人工智能赋能财务会计变革挑战与应对策略

引言：当前，智能科技在财务领域的渗透不断深入，传统财务会计工作模式、内容发生巨大变革。人工智能基于自动化核算流程有效减少人为差错，不仅加快了数据处理效率，还为财务决策提供有力的依据，显著提高财务工作的准确性、有效性。然而，随着财务会计的转型，其中暴露很多问题，如兼具财务专业能力及技术应用意识的复合型人才短缺、信息系统安全风险随技术应用同步升级、算法辅助决策的透明度不足致使责任界定不清晰。为保障技术赋能过程的顺利推进，亟需探索并创新适配性解决方案。

一、人工智能对财务会计的积极影响

（一）确保数据更加精准

以往财务会计工作主要依赖人工录入、核验等，常因重复性疲劳、主观疏忽而引发数据偏差。通过采用人工智能技术，将标准化规则嵌入整个业务流程，能够在初始阶段自动识别原始凭证、自动提取关键信息，如发票金额、税号、交易日期等，有效规避手工转录错误。

表1 财务会计中人工智能优势对比（以某制造企业为例）

由表 1 可知，该制造企业对人工智能的引入使得财务人员摆脱大量机械劳动，以往占用 70%工作时间的核算、对账等基础操作被成功压缩至 30%内。通过自动化处理财务会计工作，不仅加快了任务周转，还利用内置校验规则有效降低返工率，很好地释放人力资源投入经营分析、成本管控等领域，更有利于财务部门整体效能的提升、升级。

（三）提升财务决策质量

以往会计工作中，财务决策易受人工处理数据深度、广度的影响，往往依赖历史静态报表及局部经验判断。

人工智能技术有机整合多源业务数据，其中包括供应链、生产及销售系统等，能够实时生成动态经营全景视图，将以往的抽样推测决策依据转变为高效、可行的全量分析。比如，投资评估环节系统同步关联行业趋势、竞品动态、内部产能数据的功能，有机量化不同情境下的风险值、回报率。

成本管控工作中，基于人工智能技术可以自动追踪原料价格波动、能耗异常、生产效率偏差等，进一步精准定位优化空间，还能模拟调控方案效果。同时，依据实际情况合理构建风险预警机制，如根据往来款账期、客户信用变化预测流动性风险，能够自动触发主动应对策略[1]。基于人工智能工作模式，财务决策的响应速度成功缩短70%以上，有效增强战略规划的前瞻性，资源配置更加高效、准确，财务管理也由以往的“事后记录”转型为“价值创造导航”。

二、人工智能背景下财务会计面临的挑战

（-） 缺少复合型人才

当前，个别财务团队面临传统财会技能与智能技术应用的断裂困境。尽管财务人员精通会计准则、财务处理，但部分人员难以理解智能系统的运行逻辑、操作要点，致使系统功能利用率降低，甚至不足 40% 。个别技术团队虽已掌握工具开发能力，但缺少财务实务经验，致使系统设计功能往往偏离业务需求，如自动生成的现金流量表需要人工反复调整。

这一能力割裂的问题引发双重矛盾。其一，基础岗位财务人员因自动化替代加快人员流失，但其数据分析、系统管理能力并未同步提升，引发“旧岗消失、新岗难任”的失业风险。

其二，财务管理人员因技术理解不全面，难以规划出高效、可行的智能转型路径，如盲目采购功能冗余的系统。比如，某制造企业曾因财务人员误读成本预测模块的异常警报，致使原材料采购决策延迟14 天，造成百万损失。

（二）会计信息安全性不足

人工智能系统的介入虽为财务会计工作带来很多便利，但同时也放大数据泄露、系统被操控等风险。如图1。

图1 财务数据安全威胁示意图

其中，数据流动风险指智能系统需要对接生产、供应链等多业务端口，数据传输过程容易遭遇截取。系统漏洞风险是指，自动化核算往往依赖复杂规则引擎，程序缺陷容易导致资金误划[2]。权限失控风险，即智能审批等功能模糊传统岗位制衡，超级账户滥用掩盖舞弊现象。

就目前而言，一些传统审计手段很难穿透智能系统决策过程。如，某上市企业曾因成本算法参数遭恶意调整，虚减费用3000 万元未被及时察觉。当 80% 的财务操作依赖智能系统时，安全防护机制之后，严重威胁企业的资产安全、合规底线。

智能辅助决策系统相对复杂，致使财务结论生成环节呈现“黑箱化”特征。在系统自动输出预算分配方案、客户信用评估或投资优先级建议时，财务管理人员很难追溯关键结论的依据路径。

（三）财务决策透明度有待提高三、人工智能赋能财务会计的应对策略

合理建立跨系统数据比对机制，实时核查账实一致性，尤其是银行流水与记账凭证勾稽、库存台账与出入库记录匹配等，可以即时拦截异常数值冲突。举例说明，费用报销场景下，系统可以自动校验票据真伪、金额累加准确度等，从根源消除错报、多报等风险。期末核算过程中，利用系统预设逻辑批量扫描科目余额、勾稽关系，还能精准定位遗漏、误用准则条目。

基于人工智能技术全面贯穿业务流程，构建财务自动化校验体系，能够有效压缩数据失真空间，为财务报表的真实性、可靠性奠定坚实的基础。同时，基于这一自动化体系也能减轻后续审计的纠错负担。

（二）提高会计工作效率

人工智能技术借助流程自动化重构传统财务作业模式，有效压缩人工操作耗时，这使财务人员从重复性手工任务中解放出来，可以将更多的时间、精力放在增值分析相关活动。人工智能提高会计工作效率的三大典型场景见表1。

如，某快消企业借助智能工具制定营销预算，系统将 60% 资金倾斜至线上渠道，但财务总监无法获知该结论是否综合考量门店人流下降、竞品策略等隐性因素[3]。由此可见，决策者因无法深入理解智能财务逻辑而盲目执行、抵制合理建议，审计人员也很难验证结论的公允性。

（一）基于高校与在职学习推进复合型人才培养

为有效解决复合型人才短缺的问题，应构建教育端、用人端的协同培养体系。其中，高校方面应重构会计专业课程框架，保留核心财务课程，如税务筹划、会计准则的同时，增设智能财务工具应用实操课，如数据可视化分析工具、财务机器人流程配置等，还可以开设业财融合案例研习课，与软件厂商联合一同建立财务共享中心仿真实验室，让学生在模拟情境中操作智能报销、自动对账等系统模块。

高校还应推动师资转型，如专业教师每学期需要完成企业智能财务场景实训，规避教学与实践脱节的问题。企业方面则应建立分层培训机制，对于基础财务人员需要展开系统操作认证培训，如异常数据排查路径、票据智能审核规则解读等，有助于增强人员对智能财务系统的理解。对于中高层管理人员，重点培养其技术决策力，如基于算法建议的风险评估框架、智能预算工具逻辑解读等。企业还应实施岗位轮换计划，选派财务骨干进入技术部门全程参与系统优化，IT 人员还要轮岗费用报销、税务申报等实操岗位。

（二）借助技术手段提高数据安全性

考虑到人工智能赋能财务会计存在的数据安全性问题，需要构建适配智能财务场景的数据安全防护体系。具体构建中，基础设施层需要做好物理隔离部署，对供应商报价库、成本核算模块等核心数据独立存储在内部服务器，可通过单向数据闸门向智能分析系统传输脱敏后的摘要信息[4]。也可同时开展动态密钥管理工作，对不同层级人员设置差异化数据接触权限，如普通会计人员只能查看当日凭证，成本经理可以调取3 个月历史比价数据等。关键操作则需由双人持密钥完成。

操作流程端可以建立三层校验规则，如数据录入过程中植入票据连号检测、异常金额阈值报警等基础校验；传输环节采用专属通道加密，如银行流水对接使用金融机构定制链路；结果输出前触发交叉验证，如自动生成的税务申报表需与金税系统离线数据比对一致性。

监控管理方面，可以部署全链路追踪地图，所有数据调取行为均记录操作人、时间、内容等信息，还要配套智能审计探针自动扫描异常模式，如同一账户短期内多次修改供应商信息，自动触发系统调查。每年还应聘请第三方机构模拟黑客攻击路径，结合漏洞报告升级防护策略。举例说明，某跨国制造企业通过实施该体系后，内部数据泄露事件下降 90% ，审计调整项减少 75% ，基于 ISO27001 安全认证获得客户信任并追加亿元订单。

（三）构建责任追溯机制突破伦理责任问题

针对智能财务系统存在的伦理责任问题，可以构建“人机权责镜像映射”体系解决。即依据实际情况构建三道追溯防线，确保每项财务决策的权属均可定位、过程可复盘、责任可认定。

三道防线中的第一道是实施决策烙印规则，所有系统生成的预算分配方案、供应商评级调整等关键结论需要强制标注人工干预节点。比如，要求成本优化建议时，企业需要财务管理人员点击“风险确认”按钮方可执行，并自动生成包含操作人员、依据文件、修订痕迹的电子责任标签。

第二道防线是构建三维审计追踪镜，基于时间维度完整记录操作流水，比如某物流公司可回溯查询 3 个月内任意成本分摊参数的修改者，逻辑维度上还需保留备选路径推演，人员方面关联操作者资质证书，如查看存货估值模型配置员的 CPA 编号。同时，还需成立算法伦理委员会，每季度抽检系统决策是否存在偏见。

第三道防线在于双轨验证制度[5]。企业所有重大事项需要同步输出智能建议、人工独立判断，比如并购估值需要由系统模型、评估师团队平行作业，一同确定，如果两者差异超过 5% ，会自动触发联席复核。举例说明，某金融机构在实施该制度后顺利应对监管审查。当客户投诉贷款拒批涉嫌地域歧视时，7 分钟内调出决策链条显示系统参考了客户实地核查的虚假财报，人工复核未发现异常的证据链，最终明确责任归属避免诉讼。

通过构建“人机权责镜像映射”体系，确定操作痕迹、追踪镜实现过程穿透、双轨制交叉验证，不仅将智能系统从以往的“责任黑箱”转化为“透明责任体”，还从根本上解决了伦理归责难题。

结束语：

综上所述，人工智能借助工具革新全面驱动财务会计的变革，实现财务管理的智能升级。就目前而言，智能系统在效率提升、风险预警等方面取得良好成果，如制造企业将成本核算周期由 7 天压缩到 3 小时，但在会计信息安全、决策透明度等方面还存在一些问题，制约了智能系统的应用。经实践发现，只有将技术工具与个体的专业判断有机融合，才能充分发挥智能财务的作用、效能。借助高校与企业的协同培养机制，打造既懂准则又通工具的复合人才，基于物理隔离与流程锁链构建可信的数据环境，能够全面发挥人工智能优势辅助财务会计工作，有效提高财务管理的质量、效能。未来工作中，各行业领域的企业还需进一步挖掘人工智能的潜在价值，积极探索并创新人工智能赋能财务会计的方法、路径，全面推动会计工作变革。

参考文献：

[1] 吴娜. 人工智能赋能财务会计变革挑战与应对策略[J]. 现代企业，2025（8）：190-192.

[2] 徐鲁艳. 人工智能时代财务会计向管理会计的转型研究[J]. 商业故事，2024（19）：146-148.

[3] 豆盼盼. 数字化技术赋能背景下财务会计转型途径探析[J]. 电脑爱好者（普及版）（电子刊），2022（8）：3317-3318.

[4] 王华. AI 时代会计师职业发展中的机遇与挑战[J]. 新金融世界，2024，23（12）：232-234.

[5] 武志华. 浅议人工智能时代财务会计向管理会计的转型[J]. 时代商家，2025（7）：24-26.