管理會(huì)計(jì)（對(duì)外會(huì)計(jì)）、 經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)與會(huì)計(jì)（財(cái)務(wù)）活動(dòng)深度地融為一體的“大會(huì)計(jì)”思維， 實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代會(huì)計(jì)由會(huì)計(jì)核算向會(huì)計(jì)管理的全面轉(zhuǎn)變， 也就是由主要為資本市場(chǎng)服務(wù)的信息會(huì)計(jì)時(shí)代向?yàn)樵鲞M(jìn)企業(yè)價(jià)值服務(wù)的智能會(huì)計(jì)時(shí)代的全面轉(zhuǎn)變。

2. 以“大交叉”方式建設(shè)智能會(huì)計(jì)?！敖徊妗笔侨魏我婚T科學(xué)自然演化或人為設(shè)計(jì)的基本途徑， 傳統(tǒng)會(huì)計(jì)向智能會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展也不例外。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)作為一門科學(xué)要涅槃重生為具有特定研究域和方法論， 且與過往既有聯(lián)系又有區(qū)別的智能會(huì)計(jì)， 就需要吸收存在內(nèi)在聯(lián)系的其他學(xué)科的研究和發(fā)展成果， 通過交叉滲透、 理實(shí)結(jié)合， 來克服傳統(tǒng)會(huì)計(jì)相較于數(shù)字經(jīng)濟(jì)、 數(shù)字社會(huì)和數(shù)字企業(yè)新要求難以逾越的知識(shí)屏障、 技術(shù)短板和能力桎梏。

當(dāng)然， “交叉”要遵循知識(shí)形成規(guī)律， 要在“守正”的基礎(chǔ)上“交叉”， 要防止舍本求末、 復(fù)而不合。一般來說， 站在科學(xué)發(fā)展的整體角度上， 最大層面的交叉是文理交叉； 其次是人文科學(xué)與社會(huì)科學(xué)的交叉； 再次是社會(huì)科學(xué)內(nèi)部各學(xué)科各專業(yè)的交叉； 最后才是專業(yè)內(nèi)各門課程及其內(nèi)容的交叉整合。就智能會(huì)計(jì)而言， 一要突出會(huì)計(jì)（當(dāng)然是大會(huì)計(jì)，下同）與大數(shù)據(jù)、 人工智能、 移動(dòng)互聯(lián)、 云計(jì)算、 物聯(lián)網(wǎng)、 區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)的滲透融合； 二要突出會(huì)計(jì)與理、 工、 法、 文等學(xué)科， 尤其是數(shù)學(xué)、 統(tǒng)計(jì)學(xué)、 信息與計(jì)算技術(shù)、 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等的交流互鑒； 三要突出打破會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)內(nèi)部的知識(shí)壁壘， 要跳出會(huì)計(jì)看會(huì)計(jì)； 四要時(shí)刻關(guān)注上述三個(gè)方面之間更為復(fù)雜的交叉問題。例如， 智能會(huì)計(jì)核算離不開財(cái)務(wù)機(jī)器人， 而財(cái)務(wù)機(jī)器人又會(huì)涉及電氣化、 機(jī)械、 電子等學(xué)科的交叉結(jié)合問題； 再如， 智能財(cái)務(wù)決策離不開機(jī)器學(xué)習(xí)， 而機(jī)器學(xué)習(xí)又必然涉及數(shù)學(xué)、 統(tǒng)計(jì)學(xué)等方法的交叉結(jié)合問題； 再譬如， 智能財(cái)務(wù)分析離不開數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)， 而數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)又自然涉及數(shù)據(jù)挖掘、 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、 數(shù)據(jù)治理等方面知識(shí)和技術(shù)的交叉融合問題。誠然， 智能會(huì)計(jì)的這種“交叉性”， 不能簡(jiǎn)單地理解為一種并列、 疊加或混合關(guān)系， 而應(yīng)該是一種集成迭代模式。

需要指出的是， 智能會(huì)計(jì)當(dāng)前發(fā)展的一個(gè)重要方向是在新一代信息技術(shù)與傳統(tǒng)會(huì)計(jì)學(xué)科或?qū)I(yè)交叉融合的基礎(chǔ)上， 引出新知識(shí)、 新方向、 新課程、 新教材、 新實(shí)訓(xùn)、 新師資， 最終實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式的重構(gòu)、 新構(gòu)和迭代。比如寬口徑、 厚基礎(chǔ)、 強(qiáng)能力、 重技能、 長(zhǎng)學(xué)制貫通培養(yǎng)； 再如產(chǎn)學(xué)研、 校政企、 府校院協(xié)同培養(yǎng)； 又如雙學(xué)位、 主輔修、 微專業(yè)靈活培養(yǎng)； 最后線上、 線下、 混合、 虛擬、 仿真、 實(shí)踐多方式多渠道培養(yǎng)等。

3. 以“數(shù)字化”建設(shè)統(tǒng)領(lǐng)智能會(huì)計(jì)。數(shù)字化建設(shè)， 既是智能會(huì)計(jì)的應(yīng)有之義， 也是智能會(huì)計(jì)的發(fā)展基石。在信息時(shí)代， 數(shù)據(jù)是信息的一種表現(xiàn)形式。但在數(shù)智時(shí)代， 信息的主要表現(xiàn)形式是數(shù)據(jù)， 而數(shù)據(jù)的主要表現(xiàn)形式則是數(shù)字。換句話說， 數(shù)字化是智能化的基礎(chǔ)， 沒有數(shù)字化， 就不會(huì)有真正意義上的智能化， 進(jìn)而也就談不上未來意義上的智慧化， 當(dāng)然， 這時(shí)的智慧不僅包括人類“左腦時(shí)代”的智商、 能商和情商， 而且應(yīng)該包括人類“右腦時(shí)代”的“數(shù)商”。

進(jìn)一步地， 如果說信息化是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的概念化、 抽象化， 亦即用信息世界來投射現(xiàn)實(shí)世界的話， 那么數(shù)字化就是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)化、 模型化， 也就是用數(shù)字世界來替代現(xiàn)實(shí)世界。用信息反映世界， 可能走樣； 用數(shù)字替代世界， 確保真實(shí)。我國已進(jìn)行20多年的信息化建設(shè)， 考慮到這個(gè)客觀現(xiàn)實(shí)， 可以把數(shù)字化看作是信息化的延伸和深入， 也就是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界、 萬千事物所產(chǎn)生的信息的數(shù)字化， 而不是或不完全是對(duì)構(gòu)成現(xiàn)實(shí)世界的形形色色的事物及作業(yè)的數(shù)字化。換句話說， 數(shù)字化建設(shè)目前的首要任務(wù)， 是對(duì)既有信息系統(tǒng)產(chǎn)生的信息的數(shù)字化。

理想狀態(tài)下， 智能會(huì)計(jì)作為一個(gè)機(jī)器裝置系統(tǒng)， 會(huì)隨智能化程度的提高， 越來越具備人的或類人的素質(zhì)和能力。它通過反復(fù)不斷地學(xué)習(xí)， 會(huì)越來越聰慧， 直至完全替代人的會(huì)計(jì)工作。智能會(huì)計(jì)的這種自學(xué)能力， 一般是通過無監(jiān)督、 無差別、 實(shí)時(shí)不間斷預(yù)訓(xùn)練來養(yǎng)成的， 這其中最主要的學(xué)習(xí)素材就是數(shù)據(jù)， 也就是數(shù)字化建設(shè)的輸出成果。可以預(yù)見的是， 將來那些重復(fù)的、 追求時(shí)效的、 沒有挑戰(zhàn)性的會(huì)計(jì)工作， 將由機(jī)器智能去完成； 而那些創(chuàng)造性的、 非效率的， 也就是“仰望星空”的事情， 將會(huì)由會(huì)計(jì)人去做。

六、 智能會(huì)計(jì)的教育啟示

學(xué)校是實(shí)施智能會(huì)計(jì)教育的主體， 應(yīng)該根據(jù)智能會(huì)計(jì)的基本理論、 基本概念和基本知識(shí)體系， 結(jié)合自身的辦學(xué)歷史、 辦學(xué)定位、 辦學(xué)條件、 辦學(xué)特色和辦學(xué)優(yōu)勢(shì)， 構(gòu)造形成一整套內(nèi)涵豐富、 色彩鮮亮、 風(fēng)格獨(dú)特， 也就是人無我有、 人有我優(yōu)、 人優(yōu)我特、 人特我高的智能會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)方案和模式， 以此著重培養(yǎng)會(huì)計(jì)人才的數(shù)智思維、 數(shù)智素養(yǎng)和數(shù)智技能。

單就智能會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)的課程體系而言， 應(yīng)該著重從以下七個(gè)方面入手： 一要強(qiáng)化數(shù)學(xué)尤其是計(jì)算數(shù)學(xué)類課程， 側(cè)重?cái)?shù)學(xué)分析、 高等代數(shù)、 解析幾何、 數(shù)值分析、 數(shù)學(xué)建模、 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、 數(shù)字信號(hào)處理、 線性規(guī)劃、 運(yùn)籌學(xué)通論等內(nèi)容； 二要豐富統(tǒng)計(jì)尤其是數(shù)理統(tǒng)計(jì)類課程， 側(cè)重理論、 方法、 應(yīng)用、 開發(fā)（二次開發(fā)）等內(nèi)容， 落腳在知識(shí)庫、 方法庫、 模型庫和數(shù)據(jù)庫等方面； 三要夯實(shí)計(jì)算機(jī)類課程， 側(cè)重科學(xué)、 工程、 軟件、 技術(shù)等方面的內(nèi)容， 注重提升編程及應(yīng)用能力； 四要增加數(shù)據(jù)科學(xué)類課程， 包括數(shù)據(jù)加工、 數(shù)據(jù)管理、 數(shù)據(jù)計(jì)算、 數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)等內(nèi)容， 側(cè)重?cái)?shù)據(jù)工程、 數(shù)據(jù)挖掘、 數(shù)據(jù)檢索與搜索、 數(shù)據(jù)預(yù)處理、 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)洞察、 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化/數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化、 大數(shù)據(jù)算法與大模型構(gòu)建、 大數(shù)據(jù)分析及呈現(xiàn)、 數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)、 數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)、 數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)倫理（隱私保護(hù)）等方面； 五要增加人工智能技術(shù)類課程， 包括算法、 模型、 工具（軟件）、 應(yīng)用等內(nèi)容， 側(cè)重大數(shù)據(jù)技術(shù)、 機(jī)器學(xué)習(xí)、 深度學(xué)習(xí)、 自然語言處理、 知識(shí)圖譜、 生物識(shí)別、 云計(jì)算、 區(qū)塊鏈等技術(shù)； 六要夯實(shí)Python或R語言類課程， 尤其是Python在會(huì)計(jì)、 審計(jì)、 財(cái)管、 商務(wù)或其他經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域的應(yīng)用； 七要增加專業(yè)與技術(shù)融合類課程， 注重處理好專業(yè)與方向、 整體改造與個(gè)別完善、 理論課程與實(shí)訓(xùn)課程、 替代與非替代、 業(yè)務(wù)邏輯與技術(shù)邏輯等各種關(guān)系。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

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續(xù)慧泓，楊周南，周衛(wèi)華，劉鋒，劉薇．基于管理活動(dòng)論的智能會(huì)計(jì)系統(tǒng)研究——從會(huì)計(jì)信息化到會(huì)計(jì)智能化［ J］．會(huì)計(jì)研究，2021（3）：11 ～ 27．

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（責(zé)任編輯·校對(duì)： 黃艷晶? 許春玲）

【基金項(xiàng)目】教育部首批“新文科”研究與改革實(shí)踐項(xiàng)目“智能會(huì)計(jì)專業(yè)建設(shè)探索與實(shí)踐”（項(xiàng)目編號(hào)：2021060050）；山東省本科教學(xué)改革研究重點(diǎn)項(xiàng)目“‘新文科‘新技術(shù)背景下會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)核心課程建設(shè)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：Z2021027）

【作者單位】山東財(cái)經(jīng)大學(xué)智能會(huì)計(jì)與數(shù)字企業(yè)研究院， 濟(jì)南 250014