彭伶俐 湖南衡東農(nóng)村商業(yè)銀行股份有限公司
自2014年10月以來(lái),財(cái)政部發(fā)布了管理會(huì)計(jì)制度建設(shè)的指導(dǎo)意見、管理會(huì)計(jì)應(yīng)用指南等規(guī)范文件,其目的是推進(jìn)我國(guó)的財(cái)會(huì)實(shí)務(wù)工作轉(zhuǎn)型。具體來(lái)說(shuō),就是將會(huì)計(jì)核算與監(jiān)督的業(yè)務(wù)區(qū)分開來(lái),提升財(cái)務(wù)人員自身能力,將財(cái)務(wù)工作重心放在決策、預(yù)算、財(cái)務(wù)劃分、稅收、控評(píng)等更具有價(jià)值的工作,為企業(yè)帶來(lái)更大收益。隨著各項(xiàng)高端技術(shù)的不斷成熟,人工智能正外于高速發(fā)展的時(shí)期,財(cái)會(huì)人工智能發(fā)展也進(jìn)行得如火如荼。但是,在國(guó)際范圍內(nèi)用于商業(yè)用途的人工智能手段還比較被動(dòng)、技術(shù)性不強(qiáng),并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)機(jī)器與真實(shí)世界的高效交互,而且目前還僅僅停留在對(duì)大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、分析階段,真正意義上的“財(cái)務(wù)智能”還未得以實(shí)現(xiàn)。
伴隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展與高新科學(xué)技術(shù)的革新進(jìn)步,人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)日趨成熟,推進(jìn)了會(huì)計(jì)“無(wú)紙化”進(jìn)程,也實(shí)現(xiàn)了由信息化時(shí)代到人工智能時(shí)代的過(guò)渡。人工智能應(yīng)用于財(cái)務(wù)領(lǐng)域,加快了企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型。
管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)既有聯(lián)系,又相互區(qū)別。企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中,財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)職能側(cè)重于記錄、核算、分類、匯總,而管理會(huì)計(jì)職能是在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)記錄、匯總等基礎(chǔ)上,對(duì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作的基礎(chǔ)上進(jìn)行加工、分析,為企業(yè)管理層提供決策支撐。人工智能時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為企業(yè)決策提供了多樣、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析與處理,也在不斷挖掘財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的效力和作用,促使企業(yè)財(cái)會(huì)實(shí)務(wù)工作轉(zhuǎn)型。
隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇,企業(yè)為了更好地生存與發(fā)展,依托人工智能不斷獲取與整合行業(yè)地位、經(jīng)營(yíng)狀況、發(fā)展前景等方面數(shù)據(jù)。通過(guò)探索企業(yè)自身優(yōu)勢(shì),評(píng)估企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),為企業(yè)制定未來(lái)發(fā)展戰(zhàn)略,把握未來(lái)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。就日常運(yùn)營(yíng)而言,企業(yè)通過(guò)財(cái)會(huì)人工智能的應(yīng)用,規(guī)避了諸多人工操作失誤,使得會(huì)計(jì)信息更加準(zhǔn)確和及時(shí),尤其是在成本管理、績(jī)效管理等方面,不僅提高量化數(shù)據(jù)生成與跟蹤目標(biāo)完成情況的反饋效率,而且有利于落實(shí)企業(yè)經(jīng)營(yíng)目標(biāo),實(shí)現(xiàn)發(fā)展戰(zhàn)略。
目前,大部分企業(yè)仍未意識(shí)到財(cái)會(huì)人工智能給會(huì)計(jì)行業(yè)帶來(lái)的沖擊,依然將工作重心放在日常業(yè)務(wù)的記錄核算,數(shù)據(jù)集歸集整理、報(bào)告編制上,忽視了財(cái)務(wù)對(duì)于企業(yè)管理的主要作用。另外,有些企業(yè)在應(yīng)對(duì)基礎(chǔ)會(huì)計(jì)工作中已經(jīng)感到困難重重,尚無(wú)余力去探討落實(shí)會(huì)計(jì)管理和會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型的工作。這說(shuō)明部分財(cái)務(wù)負(fù)責(zé)人對(duì)管理會(huì)計(jì)這一理念沒(méi)有深刻的認(rèn)知,也無(wú)法認(rèn)識(shí)管理會(huì)計(jì)的作用和效果,導(dǎo)致財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型工作無(wú)法落實(shí)到位。
2020年4月26日,中注協(xié)公布我國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師會(huì)員總數(shù)已經(jīng)超27萬(wàn)人,單位會(huì)員(會(huì)計(jì)師事務(wù)所及其分所)0.95萬(wàn)家。但我國(guó)大多數(shù)注冊(cè)會(huì)計(jì)師從事審計(jì)、會(huì)計(jì)核算崗位,并未參與制定最有利的財(cái)務(wù)管理方案以及企業(yè)管理層工作中。此外,我國(guó)院校相關(guān)會(huì)計(jì)教育側(cè)重點(diǎn)放在財(cái)務(wù)領(lǐng)域中的基本理論知識(shí),忽略了譬如管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、審計(jì)、編程、計(jì)算機(jī)等與會(huì)計(jì)有關(guān)聯(lián)的其他體系的教學(xué),導(dǎo)致學(xué)生的實(shí)務(wù)操作能力和決策分析能力較為低下,導(dǎo)致專業(yè)學(xué)習(xí)淪為紙上談兵,很難具備管理會(huì)計(jì)思維。我國(guó)很多大中型企業(yè)已經(jīng)把目光對(duì)準(zhǔn)科學(xué)化、現(xiàn)代化管理,導(dǎo)致各行業(yè)對(duì)于管理會(huì)計(jì)人才的需求逐步擴(kuò)大。盡管20世紀(jì)70年代末80年代初,我國(guó)將“管理會(huì)計(jì)”這一概念引入,財(cái)政部開始對(duì)各類型組織的管理會(huì)計(jì)給予重視,隨后制定了一系列規(guī)范和應(yīng)用指引,仍然未完全貫徹落實(shí)到位,目前的會(huì)計(jì)人才市場(chǎng)現(xiàn)狀還是無(wú)法滿足我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)需求。
如今,中小企業(yè)數(shù)量眾多,并且這些企業(yè)具有規(guī)模小、收入少、業(yè)務(wù)單一等特點(diǎn)。一方面,有些企業(yè)的管理層人員認(rèn)為,人工智能沒(méi)必要應(yīng)用到日常經(jīng)營(yíng)中,會(huì)計(jì)人員只應(yīng)做好會(huì)計(jì)基礎(chǔ)核算的工作,按時(shí)提交會(huì)計(jì)報(bào)告,會(huì)計(jì)不需要具備管理能力。還有些企業(yè)的管理層認(rèn)為,開展人工智能工作不僅需提供大量的物力、人力及財(cái)力,而且對(duì)于企業(yè)機(jī)器設(shè)備、技術(shù)和機(jī)構(gòu)的咨詢服務(wù)要求很高,而且對(duì)人工智能能否對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作取得的良好成效持懷疑態(tài)度。因此,這些管理者僅要求會(huì)計(jì)人員提高自身會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)核算能力,按規(guī)定報(bào)稅納稅。另一方面,一旦引入人工智能,其財(cái)務(wù)人員需要具備一定的信息技術(shù)能力,才能維持人工智能在企業(yè)正常運(yùn)行,從而利用生成的數(shù)據(jù)開展管理會(huì)計(jì)工作。由于長(zhǎng)期從事財(cái)務(wù)核算工作,對(duì)計(jì)算機(jī)、IT和編程方面的應(yīng)用較少涉及,企業(yè)財(cái)務(wù)人員對(duì)人工智能相關(guān)信息技術(shù)云隱能力較弱,從一定程度上阻礙了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型。
引入人工智能之前,很多企業(yè)的財(cái)務(wù)人員只掌握片面的會(huì)計(jì)基本知識(shí),對(duì)于會(huì)計(jì)整個(gè)知識(shí)體系的認(rèn)知老化陳舊、缺乏層次,并且不愿主動(dòng)接受新知識(shí),對(duì)自身所從事的工作感到枯燥無(wú)味,繼而產(chǎn)生了職業(yè)倦怠,缺乏積極向上的職業(yè)精神,變得安于現(xiàn)狀。在引入機(jī)器人之后,大部分基礎(chǔ)工作被人工智能完美精確地完成,部分專業(yè)水平不高的人員不適應(yīng)自身工作性質(zhì)發(fā)生的轉(zhuǎn)變,無(wú)法勝任更高級(jí)的管理會(huì)計(jì)工作。
在傳統(tǒng)會(huì)計(jì)理念影響下,未引進(jìn)人工智能前,企業(yè)管理層沒(méi)有意識(shí)到提升企業(yè)會(huì)計(jì)人才素質(zhì)的重要性,從而忽視了企業(yè)會(huì)計(jì)人才培養(yǎng),一定程度上低估了會(huì)計(jì)的職業(yè)轉(zhuǎn)變能力,沒(méi)有看到會(huì)計(jì)在預(yù)測(cè)、規(guī)劃、決策、投資和控制等活動(dòng)中的影響,缺乏讓會(huì)計(jì)人員參與到管理中的意識(shí),相當(dāng)大地影響了會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)。
在人工智能引入企業(yè)運(yùn)營(yíng)前,管理會(huì)計(jì)工作一般是由財(cái)務(wù)部門或者成本核算部門負(fù)責(zé)完成。基于管理會(huì)計(jì)預(yù)測(cè)、考核和分析決策的職能,財(cái)務(wù)人員需要整合大量信息最大地發(fā)揮管理會(huì)計(jì)職能,而許多企業(yè)內(nèi)部管理未對(duì)管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)做出明確劃分,從而導(dǎo)致企業(yè)中沒(méi)有一個(gè)明確劃分出的專業(yè)的團(tuán)隊(duì)和人員承擔(dān)管理會(huì)計(jì)工作。于是,企業(yè)把絕大部分精力投入在會(huì)計(jì)核算中,而忽視整體的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略目標(biāo),導(dǎo)致了企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)一定程度的不平衡發(fā)展。
在人工智能時(shí)代,企業(yè)管理會(huì)計(jì)借助大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能系統(tǒng)等完成各項(xiàng)工作尚處于起步階段。為實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的順利轉(zhuǎn)型,建議從財(cái)會(huì)人員的綜合素質(zhì)、管理層的管理會(huì)計(jì)意識(shí)及團(tuán)隊(duì)建設(shè)等方面入手。
作為一門綜合性的學(xué)科,管理會(huì)計(jì)要求會(huì)計(jì)人員具有較高的綜合素質(zhì)。企業(yè)需要提高財(cái)會(huì)人員的綜合能力,為此可以開設(shè)定期培訓(xùn)班或者發(fā)放員工培訓(xùn)基金,大力倡導(dǎo)財(cái)會(huì)人員自我提升、自主學(xué)習(xí)的先進(jìn)意識(shí),創(chuàng)造出良好的培訓(xùn)環(huán)境以提升財(cái)會(huì)人員會(huì)計(jì)專業(yè)素質(zhì)。此外,制定內(nèi)部管理會(huì)計(jì)制度,必要時(shí)實(shí)施激勵(lì)制度,激發(fā)財(cái)會(huì)人員管理會(huì)計(jì)潛能,選拔出企業(yè)中綜合素質(zhì)強(qiáng)的高端管理人才。
企業(yè)管理層對(duì)管理會(huì)計(jì)重要性認(rèn)知對(duì)財(cái)會(huì)實(shí)務(wù)工作轉(zhuǎn)型起到支持和引導(dǎo)作用。作為企業(yè)管理者,要做到管理意識(shí)的轉(zhuǎn)變,即認(rèn)識(shí)到管理會(huì)計(jì)對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理決策的重要影響力,增強(qiáng)管理會(huì)計(jì)意識(shí)。企業(yè)管理者應(yīng)該對(duì)管理會(huì)計(jì)的核心觀念進(jìn)行大力宣傳,才能使管理會(huì)計(jì)思維滲透到企業(yè)各個(gè)部門,給予管理會(huì)計(jì)足夠的重視。
由于企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)人員團(tuán)隊(duì)能力不均衡,參差不齊,究其原因在于企業(yè)內(nèi)部缺少或根本不存在一個(gè)明確的管理會(huì)計(jì)管理制度。因此,企業(yè)需要制定適合自己的會(huì)計(jì)管理制度,做到會(huì)計(jì)崗位的權(quán)職分離,將管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)明確劃分開來(lái),使各個(gè)崗位的人可以各司其職,把提供財(cái)務(wù)信息、分析財(cái)務(wù)信息、決策人員做出劃分,從眾多財(cái)務(wù)人員中考核篩選出管理能力較強(qiáng)的人員,組建管理會(huì)計(jì)團(tuán)隊(duì),負(fù)責(zé)企業(yè)的財(cái)務(wù)決策相關(guān)工作。
人工智能使企業(yè)數(shù)據(jù)收集與整理變得更加自動(dòng)化,海量數(shù)據(jù)將企業(yè)各個(gè)方面的經(jīng)營(yíng)與商業(yè)數(shù)據(jù)都會(huì)匯總起來(lái)。各組織決策層需要數(shù)據(jù)分析支撐才能做出明智的商業(yè)判斷,而管理會(huì)計(jì)所涉及的職能方向也在于此。管理會(huì)計(jì)的行業(yè)中人面對(duì)職能轉(zhuǎn)變,要從思維方式、團(tuán)隊(duì)建設(shè)、人員素質(zhì)等方面才能迎接人工智能時(shí)代企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型。就管理會(huì)計(jì)而言,不斷適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境,利用先進(jìn)手段,加快財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型,才能滿足企業(yè)發(fā)展需求,促進(jìn)企業(yè)全面可持續(xù)發(fā)展。