AI时代财务人员的能力转型与培养

作者简介：易玲，（1988.4--）女，汉族，湖南长沙人，长沙理工大学毕业，学士学位，注册会计师，税务师，中级会计师

摘要：本文系统探讨人工智能（AI）技术驱动下财务人员的核心能力重构路径与培养策略。基于全球财务智能化转型趋势，结合政策导向与行业实践，通过文献分析、案例研究与实证数据验证，提出财务人员需从技术能力、业务融合与伦理素养三方面实现能力升级。研究显示，技术工具的高效应用可使企业财务核算效率提升40%以上，但过度依赖AI可能弱化财务人员的战略判断力。本文创新性地构建“技术-业务-伦理”三维能力模型，并通过海尔集团、汕头大学等典型案例验证其有效性。最后，从企业培训、教育体系与个人发展层面提出协同培养策略，为财务人才适应AI时代提供理论与实践参考。

关键词：人工智能；财务转型；能力模型；业财融合；伦理治理

引言

全球数字经济规模预计2025年突破23万亿美元，AI技术成为推动财务领域变革的核心引擎。2024年，《政府工作报告》将“人工智能+”和“新质生产力”列为国家战略方向，彰显了我国推动科技创新与产业升级的决心。与此同时，财政部发布的《会计行业人才发展规划（2021-2025）》明确提出，要培养适应智能时代要求的复合型会计人才。在财务领域，AI技术的广泛应用正在重塑财务工作的流程和模式，对财务人员的能力提出了全新要求。然而，麦肯锡研究指出，全球70%的财务团队仍困于重复性事务，而AI驱动的自动化可将效率提升50%以上。理论与实践的鸿沟凸显研究价值：如何系统性重构财务人员能力框架？如何通过教育与实践协同破解转型难题？本文基于多维度实证分析，试图回答上述问题，填补现有研究在“技术赋能与伦理风险平衡”领域的空白。

1  AI技术对财务工作的范式重构

1.1 财务工作的智能化变革

AI技术的出现，为财务工作带来了前所未有的变革。机器人流程自动化（RPA）能够模拟人类操作，自动完成发票识别、账务处理、报表生成等重复性、规律性的任务，极大地提高了工作效率，减少了人为错误。以某大型制造业企业为例，引入RPA后，财务核算工作效率提升了40%，核算差错率降低了80%。

大数据分析（DA）技术使财务人员能够对海量的财务数据进行深度挖掘和分析，为企业决策提供更具价值的信息。通过对销售数据、成本数据、客户数据等的分析，企业可以精准把握市场趋势，优化资源配置，降低成本，提高盈利能力。生成式 AI（AIGC）则能够自动生成财务分析报告、预算方案等文档，为财务人员节省了大量的时间和精力。区块链技术的分布式账本特性，确保了财务数据的真实性、完整性和不可篡改，提升了财务数据的透明度和安全性，在供应链金融、审计等领域具有广阔的应用前景。

AI技术的快速发展，不仅改变了财务工作的执行方式，还引发了财务组织架构的深刻变革。许多企业开始构建智能化财务中心，将基础核算工作集中化、自动化处理，大量重复性任务被智能系统替代。这使得传统金字塔式的财务组织逐渐向扁平化、网络化转变，对财务人员的跨部门协作和项目管理能力提出了更高要求。据相关研究表明，在已经完成财务智能化转型的企业中，财务部门与其他部门的协作项目数量平均增加了约40%，这就需要财务人员具备更强的沟通协调和团队合作能力，才能保障财务工作与业务工作的协同推进。

1.2 传统财务人员的生存危机

AI技术的广泛应用，使得传统财务岗位面临严峻挑战。基础的核算、记账、报账等工作逐渐被智能软件和自动化系统所取代，企业对基础会计人员的需求大幅减少。据相关统计数据显示，过去5年，基础会计岗位的招聘需求下降了约30%。

汕头大学商学院副院长龙月娥指出，只会做账的“核算型”会计可能被淘汰，而懂Python、能挖掘数据价值的“分析型”人才才是企业亟需的。AI技术的应用要求财务人员不仅要掌握传统的财务知识，还需具备数据分析、信息技术、风险管理等多方面的能力。财务人员需要熟悉数据分析工具，如SQL、Excel高级功能，掌握Python编程技能，以便进行数据处理和分析。同时，要了解云计算、区块链等新兴技术的原理和应用，具备业务洞察能力和跨部门协作能力。

1.3 转型中的深层矛盾

尽管AI技术为财务工作带来了显著的效率提升，但财务人员在转型过程中仍面临诸多挑战。首先是技术应用的“工具依赖”风险。过度依赖AI工具可能导致财务人员决策能力退化，对数据背后的业务逻辑缺乏深入理解。一旦AI系统出现故障或错误，财务人员可能无法及时做出正确的判断和决策。

其次是数据安全与伦理问题。AI技术的应用涉及大量的财务数据和企业敏感信息，数据泄露、算法偏见等问题可能给企业带来严重的损失。例如，算法偏见可能导致错误的财务决策，损害企业的利益和声誉。再者，传统财务教育体系难以满足“会计+ IT”复合型人才培养的需求。高校和职业教育在课程设置、教学方法等方面相对滞后，培养出的财务人员难以适应AI时代的要求。此外，40岁以上的财务人员由于精力不足、认知滞后，在转型过程中面临更大的困难。未来的竞争将集中在批判性思维、战略决策等软技能领域，而这些正是传统财务人员所欠缺的。

2 财务人员能力重构的三维模型

2.1 从“核算者”到“价值创造者”

AI技术的发展使财务工作从“事后核算”向“事前预测”与“事中控制”转变。财务人员需要跳出传统的核算思维，深入业务场景，通过数据分析为企业创造价值。例如，某制造企业的财务人员通过对生产环节的成本数据进行分析，发现原材料采购成本过高，且生产过程中存在浪费现象。基于此，财务人员与采购部门、生产部门合作，优化采购流程，改进生产工艺，降低了15%的生产成本。

这种“业财融合”的能力要求财务人员不仅要精通财务知识，还要理解企业的业务逻辑，熟悉生产、销售、研发等各个环节。财务人员要成为连接财务与业务的桥梁，为企业的战略决策提供支持，实现从“核算者”到“价值创造者”的转变。

2.2 技术能力的升级与整合

在AI时代，技术应用能力是财务人员的核心竞争力。根据行业调研，企业最看重财务人员的以下技术技能：

（1）数据分析能力：运用Python、PowerBI等工具进行财务数据挖掘与可视化，从海量的数据中提取有价值的信息，为企业决策提供依据。

（2）智能工具操作：掌握 RPA、AIGC 等工具的配置与优化，能够根据企业的实际需求，定制化开发自动化流程，提高工作效率。

（3）风险防控能力：结合AI预警模型，实时监测企业的财务风险，提前发现潜在的风险点，并采取相应的措施进行防范。

（4）数字化战略思维：将技术工具与企业战略目标相结合，推动企业的数字化转型，提升企业的竞争力。

2.3 软技能的强化与创新

除了技术能力，财务人员还需要提升软技能，以适应AI时代的工作要求。

（1）商业洞察力：从财务数据中提炼业务增长机会，洞察市场趋势，为企业的战略规划提供建议。例如，通过对财务数据的分析，发现某一产品线的利润率持续上升，财务人员可以建议企业加大对该产品线的投入，拓展市场份额。

（2）沟通协调能力：财务工作涉及多个部门，需要与不同部门的人员进行沟通协作。财务人员要能够清晰地表达财务信息，协调各方资源，推动跨部门协作与战略落地。

（3）AI伦理意识：在技术应用中坚守职业道德底线，确保数据的安全和合规使用，避免算法偏见等伦理问题。

某跨国企业财务总监在采访中表示，具备“技术+管理”双重能力的财务人员，其薪资水平较传统岗位高出30%-50%。这表明，软技能的提升不仅有助于财务人员更好地适应工作，还能为其带来更高的职业回报。

3 财务人才培养体系的重构路径

3.1 高校教育的改革与创新

高校作为人才培养的主阵地，应积极推进教育改革，构建“AI +会计”跨学科课程体系。汕头大学商学院的实践经验值得借鉴：

（1）三层递进课程：设置基础层、技术层和创新层课程。基础层开设Python导论等课程，培养学生的编程基础；技术层开设智能财务决策等课程，让学生掌握AI技术在财务领域的应用；创新层开展综合案例实战，提升学生的实际操作能力和创新思维。

（2）教材与师资建设：编写《Python财务数据分析及应用》等教材，将AI技术与财务知识有机结合。派送教师参加AI技术培训，鼓励教师开展相关科研项目，提高教师的教学水平和科研能力。

（3）实践平台搭建：通过校企合作实验室、AIGC创意大赛等形式，为学生提供实践机会，提升学生的技术应用能力。此外，高校还应强化伦理教育，引导学生正确使用AI工具，避免“工具依赖症”。

3.2 企业培养的精准化策略

企业应建立以能力为导向的培养体系，助力财务人员实现能力转型。

（1）能力框架设计：结合行业趋势与企业战略，明确财务人员的核心能力要求，如数据分析、风险管理、业财融合等。

（2）分层培训机制：针对核算岗、分析岗、管理岗设计差异化的培训课程。对于核算岗，重点培训RPA等自动化工具的使用；对于分析岗，加强数据分析、财务建模等技能的培训；对于管理岗，注重战略规划、领导力等方面的培养。引入外部专家讲座，分享行业最新动态和实践经验，同时开展内部轮岗实践，让财务人员熟悉不同部门的工作流程。

（3）激励与评价体系：将AI技术应用能力纳入绩效考核，对掌握新兴技术、为企业创造价值的财务人员给予晋升或薪酬激励。例如，某科技公司通过“AI工具认证计划”，鼓励财务人员考取RPA、大数据分析师证书，并将其与职业发展路径挂钩，取得了良好的效果。

除了高校和企业，社会培训机构也在财务人员能力转型中扮演着重要角色。部分专业培训机构推出了定制化的AI财务培训课程，课程内容涵盖RPA财务流程自动化、AI财务预测模型搭建等热门领域。这些课程通常采用线上线下相结合的混合式教学模式，让学员在学习理论知识的同时，通过实际案例操作，提升对AI技术的应用能力。并且，部分培训机构还与企业合作，为企业定向输送掌握AI技术的财务人才。以某知名培训机构为例，其推出的“AI + 财务”特训营，已为超过50家企业培养了专业人才，得到了企业的广泛认可。

3.3 个人发展的持续化学习

财务人员自身应主动适应技术变革，制定个性化的学习计划，实现持续化学习。

（1）技术学习：学习基础编程知识，如Python，掌握智能工具的操作技巧，提升数据处理和分析能力。

（2）场景化应用：通过模拟案例训练，将所学技术应用于实际工作场景，如预算管理、成本控制、财务分析等，提高解决实际问题的能力。

（3）跨界知识补充：学习管理学、数据分析、信息技术等跨学科知识，拓宽知识面，提升综合素养。抖音视频中的财税专家建议，财务人员应将AI视为“协作工具”而非替代者，通过“提问技巧”优化AI输出质量，实现人机协同效率最大化。

4 典型案例分析

4.1 海尔集团：区块链驱动财务价值共创

海尔集团通过区块链技术重构财务共享模式，实现了供应链金融的实时结算与风险管控。在这一过程中，海尔的财务团队发挥了重要作用。财务人员不仅要掌握区块链技术的原理和应用，还要设计智能合约，分析链上数据，为业务部门提供定制化的财务解决方案。例如，通过区块链技术，海尔实现了对供应商的实时融资支持，缩短了供应链的资金周转周期，降低了融资成本。这一实践表明，技术整合能力与业务洞察力是财务人员价值创造的关键。

4.2 汕头大学：“AI + 会计”人才培养范式

汕头大学商学院通过“三层递进课程”与校企合作，培养出兼具会计专业知识与AI技术能力的复合型人才。近三年，学生在全国财会大赛中获奖30余项，毕业生就业率与薪资水平显著高于传统会计专业。该校的成功经验证明，跨学科教育体系是应对 AI 冲击的有效路径。通过将AI技术融入会计教学，培养学生的创新思维和实践能力，使学生能够更好地适应市场需求。

4.3 德勤中国：设计AI风险管理框架

德勤充分发挥他们的认知优势，自主研发了一款AI风险管理框架，计划使用人工智能和认知技术来改变业务流程。AI风险管理框架提供了一种识别并管控AI相关风险的机制，通过自动化日常任务，德勤的专业人员可以自由地专注于更复杂和判断密集型的任务和活动。这种转变使他们能够提供更深入的见解和更具战略性的建议，将会计师转变为商业顾问，并且减少相应的企业风险。在德勤经济研究所和德勤人工智能研究院共同编制《AI时代的抉择 — 以“信”筑基，行稳“智”远》报告中，拥有更成熟的AI治理框架的组织，使用AI解决方案的员工数增加了28%，收入增长近5%。

5 未来展望与建议

5.1 政策支持与行业协作

政府应进一步完善数字人才培养政策，加大对财务数字化人才培养的投入。推动高校与企业联合制定能力标准，开展产学研合作，培养符合市场需求的复合型人才。行业协会应建立AI技术认证体系，规范人才评价，为企业选拔人才提供参考。同时，行业协会可以组织开展各类培训、研讨会等活动，促进财务人员之间的交流与学习。

5.2 技术创新与伦理平衡

企业在推进智能化转型时，应同步建立AI伦理审查机制，确保技术应用符合法律法规与道德规范。加强对数据安全的保护，防止数据泄露和滥用。鼓励技术创新，探索AI技术在财务领域的新应用，如元宇宙技术在财务培训、财务决策模拟等方面的应用。

5.3 终身学习与生态构建

财务人员应树立终身学习的理念，通过在线课程、行业论坛、学术研讨会等渠道持续更新知识。企业与高校应共同构建“教育-实践-反馈”的良性生态，为人才转型提供支持。企业要为财务人员提供学习和实践的机会，高校要根据企业的需求不断优化教学内容和方法，形成人才培养的闭环。

结语

AI时代的到来，给财务人员带来了巨大的挑战，同时也带来了前所未有的机遇。通过能力重构与持续学习，财务人员能够从“数据记录者”转型为“价值创造者”，在AI时代占据竞争优势。这一转型需要政府、高校、企业与个人的协同努力，通过政策引导、教育创新、技术赋能与终身学习，共同推动财务行业向智能化、高效化方向发展。未来，随着AI技术的不断发展和应用，财务人员需要持续关注行业动态，不断提升自身能力，以适应时代的发展需求。

参考文献：

[1]陈沁梅.数字经济时代财务工作人员的能力提升路径研究[J].财讯， 2024 （19） ：159-161

[2]曹雪琪.“互联网+人工智能”背景下高校财务人员能力需求[J].财会学习， 2023 （32） ：50-52

[3]王姊玲.人工智能时代企业财务会计向管理会计的转型[J].市场周刊，2024 ，37 （31） ：127-130