张俊瑞 屈 雯①

1.西安交通大学城市学院 2.西安交通大学管理学院

一、引言

2018年12月，中央经济工作会议确定2019年重点工作任务时提出“加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设”，新基础设施建设首次出现在中央层面会议中并开始受市场热捧。随着“新基建”的快速推进，大数据、人工智能、云计算、区块链等技术正在改变着财务会计工作。事实上，以专家系统和神经网络为代表的人工智能技术已应用于风险评估、内部审计、破产预测等方面，走过以电算化为代表的1.0时代以及财务集中管理的2.0时代，以智能化为标志的3.0时代正带领着传统财会登上行业变革的大舞台。学术界自然不例外，近年来对智能财会的研究热度只增不减。从现有文献来看，学者分别从人工智能、财务共享、智能制造、商业智能、业财融合等方面进行了大量深入的研究，取得了丰硕的研究成果，但综述性的文献回顾和展望研究相对较少，智能财会领域系统的研究还比较匮乏。

为了更加系统地理清智能财会的研究脉络与发展趋势，更宏观地整体把握智能财会的研究方向，本文借助Cite Sp a c e文献计量工具对近11年来国内智能财务、智能会计领域（合称“智能财会”，如无特别说明，“智能财会”与“智能财务”“智能会计”同义）的文献数据以知识图谱的形式进行可视化分析，旨在推动社科领域智能财会的研究工作，并对未来相关领域理论研究及实践建设提供支持与帮助。

二、数据来源及研究方法

（一）数据来源

本文以2022年4月16日为检索日期，以中国知网（CNKI）为检索数据库来源。考虑到人工智能时代下，财务与会计的融合趋势明显，边缘界限越来越模糊化，故以“智能财务”“智能会计”为主题，参考借鉴上海国家会计学院自2017年开始组织评选出的影响中国会计从业人员的信息技术，选取“区块链会计”“财务机器人”“财务云”“会计云”“电子发票”为篇名检索，以“精确”为检索条件，时间范围选定为2011—2021年，由此检索出3 018篇与研究主题贴合的期刊文献。之所以时间起点选择2011年，是因为2010年国家标准化管理委员会和财政部发布了XBRL技术规范系列国家标准和企业会计准则通用分类标准，企业会计信息化自此随着新一代标记语言的产生而开始显露锋芒。考虑到这些文献质量参差不齐，为了保证数据分析结果的效度，手工剔除新闻报道、会议记录、访谈、著作述评等非研究性文献，最终得到2 881篇有效文献。

（二）研究方法

本文利用Cite Space V.5.8 R3对智能财会领域的研究历史、现状及发展趋势通过知识图谱的形式进行可视化分析，同时结合中心性对比、关键词聚类、突现词抓取获得所研究领域的前沿热点。时间区间设定为2011—2021年，时间切片设定为1，其他遵循软件原始设定加以运行，参数如表1所示。

表1 软件参数

三、文献特征可视化分析

（一）文献计量分析

1.时间分布

从图1可以看出，对于智能财会主题的研究，自2011年开始呈上升态势，且尚未到达研究峰值。这种攀升式发展尤其以期刊文献表现显著。以2016年为分水岭，2016年之后相关研究呈爆发式增长。回顾2016年发现，在这一年中，财务圈最吸睛的莫过于四大会计师事务所相继引入财务机器人RPA，人工智能大有入侵财务领域之势，更有学者将2016年界定为智能财务元年，且当年度期刊文献多以“引领”“时代”“突破”等词作为标题。自此，智能财务、智能会计迅速升温，伴随着2018年中央经济工作会议首次提出“新基建”，相关支持政策陆续出台，学术界对于相关领域的研究热度空前高涨。由此可见，智能财会研究是近年来研究的热点，整体而言，有鉴于国家宏观经济政策的制定与实施，智能财会领域内相关研究的文献数量与业内对其的重视程度显著正相关，智能财务、智能会计正呈现出蓬勃发展的态势。

图1 智能财会研究领域发文量年度趋势图

2.发文作者及机构分析

发文作者及其所在研究机构是领域内研究的核心主体，对其研究分析能够帮助研究者快速了解相关研究现状与进展，对于后续研究大有裨益。通过运行Cite Space，分别将节点设置为作者、机构，可得到如图2的知识图谱。

图2中字体大小与节点大小成正比，节点越大，发文量越多；节点连线越粗，相互联系程度越紧密。总体来看，智能财会研究领域中发文作者较分散，发文量排名前10的相对高产作者分别为程平、刘梅玲、张庆龙、刘勤、黄虎、黄长胤、李克红、许金叶、杨寅及郎琳，且最早发文年份为2017年，然而通过查阅文献来源发现，以上作者发文的期刊级别参差不齐，为了保证整体研究的效度，将来源类别限定在全国中文核心期刊（北核）及CSSCI期刊（南核）范围内，得到表2中文核心及以上期刊发文作者及研究主题统计信息。手工收集整理发现，其所涉及的研究主题主要集中在智能财会的体系构架、组织建设实践、实施路径以及专业建设方面。

图2 发文作者共线知识图谱

表2 中文核心及以上期刊发文作者及研究主题统计

图谱（图2）中形成了两个较为明显的网络结构，分别是程平研究团队和重庆海事局存在合作共线；刘梅玲研究团队和黄虎存在合作共线。通过查阅文献可知以上均为校企合作研究模式，合作对象较为固定，发文期刊也较为固定。除此之外没有明显的网络结构关系。由此可以认为智能财务（会计）作为一个新兴概念和研究领域，近年整体研究相对零散，学者“单打独斗”居多，稳定的研究团队集群有待开发。

此外，从发文机构度分析发现相关研究呈百花齐放的态势，研究机构以院校为主，且参差不齐。以生成的图谱（图3）来看，上海国家会计学院、重庆理工大学、中南财经政法大学、江西财经大学、安徽财经大学、中国烟草总公司云南省公司、北京国家会计学院、南京审计大学、哈尔滨职业技术学院、中国人民大学节点较大，表明这几所院校在相关领域的科研实力较雄厚。然而图中基本没有连线，这也说明了各研究机构间缺乏联系，未来合作有待进一步加强。

图3 研究机构共线知识图谱

统计各研究机构的发文量及最早发文年限（表3）分析发现，中南财经政法大学、重庆理工大学与中国人民大学是较早研究智能财会的院校，在智能财会概念兴起之初，便以财务云为切入点对商业智能加以研究。不同的是，重庆理工大学在研究过程中逐渐形成了稳定的团队，同时通过借力合作单位重庆海事局，理论结合实践探讨财务云的建设，自2017年开始一直致力于相关领域的研究，已形成一系列研究成果。诸如北京国家会计学院等研究机构在相关领域内的研究尽管成果颇丰，但基本缺乏机构间的沟通联系及固定的实践合作伙伴而使得研究稍逊风骚。

表3 高频研究机构发文量及年份统计

（二）研究热点及趋势分析

关键词是一篇文献中作者高度凝练出用以概括文章中心及主题思想的词语。通过对关键词的共线、聚类分析能够帮助掌握领域内研究的热点方向，便于精准把握相关研究的发展脉络。

1.关键词共线分析

图4为智能财务（会计）关键词共线知识图谱，旨在展现智能财会研究领域内高频关键词及各关键词之间的相互关联关系。其中，网络节点（N）表示关键词出现的次数，研究链（E）连线表示关键词的共线关系，连线粗细与关联关系成正比例变化。图4中，节点N为558条，研究链E为1 022条，可以认定，在该领域内以下关键词的关联度较高，这也意味着在智能财会的研究领域中研究关注点高度集中。鉴于此，有必要对以下各关键词加以深度分析与解读。

图4 智能财务（会计）关键词共线知识图谱

深入分析发现，在一众与智能财会研究主题相关联的关键词中，人工智能出现居中，表明在涉及智能财会的相关主题研究中，学者多倾向于结合人工智能的时代背景加以研究分析；此外，管理会计、财务会计、财务管理出现频次紧随其后，结合智能财会主题分析，这三者分别为相关领域的方向划分，意味着智能财会的应对与转型发展主要是基于以上三个角度；而之后的业财融合、财务共享、区块链、财务机器人RPA、财务云则主要体现为智能财会的实施手段与依托。

2.关键词聚类分析

关键词聚类旨在通过集群的形式反映出关键词的聚合结构性特征，一般而言，聚类序号与受关注度正相关，序号越靠前，受关注度越高，越重要。图谱（图5）中Q值大于0.3表明聚类结构显著，S值大于0.5表明聚类效果合理。基于此，通过运行CiteSpace，得到图5（Q=0.6329；S=0.8481）中智能财会领域13个聚类：电子发票、人才培养、影响、财务云、财务管理、人工智能、智能财务、财务、财务会计、RPA、财务共享、财务工作、机器学习。

图5 智能财会关键词聚类知识图谱

对表4中聚类关键词进行分析不难发现，各聚类间研究内容相互交叉现象明显，基于聚类中的关键词，可将智能财会领域研究的主题归纳为智能财会的缘起及演进、经济影响、方案实施。为了理清各聚类的内部潜在关系，梳理领域内研究主题发展进程，有必要对研究内容进一步加以梳理分析。

表4 智能财会关键词聚类统计

四、文献研究内容、创新观点的可视化分析

（一）突现词分析

突现词分析意在探测某一时段引用量有较大变化的关键词情况，用以发现某一个主题词、关键词衰落或者兴起的情况。根据图6，总体而言，在2011—2016年间智能财会的主题围绕企业层面的商业智能与电子发票展开。随着研究的深入，得益于国家宏观层面的引导与支持，2017年以来对智能财会的研究更多体现在探讨智能化如何融入传统财务。从2018年开始，相关领域的研究以“应对措施”作为突现词，这表明学术界对于智能财会的关注度愈发强烈且持积极态度，通过分析其对财务业界产生的影响积极探索应对与转型之路。自2019年，探索智能财会背景下的人才培养则成为主要研究方向。

图6 关键词突现统计图

（二）关键词时间线图分析

时间线图是将时间因素加入知识图谱的绘制之中，将聚类包含的关键词按照时间铺开，显示每个聚类中关键词的发展情况。图中的十字代表关键词，线条代表关键词间的联系。根据时间线图梳理图中各阶段节点关键词，按照时间发展脉络加以分类得到表5，同时结合关键词聚类各聚类序号词，归纳出智能财会的相关研究大致经历了以下三个阶段（图7）的发展：初现期（2011—2016年）、新兴期（2017—2018年）、繁荣期（2019—2021年）。其中初现期以“电子发票”“智能分析”“云计算”等词展现，主要表现为智能财会的缘起及演进。借鉴企业集团的实践，探讨商业智能（BI）、财务决策系统在实务界的运用；新兴期延续前期的研究背景，在智能财会对企业的冲击与应对加以思考的基础上，探讨智能财会的经济影响，结合已有研究成果对基于新技术的智能化实施路径进行深入挖掘与分析，通过财务机器人RPA的出现引发对于财务转型的思考；繁荣期以“数据共享”“数字化”等词展现，这一时期在前期对智能财会概念深入把握的基础上，得益于国家政策支持与倾斜，以校企合作的形式理论结合实践，着力智能财会建设的方案实施，强调智能化全流程的设计与应用场景，并开始关注人才培养，探寻人工智能时代财会人才培养及课程体系重构。

图7 智能财会关键词时间线图

表5 智能财会研究进程统计

（三）各阶段研究内容分析

初现期（2011—2016年）。这一时期旨在表现智能财会的缘起及演进，整体以“电子发票”和“决策支持系统”为主。全部文献中核心以上占比16.33%，呈现出发文量小、水平不高的特点，且多以校企合作方式展开研究。李本贵通过梳理我国发票管理系统现状，借鉴其他国家和地区的发票管理经验，提出建立开放式发票网络管理平台和电子发票信息交换中心的改革设想。在传统财务管理方法缺乏对财务的智能决策支持而不再适应飞速发展的经济需求的背景下，早期研究多从数据挖掘技术、数据分类算法的角度展开，旨在提高企业的财务智能决策水平。如张明指出支持向量机（SVM）是解决财务数据分类的最好算法之一；叶焕倬等通过建立不确定性推理的人工智能方法——贝叶斯网络模型，对企业财务预警和诊断研究进行了细致的分析。叶福兰在对关联规则挖掘中的Ap riori算法及决策树挖掘的ID3算法深入研究的基础上加以改进，很大程度提高了财务决策的效率。

新兴期（2017—2018年）。这一时期随着德勤会计师事务所宣布与Kira Systems联手，将人工智能引入会计、税务、审计等工作当中而引发了“财务机器人RPA热”。研究多集中于智能财会的经济影响。发文数量显著上升，研究主题聚焦于数据视角下基于财务云平台的内部控制审计与优化、财务机器人对业界的影响以及应用探索层面。程平等通过运用大数据、云会计等技术，基于财务云平台，将合同、采购、收支管理等内部控制制度、权限、流程嵌入信息系统中，实现了重庆海事局业务全流程、常态化管控。余应敏等指出财务机器人由于缺乏职业判断能力，不会对周围的社会经济环境进行评估判断，且应用尚在起步阶段等原因不会替代会计人员，积极应对态度下财务人仍是人工智能时代的主宰。戚蓓蓓从介绍机器人流程自动化入手，在分析人工智能与机器人流程自动化的区别与联系的基础上进一步从人工智能视角对财务机器人流程自动化的应用提出修正应用程序、引入决策支持系统思想、关注应用前的测试效果与调整、优化企业人力资源配置、采用外包搭建业务流程框架、合理选择供应商等改进建议。

繁荣期（2019—2021年）。这一时期从发文数量到发文层次较之前都有了质的提升。重点探讨了智能财会建设的方案实施。根据前期实践的指导，学者围绕智能财务（会计）建设展开了多角度的研究，主要集中在制度设计、流程设计、应用场景层面，且成果颇丰。刘梅玲等以云南烟草商业为例，提出智能财务建设的核心任务是规划建设涵盖智能财务会计共享平台、智能管理会计共享平台和大数据分析应用平台三个子平台的创新型智能财务平台，智能财务组织架构的搭建和智能财务共享运行管理规则的确立则是新型财务管理模式构建的关键所在。秦荣生在判断人工智能在会计领域已成功具备所需的五个条件的基础上提出人工智能主要通过会计核算语音指令、账证核对验证机器视觉、大数据财务分析、智能财务风险控制、提供精准预测方案等场景参与会计工作。黄长胤通过梳理诸如合同文本的智能化分析、存货监盘的自动化等主流技术在审计智能化中的主要工作场景展现了审计智能化中的新技术应用。

此外，针对智能财务（会计）对专业教育和人才培养带来的冲击，学术界也在这一时期进行了深入研究。徐经长提出应强化对学生职业判断能力和管理创新能力的培养以及增设人工智能和大数据类的相关课程来应对人工智能和大数据对会计工作的影响。李克红认为人工智能时代应通过构建“五层三式”智慧财务管理的人才培养模式，提升财务管理人才的专业基础能力、拓展创新能力以及综合应用能力。张敏等基于国际精英商学院协会（AACSB）认证体系，在分析智能财务教育现状的基础上根据AoL（As surance of Learning）理念搭建智能财务专业培养框架，从培养目标、培养方案、考核手段、收集数据、报告反馈方面对人才培养提出了建议。

（四）创新观点

结合上文各阶段学者的研究成果不难发现，早期财务机器人RPA的应用都聚焦在财务（会计）流程手工操作的自动化方面，旨在解决财会人员重复劳动的流程自动化问题。随着科技的发展，正逐渐被具有大企业CFO一样思维能力和决策能力的人工智能淘汰，即由智能化进阶为智慧化。事实上，从智能财务（会计）被提出开始，财会人员就一直被一个问题困扰：人工智能是否能够完全代替财会职业。

随着科技变革与区块链3.0时代的到来，会计职能已不再局限于传统的核算与监督，新技术的普及势必会带来职能的扩张。“大智移云物区”时代下财会的重心需由业务层面、智能层面向智慧层面转移，即智慧化模式。这一模式呈业务层、智能层与智慧层自下而上的金字塔形（如图8）。其中，业务层以区块链为底层数据逻辑，以其去中心化（分布式记账）、时序性（时间戳不可篡改）、开放性（透明共享）、数字签名等优势而为业务层面提供数据区块支持，同时辅以OCR识别等技术，保证核算流程自动化，数据处理安全化；智能层基于数据挖掘、商业智能及机器学习，通过遗传算法、专家系统、基于规则算法的神经网络等进行情景判断、案例分析、实时决策等，从智能核算进阶到高层级的价值管理；智慧层则是云计算、深度学习融合人脑智慧的深度融合共同体，强调人机的融合协同。这一层面已突破技术壁垒，旨在实现科学合理的业务分工，精准高效的流程衔接以及信息传递。恰恰是在本层面，人脑体现出不可替代性。考虑到机器适合于从事重复性、强负荷性、高运算性工作，而人脑适合从事创新性、变化性、非恶劣环境的工作，且擅长向机器发布指令，未来的发展更多体现在分工而非替代。因此，基于区块链技术，将业财融合、人工智能、深度学习与人脑智慧深度融合，高度契合的智慧财会是智能财会的发展方向。事实上，在智慧财会层面，企业本身形成了基于流程—管理的“财务+”闭环。流程部分通过弱人工智能在业务处理层面之上经过机器学习提供预测与管控，而管理部分则是在流程基础上嵌入创新管理思维，人脑根据机器学习、大数据、算法等实现数据赋能以及经验判断修正，达到通过维护算法进行战略分解及精细化管理，进而提高效益的目的。

图8 智能财会发展框架图

然而，人机协同注定是一个“双刃剑式”的创新模式。当机器由深度学习发展为机器“人”时，是否需要在其未觉醒前为其施以紧箍咒，以此来遏制人机协同模式所带来的诸如海量数据练习算法时隐私暴露、算法歧视，云端及互联网开放平台的漏洞安全，劳动密集型产业失业风险等伦理挑战，这有待后续深入研究。

五、研究结论与趋势展望

（一）研究结论

本文基于CiteSpace文献计量软件对中国知网智能财会主题的研究加以统计分析，旨在厘清该领域研究脉络，把握未来研究趋势。根据以上数据分析结果，得到如下结论：

从研究现状看，近11年来，智能财会作为新兴研究方向一直备受学术界关注与重视，从2016年开始相关研究文献呈爆发式增加；然而从高频作者角度看，发文频次较高的作者数量远不及领域内文献的增速，且学者间、机构间缺乏深入的研究合作，事实上智能财会是人工智能与财会领域的融合，是建立在数据技术支撑之上的，如果仅从理论层面探讨而缺乏实践的支持，那么智能只能是一纸空谈。

从研究内容看，根据关键词聚类及时间线图分析发现，智能财会领域近年来的研究方向主要集中在智能财会的缘起及演进、经济影响、方案实施方面。对于该领域的发展历程可归纳为初现期、新兴期以及繁荣期三个不同阶段，各阶段以其所在时代国家政策的支持以及财务圈的标志性事件为依托呈现出不同的关注侧重点。其中初现期侧重于从信息技术层面积累对于商业智能的认知，构建出智能财务决策支持系统；新兴期受到国家政策的引导与支持，着力解决人工智能与财会业界的融合路径——财务云、财务机器人RPA；繁荣期在已有研究成果的基础上，开始探寻智能转型升级以及人才培养。

（二）趋势展望

从发展趋势看，结合关键词突现统计分析认为智能财会领域的研究主题沿着商业智能—变革—影响的发展趋势，不难发现未来对于该领域的研究仍基于智能化对理论界及实务界的影响展开。

事实上，财务（会计）解决的是数据收集以及加工处理的问题，而智能化解决的是流程自动化以及决策精准化的问题。当前依赖于弱人工智能建立的财务决策支持系统、分析系统等更多表现为算法的优化以及算力的提速，归根到底仍旧可定性为先进的工具。不管是早前的电算化、当前的智能化还是未来的智慧化，究其本源，还是着力于社会资本与资源的最佳配置，带来1+1＞2的效果。2022年上海国家会计学院评选出的财务云、会计大数据分析与处理技术、流程自动化、中台技术、电子会计档案、电子发票、在线审计与远程审计、新一代ERP、在线与远程办公、商业智能为影响中国会计从业人员的十大信息技术。这足以证明人工智能+财务（会计）已然成为财会界的必然发展趋势，而对于智能财务（会计）的研究，逃不脱三个方面：智能财务（会计）体系模式构建、新一代会计信息技术应用、数智化人才教育培养。

1.智能财务（会计）体系模式构建

智能化区别于信息化更多体现在核算+推理的模式构建上。在业务层面依托信息识别、数据挖掘进行财务数据与结构化业务数据抓取、收集之后，基于机器学习、算法，结合非结构化数据加以推理、预测，并借力区块链技术生成交互式智能财务报告、分析报告，达到模式的优化。此外，社会越发展，技术越进步。探索人工智能的脚步不可止步于此，智能化并非发展的终章，如何通过优化人机协同以达到智慧化，尤待更深的实践与探索。这就需要后续相关研究依托企业层面的业务模式、商业模式、新型业态以及财务后台管理变革，结合先进实践案例，具化实施方法，抽象理论构架，以新一轮产业革命与科技风暴为契机，高校与企业共建共享，在从财务共享层面将数智化加以内化的同时，以智能化技术为依托，进一步寻求更高阶智慧化发展模式下协同共存的体系构架与实施路径。

2.新一代会计信息技术应用

根据杨寅等在我国企事业单位人员中开展的智能财务在中国的应用现状调查问卷统计结果发现：企业已经采用的信息技术主要集中在电子发票、移动互联网、移动支付，短期内计划采用的信息技术主要集中在数据挖掘、财务专家系统、电子档案，而不打算采用的信息技术主要集中在机器翻译、光学字符识别、可扩展商业报告语言、区块链、自然语言处理、机器学习。事实上，区块链由于其去中心化、自信任与共识机制等优势会极大地弱化当前不同国家由于社会环境、经济制度等的差异而带来的会计边界，并由此引发财务报告的变革。传统的财务报告侧重于事后的被动报告，不利于最大化信息的时效性，而基于区块链的智能财务报告，能够实时披露，变被动为主动，极大地发挥信息技术的优势。有鉴于此，区块链+会计的高效融合路径给之后的研究带来了新的机遇与挑战。

3.数智化财会人才培育

不论是2018年教育部出台的《高等学校人工智能创新行动计划》，还是2021年财政部发布的《会计改革与发展“十四五”规划纲要》，都明确提出了对“数智化+”的复合型人才需求。结合智能化当前的表现形式数字化平台以及管理决策支持系统不难发现，未来的财会人才需具备“以数字来预测、以数字来管理、以数字来创新”的能力。基于此，构建“商科基础课程群+财会核心课程群+业财一体化课程群+大数据分析课程群”，培养集“专业能力+数智技术+业务协同”于一体的新时代财会人才有待未来继续深入挖掘探索。

在人工智能的时代背景下，大财务（会计）的概念日益盛行。数智化为财务（会计）所带来的是从环境到制度，从流程到模式，从报告到形态的变革。面对人工智能所引发的不确定性，以何种态度去应对就显得尤为重要。杨纪琬曾指出过去的机械是人手的延长，现在的电脑是人脑的延长。当前对计算机的应用，还是人机系统。人是系统中的重要组成部分，没有人的介入，机器再先进，也收不到应有的效果。既然智能财会“未来”已来，无需焦虑被取代被替换，人机协同便是这把开启未来的金钥匙。●