文章转自SF战略财务杂志

培养和发展人类特有技能的财会人员将会在科技新时代脱颖而出。

财会人员的主要职责是分析和解释定性与定量数据。过去十年间，软件工具取得长足进步，帮助财会团队实现了多项常规工作的自动化。生成式人工智能（GenAI）的出现则标志着一个新时代的到来，在这个新时代，技术不仅能实现自动化，还能分析数据并得出结论。这就引出了一个重大问题：人工智能（AI）会取代财会人员吗？

对这个问题的简短回答是：不会——只要我们能充分运用人类特有的技能，这种情况就不会发生。让AI来做我们工作中琐碎繁杂的部分，我们则抓住由此腾出来的时间，专注于人类最擅长的领域：创造性发展、批判性思维以及使用和发展隐性知识。

人类特有的能力

要充分运用人类特有的能力，你必须清楚地了解自己特有的能力是什么，以及如何最有效地以这些能力来打造个人优势。

隐性知识。这是指管理自己、他人和复杂社会环境的能力。与显性知识不同的是，隐性知识是一种隐性的理解，很难用传统的方式（如书面或口头指导）表达或传递给他人。这类知识通常并不通过正规教育获得，而主要是通过体验式学习和模仿那些对这类知识掌握得很好的人而逐步形成的，尤其是在错综复杂的社会环境中。隐性知识深植于个人的经验之中，包括长期积累的技能、洞察力和直觉。从本质上说，隐性知识让个人掌握诀窍（而不仅仅是对事实的了解），强调实际应用和直观理解。

一个日常的例子就是我们如何烹饪。虽然食谱可以记录、记忆和遵循，但烹饪结果往往会因厨师的独特做法而不同。试想复制一道意大利传统面食。想要重现它的人不仅要依靠书面食谱，还要依靠他们的感官记忆——他们记忆中这道面食的具体质地、香味和整体感觉。这需要基于菜谱说明之外的细微理解来调整烹饪时间、配料比例和技巧。他们会下意识地运用这些知识，根据个人经验和直觉调整菜谱。

同样的道理也适用于财会人士，因为隐性知识的范围远远超出了基本的数字运算。以舞弊检测为例。当会计数据上出现差异时，仅仅找出问题是不够的。这需要深入了解组织内部人员和运作情况的财务专家，推测谁可能具备挪用公款的手段、动机和机会。这些专业人士必须依靠其隐性知识来捕捉细微线索，比如从观察员工行为开始，筛选潜在嫌疑人。在这种细微理解的帮助下，他们可以发现可能暗示某人试图掩盖其行为的行为模式，如一直抵制实施新的控制系统。

上述情景展示了隐性知识在财务工作中的重要作用：辨识隐藏线索，并运用丰富的经验和人际洞察力进行判断。这些技能不容易量化或系统化，但却是在复杂的商业世界中作出明智决策和解决复杂问题所不可或缺的。

创造力。创造力通常被认为是创新的开始，此时一切还处在模糊之中。其代表着驱动新举措和解决方案的原创思维火花，是人类认知的独特特征。创造力虽然通常与产品开发或艺术创作联系在一起，但也是财会职业良好发展的关键因素。在工作中，创造力的大小取决于员工构思新颖、有价值的想法或问题解决方法的能力，这种能力涉及超越传统界限的思维和提出新的概念——这些概念可以极大地促进组织发展。

以投资公司为例。财务分析师在制定投资策略过程中发挥着极为重要的作用，这些策略用以管理风险和最大化投资回报率。投资公司中最成功的分析师往往展现出极高的创造力：他们通过开发独特的数据分析技术进行创新，有时甚至会利用社交媒体趋势等非常规来源评估市场状况。此外，他们还结合行为金融学的见解，巧妙地将与认知偏差和投资者行为相关的知识融入投资策略。

批判性思维。这一认知过程涉及对问题或情况进行客观分析与评估，从而作出明智的判断。这是一种严谨的思维方式，需要运用逻辑和推理来理解、评估观点或问题，而且不只限于解决问题，还包括使用一种结构化、反思性的方法来处理信息和作出决策。此认知过程涵盖好奇心、怀疑精神、道德考量和反思等多个方面。

仍以投资公司为例，批判性思维在财务分析师的工作中尤为明显。在运用创造力收集独特的市场信息之后（对于保持领先地位至关重要的行业，这一点非常重要），分析师的任务是评估风险与潜在回报之间相当复杂的平衡。在这方面，他们的批判性思维技能就派上用场了。他们必须仔细权衡这些关键的、往往是利害攸关的因素，同时考虑决策的直接影响和长期影响。此外，这些财务分析师还必须进行系统思考，即超越直接结果来预测更广泛的后果。

例如，优化管理风险和回报的投资策略可能还涉及道德方面的考虑，如是否与一个在环境、社会及治理方面表现不佳的组织打交道。有着批判性思维的财务分析师不仅会评估财务数据，还会考虑其投资决策的道德和社会影响，确保采用的是全面、负责任的方法。

人类特有能力重要性的演变

近年来的技术进步并非只是在推动我们研究如何成为一名优秀的管理者，以及哪些特质能让财会人员在企业内获得晋升。事实上，早在20世纪末，这个话题就已经成为学术研究的主题，这类研究一直在寻找可让财会人员在工作中脱颖而出并产生显著影响的具体技能。有趣的是，多年来，这类研究得出的结论也在不断变化，反映出整个行业的变化和不断发展的职业格局。

1990年代

20世纪90年代，招聘初级财会人员的标准主要集中在他们应用技术（专业）知识的能力上，通常以大学平均学分绩点（GPA）和标准化考试成绩等学业指标衡量。而且由于当时还没有用于数据录入或标准簿记等任务的自动化系统，这些初级员工将大量的时间和精力用在手动任务上，而现在这些任务往往都已实现自动化或外包。能否高效地完成这些任务，是当时衡量这些初级财会人员职业发展潜力的重要标准。在那个时代，对管理职位和下属职位的期望和要求有着明确的界限。对初级职位而言，侧重点是技术技能，而较高职位则要求具备批判性思维、创造力和隐性知识等更复杂多样的能力。

Tan和Libby于1997年发表的一项研究反映了当时的情况。他们的研究表明，隐性知识对审计人员很有价值，但对初级员工的职业发展帮助不大。后者首先需要证明自己精通其工作的技术方面——这些工作往往是常规或重复性的，但却是必不可少的，因此也是在公司内部获得晋升的先决条件。不过，他们的研究结果也强调，隐性知识在管理职位上是很重要的。进入管理层后，那些拥有丰富的隐性知识和批判性思维能力的审计人员会更加成功。总体来说，隐性知识虽然在这一时期被认为是重要的，但只是在审计人员职业生涯后期，特别是在进入管理职位时才需要发展和使用的技能。这种划分强调了在20世纪90年代，企业在审计人员职业生涯的不同阶段看重的不同技能。

2000年—2020年

进入新千年之后，软件和数据管理系统的改进以及外包的兴起，大大减轻了20世纪90年代初级财会人员所承担的技术性工作负担。这种转变可让这些初级财会人员通过不同的方式推动自己的职业发展。不仅他们的工作性质发生了变化，企业在做出聘用和晋升决定时所依据的标准也发生了变化。在评估哪些员工是最佳人选时，领导者开始不再只关注技术熟练程度，而是越来越认可和重视员工在工作中发挥的独特能力。

2018年，Bol、Estep、Moers和Peecher开展的一项研究，探讨了隐性知识在审计领域不断演变的作用，以更新Tan和Libby在1997年开创性研究中提出的观点。他们发现，隐性知识已成为审计人员在职业生涯早期脱颖而出的重要因素。这一转变与对初级审计人员技术技能的重视程度降低是一致的，初级审计人员现在有更多时间去完成以往只有高级职位才能从事的工作。例如，如果在审计流程早期出现不一致的现象，是初级审计人员也需要决定是直接与责任方接触，还是在有迹象表明存在潜在舞弊的情况下，将问题上报给管理层。鉴于审计岗位所需的技术知识是从事该领域工作的前提条件，而注册会计师考试等标准化考试主要评估这些技术技能，因此，初级审计人员在上岗时往往就已经具备了相似或同等技术技能。如此一来，他们可为公司带来的独特价值就不仅仅是其技术知识，还包括其他能使他们脱颖而出的独特技能或能力。

2020年代

20世纪20年代初，AI技术取得了突破性进展，2022年推出的ChatGPT对科技界和商业界都是一项重大发展。与Siri或Alexa等早期AI系统（主要是自动执行编程功能）不同的是，ChatGPT及类似平台引入了独立分析和解释的元素，这种能力在以前被认为是计算机无法做到的。随着AI系统的广泛应用，许多人都在思考他们需要具备哪些技能才能保持相关性，为组织创造价值。

在财会行业，AI的作用尤其引人关注。随着AI技术的飞速发展，人们的讨论已经从如何将常规任务自动化，转向AI有可能处理一些需要一定程度的分析和决策的任务上——这些任务传统上与更高层级的工作相关。这一发展对财会人员提出了挑战，要求他们重新定义自身价值，并适应这样一个新格局：AI不仅是提升效率的工具，还是就业市场的潜在竞争对手。

掌握技术技能对当前许多工作依然非常重要，但人们也需要具备人类特有的能力，如创造力、批判性思维和隐性知识，才能在职业生涯中更好地发展。对今天和未来的财会人员来说，成功不仅取决于是否掌握这些人类特有的技能（即使是最先进的AI也无法掌握），还取决于是否愿意将技术融入其技能组合。在这十年中，职业风险主要不是来自AI本身，而是其他专业人士带来的竞争——这些人士想办法运用AI将日常任务自动化，从而将更多时间聚焦于需要人类特有能力才能完成的任务。

让AI为你所用 

（一）工作效率与AI集成

对财会人员来说，接受AI是适应技术进步的关键一步。那些将AI视为宝贵资产或合作伙伴、将其融入日常工作流程的人，将能够更快、更有效地运用AI的能力。以财务经理的工作为例，聘用技术熟练的人员和处理团队管理中人力资源方面的工作可能非常繁琐和耗时，现在，首席财务官（CFO）及其同行可以使用AI来完成一些工作任务，如创建职位描述和起草与人事相关的信函。虽然人类产生初步想法的独特能力仍然至关重要，但AI可以大大简化将这些初步想法转化为结构化文件的过程。使用GenAI工具提出一组预定义的想法，然后改进输出，可以将通常需要数小时完成的任务转变为只需几分钟就可完成的任务。

这正是越来越多的企业将AI解决方案纳入其商业软件预算的原因。许多企业都认识到AI是其未来发展的关键因素，例如，毕马威与Mindbridge合作运用AI，希望以技术提升运营效率。这种由AI驱动的数据处理显著提高了战略决策的质量和效率。传统上，企业依靠随机抽样来评估现金交易或客户保留率等运营流程，而AI可以对整个历史交易数据进行详尽的分析，这就使得分析AI输出结果的管理人员能够更全面地了解情况，从而作出更好的决策。

GenAI在客户服务领域取得了长足进步，甚至在重视客户关系管理的行业（如奢侈品行业）也是如此。例如，开云集团等领先企业正在实施AI解决方案，以满足旗下品牌不断变化的发展需求。摩根大通也在使用AI自动化其日常工作。该公司将AI应用于欺诈检测，大大减少了团队成员花在分析客户交易这一繁琐任务上的时间。AI接手这些日常工作后，员工能够专注于人类洞察力不可或缺的领域——创造力、隐性知识和批判性思维——人类不仅擅长于这些工作，而且往往能找到更多的意义和满足感。因此，真正的问题不仅仅是AI能为我们做什么，而是当AI将我们从单调乏味的工作中解放出来后，我们能做什么意义的事。

《美国管理学会学报》2023年的一项研究强调了这一观点。该研究调查了AI如何提高员工在工作中的创造力，探讨了AI在辅助人类工作时如何培养员工的创造力。研究人员假设，在AI和人类按顺序分工的组织环境中，AI协助完成重复性任务不仅可以促进人类员工创造性地解决问题，还能提高他们的工作满意度。为验证这一假设，研究人员比较了使用AI的销售代理和未使用AI的销售代理，评估了他们的成果和解决问题的方法。结果表明，AI辅助可以重塑工作角色，将员工从技术任务中解放出来，提高他们的认知能力和创造能力——所有这些都可以提高工作效率和工作满意度。

（二）对管理架构的影响和对隐性知识的关注

AI时代，隐性知识将变得越来越重要，因此，企业必须关注如何培养员工的这种知识。对管理人员来说，在运用AI的过程中也要求他们以身作则——他们不仅要学习如何运用AI，还要鼓励团队其他成员也这样做。

通过使用AI系统处理耗时的数字与技术方面的任务，管理人员可以腾出宝贵的时间，策略性地用于个人发展。例如，可以将重点从严格遵守最后期限和实现量化目标，转向培养更好的导师/学员关系。这种方式既可能促进员工的职业发展，也可能为管理人员本身带来更充实的体验，因为他们参与了更有意义的发展互动。

但即使我们运用AI，也必须承认技术（专业）知识在财会领域依然是非常重要的。确实，AI自动化许多技术任务的能力越来越强了，但这并不意味着我们就不再需要扎实的技术知识。恰恰相反，就像尽管有了计算器，我们还是要教孩子们基本算术一样，财会人员也需要清楚地了解生成他们所处理的数据和信息的基本流程。有效的批判性思维建立在对这些专业知识的透彻理解之上。如果没有这些基础知识，即使是最先进的批判性思维技能也难以发挥作用。因此，财会人员必须继续优先考虑并提升其专业知识和技能——这是他们充分运用创造力和隐性知识等人类特有能力的基础，也是自身职业发展和所在组织持续发展的关键因素。AI正在发挥越来越大的影响力，但只有将对技术的深刻理解与人类特有的能力相结合，我们才能应对财会领域日益复杂的挑战。

AI的真正价值

AI技术在财会领域的运用并没有削弱财会人员的作用，而是重新定义了它。随着软件工具和AI能力的发展，对创造力、批判性思维和隐性知识等人类特有能力的需求变得更加明显。AI无法复制这些技能。如果培养和应用得当，这些技能将能让财会人员在这个日益自动化的世界脱颖而出。事实上，AI在工作中的作用不是替代，而是增强。AI将财会人员从日常工作中解放出来，让他们专注于解决复杂问题和运用创新思维。因此，这是一种提升工作效率和创造力的工具，能给我们带来更高的工作满意度和更出色的成果。但专业知识依然非常重要性，是基础——了解AI生成数据背后的机制以及财会部门内部流程，对作出明智决策和进行有效的批判性思考都至关重要。

在前进道路上，AI与人类智慧之间的协同是关键。那些既能将AI工具融入工作、又能发挥人类特有能力的财会人员，将会成为行业领军人物。他们会综合运用专业知识、洞察力和技术理解力来应对工作中的挑战，从而确保他们在这个快速发展的数字时代保持相关性。

Jasmijn C. Bol，博士，杜兰大学教授。联系方式：（504）314-7033或jbol@tulane.edu。

Marie Gares，EisnerAmper公司咨询运营分析师。