《大智移云時(shí)代下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型相關(guān)問題探究》24000字

緒論1.1研究背景2015年十二屆全國人大三次會(huì)議上作政府工作報(bào)告時(shí)，提出制定‘互聯(lián)網(wǎng)+’行動(dòng)計(jì)劃，要求推動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等與現(xiàn)代制造業(yè)結(jié)合。河北廊坊早在2009年就開始規(guī)劃大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園，截至2016年底該市“大智移云”產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到1200億元，2018年廊坊開發(fā)區(qū)與科大訊飛將合作共建人工智能研究院，為京津冀人工智能應(yīng)用中心建設(shè)提供人才、技術(shù)等多方面的保障。2017年華為發(fā)布了業(yè)界首個(gè)全面云化、全網(wǎng)分布式智能的視頻云解決方案，讓視頻真正從“看”進(jìn)入“用”的時(shí)代。由此可見，大智移云時(shí)代已然來臨。在這個(gè)時(shí)代背景下，越來越多的企業(yè)開始進(jìn)行財(cái)務(wù)方面的改革和升級(jí)，在2013年我國提出要積極構(gòu)建財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心借助于信息技術(shù)，在2017年浪潮首次在業(yè)內(nèi)提出“新財(cái)務(wù)大共享”的理念。企業(yè)建立財(cái)務(wù)共享中心，以此來加快集團(tuán)中財(cái)務(wù)信息的流通速度，增加財(cái)務(wù)信息的真實(shí)性和時(shí)效性，加強(qiáng)財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)的融合，減少財(cái)務(wù)工作的滯后性，雇傭更少的財(cái)務(wù)人員可以支撐更多的業(yè)務(wù)，大幅度削減了企業(yè)對傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員的需要，減少了企業(yè)成本。同時(shí)在“大智移云”環(huán)境下，人工智能進(jìn)去財(cái)會(huì)領(lǐng)域，如德勤、金蝶研發(fā)的財(cái)務(wù)機(jī)器人“小勤人”“小

K”等，財(cái)務(wù)工作中需要耗費(fèi)大量人力、財(cái)力的記錄和報(bào)告環(huán)節(jié)就變得無關(guān)緊要，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員的職能逐漸被弱化，大多數(shù)會(huì)計(jì)從業(yè)人員從煩瑣的記賬、報(bào)賬等基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作中解放出來。由此可見，隨著企業(yè)財(cái)務(wù)工作的改革和升級(jí)，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員已經(jīng)不再滿足企業(yè)對財(cái)務(wù)人員的要求，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型勢在必行。無論是從社會(huì)前進(jìn)的角度，還是企業(yè)對財(cái)務(wù)人員的要求方面或者是信息技術(shù)的發(fā)展層面，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)都已經(jīng)跟不上時(shí)代的步伐，面臨淘汰的危機(jī)。財(cái)務(wù)人員在大數(shù)據(jù)、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等技術(shù)的新環(huán)境變革下，需向業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)、共享財(cái)務(wù)和戰(zhàn)略財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型，不僅要有財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、管理會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)管理、稅務(wù)管理的知識(shí)體系，同時(shí)也應(yīng)具備計(jì)算機(jī)領(lǐng)域知識(shí)，成為基于財(cái)務(wù)云的管理會(huì)計(jì)人才。本文通過對在大智移云時(shí)代下，企業(yè)財(cái)務(wù)處理平臺(tái)建立的現(xiàn)狀研究，然后對比大智移云時(shí)代下企業(yè)需要的財(cái)務(wù)信息和傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)能夠提供的財(cái)務(wù)信息，進(jìn)而分析大智移云對對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的沖擊，為財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型提出建議。1.2研究的目的與意義1.2.1研究目的隨著大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新型信息技術(shù)的融合及發(fā)展，企業(yè)外部商業(yè)環(huán)境變得越來越復(fù)雜多變，企業(yè)已經(jīng)開始了財(cái)務(wù)上的改革和升級(jí)，隨著企業(yè)財(cái)務(wù)共享平臺(tái)的建立以及財(cái)務(wù)機(jī)器人的涌入，企業(yè)對財(cái)務(wù)工作者的要求也發(fā)生了巨大的轉(zhuǎn)變。所以，本文旨在通過對企業(yè)財(cái)務(wù)共享平臺(tái)建立的現(xiàn)狀研究，以及新時(shí)代下財(cái)務(wù)信息具有的特點(diǎn)，對比大智移云時(shí)代下企業(yè)對財(cái)務(wù)信息的需求以及傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)所能提供的財(cái)務(wù)信息進(jìn)而得出新時(shí)代下會(huì)計(jì)從業(yè)人員應(yīng)該具備什么樣的技能，從學(xué)校、企業(yè)以及財(cái)務(wù)人員三方面給出轉(zhuǎn)型的措施及建議。1.2.2研究意義從理論角度來看，在大智移云的時(shí)代下企業(yè)為了適應(yīng)時(shí)代、在復(fù)雜多變的商業(yè)環(huán)境中生存、發(fā)展下去，財(cái)務(wù)共享中心成為了企業(yè)的首選，在財(cái)務(wù)共享中心，只需十幾個(gè)人就可以完成一個(gè)上萬人的企業(yè)的財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)，解放了大量的財(cái)務(wù)勞動(dòng)力，從“量”上大幅降低了企業(yè)對傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的需求。其次，誰能先從浩如煙海的數(shù)據(jù)中收集并且挖掘出相關(guān)的財(cái)務(wù)信息，誰就能獲得競爭優(yōu)勢，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的價(jià)值守護(hù)已經(jīng)不再滿足當(dāng)代企業(yè)的財(cái)務(wù)需求，即，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)從“質(zhì)”上也已經(jīng)脫離了時(shí)代要求，應(yīng)該利用信息技術(shù)向價(jià)值創(chuàng)造轉(zhuǎn)型。本文從分析建立了在大智移云時(shí)代下對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的沖擊及其影響，為新時(shí)代下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型提供了理論支持。從實(shí)踐角度來說，我們已經(jīng)處于大智移云的時(shí)代之中，普通會(huì)計(jì)崗位需求削減，大量傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員面臨轉(zhuǎn)型或者失業(yè)，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員轉(zhuǎn)型迫在眉睫，本文從大數(shù)據(jù)、人工智能、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算四個(gè)方面對傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)產(chǎn)生的沖擊進(jìn)行了研究，進(jìn)而得出大智移云時(shí)代對會(huì)計(jì)人員的要求和會(huì)計(jì)職能的轉(zhuǎn)變，最后從人才培養(yǎng)、人才管理和財(cái)務(wù)人員自身素質(zhì)的提升三個(gè)角度，為財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型提出建議。1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀國內(nèi)外學(xué)者對都認(rèn)為大智移云時(shí)代的到來給傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)行業(yè)帶來了沖擊和挑戰(zhàn)，但國內(nèi)外學(xué)者們大都停留在大智移云時(shí)代下企業(yè)層面上財(cái)務(wù)共享中心與大數(shù)據(jù)、人工智能、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新興互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行結(jié)合的升級(jí)與完善，對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)從業(yè)人員層面的沖擊及影響研究較少，所以本文通過對大智移云時(shí)代下對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的沖擊，得出財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的必要性，最終從高校教學(xué)、企業(yè)以及財(cái)務(wù)人員三個(gè)角度提出了對加速財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的建議和措施。1.3.1財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)存在的問題關(guān)于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)存在的問題，國內(nèi)外的研究主要集中于思想固化、轉(zhuǎn)變動(dòng)力不足和信息不對稱等方面，典型性觀點(diǎn)主要包括：朱蕾（2021）認(rèn)為企業(yè)的管理會(huì)計(jì)體系包含多個(gè)模塊比如會(huì)計(jì)核算、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的融合等，需要大量的人力、財(cái)力、物力的投入，但是很多企業(yè)的管理層不喜歡新事物、思想固化，導(dǎo)致管理會(huì)計(jì)體系的推進(jìn)存在困難[1]。龐振賢（2021）認(rèn)為傳統(tǒng)財(cái)務(wù)工作存在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)記錄的都是已經(jīng)發(fā)生的業(yè)務(wù)活動(dòng)，導(dǎo)致財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)具有一定的滯后性，存在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑不一致等信息不對稱問題[2]。焦瑩（2021）認(rèn)為現(xiàn)在公司的中流砥柱大多數(shù)季工作多年的員工，他們通過多年的工作經(jīng)驗(yàn)形成了扎實(shí)的會(huì)計(jì)功底，但同時(shí)在工作方式和思想上也固化了，他們可能能夠感知并認(rèn)同轉(zhuǎn)型的趨勢，但是他們卻不愿意轉(zhuǎn)變，存在嚴(yán)重的主觀上的意愿障礙[3]。侯文（2021）認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代更加注重?cái)?shù)據(jù)的分析和挖掘，而且隨著信息技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)大幅降低了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的工作量，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)已經(jīng)不再滿足企業(yè)的需要[4]。1.3.2大智移云對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)行業(yè)的沖擊關(guān)于大智移云對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)行業(yè)的沖擊，國內(nèi)外的研究主要集中于數(shù)據(jù)量龐大、智能化和云計(jì)算等方面，典型性觀點(diǎn)主要包括：余孟（2020）認(rèn)為在大智移云時(shí)代，許多前沿的信息技術(shù)開始應(yīng)用到財(cái)務(wù)工作上，產(chǎn)生了龐大的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對財(cái)務(wù)人員的分析能力有更高的要求，企業(yè)僅僅依靠傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)不能快速全面的收集財(cái)務(wù)信息，也難以深入的分析和挖掘龐大的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，從而造成數(shù)據(jù)資源的浪費(fèi)[5]。Mary

Lacity（2016）認(rèn)為財(cái)務(wù)機(jī)器人勢必會(huì)融入企業(yè)的財(cái)務(wù)部門，會(huì)對企業(yè)財(cái)務(wù)共享中心的改革產(chǎn)生新的推動(dòng)力[6]。紀(jì)玉娥（2020）認(rèn)為大智移云擁有四個(gè)層面，這四個(gè)層面在數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、收集、處理、儲(chǔ)存的環(huán)節(jié)中發(fā)揮的作用環(huán)環(huán)相扣，聯(lián)系十分密切，共同影響著財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的發(fā)展模式和體系。與傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)相比，大智移云時(shí)代的財(cái)務(wù)工作更加偏向于管理會(huì)計(jì)的范疇[7]。Christauskas

C(2012)通過調(diào)研后發(fā)現(xiàn)企業(yè)將信息系統(tǒng)裝進(jìn)云平臺(tái)，云計(jì)算已經(jīng)進(jìn)入企業(yè)的財(cái)務(wù)管理，為降低企業(yè)成本和提高系統(tǒng)的性能效用而發(fā)揮作用[8]。1.3.3財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的必要性關(guān)于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的必要性，國內(nèi)外的研究主要集中于傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)已經(jīng)不再滿足企業(yè)的需求和轉(zhuǎn)型后的會(huì)計(jì)工作的優(yōu)勢等方面，典型性觀點(diǎn)主要包括：李少穎（2020）認(rèn)為一方面?zhèn)鹘y(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)還停留在數(shù)據(jù)的核算上，無法將財(cái)務(wù)信息和非財(cái)務(wù)信息進(jìn)行結(jié)合，從而不能對數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層面的挖掘，不能為企業(yè)管理者的決策提供有效的支撐。另一方面，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)存在信息孤立、滯后于業(yè)務(wù)活動(dòng)之后，不能滿足企業(yè)對財(cái)務(wù)信息實(shí)時(shí)性的要求。因此傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)已經(jīng)不滿足企業(yè)的要求，面臨轉(zhuǎn)型[9]。孫靜（2020）認(rèn)為財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型后運(yùn)用信息技術(shù)收集、處理數(shù)據(jù)能有效提高信息數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，保障企業(yè)數(shù)據(jù)的高效利用[10]。趙思思（2020）認(rèn)為傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)是事后會(huì)計(jì)，不具有前瞻性，不能著眼于企業(yè)的戰(zhàn)略全局發(fā)展，而且隨著信息技術(shù)漸漸改變?nèi)藗兊纳詈凸ぷ鞣绞剑髽I(yè)紛紛引進(jìn)財(cái)務(wù)共享中心和財(cái)務(wù)機(jī)器人，大大削減了人力成本，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型迫在眉睫[11]。1.3.4財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的措施關(guān)于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的措施，國內(nèi)外的研究主要集中企業(yè)管理、外部監(jiān)督、技術(shù)引進(jìn)、資源共享等方面，典型性觀點(diǎn)主要包括：肖芬（2021）認(rèn)為企業(yè)內(nèi)部要建立長效化的培養(yǎng)機(jī)制，來調(diào)整財(cái)務(wù)人員的結(jié)構(gòu)，根據(jù)財(cái)務(wù)人員的能力分配任務(wù)，企業(yè)外部要與學(xué)校建立校企合作，來培養(yǎng)企業(yè)所需要的會(huì)計(jì)人才[12]。楊延鋒（2021）認(rèn)為在轉(zhuǎn)型的過程中，通過外部監(jiān)督機(jī)構(gòu)和法律法規(guī)來為企業(yè)的財(cái)務(wù)工作環(huán)境提供公平合法的保障，從制度層面提高管理會(huì)計(jì)的發(fā)展質(zhì)量[13]。龐麗（2021）認(rèn)為企業(yè)應(yīng)該將人工智能引進(jìn)企業(yè)，來代替重復(fù)性，機(jī)械性的工作，解放財(cái)務(wù)人員，為財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型提供人力資源[14]。王麗娟（2021）認(rèn)為企業(yè)的各個(gè)部門之間應(yīng)該建立緊密的聯(lián)系，讓財(cái)務(wù)人員了解業(yè)務(wù)的運(yùn)作流程，保障數(shù)據(jù)的合理性，各部門之間應(yīng)該實(shí)現(xiàn)資源共享，將來保證數(shù)據(jù)的及時(shí)性和真實(shí)性[15]。干雨田（2021）認(rèn)為應(yīng)該加強(qiáng)企業(yè)的信息化建設(shè)，加大資金的投入使得信息技術(shù)更好的應(yīng)用在財(cái)務(wù)工作中[16]。綜上所述，通過對國內(nèi)國外學(xué)者在大智移云對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的沖擊、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的必要性、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的問題以及財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的建議四個(gè)方面的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研讀、梳理。發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外學(xué)者不僅對大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)方面對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的沖擊進(jìn)行研究，而且對企業(yè)在大智移云時(shí)代下構(gòu)建的財(cái)務(wù)共享平臺(tái)進(jìn)行了研究由此說明了大智移云時(shí)代下對傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)需求越來越少，而對能夠參與企業(yè)管理的管理會(huì)計(jì)需求缺口較大，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型迫在眉睫。本文將在國內(nèi)外學(xué)者研究的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析大智移云時(shí)代下對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員新的要求，進(jìn)而對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型提出建議。2大智移云的基本概述2.1大智移云的含義及特征“大智移云”在2013年8月的互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上，由鄔賀銓院士首次提出，后在2014年中國IT領(lǐng)袖峰會(huì)上，鄔賀銓院士又將今后的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)稱之為“大智移云”時(shí)代。大智移云時(shí)代是將大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等信息技術(shù)相互融合滲透進(jìn)而對各個(gè)行業(yè)，生活方式以及生產(chǎn)方式產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。全球化智庫（CCG）學(xué)術(shù)委員會(huì)專家王通訊認(rèn)為:作為現(xiàn)代設(shè)備技術(shù)和現(xiàn)代信息技術(shù)的融合，大智移云將會(huì)深刻改變社會(huì)生產(chǎn)、生活、學(xué)習(xí)方式以及人才培育。2.1.2“大”—大數(shù)據(jù)(1)大數(shù)據(jù)的含義大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展的必然產(chǎn)物，大數(shù)據(jù)現(xiàn)象之所以產(chǎn)生是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)及其延伸的快速發(fā)展所造成的信息技術(shù)在工作和生活中的無處不在的應(yīng)用以及信息技術(shù)的不斷低成本化。大數(shù)據(jù)并沒有一個(gè)準(zhǔn)確的定義，但是經(jīng)過多年的發(fā)展，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為大數(shù)據(jù)為人類探索復(fù)雜系統(tǒng)提供了新思維方式和新手段，大數(shù)據(jù)泛指在特定的時(shí)間內(nèi)無法用傳統(tǒng)的信息技術(shù)或者網(wǎng)絡(luò)工具對其進(jìn)行收集、管理和分析的巨量數(shù)據(jù)的集合，需要可伸縮的計(jì)算體系結(jié)構(gòu)以支持其存儲(chǔ)、處理和分析。(2)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生及發(fā)展大數(shù)據(jù)這一名詞首次公開出現(xiàn)于1998年，美國高性能計(jì)算公司SGI的首席科學(xué)家約翰?馬西（JohnMashey）用大數(shù)據(jù)來形容由于數(shù)據(jù)量的快速增加而產(chǎn)生的一系列難題，2013年被稱為大數(shù)據(jù)的元年，大數(shù)據(jù)開始被應(yīng)用于各行各業(yè)，達(dá)到了高潮，在2014年開始對大數(shù)據(jù)有了理性的認(rèn)知，也逐漸形成了概念體系，一系列大數(shù)據(jù)相關(guān)的產(chǎn)品、技術(shù)以及應(yīng)用也開始不斷升級(jí)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用層次分為三層，如圖2-1所示：第一層，描述性分析應(yīng)用。從大數(shù)據(jù)中獲取、總結(jié)相關(guān)的信息和知識(shí)，然后將這些信息和知識(shí)展現(xiàn)在人們面前，告訴人們發(fā)生了什么。第二層，預(yù)測性分析應(yīng)用。從大數(shù)據(jù)中分析事物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系、發(fā)展模式等，并預(yù)測事物發(fā)展的趨勢。第三層，指導(dǎo)性分析應(yīng)用。在前兩個(gè)層次的基礎(chǔ)上，分析不同決策將導(dǎo)致的后果，并對決策進(jìn)行指導(dǎo)和優(yōu)化。由于大數(shù)據(jù)的技術(shù)體系也尚不完善，所以數(shù)據(jù)的總量已經(jīng)大大超過了數(shù)據(jù)處理能力的上限，在IDC和IBM的研究報(bào)告估計(jì)中，全球數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量到2030年將達(dá)到2500ZB但是大部分企業(yè)對其所擁有的數(shù)據(jù)僅僅1%進(jìn)行了分析應(yīng)用。這就意味著，目前大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要集中在第一個(gè)層次，在預(yù)測性和指導(dǎo)性分析應(yīng)用方面較少，真正對未來作出預(yù)測并且在面對不同策略作出抉擇的還是人類專家。描述性分析應(yīng)用描述性分析應(yīng)用指導(dǎo)性分析應(yīng)用預(yù)測性分析應(yīng)用圖2-1大數(shù)據(jù)應(yīng)用層次(3)大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別主要在數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)價(jià)值三方面。如圖1-2所示：大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)價(jià)值圖1-2大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別①數(shù)據(jù)量方面的區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的獲取方式大多是通過手動(dòng)輸入數(shù)據(jù)來人工獲取，但是這種方式很明顯只能用在小范圍的少量數(shù)據(jù)上，而且常常伴隨著不準(zhǔn)確性，所以傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)規(guī)模相較之下比較小，而且可以通過數(shù)據(jù)庫等常規(guī)手段進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)由于獲取方式十分的廣泛以及傳輸速度的加快，造成大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量十分龐大。如圖1-3所示大數(shù)據(jù)的獲取方式主要是自有數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，外部數(shù)據(jù)的來源比較簡單，有些是企業(yè)之間希望共贏，通過協(xié)商決定數(shù)據(jù)共享。相比之下自有數(shù)據(jù)的來源比較多，爬蟲爬取，比如有目的爬取某一型號(hào)電器的報(bào)價(jià)或者一批用戶的微博博主關(guān)注數(shù)據(jù)等。而用戶存留是指用戶在使用產(chǎn)品或者服務(wù)的過程中所留下的一些數(shù)據(jù)記錄等，比如用戶在瀏覽淘寶商品時(shí)，或者瀏覽新聞時(shí)所留下的瀏覽記錄。用戶上傳是指需要用戶授權(quán)、主動(dòng)上傳的信息數(shù)據(jù)比如用戶的手機(jī)號(hào)、自拍照等。除此之外，在大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的傳輸方式也與以往不同，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸方式要么是線下傳輸比如文件的送達(dá)、快遞等，要么是線上的第三方工具比如郵件。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代通過API傳輸速率可以達(dá)到毫秒級(jí)別，隨著API技術(shù)的規(guī)范和完善，大數(shù)據(jù)主要使用API傳輸數(shù)據(jù)。伴隨這些改變而來的是海量多元的信息爆炸式的增長，已經(jīng)不能僅僅依靠傳統(tǒng)的信息技術(shù)處理這些海量的數(shù)。大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)自有數(shù)據(jù)外部數(shù)據(jù)爬蟲爬取用戶存留用戶上傳數(shù)據(jù)交易數(shù)據(jù)共享圖1-3大數(shù)據(jù)的獲取方式②數(shù)據(jù)類型方面的區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)：在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前，計(jì)算機(jī)所能夠處理的數(shù)據(jù)都需要前期進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，而且傳統(tǒng)數(shù)據(jù)也以能夠用數(shù)據(jù)或統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)加以表示結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，如數(shù)字、符號(hào)等。大數(shù)據(jù)：與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)不同的是大數(shù)據(jù)更加注重非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，學(xué)者周傲英（2015）認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)類型也符合二八原則，大數(shù)據(jù)中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占據(jù)80%。，并將在2020年之前以44倍的速度迅猛增長。③數(shù)據(jù)價(jià)值方面的區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)是對過去發(fā)生過的事情的一個(gè)記錄，是對過去現(xiàn)象的一個(gè)描述，對于企業(yè)來說結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)用詳實(shí)的方式記錄了企業(yè)的生產(chǎn)交易活動(dòng)，能夠挖掘的信息有限。大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)時(shí)代注重是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的能力。數(shù)據(jù)的表面下隱含著深層次的價(jià)值，同樣的數(shù)據(jù)，不同的人可能從中挖掘出不同的價(jià)值信息來，從不同的角度也可能挖掘出不一樣的信息。對于企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)記錄了過去事件發(fā)生的整個(gè)過程，所反映的信息蘊(yùn)含著諸多企業(yè)效益提高的機(jī)會(huì)，是掌握企業(yè)命脈的關(guān)鍵內(nèi)容。2.1.2“智”—人工智能(1)人工智能含義人工智能屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，跨學(xué)科交叉是人工智能時(shí)代的一個(gè)重要的標(biāo)志，人工智能就是由多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合學(xué)科比如計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等。通過研究機(jī)器人、圖像識(shí)別、語言識(shí)別、專家系統(tǒng)等來研究如何制造出一種智能機(jī)器人或者智能系統(tǒng)來模仿人類智能，即能和人類智能以相似的方式做出反應(yīng)。人工智能指的并不僅局限于機(jī)器人，人工智能可以是機(jī)器人的形狀，也可以是其他形狀，換言之人工智能就像人類的大腦，機(jī)器人只是一個(gè)容器，而人工智能是容器中電腦。(2)人工智能的產(chǎn)生及發(fā)展在1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議上首次提出了人工智能（AI）這一術(shù)語，被認(rèn)為是人工智能的起源，在60年代末到70年代專家系統(tǒng)的出現(xiàn)使得人工智能研究達(dá)到了高潮，80年代到90年代隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，人工智能得到了飛速的發(fā)展。而中國的人工智能產(chǎn)業(yè)在1996年進(jìn)入萌芽期，2008年進(jìn)入高速成長期，據(jù)中國通信研究院2019年發(fā)布的《全球人工智能產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)告》顯示，截止到2019年全球仍活躍的人工智能企業(yè)共5386家，其中中國以1169家公司占據(jù)第二名。如圖2-4所示：2016年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模為329.6億元，而2020年就增長到了1858.2億元/pdf?id=2345408&query=%7B%22keywords%22%3A%22%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%B8%82%E5%9C%BA%E8%A7%84%E6%A8%A1%22%7D&index=0&pid=/pdf?id=2345408&query=%7B%22keywords%22%3A%22%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%B8%82%E5%9C%BA%E8%A7%84%E6%A8%A1%22%7D&index=0&pid=

圖2-42016-2020年中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模情況（單位：億元）數(shù)據(jù)來源：艾媒前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理目前的人工智能被應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，人工智能和產(chǎn)品或者解決方案相聯(lián)系的產(chǎn)品或服務(wù)層出不窮，但目前相對比較成熟的是AI+賦能產(chǎn)業(yè)，比如AI+安防、AI+智能汽車、AI+新零售、AI+教育等。2.1.3“移”—移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)(1)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的含義互聯(lián)網(wǎng)，簡稱MI，是移動(dòng)通信技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)、平臺(tái)以及商業(yè)模式的結(jié)合體，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)可以通過智能移動(dòng)終端比如智能手機(jī)、平板電腦等，采用移動(dòng)無線通信方式與互聯(lián)網(wǎng)連接獲取大量的數(shù)據(jù)。(2)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)生及發(fā)展2000年到2007年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)開始發(fā)展，但是受限于手機(jī)的智能化不高和2G的網(wǎng)速移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展并不好，2008年到2011年之間智能手機(jī)升級(jí)并且3G網(wǎng)絡(luò)開始使用，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)開始高速發(fā)展，但是受限于智能手機(jī)的普及度不高，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用也還處于初級(jí)階段，在2013年以后，智能手機(jī)普及，各大移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用也開始出現(xiàn)，比如微信、淘寶等。發(fā)展到今天，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)不再是單獨(dú)的個(gè)體，與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能相互交織滲透，共同發(fā)展。移動(dòng)終端屬于個(gè)人物品而且便于攜帶，而且隨著4G、5G、WIFI/WLAN等無縫覆蓋，用戶可以隨時(shí)隨地利用碎片化的時(shí)間通過移動(dòng)智能終端接入互聯(lián)網(wǎng)獲取信息，處理業(yè)務(wù)，由此可見，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)具有終端移動(dòng)性和業(yè)務(wù)私密性。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)能夠通過網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，針對不同的個(gè)體在不同地點(diǎn)、不同時(shí)間產(chǎn)生的不同需求，不僅打破了時(shí)間、空間的局限也使得信息具有即時(shí)性和準(zhǔn)確性。但是，由于受移動(dòng)終端的大小、容量、處理數(shù)據(jù)的能力以及網(wǎng)絡(luò)傳輸環(huán)境和技術(shù)的影響，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)也具有一定的局限性。2.1.4“云”—云計(jì)算、云存儲(chǔ)(1)云計(jì)算的含義云計(jì)算的產(chǎn)生是因?yàn)殡S著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，各種應(yīng)用數(shù)據(jù)大量產(chǎn)生，數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存量也越來越多，對于小中型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說軟件、硬件的維護(hù)成本是一個(gè)沉重的負(fù)擔(dān)，而對于超大型的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，比如谷歌他們的軟硬件資源還有很大的剩余，在這種情況下，云計(jì)算作為一個(gè)資源共享池，把很多資源集中起來，并且在原有服務(wù)器基礎(chǔ)上增加云計(jì)算功能能夠使計(jì)算速度迅速提高，最終實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展虛擬化的層次達(dá)到對應(yīng)用進(jìn)行擴(kuò)展的目的，使用者可以通過合適的互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)備以及一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的瀏覽器訪問一個(gè)云計(jì)算應(yīng)用程序，用戶可以隨時(shí)使用云上的資源，并且不限量，按照自己的使用量付費(fèi)就可以。

(2)云計(jì)算的產(chǎn)生及發(fā)展形成階段形成階段發(fā)展階段成熟階段未來階段2006-200992009-20162016-20192019-2026第一個(gè)十年第二個(gè)十年圖2-5云計(jì)算的發(fā)展歷程如圖2-5所示，云計(jì)算的形成階段是在2006年到2009年，在2006年谷歌和IBM聯(lián)合提出了云計(jì)算這一概念。在2007到2009年間，在Salesforce和谷歌分別推出PaaS服務(wù)和GoogleAppEngine之后云服務(wù)的全部形式出現(xiàn)了。2009年到2016年是云計(jì)算的發(fā)展階段，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)紛紛開始以各種形式開始進(jìn)入云計(jì)算服務(wù)的市場，比如收購、研發(fā)等，云計(jì)算功能開始越來越完善。2016年到2019年間是云計(jì)算的成熟階段，這個(gè)階段云計(jì)算的市場格局相對穩(wěn)定，出現(xiàn)了主流平臺(tái)，相關(guān)產(chǎn)品也比較完善。2019年到2026年全球云計(jì)算市場都處于穩(wěn)定增長的狀態(tài)，我國也擁有廣闊的云計(jì)算市場，Gartner預(yù)測未來幾年云計(jì)算市場的平均增長率在18%左右，到2023年云計(jì)算的市場規(guī)模將超過3500億美元⑤，由此可見，云計(jì)算的未來階段擁有更加廣闊的發(fā)展空間，也會(huì)出現(xiàn)更加完善的產(chǎn)品和服務(wù)。2.2大智移云之間的關(guān)聯(lián)大智移云之間并非獨(dú)立存在沒有聯(lián)系的，它們之間是相輔相成的，相互刺激，共同成長。如圖2-6所示：在大智移云中移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)是基層建筑，現(xiàn)代的人們通過移動(dòng)終端接入互聯(lián)網(wǎng)，在互聯(lián)網(wǎng)上享受信息，這使得大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和收集成為可能，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的信息價(jià)值在于精確的找到目標(biāo)受眾，與用戶進(jìn)行一對一的溝通，為其提供專屬化的信息資源。而數(shù)據(jù)作為一種資源，云計(jì)算作為一種工具對大數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入的發(fā)掘和分析，得到了數(shù)據(jù)中的價(jià)值，這些價(jià)值反饋了顧客的喜愛和偏好，進(jìn)一步刺激了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，使得軟件、硬件趨向于智能化，同時(shí)，這些數(shù)據(jù)對處理技術(shù)的要求也助力了云計(jì)算的發(fā)展。從人工智能在全球的增長態(tài)勢，很大一部分是通過云計(jì)算實(shí)現(xiàn)的，當(dāng)一個(gè)AI應(yīng)用運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型，并且連續(xù)分析數(shù)千億的數(shù)據(jù)，這個(gè)過程將需要大量的存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)、計(jì)算，AI將不可避免的遷移到云平臺(tái)中。云為人工智能的深度學(xué)習(xí)提供平臺(tái)，人工智能反過來提升云計(jì)算的“智商”。同時(shí)，云計(jì)算也是整個(gè)大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)平臺(tái)和技術(shù)，云計(jì)算為大數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存、管理，分析提供支撐。

大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算產(chǎn)生收集分析、處理、儲(chǔ)存人工智能深度學(xué)習(xí)平臺(tái)提升能力圖2-6大智移云之間的關(guān)聯(lián)2.3大智移云的應(yīng)用現(xiàn)狀在傳統(tǒng)模式下，每一個(gè)業(yè)務(wù)的前端的運(yùn)作都需要配置相應(yīng)的財(cái)務(wù)人員，所以都會(huì)存在財(cái)務(wù)效率低、反應(yīng)慢的現(xiàn)象。在數(shù)據(jù)快速流通，更加講求信息時(shí)效性的大智移云時(shí)代，財(cái)務(wù)共享平臺(tái)變成了企業(yè)轉(zhuǎn)型的最佳選擇，目前共享服務(wù)在中國正在處于高速發(fā)展的狀態(tài)，2017年ACCA、中興新云、通用（GE）全球運(yùn)營聯(lián)合發(fā)布的《2017中國共享服務(wù)領(lǐng)域調(diào)研報(bào)告》報(bào)告顯示在被調(diào)研的398家企業(yè)中，54%的企業(yè)已經(jīng)建立了共享服務(wù)中心，而根據(jù)中興新云的統(tǒng)計(jì)，截止到2020年底，中國境內(nèi)共享服務(wù)中心已經(jīng)超過1000家。2.3.1財(cái)務(wù)共享中心的作用如圖2-6，企業(yè)的財(cái)務(wù)共享中心一方面可以作為企業(yè)財(cái)務(wù)的業(yè)務(wù)中臺(tái)，將基礎(chǔ)財(cái)務(wù)處理能力抽離出來，更快地響應(yīng)前端業(yè)務(wù)的變化。另一方面，作為企業(yè)的財(cái)務(wù)的數(shù)據(jù)中臺(tái)可以將原本分散在各個(gè)分支機(jī)構(gòu)、信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和沉淀，形成企業(yè)的大數(shù)據(jù)中心。財(cái)務(wù)共享中心可以減少成本、控制風(fēng)險(xiǎn)、減少程序的無效性，比如國內(nèi)某領(lǐng)先乳制品集團(tuán)在2015年與IBM合作，建立財(cái)務(wù)共享中心，在5年內(nèi)該集團(tuán)顯著提高了財(cái)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)、財(cái)務(wù)效率、數(shù)據(jù)透明度以及集團(tuán)管控力度，實(shí)現(xiàn)了200多個(gè)流程的優(yōu)化、流程標(biāo)準(zhǔn)化和管控系統(tǒng)固化，財(cái)務(wù)流程效率累計(jì)提高了286%，月結(jié)工作效率提高了1.5個(gè)工作日，削減了500+會(huì)計(jì)人員的招聘需求，支撐了企業(yè)營業(yè)收入從600億元到900億元的收入。除此之外，國內(nèi)某大型能源集團(tuán)與IBM合作，引進(jìn)AI技術(shù)建立財(cái)務(wù)共享平臺(tái)，從2015年開始建設(shè)到現(xiàn)在集團(tuán)實(shí)現(xiàn)了平臺(tái)一體化、核算集成化、運(yùn)作流程化，會(huì)計(jì)核算人員減少了80%，審批操作效率上升了50%，年均處理單據(jù)110萬張。財(cái)務(wù)共享中心財(cái)務(wù)共享中心財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中臺(tái)財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)中臺(tái)圖2-6財(cái)務(wù)共享中心的作用2.3.2央企財(cái)務(wù)共享中心建設(shè)狀況（1）央企財(cái)務(wù)共享中心建設(shè)階段目前許多公司都已經(jīng)建設(shè)完備或者開始建設(shè)財(cái)務(wù)共享中心，以央企為例，按照財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心建設(shè)階段來劃分，我們將中央企業(yè)共享服務(wù)的建設(shè)情況分為已建立、初步試點(diǎn)、規(guī)劃中、未建立四種類型，如圖2-7所示，截止到2019年，有33%的央企已經(jīng)建立了財(cái)務(wù)共享中心，初步試點(diǎn)占了5%，12%的央企處于正在規(guī)劃中，50%的央企處于未建立狀態(tài)。

圖2-7央企財(cái)務(wù)共享中心建設(shè)階段數(shù)據(jù)來源：中興財(cái)務(wù)云（2）央企財(cái)務(wù)共享中心運(yùn)營時(shí)間如圖2-8所示，在央企中財(cái)務(wù)共享平臺(tái)運(yùn)營一年以內(nèi)和運(yùn)營5年以上的都占19%，運(yùn)營3-5年的占16%，占據(jù)最小的比重，而1-3年占據(jù)最大比重46%，如果按成熟度來衡量企業(yè)財(cái)務(wù)共享中心的建設(shè)情況，整體處于中級(jí)階段，而中國的財(cái)務(wù)共享也正在處于飛速發(fā)展階段，隨著企業(yè)的財(cái)務(wù)共享平臺(tái)的逐漸建立，企業(yè)對傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人員的需求也會(huì)越來越少，更加需要掌握數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)知識(shí)的會(huì)計(jì)人員，這無疑為傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員的轉(zhuǎn)型指明了方向。圖2-8央企財(cái)務(wù)共享中心運(yùn)營時(shí)間數(shù)據(jù)來源：中興財(cái)務(wù)云2.3.3央企財(cái)務(wù)共享中心的組織模式中央企業(yè)財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心的組織模式可以分為三類：第一類，將財(cái)務(wù)共享平臺(tái)作為財(cái)務(wù)部下屬或者一個(gè)評級(jí)部門，比如寶鋼集團(tuán)如圖2-9所示。寶鋼集團(tuán)寶鋼集團(tuán)財(cái)務(wù)部財(cái)務(wù)共享中心下屬A公司下屬C公司下屬B公司A公司財(cái)務(wù)部B公司財(cái)務(wù)部C公司財(cái)務(wù)部圖2-9寶鋼集團(tuán)財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心的組織模式第二類，財(cái)務(wù)共享中心作為企業(yè)里獨(dú)立于財(cái)務(wù)部門的一個(gè)事業(yè)部，屬于多智能中心，除了提供財(cái)務(wù)共享服務(wù)外，還提供IT、人力資源等共享服務(wù)。

第三類，作為集團(tuán)下屬獨(dú)立公司，對集團(tuán)內(nèi)部各個(gè)單位提供服務(wù)。比如中國石油天然氣集團(tuán)有限公司，如圖2-10所示。成都財(cái)務(wù)共享中心成都財(cái)務(wù)共享中心中國石油天然氣集團(tuán)財(cái)務(wù)部XX部財(cái)務(wù)共享運(yùn)營公司西安財(cái)務(wù)共享中心大慶財(cái)務(wù)共享中心圖2-10中國石油天然氣集團(tuán)財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心的組織模式3大智移云時(shí)代下對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的沖擊3.1大數(shù)據(jù)對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的沖擊3.1.1大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)信息出現(xiàn)的特征（1）財(cái)務(wù)信息爆炸式增加在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，隨著4G、5G、WIFI/WLAN等無縫覆蓋，用戶通各種移動(dòng)終端隨時(shí)隨地的接入互聯(lián)網(wǎng)，無時(shí)無刻不在瀏覽數(shù)據(jù)信息同時(shí)產(chǎn)生數(shù)據(jù)信息，造成世界的海量數(shù)據(jù)快速增長，企業(yè)的財(cái)務(wù)信息也呈現(xiàn)出了爆炸式的增加。比如：IDC預(yù)測，世界數(shù)據(jù)的總和將從2019的33個(gè)zettabytes增長到2025年的175ZB，復(fù)合年增長率為61％，75ZB的數(shù)字比2017對數(shù)據(jù)增長的預(yù)測增加了9％。此外，根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：存儲(chǔ)行業(yè)將在未來七年內(nèi)出貨42ZB。到2025年，將在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上創(chuàng)建90ZB的數(shù)據(jù)。到2025年，49％的數(shù)據(jù)將存儲(chǔ)在公共云環(huán)境中。到2025年，將近30％的數(shù)據(jù)將實(shí)時(shí)消耗。據(jù)估計(jì)，全球90%的左右的數(shù)字化數(shù)據(jù)都是在2016年之后產(chǎn)生的/a/300936956_110683，新數(shù)據(jù)生成的速度正在加快而且是指數(shù)級(jí)的增長，不再是以前漸進(jìn)式或者線性的增長。/a/300936956_110683（2）財(cái)務(wù)信息種類繁多財(cái)務(wù)信息的表現(xiàn)形式種類繁多，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以紙質(zhì)的文字和數(shù)字為主，比如紙質(zhì)的發(fā)票、合同、財(cái)務(wù)報(bào)表等，而大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)信息的表現(xiàn)方式比較多樣，比如圖檔、文檔、視頻、音頻等多媒體數(shù)據(jù)、以及電子版的票據(jù)和合同等。早在2018年電子票據(jù)的時(shí)代就已然來臨，電子化簽約利用電子化的手段去除合同打印、物理簽章、合同來回快遞、紙質(zhì)合同存檔等繁瑣的管理過程，PC、移動(dòng)多種終端快速簽署、即時(shí)發(fā)送，打破空間的限制，增強(qiáng)時(shí)效性。財(cái)務(wù)信息種類繁多，企業(yè)信息可以分為財(cái)務(wù)信息和非財(cái)務(wù)信息。其中：財(cái)務(wù)信息主要表明企業(yè)所擁有的經(jīng)濟(jì)資源的流量和存量等經(jīng)濟(jì)信息，其主要表現(xiàn)形式是以貨幣形式結(jié)合其他資料，比如賬簿、資產(chǎn)負(fù)債信息等。但是企業(yè)的信息除了財(cái)務(wù)信息外還有非財(cái)務(wù)信息，而且在大智移云時(shí)代下，隨著企業(yè)外部環(huán)境的復(fù)雜化，非財(cái)務(wù)信息就顯得尤為重要。非財(cái)務(wù)信息是指不以財(cái)務(wù)資料的形式出現(xiàn)，但是這些信息資料從直接或者間接上與企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)息息相關(guān)，比如工商信息、子公司甚至在社會(huì)背景下整個(gè)行業(yè)的信息等，簡單來說非財(cái)務(wù)信息可以大略總結(jié)為不在財(cái)務(wù)報(bào)表上反映的信息。這些非財(cái)務(wù)信息也都是需要財(cái)務(wù)人員去管理的。如果企業(yè)不能及時(shí)收集，篩選有關(guān)的財(cái)務(wù)信息、分析挖掘出這些信息背后所蘊(yùn)藏的價(jià)值，或者企業(yè)的處理速度與業(yè)務(wù)的發(fā)生速度不匹配，那么就無法為企業(yè)的有效決策提供財(cái)務(wù)方面的數(shù)據(jù)支撐。（3）財(cái)務(wù)信息結(jié)構(gòu)發(fā)生改變大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)的來源廣泛，傳播渠道繁多，比如網(wǎng)絡(luò)、電視新聞、社交網(wǎng)絡(luò)等，由此帶來的比如音頻、視頻、微博等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)飛速增加，財(cái)務(wù)信息由以往的以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主轉(zhuǎn)變?yōu)榱艘苑墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，這些未經(jīng)過折損的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更具真實(shí)性，蘊(yùn)含更多的價(jià)值。3.1.2大數(shù)據(jù)對會(huì)計(jì)信息的影響大數(shù)據(jù)時(shí)代每天都會(huì)產(chǎn)生大量的會(huì)計(jì)信息，會(huì)計(jì)信息發(fā)布的渠道更加的多樣化，會(huì)計(jì)信息的傳播更加的迅速，使用者可以輕而易舉的獲得大量的數(shù)據(jù)，但是這些雜亂的毫無章法的數(shù)據(jù)也對會(huì)計(jì)人員的工作帶來了挑戰(zhàn)。（1）篩選數(shù)據(jù)成本增加雖然大數(shù)據(jù)時(shí)代使得會(huì)計(jì)信息越來越透明，會(huì)計(jì)人員想要獲取數(shù)據(jù)不再需要像以前一樣花費(fèi)大量的人力物力和財(cái)力，可以通過資源共享或者權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)及其分析得到他們所需求的數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)信息大量的產(chǎn)生快速的流通，在海量的數(shù)據(jù)中，相關(guān)的數(shù)據(jù)也容易被其他數(shù)據(jù)所淹沒，大數(shù)據(jù)時(shí)代雖然降低了會(huì)計(jì)人員對數(shù)據(jù)信息的獲取成本但想要在這些浩如煙海的數(shù)據(jù)中篩選出自己所需求的數(shù)據(jù)并不是一件容易的事情，且想要收集準(zhǔn)確完整的數(shù)據(jù)信息所耗費(fèi)的精力也是比較大的，數(shù)據(jù)信息的快速流通，就更加凸顯出了會(huì)計(jì)信息時(shí)效性的重要，企業(yè)要在競爭對手之前獲取數(shù)據(jù)并且分析挖掘出數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)藏的價(jià)值，也就是說雖然獲取數(shù)據(jù)的成本降低了，但是篩選數(shù)據(jù)的成本卻增加了。（2）辨別信息的真實(shí)可靠性難度增加在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，每個(gè)人都可以隨時(shí)隨地在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布數(shù)據(jù)，甚至匿名發(fā)布缺少監(jiān)管機(jī)制，這樣低的門檻導(dǎo)致無法保證他們數(shù)據(jù)的真實(shí)性、可靠性以及完整性。而且數(shù)據(jù)時(shí)代最容易操控的也是數(shù)據(jù)，會(huì)計(jì)信息很容易被不法分子獲取，篡改，如果會(huì)計(jì)人員不加求證就使用這些數(shù)據(jù)信息來進(jìn)行分析，以此為根據(jù)為管理者的決策提供財(cái)務(wù)方面的意見，那么將會(huì)誤導(dǎo)管理者，對企業(yè)經(jīng)營造成巨大的損害。（3）數(shù)據(jù)間的管理變得更加復(fù)雜大數(shù)據(jù)時(shí)代對會(huì)計(jì)工作者的要求不僅僅是以前的審核票據(jù)、憑證錄入、記賬、復(fù)核、年報(bào)和半年報(bào)，甚至也已經(jīng)不再滿足于對企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)加以收集和分析，大數(shù)據(jù)時(shí)代的會(huì)計(jì)信息來源和形式更加多樣性，不再是傳統(tǒng)會(huì)計(jì)時(shí)代單一的會(huì)計(jì)信息，它呈現(xiàn)出多元化，多關(guān)聯(lián)性的特點(diǎn)，可能是一條會(huì)計(jì)信息與多條會(huì)計(jì)信息相關(guān)聯(lián)，也有可能是幾條會(huì)計(jì)信息聯(lián)合后進(jìn)一步得出的會(huì)計(jì)信息與其他的會(huì)計(jì)信息有關(guān)聯(lián)，所以對于同樣的數(shù)據(jù)信息挖掘的深度不一樣，挖掘的角度不一樣，或者所使用的的工具方法手段不一樣，得到的價(jià)值也會(huì)不一樣，使用者可以根據(jù)自己的需求，對數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)掘和分析。此外，數(shù)據(jù)的快速流通使得企業(yè)間變的更加透明，讓世界變得更小，聯(lián)系更加緊密，同時(shí)競爭也變的更加激烈，如果企業(yè)僅僅從企業(yè)內(nèi)部收集數(shù)據(jù)加以分析，而不能著眼于整個(gè)世界，收集整個(gè)行業(yè)以及關(guān)聯(lián)行業(yè)的數(shù)據(jù)信息，那么勢必會(huì)落后于其他行業(yè)。同時(shí)會(huì)計(jì)工作者要從這些收集的海量信息中運(yùn)用相應(yīng)的信息技術(shù)工具來分析挖掘出這些數(shù)據(jù)復(fù)雜聯(lián)系的背后蘊(yùn)含的深層的價(jià)值信息，也是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)。3.1.3大數(shù)據(jù)時(shí)代下對會(huì)計(jì)人員的要求（1）需要快速全面收集并處理相關(guān)數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)的價(jià)值保值這樣的財(cái)務(wù)職能已經(jīng)不再滿足新時(shí)代下企業(yè)對財(cái)務(wù)人員的要求，企業(yè)會(huì)計(jì)人員能否從復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)中收集、篩選數(shù)據(jù)以及分析數(shù)據(jù)得出數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)含的深層的價(jià)值信息已經(jīng)變?yōu)槠髽I(yè)能否在同行業(yè)中處于競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵。這就要求會(huì)計(jì)人員首先能克服信息不對稱這一問題，這就要求會(huì)計(jì)工作者能夠熟練的使用相關(guān)的信息技術(shù)，從多種渠道收集不同形式、不同種類，不同類型的數(shù)據(jù)。此外，在收集到這些相關(guān)數(shù)據(jù)信息后會(huì)計(jì)人員能夠具有深入挖掘處理分析會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的能力，這就需要會(huì)計(jì)人員掌握很多財(cái)務(wù)分析的工具，同時(shí)具有能夠?qū)⒇?cái)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)合起來的思維方式，將會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)加工成管理者能夠看懂的信息，能夠?yàn)楣芾碚叩挠行Q策作出數(shù)據(jù)支撐。而且企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢呈現(xiàn)出多元化，這就要求企業(yè)的財(cái)務(wù)管理工作中必須對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)化、全方面、全過程分析，從而能夠?yàn)槠髽I(yè)有效決策提供更多的財(cái)務(wù)方面的支撐。這一點(diǎn)是傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作無法實(shí)現(xiàn)的，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作只是簡單地對數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄、整理、匯總、計(jì)算，缺乏對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確的把控能力和判斷能力。會(huì)計(jì)人員還應(yīng)該能夠快速的獲取、分析、處理這些相關(guān)數(shù)據(jù)信息，“一秒定律”是指在秒級(jí)時(shí)間范圍內(nèi)，如果不能得出數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，那么數(shù)據(jù)就會(huì)喪失價(jià)值。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)的傳播速度非常迅速，商業(yè)機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)瞬即逝，會(huì)計(jì)人員能否高效的收集到并且有效的利用相關(guān)的數(shù)據(jù)，是企業(yè)能否長久發(fā)展下去的關(guān)鍵。（2）需要重視非財(cái)務(wù)信息在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的流通使得世界變得越來越小，企業(yè)之間變得愈發(fā)的透明，聯(lián)系也變得愈發(fā)緊密，同時(shí)企業(yè)的外部環(huán)境變得更加復(fù)雜，在這種環(huán)境下企業(yè)僅僅關(guān)注企業(yè)的內(nèi)部信息或者僅僅關(guān)注財(cái)務(wù)信息已經(jīng)不再能跟上時(shí)代的步伐。除此之外，企業(yè)產(chǎn)生的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)或者財(cái)務(wù)上的問題，追本溯源原因都在他的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)里面，會(huì)計(jì)人員應(yīng)當(dāng)重視企業(yè)的非財(cái)務(wù)信息、重視業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，將財(cái)務(wù)信息和非財(cái)務(wù)信息結(jié)合起來，幫助管理挖掘出背后隱含的價(jià)值，比如一家互聯(lián)網(wǎng)公司，他的財(cái)務(wù)信息中的存貨、資產(chǎn)可能并不多，但是卻具有非常豐富的非財(cái)務(wù)信息比如用戶的行為、活躍度等。將這些非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的挖掘，就可以知道用戶的喜好，進(jìn)而形成基礎(chǔ)的標(biāo)簽比如如消費(fèi)取向，對媒體的取向，甚至喜歡玩什么樣的游戲。比如，浪潮公司完成了財(cái)務(wù)信息和非財(cái)務(wù)信息的有機(jī)結(jié)合，通過橫向打通業(yè)務(wù)系統(tǒng)與共享平臺(tái)，由業(yè)務(wù)推送生成報(bào)賬單，完成財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)有業(yè)務(wù)來源，可追溯聯(lián)查，同時(shí)財(cái)務(wù)提供數(shù)字化服務(wù)，對業(yè)務(wù)進(jìn)行指導(dǎo)及事中管控，實(shí)現(xiàn)全價(jià)值鏈財(cái)務(wù)管理支持。集成業(yè)務(wù)系統(tǒng)與財(cái)務(wù)共享平臺(tái)，業(yè)務(wù)流程統(tǒng)一在報(bào)賬平臺(tái)發(fā)起，或者由業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)起后統(tǒng)一推送至報(bào)賬平臺(tái)，由財(cái)務(wù)人員統(tǒng)一處理，數(shù)出一門。將財(cái)務(wù)信息和非財(cái)務(wù)信息進(jìn)行融合有以下幾點(diǎn)好處：第一，傳統(tǒng)董事會(huì)討論更多是基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，是業(yè)務(wù)運(yùn)作的結(jié)果，往往有一段時(shí)間的滯后，將財(cái)務(wù)信息和非財(cái)務(wù)信息融合在一起就可以更早的關(guān)注業(yè)務(wù)運(yùn)作過程當(dāng)中的問題，及時(shí)采取措施，避免損失的出現(xiàn)。第二，可以更好的幫助企業(yè)管理層做評估，當(dāng)企業(yè)在收購一些目標(biāo)企業(yè)的時(shí)候，他們會(huì)做數(shù)據(jù)的凈值調(diào)查。比如收購醫(yī)藥平臺(tái)的公司，需要調(diào)查他的刷單情況就可以通過互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來做利益相關(guān)方做價(jià)值評估。第三，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，如果互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)表現(xiàn)特征和財(cái)務(wù)表現(xiàn)特征不一致，那么就有理由懷疑企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)造假，這樣的管理可以使企業(yè)自身，比如審計(jì)部、風(fēng)險(xiǎn)部、合規(guī)部等使用這樣的工具。（3）需要重視會(huì)計(jì)信息使用者個(gè)性化的需求隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，很多學(xué)者對會(huì)計(jì)目標(biāo)產(chǎn)生了激烈的討論，但是都有一個(gè)共同的認(rèn)知：應(yīng)當(dāng)滿足使用者對信息使用者對會(huì)計(jì)信息不同的需求。所以會(huì)計(jì)工作的價(jià)值也體現(xiàn)在這。目前公司的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的工作基本上都是依靠的財(cái)務(wù)軟件來進(jìn)行，現(xiàn)在國內(nèi)的財(cái)務(wù)管理軟件主要有三部分的功能：財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)部分、管理會(huì)計(jì)部分、財(cái)務(wù)管理部分，但是就國內(nèi)公司基本不能提供實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)管理功能的基礎(chǔ)，而且財(cái)務(wù)管理軟件也不能實(shí)現(xiàn)這部分的功能，國內(nèi)的財(cái)務(wù)軟件仍然是基于會(huì)計(jì)的核算功能，以會(huì)計(jì)核算為主題，軟件按照會(huì)計(jì)科目來劃分模塊，比如最大的會(huì)計(jì)軟件用友包括賬務(wù)處理、應(yīng)收應(yīng)付管理、固定資產(chǎn)管理、資金管理等部分。由此可見，雖然現(xiàn)行的財(cái)務(wù)軟件存在財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)的部分，但財(cái)務(wù)軟件的應(yīng)用還是以傳統(tǒng)會(huì)計(jì)核算為基礎(chǔ)，并不是真正的數(shù)據(jù)集成，并不能滿足會(huì)計(jì)信息使用者個(gè)性化的需求。大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著數(shù)據(jù)與信息容量的增大，每個(gè)信息使用者對會(huì)計(jì)信息的需求都不一樣，而這些個(gè)性化的需求對會(huì)計(jì)來說難以預(yù)測。對于會(huì)計(jì)信息使用者來說，為了有效的決策，他們更傾向于接收豐富的原始會(huì)計(jì)信息，然后根據(jù)自己個(gè)性化的需求進(jìn)行加工。然而傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的核算模式以對會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)高度匯總與估計(jì)的方式提供通用會(huì)計(jì)報(bào)告，忽視了使用者在會(huì)計(jì)信息需求方面的廣泛差異，不能滿足會(huì)計(jì)信息使用者的個(gè)性化需求需求。如圖3-1所示大數(shù)據(jù)時(shí)代下的會(huì)計(jì)人員應(yīng)當(dāng)從從外部和內(nèi)部多渠道收集數(shù)據(jù)信息，來為信息使用者提供全面的信息，以此滿足會(huì)計(jì)信息使用者的個(gè)性化需求。信息輸入信息輸入外部大數(shù)據(jù)信息內(nèi)部業(yè)財(cái)一體化信息數(shù)據(jù)庫決策模型人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等利益相關(guān)者（內(nèi)外部信息使用者）財(cái)會(huì)人員圖3-1會(huì)計(jì)人員收集信息的轉(zhuǎn)變3.2人工智能對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的沖擊3.2.1財(cái)務(wù)機(jī)器人的出現(xiàn)英國劍橋大學(xué)物理學(xué)家霍金在“未來智能中心”開幕儀式上表示：“強(qiáng)大人工智能的崛起可能是人類遇到的最好的事情，但也可能是最壞的事情。人工智能開始進(jìn)入財(cái)會(huì)領(lǐng)域，通過財(cái)務(wù)機(jī)器人和RPA技術(shù)，人工智能幫助財(cái)會(huì)人員從重復(fù)性、低價(jià)值性、機(jī)械性的工作中解放出來，把工作重點(diǎn)轉(zhuǎn)向?qū)ζ髽I(yè)更有價(jià)值的數(shù)據(jù)分析、決策支持、經(jīng)營管控等領(lǐng)域。而且陳亞盛教授認(rèn)為人工智能除了能夠完成重復(fù)性、機(jī)械性的工作外，還可以憑借強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力對數(shù)據(jù)信息做出更為客觀準(zhǔn)確的分析判斷，甚至可能探索出優(yōu)于傳統(tǒng)核算和決策模型的方法。由此可以預(yù)見隨著人工智能在財(cái)會(huì)領(lǐng)域的普及傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)面臨著被淘汰的危機(jī)，加開會(huì)計(jì)人才需求的轉(zhuǎn)型。（1）德勤財(cái)務(wù)機(jī)器人德勤研發(fā)的財(cái)務(wù)機(jī)器人，是能夠部署在服務(wù)器或計(jì)算機(jī)上的應(yīng)用程序。它的主要功能是代替財(cái)務(wù)流程中的手工操作、管理和監(jiān)控各自動(dòng)化流程、錄入信息合并數(shù)據(jù)以及匯總統(tǒng)計(jì)、根據(jù)既定的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行判斷、識(shí)別業(yè)務(wù)流程中的優(yōu)化點(diǎn)。而且德勤的財(cái)務(wù)機(jī)器人可以集中解決財(cái)務(wù)流程中具有高度重復(fù)的手工操作，來減少人力和時(shí)間的耗費(fèi)、需要協(xié)同處理的跨崗位的業(yè)務(wù)操作溝通成本高且效率低下、手工處理存在較高的出錯(cuò)率，且獲取數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性低、人工處理相關(guān)事務(wù)無法快速響應(yīng)業(yè)務(wù)變化和拓展、受困于時(shí)間人力某些合規(guī)和審計(jì)工作通過抽樣方式進(jìn)行，無法達(dá)到100%的覆蓋這些問題。這很多就是財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)平日所做的工作。機(jī)器人的操作在成本方面、以及工作效率方面，擁有巨大的優(yōu)勢。可能就是從此時(shí)開始，財(cái)務(wù)人才開始覺得自己的工作是有可能被機(jī)器人所替代的。（2）普華永道的財(cái)務(wù)機(jī)器人緊接著德勤，普華永道也推出屬于自己的財(cái)務(wù)機(jī)器人解決方案。普華永道機(jī)器人方案使用智能軟件完成原本由人工執(zhí)行的重復(fù)性任務(wù)和工作流程，不需改變現(xiàn)有應(yīng)用系統(tǒng)或技術(shù)，使原先那些耗時(shí)、操作規(guī)范化、重復(fù)性強(qiáng)的手工作業(yè)，以更低的成本和更快的速度實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。相比較德勤的財(cái)務(wù)機(jī)器人更多的針對財(cái)務(wù)領(lǐng)域，普華永道將自己的機(jī)器人解決方案擴(kuò)展到其他的領(lǐng)域，包含人力資源、供應(yīng)鏈以及信息技術(shù)。財(cái)務(wù)方面可以實(shí)現(xiàn)訂單到收款，采購到付款，記錄到報(bào)告，稅務(wù)處理，費(fèi)用報(bào)銷，費(fèi)用、收入分配，主數(shù)據(jù)管理等等。人力資源方面可以完成，選：簡歷篩選、候選人聯(lián)系、新員工入職、校園招聘。用：時(shí)間（出勤）管理、績效記錄。育：教育培訓(xùn)、員工自服務(wù)、員工事務(wù)處理。留：薪酬、福利、管理報(bào)告。供應(yīng)鏈方面可以完成庫存管理、供需計(jì)劃、賬單與合同、訂單管理、退貨管理、貨運(yùn)處理。信息技術(shù)方面可以完成軟件部署、服務(wù)器與app監(jiān)控、例行維護(hù)與監(jiān)控、郵件處理與分發(fā)、批處理、密碼重置與解鎖、數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)。（3）安永智能機(jī)器人安永稱，“機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）是向業(yè)務(wù)流程捆綁和外包變革邁進(jìn)的又一步。在過去幾十年中，我們已經(jīng)看到各種技術(shù)進(jìn)步對業(yè)務(wù)產(chǎn)生了巨大影響，而業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化RPA將成為下一步，它的應(yīng)用將極大減少人為從事基于某些標(biāo)準(zhǔn)、大批量活動(dòng)的需求。”RPA的實(shí)現(xiàn)分為流程分析及機(jī)器人匹配、供應(yīng)商選擇及簽約、實(shí)施支持等內(nèi)容。應(yīng)用的場景為關(guān)賬和開立賬項(xiàng)、賬項(xiàng)審核請求、外匯支付、理賠流程、訂單管理、物料需求計(jì)劃系統(tǒng)、舞弊調(diào)查、時(shí)間表管理、密碼重置、系統(tǒng)維護(hù)等（4）畢馬威智能機(jī)器人畢馬威是國際四大中，最后一家明確提供機(jī)器人流程自動(dòng)化服務(wù)。畢馬威整體方法論：從戰(zhàn)略到執(zhí)行，為您的企業(yè)機(jī)器人流程自動(dòng)化轉(zhuǎn)型提供一站式服務(wù)：確定高級(jí)自動(dòng)化的優(yōu)先領(lǐng)域；為未來的員工制定一個(gè)多方面的戰(zhàn)略和路線圖；為企業(yè)的獨(dú)特需求選擇合適的供應(yīng)商和合作伙伴；建立治理計(jì)劃，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)先進(jìn)自動(dòng)化的預(yù)期價(jià)；通過試點(diǎn)或多個(gè)流程領(lǐng)域?qū)嵤┦走x的自動(dòng)化解決方案3.2.2財(cái)務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用普華機(jī)器人已經(jīng)在中化國際（控股）股份有限公司開工，開始運(yùn)營后，企業(yè)的稅務(wù)及財(cái)務(wù)工作效率提升明顯，財(cái)務(wù)機(jī)器人每日可以自動(dòng)完成15家銀行80個(gè)銀行賬號(hào)的對賬和調(diào)節(jié)表打印工作，全部過程無需人工干預(yù)；財(cái)務(wù)機(jī)器人可以自動(dòng)記錄銀行借貸款記錄，并自動(dòng)發(fā)送郵件給指定的人員確認(rèn)款項(xiàng)事由；除此之外稅務(wù)機(jī)器人可以完成進(jìn)銷項(xiàng)差額提醒以及增值稅驗(yàn)證。同時(shí)畢馬威的財(cái)務(wù)機(jī)器人也投入到了銀行的運(yùn)營中，使得貿(mào)易融資部門流程的單位流程處理時(shí)間平均減少了42.6%，大宗商品交易部門的單位流程處理時(shí)間平均減少了33.6%，成本費(fèi)用也分別節(jié)省了36%和39%左右的成本費(fèi)用。同時(shí)，采用了RPA工具后，該銀行貿(mào)易融資部門的全職人力工時(shí)數(shù)量釋放了21.6%，而大宗商品交易部門的全職人力工時(shí)數(shù)量釋放了17.6%。在提升了相關(guān)部門應(yīng)對業(yè)務(wù)大量增長的能力，在解放大量人手，使得員工有精力去處理其他事物的同時(shí)也提高了顧客的滿意度。3.2.3人工智能對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的影響浪潮首席財(cái)務(wù)專家陳琳則指出財(cái)會(huì)專業(yè)面臨著有史以來最大的一次變革。以RPA財(cái)務(wù)機(jī)器人為代表的智能財(cái)務(wù)，說明大數(shù)據(jù)、AI等新技術(shù)已經(jīng)對會(huì)計(jì)行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了深刻影響，財(cái)務(wù)機(jī)器人這種新勞動(dòng)者越來越強(qiáng)大，可以幫助人類更快、更好、更安全地完成許多工作。與之相同的是廈門大學(xué)管理學(xué)院會(huì)計(jì)系教授陳亞盛認(rèn)為人工智能不僅可以替代會(huì)計(jì)人員完成重復(fù)瑣碎的工作，還可以彌補(bǔ)會(huì)計(jì)人員時(shí)間精力有限和認(rèn)知偏差等缺陷。會(huì)計(jì)記賬方式變遷財(cái)務(wù)機(jī)器人具備票據(jù)掃描、智能識(shí)別、智能查真?zhèn)巍⒅悄苡涃~、期末活動(dòng)記賬等功能，票據(jù)可以通過財(cái)務(wù)機(jī)器人直接生成報(bào)表，如圖3-1所示，會(huì)計(jì)記賬方式已經(jīng)由以前的票據(jù)到記賬憑證到科目余額表到報(bào)表變成了現(xiàn)在的票據(jù)到記賬憑證到報(bào)表，隨著人工智能應(yīng)用到財(cái)會(huì)領(lǐng)域，會(huì)計(jì)記賬模式也會(huì)由現(xiàn)在的模式轉(zhuǎn)變?yōu)橛善睋?jù)直接到報(bào)表的模式。過去票據(jù)過去票據(jù)→記賬憑證→科目余額表→報(bào)表未來票據(jù)→報(bào)表現(xiàn)在票據(jù)→記賬憑證→報(bào)表財(cái)會(huì)相關(guān)崗位將被取代而BBC基于劍橋大學(xué)研究者的數(shù)據(jù)體系，分析了365種職業(yè)的未來“被淘汰概率”，發(fā)布了十大會(huì)被人工智能所取代的職業(yè)，其中會(huì)計(jì)以97.6%的淘汰率位居前三，原因是財(cái)務(wù)智能機(jī)器人方案，令操作更簡單便利。財(cái)務(wù)領(lǐng)域正在見證機(jī)器程序自動(dòng)化（RPA）的運(yùn)用，在應(yīng)付賬款等財(cái)務(wù)流程中應(yīng)用靈活工具將人力工作自動(dòng)化。如圖3-2，財(cái)務(wù)及其人可以代替人腦和人手來識(shí)別票據(jù)內(nèi)容、檢查發(fā)票風(fēng)險(xiǎn)、選擇會(huì)計(jì)分錄、輸入財(cái)務(wù)軟件、完成結(jié)賬等。此外這些機(jī)器人不僅可以7*24h全天候工作，而且不會(huì)請病假或休假。所以有些財(cái)會(huì)的相關(guān)崗位未來被人工智能取代是非常有可能的。人的價(jià)值越來越體現(xiàn)在做有創(chuàng)造性的工作上，簡單的有規(guī)律可循的機(jī)械工作終將被時(shí)代所淘汰。業(yè)務(wù)人員業(yè)務(wù)人員財(cái)務(wù)人員人工智能處理收集原始單據(jù)理票掃票自動(dòng)支付或集中支付財(cái)務(wù)報(bào)表合并識(shí)別票據(jù)內(nèi)容檢查票據(jù)風(fēng)險(xiǎn)選擇會(huì)計(jì)分錄輸入財(cái)務(wù)軟件完成結(jié)賬圖3-2人工智能在會(huì)計(jì)中的應(yīng)（3）財(cái)務(wù)工作重心發(fā)生改人工智能應(yīng)用到財(cái)會(huì)領(lǐng)域后，將財(cái)務(wù)人員從低價(jià)值、機(jī)械性和重復(fù)性的財(cái)務(wù)工作中解放出來，轉(zhuǎn)向?qū)ζ髽I(yè)更有價(jià)值的工作上，如圖3-3所示過去財(cái)務(wù)工作的重心是獲取數(shù)據(jù)源、采集數(shù)據(jù)和加工數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)流通不快速的時(shí)代，財(cái)務(wù)人員將要花費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力在數(shù)據(jù)的采集和獲取上，但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的獲取已經(jīng)不再是問題，而在未來，隨著人工智能的應(yīng)用過去的財(cái)務(wù)工作重點(diǎn)中的人力作業(yè)將減少80%的低端人員，財(cái)務(wù)人員的工作重點(diǎn)也會(huì)轉(zhuǎn)移到財(cái)務(wù)頂層設(shè)計(jì)和深度學(xué)習(xí)模型的調(diào)整中。數(shù)據(jù)采集將由計(jì)算機(jī)視覺和系統(tǒng)對接來代替，場景判斷和數(shù)據(jù)加工將由NLP和規(guī)則引擎來代替，系統(tǒng)預(yù)設(shè)流程加工也將由人工智能來承擔(dān)。獲取數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)加工數(shù)據(jù)系統(tǒng)預(yù)設(shè)流程加工人力作業(yè)減少80%中低端人員系統(tǒng)作業(yè)過去將來財(cái)務(wù)頂層設(shè)計(jì)（高級(jí)財(cái)務(wù)）深度學(xué)習(xí)模型調(diào)整（初級(jí)財(cái)務(wù)）財(cái)務(wù)人員的工作人工智能承擔(dān)的工作計(jì)算機(jī)視覺+系統(tǒng)對接代替人工數(shù)據(jù)采集NLP+深度學(xué)習(xí)+規(guī)則引擎進(jìn)行場景判斷和數(shù)據(jù)加工系統(tǒng)預(yù)設(shè)流程加工3.3移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的沖擊3.3.1更加注重資源整合在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，企業(yè)與企業(yè)之間、行業(yè)與行業(yè)之間的數(shù)據(jù)信息的傳輸和獲取都變得十分迅速和便捷、信息更加透明化，所以企業(yè)與企業(yè)之間，行業(yè)與行業(yè)之間已經(jīng)不再是獨(dú)立的、互不相干的領(lǐng)域，企業(yè)會(huì)計(jì)的范疇已經(jīng)不再是某一個(gè)企業(yè)內(nèi)部，甚至也不再局限于某一個(gè)行業(yè)內(nèi)，行業(yè)之間的聯(lián)系變得越來越緊密，會(huì)計(jì)和其他業(yè)務(wù)管理活動(dòng)日益深入融合，會(huì)計(jì)職能定位正變得模糊，傳統(tǒng)的以單個(gè)企業(yè)或者某個(gè)行業(yè)為邊界的財(cái)務(wù)理念已經(jīng)不再適應(yīng)現(xiàn)代企業(yè)的發(fā)展需求,企業(yè)需要專業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)型的復(fù)合型人才，來將企業(yè)的資源進(jìn)行整合，拓展現(xiàn)代財(cái)務(wù)理念的邊界與內(nèi)涵。以制造企業(yè)為例，單純的、成本控制、預(yù)算管理、等會(huì)計(jì)工作已經(jīng)不能完全滿足現(xiàn)代制造企業(yè)的發(fā)展需求，為求企業(yè)能夠敏銳的發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的需求，迅速的滿足消費(fèi)者需求，,企業(yè)同時(shí)要做好與技術(shù)開放商、上游的材料供應(yīng)商、下游的經(jīng)銷商以及品牌策劃商在財(cái)務(wù)工作上的協(xié)調(diào)合作和資源的整合。形成以消費(fèi)者的偏好和需求為軸心的、系統(tǒng)的服務(wù)體系。通過通過互聯(lián)網(wǎng)將一條產(chǎn)業(yè)鏈的上下游聯(lián)系起來,能夠大幅降低企業(yè)促銷和研發(fā)支出。使單一的獨(dú)立企業(yè)或者集團(tuán)的財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)管理工作拓展到整個(gè)供應(yīng)鏈、價(jià)值鏈和產(chǎn)業(yè)鏈上,以此形成完善的財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò),是現(xiàn)代商業(yè)發(fā)展,現(xiàn)代財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)制度轉(zhuǎn)型的必然方向。但是由于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)僅注重對于企業(yè)流水以及資金的核算與記錄，并不會(huì)著眼于整個(gè)行業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，更不會(huì)將上下游行業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，而且計(jì)算機(jī)知識(shí)缺乏這些都造成。企業(yè)必并不能很好的將資源進(jìn)行整合。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，這種工作模式無疑阻礙了企業(yè)的發(fā)展。3.3.2打破時(shí)（空）間限制移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為財(cái)務(wù)共享平臺(tái)提供了技術(shù)上的支持，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)具有一定的滯后性，現(xiàn)在通過移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)將共享平臺(tái)和生產(chǎn)管理系統(tǒng)連接，可以隨時(shí)進(jìn)行信息互享，獲得業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，當(dāng)傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理軟件接入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)后，財(cái)會(huì)人員想要獲取財(cái)務(wù)信息就不必必須通過電腦，可以通過手機(jī)、平板、等移動(dòng)設(shè)備接入企業(yè)財(cái)務(wù)平臺(tái)，隨時(shí)接受財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)、隨時(shí)進(jìn)行申請費(fèi)用報(bào)銷，員工可以及時(shí)登記上傳自己的原始憑證、賬單等，實(shí)現(xiàn)費(fèi)用報(bào)銷的移動(dòng)化和智能化，企業(yè)的管理人員也可以通過移動(dòng)設(shè)備接入財(cái)務(wù)平臺(tái)，選擇自己所關(guān)注的業(yè)務(wù)，獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了財(cái)務(wù)信息的移動(dòng)化。在運(yùn)營管理方面，管理層把企業(yè)財(cái)務(wù)目標(biāo)上傳到財(cái)務(wù)共享平臺(tái)，財(cái)務(wù)人員可以隨時(shí)隨地的查看，此外企業(yè)還可以通過企業(yè)共享平臺(tái)完成對員工的考勤、請假、報(bào)工等。實(shí)現(xiàn)了管理的移動(dòng)化。此外，在管理層面無處不在的互聯(lián)網(wǎng)接入能夠讓財(cái)務(wù)工作人員在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)了解企業(yè)任何一個(gè)地方的生產(chǎn)經(jīng)營狀況，使企業(yè)管理者可以及時(shí)調(diào)節(jié)生產(chǎn)經(jīng)營計(jì)劃。相對于以前的生產(chǎn)經(jīng)營，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)可以使生產(chǎn)環(huán)節(jié)任何一個(gè)地方產(chǎn)生的差錯(cuò)在第一時(shí)間上報(bào)并得到有效解決，減少了人工監(jiān)控的參與，優(yōu)化了企業(yè)職工結(jié)構(gòu)，解放人力，提升企業(yè)成本管理效率，減少成本支出。3.4云計(jì)算對財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的沖擊由于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的傳感器幾乎遍布每一個(gè)角落，這些傳感器不斷獲取、記錄和分析業(yè)務(wù)環(huán)境中的數(shù)據(jù)，造成到2025年，世界上幾乎一半的數(shù)據(jù)將存儲(chǔ)在公有云環(huán)境中。當(dāng)企業(yè)面對快速增長的數(shù)據(jù)的處理和儲(chǔ)存問題時(shí)，企業(yè)越來越依賴于云服務(wù)提供的連接性、性能和便利性，希望能夠集中管理和交付數(shù)據(jù)，即以云的方式來解決海量數(shù)據(jù)的處理和儲(chǔ)存需求。本質(zhì)上講，云正在成為新的核心。3.4.1云計(jì)算實(shí)現(xiàn)企業(yè)的內(nèi)聯(lián)外通傳統(tǒng)會(huì)計(jì)的會(huì)計(jì)信息儲(chǔ)存在記賬憑證、賬本、原始憑證等各種紙質(zhì)記錄中，即使后來實(shí)現(xiàn)了會(huì)計(jì)電算化，也只是實(shí)現(xiàn)了會(huì)計(jì)信息的部分集中，各個(gè)分公司都有自己的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存平臺(tái)，各自孤立，無法實(shí)現(xiàn)信息的及時(shí)共享。企業(yè)通過自己構(gòu)建或者購買云計(jì)算平臺(tái)后，企業(yè)內(nèi)各個(gè)部門各個(gè)分公司都可以將信息儲(chǔ)存到云端，信息數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)傳遞到云端處理，能夠?qū)崟r(shí)記錄和業(yè)務(wù)相關(guān)的會(huì)計(jì)信息，其他部門或者管理者也可以隨時(shí)從云平臺(tái)上調(diào)取會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)信息共享，集中處理。企業(yè)外比如企業(yè)的供應(yīng)商、經(jīng)銷商、客戶、政府機(jī)關(guān)和金融銀行等，在業(yè)務(wù)發(fā)生后都可以通過互聯(lián)網(wǎng)終端上傳到云平臺(tái)，企業(yè)就可以直接在云平臺(tái)上向供應(yīng)商、客戶等索取數(shù)據(jù)，企業(yè)也可以將各種報(bào)表上傳到稅務(wù)局的云平臺(tái)，稅務(wù)部門檢查后合理報(bào)稅。這樣會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集就從企業(yè)的內(nèi)部擴(kuò)展到了外部。3.4.2對數(shù)據(jù)或資源等資產(chǎn)確認(rèn)更加復(fù)雜在云計(jì)算的模式下，數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存和處理方式以及資產(chǎn)的認(rèn)定方式都和以往不同，給公司期末資產(chǎn)的財(cái)務(wù)認(rèn)定增加了難度，與此同時(shí)，云計(jì)算過程中的數(shù)據(jù)、資源存儲(chǔ)完全依賴于服務(wù)商的網(wǎng)絡(luò)體系，缺少應(yīng)有的用戶信息保障，如果存儲(chǔ)資源的服務(wù)器關(guān)閉或者服務(wù)商數(shù)據(jù)遺失或刪除、以及一些非人為原因出現(xiàn)服務(wù)器毀損，就會(huì)使其中的信息丟失，給企業(yè)資產(chǎn)安全帶來很大的不確定性，因此，云計(jì)算模式改變了原有資產(chǎn)的確認(rèn)方式，給傳統(tǒng)模式帶來了沖擊。3.4.3提供有效會(huì)計(jì)憑證的難度增加云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的虛擬性，使得會(huì)計(jì)計(jì)量與確認(rèn)過程中，需要的合法會(huì)計(jì)憑證模式得到挑戰(zhàn)，在云計(jì)算模式中，終端用戶存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)資源，能夠取得合法憑證的可能性及小，它的取得與管轄問題也十分突出，加之電子憑證本身的復(fù)雜性，使得取證更加困難。另外，每個(gè)國家的管理要求不同，在云計(jì)算模式下，會(huì)計(jì)憑證的管理還需要判斷數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置，涉及國際交流與互動(dòng)。4大智移云時(shí)代下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的對策建議大智移云時(shí)代改變的只是會(huì)計(jì)的手段，對會(huì)計(jì)學(xué)科是一種賦能，會(huì)讓財(cái)務(wù)在實(shí)踐中發(fā)揮更大的作用。會(huì)計(jì)不會(huì)消失，但是卻需要適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展以及轉(zhuǎn)型升級(jí)。在第四章大智移云對傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)沖擊以及企業(yè)在大智移云時(shí)代下財(cái)務(wù)共享平臺(tái)建立狀況分析的基礎(chǔ)之上，本章將從學(xué)校的人才培養(yǎng)角度、企業(yè)的人才管理角度以及財(cái)務(wù)人員自身素質(zhì)提升角度來給出關(guān)于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型方面的建議。4.1人才培養(yǎng)角度隨著“大智移云”時(shí)代的到來，智能化應(yīng)用、財(cái)務(wù)機(jī)器人、云端ERP的各類應(yīng)用及其拓展功能開始對財(cái)務(wù)領(lǐng)域造成重大的影響，財(cái)務(wù)職能正經(jīng)歷一個(gè)深度整合與變革的過程。與此同時(shí)，企業(yè)對會(huì)計(jì)人員的要求也發(fā)生了重大的轉(zhuǎn)變，而高校對會(huì)計(jì)人才的培養(yǎng)機(jī)制迎來巨大沖擊與挑戰(zhàn)。4.1.1目前高校智能財(cái)務(wù)類課程開設(shè)狀況杭州電子科技大學(xué)基于“計(jì)算機(jī)+會(huì)計(jì)”復(fù)合型專業(yè)，新工科理念引領(lǐng)下重新梳理人才培養(yǎng)思路和改革方向，探索跨學(xué)科交叉復(fù)合型人才培養(yǎng)新模式，分設(shè)智能財(cái)務(wù)（會(huì)計(jì)學(xué)）和智能財(cái)務(wù)（軟件工程）兩個(gè)專業(yè)方向，培養(yǎng)掌握大數(shù)據(jù)分析及人工智能技術(shù)、會(huì)計(jì)專業(yè)知識(shí)，具備智能化環(huán)境下會(huì)計(jì)信息生成、應(yīng)用、分析及管理決策支持等專業(yè)素養(yǎng)的高素質(zhì)復(fù)合型會(huì)計(jì)人才和能夠在財(cái)務(wù)領(lǐng)域從事智能財(cái)務(wù)軟件開發(fā)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘、財(cái)務(wù)云構(gòu)建等相關(guān)工作的高素質(zhì)交叉復(fù)合型軟件工程技術(shù)人才。在2018年南京理工大學(xué)正式提出了“大數(shù)據(jù)+”的“智能會(huì)計(jì)”培養(yǎng)體系，在\o"會(huì)計(jì)百科:MBA"MBA和MPAcc培養(yǎng)方案中分別增設(shè)“大數(shù)據(jù)與商務(wù)決策”“會(huì)計(jì)與數(shù)據(jù)分析”方向，并從2018級(jí)開始招收"智能會(huì)計(jì)"特色方向班，并且設(shè)計(jì)了開放的選課機(jī)制，讓所有的會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)生都有機(jī)會(huì)選修"智能會(huì)計(jì)"方向課程。"在2020年西北工業(yè)大學(xué)和人民大學(xué)分別開設(shè)了財(cái)務(wù)機(jī)器人（RPA）應(yīng)用課程，和智能財(cái)務(wù)共享和云計(jì)算課程，此外上海國家會(huì)計(jì)學(xué)院、浙江大學(xué)竺可楨學(xué)院、北京語言大學(xué)、山東財(cái)經(jīng)大學(xué)等院校，均在本科或研究生層次新開設(shè)了智能財(cái)務(wù)方向的專業(yè)教育課程。除此之外，金蝶聯(lián)合上海財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院、中央財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院、西安交通大學(xué)管理學(xué)院、西南財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院、中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院、上海立信會(huì)計(jì)金融學(xué)院會(huì)計(jì)學(xué)院、西安歐亞學(xué)院會(huì)計(jì)學(xué)院共同

發(fā)起成立“智能財(cái)務(wù)新人才校企聯(lián)盟”，目前已有近40所高校及教師代表加入聯(lián)盟，共同致力于智能財(cái)務(wù)在教育領(lǐng)域的發(fā)展與探究。4.1.2大智移云時(shí)代下對學(xué)校培養(yǎng)機(jī)制的建議但是大多數(shù)高校的培養(yǎng)機(jī)制都存在財(cái)務(wù)融合信息化技術(shù)不足、專業(yè)課程偏多，非專業(yè)或跨專業(yè)課程不足、注重理論實(shí)踐偏少等問題。培養(yǎng)的學(xué)生容易存在知識(shí)面偏窄、技能掌握欠缺、跟不上信息技術(shù)的發(fā)展等問題。（1）對高校財(cái)務(wù)類課程的建議高校應(yīng)該關(guān)注大智移云時(shí)代下財(cái)務(wù)工作者的新內(nèi)容、新模式，來確定學(xué)校的培養(yǎng)方案，就像中興新云高級(jí)副總裁陳東升所說，財(cái)務(wù)智能化一定不是用機(jī)器取代人腦，而是人機(jī)協(xié)同、互相配合，用機(jī)器智能釋放人腦智能，讓人腦智能在企業(yè)經(jīng)營運(yùn)作過程中更好地發(fā)揮作用。所以企業(yè)最終需要的是最高級(jí)別的智能-人腦智能。所以高校應(yīng)該將AI，大數(shù)據(jù)等融入到教學(xué)中，并且融合好智能財(cái)務(wù)專業(yè)課程之間的理論知識(shí)與應(yīng)用技能，增設(shè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等核心課程或其他專選修課程，比如在會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)原培養(yǎng)方案的基礎(chǔ)上增設(shè)了《Excel高級(jí)數(shù)據(jù)分析與可視化》《大數(shù)據(jù)分析》《\o"會(huì)計(jì)百科:財(cái)務(wù)"財(cái)務(wù)共享服務(wù)與智能財(cái)務(wù)》《商業(yè)智能分析》《大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)\o"會(huì)計(jì)百科:決策"決策》《大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈\o"會(huì)計(jì)百科:成本"成本\o"會(huì)計(jì)百科:管理"管理》《IT\o"會(huì)計(jì)百科:審計(jì)"審計(jì)》等課程，培養(yǎng)具有突出的數(shù)據(jù)分析能力、智能決策能力和創(chuàng)新精神的高素質(zhì)跨界復(fù)合型會(huì)計(jì)人才。在進(jìn)行傳統(tǒng)專業(yè)課程和數(shù)字經(jīng)濟(jì)課程融合的同時(shí)、做好建立評價(jià)體系、融合效果的評價(jià)等細(xì)節(jié)，來接受學(xué)生對課程融合的反饋，以此為根據(jù)來調(diào)整、完善課程的設(shè)置，設(shè)立更科學(xué)的教學(xué)模式，處理好教學(xué)內(nèi)容的銜接。（2）對高校實(shí)踐課程設(shè)置的建議學(xué)校應(yīng)該積極與企業(yè)建立聯(lián)系，與企業(yè)共同聯(lián)手打造校企合作平臺(tái)，將企業(yè)的智能財(cái)務(wù)、產(chǎn)業(yè)案例與產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)的技術(shù)人員以及企業(yè)的運(yùn)營和文化等引進(jìn)校園，來增加學(xué)生的操作經(jīng)驗(yàn)和職場禮儀等經(jīng)驗(yàn)。比如廈門科云智慧財(cái)務(wù)創(chuàng)新中心包括實(shí)踐教學(xué)活動(dòng)展示區(qū)、智慧財(cái)務(wù)創(chuàng)新體驗(yàn)區(qū)、稅財(cái)機(jī)器人實(shí)踐教學(xué)、虛擬仿真實(shí)踐教學(xué)、理實(shí)一體化實(shí)踐教學(xué)、代理記賬工作體驗(yàn)、名師工作室、代理記賬工作室、智能答案管理室，如圖4-1所示：科云智慧財(cái)務(wù)創(chuàng)新中心科云智慧財(cái)務(wù)創(chuàng)新中心智慧會(huì)計(jì)體驗(yàn)區(qū)模擬區(qū)名師代賬工作室實(shí)踐教學(xué)活動(dòng)展示區(qū)智慧財(cái)務(wù)創(chuàng)新體驗(yàn)區(qū)實(shí)踐區(qū)模擬機(jī)構(gòu)區(qū)講課區(qū)稅財(cái)機(jī)器人實(shí)踐教學(xué)虛擬仿真實(shí)踐教學(xué)理實(shí)一體化實(shí)踐教學(xué)代理記賬工作體驗(yàn)銀行工商局稅務(wù)局名師工作室代理記賬工作室智能答案管理室圖4-1廈門科云智慧財(cái)務(wù)創(chuàng)新中心4.1.3高校老師和學(xué)生方面的建議浙江大學(xué)管理學(xué)院財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)學(xué)系主任陳俊教授認(rèn)為：“對于會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)來說，我們要求學(xué)校、老師和學(xué)生都要緊緊把握人工智能等新科技發(fā)展的機(jī)遇，并與現(xiàn)在的教學(xué)課程相結(jié)合?！标愋墙淌谡J(rèn)為教師應(yīng)當(dāng)處理好智能財(cái)務(wù)實(shí)踐、研究與教學(xué)之間的關(guān)系，做到實(shí)踐優(yōu)于理論、研究優(yōu)于教學(xué)，教師優(yōu)于學(xué)生。高校的會(huì)計(jì)學(xué)教師必須要主動(dòng)的去了解、關(guān)注云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、智能機(jī)器人等會(huì)計(jì)前沿的動(dòng)態(tài)，將這些前沿的理念融合到會(huì)計(jì)的教學(xué)中，培養(yǎng)學(xué)生樹立互聯(lián)網(wǎng)思維。同時(shí)關(guān)注財(cái)務(wù)智能的轉(zhuǎn)變趨勢，向業(yè)財(cái)融合轉(zhuǎn)型，向財(cái)務(wù)共享轉(zhuǎn)型，向精益財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型。當(dāng)學(xué)生經(jīng)過一段時(shí)間的學(xué)習(xí)掌握了理論知識(shí)之后，就應(yīng)當(dāng)將教學(xué)重心轉(zhuǎn)移到業(yè)務(wù)技能的培訓(xùn)上，比如大數(shù)據(jù)的分析數(shù)據(jù)、常用的會(huì)計(jì)軟件的操作方法等。在課堂上老師應(yīng)當(dāng)注重案例教學(xué)，將理論與實(shí)踐相結(jié)合，要考慮商科本身的局限性，克服理論與實(shí)踐脫節(jié)等問題，比如海爾集團(tuán)的財(cái)務(wù)共享中心等來增加學(xué)生對企業(yè)的認(rèn)識(shí)。作為會(huì)計(jì)專業(yè)的學(xué)生，在充分認(rèn)識(shí)到會(huì)計(jì)專業(yè)發(fā)展的趨勢后就應(yīng)該及時(shí)開始開始大智移云時(shí)代下所應(yīng)該具備的一系列的專業(yè)技能。比如財(cái)務(wù)智能化指的是財(cái)務(wù)不僅僅是企業(yè)的核算系統(tǒng)而是轉(zhuǎn)向價(jià)值創(chuàng)造作為企業(yè)的決策支持系統(tǒng)，它所扮演的角色更加智能化，這就要求企業(yè)的財(cái)會(huì)工作者能夠用數(shù)據(jù)去分析、用數(shù)據(jù)去管理、用數(shù)據(jù)去決策。所以作為會(huì)計(jì)專業(yè)的學(xué)生應(yīng)該盡早開始學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)處理的手段或者工具。4.2企業(yè)人才管理角度4.2.1引導(dǎo)工作人員觀念的轉(zhuǎn)變目前我國處于構(gòu)建財(cái)務(wù)共享中心的中級(jí)階段，且大部分位于一線城市，大智移云時(shí)代下，企業(yè)應(yīng)該加快財(cái)務(wù)共享中心的建立，而推進(jìn)財(cái)務(wù)共享的阻力不僅來自于業(yè)務(wù)單位，更多時(shí)候還來源于財(cái)務(wù)內(nèi)部；財(cái)務(wù)人員因?yàn)楣ぷ鲀?nèi)容、工作模式或工作地點(diǎn)的變化，對建設(shè)共享服務(wù)中心的接受度較低。因此，在建共享的整個(gè)過程中，觀念的轉(zhuǎn)變最為重要，包括領(lǐng)導(dǎo)和員工是否認(rèn)可這種財(cái)務(wù)管理模式的變化。所以企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)培訓(xùn)，使得企業(yè)的員工意識(shí)到企業(yè)財(cái)務(wù)改革以及傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型勢在必行，引導(dǎo)企業(yè)員工觀念的轉(zhuǎn)變。4.2.2校企合作大智移云不僅對高校會(huì)計(jì)會(huì)計(jì)教學(xué)產(chǎn)生了影響，也對校企合作提供了新的契機(jī)，企業(yè)需要的是更高層次的復(fù)合型人才能夠借助智能財(cái)務(wù)系統(tǒng)來對企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展進(jìn)行服務(wù)，而企業(yè)是高校會(huì)計(jì)專業(yè)人才的主要輸出地，面對高校教學(xué)與企業(yè)用人需求的問題，產(chǎn)學(xué)教研一體化是重要方向，信息化、數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用將是有利手段。學(xué)校和企業(yè)充分合作，如圖4-2所示，企業(yè)和高?？梢酝ㄟ^校企合作，打造理實(shí)一體化平臺(tái)，為學(xué)生提供更多實(shí)踐的機(jī)會(huì)，進(jìn)而強(qiáng)化單技能手工實(shí)操。校企合作可以采用線上+線下的模式，線下可以邀請企業(yè)的產(chǎn)業(yè)資深顧問和產(chǎn)業(yè)技術(shù)人員入校，為學(xué)生講解行業(yè)相關(guān)知識(shí)，讓學(xué)生在實(shí)際工作中對理論知識(shí)有更加深入的理解，對自己未來想要從事的行業(yè)也有一定的認(rèn)知。同時(shí)，企業(yè)可以將企業(yè)運(yùn)營和企業(yè)文化帶進(jìn)校園，比如商務(wù)溝通技巧、職場禮儀、團(tuán)隊(duì)協(xié)作、職場素養(yǎng)等，加強(qiáng)學(xué)生的專業(yè)軟實(shí)力。線上，可以建立虛擬的財(cái)務(wù)平臺(tái)，帶入企業(yè)案例和產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)讓學(xué)生充分學(xué)習(xí)BI工具的使用，在案例中學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析，在掌握基礎(chǔ)財(cái)務(wù)知識(shí)的同時(shí)也掌握會(huì)計(jì)分析能力。如圖4-3，在虛擬財(cái)務(wù)平臺(tái)中可以提供納稅崗位、出納工位等不同的場景讓學(xué)生來進(jìn)行實(shí)踐，強(qiáng)化學(xué)生單技能實(shí)操能力比如浪潮聯(lián)合百余家知名高校共推浪潮產(chǎn)業(yè)學(xué)院，通過共建財(cái)務(wù)共享、數(shù)據(jù)商業(yè)智能實(shí)驗(yàn)室，充分發(fā)揮浪潮云ERP服務(wù)企業(yè)信息化30余年的經(jīng)驗(yàn)，為高校培養(yǎng)跨界、復(fù)合型人才提供場景。夯實(shí)基礎(chǔ)夯實(shí)基礎(chǔ)理實(shí)一體化實(shí)操平臺(tái)單技能手工實(shí)操圖4-2校企合作圖示理實(shí)一體化平臺(tái)理實(shí)一體化平臺(tái)財(cái)務(wù)管理出納崗位實(shí)操納稅崗位實(shí)操基礎(chǔ)會(huì)計(jì)圖4-3理實(shí)一體化實(shí)操平臺(tái)4.3財(cái)務(wù)人員自身素養(yǎng)提升角度4.3.1財(cái)務(wù)管理者大智移云時(shí)代對不同層級(jí)的財(cái)務(wù)人員有不同的要求，財(cái)務(wù)管理者，就要有意識(shí)的領(lǐng)導(dǎo)這樣一個(gè)財(cái)務(wù)共享平臺(tái)的建立，需要實(shí)時(shí)關(guān)注會(huì)計(jì)行業(yè)的發(fā)展動(dòng)態(tài)，主動(dòng)去了解學(xué)習(xí)財(cái)會(huì)發(fā)展的前沿，并且將這些前沿的思想結(jié)合先進(jìn)的信息技術(shù)手段應(yīng)用于企業(yè)財(cái)務(wù)平臺(tái)的建設(shè)中，進(jìn)行實(shí)時(shí)的優(yōu)化升級(jí)，并且將先進(jìn)的財(cái)會(huì)理念傳遞給公司基層的財(cái)務(wù)管理人員，根據(jù)時(shí)代的發(fā)展以及對財(cái)務(wù)人員能力的需求，及時(shí)制定并修改公司的培養(yǎng)機(jī)制和后續(xù)教育規(guī)劃，做到與時(shí)俱進(jìn)。4.3.2基層會(huì)計(jì)人員ACCA針對財(cái)務(wù)部門的崗位設(shè)置做過一個(gè)調(diào)查，結(jié)果顯示，未來可能很多傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)崗位會(huì)消失，最重要的一個(gè)崗位可能就是數(shù)據(jù)科學(xué)家，一個(gè)辦公室里可能一個(gè)CEO周圍都是一群數(shù)據(jù)分析師來管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，他做很多數(shù)據(jù)的分析、建模，通過企業(yè)數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)的建設(shè)，把很多數(shù)據(jù)管理起來。由此可見，對于一般的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)來說，要想不被時(shí)代所淘汰，必須掌握多種財(cái)務(wù)分析工具，國內(nèi)國外都有很多著名的BI工具，它可以協(xié)助財(cái)務(wù)人員去做很多數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析甚至很多更深層次的數(shù)據(jù)建模等。比如聯(lián)通目前大概有8000余名財(cái)務(wù)人員，但傳統(tǒng)核算會(huì)計(jì)只有1000人，其他都在做財(cái)務(wù)管理，這說明企業(yè)對傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的需求越來越少。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員必須提高自己的學(xué)習(xí)能力來適應(yīng)時(shí)代的變化，主動(dòng)學(xué)習(xí)計(jì)算力知識(shí)，能夠熟練的利用計(jì)算機(jī)對各種信息資源進(jìn)行整合，否則將會(huì)面臨被時(shí)代淘汰的危機(jī)。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員應(yīng)該從三個(gè)方面來強(qiáng)化能力：第一，財(cái)務(wù)能力。財(cái)會(huì)人員需要具備專業(yè)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)知識(shí)，仍然要懂得財(cái)務(wù)的方法、規(guī)則與工具，履行財(cái)務(wù)職能。第二，數(shù)字能力。面對大數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)要有加工、整理、分析、洞察的能力，挖掘數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，這是數(shù)字化的能力。第三，業(yè)務(wù)能力。未來的財(cái)務(wù)一定不是坐在辦公室里的老會(huì)計(jì)，財(cái)務(wù)的角色也不再只是監(jiān)督管理，而是成為業(yè)務(wù)的伙伴，深入業(yè)務(wù)一線，與業(yè)務(wù)人員共同創(chuàng)造價(jià)值。

結(jié)論在大智移云時(shí)代下，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，企業(yè)面對越來越激烈的競爭環(huán)境，已經(jīng)開始了財(cái)務(wù)工作的改革和升級(jí)，越來越多的企業(yè)選擇建立財(cái)務(wù)共享中心來減少成本、控