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| 人工智能技术对会计信息质量的影响 |
| 第740期 作者：□文/焦宇慧 时间：2024/11/1 16:02:31 浏览：7次 |
［提要］ 现代技术的发展给会计信息质量带来深远的影响。本文以人工智能技术为例，探讨其对会计信息质量的影响。首先分析人工智能在会计领域的应用，重点讨论人工智能对会计信息质量的正面影响，最后分析人工智能对会计信息质量可能带来的负面影响。本文旨在为会计行业合理利用人工智能技术，提高会计信息质量提供理论支持。
关键词：会计信息质量；人工智能；智能审计；智能记账
中图分类号：F23 文献标识码：A
收录日期：2024年4月28日
近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，其在会计领域的应用越来越广泛。人工智能技术的应用不仅提高了会计工作的效率，也在一定程度上改善了会计信息的质量。本文以人工智能技术为例，探讨现代技术对会计信息质量的影响，以期为会计行业合理利用技术，提高会计信息质量提供理论支持。
一、人工智能技术在会计领域的应用
（一）智能审计。人工智能能够通过大数据分析和机器学习算法，对企业的各项财务数据、业务流程等进行全面、智能化的审计。与传统的人工审计相比，智能审计能够更快速、准确地识别异常交易，发现潜在的错误和舞弊行为。例如，人工智能可以自动扫描海量的账簿记录，识别异常的会计科目、交易金额等，帮助审计人员快速定位审计重点。同时，智能审计系统还能够持续监测企业的财务状况，及时预警潜在的风险，为企业提供实时的风险管控建议。
（二）智能记账。智能记账系统能够利用光学字符识别、自然语言处理等技术，自动扫描和识别各种商业票据，如发票、收据等，并根据相关会计准则，自动生成相应的会计凭证，记录到账簿中。这不仅大幅提高了记账的效率，而且能够最大限度地减少人工录入错误，提高了会计信息的准确性。同时，智能记账系统还能根据企业的具体情况，自动计算各项财务指标，生成财务报表，为管理层提供及时、准确的决策依据。此外，智能记账系统还能够通过机器学习算法，识别异常交易，协助会计人员及时发现潜在的舞弊行为，为企业的内部控制和风险管理提供支持。
（三）其他应用领域。人工智能可以辅助会计人员进行复杂的财务分析和预测。通过大数据分析和机器学习，人工智能系统能够挖掘历史财务数据中的隐藏规律，为企业未来的财务走势提供准确的预测，为管理层的决策提供科学依据。同时，人工智能还可以帮助会计人员自动生成管理报告，提取关键财务信息，以直观、易懂的方式呈现，大幅提高报告编制效率。
二、人工智能技术对会计信息质量的正面影响
（一）提高信息准确性。传统的会计工作中，大量工作需要人工完成，易出现人为失误，如输入错误、计算错误等，影响了会计信息的准确性。而人工智能系统能够通过自动化的数据采集、处理和计算，最大限度减少人为错误的发生。例如，智能审计系统能够快速扫描海量的交易记录，及时发现异常情况，并采取自动化的内部控制措施加以纠正；智能记账系统能够自动识别各类票据，根据会计准则自动生成凭证，大大降低了人工录入错误的风险。
（二）提升工作效率。传统的会计工作，尤其是一些重复性、繁琐的工作，如记账、报表生成等，需要耗费大量的人力和时间成本。而人工智能技术的应用，能够实现这些工作的自动化和智能化。例如，智能记账系统能够自动识别和记录各类商业交易，大幅提高记账的速度和效率；智能报表系统能够根据企业的实际情况，自动生成各类财务报表，减轻会计人员的报表编制负担。
（三）减少人工错误。传统的会计工作中，大量的记录、核算、报表编制等工作需要人工完成，这不可避免地会产生各种人为失误，如输入错误、计算错误、判断错误等，最终影响会计信息的准确性和可靠性。而人工智能技术的应用，能够通过自动化的数据处理和控制机制，最大限度地降低这些人为错误的风险。例如，智能审计系统能够快速扫描海量的交易数据，自动识别异常情况，并及时预警，帮助会计人员及时发现并纠正错误；智能记账系统能够自动生成会计凭证，大幅降低人工录入错误的可能性。
（四）强化内部控制，提升监督水平。传统的内部控制依赖于人工审查和检查，容易受到人为因素的影响，存在效率低下和盲区的问题。而人工智能技术的应用，能够弥补这些缺陷，实现内部控制的智能化和自动化。例如，智能审计系统能够持续监测企业的各项业务活动，实时发现异常情况，并自动分析其潜在风险，为管理层提供决策支持。同时，人工智能还能够根据企业的具体情况，制定智能化的内控规则，自动检查各项业务的合规性，大大提升内部控制的覆盖面和有效性。
（五）丰富会计数据分析和预测能力。人工智能技术能够通过大数据分析和机器学习算法对海量的会计数据进行深入挖掘和分析，发现隐藏的模式和趋势，为企业决策提供更加全面和准确的依据。例如，人工智能系统能够自动抓取和整合企业内外部的各类数据，包括财务报表、经营数据、市场信息等，运用复杂的分析模型，识别关键财务指标和风险因素，为管理层提供数据驱动的决策支持。同时，人工智能还可以应用于财务预测领域，通过对历史数据的深入学习，准确预测企业的未来财务状况和现金流走势，为企业的中长期规划提供科学依据。
三、人工智能技术对会计信息质量的潜在风险和挑战
（一）信息安全隐患。尽管人工智能技术为会计信息质量带来了诸多积极影响，但其应用也存在一些潜在的风险和挑战，首要的就是信息安全隐患。随着会计信息的数字化和智能化，企业的财务数据和业务信息都被集中存储于人工智能系统中，这无疑增加了信息遭到黑客攻击、系统故障等风险的可能性。一旦出现数据泄露或系统瘫痪，不仅会严重影响企业的正常经营，也可能导致客户信任的损失，从而危及企业的声誉和市场地位。
（二）人工智能“黑箱”效应。人工智能系统通常基于复杂的机器学习算法，在做出决策或判断时，其内部的工作原理和逻辑并不透明，对于会计人员和管理层来说存在一定的"黑箱"效应。这不仅限制了人们对系统行为的理解和信任，也可能影响会计信息的可靠性和可审查性。在一些重大的财务决策中，如果无法清楚地解释人工智能系统的判断依据，极易引发争议和质疑。同时，算法的不可解释性也可能导致会计从业人员难以掌控风险，削弱其专业判断能力。
（三）人工智能系统故障或错误风险。人工智能系统通常依赖于复杂的算法和海量的数据支撑，一旦系统出现故障或算法存在缺陷，就可能导致严重的后果。比如，在智能审计过程中，如果系统漏识别了某些异常交易信息，就可能导致审计失误，影响会计信息的准确性；在智能记账中，如果系统错误地识别和记录了某些商业凭证，也将产生错误的会计记录，降低会计信息的可靠性。此外，人工智能系统的输出结果也可能存在偏差和错误，比如在财务分析和预测中，如果系统的预测模型设计存在问题，就可能给管理层的决策带来负面影响。这不仅影响会计信息的质量，也可能导致企业遭受严重的经济损失。
即便是经过充分测试和验证的人工智能系统，在实际应用中也可能出现意料之外的故障或错误，尤其是在复杂多变的商业环境中。因此，企业在应用人工智能技术时，必须充分评估其潜在风险，建立健全的应急预案和容错机制，确保一旦系统出现问题，能够及时发现并修复，尽量减少对会计信息质量的负面影响。同时，企业还应加强对人工智能系统的持续监控和维护，不断优化算法和完善数据，提高系统的可靠性和稳定性。
（四）会计从业人员技能结构调整需求。随着越来越多的会计工作被人工智能系统所取代，传统的会计技能和工作方式将面临深刻的变革。一方面，人工智能技术可以自动完成大量的记账、审计、报表编制等重复性工作，使得会计人员从繁琐的日常核算中解脱出来，能够把更多精力投入到复杂的财务分析、风险评估等高附加值的工作中。这就要求会计人员不仅需要具备扎实的会计专业知识，还要掌握数据分析、建模、编程等技能，以更好地利用人工智能工具，发挥自身的专业价值。另一方面，人工智能系统的不透明性和潜在风险也要求会计人员具备更强的批判性思维和风险管控意识，能够对人工智能系统的判断结果进行有效的审核和验证，确保会计信息的可靠性。
四、对策建议
（一）加强人工智能系统建设和管理。为了充分发挥人工智能技术在提高会计信息质量方面的作用，企业首先需要加强对人工智能系统的建设和管理。一方面，企业要建立健全的人工智能系统规划和管理机制，根据自身的业务特点和信息化需求，制定科学合理的系统建设方案，确保人工智能技术的应用目标与企业战略相一致。在系统选型时，企业要充分评估不同解决方案的功能特点、系统稳定性和数据安全性，选择最适合自身需求的产品。同时，企业还要重视人工智能系统的持续优化与升级，保持系统的先进性和适用性，随时跟进行业技术发展动态。另一方面，企业还需要建立完善的人工智能系统管理制度，明确系统使用规范和安全控制措施，确保系统运行的合规性和有效性。例如，制定严格的系统访问权限管理，限制无关人员对敏感数据的操作；加强系统故障监控和应急预案演练，确保出现问题时能够及时发现和修复；定期对系统进行安全评估和漏洞修补，防范信息安全风险。同时，企业还要加强人工智能系统的数据管理，确保原始记录的完整性和可追溯性，为系统输出结果的可靠性提供有力保证。
（二）完善信息安全和隐私保护机制。企业要建立健全的信息安全管理体系，明确信息安全的责任，制定详细的安全防护措施和应急预案，定期开展安全评估和风险排查，确保关键信息资产的安全性。企业还要加强对人工智能系统的安全防护，包括访问控制、加密技术、监控预警等，有效阻挡各类恶意攻击，避免关键信息遭到泄露或篡改。企业还应建立完善的隐私保护机制，明确个人隐私数据的收集、存储、使用和披露规则，确保客户和员工的隐私权得到充分保护。同时，企业应加强信息安全和隐私保护的合规性管理，确保符合相关法律法规的要求，维护企业的合法权益。
（三）加强会计从业人员人工智能应用技能培养。企业应高度重视会计人员的人工智能应用技能培养，为他们创造学习机会，帮助他们成长为复合型的专业人才。企业要加强对会计人员的人工智能基础知识培训，使他们深入理解人工智能的基本原理、技术特点和应用领域，增强对人工智能系统的认知和理解能力。同时，还要针对不同岗位，有针对性地培养会计人员的人工智能应用技能，如数据分析、建模、编程等，提升他们利用人工智能工具开展高附加值工作的能力。
（四）建立人工智能应用监管体系。企业要明确人工智能系统在会计信息处理、风险控制、决策支持等关键环节的使用规则和审批流程，确保其应用行为符合企业的内部控制要求。企业还要建立独立的监督部门，定期对人工智能系统的运行情况进行审查，及时发现并纠正可能存在的问题，确保系统输出结果的合规性和可靠性。企业还应加强与行业监管部门的沟通协作，及时了解监管动态，主动接受外部监管，确保人工智能技术的应用符合相关法律法规的要求。同时，企业还要积极参与行业自律组织的建设，共同制定人工智能技术在会计领域应用的行业标准和道德规范，促进行业健康有序发展。
综上，人工智能技术的应用为会计行业带来了新的机遇和挑战。一方面人工智能可以提高会计信息的准确性和工作效率，减少人工错误；另一方面人工智能也存在一定的信息安全隐患和“黑箱”效应。因此，会计行业要合理利用人工智能技术，建立健全的管理制度，不断提高会计信息质量，为企业经营决策和财务管理提供更加可靠的依据。
（作者单位：南京交通职业技术学院）
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