李慧琳 山東商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院
會(huì)計(jì)基礎(chǔ)只能是核算和監(jiān)督,在人工智能飛速發(fā)展的現(xiàn)狀下,核算這一職能正逐漸由人工智能滲入,人工智能能解決大部分的普通核算問題,通過各項(xiàng)智能軟件可以高速的將數(shù)據(jù)整合分析,這是人工速度所不能比擬的。通過人工智能進(jìn)行會(huì)計(jì)核算是節(jié)省人工的表現(xiàn),而對(duì)會(huì)計(jì)職能里的監(jiān)督職能而言,大部分企業(yè)數(shù)據(jù)推算預(yù)測(cè)都是現(xiàn)有的人工智能無法通過技術(shù)算法來進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的。會(huì)計(jì)核算職能可以通過人工智能解決而監(jiān)督職能必須通過人工進(jìn)行,這就是財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的國際形勢(shì)。
在現(xiàn)代社會(huì)我國各個(gè)企業(yè)都發(fā)展迅速,大數(shù)據(jù)信息化這一情況異軍突起,在這一潮流下企業(yè)想要維持信息適應(yīng)時(shí)代發(fā)展進(jìn)程吸引更多投資就要依據(jù)會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)披露。而傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人工計(jì)算效率較低,往往披露的數(shù)據(jù)是幾個(gè)月前的,這會(huì)影響投資人的判斷。想要保證數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新就要依存于人工智能的發(fā)展,對(duì)企業(yè)而言人工智能在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)中的應(yīng)用效率遠(yuǎn)大于人工,所能獲得的數(shù)據(jù)也更準(zhǔn)確便于觀察,降低出錯(cuò)率節(jié)省人工成本。管理會(huì)計(jì)則更便于應(yīng)對(duì)時(shí)代發(fā)展,管理會(huì)計(jì)不是進(jìn)行數(shù)據(jù)核對(duì)而是通過數(shù)據(jù)分析觀察,得出適合企業(yè)管理方面的要求,促使企業(yè)獲得第一手決策信息。人工智能與管理會(huì)計(jì)相輔相成進(jìn)行工作,是企業(yè)發(fā)展的必用方法。
大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)的發(fā)展不僅僅需要保證正常運(yùn)營,還需要面對(duì)機(jī)遇挑戰(zhàn),管理會(huì)計(jì)能通過數(shù)據(jù)分析和推算為企業(yè)明確發(fā)展方向或者提前規(guī)避行業(yè)內(nèi)可能存在的風(fēng)險(xiǎn)。管理會(huì)計(jì)能對(duì)公司的運(yùn)營方面起到非常重要的作用,財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)是業(yè)務(wù)發(fā)生成功后對(duì)企業(yè)利潤的探索,實(shí)際價(jià)值遠(yuǎn)低于管理會(huì)計(jì)。管理會(huì)計(jì)不僅可以預(yù)測(cè)某項(xiàng)業(yè)務(wù)實(shí)際發(fā)生后可能出現(xiàn)的各類情況,還能對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)生之前的行業(yè)問題、對(duì)方企業(yè)問題進(jìn)行預(yù)測(cè),將工作目標(biāo)著重于對(duì)公司的行為依據(jù),以達(dá)到為企業(yè)全面進(jìn)行輔助管理的目的。因此人工智能替代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì),將人工重點(diǎn)轉(zhuǎn)向管理會(huì)計(jì)是我國企業(yè)的形式所在需要各企業(yè)抓緊意識(shí)到這一情況。
人工智能將替代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì),財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)淘汰管理會(huì)計(jì)成為時(shí)代翹楚這一情況已經(jīng)引起國家及社會(huì)廣泛關(guān)注。對(duì)國家而言新型人才的培養(yǎng)是重中之重,因?yàn)檫@會(huì)從根本上推進(jìn)國家發(fā)展,為了確保人才培養(yǎng)國家出臺(tái)了相關(guān)法律督促高校及社會(huì)開始培養(yǎng)管理會(huì)計(jì)方向的人才。管理會(huì)計(jì)成為熱門話題也吸引了企業(yè)任職會(huì)計(jì)的關(guān)注,作為相關(guān)從業(yè)人員對(duì)會(huì)計(jì)信息的敏感度之高可以促進(jìn)所有會(huì)計(jì)對(duì)管理會(huì)計(jì)層面的學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變,現(xiàn)在管理會(huì)計(jì)人才之多已經(jīng)能使大部分企業(yè)都進(jìn)行人工智能加管理會(huì)計(jì)的新會(huì)計(jì)工作方式。國家的人才培養(yǎng)在一定基礎(chǔ)上使企業(yè)意識(shí)到管理會(huì)計(jì)的重要性,也使管理會(huì)計(jì)這一職業(yè)迅速普及,在一定程度上為國家發(fā)展本身打下了根基。
財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型這并不是指代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)會(huì)消失,而是由人工智能完成主要工作,讓人工智能替代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)共同工作,這種情況下管理會(huì)計(jì)就要成為時(shí)代企業(yè)主導(dǎo)會(huì)計(jì)發(fā)展方向。曾有的會(huì)計(jì)模式是通過最終成本利潤數(shù)據(jù)決策,數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)效很長,而管理會(huì)計(jì)可以從基礎(chǔ)上出發(fā)為決策者提供數(shù)據(jù)便于事前分析。而企業(yè)財(cái)務(wù)部門的結(jié)構(gòu)和人員配比也要相對(duì)于的改變,將大量財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作人員轉(zhuǎn)型培養(yǎng)為管理會(huì)計(jì)。促使部門直接轉(zhuǎn)變,核算這一職責(zé)交付給人工智能進(jìn)行完成,工作人員思想目的從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)為管理會(huì)計(jì)。工作人員也將從繁重的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作中解脫,投入使用腦力推算的管理會(huì)計(jì)。
盡管財(cái)務(wù)人員數(shù)量眾多但能直接投身于管理決策的人才并不多,這一原因是企業(yè)未能及時(shí)培養(yǎng)的原因。工作并不僅僅需要知識(shí)的學(xué)習(xí),更需要實(shí)際操作來進(jìn)行理解。企業(yè)應(yīng)該講單位的員工進(jìn)行轉(zhuǎn)型培訓(xùn),促使財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的思維從常規(guī)會(huì)計(jì)核算工作中轉(zhuǎn)變出來,當(dāng)企業(yè)管理會(huì)計(jì)人才增多企業(yè)財(cái)務(wù)部門轉(zhuǎn)型也已經(jīng)完成。這時(shí)曾有的企業(yè)財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)就不能滿足企業(yè)正常運(yùn)作,將大數(shù)據(jù)平臺(tái)引進(jìn)企業(yè)工作,讓人工智能進(jìn)行財(cái)務(wù)核算,讓管理會(huì)計(jì)進(jìn)行人工智能財(cái)務(wù)核算的整理,確保信息無誤的情況下當(dāng)月就可以為企業(yè)決策者提供各項(xiàng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)情況預(yù)測(cè),大大改善企業(yè)發(fā)展步伐及前景,這是各個(gè)企業(yè)在新時(shí)代人工智能與管理會(huì)計(jì)融合局勢(shì)下需要做的。
綜上所述可以得知,在科學(xué)技術(shù)發(fā)展下國際國內(nèi)形勢(shì)都促進(jìn)會(huì)計(jì)工作中融合人工智能,對(duì)這樣的轉(zhuǎn)型而言會(huì)導(dǎo)致部分會(huì)計(jì)從業(yè)者無法適應(yīng)現(xiàn)狀?;A(chǔ)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)將無法在企業(yè)中適應(yīng)并逐步淘汰,管理會(huì)計(jì)這一方向的崛起是大勢(shì)所趨,也該是會(huì)計(jì)行業(yè)需要主動(dòng)面對(duì)的情況。各企業(yè)也要及時(shí)發(fā)現(xiàn)形式問題及時(shí)對(duì)企業(yè)內(nèi)員工進(jìn)行培訓(xùn),促進(jìn)員工工作轉(zhuǎn)變才能使企業(yè)財(cái)務(wù)方面水準(zhǔn)提高適應(yīng)時(shí)代潮流。