智能财务标准规范建设的前置性研究

2022-03-26樊行健李慜劼

财会月刊·下半月 2022年1期

樊行健李慜劼

【摘要】本文在智能财务理论和实践蓬勃发展之际，提出智能财务标准规范建设的必要性和重要性，认为智能财务标准规范建设需要重点研究八个方面的问题，继而对智能财务的本质属性、学科定位、主要特征、相关技术、管理流程、应用场景、人才培养和建设方法进行分析和阐述，为后续智能财务标准规范建设相关重要概念的前瞻性研究提供理论支撑。

【关键词】智能财务;标准规范;前置性研究

【中图分类号】 F233 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2022）02-0003-6

一、引言

近年来，智能财务在我国发展迅速。不同专家学者提出“智能财务”“智慧财务”“智能会计”等概念，并构建了相对完善的理论体系。实务界围绕自身需求，构建了智能财务的信息系统和管理平台。在教学层面，一批智能财务、智能会计教学改革先行高校在教材编写、案例评选、教师引进、学术研讨等方面开展了大量创新工作，有力地推动了我国智能财务事业的发展。

智能财务的学术创新和实践发展，加快了我国将智能财务标准规范建设工作提上议事日程的速度。未来财务中大部分需要共同遵守的准则和依据，都会以标准的形式出现，因此行业标准的建立和规则的制定必不可少[1] 。标准规范建设是提升体系科学性、权威性的主要路径，对于降低智能财务应用的学习成本、加快智能财务模式的复制和推广速度等都具有极其重要的意义。因此，智能财务标准规范建设是未来智能财务发展的核心任务，也是财务智能化转型的关键一步，更是决定未来智能财务发展高度和广度的重要环节。为推动智能财务走上有序发展的道路，急需厘清智能财务标准规范建设的理论基础和前提条件，开展智能财务标准规范建设的前置性研究。

在开展智能财务标准规范建设研究之前需要探讨的诸多问题之中，智能财务的本质属性、学科定位、主要特征、相关技术、管理流程、应用场景、人才培养以及建设方法等都是尤为重要的问题。具体而言：智能财务的本质属性是智能财务标准规范建设的首要问题; 智能财务的学科定位是智能财务标准规范建设的重要前提; 智能财务的主要特征是智能财务标准规范建设的重要基础; 智能财务的相关技术是智能财务标准规范建设的技术基础; 智能财务的管理流程是智能财务标准规范建设的核心要素; 智能财务的应用场景是智能财务标准规范建设的核心内容; 智能财务的人才培养是智能财务标准规范建设的人才保障; 智能财务的建设方法是智能财务标准规范建设的系统保障。上述八个方面的问题共同组成了智能财务标准规范建设的前置性研究内容。

二、智能财务的本质属性

从广义上看，目前与智能财务相关的定义较多，近年來理论界相继提出了“智能财务”“智慧财务”“智能会计”等定义，在促进相关理论发展的同时，也导致大家对智能财务本质属性的认识产生了一定的混淆。本文将避开对不同定义孰优孰劣的讨论，只从相关定义中汲取其最本质的部分进行探讨。从定义出发探讨智能财务的本质属性，是厘清智能财务相关概念的一把钥匙。因此，智能财务的本质属性是建设智能财务标准规范需要解决的首要问题。

对于智能财务或智能会计的本质属性，目前有如下三种颇具代表性的定义：

1. 智能财务是一种新的财务管理模式[1] 。这种观点认为，智能财务是由智能机器和人类财务专家共同组成的脑机一体化的智能系统，采用人机协同的方式完成复杂的财务管理工作，并不断扩大、延伸和部分替代人类财务专家的作用。在智能财务模式下，首先推动部分会计核算环节的自动化，然后推动财务管理流程整体优化，最后上升到财务管理模式和财务管理理念的创新。这种认为智能财务是新型财务管理模式的观点，主要是基于智能财务实践，并未完全区分财务会计、管理会计、财务管理的学科边界，类似于理论界早期探讨的“大财务”或者“大会计”的概念，与实践中财务管理活动属于价值管理相对应，主要是采用人机协同的方式对业务活动产生的价值信息进行记录、计量和报告，因此，笔者认为这一概念反映了智能财务的价值属性。

2. 智能财务是一种业财融合的管理信息系统。这种观点主要表现为以数据发现和智能决策为核心的智能管理系统[2] ，智能财务在提供决策备选策略的基础上，辅助管理决策者进行策略选择和智能决策，因此认为智能财务是业财高度融合的管理会计信息系统。未来智能一体化业财管融合系统主要应用的技术有大数据、物联网、机器人等，而融合是指人脑和人工智能及环境的融合，人工智能是智能财务的核心技术，进入智能化时代后则更多地注重对知识信息的管理和运用，并不断扩展、延伸或者部分替代人类的智能。这种观点的核心是在智能财务背景下，企业决策体现出数据驱动的特征，因此这种观点突出反映了智能财务的技术属性。

3. 智能财务（智能会计）是基于“会计管理活动论”的经济管理活动[3] 。我国会计学派分为信息系统论和管理活动论，智能财务或智能会计是经济管理活动的观点是会计管理活动论的典型代表。该观点认为，智能财务或智能会计是一种智能综合管理行为，其基本功能是强化会计的反映功能和监督功能，通过对业务活动的反映和监督，不断优化企业的各种资源配置，从而实现微观与宏观经济管理协同，是一种宏观和微观经济活动相衔接的管理活动。该观点以会计管理活动论为理论基础，因此其突出体现了智能财务的管理属性。

另外，还有观点认为智能财务是新的交叉学科，或者是一系列智能技术在财务领域的应用场景集合，笔者认为这些观点对智能财务的理解相对片面和狭隘。

三、智能财务的学科定位

关于当前智能财务是否颠覆了传统财会学科的主导地位、是否颠覆了会计学的基本逻辑的问题，理论界和实务界有一定的探讨。主流观点认为，智能财务只是会计学科发展的一个新阶段[4] ，智能财务主要表现为智能技术手段对会计学科的影响，其并没有颠覆会计学科的基本逻辑，但不可否认的是，这种影响的速度和程度都是前所未有的。智能财务的学科定位是智能财务理论研究必须要面对的问题，也是影响智能财务发展的关键因素之一，需要理论界达成相对一致的认识，这有利于智能财务相关基础理论的研究及标准规范的建设。因此，智能财务的学科定位是智能财务标准规范建设的重要前提。

笔者认为，智能财务的发展并没有颠覆会计学科的学科地位，智能财务是智能技术手段和工具方法在财务实践中的创新应用，也涉及财务管理工作组织方式的创新，财务前、中、后台的组织方式与智能财务建设要求更加匹配。智能财务也没有颠覆会计学科的基本逻辑，智能财务共享中心的算账、报账、记账、出报表等经典会计核算活动仍然沿用着会计的基本逻辑。比如，为使智能技术应用落地，中石油财务共享中心需要将费用报销的应用场景还原到最原始的手工状态，即在无任何信息系统支撑的情况下业务人员进行报销时的步骤（粘贴票据—在纸质报销单上填写费用事由—各级领导签字—提交财务—会计人员职业判断—入账），从而在遵循会计核算基本流程的基础上，探索智能技术的应用场景和具体应用。另外，目前智能财务所处的发展阶段并没有作为独立学科的先决条件。比如，智能财务理论不具备作为一个独立学科成熟的标志，即智能财务还没有逻辑起点。这与会计学科以会计假设或会计目标为逻辑起点成为一个独立学科，形成鲜明的反差。而且，学界对于智能财务的目标、原则和要素的讨论还不够充分，也没有达成相对一致的观点。

基于以上分析，笔者认为，智能财务没有脱离会计学科的基本逻辑，没有颠覆会计管理活动论或会计信息系统论对会计学科的基本认知，因此其目前还不是一个独立的学科。未来智能财务的学科定位需要理论界与实务界不断的理论创新与实践探索迭代，在探索、试错、验证中趋于明确。

四、智能财务的主要特征

对智能财务主要特征的讨论，有利于更加深入地理解智能财务。智能财务是建立在一系列智能技术应用基础之上，依托互联网、物联网，充分结合大数据、云计算等新信息技术的财务转型。企业外部的经济社会技术环境、企业内部的信息技术网络环境以及企业管理模式创新，都会影响智能财务建设。在智能财务背景下，企业的决策方式将发生变化，企业将更多地基于数据和算法模型进行决策，智能财务是一场企业的管理变革。智能财务是财务转型的终极方向[1] ，人机协同共生是智能财务未来发展的方向。智能财务的主要特征将其与传统财务明显区别开来，有利于更加深刻地理解智能财务及其内在规律，有助于智能财务各项标准规范保持内在逻辑的一致性，对智能财务标准规范建设也有较强的指导意义。因此，智能财务的主要特征是智能财务标准规范建设的重要基础。

结合智能财务的实践发展和理论探索，笔者认为智能财务的主要特征包括以下四项：

1. 人机交互特征。即：智能财务主要是采用人类和机器协同的方式开展财务管理工作[1] 。以RPA（机器人流程自动化）技术在财务领域的应用为例， RPA技术是模拟人和计算机进行交互的一种软件程序，通过RPA技术的应用，计算机程序可以像人操作电脑一样对电脑发布事先预制的操作步骤，完成对应操作程序，从而实现对指令的“自动化”执行。但截至目前，由于人工智能技术本身发展阶段的掣肘，智能技术在企业管理中的应用还未实现完全的机器自主决策，所以智能财务中机器还无法独立开展工作，采用人机交互的方式仍是智能财务的主流工作模式。

2. 业财技深度融合特征。智能财务将加速单位数据的标准化和提高信息系统的集成度，业财一体化信息系统的融合需求将更加明显。业财技深度融合促进了企业中端到端的流程优化，将带来新的价值洞察，从而充分发挥业财技融合的优势，实现数据驱动决策。

3. 精细化管理特征。应用智能技术之后，企业的财务系统和业务系统将实现最小颗粒度的交易过程数据管理[5] ，通过智能技术对数据的分类标签，实现对市场先机的洞察，通过智能引擎，发挥不同维度数据的决策价值，管理和流程的精细化程度将进一步提高。

4. 协同共享特征。在智能财务背景下，由于业财流程被打通，信息系统实现互联互通，业务和财务等职能部门之间的协作将变得更加高效，智能财务信息平台整合企业内部业务、财务、管理等方面的信息系统，同时也与银行、税务、工商、监管等外部信息系统实现互联，将成为融入智能技术的新型信息系统[6] 。因此，协同共享成为智能财务企业的主要管理理念和行为准则。

从以上对智能财务主要特征的讨论来看，未来智能财务的应用将融入人工智能推动企业数字化智能化转型的进程中。随着企业发展战略和商业模式的变化、组织架构和管理流程的变革、经营方式和企业文化的重塑，企业的业务管理活动、财务会计活动和管理会计活动都将迎来全面智能化，对智能财务主要特征的深刻把握，将有力地指导企业智能财务体系建设和智能财务标准规范建设。

五、智能财务的相关技术

智能技术是智能财务区别于传统财务的主要领域。人工智能已在会计核算和会计管理领域发挥作用[7] ，未来应用于智能财务的智能技术应聚焦于成熟的、具备商业化应用价值的、有利于实现人类智能与机器智能协同并共同形成智能财务实践知识和管理经验的人工智能技术。对智能财务相关技术的讨论，正是體现了智能财务的技术属性，未来智能财务各项标准规范也将紧紧围绕相关智能技术展开研究。因此，智能财务的相关技术是智能财务标准规范建设的技术基础。

目前应用于智能财务领域的智能技术主要包括以下三类：

1. 人机交互类智能技术。这类智能技术的功能是实现人与机器的交互，其主要包括机器人、自然语言处理、语音识别、机器视觉和推荐引擎等。例如，自然语言处理技术赋予机器与人类沟通的能力，无需学习复杂的计算机系统，机器通过自然语言处理来识别用户意图，通过自然语言生成把结果翻译成人类易于理解的语言，从而助力实现人与机器基于人类语言的交互。

2. 机器智能类智能技术。在实现人机交互的基础上，通过数据挖掘、人工智能算法的赋能，能够深入理解问题和把握业务规律，促进对企业管理决策模型的优化，让机器产生对问题的认知和理解。这类智能技术主要包括机器学习、知识图谱、数据挖掘等。例如：机器学习技术赋予机器从数据中自动总结规律生成算法的能力，使得非人工智能专业人员也可便捷地享受到技术成果;知识图谱技术赋予机器推理的能力，可快速从海量信息中找到关联信息;数据挖掘技术能够从数据中抽取信息融合成知识，并通过推理为决策提供支持。

3. 辅助决策类智能技术。这类智能技术通过模拟人类智能，对复杂的企业经营管理问题做出决策，从而辅助人类决策，其主要包括认知计算和情景情绪计算等。但是，这类智能技术距离实践应用还有很长的路要走。

综上，智能财务应用的智能技术的分类及应用机理如表1所示。

六、智能财务的管理流程

智能财务的管理流程是企业建设智能财务的关键之一。应用智能财务的企业应从智能财务业务流程梳理和优化出发，通过财务组织和岗位设计，基于智能财务平台应用，建设相关制度体系，开发和改造智能财务信息系统平台。智能财务的管理流程是智能财务建设的核心内容，智能财务管理流程的标准化与规范化是智能财务领先实践得到快速复制推广的关键，有利于降低智能财务的学习成本，充分发挥智能财务标准规范建设的重要作用。因此，智能财务的管理流程是智能财务标准规范建设的核心要素。

智能财务的管理流程建设具体包括如下内容：

1. 基于智能财务建设目标梳理优化现有业务流程。根据财务共享模式下各项智能技术的应用需求，梳理相关应用场景，匹配适用的智能技术，并结合现有业务流程，分析应用智能技术的可行性和成本效益关系，以持续优化业务流程，实现少人化和部分业务环节的无人化，使业务流程随着智能财务共享平台建设的推进而持续迭代和优化。

2. 智能财务组织与岗位设计。首先按照智能技术应用需求，对财务组织进行适应性改造，探索建立与智能财务体系相匹配的财务组织，搭建财务前台、中台、后台组织架构（前台财务深入业务活动中，发挥业务财务的作用;中台财务重点基于财务共享，提升数据的复用效率;后台财务基于模型算法的优化，重点聚焦决策支持），然后依照前台、中台、后台组织设计相应的财务岗位，并完善岗位职责[10] 。

3. 智能财务的制度建设。为了与智能财务组织架构和智能财务流程设计相匹配，需对智能财务相关活动进行制度化建设，固化相关业务流程，根据相关授权体系形成智能财务的制度体系。

4. 智能财务信息系统平台建设。首先，完善智能财务的信息系统环境，与业务活动中的智能感知系统等基础技术系统进行联通;然后，基于财务共享中心，对业务信息系统和财务信息系统进行集成优化，搭建智能财务信息系统平台;最后，基于商业智能和管理驾驶舱等进行可视化展示和智能决策，并对智能财务信息系统平台进行运维管理和持续优化。

七、智能财务的应用场景

“场景化”成为产品设计中的重要理念，主要是针对用户需求，提升用户的使用体验[11] 。智能财务的应用场景识别和产品选择对于智能财务体系建设而言具有非常重要的意义，是智能财务建设的突破口。智能财务的应用场景是智能财务中智能技术和管理需求的结合，技术与管理需求的结合封装出不同的应用场景，针对应用场景开发相应的智能财务产品，从而满足相关管理需求。因此，应用场景对于智能财务标准规范建设而言同样非常关键，智能财务的应用场景是智能财务标准规范建设的核心内容。

从目前智能财务的发展趋势来看，智能财务的应用场景和相关产品主要分布在会计核算管理、资金管理（司库管理）、资产管理、纳税筹划、成本管理、风险管理和管理会计报告等领域[5] 。企业财务人员首先应了解当前与智能财务发展相关的信息技术，比如： RPA技术常用于工作内容大量重复、有固定规则的报销核算领域，自然语言处理技术常用于人机交互的智能报销环节，知识图谱技术常用于入账制作分录等需要一定判断的工作，卷积神经网络技术常用于对粘贴的多来源发票的全票面要素信息提取。财务人员应全面掌握这些新技术在智能财务阶段的应用逻辑，准确识别目前较为成熟和将来可预见的智能财务应用场景（如财务核算全流程自动化、智能财务决策支持、企业智能财务共享服务、人机智能一体化业财管融合管理），了解针对特定应用场景使用智能技术的关键，并密切跟踪业界最佳实践案例。

各种智能技术的应用场景将成为智能财务标准规范建设中需要规范的主要内容。比如， RPA技术应用于智能财务，形成RPA智能技术产品，对应地需要制定RPA应用的智能财务标准规范。另外，对于应用智能财务的企业的数据治理也需要制定相应的标准规范。

八、智能财务的人才培养

正如美国著名会计学家A. C.利特尔顿在《会计的再发现》中的观点：“会计会朝着两个方向发展，一是科学会计，二是技术会计”，未来会计专业人才是掌握扎实的会计学专业知识和业务技能的复合型人才。在智能财务背景下，财务人员的能力素质要求将发生很大变化，有必要对智能财务的人才培养进行重新审视和革新，以适应未來智能财务的要求，相关内容也需要在智能财务标准规范中予以明确。因此，智能财务人才培养是智能财务标准规范建设的人才保障。

智能财务人才的培养需要全面提高企业财务人员的能力素质，除遵守会计行业的道德规范和职业操守、具备财会专业核心技能之外，还需要重点提升以下三个方面的能力素质：一是信息技术应用能力。提升信息技术的应用能力是智能财务背景下财务人员全面提升财务工作效率的有效手段，智能财务人才应准确研判新技术应用场景，深刻把握技术发展和应用规律，创新性地应用新信息技术，特别是人工智能技术。二是业务洞察能力。智能财务人才除了解宏观经济环境、深刻把握行业市场趋势和充分掌握所在企业自身业务需求之外，还应侧重于利用新信息技术、智能技术提升企业管理水平和创新商业模式，重点提升智能技术在管理会计中的应用水平。三是变革管理能力。由于智能财务是一场涉及企业管理流程、文化的系统性变革，而变革管理本身对传统财务人员相对陌生，因此在智能财务背景下，提升财务人员的变革管理能力迫切且重要，财务人员应将应用技术提升财务效率和深入洞察业务两个方面进行有效整合，推动财务智能化转型和财务管理变革。

目前传统财务人员的知识结构和专业背景与智能财务的要求还有一定差距，智能财务人才培养迫在眉睫。作为智能财务建设企业，应超前谋划财务队伍结构，做好提升存量和吸引增量人才的规划，通过跨职能轮岗、内外部培训、高校和社会招聘等方式，充实智能财务团队，为智能财务建设做好人才储备[12] 。

九、智能财务的建设方法

由于我国智能财务实践的历史并不长，诸多原因导致实践中企业对于如何建设智能财务缺乏方法论指导。智能财务的建设方法是企业推动智能财务建设需遵循的原则和方法论，对企业智能财务体系建设的顶层设计意义重大，对智能财务体系建设非常关键，是智能财务标准规范建设的题中之意。因此，智能财务的建设方法是智能财务标准规范建设的系统保障。

智能财务的建设方法包括：一是准确把握智能财务系统建设规律和方法论。企业应充分结合财务规划和信息化规划，制订智能财务的实施计划，有计划、分步骤开展智能财务建设，合理选择技术成熟、应用需求明确的应用场景开展智能技术的先行先试，在取得一定成效后，再大规模应用。通过超前设计智能财务顶层架构，细致周密规范底层数据标准，组织好数据治理，为应用层的数据智能处理提供基础，选取适当的智能引擎系统，满足应用层各种智能处理的需要。二是重点关注智能化带来的商业模式创新。信息技术的发展使得原来的硬性环境发生了很大变化，相比业务模式再造，智能技术带来的商业模式创新是颠覆性的，应重点关注智能技术应用带来的企业商业模式创新及其影响。三是坚持“二八法则”，聚焦业务洞察和价值整合。智能技术在会计核算领域的应用产生一定效果后，应将更多的管理精力集中在人机高度融合背景下专家人脑的决策过程，利用智能财务提供的备选方法，做好对企业发展战略、业务增长、运营效率有战略性影响的决策，助力企业全面提升决策质量，从而实现价值整合和可持续价值创造。

【注释】

①知识图谱用于描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系，一般用三元组表示。知识图谱可看作一张巨大的图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。

②机器学习（Machine Learning）是指机器通过大数据集来学习的能力。机器学习允许计算机自主学习，这种类型的学习利用现代计算机的处理能力，可以轻松处理大型数据集。机器学习算法是实现人工智能落地的引擎。

【主要参考文献】

[1] 刘勤，杨寅.智能财务的体系架构、实现路径和应用趋势探讨[ J].管理会计研究，2018（1）：84 ～ 90+96.

[2] 韩向东，余红燕.智能财务的探索与实踐[ J].财务与会计， 2018（17）：11 ～ 13.

[3] 杨周南.关于智能会计概念的讨论[A].中国会计学会第十九届全国会计信息化学术年会，2020.

[4] 张庆龙.下一代财务：数字化与智能化[ J].财会月刊， 2020（10）：3 ～ 7.

[5] 刘梅玲，黄虎，佟成生，刘凯.智能财务的基本框架与建设思路研究[ J].会计研究，2020（3）：179 ～ 192.

[6] 杨寅，刘勤，黄虎.企业财务智能化转型研究：体系架构与路径过程[ J].会计之友，2020（20）：145 ～ 150.

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