人工智能行业:AI新范式下对象会计的研究.pdf
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1、 PART 1 管理会计智能化专题研究 /1 CONTENTS目录?A?研究?A?A?的?的?的?的?020305.06.07.08.09.1112.14.18.2021.22.29.30.2/管理会计智能化专题研究 近期,生成性人工智能技术的崛起,例如 OpenAI 的 GPT 系列大模型,已引起广泛关注和应用。这一深度学习的人工智能新范式技术使计算机能够生成高质量的自然语言文本,在更短的时间内处理海量的信息,以比人类更快的速度建立有洞察力的联系。随着深度学习、模式识别、专家系统、知识图谱、自然语言处理、智能流程自动化等人工智能技术的发展和应用,为企业管理的模式注入新的理念,帮助企业降本增效
2、、控制风险、改善质量、快速发展。从应用场景来看,人工智能赋能前台业务包括智能客服、精准营销等,赋能中台业务,包括风险预算、流程审批和决策支持,赋能后台业务包括运营管理、作业流程、资源分配等。人工智能技术也逐步应用于会计行业,传统的基础会计核算工作被财务机器人替代,会计数据的采集、挖掘、分析,会计核算流程的再造以及对未来财务人的需求,都在推动企业会计模式的变革。在管理会计应用上,人工智能技术强大的数据处理和分析能力、复杂模型构建能力等可以在预测、分析、决策、绩效评价等管理的会计的核心领域,精准捕捉企业管理信息,实现智能化的管理会计预测、分析与决策。管理会计智能化的发展同时催生了未来财务人才培养的
3、新需求。未来财务人需要具备业务和财务的融合能力,以更深入了解企业运营和市场趋势,提供准确的财务分析和预测。未来财务人还需要具备数学和技术的融合能力,善于运用人工智能技术工具,处理大规模的数据并提取有价值的信息。人工智能技术还将带来管理会计理念的变革。管理会计的发展需要在海量的业务数据基础上,不断探索和提出新的适应人工智能时代的管理会计方法,进一步适应企业在不同阶段的管理要求,提高自适应能力,为企业管理者提供精细化管理的方法和工具。本研究聚焦人工智能和管理会计的结合,开展管理会计智能化专题研究、管理会计智能化现状调查,结合现状和理论研究,提出关键技术方法对象会计,阐明人工智能技术生态环境下对象会
4、计的研究框架,明确对象会计的定义,从对象会计的视角进一步给出行业行动指南。PREFACE前言?的?的?的?会计?研究PART 1 4 /PART 1 管理会计智能化专题研究 AI 新范式下对象会计的研究管理会计与人工智能大模型应用具有相似之处,都依赖于数据和模型,以提供洞察和支持决策。人工智能的大模型应用特点在于其出色的信息处理和语言理解能力,这些模型通过收集大量数据并运用复杂的模型进行推理,最终生成有洞察力的结论。这种方法在自动化、预测分析和提供个性化服务等领域表现出卓越的能力。与此类似,管理会计本质上也是一种模型应用,依赖于信息收集和处理,以支持管理决策。管理会计方法涉及使用抽象模型进行分
5、析和预测,以帮助企业做出有效的战略和运营决策。随着人工智能的不断发展,其在信息处理和模型应用方面的突出能力将极大地影响管理会计。这种影响将使管理会计变得更加精确和高效,有助于企业制定更明智的决策,进而推动业绩的增长。人工智能和机器学习的进步将引领组织的智能化发展。本章节选取智能收支管理、智能绩效管理、智能票据管控、智能管理会计报告、智能 ESG 五个维度分析人工智能技术面向决策支持和价值创造的构建财务模型的能力,阐述其在管理会计智能化发展中的作用。PART 1 管理会计智能化专题研究 /5-01-智能收支管理在这个以人工智能驱动为核心的智能时代,智能收支管理系统正在不断完善和拓展,为企业带来了
6、前所未有的便利和效率提升。传统的收支往往依赖繁琐的人工操作,容易出现错误和延误,而人工智能驱动的智能收支管理系统则通过自动化和智能分类功能,实现了对交易的快速准确分类和记录。智能收支管理系统充分利用了大模型的强大语言理解和信息提取能力,通过分析和理解大量的财务数据,识别关键信息,并将其转化为有意义的决策支持。这种模型应用赋予系统更高级的智能,使其能够更好地理解用户的需求和指令,通过对市场、信息和财务数据的监测与分析,为企业提供投资规划,识别潜在风险。智能分类识别企业的交易数据通常包括销售、采购、付款、收款等各种类型的单据及交易数据,这些交易数据手动进行分类和录入中容易出现错误和延误。通过深度学
7、习和数据挖掘技术的应用,系统能够快速准确地对交易进行分类和记录,避免了因错误分类带来的混乱和错误决策,这种高准确性为企业决策提供了可靠的基础。在智能收支管理系统中,交易数据的处理可以更加智能和准确。系统通过深度学习算法对大量历史交易数据进行学习和训练,从中提取特征和模式,并建立起对各种交易类型的识别模型。智能决策支持智能决策支持受益于大模型的数据分析和预测能力。这些模型可以处理财务数据和市场信息,识别关键信息,预测未来趋势,为企业管理层提供更精准的财务状况和业务情况分析,智能推荐最佳的资金运作策略,如在紧张的现金流时期如何采取财务调控措施、在充裕的现金流时期如何进行投资扩张,以提高资金利用效率
8、,帮助企业更好地适应市场变化。管理层可以依赖这些数据驱动的智能决策支持,制定更明智的战略,促进企业的稳健发展。智能交互体验智能交互体验得益于大模型的自然语言处理能力。模型能够理解用户的自然语言指令,将其转化为有意义的操作,简化了操作流程,提高了工作效率。用户可以通过口头或书面方式与系统进行交互,提出查询、操作等需求,无需熟练操作系统的各项功能。系统能够理解并满足这些需求,使管理会计人员更加快速地获取财务信息,集中精力于核心财务分析和决策工作。6 /PART 1 管理会计智能化专题研究 AI 新范式下对象会计的研究-02-智能绩效管理大模型的应用为绩效管理带来了更高效、更公平和更智能的特征,使企
9、业能够更好地衡量、管理和改进员工绩效。自动化绩效考核自动化绩效考核是人工智能在绩效管理中的杰出应用之一,大模型的数据处理能力可以有效地支持这一进程。这些模型能够处理大量员工数据,分析关键绩效指标,并自动化生成绩效报告,从而大幅减少了人力资源的需求,提高了考核的效率。例如,一家企业使用大模型的绩效管理系统,该系统通过深度学习和数据挖掘技术自动分析员工的工作数据、销售成绩和客户反馈。基于这些数据,系统自动生成员工绩效报告,无需手动干预。这种自动化和高效的绩效考核过程使企业能够更快速地识别出绩效较好和需要改进的员工,有针对性地采取措施。实时性绩效反馈实时性绩效反馈的关键在于大模型的数据分析和处理速度
10、。这些模型能够迅速分析员工的工作表现数据和客户反馈,并生成实时绩效反馈,为企业提供即时了解员工表现的机会。例如,一家科技公司采用了基于大模型构建的绩效管理系统,该系统每天分析员工的项目进展、客户互动和团队协作等数据。企业领导者可以随时查看员工的实时绩效数据,及时发现问题和机会,以便迅速采取行动。这种实时评估帮助企业更灵活地调整人力资源策略,提高人力资源利用效率。个性化职业规划大模型的学习功能有助于更好地了解员工的学习需求,分析员工的工作表现和学习历史,为员工提供个性化的学习计划和发展规划。大模型为员工设计个性化的学习计划,员工可以按照自己的节奏学习。这样的做法节省了时间,因为员工会获取更多的信
11、息,并降低再培训的可能性。这种个性化计划可以帮助员工更好地提升技能,从而更好地应对工作要求。企业通过模型的学习功能为员工提供了更多的发展机会,通过收集员工多维度的工作表现,为员工自动生成职业规划,同时提高员工的企业认可度。公平性员工评价大模型在绩效管理中的应用可以减少主观性,更加客观地评估员工的表现。模型能够根据数据和事实,不受情感和主观因素的影响,进行评估,确保公平性。例如,大模型应用下的绩效管理系统通过分析员工的销售数据、客户满意度和合规性指标等多方面数据,自动评估员工的绩效。这种客观的评估方式可以减少主观偏见,确保评估的公平性,为员工提供公平的机会。PART 1 管理会计智能化专题研究
12、/7 目前我国加大推广使用全面数字化的电子发票,即“数电票”。信息化技术的发展和企业数字化的快速发展使得数电票的普及成为可能,有助于进一步推动税收数据的智能归集和分析,提升税务机关的数字化管理水平。数电票时代,企业需要建立一个更加智能、一体化、随时随地都可以自动同步全量企业发票的数据库,积极应对财税管理流程的再造,通过业务、财务和税务的一致性,在不同层面和不同环节细化数据颗粒度,推行和升级企业会计信息系统建设,洞察内外部的财税风险。大模型能够实现智能用票,自动化票据处理流程,提高工作效率和精确性,从而为企业带来更多机会。此外,大模型能够处理大量的票据数据,分析税收信息,识别异常模式和异常行为,
13、并提供高级的数据分析和智能决策支持。其强大的数据挖掘和分析能力可以帮助企业更好地理解财务状况,识别潜在问题,并采取适当的措施。智能数据归集数电票的应用,一方面可以为税务机关提供更详细、全面的数据支持,实现全方位税收数据的智能归集和分析,另一方面可以使企业更加准确地了解经营状况和财务状况。数电票使得企业能够应用人工智能来实现自动查验、智能识别、自动报销、入账、归档等诸多功能,还可以通过集中票据池进行管控,实现共享中心建设。这为企业节省了大量时间和人力,提高了工作效率,同时也减少了出错概率,提升了业务处理的精准性。企业应积极应对财税管理流程的再造,通过业务、财务和税务的一致性,在不同层面和不同环节
14、细化数据颗粒度,构建海量多元数据智能归集系统,包括归集、提取、存储、选择和查询等功能,全面提升业财税融合程度。智能风险预警财务风险预警功能的加强依赖于大模型的信息处理速度和分析能力。这些模型能够实时监测财务数据和市场动态,识别潜在的财务风险,并及时向企业发出预警。数电票使用后,数据挖掘技术可以用于识别大量的票据信息,如用于检测潜在的发票风险,包括重复发票、虚假发票和异常发票。通过分析发票数据,建立模型来识别异常模式和异常行为,从而提前发现潜在的问题并采取适当的措施。通过挖掘支出数据,企业可以分析供应商、产品或服务的进项税情况,这有助于确定哪些进项税可以抵扣,从而最大程度地减少税务负担,同时确保
15、遵守税法规定。数据挖掘技术还可以用于供应链风险识别和预警。通过识别最常见的采购项目、关联的供应商以及采购金额的波动,企业可以更好地规划采购策略,优化成本,并确保供应链的稳定性。通过挖掘支出数据,企业可以对供应商的绩效进行评估,包括交货时间、产品质量、价格合理性等因素的分析,以确定哪些供应商在长期合作中表现最佳。通过分析支出数据的时间序列,可以发现成本异常波动的原因,从而及时采取措施。基于历史支出数据的分析,可以建立支出预测模型,帮助企业更好地规划预算和资源分配,有助于防止超支,并确保在财务方面保持良好的控制。-03-智能票据管控8 /PART 1 管理会计智能化专题研究 AI 新范式下对象会计
16、的研究-04-智能管理会计报告在当今竞争激烈的商业环境中,要实现业绩增长,实现股东价值,企业战略的制定和执行变得尤为关键。战略决策不仅需要基于全面的信息和数据,还需要在不断变化的市场条件下做出迅速的响应。管理会计报告通过其智能化应用,不仅能够提供实时准确的业务信息和财务数据,还能通过数据分析、预测和风险管理等功能,为企业管理层提供更有力的支持,帮助他们在复杂多变的市场中制定明智的战略决策,从而为业绩增长提供坚实的基础。提高决策准确程度智能化管理会计报告通过数据汇总和展示,为管理层提供实时准确的业务信息和财务数据,推动业绩增长。它实现了对实时数据的监控和分析,把握市场动态,快速应对挑战。通过人工
17、智能的预测分析,帮助企业准确预测市场需求、销售趋势,优化供应链。通过数据挖掘,识别资源潜在问题,提高效率和绩效表现。利用人工智能分析能力,支持战略规划和市场定位,找到发展方向。智能化报告还能够识别潜在风险,帮助企业控制风险,保障稳健运营。这些特点使得智能化管理会计报告成为企业决策不可或缺的重要工具,助力业绩提升。管理会计报告在人工智能助力下发展趋势分为四个阶段。一是描述性智能阶段,用于数据汇总和展示,帮助管理层了解业务现状,通过可视化工具直观了解产品线表现。二是诊断性智能阶段,利用数据挖掘和模式识别技术深入分析业绩波动原因,帮助企业调整策略应对挑战。三是预测智能阶段,利用机器学习算法预测未来业
18、务趋势,调整库存和供应链策略,满足市场需求。四是建议和支持决策阶段,结合复杂算法向高管提供战略建议。这些智能化阶段为管理会计报告的应用带来前所未有的便利和效率,为企业决策提供强有力的支持。满足定制模型需求目前多数企业开始通过购买“模型即服务”来开展人工智能业务使用。企业可以通过应用编程接口(API)调用这些程序,并运用提示学习(prompt tuning)和前缀学习(prefix learning)等提示工程技术,针对自身的具体需求在较小程度上加以定制,收获个性化服务,生成个性化报告。未来大多数企业需要定制模型,用自己的数据对模型进行微调,以扩大其用途和价值。这使模型能够支持整个业务中一些具体
19、的下游任务。通过此举,企业可以有效地利用人工智能实现绩效的飞跃发展提升员工能力、改善客户满意度、引入新型商业模式、及时感知即将发生的变化等。优化运营降本增效人工智能驱动的自动化可以简化流程、优化运营并帮助公司定位最佳客户和市场。借助人工智能,公司可以通过减少间接成本、简化流程和改善客户体验来节约 PART 1 管理会计智能化专题研究 /9 资金并增加利润。企业可以通过人工智能实现的最重要的成本节约之一是劳动力成本。自动化使企业减少了对人工的需求,并且通过任务自动化,公司可以降低劳动力成本并派遣员工专注于其他业务领域。人工智能还可以通过改善客户体验来帮助公司增加效益。管理会计人员一般负责企业内部
20、运营,不直接面对企业外部客户,但是要有一种新型的“客户观”,企业内部其他部门都是管理会计部门的客户,要利用人工智能更好满足内部客户的需求和偏好,优化运营和改善客户体验,提高企业组织的运营效率,从而促进企业整体的业绩增长。-05-智能 ESG环境、社会和治理(ESG)不仅仅是一种趋势或合规要求,而是企业取得长期成功的关键要素。管理会计人员的积极参与和专业能力将有助于企业实现ESG目标,不断增强企业的社会责任和竞争优势,为可持续发展开辟更加广阔的未来。人工智能可以为管理会计人员提供更多处理和解决 ESG 问题的方式,推动可持续发展。大模型在 ESG 数据管理和人工智能技术解决方案中的应用为企业提供
21、了更强大的工具,有助于企业更好地履行社会责任、实现可持续发展,并提高 ESG 数据的质量和可信度。智能数据分析在大模型驱动下,管理会计人员与 ESG 是一对完美的搭档。它充分利用了管理会计人员的业财融合能力、业绩管理能力、数据洞察力以及跨职能沟通能力和供应链知识,进一步增强了 ESG 管理的效力。首先,大模型应用在跨部门数据收集和分析方面发userid:497168,docid:143970,date:2023-10-27,10 /PART 1 管理会计智能化专题研究 AI 新范式下对象会计的研究挥了关键作用。这些模型能够智能地跨越不同业务部门,自动收集和整合涉及 ESG 的数据和信息。例如,
22、它可以在环境方面获取能源消耗、废物处理和碳排放等数据,在社会方面涵盖员工满意度、员工培训和社区参与等数据,同时还能够关注公司治理方面的董事会独立性、薪酬结构和道德准则等数据。这种综合性的数据采集有助于企业更全面地了解其 ESG 绩效和风险。其次,大模型应用可以与管理会计人员的业绩管理能力协同工作。模型可以根据企业的战略目标和 ESG 计划,智能地制定相应的绩效指标。随后,通过对收集到的数据进行测量和分析,模型可以帮助企业评估其在 ESG 领域的表现和进展。这种自动化的绩效评估不仅提高了效率,还确保了数据的准确性和可靠性。此外,大模型应用的数据洞察力也为管理会计人员提供了强大的支持。模型可以分析
23、大规模的 ESG 数据,识别出潜在的改进领域,并为企业的战略目标提供有针对性的建议。这种数据驱动的洞察力有助于企业更智能地制定可持续发展战略和 ESG 计划,以更好地满足利益相关者的期望和需求。智能报告生成为应对数据收集难、公信力差等挑战,新一代 ESG 会计解决方案不断涌现,智能文档处理(IDP)正处于这股创新浪潮的前沿。如 ESG Flo 等公司正在使用人工智能驱动的数据提取、转换和加载(ETL)管道来识别、提取和增强文档中的数据,从而使大规模的全球数据收集和报告变得更加简单、快速和无差错。目前人工智能数据摄取方案能够识别任何形状和形式的账单,并且与公司系统的安全 API 接口和 SaaS
24、 平台集成。客户可以毫不费力地将发票上传到第三方平台,并将自动显示汇总数据、关键指标和交互式可视化,从而实现轻松报告。大模型驱动的人工智能数据采集可以让可持续发展团队更高效地收集、分析和报告ESG数据,满足利益相关者对数据透明度和问责制的要求。PART 2 管理会计智能化应用现状与问题 /11?研?研究?的?新?会计?PART 2 12 /PART 2 管理会计智能化应用现状与问题 AI 新范式下对象会计的研究-01-业财融合表现情况1.内部数据管理情况调研结果显示,近七成的企业在数据管理和业财融合方面存在问题,反映了中国企业在数字化转型方面尚处于初期阶段,智能化应用仍面临诸多障碍。根据调查,
25、只有 30%的企业声称各部门之间能够分享数据,但主要依赖手工线下表格,这意味着跨部门数据协作尚未得到有效改进,数据共享方式相对滞后。27%的企业表示信息孤岛问题严重,缺乏有效数据中台等技术应用,这使得不同部门间数据无法高效共享,可能导致信息断片和不协调的业务流程。令人担忧的是,有 10%企业甚至没有任何数据管理手段,这意味着这些企业在数据采集、存储和利用方面存在严重滞后,难以支持业务决策和发展。相较之下,只有 22%的企业能够实现业财融合,数据收集自动化;11%的企业充分利用数据分析,提出创新解决方案。2.数据分析应用情况根据调查结果显示,数据分析在企业中的应用程度存在较大的差异。约 29%的
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