人工智能在会计行业的应用研究
吴优
作者简介：吴优（1995—），女，汉，江苏扬州人，硕士研究生，助教，扬州高等职业技术学校，研究方向：财会专业研究
    【摘要】人工智能（AI）已逐渐渗透到会计行业，深刻改变了传统会计工作模式。本文旨在探讨人工智能在会计行业中的具体应用，分析其应用现状以及所带来的机遇与挑战。为推动会计行业与人工智能的深度融合，企业和相关会计人员应当采取相应措施，来应对人工智能带来的机遇与挑战。
    【关键词】人工智能；会计行业；机遇与挑战
    引言
    人工智能作为当今科技领域的前沿技术，具有强大的计算能力、数据处理能力和智能分析能力，能模拟人类的思维和行为，自动完成复杂的任务。近年来，人工智能在会计行业的应用逐渐增多，为会计工作带来了全新的变革和发展机遇。在此背景下，深入研究人工智能在会计行业中的应用意义重大，既有助于企业和会计人员把握行业发展趋势、积极应对技术变革带来的机遇与挑战，又能为会计行业更好地应用人工智能提供理论指导和实践参考，促进会计行业的数字化转型和可持续发展。
    一、人工智能在会计行业中的具体应用
    （一）会计全流程自动化
    AI通过RPA 技术可以实现全流程自动化，系统可以快速扫描发票、收据、支票等财务凭证，自动识别关键信息，并将这些信息准确地录入会计系统中，同时根据历史数据和预先设定的分类规则，对生成的凭证进行自动分类，完成财务报表的编制。例如，阿优精灵的智能财税系统可自动完成发票采集、凭证生成、报表编制全流程，处理3000 张发票仅需15 分钟，错误率从人工的5% 降至0.01%。采用RPA 技术，不仅可以减轻会计人员的工作量，还显著提高了数据录入的准确性，降低了因人为错误导致的财务风险。
    （二）智能审计与风险预警
    审计是保障企业财务信息真实性和合规性的重要手段，风险识别与评估则是审计工作的关键环节。通过AI，可以对企业大量的财务数据和业务数据进行全面、实时的监测、审查和分析，自动识别潜在的风险点和异常交易，确保交易的合规与准确。AI 还可以建立风险评估模型，根据企业的业务特点、财务状况和历史数据，对不同风险因素进行量化评估，确定风险的严重程度和发生概率。一旦AI 通过大数据分析识别出潜在的风险或问题，及时发出风险预警通知，可以帮助企业及时地采取管理措施，以此增强企业的风险防范能力。
    （三）精准财务分析与预测
    AI的大数据分析技术在会计行业得到了广泛应用：一方面，AI 能从企业的业务系统中自动获取财务数据，根据报表模板和会计准则生成财务报表，深度分析数据以挖掘潜在规律，提供可视化财务分析报告，帮助管理者直观了解财务状况。另一方面，AI 可提高财务预测准确性，通过学习历史数据建立精准预测模型，综合分析多个因素预估未来财务状况。例如畅捷通好会计的动态预测模块，基于历史数据预测未来12 个月的现金流缺口，准确率比人工测算提高了37%，以此可以帮助企业提前调整信贷策略。
    （四）内部控制的优化
    AI可以帮助企业优化内部控制流程，提高内部控制的效率和效果。通过实时监控企业的财务活动和业务流程，自动检测异常交易和违规行为；同时对企业的采购、销售、生产等业务流程进行监控，及时发现流程中的漏洞和风险点，并提出改进建议。AI 通过对历史数据的学习，可以识别出内部控制中的薄弱环节和潜在风险，为企业内部控制的优化提供数据支持。
    （五）个性化咨询服务
    AI基于大语言模型，除了提供基础的查询服务外，还可以提供更为深入和个性化的客户咨询服务。通过对客户的财务数据进行分析，AI 可以识别潜在的投资机会或给出税务管理优化策略，为客户提出建议。例如天职国际的“天职税问”，能理解自然语言中的复杂财税问题。当某建筑企业询问“跨省项目预缴税款比例差异”时，系统能够自动匹配当地税务政策，并结合企业项目数据生成个性化申报方案。
    二、人工智能应用于会计行业的机遇与挑战
    （一）机遇
    1. 提高会计工作效率及准确率，降低人力成本
    AI 能够自动完成数据录入、核对、报表生成等重复性、规律性强的任务，因而能够减少人工操作，降低错误率、提高工作效率。例如，RPA 机器人依据预设程序运行，误差率趋近于零，且能全天候处理大量数据。
    2. 优化财务决策
    AI 能快速分析海量财务数据，挖掘潜在风险和机会，为企业决策提供准确、及时的信息支持。例如，AI 基于历史数据预测销售趋势和现金流，帮助企业制定合理预算和资金分配策略，优化资源配置，提升运营效率。
    3. 加强风险管控
    AI 系统可实时监控和分析交易数据，及时发现异常交易和潜在风险，识别欺诈等舞弊模式并发出预警。同时，AI 还可以自动跟踪和更新法律法规，帮助企业模拟各种经济环境或市场条件下的表现，确保企业的财务操作符合最新的合规要求。
    4. 促进业财融合
    AI 可以打破财务与业务之间的数据壁垒，构建业财统一的数据中台，打破数据孤岛，实现数据共享协同，使财务更好地服务于业务发展，使业务更好地推动财务发展。AI 与物联网、区块链的深度融合，使业财融合迈向“自驱动”阶段，业务活动自动触发财务处理，财务分析实时反哺业务优化，从而形成价值创造的闭环，促进业财融合。
    5. 推动审计创新和岗位创新
    AI 在审计领域能够通过自动化流程和智能分析工具，提高审计效率和准确性，将“事后审查”模式转变为“实时监控”，比如在自动抽取和分析样本数据时，就能够发现潜在的财务问题，实时监控企业的财务状况。
    AI 正重塑会计工作模式、拓展职能边界、创造新型岗位。传统的会计岗位通过AI 技术可以实现效率提升和职能延伸，催生了一批有“财务专业+ 数字技能”的复合型岗位，如财务数据分析师、AI 模型训练师、AI 财务应用工程师等。
    （二）挑战
    1. 数据安全与隐私保护问题
    AI 在会计行业的广泛应用使信息安全风险日益凸显，包括数据泄露、篡改、系统漏洞等风险。AI 处理财务数据时，整合了客户交易记录、银行流水、税务信息等敏感数据，其中，数据在训练、存储、传输环节易泄露。企业需采取数据加密、访问控制、匿名化处理等措施，确保数据的安全性和隐私性。
    2.AI 模型准确性问题
    首先，AI 模型存在出错可能，如OCR 识别错误、生成式AI 给出错误建议等，且AI 系统的稳定性也至关重要，会影响财务工作的连续性。若训练数据存在偏移，可能导致错误判断。企业需要持续监控与校正AI 模型，以技术优化为基础、管理规范为保障、流程容错为补充，构建全方位的风险防控体系，让AI 在可控范围内释放价值。
    3. 财务系统兼容性问题
    AI 技术应用需与企业现有财务系统整合，但传统财务系统可能存在老旧、兼容性差、稳定性低、安全性不足的现象。企业需改造升级现有系统，循序渐进整合，采用云原生、低代码等技术，实现财务系统与AI 的融合，确保AI 系统的稳定运行，释放数字化转型的价值。
    4. 职业道德和监管挑战问题
    AI 在会计、审计领域的应用带来了一系列的职业道德与法律问题，其中，客户数据保密、审计证据适当性等问题较为突出，而监管的滞后性加剧了制度层面的不确定性。
    会计人员需遵循保密义务，但AI 系统的分布式框架可能让保密责任难以追溯，可能会出现集体负责却无人担责的困境。从全行业来说，目前仍然没有统一的AI 财务应用标准和制度监管体系。
    5. 会计人员转型与岗位问题
    AI 技术的普及正深刻重塑会计行业人才需求结构，推动传统会计岗位向“技术+ 专业”复合型人才方向转型，带动就业结构调整。大多数财务人员缺乏数据思维和AI 应用能力，企业面临AI 人才困境。会计人员需从“精通核算规则” 向“用数据创造价值”转型，企业需加大对AI 人才转型的投资。
    三、会计行业应对人工智能发展的措施
    （一）加强人才培养，提升会计人员素质
    1. 转变教育理念
    会计教育行业应紧跟时代步伐，深刻认识到人工智能带来的机遇与挑战，将AI 知识纳入会计专业课程体系。传统的会计教育侧重会计核算和财务报表编制等基础技能的培养，而大数据时代背景下会计人员需要具备数据分析、信息系统操作、风险管理等多方面的综合能力。因此，整体会计行业要转变教育理念，注重培养学生的数字思维和创新能力，使学生能够更好地适应未来会计工作的变化。
    2. 加强人才培训
    会计人员要树立终身学习的理念，持续学习新的知识和技能，不仅要学习新的AI 基础知识，还需深入关注会计政策，深化会计理论与实践研究。企业应定期组织会计人员参加人工智能相关的培训课程，包括AI、智能财会软件操作、数据分析方法等。同时鼓励会计人员参加行业研讨会和技术交流活动，及时了解人工智能在会计领域的最新应用和发展趋势，不断更新知识结构，提升自身素质。
    （二）优化会计信息系统建设
    1. 选择或开发合适的智能财会软件
    企业应根据自身的业务规模、财务管理模式和信息化水平等因素，选择或开发合适的智能财会软件，以保证AI的稳定运行，实现财务系统与AI 的融合。智能财会软件作为财务数字化转型的载体，并非只是单纯的工具，应当可以通过业务－财务-AI 的深度融合，最终实现从“核算型财务”向“战略支撑型财务”的转变升级。
    2. 加强数据安全管理
    会计数据是企业的重要资产，数据安全至关重要。在人工智能环境下，会计数据的存储和传输更加复杂，数据安全风险也相应增加。企业要加强数据安全管理，建立健全数据安全管理制度，采用加密技术、访问控制技术等手段保护会计数据的安全。同时，要定期对数据进行备份和恢复测试，确保在数据丢失或损坏的情况下能够及时恢复数据，保障会计信息系统的正常运行。
    （三）规范行业监管，加强风险管理
    1. 制定相关标准和规范
    政府监管部门应加快制定人工智能在会计领域应用的标准和规范，明确人工智能技术在会计核算、财务分析、审计等方面的使用范围和操作要求。这些标准和规范应涵盖数据质量、算法公正性、信息安全等方面，确保人工智能应用的合法性和合规性。例如，规定会计数据的采集和处理必须符合会计准则的要求，人工智能算法的设计和应用要保证结果的准确性和可靠性。
    2. 加强监督检查
    监管部门要加强对企业使用人工智能技术的监督检查，定期对企业进行审计和评估，检查企业是否按照相关标准和规范使用人工智能技术，是否存在数据造假、算法歧视等问题。对于违反规定的企业，要依法进行处罚，维护会计市场的正常秩序。同时，监管部门还应建立举报机制，鼓励社会各界对人工智能应用中的违法违规行为进行监督和举报。
    （四）加强人工智能与会计的深度融合
    1. 加大科研投入
    加大科研投入力度是驱动人工智能与会计深度融合的核心引擎。企业需主动构建鼓励创新机制，引导会计人员深度参与科研项目，打破传统工作思维的桎梏，勇于探索人工智能在会计场景中的创新应用。通过科研与实务的深度融合，人工智能技术才能真正突破“工具化应用”的局限，在会计全流程中释放倍数效应。
    2. 坚持以人为本
    在技术狂奔的进程中，“以人为本”的核心原则更需坚守。未来的财务领域，真正的精英必然是既精通会计准则、深谙商业逻辑，又能熟练应用AI 模型的专业复合型人才。展望未来，AI 与会计的深度融合已成为不可阻挡的趋势，财会人员必须积极适应这一变革，才能在新的技术浪潮中立于不败之地。
参考文献
[1] 龙庆洪. 论人工智能发展对会计行业的影响[J]. 会计师, 2024(3):1-3.
[2] 苟家僖. 人工智能对会计行业的影响及建议[J]. 老字号品牌营销,2024(14):24-26.
[3] 谈笑. 人工智能对会计行业发展的影响及未来展望[J]. 中国经贸导刊, 2025.
[4] 赵烨霞. 人工智能技术对会计行业的影响及对策研究[J]. 企业改革与管理, 2024(18):125-126.
[5] 陈如凯. 数字化转型对会计行业的影响及应对策略[J]. 经济师,2024(12).