“人工智能+”數字新質生產力在管理會計數字技能構建中的運用

【摘要】數字技能是數字化時代智能管理會計的核心技能。2024年3月，李強總理在《政府工作報告》中首次提出“人工智能+”行動。“人工智能+”不僅為各行各業帶來了翻天覆地的變化，也為管理會計數字技能領域注入了新的活力。基于“內涵——契合邏輯——構建‘人工智能+’數字新質生產力的路徑——構建管理會計數字技能的路徑”的研究思路，本文解析了管理會計數字技能和“人工智能+”數字新質生產力的內涵，闡釋了“人工智能+”數字新質生產力與管理會計數字技能的契合邏輯，包括技術邏輯、 管理邏輯和價值邏輯。進一步地，從數字技術、 管理創新與價值創造三個維度，提出了在管理會計領域如何構建“人工智能+”數字新質生產力，探索了運用“人工智能+”數字新質生產力構建管理會計數字技能的具體路徑，包括數字化轉型、 數據應用、 管理決策、 風險管理與ESG全面發展五個方面，期望為拓展“人工智能+”數字新質生產力的應用場景和構建管理會計數字技能提供一些借鑒和啟示。

【關鍵詞】“人工智能+”；數字新質生產力；管理會計數字技能；契合邏輯

【中圖分類號】F234.3""""" 【文獻標識碼】A""""" 【文章編號】1004-0994（2025）06-0012-9

在當今數字化浪潮席卷全球的背景下，人工智能（AI）技術正以前所未有的速度改變著世界。2024年3月，李強總理在《政府工作報告》中首次提出“人工智能+”行動。作為引領新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，“人工智能+”為各行各業帶來了翻天覆地的變化，同時為管理會計領域注入了新的活力。隨著數字技術的迅猛發展，傳統的管理會計模式已難以滿足現代企業高效決策和精細化管理的需求。“人工智能+”通過大數據挖掘、 深度學習等先進方法，能夠實現對海量數據的快速處理、 精準分析和智能決策，從而極大地提升管理會計的效率和準確性，為管理會計的轉型升級提供強大的技術支持。然而，要充分發揮“人工智能+”在管理會計中的優勢，就必須構建與之相適應的數字技能框架，助力企業在“人工智能+”時代更好地應對挑戰和把握機遇。

一、 文獻綜述

關于“人工智能+”數字新質生產力與管理會計數字技能，學者們分別從管理會計技能、 人工智能以及新質生產力三個方面進行了研究。

1. 關于管理會計技能。基于區塊鏈核心技術的智慧管理會計，將人工智能、 商業智能、 機器人流程自動化（RPA）、 大數據、 深度學習等數字技術與現代管理會計技能在實踐中深度融合，構建具有智慧功能的新型管理會計模式，可以最大限度地創造企業價值（劉光強等，2020b；劉光強和干勝道，2022）。嵌入數字技術的管理會計體系建設，拓展了管理會計的職能領域（馮巧根，2022）。黨的二十大報告強調高質量發展，這與管理會計的價值創造、 戰略管理、 資源配置、 風險防控、 知識人力資本管理等功能高度契合（潘飛和雷喻捷，2023）。“著眼微觀，放眼宏觀”將成為未來管理會計功能擴展的趨勢，要通過延展戰略導向的信息支持系統功能，借助于生產的可持續經營、 政策的可持續穩定和企業間協作的可持續發展等管理會計活動，持續擴展管理會計的功能邊界（馮巧根，2024）。綜上，學者們研究了管理會計技能在賦能企業管理和經濟發展方面的重要作用，但鮮有構建管理會計數字技能方面的文獻。

2. 關于人工智能。具備人類的意識與思維是創造管理會計智能機器人的目標（許金葉和劉勤，2023）。智慧司庫管理會計體系，是數字化時代現代信息技術、 司庫管理與管理會計相互滲透、 相互融合的智能管理會計體系，重塑了管理會計的范疇與邊界（袁磊等，2023）。ChatGPT結合管理會計職能，可以應用于管理會計的智能聊天機器人、 成本分析與控制、 經營績效評估、 預算編制與執行、 投資分析、 風險管理、 內部報告生成等場景（程光和程翠柳，2024）。從人機交互和具象人工智能認知理論相結合的視角出發，可以探究AI驅動下供應鏈韌性的形成與動態演進過程以及AI對供應鏈韌性的作用機制（宋華等，2024）。人工智能將為會計工作者、 會計決策、 會計學科屬性、 會計倫理、 會計主體、 會計內容等提供積極的變革動力（楊寅和劉勤，2024）。人工智能技術是數據要素驅動的自動化技術，將數據要素納入人工智能經濟學模型，可進一步探索人工智能技術影響價值鏈重構的理論機制和中國對策（何宇等，2024）。綜上，學者們對人工智能重塑管理會計的范疇與邊界、 拓展管理會計職能等進行了深入研究，但少有關于“人工智能+”數字技術賦能管理會計的研究。

3. 關于新質生產力。以信息化為基點，將數據源和數字化、 智能化和元宇宙連接起來，形成適應“大智移云”時代的管理會計系統（于增彪，2023）。數智化賦能的管理會計通過促進信息獲取與利用，能更好地服務于企業戰略決策，最終實現管理會計助力企業價值創造、 帶來價值增值的目標（崔秀梅等，2023）。數字新質生產力具有更新的內涵以及以創新為代表的更優質的生產要素，通過改變生產模式、 提高生產效率、 增強創新能力來培育經濟高質量發展新動能（任保平和王子月，2023）。基于“科技創新——結構變遷——效率變革”這一生產力發展的邏輯主線，可分析新質生產力形成的產業結構變遷邏輯以及當前我國發展新質生產力的必然邏輯（中國社會科學院經濟研究所課題組等，2024）。人工智能在新質生產力的勞動者層面催生了智能生產力，在勞動資料層面提供了高效數字化勞動工具，在勞動對象層面促發了以產業生態化為特征的新型生產體系（王玨，2025）。新質生產力作為當前經濟社會發展的新動力，其核心在于科技與創新的深度融合。很多文獻都提到，人工智能技術是新質生產力的重要組成部分，其通過優化生產流程、 提高生產效率、 降低生產成本推動整個社會的生產力水平躍升。但對于如何運用“人工智能+”數字新質生產力構建管理會計數字技能，學者們較少涉及。這是一個值得深入探討的課題。

基于上述研究，本文從管理會計數字技能的內涵與應用領域出發，闡釋“人工智能+”數字新質生產力與管理會計數字技能的契合邏輯，論證形成“人工智能+”數字新質生產力的構想，嘗試提出運用“人工智能+”數字新質生產力構建管理會計數字技能的具體路徑。

二、 管理會計數字技能與“人工智能+”數字新質生產力的內涵及需求

1. 管理會計數字技能。管理會計具有五大技能。一是專業技能。這涉及熟練掌握管理會計及相關領域的專業知識和工具，如會計核算、 預算管理、 成本管理、 績效管理以及管理會計報告和分析等。二是人際技能。這主要是指溝通與合作共事的能力，包括與部門內部和外部的有效溝通協調，以及撰寫報告和演講的能力等。三是商業技能。這是指能夠洞察所在行業、 企業的市場環境、 管理特征和業務特點，并結合商業環境進行分析和決策的能力。四是領導技能。這是指管理會計人員要具備管理者的視角，對于中高層管理會計人員尤為重要，包括團隊建設、 績效實現以及戰略規劃和執行等方面的能力。五是數字技能。這是指利用大數據、 人工智能、 移動互聯網、 云計算、 區塊鏈和物聯網等技術，進行數據分析、 預測、 決策和控制等的能力。“大智移云物區深”時代催生了企業管理會計數字技能。數字技能是英國皇家特許管理會計師（CIMA）、 全球特許管理會計師（CGMA）和美國注冊管理會計師（CMA）2020年資格考試的新增內容。將數字技術應用于管理會計數字技能，使會計信息更加安全可靠，促進業財融合，優化作業流程，將在價值發現、 價值傳遞、 價值創造和智慧管理會計體系建設等方面發揮重要作用（劉光強等，2020a）。在“人工智能+”時代，管理會計需要構建以數字技能為核心的技能框架。管理會計數字技能應用領域包括信息與數字素養、 數字內容創作、 問題解決能力、 數據戰略與規劃和數據分析與決策等。管理會計這五個方面的數字技能在企業管理中發揮著重要作用。

2. “人工智能+”數字新質生產力。“人工智能+”數字新質生產力，是指通過人工智能技術與大數據、 云計算、 區塊鏈、 物聯網、 深度學習等其他數字技術的深度融合，推動生產力要素優化配置和效能提升，而形成的高科技、 高效能、 高質量的新質生產力形態。從技術視角看，“人工智能+”數字新質生產力依托大數據、 算法和算力等核心技術的集成創新，為生產力的發展提供了強大驅動力。它不僅能夠模擬人類思維、 處理復雜任務，而且能通過持續學習和自我優化不斷提升生產效率和質量。這種技術革新，不僅推動了傳統產業的智能化升級，而且催生了新產業、 新業態和新模式，為經濟發展注入了新動能。從管理視角看，“人工智能+”數字新質生產力促進了管理范式的轉變。它使得企業能夠基于數據進行更加精準、 高效的管理決策，優化了資源配置，提高了運營效率。人工智能技術的引入，推動了組織結構的扁平化、 靈活化，增強了企業的應變能力和創新能力。從價值視角看，“人工智能+”數字新質生產力為企業和社會創造了巨大的經濟價值、 社會價值。它不僅能夠降低生產成本、 提高產品質量，而且能通過智能化服務滿足消費者的多樣化需求，提升用戶體驗。人工智能技術的廣泛應用，有助于推動綠色發展和可持續發展，實現經濟、 社會和環境的協調發展。2024年6月22日，上海國家會計學院發布了2024年影響中國會計行業的十大信息技術，包括： 會計大數據分析與處理、 數電票、 流程自動化（RPA與IPA）、 財務云、 中臺技術（數據中臺、業務中臺與財務中臺）、 電子會計檔案、 數據治理、 新一代ERP、 數據挖掘和商業智能（BI）。在數字化智能化財務時代，企業管理會計師對數字技能的要求已經發生了深刻的變化。隨著科技的飛速發展，特別是數字化和人工智能技術的廣泛應用，管理會計師需要不斷適應和掌握這些技術，以便更好地為企業提供決策支持、 資源配置和績效管理等方面的服務。在此背景下，“人工智能+”數字新質生產力應運而生。“人工智能+”數字新質生產力是人工智能技術與其他信息技術和數字技術深度融合而形成的一種新型生產力形態。其技術基礎是先進的人工智能技術，包括但不限于機器學習、 深度學習、 自然語言處理等。這些技術能夠模擬人類的認知過程，做出智能化決策和行動，從而提高生產效率和質量。“人工智能+”數字新質生產力具有強大的創新驅動力和產業應用能力，是推動經濟社會高質量發展的重要力量。

3. 管理會計數字技能對“人工智能+”數字新質生產力的需求。管理會計數字技能對“人工智能+”數字新質生產力的需求主要體現在以下五個方面：

（1） 高效數據處理與分析能力。在“人工智能+”時代，管理會計數字技能的核心在于對海量數據的處理與分析能力。這種能力可以幫助企業快速、 準確地從海量數據中提取有價值的信息，進而為決策提供有力支持。為了實現這一目標，管理會計需要借助“人工智能+”數字新質生產力中的大數據技術、 云計算等技術手段，以實現對數據的快速采集、 存儲、 處理和分析。

（2） 智能化預測與決策支持。在復雜多變的市場環境中，企業需要準確預測未來趨勢并做出科學決策。這就要求管理會計能夠利用“人工智能+”數字新質生產力中的機器學習、 深度學習等算法，構建精準的預測模型，為企業提供智能化的決策支持。通過這種方式，企業可以更加科學地評估市場機會和風險，從而做出更加合理的決策。

（3） 自動化與優化業務流程。為了提高運營效率和降低成本，企業需要實現業務流程的自動化與優化。管理會計數字技能在這方面發揮著重要作用。通過利用“人工智能+”數字新質生產力中的流程自動化技術，企業可以將繁瑣、 重復的工作交給機器來完成，從而提高工作效率并減少人為錯誤。通過優化業務流程，企業可以進一步降低成本、 提升客戶滿意度。

（4） 強化內部控制。在數字化時代，企業面臨著越來越多的風險挑戰。為了保障企業的穩健發展，管理會計需要具備較強的內部控制能力。這就要求管理會計能夠利用“人工智能+”數字新質生產力中的大數據分析和監控技術，實時跟蹤和分析企業的財務狀況和業務流程，及時發現并應對潛在風險。同時，通過構建智能化的內部控制系統，企業可以更加有效地防范舞弊和錯誤行為的發生，確保企業的合規運營。

（5） 人才培養與知識更新。隨著“人工智能+”技術的不斷發展，管理會計人員需要不斷更新自己的知識體系，掌握最新的數字化技能和工具。因此，企業需要加大對財務人員的培訓力度，提升他們的數字化素養和數據分析能力。同時，為了適應數字化時代的需求，企業還需要積極引進和培養具有人工智能背景的人才，為管理會計團隊注入新的活力和創新思維。

三、 “人工智能+”數字新質生產力與管理會計數字技能的契合邏輯

管理會計數字技能具有技術、 管理和價值屬性，是“人工智能+”數字新質生產力為管理會計賦能的重要基石。在數字化轉型的大背景下，這三大屬性共同支撐著管理會計的革新與發展。在技術屬性方面，人工智能等先進技術的引入使得管理會計在數據處理、 分析和決策支持方面實現了質的飛躍。在管理屬性方面，數字技能使得管理會計在業務流程優化、 風險控制等方面發揮更大作用。在價值屬性方面，其是管理會計數字技能的核心所在。在數字化轉型的過程中，管理會計不再局限于傳統的財務報告和成本控制，而是更加注重為企業創造價值。管理會計數字技能的技術、 管理與價值屬性是相輔相成的，它們共同蘊涵了“人工智能+”數字新質生產力賦能管理會計的技術、 管理與價值邏輯。

1. 技術邏輯。管理會計的本質要求與數字技術特性具有天然契合邏輯，由此構建了管理會計數字技能體系，形成了數字化、 自動化、 去中心化、 共享化的智能管理會計生態系統（劉光強和干勝道，2022）。管理會計數字技能主要涉及信息與數字素養、 數字內容創作、 問題解決能力、 數據戰略與規劃以及數據分析與決策等五個方面，在現代企業管理中占據著舉足輕重的地位。隨著“人工智能+”時代的到來，數字新質生產力為這些技能的構建和提升注入了新的活力。

（1） 信息與數字素養。“人工智能+”通過引入自然語言處理、 機器學習等技術，極大地豐富了管理會計處理和理解數字信息的方式。傳統的信息處理依賴于人工分類、 匯總和分析，而人工智能技術可以對大量非結構化數據進行自動化處理，提取關鍵信息，并將其轉化為結構化數據供管理人員使用。這不僅提高了信息處理的效率，還增強了數據的準確性和可用性，從而有助于提升管理會計的信息與數字素養。

（2） 數字內容創作。在數字內容創作方面，“人工智能+”提供了先進的數據可視化工具和自動化報告生成系統。通過這些工具，管理會計可以輕松地將復雜數據轉化為直觀、 易懂的圖表和報告。人工智能技術可根據用戶需求和歷史數據，智能推薦最適合的可視化方案，使得數字內容的呈現更加個性化和專業化。這不僅提高了報告的質量，還大幅縮短了創作周期。

（3） 問題解決能力。“人工智能+”通過引入深度學習、 預測分析等技術，顯著增強了管理會計解決問題的能力。在面對復雜的財務和運營問題時，人工智能技術可以幫助管理人員進行深度數據挖掘，發現隱藏在數據背后的規律和趨勢。通過構建預測模型，可以對未來的市場變化和風險進行預測，從而提前制定應對策略。這種基于數據的決策方式，不僅提高了問題解決的效率和準確性，還降低了決策風險。

（4） 數據戰略與規劃。在數據戰略與規劃方面，“人工智能+”為管理會計提供了全面的數據分析和優化工具。通過對企業內外部的海量數據進行整合和分析，人工智能技術可以幫助管理人員更全面地了解企業的運營狀況和市場環境。基于對數據的洞察和分析結果，可以為企業制定出更加科學、 合理的數據戰略與規劃。這不僅有助于企業把握市場機遇和規避風險，還能推動企業的持續創新和發展。

（5） 數據分析與決策。數據分析與決策是管理會計的核心技能之一，“人工智能+”通過引入高級統計分析、 數據挖掘等技術，使得數據分析更加深入和精準。傳統的數據分析往往受限于人力和計算能力，而人工智能技術可以處理大規模數據并進行復雜的數據挖掘和分析。其不僅提供了自動化的數據清洗和預處理工具，提高了數據分析的效率、 準確性以及決策質量，還能幫助管理人員發現更多有價值的商業洞察。

2. 管理邏輯。管理會計數字技能的管理邏輯，具體體現在其如何優化和革新企業的管理實踐上。

（1） 流程再造。流程再造是“人工智能+”數字新質生產力賦能管理會計的首要環節。傳統管理會計流程往往繁瑣且低效，而人工智能技術的引入，使得流程再造成為可能。通過RPA、 智能流程優化等技術，管理會計中重復性高、 勞動強度大的工作可以實現自動化處理，如財務報銷、 發票審核、 數據錄入等。這不僅釋放了管理會計人員的時間和精力，更提高了工作的處理效率和準確性。在這一過程中，人工智能還能夠幫助管理會計實現流程的智能化優化。通過大數據分析，人工智能可以識別出流程中的瓶頸和低效環節，提出改進建議。

（2） 數據治理。數據治理是“人工智能+”數字新質生產力賦能管理會計的核心環節。在數字化時代，數據已成為企業的重要資產，而數據的質量和利用價值直接決定了管理會計的決策效果。人工智能技術的引入，使得數據治理更加高效、 精準。人工智能可以幫助管理會計實現數據的自動清洗和整合。傳統意義上，數據清洗和整合要耗費大量的人力與時間，而人工智能可以通過預設的規則和算法，自動識別和清洗數據中的錯誤與冗余信息，將不同來源的數據整合成統一的格式。通過機器學習和數據挖掘技術，人工智能可以從海量數據中提取出有價值的信息和規律，為管理會計提供有力的決策支持。

（3） 預算管理。在預算編制階段，人工智能可以通過對歷史數據的分析，預測未來的收入和支出情況，為管理會計提供科學的預算編制依據。這種基于數據的預算編制方式，不僅提高了預算的精度和可靠性，更降低了人為因素的干擾。在預算執行階段，人工智能可以實現對預算的實時監控和預警。通過預設的規則和算法，及時發現預算執行過程中的異常情況，從而使得管理會計能夠及時采取措施，調整預算方案，確保預算目標的實現。在預算調整階段，人工智能可以根據市場環境和企業內部情況的變化，自動調整預算方案。這種動態的預算調整方式，使得預算管理更加靈活、 適應性更強。

（4） 風險管理。通過人工智能技術的應用，管理會計可以實現風險的自動識別、 評估和應對。在風險識別階段，人工智能可以通過對歷史數據的分析，發現潛在的風險因素和規律。這種智能化的風險識別方式使得管理會計能夠更早地發現潛在風險，為風險應對贏得時間。在風險評估階段，人工智能可以通過預設的規則和算法，對識別出的風險進行評估和量化。這種基于數據的風險評估方式，不僅提高了評估的準確性和客觀性，更降低了人為因素的干擾。在風險應對階段，人工智能可以根據評估結果和企業的實際情況，提出風險應對方案。

3. 價值邏輯。作為數字化時代的新興職業技能，管理會計數字技能的價值邏輯體現在多個方面。

（1） 價值決策。“人工智能+”數字新質生產力通過深度學習與大數據分析，能夠從海量、 多維的數據中快速提取關鍵信息，進行深度挖掘和智能預測，從而幫助企業做出更加精準、 前瞻的價值決策。這種決策支持不再局限于對歷史數據的回顧，而是基于實時數據和市場動態，模擬出多種未來場景，為企業的戰略規劃提供科學依據。在產品定價策略上，人工智能可以綜合考慮成本、 市場需求、 競爭對手定價等多方面因素，通過算法模型預測不同價格下的銷量和利潤，幫助企業找到最優定價點。在投資決策中，人工智能能夠分析市場趨勢、 項目風險、 預期收益等，為管理層提供量化的投資建議，降低投資風險，提高投資回報率。

（2） 成本控制。“人工智能+”數字新質生產力通過智能化手段，實現了成本的精細化管理。一方面，人工智能能夠自動監控生產成本、 運營成本等各項費用，及時發現異常消耗，預警潛在的成本超支風險，促使企業采取相應措施進行調整。另一方面，通過數據分析，人工智能能夠識別出節約成本的機會，如優化采購策略、 提高生產效率、 減少庫存積壓等，從而有效降低企業整體成本。人工智能通過對不同產品線、 不同客戶群體的成本結構進行深入分析，使得企業可以制定出更加精準的成本控制策略，提高資源的利用效率，增強市場競爭力。

（3） 企業創新。“人工智能+”數字新質生產力不僅能夠促進管理會計技術的升級，更是推動企業創新的重要引擎。其促使企業打破傳統思維定式，去探索新的商業模式、 產品和服務。通過人工智能技術的應用，企業可以更快地識別市場趨勢，捕捉創新機遇，將創新理念轉化為實際行動。在產品研發方面，人工智能可以輔助設計團隊進行產品概念的快速迭代和優化，縮短產品研發周期。在市場營銷方面，人工智能能夠分析消費者行為，預測市場趨勢，助力企業制定更加精準的營銷策略。在內部管理方面，人工智能可以優化業務流程，提高工作效率，為企業創新提供良好的內部環境。

（4） 持續經營。“人工智能+”數字新質生產力在推動綠色發展中發揮著重要作用。它能夠幫助企業監測和減少碳排放，優化資源利用，促進循環經濟的發展。在能源管理上，人工智能可以智能調度能源使用，減少能源浪費，提高能源利用效率。在供應鏈管理上，人工智能能夠優化物流路徑，減少運輸過程中的碳排放。在產品設計上，人工智能可以輔助設計出更加環保、 可回收的產品，減少對環境的影響。通過數據分析，企業可以發現促進其綠色發展的新商業模式和市場機會，如綠色金融服務、 綠色供應鏈管理等，從而實現經濟效益和環境效益的雙贏。

四、 在管理會計領域如何構建“人工智能+”數字新質生產力

根據“人工智能+”數字新質生產力與管理會計數字技能技術、 管理與價值等的契合邏輯，在企業管理會計領域構建“人工智能+”數字新質生產力有對應的三條渠道。這是一個復雜且持續的過程，深刻體現了數字技術、 管理創新與價值創造的深度融合。

1. 數字技術渠道。

（1） 大數據： 奠定數據基礎，提升決策精準度。大數據是構建“人工智能+”數字新質生產力的基石。在企業管理會計領域，大數據的應用主要體現在數據的收集、 存儲、 處理和分析上。通過集成各類業務系統，如ERP、 CRM、 SCM等，企業可以實時收集海量的財務數據、 運營數據、 市場數據等，為管理會計提供全面的數據支持。大數據技術使得管理會計能夠實現數據的實時分析和深度挖掘。通過數據挖掘和模式識別技術，管理會計可以快速識別出潛在的風險和機遇，為企業的決策提供更加精準的數據支持。大數據能夠幫助管理會計實現成本的精細化管理，通過數據分析發現成本節約的機會，優化成本結構，提高企業盈利能力。

（2） 云計算： 提供彈性計算資源，降低IT成本。云計算是構建“人工智能+”數字新質生產力的另一重要技術支撐。在企業管理會計領域，云計算的應用主要體現在數據存儲、 處理和分析的彈性計算資源提供上。通過云計算平臺，企業可以按需獲取計算資源，無需投入大量資金自建數據中心，從而降低了IT成本。云計算還使得管理會計能夠實現跨地域、 跨部門的數據共享和協同工作。通過云計算平臺，不同部門的管理會計人員可以實時訪問和分析同一套數據，提高了工作效率和協同效果。云計算能夠提供強大的數據安全保障，確保了企業財務數據的安全性和隱私性。

（3） 算法模型： 驅動智能分析，實現預測優化。算法模型是構建“人工智能+”數字新質生產力的核心驅動力。在企業管理會計領域，算法模型的應用主要體現在對數據的智能分析和預測上。通過機器學習、 深度學習等算法模型，管理會計可以對歷史數據進行訓練和學習，構建出能夠預測未來趨勢和結果的智能模型。在預算管理方面，算法模型可以根據歷史預算數據和實際執行情況，預測未來的預算需求和執行情況，為企業的預算編制和執行提供科學依據。在成本管理方面，算法模型可以識別出成本的關鍵驅動因素，優化成本結構，降低企業成本。在風險管理方面，算法模型可以實時監控企業的財務狀況和市場動態，預警潛在的風險事件，幫助企業及時采取措施進行風險應對。

（4） 技術集成與應用： 打造智能管理會計系統。在企業管理會計領域，構建“人工智能+”數字新質生產力還需要實現大數據、 云計算、 算法模型等技術的集成與應用。通過集成與應用，企業可以打造出智能管理會計系統，實現數據的實時收集、 處理、 分析和可視化展示。智能管理會計系統提高了管理會計的工作效率和精準度，為企業帶來更多的商業價值。通過智能管理會計系統，企業不僅可以實時監控其財務狀況和市場動態，快速響應市場變化，而且可以實現成本的精細化管理，降低企業成本，還可以優化資源配置和決策流程，提高企業整體運營效率。

2. 管理創新渠道。

（1） 轉變管理理念： 從經驗驅動到數據驅動。傳統企業管理會計往往依賴于經驗判斷和直覺決策，而構建“人工智能+”數字新質生產力則要求企業轉變管理理念，從經驗驅動轉變為數據驅動。這意味著企業需要重視數據的收集、 分析和應用，將數據視為企業的核心資產之一。通過大數據和人工智能技術的支持，管理會計可以實時獲取和分析海量數據，為企業決策提供科學依據，提高決策的精準度和效率。

（2） 調整組織架構： 打造敏捷高效的組織架構。構建“人工智能+”數字新質生產力需要企業具備敏捷高效的組織架構，以適應快速變化的市場環境和業務需求。企業可以通過扁平化、 網絡化、 柔性化等方式調整組織架構，減少管理層級，提高決策速度和執行效率。同時，可以建立跨部門、 跨職能的協同機制，打破部門壁壘，促進信息共享和資源整合。在管理會計領域，則意味著企業需要建立跨職能的數據分析團隊，將數據分析和業務決策緊密結合，以提高決策的科學性和實效性。

（3） 優化管理流程： 實現業務流程的智能化和自動化。構建“人工智能+”數字新質生產力需要企業對業務流程進行全面優化，實現業務流程的智能化和自動化。通過引入人工智能、 機器學習等技術，企業可以對傳統業務流程進行改造和升級，提高業務處理的效率和準確性。例如，在財務管理領域，企業可以利用人工智能技術實現財務報表的自動生成、 成本核算的自動化處理等，減少人工干預，以降低錯誤率。同時，企業還可以利用大數據和人工智能技術對市場動態進行實時監控與分析，及時調整業務策略，提高市場競爭力。

（4） 培養引進人才： 打造高效的管理會計團隊。構建“人工智能+”數字新質生產力需要企業擁有高素質的管理會計團隊，他們不僅需要具備扎實的財務專業知識，還需要具備數據分析和人工智能技術的應用能力。企業可以通過內部培訓、 外部引進等方式加強管理會計團隊建設，提高團隊的整體素質和業務能力。企業可以與高校、 科研機構等建立合作關系，共同開展人才培養和科研工作，推動管理會計領域的創新和發展。

（5） 提升風控能力，保障企業健康穩定發展。在復雜多變的市場環境中，良好的風險管理是企業價值創造的重要保障。通過構建“人工智能+”數字新質生產力，企業可以利用智能算法對財務風險、 市場風險等進行實時監測和預警，及時發現潛在風險并采取相應措施進行應對。通過智能風險評估模型對客戶的信用狀況進行評估，企業可以更加準確地把握客戶的還款能力，降低壞賬風險； 通過智能市場預測模型對市場趨勢進行預測和分析，企業可以更加靈活地調整市場策略，應對市場變化帶來的挑戰。

3. 價值創造渠道。

（1） 提升決策效率與精準度，優化資源配置。傳統的管理會計在決策過程中往往依賴于有限的歷史數據和經驗判斷，難以全面、 準確地反映企業當前的財務狀況和市場環境。而“人工智能+”數字新質生產力的引入，通過大數據分析和機器學習等技術，能夠實時、 精準地獲取和處理海量數據，為企業管理層提供更加科學、 全面的決策支持。這不僅可以顯著提升決策效率，還能提高決策的精準度，幫助企業更好地把握市場機遇，優化資源配置，實現價值最大化。

（2） 加強成本控制以提升效益、 增強競爭力。成本控制是企業價值創造的重要環節。通過構建“人工智能+”數字新質生產力，企業可以利用智能算法對成本數據進行深入分析，發現成本控制中的潛在機會和風險點，實現對成本的精細化管理。通過智能預測模型對采購成本、 生產成本等進行預測，企業可以更加準確地把握成本變動趨勢，從而制定更加合理的成本控制策略。人工智能技術可以幫助企業優化供應鏈管理、 提升生產效率，進一步降低成本、 提升效益，增強企業的市場競爭力。

（3） 推動業務創新和模式變革，拓展價值創造空間。“人工智能+”數字新質生產力的構建，不僅為企業管理會計提供了更強大的技術支持，也為企業業務創新和模式變革提供了無限可能。通過人工智能技術的應用，企業可以更加深入地了解市場需求和客戶行為，發現新的商業機會和收入增長點。基于客戶數據分析的智能推薦系統可以幫助企業精準營銷、 提升客戶滿意度； 基于供應鏈數據分析的智能預測模型可以幫助企業優化庫存管理、 降低運營成本。這些業務創新和模式變革不僅能夠拓展企業的價值創造空間，還能為企業帶來新的收入來源和增長點。

（4） 推進數據資產化與價值挖掘，實現數據價值。在數字經濟時代，數據已成為企業的重要資產之一。通過構建“人工智能+”數字新質生產力，企業可以將海量數據轉化為有價值的資產，實現數據資產化。通過數據挖掘和分析技術，企業可以發現數據中隱藏的規律和趨勢，為企業的決策提供有力支持； 通過數據可視化技術，企業可以將復雜的數據轉化為直觀、 易懂的圖表與報告，提高決策的效率和效果。企業可以將數據資產化后對外提供數據服務或數據產品，實現價值增值和收益多元化。

（5） 提升綠色價值創造能力，保障持續經營。利用人工智能技術優化成本結構，精準計算綠色生產成本，提高資源利用效率。通過大數據和人工智能分析預測環境風險，制定綠色投資策略，降低長期經營風險。引入智能決策支持系統，輔助管理會計制定綠色預算和績效指標，引導企業進行綠色轉型。利用人工智能技術進行綠色供應鏈管理，實現供應鏈透明化，踐行綠色采購和銷售。通過機器學習等技術，持續監測和分析綠色價值創造過程，不斷優化管理策略。

五、 運用“人工智能+”數字新質生產力構建管理會計數字技能的實施路徑

管理會計數字技能在現代企業管理中占據著重要地位，其實際應用領域廣泛且多元化。數字技術驅動智能制造、 賦能銷售增收節支、 增強創新發展能力、 提高智能決策能力、 從廣度和深度上優化價值管理流程以及提升企業生態價值等六個價值創造渠道，形成了數字技術賦能企業高質量發展的價值創造路徑（劉光強，2024）。基于數字技能與“人工智能+”數字新質生產力的三重契合邏輯，在數字技術、 管理創新與價值創造三個維度，有以下五個方面的“人工智能+”數字新質生產力構建管理會計數字技能的實施路徑。

1. 數字化轉型——數字技術融合。數字化轉型是當前企業實現高質量發展的重要途徑。管理會計數字化轉型的本質就是利用數字技術對企業的業務和財務流程進行徹底、 系統的定義與革命，構建一種價值創造模式。數字化轉型是企業價值創造的新路徑，數據中臺是價值創造的源泉，數字技術賦能企業重構數字化價值鏈，促進了企業的高質量發展（劉光強等，2023）。在“人工智能+”數字新質生產力的時代背景下，管理會計數字技能成為推動企業數字化轉型的關鍵因素。企業數字化轉型不僅是技術層面的升級，更是管理理念與模式的創新。

（1） 智能化財務系統。管理會計數字技能推動企業構建智能化財務系統，實現財務數據的自動化處理、 實時監控和智能分析。在這一路徑下，企業通過引入先進的人工智能技術，如機器學習、 自然語言處理等，對財務數據進行深度挖掘，為企業提供更為精準的財務預測和決策支持。智能化財務系統不僅提高了財務處理的準確性和效率，還為企業管理層提供了更為全面、 及時的財務信息，有助于企業做出更為科學合理的決策。

（2） 智慧供應鏈管理。借助管理會計數字技能，企業可以實現對供應鏈數據的實時監控和分析，進而優化供應鏈管理。通過大數據技術，企業可以追蹤物流信息、 庫存情況、 銷售數據等，從而及時調整采購、 生產和銷售策略。這不僅有助于降低庫存成本、 提高物流效率，還能幫助企業更好地應對市場變化、 滿足客戶需求。優化供應鏈管理對于提升企業整體運營效率和市場競爭力具有重要意義。

（3） 智能制造。利用傳感器實時監控溫度、 濕度、 壓力等參數，確保生產環境的穩定性和安全性。通過視頻技術監控生產現場，實時識別異常情況，并進行報警或采取控制措施。實時采集生產數據，監控生產計劃和進度以及質量檢測數據，有助于及時調整生產策略。將生產數據以圖表等形式呈現，幫助管理者直觀地了解生產情況，做出科學決策。通過無線通信網絡將設備與互聯網連接起來，實現設備間的信息交換和遠程監控。利用物聯網技術，實現對設備的遠程控制和智能化管理。運用大數據技術，深度挖掘生產數據中的價值，為生產優化提供數據支持。

（4） 精準市場營銷。通過大數據分析和人工智能技術，企業能夠深度挖掘客戶數據，精確掌握消費者的需求和行為模式。這使得企業能夠制定更加精準的營銷策略，提高市場推廣的效率和轉化率。數字技術允許企業根據消費者的偏好和歷史行為，提供個性化的營銷信息和優惠服務。例如，通過智能推薦系統，為消費者推送符合其興趣和需求的產品或服務。數字技術幫助企業整合線上線下營銷渠道，如社交媒體、 電子郵件、 短信、 線下活動等。通過統一的客戶數據管理，確保各個渠道之間的營銷信息一致且協同，提升品牌影響力。

2. 數據應用——數據驅動管理。在“人工智能+”數字新質生產力的時代背景下，數據要素在管理會計中的應用愈發重要。隨著人工智能技術的發展，數據已經成為企業決策、 運營優化的核心資源。管理會計作為企業內部管理的重要組成部分，其數據應用技能的培養與提升顯得尤為重要。

（1） 數據收集與整合是管理會計數字技能的基礎。在“人工智能+”的背景下，管理會計師可以利用大數據技術和智能算法，從海量的內外部數據源中高效收集、 整合各類數據。這些數據包括但不限于財務數據、 市場數據、 供應鏈數據等，它們共同構成企業運營的全貌。在人工智能技術的輔助下，管理會計師能夠更加便捷地獲取這些數據，這為后續的分析和決策提供了有力的支持。

（2） 數據分析與挖掘是管理會計數字技能的核心。在收集到大量數據后，從中提取有價值的信息，為企業決策提供科學依據，是管理會計師面臨的重要任務。人工智能技術中的數據分析與挖掘方法，如聚類分析、 關聯規則挖掘等，能夠幫助管理會計師深入剖析數據背后的規律和趨勢。通過這些方法，管理會計師可以發現隱藏在數據中的商機、 風險以及優化運營的可能性，從而為企業創造更大的價值。

（3） 數據可視化與報告是管理會計數字技能的重要體現。將復雜的數據以直觀、 易懂的方式呈現出來，幫助決策者快速理解數據背后的信息，是管理會計師的重要職責。人工智能技術中的數據可視化工具和方法，如數據圖表、 數據地圖等，能夠讓管理會計師輕松地將數據轉化為圖形化、 交互式的報告。這樣的報告不僅提高了信息傳遞效率，還增強了決策者對數據的感知和理解能力。

（4） 數據驅動的決策支持是管理會計數字技能的高級應用。在人工智能技術的幫助下，管理會計師可以利用大數據分析和預測模型，為企業提供前瞻性的決策支持。例如： 通過對歷史銷售數據的分析，預測未來市場的需求和趨勢； 通過對成本數據的挖掘，發現降低成本的潛力和方法。這些基于數據的決策支持，不僅能夠提高決策的準確性和有效性，還可以幫助企業更好地應對市場變化和風險挑戰。

（5） “人工智能+”數字新質生產力為管理會計在數據安全與隱私保護方面提供了新的解決方案。隨著數據量的不斷增加以及數據應用范圍的日益擴大，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯。人工智能技術可以幫助企業建立更加完善的數據安全防護體系，確保數據的安全性和完整性。同時，通過匿名化、 加密等技術手段，保護用戶隱私不被侵犯。

3. 管理決策——數字化智能化。管理會計師利用數字技能進行決策支持，為企業提供有價值的見解和建議。通過數據分析和預測模型，管理會計師可以幫助企業制定更明智的決策。在“人工智能+”數字新質生產力的時代背景下，管理會計數字技能正以前所未有的方式賦能企業管理決策，推動企業高質量發展。

（1） 數據驅動的定量決策。在數據驅動的定量決策中，“人工智能+”為管理會計提供了強大的數據分析能力。通過大數據技術和機器學習算法，企業能夠實時收集、 處理和分析海量的財務數據與非財務數據，挖掘出隱藏在數據背后的價值。這使得財務決策不再僅僅依賴于經驗和直覺，而是更多地基于客觀、 全面的數據分析。人工智能可以幫助企業構建精確的預測模型，對市場趨勢、 銷售情況等進行科學預測，從而為定量決策提供有力支持。

（2） 自動化智能決策。在自動化智能決策方面，“人工智能+”使得管理會計能夠實現決策的自動化和智能化。通過訓練機器學習模型，人工智能可以自動識別財務數據中的模式和趨勢，為決策者提供即時反饋和建議。這不僅能大大提高決策的效率，還能減少人為因素可能導致的決策失誤。此外，人工智能還可以根據實時數據自動調整決策策略，確保企業財務決策的靈活性和準確性。

（3） 資源優化配置決策。在資源優化配置決策中，“人工智能+”為管理會計提供了科學的資源配置方案。通過分析歷史數據和當前市場需求，人工智能可以幫助企業確定最佳的資源配置策略，從而實現成本最小化和效益最大化。此外，人工智能還可以實時監控資源的使用情況，及時調整資源配置，確保企業資源的充分利用和有效管理。

（4） 預算管理決策。在預算管理決策方面，“人工智能+”顯著提升了管理會計的預算制定和執行能力。通過大數據分析和預測模型，人工智能可以幫助企業制定更為精準的預算計劃，減少預算與實際支出的偏差。在預算執行過程中，人工智能可以實時監控預算使用情況，及時發現并糾正預算超支或未充分利用的問題。這使得企業的預算管理更加精細化、 動態化，有效提高了資金的使用效率。

（5） 戰略轉型與升級決策。在戰略轉型與升級決策中，“人工智能+”為管理會計提供了寶貴的市場洞察和策略建議。通過分析行業趨勢、 競爭對手以及消費者需求等信息，人工智能可以幫助企業識別新的市場機會和潛在風險，為企業戰略轉型提供有力的數據支持。此外，人工智能還可以結合企業的實際情況，為戰略升級提供個性化的解決方案和實施路徑，確保企業在激烈的市場競爭中保持領先地位。

4. 風險管理——保障價值創造。信息安全與風險管理是管理會計數字技能的重要組成部分。管理會計師需要掌握信息安全技術和管理方法，以確保企業財務數據的安全性和完整性。同時，他們還需要具備風險識別和評估能力，以幫助企業規避潛在的風險。在“人工智能+”數字新質生產力的時代背景下，管理會計數字技能正逐步成為賦能企業風險管理的重要路徑。

（1） 智能風險評估與預警。管理會計數字技能結合人工智能技術，能夠對企業進行全面的風險評估。通過對歷史數據和實時數據的分析，可以建立起完善的風險評估模型，及時發現潛在風險并進行預警。這種智能風險評估與預警機制，不僅能提高風險識別的準確性和效率，還能為企業提供足夠的時間來制定應對措施，從而降低風險對企業運營的影響。

（2） 數據驅動的風險量化分析。在傳統的風險管理中，對風險的量化分析往往受限于數據和計算方法。而在“人工智能+”數字新質生產力的推動下，管理會計數字技能使得企業能夠利用大數據技術進行風險量化分析。通過對海量數據的挖掘和處理，企業可以更加精確地計算風險的大小、 發生概率以及可能造成的損失，從而為風險管理提供更為科學的依據。

（3） 自動化風險應對機制。管理會計數字技能能夠幫助企業建立自動化的風險應對機制。一旦識別出潛在風險，系統就可以自動觸發應對措施，如調整投資策略、 優化庫存管理等。這種自動化風險應對機制不僅能提高風險處理效率，還能減少人為干預可能產生的誤差，從而保障企業在面對風險時能夠快速、 準確地做出反應。

（4） 持續優化風險管理策略。在“人工智能+”數字新質生產力的助力下，管理會計數字技能使得企業能夠根據實際運營情況持續優化風險管理策略。通過對歷史風險事件的深入分析，企業可以發現風險管理的不足之處，進而調整和完善風險管理策略。同時，利用人工智能技術，企業還可以模擬不同的風險管理方案，以選擇最優的策略來應對潛在風險。

（5） 強化內部控制與合規性。管理會計數字技能還能幫助企業強化內部控制和合規性管理。通過大數據分析和人工智能技術，企業可以實時監控各項業務流程的合規性，確保企業的運營符合相關法律法規和行業標準。同時，利用數字技能還可以加強內部審計和監督，防止內部舞弊和違規行為的發生。這種強化的內部控制和合規性管理，不僅能降低企業的法律風險，還能提高企業的運營效率和質量。

5. ESG全面發展——長期價值創造。在“人工智能+”數字新質生產力的時代背景下，管理會計數字技能正成為賦能企業在環境、 社會和公司治理（ESG）方面取得突破的關鍵因素，通過改善企業ESG表現賦能企業高質量發展。

（1） 環境方面。一是環境數據監測與分析。管理會計數字技能能夠利用先進的數據分析技術，對企業運營過程中的環境影響進行實時監測和分析。通過收集、 整合和分析各種環境數據，如能源消耗、 排放物種類和數量等，企業可以更加清晰地了解自身的環境表現。這種數據驅動的環境管理方式，不僅有助于企業及時發現環境問題，還能為企業的環保決策提供科學依據，推動企業實現綠色、 可持續發展。二是資源優化與節能減排。借助管理會計數字技能，企業可以對資源進行優化配置，實現節能減排。通過對生產流程中的能源消耗進行精確測量和分析，企業可以找到節能減排的潛力點，并制定相應的改進措施。人工智能技術可以幫助企業預測未來的能源需求和消耗趨勢，從而制定合理的能源管理策略，降低運營成本，提高企業競爭力。

（2） 社會方面。一是社會責任履行與監督。管理會計數字技能有助于企業更好地履行社會責任并對此進行有效監督。通過數據收集和分析，企業可以更加全面地了解自身在社會責任方面的表現，如員工福利、 安全生產、 產品質量等。這有助于企業及時發現并改進在社會責任履行方面的問題，提升企業的社會形象和聲譽。數字技能可以幫助企業建立有效的監督機制，確保社會責任的持續履行。二是供應鏈可持續管理。管理會計數字技能可以幫助企業實現供應鏈可持續管理。通過對供應鏈中的數據進行分析，企業可以評估供應商的環境和社會責任表現，選擇符合可持續發展要求的供應商。數字技能可以幫助企業優化庫存管理、 降低物流成本、 提高供應鏈的效率和靈活性。

（3） 公司治理方面。在股東會層面，管理會計數字技能可為股東會提供更加透明、 全面的財務數據，幫助股東們更好地理解公司的經營狀況。通過大數據分析和人工智能技術，股東們可以實時獲取公司的財務報告、 經營績效等關鍵信息，從而做出更明智的投資決策。同時，數字技能使得股東會能夠更有效地監督公司的運營情況，確保管理層的行為符合股東的利益和期望。在董事會層面，管理會計數字技能可為董事們提供強大的決策支持。通過人工智能技術，董事會可以更加準確地評估公司的戰略方向、 市場機會和風險，從而制定出更為合理的經營策略。同時，數字技能還有助于董事會優化資源配置，提高公司的運營效率和質量。通過實時監控和預測，董事會能夠及時調整策略，以應對市場變化，確保公司的長遠發展。在監事會層面，管理會計數字技能可為監事會成員提供有效的監督工具。通過大數據和人工智能技術，監事會可以更加精確地監測公司的財務狀況、 經營績效以及管理層行為。這使得監事會能夠及時發現潛在的問題和風險，并采取相應的措施進行防范和糾正。此外，數字技能可以增強監事會的獨立性和客觀性，確保其能夠有效地履行職責，保護股東和其他利益相關者的權益。

六、 結語

基于上述研究內容，本文得出以下結論： 管理會計數字技能與“人工智能+”數字新質生產力的深度融合是必然的趨勢； “人工智能+”數字新質生產力與管理會計數字技能的契合邏輯是多維度的； 構建“人工智能+”數字新質生產力是提升管理會計數字技能的關鍵； 運用“人工智能+”數字新質生產力構建管理會計數字技能的具體路徑是多元化的。這些結論不僅深刻揭示了“人工智能+”數字新質生產力與管理會計數字技能之間的內在聯系，而且為未來的實踐探索提供了理論指導和行動框架。通過研究運用“人工智能+”數字新質生產力構建管理會計數字技能的機制與路徑，有助于明確“人工智能+”數字新質生產力在管理會計領域的應用價值，推動管理會計的數字化轉型和智能化升級，促使企業優化管理流程、 提升決策效率、 增強風險防控能力，從而在激烈的市場競爭中占據有利地位，實現可持續發展。因此，本文的研究對于提升企業核心競爭力和推動企業高質量發展具有深遠影響。

DOI：10．19641/j．cnki．42-1290/f．2025．06．002

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（責任編輯·校對： 羅萍" 黃艷晶）