人工智能赋能下会计信息系统与内部控制协同发展研究

随着新一代信息技术的迭代升级，人工智能（AI）已成为推动各行业数字化转型的核心动力。在会计领域，传统会计信息系统受限于人工操作模式，存在数据处理效率低、信息滞后、风险识别不及时等问题，而内部控制作为企业风险管理的关键环节，也面临流程僵化、监督盲区等挑战。据《中国会计信息化发展报告（2024）》显示，我国 78% 的企业会计信息系统仍依赖半自动化操作，内部控制漏洞导致的财务风险事件年均增长 12% 。在此背景下，借助人工智能技术实现会计信息系统优化与内部控制协同，不仅能提升会计工作的智能化水平，更能强化企业风险防控能力，为企业决策提供精准数据支撑，具有重要的理论价值与实践意义。

一、人工智能技术、会计信息系统与内部控制理（一）人工智能技术的相关理论与应用现状

人工智能乃是借助模拟人类智能活动，达成数据处理、逻辑推理以及自主决策的技术体系，其核心技术涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉以及大数据分析等方面。于会计领域而言，机器学习可凭借训练算法识别财务数据中的异常模式，以此达成风险的自动预警；自然语言处理可把合同、发票等非结构化文本数据转变为结构化信息，提升数据采集的效率；计算机视觉可应用于发票扫描以及凭证识别，取代人工录入操作[1]。

当下人工智能于会计领域的运用已然从“辅助工具”朝着“核心引擎”发生转变。就以四大会计师事务所为例，德勤所推出的“小勤人”机器人可自动达成发 审核以及银行对账等流程，其效率相较于人工提升了8 倍；普华永道的AI 审计系统可以对企业财务数据进行实时分析，识别错报风险的准确率为 92%。然而从整体状况来看，我国中小企业人工智能的应用率尚未达到 30% ，技术落地依旧受到成本、人才等诸多因素的限制[2]。

（二）会计信息系统的内涵与发展趋势

会计信息系统即AIS，它以信息技术为基础，将会计核算、财务分析以及信息输出等功能进行整合，为企业提供财务信息服务的系统，该系统的核心内涵涉及数据采集、处理、存储以及输出这四个环节。传统的 AIS主要依靠“人工录入 + 机械核算”，存在数据孤岛以及流程割裂等问题。

在人工智能技术的驱动作用下，AIS 呈现出三大发展趋势：其一为自动化，借助RPA 即机器人流程自动化技术达成发票录入、记账以及结账等流程的完全自动化，以此减少人工干预；其二为智能化，依靠机器学习算法实现财务数据的智能分析，如盈利预测以及成本管控等；其三为集成化，破除 AIS 与ERP 即企业资源计划、CRM 即客户关系管理系统的数据壁垒，达成业务数据与财务数据的实时联动。

（三）内部控制的概念与目标

依据COSO 内部控制框架可知，内部控制乃是由企业董事会、管理层以及员工共同施行的，其目的在于达成经营效率、财务报告可靠性、合规性这三大目标的进程，覆盖控制环境、风险评估、控制活动、信息与沟通、监督这五个要素。

在数字化的背景状况下，内部控制的目标进一步延伸：一方面，要保证会计信息系统可安全稳定地运行，防止出现数据泄露以及篡改的情况；另一方面，要适应智能化的流程，达成对风险的动态识别以及防控。举例来说，在资金支付这个环节，内部控制要审核支付凭证的真实性，还要借助AI 技术对支付流程中的异常操作加以监控，以此避免资金风险的发生[3]。

（四）三者协同发展的理论基础

1、协同效应理论

协同效应理论指出，系统中各个要素借助相互协作、优势互补，可产生“1+1>2”的整体效果。在人工智能发挥作用的情况下，会计信息系统和内部控制的协同，本质上是借助技术纽带把“数据处理”与“风险控制”这两大功能融合起来：AIS 为内部控制提供及时且精准的财务数据，以此支撑风险评估以及控制活动；内部控制为 AIS设定操作规范以及安全边界，保障系统合规运作，二者形成相互促进的闭环。

2、信息不对称理论

信息不对称理论说明，市场参与者相互间的信息存在差异，这会致使决策效率降低。于企业财务管理范畴而言，传统模式下管理层和财务部 ，以及财务部门与业务部门之间，存在信息滞后、失真这类状况，对内部控制效果产生影响。人工智能技术可借助 AIS 达成财务数据的实时共享以及可视化呈现，降低信息不对称程度，让内部控制可依据完整且及时的信息来开展风险防控工作，提升控制效率[4]。

二、人工智能赋能会计信息系统优化的路径

（一）自动化数据处理，提高效率与准确性

传统AIS 的数据处理依靠人工录入，不仅耗费时间与精力，又容易因为人为失误致使数据出现错误。人工智能技术借助“RPA+OCR”组合，达成数据处理整个流程的自动化：在数据采集阶段，OCR 技术可识别发票、合同、银行回单等纸质或者电子凭证中的关键信息，自动转变为结构化数据；在数据处理阶段，RPA 机器人可依照预设规则完成记账凭证生成、成本分摊、税费计算等操作，不需要人工干预。以某电商企业为例，应用AI 数据处理系统之后，每月发票处理量从5000 张提高到 2 万张，处理时间从 7 天减少到1 天，数据错误率从 3%降低至 0.1% ，有效提升了数据处理的效率与准确性。

（二）智能分析与预测，提供决策支持

传统会计信息系统的核心功能主要是“核算”，这一功能较难契合企业对于财务数据进行深度分析的需求。人工智能技术借助机器学习以及大数据分析，赋予了 AIS“预测”和“决策支持”的能力。一方面，依靠对历史财务数据以及业务数据展开分析，构建盈利预测、现金流预测模型，以此为企业资金规划、投资决策提供相应依据；另一方面，凭借对成本、收入等关键指标进行实时监控，识别异常波动并追溯其原因，帮助管理层及时调整经营策略。比如，某制造企业所采用的基于人工智能的 AIS 系统，可凭借分析原材料价格、生产效率、市场需求等多方面数据，预测未来 3 个月的产品成本与利润，并且将预测误差率控制在 5%以内，为企业定价决策以及生产计划调整提供了较为精准的支持[5]。

（三）推动会计信息系统智能化转型

人工智能技术优化了 AIS 的现有功能，还推动了系统架构的根本性变革。其一系统功能模块化，把会计核算、财务分析、风险预警等功能拆分成独立模块，企业可依据需求灵活组合，以适应不同业务场景；其二操作界面人性化，借助自然语言交互技术，用户可以凭借语音、文字直接给系统下达指令，比如“查询 2024 年 Q1 销售费用”，系统会自动生成结果，降低了操作门槛；其三系统运维智能化，AI 监控系统可实时检测 AIS 的运行状态，识别服务器故障、数据异常等问题，并且自动触发修复机制或者发出预警，保障系统稳定运行。

三、人工智能赋能内部控制优化的路（一）风险识别与评估的智能化

传统内部控制在风险识别方面依靠人工经验，存在识别不够全面以及滞后性等状况，人工智能技术借助大数据分析和机器学习，达成风险识别与评估的智能化：其一，借助整合企业内部的财务数据、业务数据如采购记录、销售订单等，以及外部数据比如行业政策、市场波动等，构建起风险识别模型，可自动识别资金风险、合规风险、运营风险等各类风险；其二，借助对风险指标如资产负债率、应收账款周转率等进行实时监控，动态更新风险评估结果，为控制活动提供相应依据。以某金融企业作为实例，在应用AI 风险评估系统之后，可以对客户信贷数据进行实时监控，将识别信贷风险的时间从3 天缩短到了1 小时，风险预警准确率提高到了 95% ，切实降低了不良贷款率[6]。

（二）内部控制流程的自动化与优化

传统的内部控制流程，如审批流程以及监督流程，存在着环节冗余、效率不高等问题，人工智能技术借助RPA 和规则引擎，达成内部控制流程的自动化： 在审批环 AI 系统可依据预设规则，比如“金额低于 1 万元的采购申请会自动审批”，自动完成审批 在监督环节，RPA 机器人可以定期检查财务流程的合规性，例如“发票是否与 监督的工作量。另外AI 技术还可借助对流程运行数据加以分析，识别出冗余环 给出优化建议， 比如，某企业运用AI 流程分析系统，发现采购审批流程中有 2 个冗余审批节点，优化之后审批时间从5 天缩短到2 天，流程效率提高了 60% 。

（三）强化内部监督与审计

内部监督以及审计属于内部控制中的关键部分。在传统模式下，由于受到人工精力的限制，很难达成全流程监督，人工智能技术借助计算机视觉和区块链技术，对内部监督以及审计起到强化作用：一方面，AI 审计系统可自动把 AIS 中的财务数据、操作日志调取出来，检查会计核算是否合规，辨别异常操作；另一方面，依靠区块链技术达成财务数据不可篡改存储，审计的时候可直接追溯数据来源，让审计效率以及准确性得到提升。比如，某家上市公司运用AI 内部审计系统之后，年度审计时间从原本的2 个月缩短到了 2 周，审计覆盖面从 60% 提高到了 100% ，成功识别出 3 起财务数据篡改事件，让内部监督效果得到了强化[7]。

四、结束语

综上所述，人工智能技术为会计信息系统优化与内部控制协同发展开辟了新路径。尽管当前在技术融合深度与人才储备上仍有不足，但随着 AI 技术的持续迭代，未来二者的协同将更趋成熟。期待更多企业抓住机遇，推动财务数字化转型，实现可持续发展，也盼后续研究进一 步拓展行业覆盖与技术应用深度，为该领域发展注入更多活力。

参考文献：

[1] 柯景敏,黄春燕. "互联网+"环境下企业会计内部控制的方法与策略[J]. 商场现代化,2025(12):165-167.

[2] 沈颖鑫. 企业财务账务与内部控制协同管理优化策略研究[J]. 时代商家,2025(8):81-83.

[3] 陈昭玉. 企业数字化转型与非效率投资[D]. 重庆工商大学,2024.

[4] 周韵. 浅析事业单位会计信息化建设存在的问题及解决建议[J]. 中国科技投资,2024(25):106-108.

[5] 周韵. 浅析事业单位会计信息化建设存在的问题及解决建议[J]. 中国科技投资,2024(25):106-108.

[6] 于博涵. 财务共享模式下一汽集团业财融合研究[D]. 河北:河北经贸大学,2024.

[7] 黄金豪. 数字化转型背景下M 供电公司固定资产管理的优化研究[D]. 江苏:扬州大学,2024.