人工智能和大数据对会计学科发展的影响

杨 静

（山西林业职业技术学院，山西太原 030002）

在财务管理中，会计工作是比较重要的组成部分，也是企业经营活动中的一个重要工作。随着市场经济的不断发展，企业的规模明显扩大，业务范围逐渐拓展，会计工作需要接触诸多的信息数据，在一定限度上增加了处理难度。1956年美国计算机科学家约翰.麦卡锡在达特茅斯会议上提出人工智能概念，在信息化时代背景下，人工智能迅速发展，以机器学习为核心的人工智能技术被广泛运用于大数据、语音以及视觉等多个领域中。大数据指为了更有效、更经济地从类型和结构不同、大容量以及高频率的数据中对特定价值进行获取而设计的新一代数据技术和架构，对于信息爆炸时代产生的海量数据，一般使用“大数据”来描述和定义，并且对与之相关的技术发展和创新进行命名[1]。在未来的人工智能发展中，以大数据的深度学习为基本前提是比较重要的一个基础，人工智能是人类社会经济生活中运用大数据深度学习的一个主要表现。文章对大数据和人工智能对会计学科发展的影响进行研究。

1 人工智能与大数据概述

1.1 人工智能

人工智能作为21世纪新兴的一门技术学科，通常指对人工智能方法和理论的一个延伸与践行。运用人工智能技术，能够促进与人类智能相似的方法应对相关领域环境和数据的实现，智能的反应符合目前社会经济发展的需求。运用人工技能技术有助于准确理解和识别人类语言，尤其是处理图像，利用智能技术中的模拟人类大脑来分析和处理数据，促进相关领域工作效率的提高。

（1）以输入计算机符号促进智能管理的实现，一般适用于规律分布的数据管理工作。

（2）对人类大脑的工作原理进行模拟，人工智能系统的工作原理类似人类大脑的结构塑造，使用人员在日常的工作中能够像大脑一样对相关的信息进行接收，利用指令处理信息，能够对不规律的数据进行处理，如视频、音频以及图像等。会计工作人员在工作中会接触海量的数据，采用人工计算方法比较费力费时，常规的计算机不能迅速完成巨大的工作量。需要运用先进的人工智能技术计算海量数据，确保其精确度和效率。

1.2 大数据

大数据主要指在规定时间内通过传统软件无法对数据进行处理的一个集合。在大数据时代背景下，采用新的技术和模式，才可以有效处理海量信息，与传统技术相比，新处理技术的流程优化能力、决策力以及洞察力均较强，可以推动各项关于国计民生事业的发展，在对产业规模和业务规模进行拓展的基础上，增加企事业单位的财务工作量，逐渐细化财务管理工作，在一定限度上为财务管理人员带来新的挑战，应该正确运用大数据和人工智能技术，从而提高整体工作水平。

1.3 人工智能和大数据为会计行业带来的机遇

人工智能技术的出现，打破了传统的会计电算化状态，推动了工作机器人化的实现，逐渐摆脱频繁无效率的财务工作状态，为企业财务工作的开展奠定基础，还能降低机构和公司决策分析的成本和风险。科学技术作为一把双刃剑，既可以顺利完成复杂的财务工作，又与传统会计基本一致，尤其是一些财务风险预警，能够通过AI技术，对数据进行设计，选择合适的计算方法，明确不同财务问题的欺诈预警和资本犯罪风险，如债务、资产膨胀以及公司股价上涨等，实现云计算功能与大数据评估的有机结合。

大量非结构化和结构化的数据，可以为机器学习所需的算法、建模提供支持，准确分析数据，对现状进行了解和监控，使未来业务的风险和收益降低，促进算法和模型编程分析精度的提高。现代金融服务行业具有广阔的应用前景，这一行业结合人工智能技术，可以有效收集和分析数据，提高数据利用水平。

2 大数据和人工智能对会计学科发展的影响

2.1 转变信息的呈现、获取以及使用方式

会计信息尤其是财务会计信息，具有较强的专业性，在确认的环节中，通常需要会计根据已经发生的业务凭证进行核算，尤其是在会计计量这一环节，需要根据历史成本进行操作，在信息披露环节，需要将会计分期假设作为前提来报告。会计信息的计量要求呈现出可理解性和及时性的特点，但从实际操作层面分析，又具有滞后性的缺点。在人工智能和大数据时代背景下，从根本上转变了信息的使用、获取以及呈现方式。

在大数据中，多样性（Variety）是比较重要的特点，大数据具有多种多样的形式，其中可视化是一个比较重要的表现[2]。在可视化分析技术中，根据人的分析主体和需求主体，运用人际交互和认知规律的分析方法，在数据分析过程中运用机器并不擅长但是人所具备的认知能力；可视化能够使信息的可理解性增强，包括多个方面的内容，如视觉设计、科学可视化、知识可视化以及信息可视化等。快速性（Velocity）也是大数据比较重要的一个特点，能够使我们对及时性的认知发生转变，大数据和人工智能能够提供实时信息（Real-Time Information），使定期财务报告无法支撑企业各项业务运营和投融资决策的局面得到改善。

在会计实践和会计理论的发展中，全新的集约共享观念是比较重要的前提，会计可以发展为新兴的一个职业，即“自助式”信息服务。

2.2 管理会计和财务会计的一体化

分析会计工作的管理现状，管理会计和财务会计负责的工作内容存在一定的区别，前者以对内报告为主，后者则负责对外报告。两种工作的职能目标不同，其核算的依据也存在一定的区别，对资料的精确和时效要求也不同。但随着人工智能和大数据的运用，这一情况发生了转变。

（1）运用人工智能技术开展程序性的会计工作，能够缩短工作时间，减轻会计人员的工作量。

（2）精细化管理作为现代企业的一个主要目标，要求进一步强化会计的管理职能，增强会计效能。财务会计人员应不断学习，打破传统会计工作的限制，在面对大数据和人工智能技术冲击时，选择合适的会计工作方式。

（3）在大数据和人工智能的影响下，会计管理模式和体系也发生了一定改变。智能化和数字化作为企业管理和经营的一个发展趋势，促进财务会计与管理会计的一体化，是企业发展壮大的一个必然趋势[3]。

2.3 非会计信息对会计信息的补充

分析目前的财务会计工作现状，发现非会计信息无法作为补充进入会计信息系统，在会计报表中不能反映非会计信息。社会经济不断发展，企业经营过程中受到非会计信息的影响明显增加，在会计信息系统中，单纯对会计信息进行计量，存在一定的局限性，会降低财务会计的工作效率和质量[4]。计量企业的无形资产时，企业的无形资产包括企业信誉、人力、供应商以及客户等诸多因素，采用传统的会计报表，不能将这些企业的无形资产项目充分反映。使用大数据技术，能够统计分析企业有价值的无形资产，作为会计报表的一个附表呈现给企业的管理层，为企业管理层制定今后的发展战略和营销策略提供有效依据。

2.4 会计向业财融合的方向发展

分析既往的会计理论和实践可以发现，会计的特征呈明显的反应性，作为一面镜子，可以将企事业单位的各类业务活动过程和结果充分反映出来。在人工智能和大数据背景下，会计具有业务高度融合的特征[5]。企事业单位进行发展时，需要财务、内控等各项工作的协同配合，其财务管理不局限于单一的财务领域，延伸至比较广泛的多个领域如研发、战略制定、销售、人力资源、计划、供应以及生产等。

人工智能和大数据的进一步发展，能够为业务和财务的融合提供技术层面的数据支持，业务人员在信息系统中输入相关业务数据时，则、已经完成会计记录工作。财务人员通过大数据和人工智能技术，还能够收集和挖掘企事业单位内部的各种数据，深入分析各项业务活动面临的风险，将其作为基本依据，实施科学的预判，加强风险管控。但需要注意财务、内控等业务融合工作，在未来的发展中，财务与业务的融合、财务与会计的融合都是一个发展趋势和主要目标。

3 结语

人工智能和大数据技术为会计行业和学科教育带来了较大的冲击，对会计工作的方方面面产生了一定影响。在新时代背景下，会计学科教育应顺应时代发展潮流，把握发展机遇，对人工智能和大数据技术对会计行业的促进作用和深远影响进行全面分析，将这些知识融入会计教学中，可以丰富会计人员的知识储备，掌握先进的技术和知识，能够在人工智能和大数据背景下，更好适应会计工作，实现会计学科的长远发展。