生成式人工智能在会计行业的应用探析

一、生成式人工智能概述

（一）生成式人工智能的概

生成式人工智能能通过学习大量数据，自主产出有逻辑性、有创造性的新内容。它和传统的判别式人工智能不一样，后者主要用来给数据分类、做判断，生成式人工智能则更偏向内容的创造与生成。其核心是依靠深度学习模型，分析、学习输入的数据，抓住数据里隐藏的规律和模式，进而生成和训练数据相似但又不完全相同的全新内容。

目前常用的生成式人工智能工具，都是先学习海量文本数据，之后能根据用户的问题，给出符合逻辑、贴合语境的回答。在会计领域，人们也用类似的原理处理各类结构化和非结构化会计数据，以此实现凭证生成、报表编制等功能。

（二）生成式人工智能的特点

生成式人工智能有几个明显特点：一是自主性，不用人工介入，只要明确了目标和约束条件，就能自己生成内容。比如提前设定好会计准则和企业会计制度，它就能独立完成从原始数据到会计凭证的生成流程。二是创造性，生成的内容不是简单复制粘贴，而是带有一定新颖性和独特性的。像做财务分析时，它能结合企业实际情况和市场动态，产出有针对性的分析报告，不会机械套用固定模板。三是适应性，能根据不同的输入信息和任务要求，调整生成内容的风格与格式。要是企业会计政策有变化，只需相应调整它的参数，就能按新要求生成符合规范的内容。四是高效性，面对大量重复性工作时，能快速生成符合要求的结果，让工作效率得到显著提升。

二、生成式人工智能在会计行业的应用场景

（一）会计凭证处理

凭证处理是会计工作里基础又繁琐的一环，要做凭证录入、审核、分类这些事。生成式人工智能能先学大量历史凭证数据，之后自动认出发票、支票、银行对账单等不同类型的原始凭证，把金额、日期、交易双方这些关键信息提取出来，再自己生成会计凭证。

拿增值税发票处理来说，以前会计得一张张核对发票信息，手动输发票代码、号码、金额、税率这些内容，既费时间又费力气，还容易录错。但生成式人工智能结合技术和深度学习算法，能快速识别发票上的文字信息，再和企业的供应商信息库、商品信息库做匹配，自动判断会计科目和借贷方向，生成记账凭证。要是遇到有疑问的发票，比如发票金额和合同金额对不上、发票抬头和实际采购方不一样，它会自动标出来提醒会计人工审核，这样既保证了凭证处理的效率，也减少了出错的情况。

（二）财务报表编制

财务报表集中反映企业的财务状况与经营成果，编制时要遵循严格的会计准则和规范，还得处理大量数据计算与汇总工作。生成式人工智能能凭借自身强大的数据处理和分析能力，从企业会计信息系统里提取相关数据，再按照会计准则和报表格式要求，自动生成资产负债表、利润表、现金流量表等主要财务报表。

在生成报表前，生成式人工智能会从多个维度校验提取的数据，比如检查数据是否完整、逻辑是否合理、是否符合规范。对集团企业来说，它还能自动编制合并报表：通过自动汇总各子公司的财务数据，完成数据抵消与调整，快速生成集团合并财务报表。这解决了传统合并报表编制中数据汇总麻烦、抵消处理复杂的问题，能为企业管理层提供更直观、全面的财务信息，帮助管理层及时发现企业经营中的问题。

（三）税务申报与筹划

税务工作政策性、时效性强，要求会计人员精准把握税收法规政策的变动，及时完成税务申报与筹划。生成式人工智能可先学习最新税收政策及企业经营、财务数据，再自动计算应纳税额，生成税务申报表，并按规定时间与格式完成申报，大幅减轻会计人员负担。

在增值税申报时，它能从企业销售、采购数据中自动提取应税销售额与进项税额，依据不同税率、征收率算出应纳税额，同步生成增值税纳税申报表；企业所得税申报环节，则会结合利润表数据与税法规定的调整项目，自动计算应纳税所得额和应纳税额，生成企业所得税纳税申报表。

在税务筹划上，生成式人工智能还能结合企业行业特点、经营规模、盈利状况等实际情况，搭配税收优惠政策，生成多种筹划方案，并对各方案的节税效果与潜在风险进行评估，为税务决策提供支持。

（四）审计辅助工作

审计工作的核心目的是监督与评价企业财务报表及经营活动，确保其真实、合法、合规。在审计过程中，生成式人工智能可提供有力辅助：它先分析企业的行业背景、经营状况与财务数据，自动识别高风险领域和审计重点，帮助审计人员制定更具针对性的审计计划。

进入审计实施阶段，生成式人工智能能全面扫描、分析企业财务数据与业务数据，找出异常交易和数据偏差，比如大额现金交易、关联方交易价格异常、收入确认时点不合理等情况，为审计人员提供清晰的审计线索。同时，它还能自动生成审计工作底稿，像审计证据清单、审计程序执行记录、审计结论等，既能规范审计工作流程，也能提升审计工作的效率与质量。

三、生成式人工智能在会计行业应用面临的挑战

（一）数据质量问题

生成式人工智能的运用主要依靠高质量的数据做支撑。但在会计行业里，数据质量问题一直挺常见，比如数据缺少、录入错误、不同地方的数据不一致等。这些问题会让生成式人工智能出的结果走偏、出错，没法好好发挥作用。

对于数据不完整的情况，大多是原始凭证上的信息缺失，如发票没写开票日期、金额的大小写对不上，数据不准确的话，可能是人工录入错误，也可能是系统出现故障，比如把该记成应收账款的金额，错录成应付账款了；数据不一致则是不同系统里的同一类数据不一样，比如会计信息系统里记的存货数量，和仓库管理系统里的存货数量对不上。要是企业会计信息系统里这类问题数据多了，生成式人工智能处理这些数据时，很可能做出错误的会计凭证或财务报表，给企业带来财务上的风险。

（二）技术安全风险

生成式人工智能使用过程中，得处理大量企业的敏感信息，像财务数据、商业机密这些都是，所以技术安全方面的风险可不能大意。可能会被黑客攻击和篡改数据，而且数据在传输和存储过程中也可能不小心泄露出去，这对企业的信息安全可是个威胁。尤其会计数据，记录着企业的经营情况等核心信息，要是数据漏出去，会影响企业在市场上的竞争力。

生成式人工智能一般是放在云计算环境里的，也就是部署在云端服务器上，数据的传输和存储都得靠网络，还有云服务提供商的安全保障措施。要是云服务提供商的安全防护没做到位，就可能出数据泄露、丢数据这类安全问题。另外，生成式人工智能的模型本身也可能有安全漏洞，比如模型的参数被人偷走、模型被人恶意控制，这些情况都会给企业带来安全风险。

（三）伦理与合规问题

在会计凭证与财务报表生成过程中，若生成的内容出现错误，责任该由谁承担？是使用工具的企业、提供工具的技术方，还是工具本身，目前尚无明确规定。这一现状导致问题发生时，容易出现责任推诿的情况，既不利于问题的实际解决，也会阻碍责任的有效追究。

同时，这类自动化工具还可能被用于恶意行为，比如伪造会计凭证、财务报表等，进而违反会计准则与法律法规，破坏正常的市场秩序。由于这类工具具备较强的内容生成能力，部分不法分子可能会利用这一特性，编造虚假会计数据，实施财务造假、偷税漏税等违法活动，最终对会计行业的诚信体系造成冲击。

（四）专业人才短缺

生成式人工智能在会计行业的应用，需要既懂会计专业知识、又掌握相关技术的复合型人才，可目前会计行业里这类人才还比较少。传统会计人员大多不了解、也不会用这类技术，没办法借助相关工具开展工作，不仅弄不懂工具的工作逻辑，没法对生成结果做合理判断和修改，也不能结合企业实际需求优化调整相关系统；而技术人员又缺乏会计专业知识，没法深入理解会计行业的业务需求和规则，开发系统时可能忽略会计行业的特殊性与规范性要求，导致做出来的系统不符合会计工作实际需要。

四、应对生成式人工智能在会计行业应用挑战的策略

（一）提升数据质量

企业需加强会计数据管理与治理，健全数据质量管理体系，保障会计工作准确高效。规范数据采集流程，录入时设校验规则，同时强化原始凭证审核，确保数据合规准确；统一数据格式与标准，可搭建数据中台整合多系统数据，打破数据孤岛，实现共享交互；定期进行清洗数据，剔除冗余错误，引入专业工具实时监控评估数据质量，为会计核算、报表编制等工作筑牢数据基础。

（二）加强技术安全防护

企业与技术提供商应共同加强技术安全防护，强化核心模型安全防护，采用加密技术和多因素身份认证技术，确保只有合法用户能使用相关系统，防止模型被攻击与篡改；建立健全数据安全管理制度，在数据传输中采用加密传输协议、存储时对敏感数据加密处理，同时依据用户角色和权限限制数据访问范围，保障数据传输、存储与使用安全，定期对相关系统开展安全评估与漏洞扫描，及时发现并修复安全漏洞，提升系统的安全性与稳定性。

（三）完善伦理与合规框架

政府部门应加快制定和完善生成式人工智能在会计行业应用的伦理规范和法律法规，明确各方的权利和义务，规范生成式人工智能的应用行为。明确生成式人工智能生成内容的责任认定机制，规定当生成的会计凭证或财务报表出现错误时，企业、技术提供商等各方应承担的责任，确保在出现问题时能够追溯责任。加强对生成式人工智能应用的监管，严厉打击利用生成式人工智能进行的违法违规行为，建立生成式人工智能应用备案制度，要求企业和技术提供商将生成式人工智能在会计行业的应用情况向监管部门备案，便于监管部门进行监督和管理。而企业应加强自身的伦理建设，制定生成式人工智能应用的伦理准则，引导员工正确使用生成式人工智能技术。

（四）培养复合型人才

加强对会计行业复合型人才的培养，是推动生成式人工智能在会计行业应用的关键。高校和培训机构应调整人才培养方案，在会计专业课程中增加生成式人工智能技术相关的内容。企业应加强对现有会计人员的培训，组织开展生成式人工智能技术的培训课程，提高他们对生成式人工智能技术的了解和掌握程度。培训内容可以包括生成式人工智能的基本原理、在会计行业的应用场景、操作方法等。并鼓励会计人员参加相关的认证考试，提升自身的专业技能。

五、结论

生成式人工智能在会计行业的应用前景广阔，可赋能凭证处理、报表编制、税务申报、审计辅助等场景，大幅提升工作效率与质量。但技术落地也面临数据质量、技术安全、伦理合规及专业人才短缺等挑战，需多方协同，通过提升数据质量、加强安全防护、完善合规框架、培养复合型人才等策略应对。未来，随着技术进步与配套条件完善，技术与会计行业的融合将更深入，为会计行业智能化转型注入动力，推动其向更高效、精准、高价值创造方向发展。

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