本文载于《中国管理会计》2023年第3期

文

刘志远 南开大学教授

PCMA中级《风险管理》教材主编

AI

2022年11月30日，美国人工智能研究 实验室OpenAI正式推出了对话交互式的聊天生成式预先训练变换器（Chat Generative Pre-trained Transformer, ChatGPT），随即火爆出圈，其用户量在短短两个多月的时间内就超过了1亿。2023年4月，OpenAI又推出了ChatGPT的后续版本GPT-4，新版本在语言理解和生成的能力上都有显著的提升，能够完成更加复杂的任务。ChatGPT的出现和快速迭代，标志着生成式人工智能（AI Generated Content，AIGC）进入蓬勃发展期。生成式人工智能能够以对话方式实现人机交互，有助于跨越技术鸿沟，从而成为人们可以广泛使用的人工智能工具。生成式人工智能拥有生成的能力，能够生成新的数据，并有望从简单的内容生成，逐步达到具有预测、决策、探索等功能的更先进的认知智能，进而有可能成为商业和管理应用中的通用工具。在商业和管理中发挥关键支持功能的管理会计应该如何面对生成式人工智能的巨大影响和冲击，是管理会计理论和实践必须要认真思考并努力回答的重要问题。我们需要从思想认识上和实际行动上做好迎接人工智能时代管理会计到来的准备。

一

人工智能技术“重塑”管理会计

随着人工智能技术的飞速发展，管理会计应用的数字化、自动化、智能化特征将日益凸显。几乎所有的管理会计工具与方法都需要与人工智能技术进行深度融合，“重做”一遍。每一次的技术飞跃，都深刻改变了管理会计工具与方法的具体应用方式和管理会计人员的工作方式。我们曾经经历过由手工管理会计系统转向计算机管理会计系统的变化，感受过这种变化对管理会计应用方式带来的巨大影响。类似地，人工智能技术与管理会计的融合将“重塑”管理会计的应用环境和应用方式，而且相比于之前的任何一次变化，人工智能技术对管理会计的“重塑”将会更加全面、彻底。

基于人工智能技术的管理会计应用，可以将更多基本的、重复性的管理会计任务实时化、自动化，让管理会计人员的精力集中于非结构性的管理会计任务，大幅提升管理会计工作的效率；人工智能技术强大的数据处理和分析能力、复杂模型构建能力等，还可以在预测、分析、决策、预算、绩效评价、风险管理等管理会计的核心领域，通过获取海量的、多模态的数据，进行多维度、多模型的分析挖掘，实现智能化的管理会计预测、分析和决策；人工智能技术运用到管理会计领域，还可以帮助管理会计人员做到一些以前因为缺乏数据、方法受限等原因而做不到的应用，拓展管理会计的应用范围。这些都可以帮助管理会计人员将更多、更好、更加实时的管理会计信息提供给管理者，大幅提高管理会计应用的质量。因此，人工智能时代的管理会计应用也将越来越呈现出“人机协作、智能分工”的趋势。管理会计应用必须善于借助类似ChatGPT这样的智能系统，不断提高工作效率和效益，才能适应人工智能时代企业的需求，获得更大的用武之地。因此“重塑”管理会计，使之适应人工智能时代的技术进步，是管理会计必须要努力把握的一个重要方向。

本期主题文章对此进行了一些研究和探索。例如，方跃等的文章《人工智能与管理：演变、应用与局限》分析了人工智能如何重新定义人类的“工作”，如何进一步帮助管理者做决策并领导组织；王立彦等的访谈文章《信息系统风险管控：面对人工智能的必要前置》指出，企业营运和管理过程对人工智能的依赖程度具有不断提高的趋势；程平等的文章《基于ChatGPT的企业智能风险管理研究》构建了基于ChatGPT的风险管理框架模型，分析了该模型在应用实施中的关注点；傅元略的文章《GPT智能体能否为会计带来新机遇？——管理会计的核心职能“三设计一决策”与GA融合》提出了管理会计数智化转型要将管理会计的核心职能“三设计一决策”与管理会计生成式智能体相融合，并提出了驱动管理会计智能化转型的课程体系。期待这些思想和观点能帮助企业基于人工智能技术“重塑”管理会计应用，进一步提升管理会计应用的效率与效果。

二

人工智能技术“重构”管理会计

人工智能技术“重塑”管理会计，只是人工智能技术对管理会计直接的、表层的影响和冲击。更为重要的是，人工智能技术还将进一步“重构”管理会计。这种影响和冲击是间接的，却是更加本质和深刻的。原因在于，人工智能技术已经发展到一个临界点，新一代AI技术有望开始全新一轮的技术创新周期，生成式AI的商业应用规模也必将迎来快速增长，各行各业都将不可避免地被人工智能技术的发展改变。对于商业和管理领域而言，随着生成式人工智能下游应用场景的不断打开，产业结构、商业模式、组织形式和企业核心管理活动等都面临或者发生着重大的甚至是颠覆性的变化。

管理会计具有很强的管理属性。历史地看，管理会计基于管理对会计信息的需求而发展，并随着管理实践与理论的发展而不断发展，持续为企业生产创新、市场创新及组织设计创新等提供信息支持。例如，19世纪产生了如军工、纺织、铁路、钢铁、大型商业等企业基于评价内部运营效率等方面的管理需求，因而产生了管理会计的雏形。20世纪初，随着金属制造业等的出现和竞争的加剧，企业迫切需要进一步提升生产效率，科学管理运动随之兴起，并由此产生了标准成本系统、差异分析等管理会计方法。20世纪20年代，从事多种经营的综合性企业兴起，急需解决资源有效配置、分散经营与集中管理的矛盾等问题，由此，杜邦财务分析体系、预算体系、绩效评价与激励体系、管理控制系统等管理会计方法得到发展和广泛应用。80年代之后，高新技术被大量采用，企业的自动化程度大大提高，产品生产的技术环境、生产方式、成本结构等发生重大变化，客户需求日益个性化，市场竞争日趋激烈。在此情况下，企业需要更加关注价值创造目标和建立可持续的竞争优势，管理决策需要更精确的信息，需要为“价值链”分析和竞争优势分析等提供战略信息。由此，作业成本法、作业管理、战略管理会计、平衡计分卡等管理会计方法得到快速发展与广泛重视。与之相反，在1925~1985年这段时间内，管理会计理论与实务之间出现巨大的脱节，由此发展的管理会计方法失去了管理相关性，使管理会计几乎处于停滞不前的状态。因此，面对人工智能时代商业模式已经和将要发生的重大变化，主要产生于工业化大规模生产时代的管理会计工具与方法可能难以适应人工智能时代的商业和管理需求，必须要基于时代要求进行“重构”，逐步形成不同于传统工业化时代的人工智能时代的管理会计。

具体来说，人工智能时代的商业模式已经出现巨大的变化。数据驱动、个性化定制、智能化、生态化等是人工智能时代商业模式变化的显著特点。新的商业模式下，企业的价值创造逻辑已经产生了一些根本性的变化，传统的管理会计决策模型难以反映人工智能时代企业价值创造的因果逻辑，如不改变，管理会计将会再次丧失管理相关性。因此，管理会计的决策会计必须“重构”，深入、细致地分析人工智能商业模式下企业价值的创造路径，建立新时代价值动因与价值创造结果之间的因果关联。

随着人工智能商业模式的变化，与之相适应的平台型、生态型等类型的企业得到迅猛发展。与传统的科层式组织不同，平台型、生态型组织与外部组织之间的合作关系更加紧密，相当于组织间关系在市场基础上引入了组织因素（准组织）；而组织内部的部门、分支机构等的独立性反而增强，相当于组织内部在科层制基础上引入市场因素（准市场）。其结果是人工智能时代市场与组织的边界模糊化了。这一变化使传统管理会计中的执行会计也需要“重构”：一是要强化跨组织的管理会计研究，科学界定组织间的权责和利益关系，合理衡量跨组织合作中各自的投入和贡献，完善合作中的利益分配等事项，帮助建立稳定有效的组织间合作机制；二是在组织内，执行管理会计的重心要从管控转向赋能，通过将知识管理融合于业务，实现上下平衡、柔性适配的管控模式，赋能企业发展。要给予组织内更多的人参与决策的权力和能力，并帮助这些人更多、更好、更快捷地创造可归因的增量价值，从而增加企业价值、增强企业活力。

在新的商业模式下，有形资源的重要性相对下降，而数据、人力资源、创新能力、客户资本等无形资源的重要性大大增强，因此，管理会计的工作重心需要改变和“重构”，强化数据资产管理会计、人力资源管理会计、技术创新管理会计、客户价值管理会计等方面的研究、发展与应用。

如前所述，对管理会计最基本的要求是要具有管理相关性，除此之外，对管理会计的另一个基本要求是价值相关性。会计思维的核心是成本效益思维，天然关心价值创造的投入和结果，管理会计是联系管理决策与价值创造的天然桥梁和纽带。管理相关性和价值相关性是管理会计的一体两面，缺一不可。管理需求是管理会计的源头，管理决策支持是管理会计的主体内容，价值创造是管理会计的目的。管理行为与业务活动是否创造价值、如何更好地创造价值、是否以及如何进行优化改善等，都需要管理会计对管理行为与价值创造之间的因果关系进行分析。基于对管理决策与价值创造关系的深刻理解与思考，对不同的管理情景进行成本效益分析，是管理会计助力管理决策达成目标的基本路径，也应该是管理会计的看家本领。

为此，人工智能时代的管理会计发展，还需要在海量的业务数据基础上，不断探索、发展和提出新的适应人工智能时代商业模式的管理会计数据结构。这种管理会计数据结构应该与业务数据密切关联，但又高于业务数据，可以适应不同的管理目的的需要，有助于分析管理行为与价值创造之间的关系。管理会计需要深刻理解管理活动和业务场景及其信息需求，不断提升算法、算力，具备面向决策支持和价值创造的建构财务模型的能力，能有效连接数据与决策、数据与风险、数据与业务，从而深入解析管理决策与价值创造之间的关系，实现有效服务人工智能时代企业管理需求的目标。

本期主题文章对此也进行了一些初步的研究和探索。王立彦等的访谈文章《信息系统风险管控：面对人工智能的必要前置》指出，数字技术正在改变着所有产业，企业要在这一动态环境下继续生存，需要彻底再造商务，创建新的商业模式、新的公司组织架构；方跃等的文章《人工智能与管理：演变、应用与局限》简要分析了AI对核心管理活动的影响；程平等的文章《基于ChatGPT的企业智能风险管理研究》指出，ChatGPT无法完全替代人类专家的判断和决策，在复杂的风险情况下，人类专家的经验和直觉仍然具有重要意义；张川等的文章《财务智能化背景下企业财务BP岗位实践——以W公司为例》，对作为企业数字化财务三支柱体系重要基石的财务BP岗位的岗位职责与实践进行了分析，提出了相应的管理启示；陈关中等的文章《建设司库管理体系，推动企业财务数字化转型——保利集团特色司库体系建设实践》介绍了保利集团以司库建设为引领，从管理理念、管理机制、管理手段等领域全方位推动管理升级和治理机制完善，推动企业集团数字化转型的经验。这些分析和经验具有借鉴意义，但总体上，人工智能时代管理会计的“重构”仍然需要更加深入、系统、持续的研究和探索。

三

人工智能技术与创新思维和风险管控

对于拥有大量标准化工作的会计职业而言，AI能大大提高会计信息质量和工作效率，给会计工作带来巨大便利的同时，也让会计人员的职业发展充满挑战。会计人员应该加强对AI技术的掌握，积极拥抱和利用新技术，以便更高效地完成任务。同时，还需要持续深入思考AI适合干什么，人类适合干什么。虽然一些重复性的会计工作将会被人工智能系统所取代，但人工智能不是万能的。企业到底是哪个环节有问题，未来该往哪个方向走，还是需要人来思考。更具深度、需要沟通协作、需要复杂决策和创新思维的财务高阶岗位和相应的一些工作，短时间内不太可能会被AI取代。因此，在人工智能时代，创新思维对管理会计的发展和应用至关重要，具有创新思维的人才能更有效地助力企业的长远发展。

同时，随着各种不确定性的加剧，企业面临的风险也越来越复杂多变，AI的不断发展和广泛运用，也会带来一些之前所没有的新的风险。我们既要利用人工智能技术更加全面、系统地管理风险，有效预防和控制风险，提高企业的风险控制能力和价值创造能力，又要对人工智能技术的局限性和潜在风险有清醒的认识。风险管理是人工智能技术在管理会计应用中的一个重点领域。

本期主题文章中对此提供了一些观点和分析。潘飞等的文章《管理会计助力塑造创新思维、赋能企业高质量发展》指出，创新思维的培养和塑造具有重要战略意义和价值，同时，“理念大于规则、过程胜于结果”的管理会计环境有助于潜移默化地影响和塑造创新思维；王天翼的文章《个体思维模式与管理控制系统：文献综述与实践启示》则进一步详细阐述了个体思维模式对管理控制活动有效实施的重要意义，提出管理者应当关注自身以及员工的思维模式，引导合适的思维模式在组织内部形成，并发现许多行业领先的中国企业均已在管理控制系统中积极采纳了思维模式层面的认知与创新；郭鹏威等的文章《基于全生命周期理论的铁路企业投资项目管理体系研究》将全生命周期理论与管理会计工具方法进行融合和创新，提出了铁路企业投资项目管理的新方法、新思维；方跃等的文章《人工智能与管理：演变、应用与局限》指出，技术本身并不创造价值，创新更是关键，并对人工智能的局限性和潜在风险进行了初步分析；王立彦等的访谈文章《信息系统风险管控：面对人工智能的必要前置》围绕依赖人工智能可能导致的风险、财务共享平台等企业信息系统如何防范人工智能带来的风险、如何理性认识人工智能带来的系统性风险、企业进行数字化信息系统规划设计时如何防范这种系统风险等进行了深入的讨论；程平等的文章《基于ChatGPT的企业智能风险管理研究》分析指出了ChatGPT在风险管理应用方面具有诸多优势，也指出了其存在的一些不足之处；赵秀云等的文章《基于产业链核心信用的央企供应链金融风控体系建设——以中电建商业保理有限公司为例》，对中电建商业保理公司运用“大数据、云计算、人工智能、区块链”等技术构建产业供应链金融风险管理系统的经验进行了总结和分析；王竹泉等的文章《实体企业债务风险评估的主体泛化与信息误导——以华夏幸福为例》则发现传统的企业债务风险评估信息偏误容易误导企业金融债权人的决策，而重构后的相关指标能够精准评估企业债务风险，提升了会计信息的决策有用性。

总之，人工智能技术的快速发展对于管理会计而言，既是机遇又是挑战。我们需要积极拥抱人工智能技术，利用人工智能技术“重塑”管理会计，运用人工智能技术强化风险管控能力，基于人工智能技术下的商业模式“重构”管理会计，强化具有创新思维的管理会计人才培养，为迎接人工智能时代的管理会计做好应有的准备。

END