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摘要：自人工智能技术的出现和发展以来，人类社会的生活方式和工作模式正以肉眼可见的速度改变着。会计工作依托这一技术也展现出了新的作业模式。了解人工智能在会计工作中的应用与挑战可以帮助国家和企业更好地顺应前沿技术的发展，助力会计工作在新技术的支持下更好地发展。文章将详细阐述人工智能技术的发展概况、人工智能在会计工作中的具体应用情况以及出现的数据安全风险、成本问题、技术问题等挑战，并针对挑战提出相应的优化建议。
关键词：人工智能；会计工作；应用
引言
在数字化技术和信息技术日益繁荣发展的背景下，人类社会的方方面面正在逐渐被打下数字化和信息化的烙印，由此所带来的结果是，人们的生活方式和工作模式正发生着天翻地覆的变化。机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、语音识别、计算机视觉等人工智能技术被广泛应用于现实生活中，这极大地提高了人们生活的便捷度，也为各行各业的发展提供了新的动力，会计工作也不例外。
一、人工智能发展概述
人工智能最早可以追溯到20世纪初期。经过长时间的发展，人工智能已经影响到了人类生活的方方面面。
（一）萌芽与诞生阶段
20世纪30年代，著名的“人工智能之父”艾伦·图灵提出了“图灵机”概念，这是一个理论上的计算机模型，用于探讨算法和计算的本质。20世纪40年代，约翰·冯·诺依曼提出了冯·诺依曼架构，这是现代计算机的基础结构。此时，计算机开始被视为可以处理复杂问题的工具。这一阶段的发展主要聚焦于人工智能的理论基础和技术基础。
人工智能诞生于1956年的达特茅斯会议。在这次会议上，人工智能这一术语被首次提出。至此，人工智能作为一个研究领域正式诞生。20世纪50—60年代是人工智能发展的初级阶段［1］，这一阶段的研究主要集中在“符号AI”，即利用符号处理方法来模拟智能行为。这些早期程序可以解决数学定理和逻辑问题。
（二）曲折发展阶段
20世纪70年代，人工智能的发展迎来了第一个寒冬。当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的人工智能问题。由于缺乏进展，相关机构对人工智能的资金支持逐渐暂停，对人工智能的研究兴趣也相应地减退。人工智能的发展陷入低谷。
到了20世纪80年代，计算机技术的发展使得人工智能的研究重新获得关注。知识工程和专家系统成为研究重点。这些系统通过捕捉领域专家的知识，能够在特定领域做出专家级的决策，而专家系统在医疗和金融等领域获得的成功推动了人工智能的普及。
人工智能的普及并不是人工智能发展的春天。20世纪90年代，由于技术限制、专家系统的特定使用条件以及当时人工智能狭窄的应用领域，许多的人工智能项目未能达到预期的设想状态，研究者们将经费用于更易于出研究成果的项目上。人工智能的研究又迎来了第二个寒冬。
（三）高速发展阶段
迈入21世纪，人工智能研究逐渐转向机器学习，尤其是数据驱动的方法。支持向量机（SVM）和随机森林等技术开始被广泛应用。21世纪10年代，深度学习技术获得突破性进展。神经网络模型，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功。而2016年的AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石事件，标志着人工智能在复杂策略游戏中的突破性进展。如今，生成模型（如GPT系列）和大规模预训练模型成为研究热点。GPT-4等模型在自然语言生成、对话系统等方面展示了强大的能力。
人工智能的发展是一个持续演变的过程，每个阶段的突破都在推动技术向前发展。随着技术的进步和应用场景的扩展，人工智能的未来充满了潜力和挑战。
二、人工智能在会计工作中的应用
人工智能技术主要包括自然语言处理技术、语音识别技术、机器学习技术以及人工神经网络等方面。这些技术在会计工作中有着重要的作用。
（一）自然语言处理技术（NLP）在会计工作中的应用
自然语言处理技术在会计工作中的应用主要集中于文档的处理和数据的提取上。
一方面，自然语言处理技术可以自动读取和解析发票中发票号码、金额等信息，收据中的供应商名称和日期等信息以及其他财务文档中的关键信息，并将这些文本信息转换为结构化数据，这能够缩短人工记账消耗的时间，提高记账的准确性。［1］在合同管理中，自然语言处理技术可以自动分析合同内容，提取关键条款和条件，帮助财务人员管理合同履行情况。另一方面，自动语言处理技术可以从电子邮件、会议记录或其他文本中提取与财务相关的信息，并将这些信息整合到财务系统中，能够从大量的非结构化文本中提取结构化的财务数据。不仅如此，通过对文本的语义分析，财务人员利用这一技术可以很快地按照自己的需要获取公司公告、市场趋势和行业报告等信息。
自然语言处理技术显著提高了会计工作的自动化程度和数据处理能力，使得财务管理变得更加高效和精准。
（二）语音识别技术（ASR）在会计工作中的应用
语音识别技术在会计工作中的应用主要体现在语音的识别与录入以及语音命令等方面。
语音识别技术可以将语音转换为文本。财会人员通过语音输入发票信息、交易记录或其他财务数据，这一行为减少了手动输入文本信息的时间，简化了会计数据的录入过程，能够降低人为错误的发生，提高工作效率。在财务会议中，语音识别技术可以实时将讨论内容转录为文字，方便会议记录和后续跟进。这样不仅节省了记录时间，还能确保重要信息被准确记录下来。此外，通过语音识别技术，财务人员可以口头输入对数据的分析要求或报告生成请求，系统能够将这些口头命令转化为具体的操作指令，自动生成财务报表或分析报告。这一行为节省了人工输入和处理的时间。会计软件可以通过语音识别技术支持语音命令，允许用户通过语音指令执行查询账户余额、生成财务报告、检查交易记录等特定的操作。这种方法使得操作更加便捷，极大地提升了工作效率。
（三）机器学习技术（MATLAB）在会计工作中的应用
机器学习技术在会计工作中的应用正在迅速扩展，它不仅能完成基础性的文本处理工作，还能辅助财务人员作出决策。
在预算管理工作中，机器学习模型可以通过分析历史数据、市场趋势和其他相关因素，预测未来的收入，助力制定更加明智的预算和投资决策［2］；可以根据输入的数据，分析预算执行中的实际数据与预算计划的差异，识别出预算偏差的原因，并提出调整建议。在风险管理方面，机器学习算法可以识别出异常的支付、转账和账户活动以及异常的交易模式和行为，从而检测出潜在的欺诈活动，帮助企业更好地规避风险。此外，机器学习模型通过分析客户的信用历史、交易行为和其他相关数据，客观地评估客户的信用风险，从而帮助财务人员更加科学地制定贷款审批策略，更加高效地管理信贷风险。智能机器人还能充当智能财务顾问的角色，机器学习可以基于企业的财务状况和财务目标，通过分析大量的市场数据和趋势［3］，为企业提供个性化的投资建议、储蓄策略等财务建议和规划服务，其智能化的支持，能够帮助管理层作出更明智的决策。
（四）人工神经网络（ANN）在会计工作中的应用
人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，能够通过学习和处理大量数据来识别模式、做出预测和决策。
在财务预测方面，人工神经网络不仅可以通过分析历史成本数据和市场信息，预测企业未来的成本趋势，识别成本控制的机会，还可以通过分析供应链中的数据，优化采购和库存管理，从而帮助企业更好地进行成本控制和优化。此外，人工神经网络既可以通过分析企业历史现金流数据和其他相关数据，预测企业未来的现金流情况，从而帮助企业更好地管理流动资金；又可以识别数据中的复杂模式，通过分析历史财务数据、市场趋势、经济指标等数据，从而预测出企业未来的收入和支出情况，为管理层决策提供更加准确的财务预测。
在企业的合规性和审计方面，人工神经网络一方面通过分析企业的财务数据和交易记录，帮助企业来检查相关的财务工作是否遵守了会计准则和法律法规的要求，保障企业的合规性目标；另一方面，通过在自动化审计过程中的数据分析，识别出潜在的合规问题或财务不一致问题，从而帮助企业更好地进行风险防范和公司治理。
三、人工智能在会计工作中的挑战
（一）人工智能技术自身所固有的弊端和带来的冲击
从人工智能技术的应用来看，不论是智能机器人还是智能软件，它们的研究开发都是依靠专业的技术人员来进行编程和设计。因而，在数据的输入以及编程的过程中无可避免地会受到自然人的影响。鉴于人工智能技术在各行业的应用中所展现出来的高效性，雇主们纷纷引进人工智能技术的产物，导致部分岗位的职员被解雇，冲击着就业市场和人才结构。自人工智能技术出现起，伦理问题就一直被专家学者所讨论。如何划分人工智能在生活和工作中所承担的责任，至今也没有明确的规定和条例。
（二）人工智能技术应用于会计工作中所产生的弊端
1.数据安全风险
数据安全是生成式人工智能能否进一步应用到会计领域的重要问题。［4］人工智能在会计工作中的应用需要庞大的数据来支持运行，这涉及到了大量的企业财务数据以及个人和企业隐私信息，而财务数据的敏感性和企业信息的隐秘性使得数据泄露风险是一个极其严重的问题。人工智能系统有极大的可能性会成为黑客攻击的目标。如果因数据安全措施不够完善以及保密措施不到位而导致数据泄露、篡改、丢失或其他安全问题，这将使企业面临声誉受损、客户信任丧失、法律诉讼、罚款及赔偿等困境，对于企业而言是不可估量的损失。
2.前期成本提高
首先，智能财务软件和智能机器人等财务工具的开发，需要复合型人才来牵头，研究开发需要投入大量的资金和时间等资源，这就决定了一项智能财务软件的开发和引进成本不会低。其次，在软件投入使用时，需要专业的技术人员对财务人员进行培训，熟悉软件的使用方法，这也增加了时间成本和培训费用。最后，智能财务软件和智能机器人等财务工具需要不断更新升级和系统维护，甚至还会需要相应的配套设施来组合使用。这些都使得智能财务在短期内会增加企业的成本［5］。
3.技术问题
技术问题主要侧重于数据的准确性问题以及技术的限制性问题。智能财务软件的产生是依靠编程来实现的，并且在设计智能财务软件时需要大量的数据来支撑，这些都离不开互联网信息技术等新兴的科技。人工智能系统依赖于高质量的数据进行训练和分析，因此当输入数据存在错误或不一致时，人工智能系统的输出结果也会不准确。另外，企业财会部门的运转一般需要各个部门的配合，这意味着会计部门通常需要从ERP系统、CRM系统等多个系统中获取数据，而在整合这些数据过程中会遇到技术难题和兼容性问题。
4.冲击财务人才结构
传统的财务人员具有专业的财务知识和相关经验大体上就能胜任财务工作。然而，随着智能财务的发展，大量的基础性财务工作被智能软件和智能机器人所取代［6］，新兴技术的应用需要财务人员具备计算机、统计等方面的知识才能胜任。往后，基础性的财务岗位将会逐渐消失，财务人员也面临着失业的危机。在人工智能的背景下，财务人员的专业素养和专业胜任能力有了新的变化和要求，这会使得复合型人才的需求越来越大［7］。
四、人工智能在会计工作中应用的优化建议
（一）加强数据管理与隐私保护
在数据管理方面，首先要进行数据清洗。企业应建立严格的数据清洗流程，通过自动化的数据校验机制来识别和修正数据错误，确保所有输入数据准确、无重复且格式统一。其次是数据集成。企业应构建一个集成平台，将不同来源的数据汇聚到一个统一的数据库中，从而消除信息孤岛，使人工智能系统可以全面地分析和利用数据，提供更准确的预测和分析。再次是数据的备份与恢复。企业应定期备份关键数据，并建立灾难恢复计划，以防数据丢失或系统崩溃，确保备份数据的完整性，并定期测试恢复过程，以保证在紧急情况下能够迅速恢复数据。最后是数据的生命周期管理。企业应制定数据的生命周期管理策略，确保在数据不再需要时，按照规定安全销毁，减少数据泄露的风险。
在隐私保护方面，一方面是要对敏感财务数据进行加密［8］。企业应对敏感财务数据进行加密处理，确保在数据传输和存储过程中都能保护数据的机密性。另一方面是要进行访问控制。企业应实施严格的访问控制策略，确保只有授权人员能够访问重要财务数据和敏感数据。
（二）加大对智能机器人、智能财务软件的研发投入
智能机器人、智能财务软件是人工智能技术在会计工作中具体应用的载体。它们超越时间、空间的超强工作能力，极大地提高了会计工作的效率，可以有效减轻企业财务部门的人力成本。虽然现阶段该技术的开发应用还没有很成熟，前期的研究开发投入很大，但是随着研究进程的不断深入，智能机器人的工作领域不断开拓，智能财务软件的开发应用技术逐步提升，这些智能工具在会计工作中的普及程度加深，其生产成本及相关费用支出将会降低。因而，从长远来看，各企业应加大对智能机器人、智能财务软件的研发投入。
（三）持续更新技术
目前，新兴技术的迭代发展迅速，持续更新技术可以不断突破应用上的技术限制困境。随着研究的进展和应用场景的扩展，新算法和模型不断被提出，在会计工作中技术的准确性问题以及限制性问题可以得到更新完善。这将大大提高人工智能在会计工作中的应用广度和深度，更好地帮助财务人员快速、高效地使用智能财务软件，从而达到科技更好地服务于企业的目的。技术的不断演进使得人工智能能够更好地适应不断变化的需求和挑战。
（四）培养复合型财务人才
人工智能在会计工作中的广泛应用使得人机协同工作成为了新的会计工作方式。在这一改变之下，财务人员的知识储备不能再是单一的财会方面，还必须学习计算机、统计等方面的基础知识，同时还要熟练掌握智能财务系统的操作方式。财务人员应继续加强自己的职业判断能力，坚守职业操守，加快职能转变。与此同时，财务人员还应有与时俱进，不断学习的意识，紧跟时代发展潮流，接纳、学习和运用新兴技术更好地服务自己的财务工作，从而适应不断变化的社会经济和市场竞争［9］，推动会计行业持续发展。
五、总结与展望
人工智能作为新兴技术之一，其在应用场景中展现出的巨大优势使得人们纷纷追捧。然而新技术的应用也存在着数据安全风险、前期成本提高、技术问题以及冲击现有的人才结构等问题。总的来说，企业应正视科技发展的客观现象，顺应时代发展趋势，积极拥抱人工智能［10］，更好地将科技与企业发展结合起来，推动企业更好地转型升级。
参考文献：
［1］梅学为.人工智能时代国有企业财务会计向管理会计的转型研究［J］.活力，2024，42（15）：106-108.
［2］王婧.大数据时代企业财务会计工作流程的优化研究［J］.中国集体经济，2024（15）：121-124.
［3］裴丹丹.人工智能对会计工作的影响［J］.合作经济与科技，2023（19）：145-147.
［4］冯益，周章浩，邓凯兴，等.ChatGPT在会计领域的应用风险及对策［J］.财会研究，2024（7）：46-51.
［5］张文芳.Chat GPT对财务会计行业的影响及对策研究［J］.中国产经，2023（19）：170-172.
［6］孙萌.人工智能对会计行业的影响［J］.合作经济与科技，2024（13）：146-148.
［7］张潇月.会计智能化背景下企业会计信息系统的现状分析［J］.老字号品牌营销，2024（13）：180-182.
［8］莫铭秀.智能财务背景下财务会计的数字化转型之路研究［J］.中小企业管理与科技，2024（9）：126-128.
［9］许靖晗，张真真，宋豆豆，等.大数据时代企业财务会计向管理会计转型的思考［J］.商场现代化，2024（12）：180-182.
［10］杨园园.人工智能对企业财务会计的影响分析［J］.中国农业会计，2023，33（24）：12-14.后台-系统设置-扩展变量-手机广告位-内容正文底部 -
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人参与 2025-06-17 10:25:13 分类 : 经济学 点这评论 作者：团论文网 来源：https://www.tuanlunwen.com/
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