論人工智能對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)概念框架的沖擊和思考

一、人工智能在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用背景

人工智能是一種技術(shù)和科學(xué)，旨在讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠執(zhí)行人類通常需要使用智力才能完成的任務(wù)。這些任務(wù)包括自然語言理解、圖像和語音識別、決策制定和問題解決等。人工智能在未來科技發(fā)展戰(zhàn)略上具有重要意義，為了支持和指導(dǎo)我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，國務(wù)院于2017年7月印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。該規(guī)劃提出了2020年、2025年和2030年三個(gè)階段的發(fā)展目標(biāo)，為我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了指導(dǎo)和支持?？萍疾吭?022年8月發(fā)布了《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場景的通知》，該通知強(qiáng)調(diào)了建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場景的重要性，并提出了一系列政策措施，以促進(jìn)示范場景建設(shè)的發(fā)展。各項(xiàng)文件的出臺反映了我國對發(fā)展人工智能技術(shù)的重視與支持。

自1956年誕生以來，人工智能發(fā)展迅速，特別是隨著智能芯片、云服務(wù)、區(qū)塊鏈、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的興起，人工智能在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用。早在1987年，美國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)（AICPA）發(fā)表了一份特別報(bào)告，名為《人工智能與專家系統(tǒng)簡介》，這被視為人工智能進(jìn)入財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的早期階段。該報(bào)告為人工智能和專家系統(tǒng)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用提供了簡介和介紹，為后來的研究和實(shí)踐奠定了基礎(chǔ)。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的研究人員開始關(guān)注如何將這些技術(shù)應(yīng)用于會(huì)計(jì)領(lǐng)域，涉及到財(cái)務(wù)報(bào)表編制、審計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測、投資決策和會(huì)計(jì)教育等多個(gè)方面[1]。2016年3月，德勤與Kira Systems聯(lián)手打造“德勤機(jī)器人”，基于OCR文本識別、RPA流程自動(dòng)化和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，能夠迅速地從大量文件中提取重要信息，推動(dòng)了人工智能向?qū)徲?jì)領(lǐng)域進(jìn)軍。2019年12月，中國建筑股份有限公司順利建成并全面上線中建財(cái)務(wù)一體化系統(tǒng)，該系統(tǒng)應(yīng)用了大量人工智能技術(shù)，促成了業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)的資源整合，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)系統(tǒng)的一體化。

已有大量的文獻(xiàn)采用人工智能中的深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過自然語言處理（NLP）對企業(yè)公開信息進(jìn)行分析，包括財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)、電話會(huì)議、社會(huì)責(zé)任報(bào)告和管理層討論與分析等相關(guān)文字、圖片或語音進(jìn)行分析，甚至進(jìn)一步預(yù)測財(cái)務(wù)造假、公司未來的投資和政策、信用風(fēng)險(xiǎn)、破產(chǎn)、信用評級下降等未來經(jīng)營事項(xiàng)。但與實(shí)證會(huì)計(jì)相比，理論研究關(guān)于人工智能對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)概念框架的沖擊起步更晚。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)概念框架如何適應(yīng)人工智能的發(fā)展以及人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域如何落地和發(fā)展，尚缺乏一定的理論支持。人工智能不斷改變會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)和會(huì)計(jì)理論的發(fā)展走向。在人工智能與傳統(tǒng)會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)管理密切結(jié)合的背景下，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)概念框架受到了巨大的沖擊和挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)概念框架建立在工業(yè)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)上界定了財(cái)務(wù)報(bào)告的目標(biāo)和財(cái)務(wù)信息質(zhì)量特征，對會(huì)計(jì)要素的確認(rèn)和再確認(rèn)、計(jì)量和列報(bào)披露等內(nèi)容已經(jīng)形成了結(jié)構(gòu)完整、邏輯嚴(yán)密的體系[2]。為了適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下人工智能的發(fā)展，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)概念框架需要進(jìn)行進(jìn)一步的理解和調(diào)整，以及重新構(gòu)建。新時(shí)代下會(huì)計(jì)基本理論的演變需要被充分認(rèn)識，同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)化、扁平化、信息處理一體化和信息共享的新理念也對傳統(tǒng)的封閉、孤立的會(huì)計(jì)理論體系產(chǎn)生了沖擊。

二、人工智能對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)概念框架的沖擊

（一）人工智能拓展了會(huì)計(jì)理論的知識邊界

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)以新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)為核心的主流經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)，尤其是現(xiàn)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)理論基本上是建立在信息不對稱產(chǎn)生的委托代理理論基礎(chǔ)上的[3]。傳統(tǒng)會(huì)計(jì)觀點(diǎn)認(rèn)為，會(huì)計(jì)的主要目的是提供真實(shí)可靠的信息，強(qiáng)調(diào)“如實(shí)呈報(bào)”應(yīng)該作為信息質(zhì)量的首要特征。但從現(xiàn)有人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)的初級功能來看，人工智能提高了信息輸出和傳遞的準(zhǔn)確程度，加快了信息處理的效率，信息處理高度程序化和自動(dòng)化很大程度減少了人為干預(yù)和數(shù)據(jù)篡改行為，降低了信息不對稱問題的嚴(yán)重性，減少了所有者和管理層之間的委托代理問題。大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)打破了會(huì)計(jì)的經(jīng)濟(jì)假設(shè)影響，會(huì)計(jì)學(xué)的內(nèi)容和性質(zhì)發(fā)生變化，會(huì)計(jì)理論不局限于經(jīng)濟(jì)學(xué)的桎梏，而是向更深更廣的學(xué)科范圍延伸、交叉、融合。

人工智能是一門交叉學(xué)科，涉及多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，如計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、哲學(xué)等，這些學(xué)科為人工智能的研究提供了豐富的理論知識和研究方法[4]。目前，無論是國內(nèi)還是國外，很少有學(xué)者將會(huì)計(jì)理論與人工智能相關(guān)的基礎(chǔ)理論研究結(jié)合起來，大多數(shù)研究側(cè)重于探討人工智能技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用[5]。傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)相關(guān)理論起源于理想的市場，而這些理論通常難以應(yīng)對現(xiàn)實(shí)市場中的特殊情況，難以提供令人信服的解決方案。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，會(huì)計(jì)學(xué)的理論基礎(chǔ)需要從傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、管理學(xué)和組織行為學(xué)等領(lǐng)域擴(kuò)展到更多關(guān)聯(lián)學(xué)科的應(yīng)用領(lǐng)域，促進(jìn)不同學(xué)科之間的融合和創(chuàng)新，進(jìn)而擴(kuò)展到人工智能相關(guān)理論，以指導(dǎo)智能財(cái)務(wù)的深度發(fā)展。會(huì)計(jì)理論需要與計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域的知識進(jìn)行深入的整合，以更好地理解和應(yīng)用人工智能技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的潛力。

（二）人工智能對會(huì)計(jì)的本質(zhì)產(chǎn)生了沖擊

關(guān)于會(huì)計(jì)本質(zhì)的爭論一直以來并沒有定論，現(xiàn)行的主流觀點(diǎn)包括信息系統(tǒng)論、管理活動(dòng)論、受托責(zé)任論、契約論、工具論等。葛家澍認(rèn)為應(yīng)把會(huì)計(jì)看作一個(gè)加工處理信息的系統(tǒng)，會(huì)計(jì)學(xué)著重研究科學(xué)地匯集、加工、分析、比較和反饋會(huì)計(jì)信息，以適應(yīng)現(xiàn)代化管理的需要[6]。與會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)論并駕齊驅(qū)的觀點(diǎn)是會(huì)計(jì)管理活動(dòng)論。信息系統(tǒng)論把會(huì)計(jì)職能狹隘地局限為一項(xiàng)記賬、算賬和報(bào)賬的純技術(shù)工具，而閻達(dá)五認(rèn)為，會(huì)計(jì)的本質(zhì)更多的是經(jīng)濟(jì)管理活動(dòng)，而不僅僅是提供經(jīng)濟(jì)信息[7]。會(huì)計(jì)有助于加強(qiáng)對企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)的監(jiān)督和過程控制，支持管理層經(jīng)營決策需要，幫助提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)效率。此外，會(huì)計(jì)受托責(zé)任論認(rèn)為：“由于兩權(quán)分離導(dǎo)致受托責(zé)任產(chǎn)生，會(huì)計(jì)的本質(zhì)源于股東對管理層受托責(zé)任履行情況的了解需求，受托責(zé)任會(huì)計(jì)是對會(huì)計(jì)本質(zhì)的一種恰當(dāng)?shù)木C合表述。”以上關(guān)于會(huì)計(jì)本質(zhì)的論述均是建立在人的需求和行為模式的基礎(chǔ)上，會(huì)計(jì)信息由財(cái)務(wù)人員匯總整理和報(bào)告反映的，并以特定的形式編制形成財(cái)務(wù)報(bào)告，供信息使用者據(jù)以做出經(jīng)濟(jì)管理決策。整個(gè)過程離不開人員的處理和判斷，因此會(huì)計(jì)信息天然地隱含了人的主觀性和偏向性。

如果將會(huì)計(jì)行為主體從人換成機(jī)器，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)信息的輸入只不過是機(jī)器對文字和數(shù)據(jù)的識別和處理，機(jī)器并不需要對經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)充分理解，只需要將數(shù)據(jù)忠實(shí)地記錄和儲(chǔ)存，會(huì)計(jì)的本質(zhì)因此變成特定參數(shù)設(shè)置后的固定程序，由每一個(gè)程序模塊完成業(yè)務(wù)審核、憑證輸入、賬簿登記、報(bào)表編制、財(cái)務(wù)分析、前景預(yù)測、流程控制等一系列工作，將重復(fù)操作的會(huì)計(jì)工作分解成清晰的步驟和順序。由人工智能產(chǎn)生的會(huì)計(jì)程序論固然將會(huì)計(jì)工作流程界定得更為清晰，但是人工智能在模仿人類思維的過程中存在自身的劣勢。人工智能可以輕松的進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)處理、邏輯判斷、知識儲(chǔ)存、最優(yōu)解規(guī)劃等工作，但由于缺乏對直覺和情感的理解，對于企業(yè)經(jīng)營過程中的意外事件往往難以預(yù)測并提供有效的解決方案。人工智能強(qiáng)大的預(yù)測功能基于大量發(fā)生的事實(shí)，對于小概率事件或全新的事物難以產(chǎn)生合理的判斷，而這在經(jīng)濟(jì)環(huán)境迅速變化的當(dāng)下尤為不利。

（三）人工智能擴(kuò)大了會(huì)計(jì)主體假設(shè)

美國會(huì)計(jì)學(xué)家佩頓（W.A.Paton）于1992年首次提出“會(huì)計(jì)假設(shè)”的概念，會(huì)計(jì)假設(shè)作為會(huì)計(jì)研究中的一種科學(xué)的邏輯思維方法，在會(huì)計(jì)理論中占據(jù)重要地位，同時(shí)也受到了理論界和實(shí)務(wù)界的高度重視。坎寧（J.B.Canning）對會(huì)計(jì)假設(shè)進(jìn)行了概括性論述，他認(rèn)為會(huì)計(jì)學(xué)科的假設(shè)是建立在經(jīng)濟(jì)學(xué)和決策理論基礎(chǔ)上的，是從事會(huì)計(jì)工作、研究會(huì)計(jì)問題的基本前提。

會(huì)計(jì)主體假設(shè)是確保會(huì)計(jì)信息準(zhǔn)確、可比、真實(shí)的前提條件，它體現(xiàn)了會(huì)計(jì)處理對象的客觀性和獨(dú)立性，保障了會(huì)計(jì)信息的公正性和可信度。例如，會(huì)計(jì)系統(tǒng)中將會(huì)計(jì)處理的對象確定為企業(yè)或組織，即將企業(yè)或組織視為會(huì)計(jì)處理的主體，而將企業(yè)或組織的所有者、管理者、員工等個(gè)人與企業(yè)或組織分開看待，不作為會(huì)計(jì)處理對象的基本假設(shè)。通常情況下，會(huì)計(jì)為誰做賬，誰就被定義為會(huì)計(jì)主體，這意味著會(huì)計(jì)只能獨(dú)立記錄和核算其服務(wù)對象企業(yè)的各項(xiàng)經(jīng)營、投資、籌資等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，而不能核算和反映其他經(jīng)濟(jì)主體的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。但是，隨著人工智能的發(fā)展，財(cái)務(wù)系統(tǒng)可以同時(shí)處理多個(gè)不同公司的賬務(wù)。這種情況下，會(huì)計(jì)主體假設(shè)的界定會(huì)變得更加模糊。隨著信息技術(shù)的應(yīng)用和新經(jīng)濟(jì)形態(tài)的出現(xiàn)，會(huì)計(jì)主體假設(shè)呈現(xiàn)出一定的局限性，可能需要更加靈活地界定和適應(yīng)不斷變化的經(jīng)濟(jì)環(huán)境[8]。在信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)思維的推動(dòng)下，越來越多的商業(yè)價(jià)值創(chuàng)造活動(dòng)已經(jīng)超越了單個(gè)企業(yè)或組織的范圍，而是擴(kuò)展到整個(gè)價(jià)值鏈中[9]。在智能財(cái)務(wù)的背景下，財(cái)務(wù)部門將構(gòu)建邊界開放的財(cái)務(wù)組織，以實(shí)現(xiàn)與平臺生態(tài)圈組織的和諧共生。

（四）人工智能與法律責(zé)任承擔(dān)

由于會(huì)計(jì)政策、估計(jì)和方法受企業(yè)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、法律法規(guī)要求等多種因素的影響，因此不存在唯一適用且穩(wěn)定不變的會(huì)計(jì)政策和方法以涵蓋企業(yè)所有的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。此時(shí)，在復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，會(huì)計(jì)人員的會(huì)計(jì)職業(yè)判斷成為保障會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營成果的重要手段。會(huì)計(jì)職業(yè)判斷是一個(gè)復(fù)雜的理論問題，需要考慮多個(gè)因素，例如主客觀性、職業(yè)判斷標(biāo)準(zhǔn)的確定以及職業(yè)判斷與職業(yè)道德之間的關(guān)系。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能管理會(huì)計(jì)引擎可以幫助人減少由于情感、偏好、路徑依賴等原因產(chǎn)生的不理性行為，從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化決策，提高企業(yè)的決策效率和風(fēng)險(xiǎn)管控能力，為企業(yè)的發(fā)展提供有力的支持。隨著未來機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能的廣泛應(yīng)用，會(huì)計(jì)職業(yè)判斷的主體可能由以人為主轉(zhuǎn)化為以機(jī)器為主、人為輔。

在會(huì)計(jì)工作中，人機(jī)決策判斷主導(dǎo)權(quán)的模式涉及到一個(gè)關(guān)鍵問題，即如何在人類和機(jī)器之間協(xié)作進(jìn)行決策和判斷，并且如何確定二者之間的關(guān)系。這種模式進(jìn)一步引發(fā)了人工智能技術(shù)發(fā)展過程中的法律責(zé)任問題。人工智能在提供便利的同時(shí)，也為會(huì)計(jì)活動(dòng)帶來新的風(fēng)險(xiǎn)：第一，隱私權(quán)的保障問題。例如，在進(jìn)行銷售推廣時(shí)，人工智能系統(tǒng)不僅依靠公司的歷史數(shù)據(jù)，通過產(chǎn)銷量、凈利率等財(cái)務(wù)指標(biāo)來分析商業(yè)行為，而且也能夠利用其大數(shù)據(jù)采集和分析系統(tǒng)，搜集每個(gè)顧客的購買歷史、偏好與意見反饋等信息刻畫客戶肖像，精準(zhǔn)地分析客戶需求和痛點(diǎn)，通過差異化服務(wù)和智能化推送對公司供產(chǎn)銷活動(dòng)進(jìn)行更好的控制。但這可能會(huì)導(dǎo)致客戶的瀏覽信息被實(shí)時(shí)上傳，客戶授權(quán)范圍被過度擴(kuò)大。第二，侵犯知識產(chǎn)權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)。在利用搜索引擎進(jìn)行人工智能自主學(xué)習(xí)，并將其應(yīng)用于會(huì)計(jì)信息處理時(shí)，可能會(huì)面臨使用未經(jīng)授權(quán)知識產(chǎn)權(quán)內(nèi)容的問題。此外，在人工智能系統(tǒng)處理新型會(huì)計(jì)案例時(shí)，可能會(huì)產(chǎn)生新的處理方法，而這些方法可能涉及到知識產(chǎn)權(quán)歸屬的問題。第三，數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)問題。人工智能的出現(xiàn)，導(dǎo)致許多會(huì)計(jì)流程都是通過預(yù)設(shè)代碼完成，防火墻加密技術(shù)被破解可能導(dǎo)致公司關(guān)鍵會(huì)計(jì)信息泄露，甚至系統(tǒng)癱瘓，數(shù)據(jù)丟失，對公司造成巨大的損失。學(xué)者們對由人工智能引發(fā)的法律風(fēng)險(xiǎn)的思考已經(jīng)引起了對法律責(zé)任邊界的關(guān)注。在人機(jī)協(xié)作的決策模式中，需要考慮是否將決策責(zé)任主體從單一的人擴(kuò)展到人和機(jī)器，以便更好地確定法律責(zé)任的范圍。換言之，這種情況下需要考慮人和機(jī)器分別承擔(dān)多大程度的責(zé)任，以及如何分配責(zé)任，從而確保在使用人工智能技術(shù)時(shí)遵守法律和倫理標(biāo)準(zhǔn)。

根據(jù)目前的實(shí)踐發(fā)展情況來看，在企業(yè)管理中，重要決策并沒有完全交給機(jī)器，而是在絕大多數(shù)情況下由管理人員接收信息并作出決策。換句話說，機(jī)器并沒有完全代替人類進(jìn)行決策，而是在輔助人類的決策過程中發(fā)揮著重要的作用。盡管人工智能似乎更加“理智”，但管理者的經(jīng)驗(yàn)判斷仍然具有更高的重要價(jià)值，其原因主要有三個(gè)：第一，與決策相關(guān)聯(lián)的情景和因素組合過于復(fù)雜，要么缺乏能夠量化的參數(shù)，要么仍然量化表達(dá)并不準(zhǔn)確，導(dǎo)致機(jī)器在分析處理過程中偏離既有目標(biāo)。第二，機(jī)器不擅長預(yù)測“黑天鵝”事件，如果是突然的偶發(fā)事件，人工智能由于缺乏對類似事件的學(xué)習(xí)和處理，無法進(jìn)行很好地決策。但在復(fù)雜的商業(yè)世界中，管理層面臨的大部分事件都是未知且無法預(yù)測的，機(jī)會(huì)稍縱即逝，決策情景也瞬息萬變，因此需要人類專業(yè)人員進(jìn)行干預(yù)和決策。第三，在引入人工智能技術(shù)的過程中，由于現(xiàn)有責(zé)任無法明確，需要明確界定決策范圍和權(quán)力，以確保決策的準(zhǔn)確性和可靠性，避免出現(xiàn)重大的決策失誤或錯(cuò)誤。但是，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展，人工智能在決策中所需承擔(dān)的責(zé)任已經(jīng)不再是一個(gè)遙遠(yuǎn)的未來問題，而是一種迫切需要解決的現(xiàn)實(shí)矛盾。

三、關(guān)于人工智能對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)概念框架產(chǎn)生沖擊的思考

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、超級計(jì)算、傳感網(wǎng)、腦科學(xué)等新理論和新技術(shù)的發(fā)展，以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的需求，人工智能展現(xiàn)出一系列新特征，例如深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開放和自主操控等。但從目前看，人工智能在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)中的應(yīng)用只達(dá)到了初級智能階段，流程化的工作和基礎(chǔ)性預(yù)測能夠通過程序?qū)崿F(xiàn)，但在應(yīng)對外界環(huán)境的變化上，現(xiàn)有的人工智能技術(shù)顯得不夠強(qiáng)大。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用前景仍然廣闊。

人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展是科技進(jìn)步和時(shí)代發(fā)展的產(chǎn)物。這種技術(shù)的創(chuàng)新在會(huì)計(jì)領(lǐng)域帶來了令人激動(dòng)的變革，同時(shí)也給現(xiàn)有的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)概念框架帶來了巨大的挑戰(zhàn)。應(yīng)對人工智能對現(xiàn)有財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)概念框架帶來的挑戰(zhàn)需要采取一系列的措施，筆者建議：第一，提供教育和培訓(xùn)，使會(huì)計(jì)專業(yè)人員熟悉人工智能技術(shù)的基本原理、應(yīng)用和潛在影響，了解人工智能的優(yōu)勢和局限性，并掌握與之配合工作的技能和知識；第二，確保人工智能算法的透明性和解釋性，這將幫助會(huì)計(jì)專業(yè)人員理解算法的決策依據(jù)，并減少潛在的不確定性和誤解；第三，制定相關(guān)的道德準(zhǔn)則和法律框架，以保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、確保算法的公正性和防止不當(dāng)使用；第四，確保財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，以避免人工智能算法基于錯(cuò)誤或低質(zhì)量數(shù)據(jù)做出不準(zhǔn)確的決策；第五，重視人工智能與人類協(xié)作的模式和流程，建立有效的溝通和合作機(jī)制，確保人工智能與人類之間的相互理解和互動(dòng)。

四、結(jié)語

會(huì)計(jì)的發(fā)展應(yīng)當(dāng)與時(shí)俱進(jìn)，經(jīng)濟(jì)環(huán)境和智能技術(shù)變革推動(dòng)了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)概念框架的創(chuàng)新，從而也決定了會(huì)計(jì)理論的深度和廣度。為促進(jìn)會(huì)計(jì)信息安全機(jī)制的建設(shè)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)理論框架的發(fā)展，需要積極探究人工智能、機(jī)器人處理自動(dòng)化、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用，同時(shí)反思現(xiàn)有理論的不足，不斷創(chuàng)新和改進(jìn)以更好地指導(dǎo)和支持實(shí)踐發(fā)展。

本文來源：《商業(yè)觀察》 http://www.12-baidu.cn/w/jg/125.html