人工智能與會計職業判斷共生新范式的構建研究

摘 要：在科技飛速發展的當下，人工智能（ ）對會計領域產生了深遠影響，基于此，研究其與會計職業判斷的協同機制意義重大。研究剖析人工智能與會計職業判斷的理論，梳理人工智能在會計領域的應用，以及會計職業判斷在實踐中的現狀，揭示兩者協同存在數據安全、技術穩定性等問題。人工智能可提升會計職業判斷的效率與質量，但也壓縮了判斷空間，帶來人員轉型壓力和責任界定模糊等挑戰。為此，構建共生新范式需從技術融合、人員能力提升、數據治理與安全三方面著手，以促進會計行業健康發展。

關鍵詞：人工智能；會計職業判斷；共生新范式；數據安全；復合型人才中圖分類號：F23 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2025）10-0093-04

在科技飛速發展的當下，人工智能（AI）已成為推動各行業變革的關鍵力量，會計領域也不例外。從會計行業的現狀來看，其工作內容包含大量的數據處理、財務報表編制、稅務申報等重復性和規律性較強的任務，這些任務往往需要耗費會計人員大量的時間和精力。而 AI 技術具有強大的數據分析和處理能力，能夠快速準確地完成這些重復性工作。會計職業判斷貫穿于整個會計過程，在會計工作中具有十分重要的作用?；诖?，研究人工智能與會計職業判斷的協同機制具有重要的現實意義，不僅有助于充分發揮人工智能的優勢，提升會計工作的質量和效率，還能為會計人員在人工智能時代的職業發展提供有益的參考，促進會計行業的健康發展。

一、人工智能與會計職業判斷的理論剖析

在人工智能滲透會計領域的背景下，厘清二者的理論內涵是構建共生新范式的基礎。本章通過解析人工智能的技術與會計職業判斷的內涵，為后續分析應用現狀、影響機制及共生路徑奠定基礎。

（一）人工智能理論

人工智能是計算機科學的一個重要分支，旨在研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統。隨著技術的發展和進步，機器學習逐漸成為人工智能的核心技術之一。人工智能在會計領域的應用具有諸多技術優勢，能夠提高會計工作的效率和準確性，通過自動化處理大量的會計數據，可以減少人工操作帶來的錯誤，提高數據處理的速度和精度。人工智能還能夠提供更深入的數據分析，利用機器學習算法對企業的銷售數據進行分析，預測未來的銷售趨勢，幫助企業制訂合理的生產和銷售計劃。

（二）會計職業判斷

會計職業判斷是指會計人員根據會計準則等制度原則的規定，從經濟環境、行業特點及企業具體情況出發，對非確定性會計事項和業務作出的判斷和決策，貫穿于會計工作各個環節，具有至關重要的地位。準確的會計職業判斷能夠為信息使用者提供可靠的決策依據[1]，有助于提高企業的財務管理水平。通過合理的職業判斷，會計人員可以為企業提供更有針對性的財務分析和建議，幫助企業管理層制定科學的決策，優化資源配置，提高企業的經濟效益。

二、人工智能在會計領域的應用與會計職業判斷的現狀

隨著人工智能技術在會計領域的滲透與拓展，傳統會計工作模式正經歷結構性變革。本章聚焦人工智能與會計職業判斷的現實交互場景，為后續探討人工智能對會計職業判斷的多維度影響及共生范式構建提供現實依據。

（一）人工智能在會計領域的應用全景

在會計核算環節，人工智能的應用實現了流程的自動化與智能化。以智能財務軟件為代表，其具備強大的發票識別與賬務處理能力，通過先進的光學字符識別（OCR）技術，智能財務軟件能夠快速、準確地識別各類發票上的信息，并將這些信息自動錄入到財務系統中，使得會計人員可以將更多的時間和精力投入其他有價值的工作中。

在財務報表分析方面，借助機器學習算法，人工智能可以對企業的財務報表數據進行多維度的分析。通過對歷史財務數據的學習，人工智能能夠識別出數據中的趨勢和模式，預測企業未來的財務狀況。利用時間序列分析算法，人工智能可以對企業的銷售收入、成本費用等數據進行分析，預測未來幾個季度甚至年度的財務指標，幫助企業提前制定相應的經營策略。人工智能還能進行比率分析、趨勢分析和結構分析等，從而評估企業的財務健康狀況。

在風險評估領域，人工智能可以整合企業內外部的多源數據，包括財務數據、市場數據、行業數據等，構建全面的風險評估模型，并利用這些模型實時監控企業的財務狀況，識別潛在的風險因素，并及時發出預警。通過對企業的應收賬款賬齡分析、存貨周轉率分析等，人工智能可以評估企業的資金流動性風險；通過對市場利率、匯率波動的監測，以及對行業競爭態勢的分析，人工智能可評估企業面臨的市場風險和經營風險。

（二）會計職業判斷的實踐現狀

在收入確認方面，隨著經濟業務的日益復雜，會計職業判斷的難度顯著增加。在一些涉及復雜銷售合同的業務中，如包含多重交易安排、可變對價、售后回購等條款的合同，會計人員需要運用職業判斷來確定收入的確認時點和金額，對于附有銷售退回條款的銷售，會計人員需要根據以往的經驗和市場情況，合理估計銷售退回的可能性和金額，這一過程充滿了不確定性。

在資產減值測試中，會計職業判斷同樣發揮著關鍵作用。當企業的資產可能發生減值時，會計人員需要判斷資產是否存在減值，這一過程需要會計人員對資產的未來現金流量、折現率等因素進行合理估計。對于固定資產的減值測試，會計人員需要考慮資產的剩余使用壽命、未來的生產能力、市場價格波動等因素，確定資產的未來現金流量。折現率的選擇也具有主觀性，會計人員需要根據市場利率、企業的資本成本等因素進行判斷。

會計職業判斷在實踐中也面臨著諸多挑戰。會計人員的專業素養參差不齊，部分會計人員缺乏對新會計準則和復雜業務的深入理解，在一些中小企業中，會計人員可能沒有接受過系統的培訓，對新會計準則的變化了解不及時，在處理復雜業務時，難以做出準確的職業判斷。

（三）兩者協同的現狀與問題

目前，人工智能與會計職業判斷的協同主要呈現出人機協作和智能輔助決策兩種模式。在人機協作模式下，會計人員與人工智能系統緊密配合，會計人員負責提供專業的會計知識和對復雜業務的理解，人工智能系統則承擔數據處理和分析的任務。在財務報表編制過程中，人工智能系統可以快速收集和整理企業的財務數據，生成初步的報表框架，會計人員在此基礎上，運用職業判斷對報表進行審核和調整，確保報表的準確性和合規性。

然而，在實際協同過程中存在一些問題。一是數據安全和隱私保護問題，人工智能系統在處理大量會計數據時，數據的安全性面臨威脅。二是人工智能技術的穩定性和可靠性也有待提高，可能會出現故障或算法錯誤而導致數據處理結果不準確。

三、人工智能對會計職業判斷的多維度影響

人工智能與會計職業判斷的碰撞正在重塑會計行業的邏輯。本章從效率提升、空間壓縮、轉型壓力、責任界定等維度切入，系統分析人工智能對會計職業判斷的影響，為構建人工智能與會計職業判斷的共生范式提供問題導向的分析框架。

（一）提升判斷效率與質量

在會計職業判斷中，數據處理是基礎且關鍵的環節，人工智能憑借其強大的數據處理能力，為提升判斷效率與質量提供了有力支持。傳統會計工作在處理大量會計數據時，需要耗費大量時間和精力，且容易出現計算錯誤和數據遺漏。而人工智能通過先進的算法和高效的計算能力，能夠在短時間內對海量的財務數據進行收集、整理、分類和分析，大大提高了數據處理的速度和準確性。

此外，人工智能還能夠提供準確的信息，為會計職業判斷提供可靠的依據。在風險評估中，人工智能可以整合企業內外部的多源數據，包括財務數據、市場數據、行業數據等，構建全面的風險評估模型。利用這些模型，人工智能能夠實時監控企業的財務狀況，識別潛在的風險因素，并及時發出預警[2]。

（二）職業判斷空間與人員轉型壓力

隨著人工智能在會計領域的深入應用，會計職業判斷的空間受到了一定程度的壓縮。人工智能憑借其強大的數據處理能力和預設的算法模型，能夠高效地完成許多傳統會計職業判斷的任務。在賬務處理方面，智能財務軟件可以根據預設的會計規則，自動識別和分類會計憑證，完成記賬、算賬和報賬等工作，這使得原本需要會計人員進行職業判斷的部分工作被自動化處理所取代。

會計人員在轉型過程中還面臨著知識結構更新的挑戰。會計人員需要學習新的人工智能技術、數據分析方法和管理會計知識，以適應新的崗位需求。然而，大多數會計人員在數據分析方面的能力相對較弱，需要通過學習和實踐來不斷提高。此外，會計人員還需要具備跨領域的綜合能力，如溝通能力、團隊協作能力和戰略思維能力等，這也造成了人員轉型的壓力。

（三）責任界定與數據安全

在人工智能廣泛應用于會計領域的背景下，法律責任界定模糊成為一個亟待解決的關鍵問題。當人工智能系統出現錯誤或導致不良后果時，難以明確責任主體是開發者、使用者還是其他相關方。這種責任界定的模糊性，使得在出現問題時，各方可能會相互推諉責任，導致企業的損失難以得到合理的賠償，也影響了人工智能在會計領域的進一步推廣和應用。

數據安全和隱私保護是人工智能應用中面臨的又一重大挑戰。會計數據包含企業的財務狀況、經營成果等重要信息，一旦泄露，將給企業帶來嚴重的經濟損失和聲譽損害。人工智能系統在處理和存儲大量會計數據時，面臨著數據被竊取、篡改和濫用的風險。在數據傳輸過程中，數據的安全性也難以得到保障，可能會被第三方截獲和篡改。數據隱私保護也是一個重要問題，企業需要確保客戶和員工的個人信息不被泄露，遵守相關的隱私保護法律法規。

四、人工智能與會計職業判斷共生新范式的構建路徑

在人工智能與會計職業判斷的協同發展中，破解技術應用與人工決策的深層矛盾、構建人機共生的可持續發展模式，已成為推動會計行業智能化轉型的核心議題。本章聚焦人工智能與會計職業判斷的共生目標，提出“技術融合—人員能力提升—數據治理與安全”三位一體的構建路徑，以期實現人工智能技術效率與會計職業判斷價值的共生共贏。

（一）技術融合：人工智能與會計流程的深度嵌入

為實現人工智能與會計流程的深度融合，首先需優化數據采集環節。傳統的數據采集方式多依賴人工錄入，不僅效率低，還容易出現錯誤。引入人工智能技術后，可利用圖像識別、語音識別等技術實現數據的自動采集。在發票識別方面，利用OCR 技術，智能財務軟件能夠快速準確地識別發票上的文字信息，并將其轉化為電子數據錄入財務系統。

在數據處理階段，機器學習算法的應用能夠實現對會計數據的智能分析和挖掘。通過對大量歷史會計數據的學習，機器學習模型可以自動識別數據中的規律和模式，為會計職業判斷提供有力的支持[3]。在成本核算中，利用聚類算法對成本數據進行分析，能夠準確地識別出不同成本項目之間的關系，幫助會計人員更合理地分配成本。在財務風險評估中，運用邏輯回歸模型對企業的財務指標進行分析，能夠預測企業面臨的財務風險，為企業的風險管理提供決策依據。

在智能報告生成階段，人工智能系統能夠根據預設的模板和規則，自動生成各類會計報告。在生成財務報表時，人工智能系統可以自動從財務數據庫中提取數據，按照會計準則和企業的要求進行分類、匯總和計算，生成準確的資產負債表、利潤表和現金流量表。在生成審計報告時，人工智能系統可以根據審計程序和發現的問題，自動生成報告的初稿，審計人員在此基礎上進行審核和修改，大大提高了審計工作的效率和質量。

（二）人員能力提升：培養復合型會計人才

在人工智能時代，會計人員需要具備跨學科的知識體系。一方面，會計人員應精通會計專業知識，除了掌握傳統的財務會計知識，還需深入了解管理會計知識，如預算管理、績效評價、決策分析等。另一方面，會計人員要掌握人工智能技術相關知識，了解人工智能的基本原理和算法，如機器學習、深度學習等[4]。例如，學習數據可視化技術，能夠將復雜的會計數據以直觀的圖表形式展示出來，便于管理層和其他利益相關者理解和決策。

高校教育在培養復合型會計人才方面應優化課程設置，在傳統會計專業課程的基礎上，增加人工智能、數據分析、計算機科學等相關課程。還應加強實踐教學環節，與企業合作建立實習基地，為學生提供實踐機會。高?？梢匝埰髽I的會計專家和人工智能技術人員到學校舉辦講座和培訓，分享實際工作中的經驗和案例，使學生了解行業的最新發展動態和需求，培養學生的職業素養和創新能力。

企業應定期組織內部培訓，邀請人工智能領域的專家和會計行業的資深人士，為會計人員提供針對性的培訓課程。培訓內容可以包括人工智能技術在會計領域的最新應用、數據分析方法與技巧、會計職業判斷的案例分析等。鼓勵會計人員參加外部培訓和認證考試，如數據分析專業認證（CDA）等，通過系統地學習和考試，提高會計人員的專業知識和技能水平。

（三）數據治理與安全：保障協同的基礎

數據治理是人工智能與會計職業判斷協同的重要基礎，其核心在于建立統一的數據標準。在會計領域，數據的準確性和一致性至關重要。不同企業或部門可能存在數據定義、格式和編碼不一致的情況，這給數據的整合和分析帶來困難。因此，需要建立統一的數據標準，制定統一的數據格式規范，如日期格式、金額格式等，避免因格式不一致導致的數據處理錯誤。建立數據質量監控機制，對數據的準確性、完整性和一致性進行實時監控和評估。

數據安全防護是人工智能與會計職業判斷協同的重要保障。在數據存儲方面，應采用加密技術對會計數據進行加密存儲，防止數據被竊取或篡改。利用對稱加密算法或非對稱加密算法，對敏感的會計數據進行加密處理，只有擁有正確密鑰的授權人員才能訪問和讀取數據。采用多副本存儲和異地備份的方式，提高數據的可靠性和容錯性。在數據傳輸過程中，應使用安全的傳輸協議，如 SSL/TLS 協議，對數據進行加密傳輸，防止數據在傳輸過程中被截獲和篡改。加強網絡安全防護，設置防火墻、入侵檢測系統和漏洞掃描系統等，防范網絡攻擊和惡意軟件的入侵，保護數據傳輸的安全。

五、結束語

在人工智能與會計深度融合的浪潮下，構建二者共生新范式迫在眉睫。從理論剖析到現狀洞察，我們明晰了人工智能的優勢與挑戰，以及會計職業判斷面臨的機遇和困境。技術融合讓會計流程更高效智能，人員能力提升為行業發展注入新動力，數據治理與安全則筑牢協同發展的根基。然而，這一過程并非一蹴而就，數據安全隱患、人員轉型難題等仍需持續攻克。未來，各方應協同發力，企業、高校和科研機構積極探索創新，政府完善相關法規政策。只有這樣，才能真正實現人工智能與會計職業判斷的共生共贏，推動會計行業在數字化時代持續、穩健發展。

參考文獻：

[1] 壽伊青，胡永銓，林逸軒.會計職業判斷對企業財務決策過程的影響研究[J].商展經濟，2025（1）：185-188.

[2] 謝吉，樹友林.AI技術可以代替會計人員職業判斷嗎？[J].中國管理信息化，2021，24（11）：68-70.

[3] 許金葉.會計職業判斷：財務會計智能機器人的判別與研發重點[J].財務研究，2023（1）：36-44.

[4] 邱立軍，張宥妮.論人工智能對財務會計概念框架的沖擊和思考[J].商業觀察，2023，9（34）：29-32.