數字經濟時代智能管理會計發展路徑探析

摘" 要：隨著人工智能與大數據技術廣泛應用，數字經濟概念已成為推動現代經濟發展的核心動力。在此背景下，會計行業迎來轉型升級關鍵時期。智能管理會計作為新興會計模式，在提高財務數據處理效率、優化財務決策等方面展現出巨大潛力。本研究聚焦于智能管理會計在數字經濟時代所面臨的挑戰，提出可行性發展路徑，以期為智能管理會計健康發展提供指導。

關鍵詞：數字經濟時代；管理會計；智能化

【DOI】10.12231/j.issn.1000-8772.2025.12.097

在數字經濟時代，企業環境愈加復雜多變，要求管理會計應擔負起指導企業戰略、優化資源配置的重任。智能管理會計通過整合先進信息技術，能夠對大規模數據進行高效處理和深入分析，并提供科學的業務洞察。此種轉型將改變會計職能，并為管理者提供全新工具。因此，深入了解智能管理會計的關鍵技術與實施路徑，對于推動企業持續創新具有重要意義。

1 數字經濟時代智能管理會計發展的必要性

1.1 適應數字化轉型需求

數字化轉型已成為現代企業發展的核心動力。智能管理會計通過集成大數據、人工智能、云計算等先進信息技術，能夠幫助企業實現財務操作自動化和數字化，適應轉型需求[1]。例如，自動化工具可處理日常賬務和報表，人工智能技術則能夠分析財務數據，識別潛在風險和機會。此種轉型將提升財務部門工作效率，并為企業提供靈活且迅速的操作模式，使其在市場競爭中保持優勢。

1.2 提高數據處理效率

傳統會計處理方式通常勞動密集且時間消耗大，而智能管理會計通過自動化工具和算法可以快速準確地完成數據收集、整理和分析工作[2]。例如，機器學習算法能夠自動從成千上萬的交易記錄中提取有價值的財務指標，以此減少人工輸入錯誤或時間延遲，并減輕會計人員工作負擔，將更多精力投入到戰略性任務中。

1.3 增強決策精準度

智能管理會計系統能夠提供深入且綜合的數據分析，幫助決策者理解復雜財務狀況，預測未來趨勢，并據此做出科學決策。例如，通過對歷史數據深入挖掘和模式識別，企業可以準確預測市場動向和消費者行為，并制定有效的營銷策略或資源配置方案。此外，智能分析工具還能夠實時監控財務表現和風險指標，確保管理層能夠及時調整策略，以應對外部環境變化[3]。

2 數字經濟時代智能管理會計發展存在的問題

2.1 數據整合復雜，多源異構數據難以有效處理

在數字經濟時代，智能管理會計所面臨的這一挑戰具體表現如下：第一，智能管理會計系統需要處理多種數據類型，包括內部會計數據、市場營銷數據、客戶行為數據等，格式標準各不相同。例如，財務數據以標準會計格式存儲，而市場數據和客戶行為數據則是非結構化的文本或圖像數據。因此，數據整合尤為困難，需要大量時間技術投入來進行格式轉換和數據同步。第二，現有數據管理系統和工具通常針對特定類型數據或特定處理任務設計，缺乏足夠靈活性來處理多源異構數據。例如，傳統會計軟件擅長處理結構化財務數據，但在處理大規模非結構化數據時則明顯不足。此外，不同數據源之間易存在技術兼容性問題，使數據無縫對接和實時分析成為一大技術挑戰。第三，多源數據質量參差不齊，部分數據易存在錯誤、缺失或過時問題，若未能夠在數據預處理階段得到有效解決，將直接影響到數據分析準確性[4]。因此，數據清洗和預處理工作將會成為數據分析過程中耗時最長、最為復雜的一部分，需要投入大量人力和技術資源。

2.2 信息安全問題加劇，敏感財務數據泄露風險增高

在數字經濟時代，智能管理會計所面臨的這一挑戰具體表現如下：第一，隨著企業數據量大幅增加以及數據類型多樣化，現有信息安全措施明顯不足，難以全面應對網絡威脅。公司財報、投資記錄及客戶財務信息等敏感財務數據一旦泄露將會造成一定經濟損失，并損害公司信譽和客戶信任。第二，內部風險管理缺失，企業內部能夠接觸到敏感財務信息的員工，會因操作失誤、權限濫用或其他安全弱點，直接引發數據泄露[5]。例如，對數據訪問權限的管理不嚴，或是缺乏對敏感操作的足夠監控和審計，都將導致重要信息外泄。此種內部風險存在，說明現有風險管理和控制流程未能有效識別并覆蓋新興風險點，內部安全防護過于薄弱。第三，隨著全球對數據保護法規的強化，如歐盟的通用數據保護條例（GDPR）等，企業在處理和存儲數據的過程中需要遵循更為嚴格的法規要求，不僅增加了企業操作成本，還意味著一旦違反相關法規，企業將面臨高昂法律和經濟處罰。對管理會計而言，如何在確保數據安全和效率的同時，合規地處理并使用財務數據，已成為亟須解決的重大問題。

2.3 倫理與合規沖突，自動化決策易觸及道德爭議

在數字經濟時代，智能管理會計所面臨的這一挑戰具體表現如下：第一，自動化決策系統常常被批評為“黑箱”操作，其決策邏輯缺乏透明度。由于算法復雜性和保密性，外部利益相關者很難獲得關于決策過程的詳盡信息，使外界對系統作出的財務評估和預測的合理性及公正性產生疑問。例如，一個企業使用系統進行信用評估或財務審計，但如果決策過程不公開，結果將會遭受質疑，并影響決策接受度與實施效果。第二，偏見與歧視問題在自動化決策中尤為突出。由于AI系統的學習和決策依賴于訓練數據，若這些數據中反映了某些偏見，那么AI系統將會無意中復制甚至放大偏見，進而引發道德爭議，并導致法律問題。例如，如果自動化信用評分系統基于偏見數據，錯誤地低估了某個群體信用等級，將對該群體成員產生不公平負面影響。第三，在復雜算法決策過程中，若出現負面后果，通常難以界定是由系統設計缺陷、開發者編程錯誤、還是運營者操作失誤所導致。由于責任歸屬不明確，易給法律訴訟帶來挑戰，并對企業道德責任界定造成困擾，增加企業在采用智能管理會計系統時的潛在法律與道德風險。

2.4 專業技能缺口擴大，新技術需求與現有能力脫節

在數字經濟時代，智能管理會計所面臨的這一挑戰具體表現如下：第一，技能更新滯后，隨著人工智能、大數據分析等技術快速發展，會計專業人員所需掌握的技能也在不斷變化。然而，現實中，部分會計專業人員技能更新速度與技術演進速度并不匹配。導致現有專業能力無法滿足日益復雜的技術需求，易影響會計工作效率。第二，盡管市場對于高級技術會計人員的需求日益增加，但培訓和教育資源卻相對匱乏。一些現有會計教育課程和專業培訓普遍側重于傳統會計技能，對于如何有效利用人工智能工具、進行大數據分析等內容涉及較少，易限制會計專業人員技能多元化發展。第三，當前會計教育培訓仍然過于側重于傳統會計和財務管理技能培養，易忽視與信息技術、數據科學等相關領域的融合互動，導致會計專業人員在面對復雜問題時普遍能力不足。

3 數字經濟時代智能管理會計發展路徑

3.1 強化數據治理，建立全面的數據安全架構

首先，企業應實施分級數據管理制度，根據數據敏感性和業務重要性進行分類。例如，將數據分為公開級、內部級、敏感級和機密級，每一級別具有相應安全措施。對于財務報表和投資決策信息等機密級數據，應采用最高級別訪問控制和監控系統，對訪問這些數據的每個請求進行身份驗證和授權，以此防止數據被未授權訪問或濫用。其次，在數據存儲和傳輸過程中，應使用最新加密算法，如AES（高級加密標準）或RSA（非對稱加密技術）來加密數據。確保即便數據在傳輸過程中被截獲，沒有相應的密鑰也無法解讀數據內容。此外，對于在云環境中存儲的數據，應實施端到端加密技術，確保數據在進入云存儲前已經被加密，且只有客戶端持有解密密鑰，以此增強數據安全性。最后，定期進行安全審計是確保數據安全管理體系有效運行的重要環節。這一過程應對現有數據保護措施進行全面檢查評估，以及時識別并修補安全漏洞。安全審計應由獨立第三方機構執行，以保持審計客觀性。審計過程中，應檢查數據訪問日志、安全事件響應過程及數據恢復策略的有效性。根據審計結果，企業應及時調整優化數據安全政策和措施，如強化數據訪問控制、改進數據加密技術或更新防病毒軟件，確保數據安全管理體系能夠快速適應技術環境。

3.2 推動技術融合，集成AI與大數據以優化決策

首先，企業需要開發智能分析工具來自動化數據分析，支持復雜數據環境下的決策制定。具體做法包括引入機器學習和數據挖掘技術，開發能夠自動識別數據模式和趨勢的算法。企業需要確保這些工具能夠處理大量異構數據，提供實時分析結果，幫助管理者快速理解業務現狀和未來變化。為此，企業應建立跨部門技術團隊，由數據科學家和業務分析師組成，共同定義數據分析工具的開發目標和功能需求。隨后，采用敏捷開發模式，快速迭代產品原型，測試并優化算法性能。其次，企業應構建財務預測模型，使用時間序列分析、回歸模型等方法，對銷售收入、成本支出等關鍵財務指標進行預測，以提高預測準確性和及時性。實施過程中，企業需要定期更新模型參數，確保預測結果有效性。此外，應建立預測結果反饋機制，將實際業績與預測數據進行對比，分析預測誤差，持續優化模型。最后，企業應通過AI算法優化資源配置。實施過程中，需要對財務資源、物料資源及人力資源等資源現狀進行全面評估。隨后，利用線性規劃、網絡流分析等優化算法，模擬不同資源配置方案的成本效益，選擇最優解。例如，在供應鏈管理中，應通過AI算法優化庫存水平和物流路徑，減少庫存成本和運輸成本。此外，企業還應建立動態調整機制，根據市場變化和內部條件實時調整資源配置，確保資源配置始終處于最優狀態。

3.3 制定倫理規范，確保智能化應用合規性

首先，企業必須建立一套完善的倫理審查機制，成立由倫理專家、技術專家及法律顧問組成的倫理審查委員會，對所有使用人工智能的應用進行定期倫理審查。此審查包括評估AI應用是否會導致不公平或歧視行為，算法決策依據是否透明，以及是否有足夠的措施防止數據被濫用。此外，審查機制還應包括對AI應用更新的持續監控，確保這些應用在演進過程中仍然符合最初設定的倫理標準和社會責任。其次，企業需要采用先進數據加密技術，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。同時，企業應實施數據訪問控制機制，確保只有授權人員才能夠訪問敏感數據，且每次訪問都應有明確記錄和審計跟蹤。此外，智能系統應設計成允許用戶輕松理解和控制自己的數據如何被收集、使用和共享，以此增強用戶對智能系統的信任。最后，企業應開發部署可解釋的AI模型，確保智能決策的每一步驟均可被追蹤理解。具體來說，可以采用解釋性較高的算法，并提供詳細的決策記錄，以便在出現爭議時能夠清楚地解釋決策過程。此外，企業還應定期發布關于AI系統工作方式和決策過程的白皮書或透明度報告，與公眾分享AI決策的影響評估和性能指標，以此增強外部利益相關者信任。

3.4 增強能力培訓，提升會計人員新技術適應性

首先，企業應定期組織技術更新培訓，與專業培訓機構或技術供應商合作，定期舉辦培訓研討會和在線課程，涵蓋人工智能基礎、數據分析技術，以及這些技術如何應用于會計工作的實際案例分析。此外，培訓還應包括實操環節，如數據處理軟件的操作，AI工具在財務報表分析中的應用等，確保會計人員能夠將理論知識轉化為實際操作能力。其次，企業應為會計人員設計一條明確的職業發展路徑，包括晉升機制、專業能力培養及潛在的職位轉換機會。為此，企業應開展職業規劃研討會，幫助會計人員理解在智能管理會計領域中的發展前景，并提供必要的資源支持，如資助會計人員參加專業資格認證課程，或者提供在職學習和研究機會。最后，企業應鼓勵會計部門與IT部門、數據分析團隊等進行深入交流協作，定期組織跨部門工作坊和團隊建設活動，讓會計人員參與到數據系統的設計優化過程中，了解數據流程和系統運作的全貌。同時，企業也可實施跨部門項目，如企業資源計劃（ERP）系統更新或財務數據自動化處理項目，使會計人員在實際項目中應用新技術，培養其項目管理和技術應用的雙重能力。

4 結束語

綜上所述，智能管理會計在數字經濟時代展示出強大的發展潛力和實際應用價值。通過引入人工智能、大數據等技術，智能管理會計能夠提高財務信息處理效率，促進企業戰略決策和資源優化。未來，企業和會計專業人士應積極適應這一變革，通過持續教育和技能提升，以把握智能時代下管理會計的新機遇。

參考文獻

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[3]丁嬌.人工智能時代下財務會計向管理會計轉型淺析[J].首席財務官，2022，18（10）：3.

[4]趙潞銘.數字經濟時代背景下管理會計發展路徑研究[J].中文科技期刊數據庫（全文版）經濟管理，2022（12）：4.

[5]陳平鋒.數字經濟時代企業管理會計數智化轉型路徑分析[J].審計與理財，2023（12）：58-60.

作者簡介：趙鮮艷（1984-），女，漢族，山西忻州人，本科，中級會計師，研究方向：管理會計。