隨著改革開放和經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，企業(yè)處于精益求精階段，內(nèi)部的財(cái)務(wù)工作也發(fā)生了變化。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作在考察企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況中，存在很多重復(fù)的內(nèi)容，效率低下。在人工智能背景下，通過財(cái)務(wù)軟件以各種形式準(zhǔn)確顯示財(cái)務(wù)信息和數(shù)據(jù)，為管理層預(yù)測(cè)企業(yè)發(fā)展方向和決策提供直觀可靠的信息，因此財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作亟待轉(zhuǎn)型升級(jí)，而且國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)越來越激烈，企業(yè)為了更好地生存需要快速提高財(cái)務(wù)工作的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)則必須提升處理數(shù)據(jù)和職業(yè)判斷能力，推進(jìn)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型，應(yīng)對(duì)復(fù)雜的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。

一、人工智能下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的可行性

1.財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)的差異和聯(lián)系。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)注重遵循會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，使用會(huì)計(jì)核算的方法和程序，主要負(fù)責(zé)查、記、算方面的問題，時(shí)刻觀察企業(yè)的運(yùn)營(yíng)情況，向外部利益相關(guān)者提供經(jīng)營(yíng)方面的信息，其工作內(nèi)容主要是對(duì)企業(yè)發(fā)生的交易項(xiàng)目編制報(bào)告，計(jì)量和記錄信息等。管理會(huì)計(jì)的工作根據(jù)管理層需求進(jìn)行及時(shí)調(diào)整，注重實(shí)用性和滿足管理層的需要，通過收集分析成本和效益等財(cái)務(wù)信息，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)者提供決策的基礎(chǔ)?？梢姡褐挥胸?cái)務(wù)會(huì)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)扎實(shí)的情況下，管理會(huì)計(jì)才能解決相應(yīng)的問題，否則只會(huì)做出錯(cuò)誤的分析。例如，連日常的成本、利潤(rùn)等清單都分不清楚看不明白，又怎么能發(fā)揮管理會(huì)計(jì)的職能，為企業(yè)的發(fā)展降低各項(xiàng)成本和費(fèi)用，進(jìn)而提高經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)。

財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)的職能是互補(bǔ)關(guān)系，在對(duì)報(bào)表指標(biāo)分析過程中，運(yùn)用的公式相同，在側(cè)重點(diǎn)方面有所不同，管理會(huì)計(jì)主要是為整個(gè)管理層服務(wù)，所以分析對(duì)象常是整個(gè)集團(tuán)公司，而財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)對(duì)自己所屬的部門負(fù)責(zé)，分析的對(duì)象通常是所屬的部門，或者所處的子公司。隨著人工智能時(shí)代的到來，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的核算工作變得更加輕松，使得財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)擁有更多的時(shí)間和精力放在企業(yè)的管理工作上。

2.財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的可行性。財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)的功能有一定協(xié)同作用，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)都是企業(yè)財(cái)務(wù)部門的核心，都屬于管理科學(xué)領(lǐng)域，主要關(guān)注企業(yè)的管理活動(dòng)，兩者的數(shù)據(jù)來源相同，通過分析企業(yè)資金流得出結(jié)論，達(dá)到監(jiān)測(cè)目的，確保企業(yè)資金安全。管理會(huì)計(jì)要向管理層提供可行的發(fā)展建議和決策，需要利用分析財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)記錄和整理的數(shù)據(jù)。此外，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)模式根據(jù)資產(chǎn)變化進(jìn)行相應(yīng)的改變，進(jìn)而更好優(yōu)化相應(yīng)的營(yíng)業(yè)模式和制定企業(yè)的發(fā)展方向，盡管現(xiàn)代企業(yè)管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)之間存在一些差異，最終目標(biāo)都是向管理層提供各項(xiàng)財(cái)務(wù)報(bào)告。

在人工智能時(shí)代，運(yùn)用人工智能下的財(cái)務(wù)軟件，提高工作效率，優(yōu)化各類數(shù)據(jù)的質(zhì)量，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的工作仍然是圍繞著數(shù)據(jù)處理進(jìn)行，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性的處理，改良相應(yīng)的數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)更為直觀。管理會(huì)計(jì)不僅需要對(duì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納整理，還要對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)企業(yè)的發(fā)展。隨著人工智能軟件例如OCR人工智能和ERP系統(tǒng)的出現(xiàn)，能夠快速識(shí)別圖像，提取數(shù)據(jù)，快速錄入大量票據(jù)，運(yùn)用已有的憑證模板自動(dòng)提取系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，協(xié)助管理會(huì)計(jì)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納分析，管理會(huì)計(jì)則可以更好的運(yùn)用管理分析的能力，從各類數(shù)據(jù)中了解企業(yè)過去的經(jīng)營(yíng)狀況，評(píng)價(jià)現(xiàn)在企業(yè)可能存在的問題和歷史取得的相應(yīng)成績(jī)，預(yù)測(cè)企業(yè)今后的發(fā)展方向。

管理會(huì)計(jì)實(shí)際上就是財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的優(yōu)化升級(jí)，從傳統(tǒng)會(huì)計(jì)時(shí)代開始，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)負(fù)責(zé)整理數(shù)據(jù)，管理會(huì)計(jì)負(fù)責(zé)分析，到了現(xiàn)在人工智能時(shí)代，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)可能已經(jīng)可以接觸相應(yīng)的分析工作，管理會(huì)計(jì)又比財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)高了一級(jí)，運(yùn)用財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測(cè)企業(yè)發(fā)展方向，向管理層提供應(yīng)對(duì)決策。但在人工智能財(cái)務(wù)系統(tǒng)的幫助下，為財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)方向發(fā)展提供了良好的條件和環(huán)境，兩者之間的聯(lián)系更加緊密，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型就更加有了便利的條件。

二、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型存在的問題

1.人才培養(yǎng)機(jī)制不健全，會(huì)計(jì)人員素質(zhì)有待提升。在人工智能時(shí)代，隨著會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的不斷發(fā)展，企業(yè)需要具備較強(qiáng)數(shù)據(jù)分析和管理技術(shù)的人員支持制定決策，例如，在實(shí)際工作中，一些實(shí)操能力不強(qiáng)的會(huì)計(jì)人員，即使在各種財(cái)務(wù)系統(tǒng)設(shè)備的幫助下也沒辦法很好的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，提取有用信息，急需提高自身的職業(yè)水平。一些企業(yè)在人才培養(yǎng)中主要注重員工的專業(yè)知識(shí)培訓(xùn)，忽視了培養(yǎng)員工運(yùn)用財(cái)務(wù)、經(jīng)濟(jì)和管理等學(xué)科的綜合技能，并且人工智能技術(shù)的應(yīng)用難度也存在一定的擔(dān)憂。例如，面對(duì)企業(yè)海量的需要提煉和分析的數(shù)據(jù)，一些會(huì)計(jì)人員的信息意識(shí)和數(shù)據(jù)思維不強(qiáng)，不能高效分析和處理數(shù)據(jù)，對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用還缺乏深入學(xué)習(xí)，在使用管理會(huì)計(jì)智能系統(tǒng)時(shí)不注意加強(qiáng)操作和技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的管理和防范，導(dǎo)致一定的風(fēng)險(xiǎn)，甚至數(shù)據(jù)和信息的丟失。

2.信息化數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)較薄弱。進(jìn)入人工智能時(shí)代，財(cái)務(wù)工作迎來了高速的信息化發(fā)展。經(jīng)濟(jì)效益是管理會(huì)計(jì)的重要觀點(diǎn)之一，為了更好地貫徹經(jīng)濟(jì)效益的理念，有必要加強(qiáng)數(shù)據(jù)的收集、整理、分析和控制。因此，有必要建立專門的信息化數(shù)據(jù)平臺(tái)，一些企業(yè)沒有意識(shí)到這一點(diǎn)，財(cái)務(wù)工作信息化水平較低，工作效率不高，在利用人工智能技術(shù)構(gòu)建全面、系統(tǒng)、高效和專業(yè)的數(shù)據(jù)平臺(tái)方面仍然薄弱，絕大多數(shù)企業(yè)，特別是中小企業(yè)，尚未建立大數(shù)據(jù)管理和服務(wù)平臺(tái)，缺乏高效的收集數(shù)據(jù)和分析工具，不能把海量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息，人工智能技術(shù)在控制、規(guī)劃、決策、預(yù)測(cè)和分析等方面的應(yīng)用仍然非常有限，導(dǎo)致企業(yè)的財(cái)務(wù)工作面臨極大的壓力。

3.企業(yè)管理層缺乏轉(zhuǎn)型創(chuàng)新思路。部分企業(yè)管理者尚未適應(yīng)人工智能下的大數(shù)據(jù)時(shí)代，沒有認(rèn)識(shí)到智能辦公的優(yōu)勢(shì)，還可能因?yàn)橘Y金投入的原因，沒有運(yùn)用智能系統(tǒng)，缺乏會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型創(chuàng)新思路。大部分企業(yè)管理者雖然普遍認(rèn)為傳統(tǒng)會(huì)計(jì)已不適應(yīng)現(xiàn)狀，向管理會(huì)計(jì)的過渡迫在眉睫，但是還停留在較低層面，沒有真正具體實(shí)施和參與企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理，陳舊的思想不能調(diào)動(dòng)財(cái)務(wù)人員的工作熱情，在組織實(shí)施過程中，無形地制約了會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型。例如，在很多企業(yè)中會(huì)計(jì)電算化系統(tǒng)仍然占據(jù)主導(dǎo)地位，更新系統(tǒng)需要資金投入等實(shí)際問題，阻礙了會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型和人工智能技術(shù)的綜合應(yīng)用。。

4.人工智能應(yīng)用面臨較大的問題。在推進(jìn)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的過程中，一些企業(yè)不重視利用人工智能技術(shù)推進(jìn)智能會(huì)計(jì)系統(tǒng)建設(shè)，沒有完善數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)機(jī)制，導(dǎo)致會(huì)計(jì)工作的準(zhǔn)確性、及時(shí)性和可控性不足。例如，一些中小型企業(yè)仍然通過代理記賬公司進(jìn)行公司的各項(xiàng)會(huì)計(jì)核算，完全沒有意識(shí)到公司設(shè)立財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)的重要性，導(dǎo)致公司沒有應(yīng)用任何的財(cái)務(wù)系統(tǒng)，就更不會(huì)應(yīng)用人工智能技術(shù)了，或者即使應(yīng)用了個(gè)別技術(shù)，但是沒有對(duì)人工智能技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的有效應(yīng)用，例如集成、修復(fù)和控制等功能全面學(xué)習(xí)掌握，還做不到利用人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)投資風(fēng)險(xiǎn)、資金管理和融資等方面分析決策。

三、人工智能下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的對(duì)策

1.突破傳統(tǒng)工作限制，轉(zhuǎn)變核算模式。2016年國(guó)家取消了營(yíng)業(yè)稅，把營(yíng)業(yè)稅并入到增值稅中，為順應(yīng)變化當(dāng)時(shí)從各個(gè)城市的建筑業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)和生活服務(wù)業(yè)開始進(jìn)行實(shí)施，由于涉及的地域范圍大、行業(yè)范圍廣，數(shù)據(jù)種類不相同，對(duì)各地的會(huì)計(jì)造成了很大的困擾，對(duì)如此大的困難，財(cái)務(wù)人員調(diào)整工作模式，積極運(yùn)用先進(jìn)的技術(shù)手段，不同于傳統(tǒng)會(huì)計(jì)的手工模式，應(yīng)用了大數(shù)據(jù)信息技術(shù)，將數(shù)據(jù)保存在互聯(lián)網(wǎng)，有需要時(shí)可直接下載應(yīng)用，省略了中間紙質(zhì)郵遞和紙質(zhì)文件整理歸納的繁瑣工作，同時(shí)應(yīng)用了人工智能技術(shù)，自動(dòng)篩選不屬于當(dāng)前試點(diǎn)城市乃至當(dāng)前行業(yè)的數(shù)據(jù)，精確規(guī)劃出所需的數(shù)據(jù)，大大降低了會(huì)計(jì)人員工作量，提速了營(yíng)改增。因此，及時(shí)對(duì)潛在問題制定出針對(duì)性的調(diào)整方案，改變核算模式和思想水平，才能推進(jìn)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型。

2.優(yōu)化預(yù)算結(jié)構(gòu)。從企業(yè)的角度認(rèn)為只要增加銷售量，把產(chǎn)品和提供的服務(wù)成本降低下來，收入就會(huì)得到提高，但是忽略了各項(xiàng)預(yù)算對(duì)企業(yè)凈利潤(rùn)的影響。在缺少財(cái)務(wù)系統(tǒng)和缺乏人工智能的幫助下，管理層只能通過財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的手工賬，分析之前得出的數(shù)據(jù)，沒法實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)，導(dǎo)致自身的信息落后，沒法更好的調(diào)整企業(yè)的預(yù)算管理和控制預(yù)算，企業(yè)長(zhǎng)期處于這種被動(dòng)的情況下，損失越來越大，應(yīng)該發(fā)揮企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的主動(dòng)性，對(duì)成本控制和預(yù)算的不足之處，采取有效措施，將員工提供數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性融入到績(jī)效考核中，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，順應(yīng)人工智能時(shí)代，運(yùn)用各類系統(tǒng)，便捷的上傳各類信息實(shí)現(xiàn)共享，實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)，并通過收集各種數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析，篩選出對(duì)企業(yè)有利的信息，幫助管理層規(guī)劃優(yōu)化預(yù)算結(jié)構(gòu)，制定相應(yīng)的經(jīng)營(yíng)模式和計(jì)劃。

3.提高管理層對(duì)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型重要性的認(rèn)識(shí)。企業(yè)管理者要明確管理會(huì)計(jì)的作用不僅是滿足財(cái)務(wù)報(bào)告的需求，更重要的是創(chuàng)造更多的經(jīng)濟(jì)效益，通過管理會(huì)計(jì)的應(yīng)用，對(duì)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)進(jìn)行宏觀調(diào)控，認(rèn)識(shí)到向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的重要性，借鑒國(guó)內(nèi)外先進(jìn)的理財(cái)方式，注重更新和轉(zhuǎn)變相關(guān)理財(cái)工作人員陳舊的思維模式，在財(cái)務(wù)管理中，積極發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的潛力，以會(huì)計(jì)信息為基礎(chǔ)，運(yùn)用人工智能技術(shù)和思維，為企業(yè)在成本控制、經(jīng)營(yíng)策略等各項(xiàng)活動(dòng)提供科學(xué)指導(dǎo)，從而提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。例如，在具體實(shí)施過程中積極嘗試AI技術(shù)融合管理會(huì)計(jì)領(lǐng)域的方法，在企業(yè)運(yùn)營(yíng)的各個(gè)方面例如核算、成本控制和規(guī)劃等方面探索新模式，提高精益求精的管理水平，有效加強(qiáng)財(cái)務(wù)管理。

4.人工智能與管理會(huì)計(jì)的有效融合。人工智能技術(shù)已經(jīng)融入生命科學(xué)、醫(yī)療衛(wèi)生和自動(dòng)化等各個(gè)行業(yè)，發(fā)展迅猛。在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的過程中，企業(yè)應(yīng)該運(yùn)用先進(jìn)的技術(shù)手段，注重隱私和安全的保護(hù)，建立合規(guī)流程，科學(xué)設(shè)計(jì)人工智能與管理會(huì)計(jì)的有效連接、互動(dòng)和融合，把人工智能技術(shù)在管理會(huì)計(jì)的綜合應(yīng)用提升到戰(zhàn)略層面，整合各種會(huì)計(jì)信息管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，解決信息不對(duì)稱問題，及時(shí)糾正可能存在的安全隱患，提高會(huì)計(jì)工作精細(xì)化管理水平。例如，在具體實(shí)施過程中，采取逐步進(jìn)行的方式，不能一蹴而就，大量的人工智能系統(tǒng)一次性融合使用，可能也會(huì)出現(xiàn)因?yàn)槔斫獠煌笍?，操作失誤，導(dǎo)致錯(cuò)誤的出現(xiàn)。

5.構(gòu)建數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。構(gòu)建全面、集成和開放的管理會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)管理和服務(wù)平臺(tái)，確立一致的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，提升數(shù)據(jù)的可比性和可靠性，加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的保障，為推動(dòng)管理會(huì)計(jì)深入發(fā)展提供有力的數(shù)據(jù)支撐和保障。例如，在具體實(shí)施過程中需要關(guān)注數(shù)據(jù)信息和存儲(chǔ)空間的安全，及時(shí)收集相關(guān)行業(yè)信息、政府內(nèi)部數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)等，利用挖掘技術(shù)及時(shí)整理和分析，完善數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，保證采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，提高數(shù)據(jù)資源的利用效率。構(gòu)建信息共享平臺(tái)，及時(shí)將業(yè)務(wù)核算標(biāo)準(zhǔn)及制度嵌入共享平臺(tái)中，實(shí)現(xiàn)資金流、物業(yè)流和信息流的深度整合，全面融合成大數(shù)據(jù)，以此作為共享平臺(tái)的輔助性拓展服務(wù)，定時(shí)的維修檢查，及時(shí)進(jìn)行技術(shù)升級(jí)，版本更新，快速應(yīng)對(duì)企業(yè)對(duì)信息數(shù)據(jù)提出的更高要求，最大化信息平臺(tái)系統(tǒng)的價(jià)值。

6.提高會(huì)計(jì)人員管理分析能力。企業(yè)應(yīng)該重視對(duì)會(huì)計(jì)人員的培訓(xùn)，開展專業(yè)課程相關(guān)知識(shí)和技能的學(xué)習(xí)，可以邀請(qǐng)行業(yè)專家進(jìn)行案例分享和經(jīng)驗(yàn)交流，學(xué)習(xí)管理分析的技巧，鼓勵(lì)員工通過線上線下多種方式學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)，或者定期舉辦一些培訓(xùn)班，在績(jī)效考核中增加人工智能應(yīng)用能力的項(xiàng)目，增強(qiáng)會(huì)計(jì)人員具有信息意識(shí)和數(shù)據(jù)思維能力。在具體實(shí)施過程中，還應(yīng)該注重務(wù)實(shí)性，企業(yè)需要的是能夠使用人工智能技術(shù)的實(shí)務(wù)型人才，例如只懂得操作系統(tǒng)，通過系統(tǒng)得出數(shù)據(jù)，但是因?yàn)閷?shí)務(wù)經(jīng)驗(yàn)欠缺，成為只知道數(shù)據(jù)大小卻不懂得如何應(yīng)用數(shù)據(jù)，想要通過數(shù)據(jù)給企業(yè)管理層提供決策也將成為空想。

四、結(jié)語(yǔ)

人工智能時(shí)代的到來，同時(shí)伴隨著越來越激烈的國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，給各行各業(yè)都帶來了很多機(jī)遇和挑戰(zhàn)。企業(yè)應(yīng)該順應(yīng)時(shí)代發(fā)展，在競(jìng)爭(zhēng)中求生存走出困境，積極探索財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)升級(jí)轉(zhuǎn)型的有效路徑，促進(jìn)管理會(huì)計(jì)可持續(xù)發(fā)展。