论人工智能对财务会计概念框架的冲击和思考

一、人工智能在财务会计领域的应用背景

人工智能是一种技术和科学，旨在让计算机系统能够执行人类通常需要使用智力才能完成的任务。这些任务包括自然语言理解、图像和语音识别、决策制定和问题解决等。人工智能在未来科技发展战略上具有重要意义，为了支持和指导我国人工智能产业的发展，国务院于2017年7月印发了《新一代人工智能发展规划》。该规划提出了2020年、2025年和2030年三个阶段的发展目标，为我国人工智能产业的发展提供了指导和支持。科技部在2022年8月发布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，该通知强调了建设新一代人工智能示范应用场景的重要性，并提出了一系列政策措施，以促进示范场景建设的发展。各项文件的出台反映了我国对发展人工智能技术的重视与支持。

自1956年诞生以来，人工智能发展迅速，特别是随着智能芯片、云服务、区块链、深度学习等技术的兴起，人工智能在很多领域得到了应用。早在1987年，美国注册会计师协会（AICPA）发表了一份特别报告，名为《人工智能与专家系统简介》，这被视为人工智能进入财务会计领域的早期阶段。该报告为人工智能和专家系统在财务会计领域的应用提供了简介和介绍，为后来的研究和实践奠定了基础。随着人工智能技术的不断发展，越来越多的研究人员开始关注如何将这些技术应用于会计领域，涉及到财务报表编制、审计、风险预测、投资决策和会计教育等多个方面[1]。2016年3月，德勤与Kira Systems联手打造“德勤机器人”，基于OCR文本识别、RPA流程自动化和机器学习等技术，能够迅速地从大量文件中提取重要信息，推动了人工智能向审计领域进军。2019年12月，中国建筑股份有限公司顺利建成并全面上线中建财务一体化系统，该系统应用了大量人工智能技术，促成了业务和财务的资源整合，实现业务和财务系统的一体化。

已有大量的文献采用人工智能中的深度学习和机器学习方法，通过自然语言处理（NLP）对企业公开信息进行分析，包括财务报表数据、电话会议、社会责任报告和管理层讨论与分析等相关文字、图片或语音进行分析，甚至进一步预测财务造假、公司未来的投资和政策、信用风险、破产、信用评级下降等未来经营事项。但与实证会计相比，理论研究关于人工智能对财务会计概念框架的冲击起步更晚。数字经济时代下财务会计概念框架如何适应人工智能的发展以及人工智能在财务领域如何落地和发展，尚缺乏一定的理论支持。人工智能不断改变会计实务和会计理论的发展走向。在人工智能与传统会计和财务管理密切结合的背景下，传统的财务会计概念框架受到了巨大的冲击和挑战。传统会计概念框架建立在工业经济基础上界定了财务报告的目标和财务信息质量特征，对会计要素的确认和再确认、计量和列报披露等内容已经形成了结构完整、逻辑严密的体系[2]。为了适应数字经济时代下人工智能的发展，财务会计概念框架需要进行进一步的理解和调整，以及重新构建。新时代下会计基本理论的演变需要被充分认识，同时，网络化、扁平化、信息处理一体化和信息共享的新理念也对传统的封闭、孤立的会计理论体系产生了冲击。

二、人工智能对财务会计概念框架的冲击

（一）人工智能拓展了会计理论的知识边界

传统的财务会计以新古典经济学为核心的主流经济理论为基础，尤其是现代财务会计理论基本上是建立在信息不对称产生的委托代理理论基础上的[3]。传统会计观点认为，会计的主要目的是提供真实可靠的信息，强调“如实呈报”应该作为信息质量的首要特征。但从现有人工智能在财务领域实现的初级功能来看，人工智能提高了信息输出和传递的准确程度，加快了信息处理的效率，信息处理高度程序化和自动化很大程度减少了人为干预和数据篡改行为，降低了信息不对称问题的严重性，减少了所有者和管理层之间的委托代理问题。大数据和人工智能技术打破了会计的经济假设影响，会计学的内容和性质发生变化，会计理论不局限于经济学的桎梏，而是向更深更广的学科范围延伸、交叉、融合。

人工智能是一门交叉学科，涉及多个学科领域，如计算机科学、数学、统计学、物理学、神经科学、哲学等，这些学科为人工智能的研究提供了丰富的理论知识和研究方法[4]。目前，无论是国内还是国外，很少有学者将会计理论与人工智能相关的基础理论研究结合起来，大多数研究侧重于探讨人工智能技术在会计领域的应用[5]。传统的会计相关理论起源于理想的市场，而这些理论通常难以应对现实市场中的特殊情况，难以提供令人信服的解决方案。在数字经济时代，会计学的理论基础需要从传统的经济学、金融学、管理学和组织行为学等领域扩展到更多关联学科的应用领域，促进不同学科之间的融合和创新，进而扩展到人工智能相关理论，以指导智能财务的深度发展。会计理论需要与计算机科学、统计学和数据科学等领域的知识进行深入的整合，以更好地理解和应用人工智能技术在会计领域的潜力。

（二）人工智能对会计的本质产生了冲击

关于会计本质的争论一直以来并没有定论，现行的主流观点包括信息系统论、管理活动论、受托责任论、契约论、工具论等。葛家澍认为应把会计看作一个加工处理信息的系统，会计学着重研究科学地汇集、加工、分析、比较和反馈会计信息，以适应现代化管理的需要[6]。与会计信息系统论并驾齐驱的观点是会计管理活动论。信息系统论把会计职能狭隘地局限为一项记账、算账和报账的纯技术工具，而阎达五认为，会计的本质更多的是经济管理活动，而不仅仅是提供经济信息[7]。会计有助于加强对企业经营活动的监督和过程控制，支持管理层经营决策需要，帮助提升企业的经济活动效率。此外，会计受托责任论认为：“由于两权分离导致受托责任产生，会计的本质源于股东对管理层受托责任履行情况的了解需求，受托责任会计是对会计本质的一种恰当的综合表述。”以上关于会计本质的论述均是建立在人的需求和行为模式的基础上，会计信息由财务人员汇总整理和报告反映的，并以特定的形式编制形成财务报告，供信息使用者据以做出经济管理决策。整个过程离不开人员的处理和判断，因此会计信息天然地隐含了人的主观性和偏向性。

如果将会计行为主体从人换成机器，我们会发现会计信息的输入只不过是机器对文字和数据的识别和处理，机器并不需要对经济业务充分理解，只需要将数据忠实地记录和储存，会计的本质因此变成特定参数设置后的固定程序，由每一个程序模块完成业务审核、凭证输入、账簿登记、报表编制、财务分析、前景预测、流程控制等一系列工作，将重复操作的会计工作分解成清晰的步骤和顺序。由人工智能产生的会计程序论固然将会计工作流程界定得更为清晰，但是人工智能在模仿人类思维的过程中存在自身的劣势。人工智能可以轻松的进行大量的数据处理、逻辑判断、知识储存、最优解规划等工作，但由于缺乏对直觉和情感的理解，对于企业经营过程中的意外事件往往难以预测并提供有效的解决方案。人工智能强大的预测功能基于大量发生的事实，对于小概率事件或全新的事物难以产生合理的判断，而这在经济环境迅速变化的当下尤为不利。

（三）人工智能扩大了会计主体假设

美国会计学家佩顿（W.A.Paton）于1992年首次提出“会计假设”的概念，会计假设作为会计研究中的一种科学的逻辑思维方法，在会计理论中占据重要地位，同时也受到了理论界和实务界的高度重视。坎宁（J.B.Canning）对会计假设进行了概括性论述，他认为会计学科的假设是建立在经济学和决策理论基础上的，是从事会计工作、研究会计问题的基本前提。

会计主体假设是确保会计信息准确、可比、真实的前提条件，它体现了会计处理对象的客观性和独立性，保障了会计信息的公正性和可信度。例如，会计系统中将会计处理的对象确定为企业或组织，即将企业或组织视为会计处理的主体，而将企业或组织的所有者、管理者、员工等个人与企业或组织分开看待，不作为会计处理对象的基本假设。通常情况下，会计为谁做账，谁就被定义为会计主体，这意味着会计只能独立记录和核算其服务对象企业的各项经营、投资、筹资等经济活动，而不能核算和反映其他经济主体的经济活动。但是，随着人工智能的发展，财务系统可以同时处理多个不同公司的账务。这种情况下，会计主体假设的界定会变得更加模糊。随着信息技术的应用和新经济形态的出现，会计主体假设呈现出一定的局限性，可能需要更加灵活地界定和适应不断变化的经济环境[8]。在信息技术和互联网思维的推动下，越来越多的商业价值创造活动已经超越了单个企业或组织的范围，而是扩展到整个价值链中[9]。在智能财务的背景下，财务部门将构建边界开放的财务组织，以实现与平台生态圈组织的和谐共生。

（四）人工智能与法律责任承担

由于会计政策、估计和方法受企业规模、经济环境、行业标准、法律法规要求等多种因素的影响，因此不存在唯一适用且稳定不变的会计政策和方法以涵盖企业所有的经济活动。此时，在复杂的经济环境下，会计人员的会计职业判断成为保障会计信息质量、反映企业财务状况和经营成果的重要手段。会计职业判断是一个复杂的理论问题，需要考虑多个因素，例如主客观性、职业判断标准的确定以及职业判断与职业道德之间的关系。基于机器学习的人工智能管理会计引擎可以帮助人减少由于情感、偏好、路径依赖等原因产生的不理性行为，从而实现最优化决策，提高企业的决策效率和风险管控能力，为企业的发展提供有力的支持。随着未来机器学习的人工智能的广泛应用，会计职业判断的主体可能由以人为主转化为以机器为主、人为辅。

在会计工作中，人机决策判断主导权的模式涉及到一个关键问题，即如何在人类和机器之间协作进行决策和判断，并且如何确定二者之间的关系。这种模式进一步引发了人工智能技术发展过程中的法律责任问题。人工智能在提供便利的同时，也为会计活动带来新的风险：第一，隐私权的保障问题。例如，在进行销售推广时，人工智能系统不仅依靠公司的历史数据，通过产销量、净利率等财务指标来分析商业行为，而且也能够利用其大数据采集和分析系统，搜集每个顾客的购买历史、偏好与意见反馈等信息刻画客户肖像，精准地分析客户需求和痛点，通过差异化服务和智能化推送对公司供产销活动进行更好的控制。但这可能会导致客户的浏览信息被实时上传，客户授权范围被过度扩大。第二，侵犯知识产权的风险。在利用搜索引擎进行人工智能自主学习，并将其应用于会计信息处理时，可能会面临使用未经授权知识产权内容的问题。此外，在人工智能系统处理新型会计案例时，可能会产生新的处理方法，而这些方法可能涉及到知识产权归属的问题。第三，数据泄露风险问题。人工智能的出现，导致许多会计流程都是通过预设代码完成，防火墙加密技术被破解可能导致公司关键会计信息泄露，甚至系统瘫痪，数据丢失，对公司造成巨大的损失。学者们对由人工智能引发的法律风险的思考已经引起了对法律责任边界的关注。在人机协作的决策模式中，需要考虑是否将决策责任主体从单一的人扩展到人和机器，以便更好地确定法律责任的范围。换言之，这种情况下需要考虑人和机器分别承担多大程度的责任，以及如何分配责任，从而确保在使用人工智能技术时遵守法律和伦理标准。

根据目前的实践发展情况来看，在企业管理中，重要决策并没有完全交给机器，而是在绝大多数情况下由管理人员接收信息并作出决策。换句话说，机器并没有完全代替人类进行决策，而是在辅助人类的决策过程中发挥着重要的作用。尽管人工智能似乎更加“理智”，但管理者的经验判断仍然具有更高的重要价值，其原因主要有三个：第一，与决策相关联的情景和因素组合过于复杂，要么缺乏能够量化的参数，要么仍然量化表达并不准确，导致机器在分析处理过程中偏离既有目标。第二，机器不擅长预测“黑天鹅”事件，如果是突然的偶发事件，人工智能由于缺乏对类似事件的学习和处理，无法进行很好地决策。但在复杂的商业世界中，管理层面临的大部分事件都是未知且无法预测的，机会稍纵即逝，决策情景也瞬息万变，因此需要人类专业人员进行干预和决策。第三，在引入人工智能技术的过程中，由于现有责任无法明确，需要明确界定决策范围和权力，以确保决策的准确性和可靠性，避免出现重大的决策失误或错误。但是，随着机器学习的迅速发展，人工智能在决策中所需承担的责任已经不再是一个遥远的未来问题，而是一种迫切需要解决的现实矛盾。

三、关于人工智能对财务会计概念框架产生冲击的思考

随着移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论和新技术的发展，以及经济社会发展的需求，人工智能展现出一系列新特征，例如深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主操控等。但从目前看，人工智能在财务会计中的应用只达到了初级智能阶段，流程化的工作和基础性预测能够通过程序实现，但在应对外界环境的变化上，现有的人工智能技术显得不够强大。随着技术的不断发展，人工智能在财务领域的应用前景仍然广阔。

人工智能技术的不断发展是科技进步和时代发展的产物。这种技术的创新在会计领域带来了令人激动的变革，同时也给现有的财务会计概念框架带来了巨大的挑战。应对人工智能对现有财务会计概念框架带来的挑战需要采取一系列的措施，笔者建议：第一，提供教育和培训，使会计专业人员熟悉人工智能技术的基本原理、应用和潜在影响，了解人工智能的优势和局限性，并掌握与之配合工作的技能和知识；第二，确保人工智能算法的透明性和解释性，这将帮助会计专业人员理解算法的决策依据，并减少潜在的不确定性和误解；第三，制定相关的道德准则和法律框架，以保护数据隐私、确保算法的公正性和防止不当使用；第四，确保财务数据的质量和准确性，以避免人工智能算法基于错误或低质量数据做出不准确的决策；第五，重视人工智能与人类协作的模式和流程，建立有效的沟通和合作机制，确保人工智能与人类之间的相互理解和互动。

四、结语

会计的发展应当与时俱进，经济环境和智能技术变革推动了财务会计概念框架的创新，从而也决定了会计理论的深度和广度。为促进会计信息安全机制的建设和财务会计理论框架的发展，需要积极探究人工智能、机器人处理自动化、数据挖掘、机器学习等新兴技术在会计领域的应用，同时反思现有理论的不足，不断创新和改进以更好地指导和支持实践发展。

本文来源：《商业观察》 https://www.zzqklm.com/w/jg/125.html