從會計智能化到智能會計演變研究

摘要：數字化時代，尤其是人工智能的發展，使會計理論和實務均面臨巨大挑戰。首先系統梳理了會計信息化、智能化相關概念的演變脈絡;其次從數字化的角度初步解讀了會計的“科學屬性”，指出傳統會計引入人工智能可能存在的局限性;最后提出應當在會計基本原理與數據科學深度融合的基礎上，引入第四研究范式以構建智能會計概念體系。

關鍵詞：數字化;會計智能化;智能會計

0引言

在數字化時代，不能將數據與人工智能相關技術簡單地分割開來。人類社會從結繩記事開始就一直和數據打交道，數據并不是有了人工智能后才被“突然”發現，而是由于人工智能等技術的深度介入，數字化時代的數據生成、數據匯聚與數據處理與以往相比有了本質上的飛躍。人工智能等相關技術已經不可逆轉地改變了人類社會的方方面面，而在商業領域，會計受到的沖擊尤為顯著。人工智能技術、財務機器人的大規模運用，一度讓會計業內人士產生了“會計職業消亡論”的悲觀情緒。

然而事實上，從最早的算盤、計算器，到單機版的會計核算軟件，再到會計的信息化和現在如火如荼的會計智能化，會計行業始終對采用先進的技術持有熱切和開放的態度。

本文將從數字化視角出發，對會計智能化的發展脈絡進行系統梳理，闡述數字化背景下對于會計“科學屬性”新的理解，指出會計智能化可能存在的局限性，并最終引入新的研究范式和理論來構建基于數字化時代背景下的“智能會計”概念。

1我國會計信息化與智能化的概念演變

劉勤等[1]系統梳理了我國改革開放40年的中國會計信息化的發展歷程，提出中國會計信息化發展可按時間劃分為會計電算化、會計信息化（狹義）、會計智能化3個階段。

1.1會計電算化概念：人工的簡單替代

20世紀80年代至90年代初，屬于會計電算化階段。在手工記賬年代，主要依靠增加人手來應對會計工作量的不斷增長。20世紀80年代開始，隨著會計事項的快速增加，一些有條件的企業開始自主研發會計軟件。這些會計軟件主要以內部報表匯總、財務報表編制為主，也有一些軟件具備輔助性的會計分錄編制功能。由于是自行編制，一般采用關系型數據庫語言如DBASE3、FOXBASE和FOXPRO進行開發。

在財政部的持續推動下，會計軟件也開始出現通用型商品化軟件，比如早期的金蝶和用友，都推出了單機版的、以會計核算和報表編制為主的產品。

最初，會計引入IT等信息化技術的最主要目的是簡單地、有限度地替代人工，完成一些輔助性會計工作。在這一階段，業界對IT技術作用于會計的主要認知是“通過會計工作的電算化用以替代部分人工”，因而，這一階段又稱會計電算化階段。

1.2會計信息化概念：流程的信息化整合

20世紀90年代末至21世紀初，我國會計行業邁入會計信息化階段。“會計信息化”這一概念是1998年在深圳市財政局和金蝶公司聯合舉辦的“會計信息化理論專家座談會”中首次提出[1]。當時主要的會計軟件廠商金蝶和用友開始向管理軟件供應商轉型，會計信息系統也由單機版向網絡版轉型。

會計信息化概念的提出引發了理論界、實務界的強烈關注和持續研究。楊周南[2]提出了會計信息化集成式的控制與審計系統，即ISCA模型。2009年4月，財政部印發《關于全面推進我國會計信息化工作的指導意見》，國內會計信息化工作開始全面提速。從企業端來看，應主要把握兩個關鍵，即會計準則實施和財務報告信息化、內部控制和評價報告信息化[3]。

會計信息化對企業流程和組織的改變是非常顯著的。通過會計信息化，原有業務與財務分離的流程得以重組，同時，流程的重組也直接導致企業組織的變革，過去分散獨立的會計部門向集中式轉化。續慧泓等[4]認為，會計信息化對企業會計帶來的變革主要體現在業財一體化和財務共享眾包化兩個方面。這表明，與早期的會計電算單純用于人工的有限替代不同，會計信息化概念的提出與落地顯著提升了理論界和實務界對于會計參與企業管理、控制的具體模式的認知。人們普遍認為，會計核算與會計監督這兩大職能在會計信息化環境下可以更好地發揮作用。

1.3會計智能化概念：全面數字化的開始

2016年，德勤宣布將人工智能技術引入會計實務[1]后，這一技術開始在會計實務應用中嶄露頭角。人工智能技術之所以能在會計實務中迅速得以應用和推廣，還與同時期信息與數字化技術大量涌現緊密相關。這些技術包括移動互聯、云計算、物聯網、大數據、區塊鏈等。隨著會計智能化進程的不斷深入，還可能有更多、更先進的技術被引入會計實務。

王愛國[5]、張玉明[6]、張慶龍[7]認為，會計智能化是基于業財融合的、基于企業經營活動的財務會計全流程智能化的，新一代會計管理系統進一步突出了人工智能對會計管理活動與信息系統的重要性。

會計智能化概念的提出，使得其目標不再滿足于提供支持決策的相關知識，而是實現組織和社會資源的優化配置[4]。一般認為，財務機器人是會計智能化的一個典型應用，財務機器人的革命性工作方式進一步改變了人們對會計流程的認知，使人們認識到在較少人工干預的場景下，財務機器人可以完成大量重復性的流程，并能突破公司運行的時空限制。進一步地，傅元略[8]提出了“財務智能體”和“會計智能體”等概念。

會計智能化一方面使得會計實務獲得了前所未有的重大變革機遇;另一方面也對現有會計理論形成了空前嚴峻的挑戰。會計智能化的實務走在了理論的前面，理論界從不同角度提出了不同觀點。續慧泓等[4]認為，智能會計系統的核心在于感知、控制、協同價值活動，構建開放、動態、具有活動管理能力的控制和決策系統。傅元略[8]提出了以會計智能體為主的“智慧會計”論。王愛國[5]則認為，會計應當向以業財融合為基礎，向數據智能方向轉變。

本文認為，會計智能化或智能會計系統、智慧會計等諸多概念之所以能夠在實務中落地，最主要的原因是現代會計實務正處于企業數字化轉型的大背景下，會計的核算與監督兩大職能在數字化環境下獲得了新的賦能。因此，會計智能化這一概念的初步形成意味著傳統會計無論從理論上還是實務上，都開始了全面的“數字化”進程。從早期來看，可以增強傳統會計理論對于現實的解釋能力。

2傳統會計引入人工智能的局限性

按照楊紀琬和閻達五[9]對會計“科學屬性”的界定，會計的科學屬性應當是“研究如何掌握對經濟過程進行控制和觀念總結的規律性”。如果將這一屬性界定“數字化”，則可以嘗試表述為，在數字化時代，所謂會計的“科學屬性”，就是“研究所有影響經濟過程控制與觀念總結的數據及其變化規律”。在這一表述中，將會計的研究對象明確為某種“數據”，并且“數據”包含了對經濟過程控制和觀念總結而生成的所有數字化的結果，以及這些數字化結果內在的規律性與生成機制。

將人工智能引入傳統會計，即上文所指的“會計智能化”。盡管會計智能化概念可以在很大程度上解釋人工智能為什么及如何引入傳統會計，并將現有會計系統全面升級改造為智能會計系統[4]，但會計智能化并不是一個符合會計“科學屬性”的數字化表達特征的概念，原因有兩個方面：

2.1會計智能化概念依然以傳統會計核算模式為核心

會計智能化是對會計核算、資金管理與績效考核等傳統會計管理活動的智能化，促使會計管理活動的重心從簿記和報告過渡到價值管理與風險控制，有助于向“大會計”“大財務”的轉型。

但會計智能化概念其本質上仍然遵循傳統會計理論框架。這一傳統框架的主要特征就是財務報告體系，不但會計核算流程最終歸結到財務報告，而且監督職能的具體體現也圍繞財務報告的合規性進行。因此，廣義上也可以將會計智能化視為會計信息化發展的一個自然延伸。

從實務上看，會計智能化的確改進了會計兩大基本職能的作用。比如人工智能與財務機器人的廣泛運用，理論上可以讓會計信息更加及時、準確，信息質量會好于以往的會計核算流程。在實施監督職能時，人工智能與大數據、云計算技術能夠更好地鎖定異常，發出財務預警信息，并對相關內控提出優化建議等。會計智能化在實務中已經獲得廣泛認可，應用場景也越來越多。

但從理論上看，會計智能化基于傳統會計基礎理論框架，同時也不可避免地受到這個框架的局限。事實上，傳統的會計基礎理論并沒有或者沒法回答的是“為什么可以采用機器學習算法來處理會計數據”“通過借貸記賬法生成的數據與外界通常所說的數據在本質上是一致的嗎”“傳統的日常會計核算與財務分析得到的結論與通過機器學習得到的結論有沒有可比性，可否互相驗證”等根本性問題。正如朱元午[10]所指出的，對于會計基礎理論的研究遠遠落后于會計的實務應用，甚至存在著滯后或停滯的情況，難以做到及時指導其他次一級的會計理論和實務發展。

因此，如果繼續沿著現有會計理論框架來形成和發展會計智能化理論，很難形成理論的基礎性突破，只不過是對現有會計基礎理論的某種“修補”。

如果僅僅滿足于在傳統的會計理論框架上通過各種技術性的工具進行修修補補，以期會計能夠煥發新的理論活力，那是遠遠不夠的。一方面，人工智能技術正在對企業經營活動全方位地滲透，企業正在全面數字化，會計不能孤軍奮戰，不應指望單憑會計智能化來解決整個企業經營活動的智能化與數字化需求;另一方面，人工智能技術并不是簡單地作為一種技術在會計中加以應用與實踐，人工智能技術的應用模式正在從根本上改變“會計”本身，而這并沒有在會計智能化實務及相關理論中得以充分體現。

2.2會計智能化概念不支持從底層對企業數據進行科學表達傳統的會計核算模式包括編制會計分錄，登錄明細賬、總賬，編制會計報表等一系列工作;同時，這些工作特別重視合規性，要求遵循外部監管部門發布的會計準則和其他合規性文件。自會計基礎理論框架建立以來，這個模式的基本形態就沒有發生過根本性改變。會計智能化能夠做的就是如何讓這個基本核算模式運行更快、更有效率、更加智能地工作，以更好地服務于管理決策。

按照傳統的日常會計核算流程生成的會計數據并不能反映企業的全部數據類型。會計智能化雖然意識到了這一問題，提出并構建了財務共享、業財一體化平臺等相應架構，但其處理的數據仍然是業務數據與財務數據的混合，很多時候仍主要基于財務數據。也就是說，會計智能化對于企業數據的處理是從應用場景的角度來考慮的，并沒有從底層邏輯層面對業務數據和財務數據予以界定，并就二者之間的關系給出理論上的解答。

如果無法從底層對業務數據與財務數據二者加以統一，那么就很難避免會計智能化研究領域中的“會計研究孤島”效應。所謂“會計研究孤島”，是指“會計研究被人為地劃分為眾多自我封閉的研究領域”，從而形成了會計研究中的各個孤立的、難以交流溝通的研究孤島[11]。究其原因，在于很多相關的會計研究更多地從純粹的傳統會計基礎理論框架出發，而較少引用能刻畫現代企業行為的其他理論，從而導致會計研究之路越走越窄，而且這種現象在國內外會計研究領域均普遍存在[11]。

以業財融合為例，如果將業財融合看作會計智能化的研究對象，或至少是研究對象之一，那么，按照現有對業財融合的常規理解，至少要將企業業務及相關數據分為業務數據和財務數據。而實際情況可能比這要復雜得多。王亞星和李心合[12]認為，廣義上講，業財融合應當包括業務與財務、業務與會計、財務與會計3個方面的融合，并據此重構了業財融合的概念框架。在這個業財融合概念框架中，相關的數據至少分為業務數據、財務數據與會計數據3塊。但在實務中，這3類數據“合”的場景遠遠多于“分”的場景。更何況，根據王亞星和李心合[12]的研究，單單對業財融合中的“業”，就至少存在3種不同的解釋;業財融合的“財”至少有4種不同的解釋;“業財融合”的實質則有5種不同的解釋。假定為每一種概念解釋建立一個研究領域，那么僅關于業財融合概念的討論，就可以得到至少12種不同的解釋。

因此，只要不從底層對業務數據與財務數據進行合乎邏輯的、形式上的統一，那么會計智能化相關理論研究很可能會長期陷入概念之爭，或者干脆回避爭議概念，轉而研究具體的會計智能化相關內容，比如財務機器人、機器學習，以及新一代ERP系統，等等。但皮之不存，毛將焉附？對會計智能化而言，如果不能從底層獲得理論突破，后續所有關于會計智能化的理論分析與應用場景都必定成為空中樓閣。

可見，在數字化時代，單純地將人工智能、大數據等相關技術引入傳統會計，并不能完全實現對于會計“科學屬性”的數字化解讀，即不能完全滿足數字化時代下對于經濟過程控制與觀念總結相關的數據及其規律性特征。

3“智能會計”概念的構建

應當從對會計的“科學屬性”的數字化、采用的主要研究范式兩個方面來構建不同于傳統意義上的、新的“智能會計”概念。

3.1智能會計涵蓋了經濟過程與觀念總結的全部數據

楊紀琬和閻達五[9]對于會計“科學屬性”的界定實際上給出了會計的本質，即廣義上看，會計應當包括所有“研究如何掌握對經濟過程進行控制和觀念總結的規律性”的相關活動所生成的數據及其變化規律。規律本質上是通過變化中的數據來呈現，如果不能通過數據變化來呈現一個經濟活動的規律，那么該經濟活動規律難以得到嚴謹的表達，因而難以進行相關決策。顯然，基于之前的分析，傳統會計，以及基于傳統會計框架的會計智能化并不能真正體現會計“科學屬性”的這一本質特性，至少是不全面的。而智能會計似乎更加符合對于會計“科學屬性”的界定，可以從以下兩個方面進一步加以闡明：

（1）智能會計分析所有影響經濟過程控制與觀念總結的數字化結果。作為一個主體，任何的經濟過程控制與觀念總結都可以計量，也必須被計量。即企業經營與管理活動生成的所有數據都必須完整地、可靠地得到計量。

按照現有傳統會計理論框架，會計計量是指“貨幣計量”，但有很多經濟活動是無法貨幣計量的，這就形成了一個悖論。在現有會計框架下無論怎么智能化流程，都可能難以完整反映和監督企業經濟活動。而會計最重要的使命難道不是讓利益相關人能通過數據來了解企業的全部經營活動嗎？或許那些不能進行會計計量的業務與數據對利益相關人更為重要。顯然，這一點單憑傳統會計是無法實現的。

（2）智能會計研究這些數字化結果內在的規律性及其生成機制。通過分析其全部數字化結果，發現其背后的規律性及其生成機制，并作為企業經營與管理活動的映射，且這種映射是一一對應的。

將企業經營與管理活動與其生成的所有數字化結果的規律性與生成機制建立一一對應的關系，就是試圖能通過企業經營與管理活動所生成的數據、數據所蘊含的規律性及生成機制來“一一映射”地刻畫一家企業，從而理論上就可以實現企業的“完全數字化”，有助于發現事物內在的因果關系。從這一角度來看，智能會計是真正意義上的“大會計”。

3.2智能會計引入第四研究范式作為主要研究方法

與傳統會計的分析方式不同，智能會計將數據科學中普遍采用的第四研究范式作為主要的研究方法論。

3.2.1第四研究范式的主要特點

通常，科學研究主要通過實驗觀測、理論推演、計算仿真來完成，從方法論上說，可以統稱為科學研究的三大主要范式[13]。以物理科學研究為例，可以通過設計一個物理實驗來尋找新的物質，也可以基于新的物理理論來預測新的物理現象的存在，借助強大的算力，還可以通過計算機技術來模擬實驗場景，驗證物理過程。

實驗觀測、理論推演和計算機仿真都是針對真實世界的實際場景所進行的某種特定科學研究。一般的研究過程通常是從實驗觀測開始，通過對實驗觀測的初步分析，提出某種假設，然后構建基于該假設基礎之上的理論，通過理論推演，得到模型，模型的結果可以通過實驗觀測直接驗證，也可以通過計算機仿真來間接驗證。三者的研究具有互補性，恰好構成對真實世界的場景分析及仿真推演。

而數據科學的研究范式與以上3種范式不同。圖靈獎得主吉姆·格雷[13]認為，數據應當看成現實世界的事物、現象和行為在數字空間的映射，認為數據自然蘊含了現實世界的運行規律。人們可以不預設任何模型，不進行任何推演，直接以數據作為媒介，利用數據驅動及數據分析方法揭示物理世界現象所蘊含的科學規律。這就是科學研究的第四研究范式。

第四研究范式最主要的特點在于承認數據自身包含現實世界事物的科學規律，通過研究數據內含的科學規律來揭示現實世界事物之間的內在聯系。概括而言，就是數據驅動式研究。因而，采用第四研究范式進行研究需要盡可能多的數據，需要盡可能強大的算力，以及不斷迭代進化的人工智能算法。數據、算力、算法構成了第四研究范式的研究基礎，并作為數據科學得以區別于其他學科的一個顯著特征。

3.2.2智能會計的研究范式

既然智能會計研究所有對經濟過程進行控制和觀念總結的規律性相關活動所生成的數據及其變化規律，那么需要進一步思考采取何種研究范式，以使智能會計的研究目標得以實現，真正體現出楊紀琬和閻達五[9]所提出的關于會計“科學屬性”的相關論斷。

首先，智能會計不可能采取實驗觀測，因為經濟活動及其控制是真實世界的一種不可重復的行為，不能為了研究特定產品的銷售行為而人為地、反復發生完全相同或大致相同的銷售活動，這種銷售活動只能取決于買賣雙方基于其業務需要而發生，而不能在實驗室環境下人為發生。

其次，智能會計也不適合采用理論推演的研究方式。例如，對于數學與理論物理問題，研究者可以基于若干公理進行推演，而不必在乎其結論是否能夠在真實世界中立即找到應用場景，但智能會計卻是一門實踐性很強的理論，任何難以找到實際應用場景的理論推演最終都可能因為沒有實際價值而停滯或消亡。

最后，計算機仿真從表面上看似乎可以應用于智能會計相關研究。一些廠商也在推出所謂會計仿真實驗室，用模擬的數據進行會計核算操作演練。但計算機仿真所要驗證的其實是基于理論推演的結果，而不是對現實的模仿。由于理論推演方法并不適用智能會計的分析研究，因而在智能會計理論研究中運用計算機仿真也就無從著手。

由于智能會計的研究對象本質上就是某種數據，基于數據科學的第四研究范式的觀點，可以嘗試通過對公司經營與管理活動相關數據及其內在規律的研究，來映射現實世界中的公司行為。也就是說，只要能夠獲得完整的（或至少是足夠的）“數據”，通過研究發現其內在規律和相應的規律生成機制，就有可能還原公司的經濟過程與觀念總結的特征與變化規律，相當于用數據來“刻畫”一個特定企業的經營與管理全息畫像。

事實上，智能會計對于會計“科學屬性”的數字化解讀，其實就建立在數據科學的第四研究范式分析邏輯基礎之上。因而，智能會計的內涵可以概括為對于企業經濟過程控制與觀念總結的規律性采用第四研究范式的研究方法來進行相關數字化、智能化研究。

3.3智能會計的一個定義

智能會計雖然冠以“會計”二字，僅僅是因為智能會計源于傳統會計的基本原理，但其研究方法主要采用第四研究范式，帶有濃厚的數據科學色彩，并且能夠更好地體現出楊紀琬和閻達五[9]所提出的會計的“科學屬性”。如果不將智能會計與傳統會計的這種顯著差別標注開來，那么，對于智能會計的研究仍可能會回到傳統會計加人工智能（即會計智能化）的老路上去。

本文認為，智能會計是一門基于會計基本原理的數據科學，通過對業財數據的研究并找出其內在規律性與生成機制，來構建從業財數據到企業業務活動的一一映射，從而實現企業的經濟活動控制與觀念總結的數字化與智能化。智能會計的相關研究成果廣泛應用于企業管理決策、合規性報告風險預警、管理流程設計以及資本市場等領域。

如何理解這一定義？需要從以下3個方面來思考：

1.關于“會計基本原理”的選擇

智能會計既然帶有“會計”二字，當然不能完全脫離會計基本原理。會計基本原理中的復式記賬法是會計作用于經濟活動，生成會計數據的基本工具;同時，智能會計的數據必須有一個載體，會計學的“主體”概念也是一個關鍵假設。因此，將會計基本原理中的復式記賬法、“主體”假設作為智能會計的一個理論來源。

2.關于數據的形式統一

智能會計中的“數據”又稱“業財數據”。業財數據是智能會計的研究對象。所謂“業財數據”，是指如果企業的一切業務活動都需要投入經濟資源或者產出經濟資源，那么這些推動企業業務活動的經濟資源的數量化表達，就是業財數據。因此，本文所說的業財數據，是指企業經營管理活動中生成的所有“數量化表達”，既包括數字化結果，又包括這些數字化結果內在的規律性及其生成機制。例如，企業行為與外部環境相互作用變化等就可以看作一定條件下數字化結果內在規律性的生成機制。討論業財數據的規律性一定要將其放在這個規律所處的環境下進行，而且環境本身就是一個復雜系統，也不是一成不變的。因此，任何業財數據的規律性只有在一個既定生成機制下才是有用的。

3.數據驅動式研究的適用性

由于引入數據科學的第四研究范式，理論上就掃清了運用數據科學相關方法（如機器學習）來分析會計數據的障礙;同時，作為一種經驗方法，傳統財務分析也有助于揭示現實經濟控制活動的規律，與第四研究范式的研究方法并不矛盾，可以和機器學習等數據科學相關分析工具結合使用，相互驗證。

盡管將數據科學研究范式直接用于智能會計理論的構造和實際研究獲得了某些成功，其理論前景看起來是令人激動的，但仍需要一段時間的實證檢驗。對此應當一分為二地看待：

第一，在數據科學中大量采用人工智能技術，以及云計算、區塊鏈等前沿技術，并已在物理學、醫學等領域獲得成功應用，證明這是一種有效的研究范式。

第二，數據科學采用的主要研究方法與計算智能緊密關聯，也就是構建算法然后作用于數據，最終得到一個啟發性結果。但數學上已經證明，目前所有計算智能和圖靈計算模型都是等價的[13]，而能夠進行機器演化、推理的智能尚不成熟，因而此類智能難以在智能會計中的應用場景依然有限。

事實上，業財數據不完全是由物化行為生成的，很多場景是存在人的行為干預的（如管理層舞弊），因此，業財數據的生成應當視作一個人機共存、人機相互作用的結果。由于這是一個復雜系統下的數據生成、數據匯聚與數據處理問題，不能單憑圖靈計算模型，以發現數據間的關聯性作為最終的數據規律性結論，而應適當考慮其他方式的智能模式。

因而，盡管數據驅動式研究方法是第四研究范式的基本特征，但也不能過于迷信數據?；趫D靈測試完備性考慮，在智能會計領域，可以考慮“將人的智能引入到機器智能的系統回路中，充分融合人類智能和機器智能的優勢，從而形成更高級的智能水平[13]”。通過引入更高層次的智能水平，可以進一步實施高質量的數據驅動式研究。

4結語

本文將會計原理與第四研究范式相結合，將智能會計定義成一門數據科學，這是對傳統會計的一種理論突破。對智能會計而言，它不完全是傳統意義上的會計，因為它以第四研究范式為主來研究經濟活動控制與觀念總結規律性;智能會計又不完全是純數據驅動的，因為它吸納了傳統會計的基礎理論，是對傳統會計的合理擴展。

羅馬不是一天就能建成的。智能會計理論大廈的構建，目標宏偉，道路曲折?？梢源_信的是，數據科學的第四研究范式未來有可能成為會計理論界值得期待的主流分析方法和理論創新的思想源泉！

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收稿日期：2022-04-18

作者簡介：

文峰，男，1970年生，博士研究生，講師、會計師，主要研究方向：智能會計、審計。