人工智能改寫企業(yè)會計信息質(zhì)量？上市公司數(shù)據(jù)告訴你答案

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)、云平臺、算法優(yōu)化都有了很大的進(jìn)步，在這樣的情況下，人工智能技術(shù)在很多行業(yè)和領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。因為信息技術(shù)發(fā)展很快，所以人工智能在幫助企業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面，起到了很大的作用。人工智能可以自動處理各項事務(wù)，還有智能分析和預(yù)測的功能，這些功能讓財務(wù)工作的效率提高不少。它在財務(wù)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，有效改變了傳統(tǒng)的財務(wù)管理方式，讓企業(yè)的會計信息質(zhì)量變得更好，但同時，它也帶來了新的機(jī)會和難題。

會計信息質(zhì)量是表現(xiàn)企業(yè)財務(wù)是否健康的重要方面，它會影響投資者做決策、關(guān)系債權(quán)人的利益，還有監(jiān)管機(jī)構(gòu)監(jiān)督的力度。質(zhì)量高的會計信息能反映出企業(yè)的經(jīng)營成果和財務(wù)狀況，幫助管理者作出科學(xué)的決定，還能讓投資者更有信心，吸引資金投入、推動企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。所以，各個企業(yè)都很看重這個指標(biāo)，想找到能有效提高會計信息質(zhì)量的方法，幫助企業(yè)成長和發(fā)展。而人工智能技術(shù)在財務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，給提高企業(yè)會計信息質(zhì)量帶來了新的希望。

比如，人工智能的自動處理功能能減少人為的錯誤，對提高企業(yè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性有幫助。智能分析工具可以隨時監(jiān)控并分析企業(yè)的財務(wù)狀況，讓企業(yè)能及時發(fā)現(xiàn)不正常的交易和可能存在的風(fēng)險。另外，人工智能還能讓資源配置分配更合理、提高決策支持的能力，進(jìn)一步讓會計信息更準(zhǔn)確。不過，人工智能的應(yīng)用也帶來了挑戰(zhàn)。它的技術(shù)比較復(fù)雜，數(shù)據(jù)安全問題需要關(guān)注。系統(tǒng)判斷或者算法有偏差也經(jīng)常出現(xiàn)，企業(yè)要留意這些可能對會計信息質(zhì)量產(chǎn)生的不好影響。

現(xiàn)在，學(xué)者對人工智能在財務(wù)領(lǐng)域的影響做了很多研究，但關(guān)于它對企業(yè)會計信息質(zhì)量的系統(tǒng)性研究還比較少，我們想填補這方面的研究空白。我們會構(gòu)建綜合評價體系來衡量會計信息質(zhì)量，再應(yīng)用計量實證模型，深入研究使用人工智能是否對企業(yè)會計信息質(zhì)量有顯著影響，以及通過什么方式產(chǎn)生影響，還會進(jìn)一步研究在不同類型的企業(yè)之間是否存在差異。研究結(jié)果能為企業(yè)管理層應(yīng)用人工智能技術(shù)提供決策依據(jù)，為政策制定者及相關(guān)部門提供科學(xué)合理的政策建議，推動行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與健康發(fā)展。

相關(guān)研究情況梳理

近年來，企業(yè)會計信息質(zhì)量現(xiàn)狀及影響因素得到廣泛關(guān)注，不同學(xué)者的研究角度存在差異但可相互補充。有學(xué)者指出，會計信息質(zhì)量依賴于初期高質(zhì)量會計準(zhǔn)則的建立，而企業(yè)的執(zhí)行機(jī)制是否有效也具有重要影響。也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，上榜富豪的公司相較于未上榜的，其上榜后會計信息質(zhì)量反而顯著下降。有學(xué)者通過收集不同社會責(zé)任披露意愿企業(yè)的數(shù)據(jù)，對其會計信息質(zhì)量展開定量研究，揭示了二者之間的關(guān)系。研究表明，控股股東存在股權(quán)質(zhì)押的上市公司，會計信息編制與披露質(zhì)量較低。

與此同時，人工智能對企業(yè)發(fā)展的影響是相關(guān)學(xué)者研究的焦點。有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，人工智能應(yīng)用可顯著提升企業(yè)勞動收入份額，平均每單位提升1.4%—1.7%。相關(guān)研究表明，人工智能對促進(jìn)中國企業(yè)參與全球價值鏈分工具有顯著作用。也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，人工智能發(fā)展有利于企業(yè)出口增加，且對出口規(guī)模較大的企業(yè)作用更為顯著。

可見，學(xué)者對企業(yè)會計信息質(zhì)量影響因素以及人工智能對企業(yè)發(fā)展影響的研究頗豐，但現(xiàn)有文獻(xiàn)探討人工智能使用對企業(yè)會計信息質(zhì)量的影響卻寥寥無幾。

數(shù)據(jù)的選擇與變量的設(shè)定

我們以2014—2023年我國滬深A(yù)股上市公司為初始樣本。根據(jù)需要清洗數(shù)據(jù)，遵循以下原則：剔除ST、*ST類企業(yè)以及金融類和保險類上市公司；對所有連續(xù)變量進(jìn)行1%閾值的縮尾處理。最終獲得28983個“公司—年度”樣本匹配觀測數(shù)據(jù)。

被解釋變量，會計信息質(zhì)量（AIQ）。我們參考張國富等（2025）的思路，用盈余質(zhì)量作為衡量標(biāo)準(zhǔn)來評估企業(yè)會計信息質(zhì)量，具體用修正瓊斯模型計算的操縱性應(yīng)計項目的絕對值作為數(shù)據(jù)量化指標(biāo)。根據(jù)該指標(biāo)構(gòu)建原理可知，會計信息質(zhì)量值越小，說明企業(yè)的會計信息質(zhì)量越高。

解釋變量，人工智能使用。我們參考姚加權(quán)等（2024）的思路，用上市公司當(dāng)年申請的人工智能專利數(shù)量加1后的自然對數(shù)，來衡量企業(yè)人工智能使用程度。

控制變量。為確保實證模型合理可靠，我們參考已有研究，選取以下控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size，企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev，企業(yè)總負(fù)債/企業(yè)總資產(chǎn)）、雙職合一（Duality，董事長與總經(jīng)理由一人兼任為1，否則為0）、盈利能力（Roa，總資產(chǎn)凈利潤率 = 凈利潤/總資產(chǎn)）、公司上市年限（Age，Ln（當(dāng)年年份-上市年份+1）、獨立董事比例（Rate，獨立董事總?cè)藬?shù)與董事會總?cè)藬?shù)的比率）、股權(quán)集中度（T10，企業(yè)前十大股東持股比例之和的平方）、賬面市值比（BM，股東權(quán)益與總市值的比率）。同時，引入個體異質(zhì)性和時間異質(zhì)性，以此控制企業(yè)個體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)的影響。

表1給出了相關(guān)變量的描述性分析結(jié)果。

我們選擇面板雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行基準(zhǔn)研究，考察企業(yè)人工智能使用對會計信息質(zhì)量有什么影響、影響是否顯著，同時逐步引入相關(guān)控制變量、固定個體異質(zhì)性和時間異質(zhì)性。從表2的回歸結(jié)果來看，不管有沒有引入控制變量，有沒有控制個體效應(yīng)和時間效應(yīng)，人工智能使用對會計信息質(zhì)量都呈顯著負(fù)向影響，而且至少在5%的顯著性水平上保持顯著，這說明，企業(yè)人工智能使用程度提高，會促進(jìn)會計信息質(zhì)量提升。出現(xiàn)這種情況的原因有以下幾種：

在傳統(tǒng)財務(wù)管理模式里，財務(wù)和業(yè)務(wù)之間一直有個不小的隔閡，這會讓信息傳遞不通暢、校對延遲，甚至人為插手導(dǎo)致信息扭曲。人工智能技術(shù)能幫助改善信息流通的情況，它能讓財務(wù)系統(tǒng)做到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與財務(wù)信息隨時同步、精準(zhǔn)匹配。這樣就能打破信息孤島，讓信息不對稱問題得到緩解。

人工智能還能給財務(wù)部門提供支持，讓資源分配更有效率。智能財務(wù)轉(zhuǎn)型會建立清楚統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和編碼體系，搭建一個能涵蓋采購、生產(chǎn)、銷售等所有環(huán)節(jié)的共享數(shù)據(jù)庫，讓成本費用管理更細(xì)致。這樣的優(yōu)化能提高資源使用和分配的效率，避免成本計算不準(zhǔn)等問題，讓會計信息里的成本數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、更可信。

智能財務(wù)系統(tǒng)能很快把復(fù)雜的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)變成標(biāo)準(zhǔn)的財務(wù)信息，這樣就簡化了傳統(tǒng)財務(wù)流程中那些麻煩又重復(fù)的工作，讓會計信息處理效率和質(zhì)量得到提升。還有，人工智能靠著機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析，能不斷找出財務(wù)數(shù)據(jù)里隱藏的規(guī)律和異常的趨勢。它通過大量歷史數(shù)據(jù)的深入學(xué)習(xí)，能準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)財務(wù)數(shù)據(jù)里的錯誤和作假痕跡，提前預(yù)告可能出現(xiàn)的財務(wù)風(fēng)險，為企業(yè)會計信息質(zhì)量筑起一道風(fēng)險防護(hù)墻。同時，在自動審計的時候，人工智能能快速完成很多憑證的交叉核對，減少人工操作的失誤，讓會計信息質(zhì)量的基礎(chǔ)更牢固。

我們將表2結(jié)果視為本文的基準(zhǔn)估計結(jié)果。

為確保研究結(jié)論的可靠性，我們從多維度開展穩(wěn)健性檢驗：

穩(wěn)健性檢驗一：替換被解釋變量。借鑒 Dechow 和 Diche（2002）的應(yīng)計質(zhì)量模型，以該模型回歸殘差的絕對值作為應(yīng)計質(zhì)量（AIQ1）的衡量指標(biāo)。需要明確的是，回歸殘差的絕對值為逆向指標(biāo)，數(shù)值越小，說明會計信息質(zhì)量越高。用這種方法，能從應(yīng)計質(zhì)量的角度重新審視企業(yè)會計信息質(zhì)量，與基準(zhǔn)模型形成互補驗證。

穩(wěn)健性檢驗二：替換解釋變量。借鑒姚加權(quán)等（2024）的思路，用上市公司年報MDamp;A部分人工智能關(guān)鍵詞數(shù)量加1的自然對數(shù)作為企業(yè)人工智能的替代指標(biāo)。這種方法通過挖掘技術(shù)量化企業(yè)對人工智能技術(shù)的關(guān)注與應(yīng)用程度，能避免單一衡量指標(biāo)的局限性，從信息層面豐富對企業(yè)人工智能使用的刻畫。

穩(wěn)健性檢驗三：考慮內(nèi)生性。人工智能的使用是一項具有顛覆性的變革活動，不是一蹴而就的投資，而是隨著時間推移逐漸展開的，可能存在時間維度上的滯后性。為嚴(yán)謹(jǐn)分析人工智能使用與會計信息質(zhì)量之間的關(guān)系，避免潛在的反向因果偏差，我們對人工智能使用變量實施滯后一期的處理策略，作為企業(yè)人工智能的替代指標(biāo)。這樣能夠更好地識別二者之間的因果關(guān)系，排除當(dāng)期可能存在的干擾因素。

穩(wěn)健性檢驗四：替換計量模型。在控制個體效應(yīng)和時間效應(yīng)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步控制行業(yè)固定效應(yīng)，即引入高維固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。該模型能更全面地捕捉企業(yè)間的異質(zhì)性，通過剝離行業(yè)層面的共性因素，減少遺漏變量帶來的估計偏差，從而更精準(zhǔn)地評估人工智能使用對會計信息質(zhì)量的影響，增強研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

從表3可以看出來，不管是替換被解釋變量、替換解釋變量，還是考慮滯后效應(yīng)、替換計量模型，人工智能對應(yīng)計質(zhì)量的影響都是負(fù)向顯著的。也就是說，人工智能使用程度越高，企業(yè)會計信息質(zhì)量就越高。這說明前面的基準(zhǔn)估計結(jié)果具有穩(wěn)健性。

異質(zhì)性分析

異質(zhì)性分析I：企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性。以企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)，把企業(yè)規(guī)模分為兩類：企業(yè)資產(chǎn)大于當(dāng)年中位數(shù)的是大型企業(yè)，小于當(dāng)年中位數(shù)的是中小企業(yè)，然后分別對兩類企業(yè)進(jìn)行回歸分析。表4給出企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性的結(jié)果，從結(jié)果來看，不管是核心解釋變量的系數(shù)絕對值還是顯著性水平，和大型企業(yè)相比，人工智能對中小企業(yè)會計信息質(zhì)量的提升更明顯，而且在1%的顯著性水平上顯著。這是因為中小型企業(yè)能更高效地運用人工智能帶來的優(yōu)勢。在成本與負(fù)擔(dān)方面，中小企業(yè)資源有限，受高昂的人力成本和復(fù)雜財務(wù)系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)影響很大。而人工智能能有效降低人力成本，同時不影響會計數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)管理與風(fēng)險控制方面，中小型企業(yè)在傳統(tǒng)模式下常常因為缺乏有效的數(shù)據(jù)管理和風(fēng)險控制能力而處于劣勢。引用人工智能技術(shù)后，這種情況得到了改善。人工智能通過智能系統(tǒng)實現(xiàn)財務(wù)數(shù)據(jù)的自動化管理與分析，精準(zhǔn)識別潛在風(fēng)險點，方便及時發(fā)現(xiàn)異常交易和風(fēng)險信號，增強會計信息的可靠性和安全性。另外，人工智能強大的數(shù)據(jù)分析與預(yù)測能力，能幫助中小企業(yè)管理層更精準(zhǔn)地預(yù)測財務(wù)狀況和市場趨勢。

異質(zhì)性分析Ⅱ：企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性。同樣，表4給出了不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的回歸結(jié)果。從異質(zhì)性分析Ⅱ可以看出，在私有企業(yè)中，人工智能對會計信息質(zhì)量的提升作用比國有企業(yè)更顯著，人工智能使用增加1個單位，會計信息質(zhì)量提升0.0173個單位。這主要有三個原因：一是私有企業(yè)通常靈活性和適應(yīng)性更高，能快速引入并應(yīng)用人工智能技術(shù)。它們的決策流程比較簡潔，能迅速調(diào)整資源配置來適應(yīng)新技術(shù)，從而 把人工智能系統(tǒng)高效運用到會計信息處理中，明顯提升會計信息的準(zhǔn)確性和及時性。二是私有企業(yè)規(guī)模較小、資源有限，對成本效益更敏感。而人工智能技術(shù)降低人力成本的優(yōu)勢，在私有企業(yè)中能充分發(fā)揮，成本問題得到解決，對提高數(shù)據(jù)處理效率和會計信息質(zhì)量具有很大推動作用。三是私有企業(yè)靈活的激勵機(jī)制，這類思維活躍的企業(yè)往往重視員工培養(yǎng)和企業(yè)文化搭建，能有效激發(fā)管理層和員工接受、應(yīng)用新技術(shù)的潛力。而且和國有企業(yè)相比，私有企業(yè)更看重市場競爭力和盈利能力，所以更愿意投入資源進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，應(yīng)用人工智能技術(shù)提升會計信息質(zhì)量，從而在市場競爭中獲得優(yōu)勢。

背后的運營機(jī)制

參考Alesina and Zhuravskaya（2011）和Lu等（2024）的研究思路，檢驗信息不對稱和資源配置效率機(jī)制是否成立，定義分別如下：

信息不對稱程度（ASY）。參考劉孫偉和徐明瑜（2024）的思路，先利用我國上市公司基于日頻的個股交易數(shù)據(jù)和綜合市場日頻交易數(shù)據(jù)，計算流動性比率指標(biāo)LR、非流動性比率指標(biāo)ILL以及收益率轉(zhuǎn)指標(biāo)GAM。由于這些指標(biāo)不能全面刻畫信息不對稱的全部特征，因此對相關(guān)指標(biāo)提取第一主成分，捕捉它們的共同變異信息，也就是與非對稱信息相關(guān)的成分，記為信息不對稱指標(biāo)ASY，用它來衡量企業(yè)的信息不對稱程度。

資源配置效率（Cost）。參考張國富等（2025）的思路，用銷售費用、管理費用及財務(wù)費用總和與營業(yè)收入之比作為交易成本的衡量指標(biāo)。根據(jù)科斯定理，交易成本越低，資源配置效率越高。

表5展示了作用機(jī)制檢驗結(jié)果，作用機(jī)制檢驗I顯示，信息不對稱程度的緩解機(jī)制通過了檢驗。由第（1）列可以看出，人工智能的使用對企業(yè)會計信息質(zhì)量呈顯著負(fù)向影響；第（2）列顯示，人工智能使用對企業(yè)信息不對稱程度的影響顯著為負(fù)；第（3）列表明，企業(yè)信息不對稱對企業(yè)會計信息質(zhì)量的影響正向顯著，而人工智能使用對企業(yè)會計信息質(zhì)量的影響依然顯著為負(fù)，但其系數(shù)絕對值明顯減少，從基準(zhǔn)的0.0125減少到0.0085。不過依然可以得出結(jié)論：企業(yè)通過應(yīng)用人工智能緩解信息不對稱，能夠更好地促進(jìn)企業(yè)會計信息質(zhì)量的提升。

信息不對稱情況能得到緩解，和人工智能技術(shù)的高效數(shù)據(jù)處理能力、強大數(shù)據(jù)分析能力有關(guān)，也和它能實時監(jiān)測企業(yè)的經(jīng)營與財務(wù)活動分不開。遇到復(fù)雜的財務(wù)數(shù)據(jù)，人工智能可以快速又準(zhǔn)確地處理。他能自動收集、清洗與整理數(shù)據(jù)，讓信息更透明，這對限制管理層的投機(jī)行為、減少利潤操縱很有用，能提高會計信息質(zhì)量。不光這樣，人工智能還有強大的數(shù)據(jù)分析能力，它能從大量數(shù)據(jù)中找到隱藏的趨勢，給企業(yè)財務(wù)決策提供科學(xué)的支持。為了緩解信息不對稱，人工智能會用智能分析工具，讓企業(yè)更準(zhǔn)確地做預(yù)算、預(yù)測財務(wù)情況和評估風(fēng)險讓會計信息更真實可靠。同時，人工智能可以實時監(jiān)測企業(yè)的經(jīng)營與財務(wù)活動，幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)不正常的交易和可能存在的風(fēng)險。在智能審計系統(tǒng)運行時，人工智能可以自動識別和處理異常數(shù)據(jù)，降低人為出錯的可能，也減少徇私舞弊的風(fēng)險。這樣一來，會計信息質(zhì)量會提高，企業(yè)管控風(fēng)險的能力也會增強。

同樣，資源配置效率的機(jī)制效應(yīng)也得到了印證。由表5中作用機(jī)制研究Ⅱ的結(jié)果來看，由第（1）列顯示，人工智能使用對企業(yè)會計信息質(zhì)量呈顯著負(fù)向影響；第（2）列表明，人工智能對交易成本的影響顯著為負(fù)，這說明人工智能可以降低交易成本，從而促進(jìn)資源配置效率的改善及優(yōu)化；第（3）列結(jié)果顯示，資源配置效率對企業(yè)會計信息質(zhì)量的影響正向顯著，這說明，企業(yè)使用人工智能通過優(yōu)化資源配置來提高企業(yè)會計信息質(zhì)量是合理的。

這和人工智能技術(shù)海量財務(wù)與非財務(wù)數(shù)據(jù)的功能有關(guān)，它能顯著提高數(shù)據(jù)處理的效率與準(zhǔn)確性，減少人為錯誤，為優(yōu)化資源配置提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同時，人工智能借助機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法，為企業(yè)提供資源分配和財務(wù)決策支持，提高資源利用效率，進(jìn)而提高會計信息質(zhì)量。

結(jié)論與政策建議

我們研究了人工智能技術(shù)的使用對企業(yè)會計信息質(zhì)量有什么影響，選取了2014—2023年A股上市企業(yè)的數(shù)據(jù)來做研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在觀測的這些年里，各個企業(yè)使用人工智能對企業(yè)會計信息質(zhì)量有明顯的幫助，而且就算換了變量、模型，加入滯后項再檢驗，這個結(jié)論還是成立的。異質(zhì)性分析顯示，人工智能對企業(yè)會計信息質(zhì)量的幫助在不同規(guī)模、不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)里，差別很明顯。和大企業(yè)相比，中小企業(yè)用了人工智能后，會計信息質(zhì)量提高得更明顯；和國有企業(yè)相比，私有企業(yè)用人工智能，對會計信息質(zhì)量的改善更突出。更深入分析原因，發(fā)現(xiàn)減輕信息不對稱、讓資源配置更合理，是人工智能提高會計信息質(zhì)量的有效辦法。

這些研究告訴我們，人工智能對提高企業(yè)會計信息質(zhì)量作用很大，基于此，為了進(jìn)一步提高企業(yè)整體的會計信息質(zhì)量，我們給出以下幾點建議：

政府要加強對中小企業(yè)引入智能技術(shù)的政策支持。中小企業(yè)在資源與規(guī)模上有不足，但引入人工智能技術(shù)后，會計信息質(zhì)量提高得更明顯。對于用人工智能技術(shù)的企業(yè)，政府部門可以給予專項補貼與稅收優(yōu)惠。同時，搭建技術(shù)共享平臺，幫助中小企業(yè)多交流、多互動。比如，設(shè)立中小企業(yè)AI財務(wù)專項基金，按企業(yè)規(guī)模和技術(shù)投入的比例給予分檔補貼，降低它們智能化改造的成本。通過技術(shù)共享平臺，定期舉辦線上線下研討會，讓中小企業(yè)之間能交流經(jīng)驗、合作技術(shù)。

相關(guān)部門可以制定私有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策。私有企業(yè)決策效率高，創(chuàng)新活躍，用人工智能技術(shù)能進(jìn)一步優(yōu)化資源配置，提高會計信息質(zhì)量。有關(guān)部門可給新興企業(yè)多提供技術(shù)培訓(xùn)與咨詢服務(wù)，幫助它們更高效地用人工智能技術(shù)。同時，金融機(jī)構(gòu)要響應(yīng)國家號召，給私有企業(yè)低息貸款，幫助它們解決技術(shù)升級過程中的資金問題。此外，還可以推動私有企業(yè)與高校、科研機(jī)構(gòu)合作，定向培養(yǎng)適合企業(yè)需求的AI財務(wù)復(fù)合型人才，用人才推動技術(shù)真正落地使用。

人工智能的應(yīng)用，也帶來了財務(wù)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的新問題。政府部門要重視完善相關(guān)法律法規(guī)并嚴(yán)格執(zhí)行，保障企業(yè)在應(yīng)用人工智能時能有效保護(hù)自己的數(shù)據(jù)安全。企業(yè)自身也需要建立數(shù)據(jù)安全管理體系，用加密技術(shù)、信息墻等方法，防范數(shù)據(jù)泄露與濫用的風(fēng)險。例如，監(jiān)管部門可以參考國際數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)，制定適合本地的AI財務(wù)數(shù)據(jù)管理規(guī)范，明確企業(yè)采集、存儲與使用數(shù)據(jù)的界限。企業(yè)則需要定期做數(shù)據(jù)安全評估，用動態(tài)加密算法和權(quán)限分級管理系統(tǒng)，從制度與技術(shù)兩個方面一起保障數(shù)據(jù)安全。