智能財務賦能管理會計的發展

項海蘋

摘要：智能財務時代，借助“大智移云區物”等技術在財務中的廣泛應用，使得向管理者提供實時有效的決策信息成為可能。本文在分析智能財務在管理會計中多個場景的應用，探索智能化工具對管理會計發展的促進作用。

關鍵詞：智能財務;管理會計;數字化

智能財務的定義，不同學者基于不同的思考角度會得出不同的表述方式。劉梅玲和黃虎等（2020）認為智能財務主要是指人工智能技術在會計工作中的應用，從技術應用的視角下定義;秦榮生（2020）等認為智能財務體現為應用于戰略層、業務層面和核算或財務共享成的各類應用場景，從應用場景的視角下定義;張慶龍（2021）在評價智能財務定義現狀的基礎上，將智能財務定義為：智能財務是在財務數字化轉型與智能化應用過程中不斷發展起來的新一代財務。新一代財務在哪些方面存在突破？其一，從目標來看，新一代財務將從簡單重復的勞動中脫離出來，有足夠的精力著眼于價值創造;其二，從職能上來看，管理會計人員要從反映會計數量信息和質量信息的控制角色，突破成能綜合利用各種信息主動服務于企業的服務角色;其三，從角色上來看，管理會計人員要從只關注日常報告的監督者的角色突破成參與分析、戰略制定等價值管理與決策支持的業務伙伴的角色;其四，從效能上來看，新一代財務會在財務組織與財務活動突破為組織結構扁平化、財務活動更具附加值。

本文嘗試基于智能財務在管理會計領域的應用視角，理清智能財務推動管理會計發展的內在機理，推動企業財務智能化的轉型升級，實現數字經濟時代的企業資源最優化使用。

一、智能財務賦能管理會計發展的研究回顧

莫立娥（2019）、馬懷玉（2020）、宋景娥（2020）等分析了人工智能時代財務會計向管理會計轉型的必要性、面臨的主要問題及對策，其中提到轉型面臨缺乏所需復合型人才、管理會計意識不足等問題，企業需要加強信息化建設，搭建大數據平臺，積極通過培訓提高財務人員的專業勝任能力和計算機技術，使之成為未來發展所需的復合型財務管理人員。程平、王爽（2018）設計了案例化、信息化和模塊化的課程體系，對MPAcc人才培養模式提出了一系列具有實踐意義的方法。

宮義飛（2020）分析了智能財務時代下管理型會計人才培養機制，孫剛（2020）立足于管理會計執行過程中的困境，探究制約管理會計人才培養的因素，將“業財融合”作為管理會計人才培養的導向，突出學生借助大數據工具分析和挖掘企業運營中的信息，并為企業創造價值的能力。劉光強、干勝道（2021）基于CDIO工程教育模式，從課程設置、師資配備、教學方法和教學實踐四方面來探索管理會計數字技能培養路徑，確保學以致用，從而形成管理會計數字技能教學特色。鄧成（2021）基于戰略管理（大腦）、現金流管理（血液）和風險管理（免疫系統）的視角分析智能財務賦能企業價值管理，旨在理清智能財務驅動企業進行價值創造的內在機理，尋求新的價值增值點，為企業財務智能化的轉型升級提供理論支持。佟成生等通過調查分析我國財會人員的現狀，認為管理會計得到了企業的普遍認可和期待，并提出了管理會計的技能要求和培養模式。

劉梅玲（2020）為專家代表的云南煙草商業智能財務建設研究課題組在智能財務上進行了一系列的探索，形成了智能財務建設之業務流程設計、新技術運用設計、財務組織規劃、制度設計與管理等系列文章，為推動國內智能財務事業的良性發展提供了有益參考。

目前，關于智能財務促進財務會計向管理會計轉型的觀點，主要從構建數字平臺的思路出發，基于數字平臺擴展，對內提供數據服務，對外改善客戶體驗，并以此推動管理會計功能的實現;關于智能財務對人才需求，主要集中在夯實專業勝任能力的基礎上，重點突破信息化技術的運用。

二、智能財務賦能管理會計的路徑

管理會計的總體目標是幫助管理當局對資源的最優化使用作出決策，以實現企業價值最大化。但隨著企業數字化程度的不斷提高及智能財務在管理會計領域的應用范圍的拓展，收集決策所依賴的數據變得更廉價更容易。此外，人工智能技術的發展使企業處理大規模數據變得更加容易，比如利用機器學習算法等方法發揮數據的作用，使分析結果更加科學，作出預測更加貼近實際。

智能化技術在管理會計領域的應用，借助貝葉斯學派的相關預測模型算法來實現數據處理和預測能力。貝葉斯學派是人工智能領域核心思想的五個學派之一，主算法是貝葉斯定理及其衍生定理，利用概率推理來處理嘈雜、不完整甚至自相矛盾的信息，在預算管理、成本管理、資金管理和風險管理等領域，形成對財務專家腦力的輔助，全面賦能管理會計的發展

（一）決策聽數據、聽算法

認知科學和計算機的發展幫助管理者克服處理及儲存信息方面的認知局限，管理者可以通過大量數據和高速計算提高決策質量。當前，雖然許多大型企業已經采用各種信息化系統來輔助決策，但經營分析仍然受制于財務數據管理和決策支持功能設計等問題：1.財務數據管理不實時不動態：存在數據報送耗時、數據采集與分析分離、數據準確性差和質量不佳等問題，導致企業難以捕捉市場變化、決策仍然依賴于經驗，難以實現優化資源配置;2.決策支持功能設計欠佳：缺乏高效、扁平、可視化的設計，無法滿足符合企業要求的分析緯度、方法和展現形式（KPMG，2020）。

智能財務在經營分析和決策領域的應用價值，主要體現在為管理層提供動態且實時的經營信息、提供高效且多緯度的經營分析模型和工具，通過收集分析企業內外部的數據，挖掘有價值的信息，采用科學的算法進行預測決策，從而制定更有效的戰略。

（二）優化預算編制過程

全面預算在編制過程中，需要利潤目標、業務數據、費用數據等多種數據來源，由于財務數據管理中存在的不實時不動態不全面的問題，且對市場的預測難免存在偏差，勢必影響預算信息的穩定性和精確性。

智能財務可以從多維度、多角度對公司數據進行全面收錄，可以充分利用人工智能的預測技術、機器學習、回歸分析等手段從樣本數據中挖掘規律，最大限度地提高預算的科學性。通過智能財務搭建的預算控制和分析的智能化平臺，企業可以隨時監控預算的執行狀況，形成基于數據預測并實時調整的預算管理體系。

（三）全過程、多層次精益成本管理

低成本是衡量企業是否具有競爭優勢的兩個重要標準之一，成本管理的目標從廣度上看，已從企業內部的成本管理，發展到供應鏈成本管理;從深度上看，已從傳統的成本管理，發展到精益成本管理。精益成本管理消除采購成本、設計成本、生產成本、物流成本和服務成本這五個供應鏈環節不為客戶增值的作業，將供應鏈成本降至最低。

Amani等（2017）對數字挖掘技術在成本管理中的設備層面、流程層面、施工層面、產品層面和項目層面的應用進行了綜述。借助數據挖掘技術，企業可以在上述五個層面實現成本的全過程、多層次的精益管理。

（四）基于司庫的資金管理

財務轉型一條不可忽視的主線是基于資金視角展開的，并將企業的資金管理職能升級為司庫職能，融入企業對金融資源的管控能力（張慶龍，2018）。金融科技領域，投資顧問運用算法和投資組合優化理論模型，為用戶提供投資決策信息參考，形成了智能投資顧問。企業財務在資金管理中的資金流、資金調度、資金結算和資金運作、資金風險管理等職能同樣可以連接社會大數據的基礎上，實現司庫管理系統的升級。

（五）智能反舞弊與風險控制

人工審核存在數據積累困難的問題，無法開展關聯信息查詢和擴展，進而影響量化管理，且人工差錯率高。在金融領域，螞蟻小貸已經實現了無人貸款，其做法是通過計算機技術自動整合貸款人的綜合信用數據，實現自動審批貸款，且能將不良貸款率控制在傳統銀行之下。智能財務可以借鑒其做法，借助知識圖譜、機器學習等技術，模擬財務人員對于風險的反應模式，對財務風險和非財務風險形成一定的預判能力，形成自主驅動的智能工具，實現風險控制的目標。

智能財務應用于管理會計中的各種場景，負責大量數據的匯集處理和整體調度，實現管理會計信息化并推動智慧企業的建設。

三、結語

目前，智能財務雖然在管理會計的多個場景中發揮作用，但仍然處于初級應用狀態。第一，智能技術的應用進展目前主要是通過PRA技術形成各個操作領域的機器人，提高財務工作效率方面，知識圖譜、機器學習技術能代表人工智能思維和學習能力的應用還需進一步加強，要順應內外部壞境的變化，重點突破管理會計的信息化。第二，財務人員需要加快培養自身的信息化水平，不斷提升自身的數字化修養，熟練掌握財務共享中心的運作模式，積極挖掘財務共享中心的數據創造功能，更好地服務于企業的價值創造。

未來，智能財務要緊抓技術因素，機器學習領域、自然語言處理、知識圖譜等認知技術都是人工智能的重要組成部分，使得管理會計在企業的生產經營中發揮最大的作用。

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