數智化管理會計的價值意蘊和體系構建

崔秀梅 溫素彬 龍思玥

【摘要】數智時代的到來， 加速了企業中會計由傳統型核算會計向數智型決策管理會計的轉變， 管理會計在企業發展中的作用愈發突出， 管理會計轉型迫在眉睫。數智化賦能的管理會計通過促進信息獲取與利用， 能夠更好地服務于企業戰略決策， 其決策型特征逐漸增強； 通過對內部組織與外部價值鏈的重構與整合， 實現企業的流程與結構再造， 其創造型價值得以發揮。以此二重價值意蘊作為數智化管理會計的發展內涵， 以數據和人才兩大基礎作為支撐， 將數智化融入管理會計的七大職能， 最終實現管理會計為企業進行價值創造、 帶來價值增值的目標。由此， 本文提出構建以一個目標、 二重價值意蘊、 兩個支撐體系和七項具體內容為基礎的“1227”數智化管理會計體系， 旨在為新時代數智化管理會計的發展提供指導方向。

【關鍵詞】數智化；管理會計；價值意蘊；體系構建

【中圖分類號】F230? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2023）05-0047-5

一、 引言

黨的二十大報告提出， 要構建新一代信息技術、 人工智能等一批新的增長引擎， 加快發展數字經濟， 打造具有國際競爭力的數字產業集群?！笆奈濉币巹澲幸裁鞔_指出， 要充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢， 賦能傳統產業轉型升級。數字化與智能化成為企業高質量發展的重要工具和手段， 企業數智化轉型已經成為必然趨勢。在此背景下， 會計作為企業經營與發展中必不可少的一環， 也必然要實現由傳統型核算會計向數字化管理會計的轉型（秦榮生，2021）， 通過強化“監督、 反映、 決策”三大功能， 以高質量會計助力企業實現高質量發展（溫素彬和李慧，2022）。

關于管理會計的探討， 現有文獻多集中于數智技術的發展對會計帶來的改變及管理會計轉型的可行性與必然性（馮巧根，2022）， 肯定了數智技術對于管理會計發展創新的積極作用， 但從整體來看， 較少有文獻從系統性視角提出指導方法和建設路徑。對此， 本文在已有研究的基礎上， 通過剖析數智化管理會計的目標和價值意蘊， 明確支撐體系及具體內容， 提出“1227”數智化管理會計體系的構建設想。在“1227”數智化管理會計體系中， 管理會計有一個最基本目標 —— 為企業實現價值創造與價值增值， 有二重價值意蘊 —— 實現決策型和創造型的變革， 在具體實施中有兩個支撐體系 —— 數據支撐和人才支撐， 服務七項具體內容 —— 數智化戰略管理、 預算管理、 成本管理、 營運管理、 投融資管理、 績效管理、 風險管理。通過支撐體系將數智化融入管理會計的七大職能， 從而推進管理會計轉型， 實現其價值意蘊， 達成價值創造目標， 實現“1227”數智化管理會計體系（如圖1所示）建設。

二、 數智化管理會計的目標

根據財政部2016年頒布的《管理會計基本指引》， 管理會計的目標是通過運用管理會計工具方法， 參與單位規劃、 決策、 控制、 評價活動并為之提供有用信息， 推動單位實現戰略規劃。數智化下管理會計的目標應在此基礎上進一步深化， 以數智技術為推進力， 在強化資金管理、 全面預算、 財務內控等基礎職能的同時， 著力提升管理會計的決策支持與戰略支持功能， 積極發揮信息技術的強大優勢， 通過人機協同帶來的全面化與精細化會計信息， 提升企業流程自動化、 管理高效化、 決策智能化， 以技術賦能發展， 從而實現企業價值創造的最終目標。過去由于技術限制， 財務與業務完全割裂， 導致管理會計僅能獲取“財務小數據”， 在企業的經營管理活動中主要負責預算控制、 成本管理等基礎性工作， 由于其管理與決策能力未能得到很好發揮， 管理會計發展往往不受企業重視。隨著數智技術發展的逐漸成熟， “業財大數據”的獲取使得管理會計向戰略支持轉型成為可能， 通過對內向業務端延伸、 對外向價值鏈上供銷方延伸， 實現業財數據融合與內外信息共享， 從而提升管理會計分析報告的全面性與科學性， 使管理會計提出的戰略規劃與企業的實際生產經營狀況相統一， 更具現實意義和指導價值， 為企業合理決策奠定基礎， 為企業的價值創造帶來可能。

三、 數智化管理會計的價值意蘊

（一）決策型數智化管理會計

面對百年未有之大變局， 市場需求的不確定性、 產品生命周期的不斷縮減等宏觀外部因素影響著企業的發展之道， 市場競爭愈發激烈。這種復雜的管理環境要求管理者快速做出符合企業自身條件的戰略選擇， 以使企業不斷適應多變的市場環境。但是， 決策者如果僅憑自己的經驗、 能力和偏好， 在思考中可能存在片面性、 思維定式和自利傾向等問題， 其做出的決策往往缺乏科學性， 易產生較高的代理成本。而得益于智能技術的發展， 基于海量數據和算法學習的智能決策型管理會計可以有效突破這一局限， 降低經驗主義大行其道的可能性。豐富的信息獲取使得管理會計有了多樣化信息作為基礎， 通過進一步加工、 處理， 深度挖掘信息價值， 最終可以得到更準確的現狀分析， 以提出更具前瞻性的指導意見， 有利于管理層做出合理決策， 從而實現管理會計價值創造的本質目的。數智化主要通過以下三個方面助推智能決策型管理會計發展：

1. 數據的零散型向聚合型轉變。傳統管理會計主要依托企業內部的會計電算化系統、 銷售報表等對企業業務數據、 財務數據進行采集， 除會計電算化外， 其他方式存在一定的滯后性和片面性。數字化技術的運用能夠實現零散會計數據的聚合（陳素云，2022）， 為管理會計活動搭建更為廣闊的數據基礎和數據分析平臺， 提高了管理會計對數據分析利用的可能性。數據資源是數字經濟的關鍵生產要素， 實現數據聚合， 能夠提升數據資源的價值， 實現數據由資源向資產的轉化， 更好地為企業管理和決策服務。

2. 系統的非標準化向統一化轉變。傳統會計經歷了手工賬簿記賬到電算化， 再到信息化的歷程， 但要實現智能化的發展， 仍面臨很多困難， 其中技術層面的最大問題就是信息系統的不兼容。就企業內部而言， 信息化平臺主要由各個部門自行籌建， 部門信息資源的差異， 導致了不同部門使用的平臺不同， 對于同一信息的表述或記錄標準存在差異， 致使部門間的信息交換與整合存在壁壘， 且不同信息系統相互獨立， 信息孤島問題日益突出； 就企業外部而言， 由于市場中存在眾多會計核算軟件， 不同企業或單位使用的系統軟件不盡相同， 尤其當涉及企業與銀行、 稅務、 工商等外部單位進行數據交互時， 系統間的對接問題就會暴露出來。數智化管理會計發揮其職能是以大數據為基礎的， 有大量內部與外部的數據支持， 才能夠提高管理決策理性， 因此， 解決系統的非標準化問題就變得尤為重要。對此， 現有做法是加強數據接口建設， 搭建智能財務平臺， 制定跨部門業務數據對接的統一標準， 實現系統集成， 提高信息共享的及時性和有效性。

3. 信息的塵封化向激活化轉變。傳統管理會計由于數據不足、 分析方式單一， 很容易忽略部分信息的價值， 導致這些信息被塵封。然而， 塵封的信息不一定就是沒有價值的信息， 只是其價值由于尚未被挖掘所以未被合理使用。數智技術通過將非結構化數據向結構化數據轉變， 從而使非結構化數據也能得到充分使用， 在數據分析中通過多維對比分析、 可視化呈現， 激活并放大了信息價值， 使有限的信息資源得以最大化利用， 從而提升資源利用效率。由于數據的復雜性， 管理會計在進行數據分析時不僅需要經營性數據， 易被忽視的非經營性數據也至關重要， 這些數據由于多為電商平臺、 政府平臺和社交網絡等來源的數據， 因此很容易被忽略， 成為塵封數據。通過電商平臺的交易流水、 信用信息可以獲知網商的基本情況， 通過社交平臺獲取消費者群體的興趣愛好、 社群取向， 通過政府平臺查詢稅務、 工商、 環保、 是否受到處罰等公共信息可以了解本企業及所屬行業的宏觀背景， 打破信息不對稱格局。

（二）創造型數智化管理會計

傳統企業組織架構是勞動分工精細、 職能部門冗雜的科層制結構， 部門間專業性和獨立性強， 造成了業財分離的普遍現象。數智化下的管理會計是創造型的管理會計， 強調對組織結構和流程的重組， 通過組織變革促進全員參與， 通過流程再造實現價值鏈運行的高效協同， 提高資源配置效率。

1. 內部組織結構： 個體型向系統型轉變。在大多數企業中， 財務部門獨立于其他部門而存在， 這就容易形成由于溝通缺乏而導致的壁壘， 使得會計人員不清楚業務開展情況， 業務人員看不懂數據指標。智能財務平臺的構建促進了業財一體化發展， 使得單一部門間的相互聯系增加。業務部門可以在業務發生后的第一時間將數據錄入系統， 幫助財務部門了解相應經濟活動事項的情況， 而后系統又會自動將一系列財務指標轉換成業務語言， 反饋給業務部門， 為業務部門決策提供指導意見（余永亮，2022）。通過將業務鏈與財務鏈融合， 使得不同鏈條上的員工都能參與企業的價值創造全流程， 由業、 財獨立整合為同一系統， 實現對企業組織結構的革新。通過系統內的信息共享可以快速獲取其他部門的信息， 有助于在對本部門的情況進行分析時更準確全面， 從而實現資源的合理配置， 指導業務的持續良性發展。

2. 外部價值鏈： 線性結構向網狀結構轉變。信息技術支持企業重組重構的意義在于對企業價值鏈的擴展延伸。管理會計不僅關注企業內部管理， 還通過與外部建立有效連接， 從宏觀層面為企業提出戰略規劃。加強與市場、 客戶、 供應商等的聯系， 不斷豐富和擴大價值鏈上相關者數量， 成為企業發展壯大的必要條件， 大數據、 物聯網等技術的應用使得企業能夠更便捷地與外部利益相關者聯系， 實現由傳統以供應鏈為基礎的線性結構向數智時代多鏈條交互的網狀結構轉變。

四、 數智化管理會計的支撐體系

（一）數據支撐體系

數據是數智技術應用的具體對象， 是數智化體系建設的基礎。運用數智技術完善數據的準備工作， 提升數據的分析應用， 有助于深挖數據價值， 為更好地實現數智化管理會計體系建設打下堅實基礎。

1. 數據準備。數據準備包括數據挖掘、 數據加工、 數據貫通等內容。首先， 通過數據挖掘及大數據技術獲取盡可能多的數據， 尤其是一些可能被忽視的數據， 能夠降低數據被塵封的可能性。其次， 在數據加工階段， 通過對收集到的數據進行數據清洗， 得到有用數據， 再經過一系列標準化處理， 將半結構化和非結構化數據加工轉變為結構化數據， 統一數據類型， 為后續數據分析工作的順利開展做好前期準備， 提升數據的可分析性和可比性。最后， 在實現數據標準化的基礎上， 通過將不同流程的系統打通， 實現數據自動抓取、 篩選去重和重復利用， 提升資源利用率（李慜劼和吳華平，2021）。

2. 數據分析?；跀抵羌夹g的財務數據智能分析， 常用的工具是大數據BI工具， 通過構建從分析主題到展現圖形的數據分析模型， 提取其中有價值的信息， 根據不同的可視化模板， 自動生成分析報告及數據圖表， 實現可視化圖形與文字信息產出。通過儀表盤或駕駛艙的可視化集成展現， 能夠進行實時數據更新和數據的橫縱對比， 使管理者更加清晰、 直觀、 簡明地探尋數據中隱含的關聯關系和內在規律， 以多維數據聯動賦能企業決策和管理的優化升級（喬冰琴等，2021）。

（二）人才支撐體系

1. 能力擴展： 單一型向復合型轉變。信息技術的不斷變化引發業務難度的提升， 僅掌握會計專業知識已不能滿足崗位需要， 企業對復合型人才的需求顯著增加， 要求從業人員能夠運用大數據思維分析和解決問題。20世紀90年代以來的會計電算化就已經對會計從業人員的信息技術水平提出了一定要求， 但由于技術發展限制， 此時信息技術運用更多的是如分錄錄入、 報表編制等較為機械的工作， 會計人員只需要會操作系統即可， 因此信息技術水平要求不高。隨著數智化革命的深入推進， 越來越多的信息系統開始出現， 會計人員面對的不再是簡單的財務信息系統， 還有更多如ERP、 MES、 CRM等與生產經營活動有關的系統， 對于多種系統的靈活操作成為企業用人的標準。此外， 掌握人工智能、 區塊鏈等技術的計算機與會計復合人才更受企業青睞， 因為相較于單一背景的員工， 掌握技術原理與財會思維的人能夠更好地成為信息系統的設計者和使用者， 在提升資源使用效率的同時降低企業用工成本（王鉦翔，2022）。

2. 角色轉變： 單一職能向全程參與轉變。隨著數智化帶來的企業組織結構轉型， 管理會計人員不再僅僅是數據終端的收集者和分析者， 而要向下深入業務一線， 向上參與公司戰略規劃， 其職能貫穿生產經營和管理決策全過程。通過參與業務流程， 管理會計人員能夠更好地與業務人員交流， 熟悉基本業務， 從而對各項數據的來源及其反映的經營情況更加了解， 使冰冷的數據落地， 融入實踐。此外， 管理會計人員參與企業決策， 尤其是如果具備較高信息技術水平和較強管理意識的會計人員參與企業管理活動， 能夠運用跨學科的專業知識給予更加精準的意見和建議， 彌補一般管理人員的不足， 有效降低代理成本， 助力企業長遠發展。

五、 數智化管理會計的具體內容

（一）數智化戰略管理

運用數智化技術， 可以使企業決策者從戰略視角重新認識和審視企業各項經營與業務活動， 超越傳統管理思維， 緊跟戰略管理發展趨勢， 深入戰略決策本質。數智技術通過優化決策組織、 創新平臺建設、 改進信息架構等方式促進戰略管理的結構調整， 從而充分發揮其作用， 為戰略決策提供支持（劉琨等，2021）。首先， 在決策組織方面， 企業決策支持體系應該向扁平化與網絡化方向發展。在傳統集權式的管理結構中， 領導者處于決策的中心位置， 但其所制定的決策難免存在主觀傾向， 通過數智化轉型實現組織方式的變革， 能夠使管理會計人員加入決策隊伍中， 依托自身的專業能力提供最優決策建議， 通過歷史數據的積累和數據挖掘， 使依賴于個人經驗的決策讓位于理性的數據決策（劉鳳委，2017）。其次， 在創新平臺建設方面， 企業可以通過構建開放的信息采集系統， 與分布式的客戶、 合作方等多個利益主體連通， 充分發揮其橋梁作用， 為戰略決策收集需要的各類數據。最后， 在信息架構上， 通過構建更豐富的數據底層、 更智能的數據中臺以及更深化的業財融合平臺， 可以加強對經營模式與商品業態的變遷引導， 通過供給側結構性調整與改革， 滿足消費者個性化、 多樣化和定制化的需求（馮圓，2021）， 通過自動生成多維一體的可視化分析報告， 直擊焦點問題， 尋找關鍵業績動因， 從而使領導者做出最佳戰略決策。

（二）數智化預算管理

數智化預算管理是通過智能化特點進行全面預算管理的工作， 通過建立全面預算管理平臺， 對預算管理的制度和流程進行規范化操作， 使預算的邏輯清晰完整、 數據真實可靠、 系統穩定運行。首先， 建立一個涵蓋所有預算主體的預算編制系統， 按不同層級匯總收集各業務的實際數據， 為企業的預算編制提供一個可全員參與的編制平臺， 從而達到企業全面預算編制統一管理的目的， 保障預算的科學性。其次， 按照建設規劃和管理要求， 在主要業態中建立預算控制系統， 明確分級管控和歸口管理職責， 提升對各項經營活動的事前和事中控制水平。最后， 構建覆蓋所有預算主體的預算分析系統， 提供實時查詢和分析功能， 根據業務特點、 控制重點設計相應的預算分析內容及相應指標， 完成自動分析， 通過分析模塊， 實現各類圖表對預算完成情況的直觀展示， 滿足預算管理人員對全面預算分析結果的需求（劉梅玲，2018）。

（三）數智化成本管理

數智化成本管理借助便捷的大數據平臺， 搜集整理企業各生產環節所需的成本數據， 建立成本控制標準的信息系統， 將數據庫中的成本管理數據與企業采購、 生產、 銷售、 財務管理等各個模塊進行對接， 做到全過程成本控制， 完成企業成本控制改革。通過大數據等數智技術的運用， 實現企業成本管控的事前規劃、 事中跟蹤以及事后反饋， 形成成本控制的閉環管理。事前通過歷史資料及行業研究數據制定各部門成本控制目標， 作為合理衡量超支或節約的標準； 事中通過實時跟蹤具體生產情況， 明確實際與標準的差異， 從而盡快采取改進措施， 及時糾偏； 事后通過結果反饋， 總結本期經驗， 更好地為下一期生產的事前規劃提供參考意見， 提升下一期規劃的合理性與科學性， 從而實現良性的成本控制閉環管理， 提升成本控制效率與質量。

（四）數智化營運管理

營運管理的核心在于實現企業運行過程的價值增值。精確的銷售預測可以指導后端運營提前進行合理的資源匹配和優化， 避免浪費或者出現瓶頸， 因此對于企業運營具有重要的指導意義。傳統銷售預測都是根據銷售經驗制訂銷售計劃， 或者靠門店經理、 店長根據個人經驗進貨， 但隨著數據信息量的遞增， 依靠人的經驗效率越來越低， 準確度也不高， 這種低效的人工預測分析模式已經不適應市場和企業的發展。基于大數據的智能算法與模型能夠為企業提供更精確的銷售預測。在營銷過程中， 通過交易數據區分客戶類別， 進而利用數學模型進行客戶畫像的精準定位， 通過對基礎信息的深層次分析， 準確找出潛在客戶群體， 便于企業在后續發展中實施有針對性的生產經營和銷售活動。在運輸與供應鏈管理方面， 數智化管理系統能夠促進供應鏈上下游企業間的溝通交流， 減少信息傳遞的遲滯， 使得業務量可以對鏈條信息快速做出反應， 進一步提高資金、 存貨的周轉效率， 減少庫存積壓， 提升資源的綜合管理與調度內容。

（五）數智化投融資管理

通過投資能實現閑置資本的價值增值， 通過融資能為企業正常生產籌措資金， 確保企業經營活動的順利進行， 助力企業擴大規模。因此， 投融資是企業常見的活動， 會對企業未來的現金流量產生較大影響， 強化投融資管理至關重要。在投資決策中， 以數智技術作為工具支持， 通過建立量化投資模型可以幫助決策者處理海量數據， 使決策者在較短時間內， 對諸如經濟周期、 市場、 未來預期、 盈利能力等可能影響投融資結果的因素進行多角度分析， 進而根據模型分析結果做出投資決策， 大幅提高投資效率（劉全東，2019）。在融資活動中， 機構投資者可以通過采集大量信息及信息量化， 衡量自身對資金的真實需要、 在市場的交易頻率、 對市場價格信號的反應程度、 融資難易程度、 相應制度體系等因素， 合理確定融資規模。在確定總體融資目標后， 大數據還可根據政府部門發布的融資政策， 外部金融機構發布的渠道信息、 產品信息和服務信息， 對企業外部融資資源進行篩選， 從而優化企業融資結構， 降低融資風險。

（六）數智化績效管理

傳統的績效評價往往以結果為唯一導向， 忽視了項目運行過程， 這樣的績效評價可能造成企業短視， 同時也具有一定的滯后性， 不利于企業對正在進行中的項目進行管理。數智技術的出現通過影響信息獲取， 進而影響績效評價思維， 使績效評價從以結果為導向轉換為以過程為導向， 從而提升企業績效管理水平， 更好地服務于企業總體戰略。因此， 在進行數智化績效評價時， 企業績效評價的有效性往往有賴于業財數據的質量， 通過融入數據思維， 注重過程評價和控制， 深入事前、 事中、 事后全過程， 注重外部評價與內部自評相結合， 以定性與定量相結合的方式對績效評價理念進行徹底的變革。具體而言， 在員工的個別績效評估中， 運用更科學全面的數據作為支持， 可以提升績效評價的公平性和科學性， 為企業提升人才質量奠定基礎（唐興虎，2020）。通過設定合理的組織目標、 部門目標和個人目標， 使員工明確自身的工作定位， 以客觀、 量化的標準制定和公平、 公正、 公開的考核過程建立起健康的激勵模式， 形成良性激勵機制， 進而激發員工的工作積極性。在企業整體的績效管理中， 信息技術的廣泛運用， 可以提高標桿管理效率， 為企業提升競爭優勢奠定基礎。以海量信息為基礎進行篩選， 有助于企業找到更適合自己的標桿企業， 利用數學模型和科學算法構建指標體系， 對標桿企業進行深入的對比分析， 量化企業績效與標桿企業的差距， 為企業提高總體績效提供了參考依據， 并指明了未來的發展方向。

（七）數智化風險管理

數智化風險管理從風險預警以及風險應對兩方面幫助企業更好地規避潛在風險。在風險預警中， 基于知識圖譜技術構建智能風險問答平臺， 實現對知識圖譜的檢索和利用， 可以為風控人員提供及時、 專業的風險度量， 快速、 系統、 全面地展示相關信息及風險標簽（何苗等，2021）； 借助機器學習算法對數據庫中的信息進行深度學習， 實現對不同風險狀況的智能組合， 從而提升風險識別能力， 發覺潛在風險的威脅。在風險應對方面， 深度學習的專家系統可以為企業提供指導性的解決方案， 通過自動生成相對最優的解決方案， 減少企業的試錯成本， 降低突發風險為企業帶來的損失。此外， 數智技術通過更好地連接價值鏈上的不同主體， 降低企業由于外部信息不對稱帶來的不確定性風險， 提升企業對市場變化反應的靈敏性， 進而提高企業應對風險挑戰的能力。

數智時代的到來， 使企業的生產經營和管理環境發生了翻天覆地的變化， 進行數智化轉型成為企業發展的必然趨勢。在“1227”數智化管理會計體系下， 管理會計應以價值創造與價值增值這一最基本目標為核心， 以數據支撐和人才支撐為基礎， 將數智化融入管理會計的七項內容中， 實現管理會計決策型和創造型的價值意蘊。通過數智化管理會計體系的構建， 實現管理會計的轉型發展， 實現企業效率與質量的同步提升。

【 主 要 參 考 文 獻 】

陳素云．《會計信息化發展規劃（2021-2025年）》解讀 —— 基于微觀組織視角［ J］．管理會計研究，2022（2）：10 ～ 18．

馮圓．數字化改革背景下的成本管理創新［ J］．財會月刊，2021（23）：68 ～ 75．

何苗，樊子立，張如．數字經濟下企業風險的性質轉變與管理策略［ J］．財會月刊，2021（15）：117 ～ 123．

劉梅玲．中鐵置業全面預算管理系統建設與實踐［ J］．商業會計，2018（6）：8 ～ 12．

劉鳳委．大數據重塑管理會計職能［ J］．財政科學，2017（4）：36 ～ 38+45．

劉琨，付銳，許建偉．制造業數字化轉型背景下戰略管理會計創新路徑探析 —— 以長安汽車為例［ J］．國際商務財會，2021（15）：32 ～ 39．

劉全東．管理會計在企業投融資管理中的應用研究［ J］．商場現代化，2019（15）：138 ～ 139．

唐興虎．管理會計在企業績效評價中的應用分析［ J］．財會學習，2020（17）：125 ～ 126．

王鉦翔．智能化時代管理會計人員能力框架研究［ J］．會計之友，2022（18）：51 ～ 57．

溫素彬，李慧．淵思寂慮：智能會計“熱”的“冷”思考［ J］．財會月刊，2022（21）：62 ～ 70．

【基金項目】國家社會科學基金一般項目“管理層風險偏好異質性視角下股權激勵模式組合的創新驅動效應研究”（項目編號：20BJY025）；教育部產學合作協同育人項目（項目編號：220605275132856）；江蘇高校優勢學科建設工程資助項目（項目編號：PAPD）；南京審計大學管理會計課程研究課題（項目編號：YJS16008）；專項研究課題（項目編號：2021SZYB006）

【作者單位】1.南京審計大學會計學院， 南京 211815；2.南京審計大學智能會計產業學院， 南京 211815；3.南京審計大學智能管理會計與內部控制研究院， 南京 211815。 龍思玥為通訊作者