文章转自SF战略财务杂志

采用AI可以帮助财会部门应对人手不足问题，改进数据分析，提高决策水平。

财会和技术领域都在快速发展，这早已不是秘密。在财会方面，从初创企业到大型企业，财会团队的构成比以往任何时候都更加精简，人员也更加精通技术。与此同时，高层管理人员要求在业务的各个方面都采用新的AI驱动的解决方案。

这两种现象是由独立因素推动的，但它们的兴起并非完全无关。

例如，全球财会人才的缺口正在扩大：根据Personiv公司（全球性财务与会计外包服务公司）2024年度发布的“CFO Pulse Survey: 2024 Finance & Accounting Talent Market Outlook”报告，83%的高层管理人员都表示会计人才短缺，而2020年这一比例为63%。这一趋势令人担忧，而且许多人担心这一问题只会进一步恶化。

长期存在的会计人才短缺问题，可能更多与工作满意度低及薪酬有关（根据该领域教育工作者的观点，非实际证据），而非传统意义上的技术颠覆。但随着AI采用率的不断提升，人才短缺所带来的问题也正在得到缓解。

根据UKG公司（美国人力资源解决方案公司）在2023年10月份发布的一份调查报告，总体而言，近3/4的高层管理人员预计到2028年，AI将在其组织中自动执行任务。根据Mordor Intelligence 公司（总部位于印度的全球市场调研公司）新发布的调研报告，到2030年，会计领域AI市场预计将以41.27%的复合年增长率增长（见图1），这表明AI驱动的会计将在短期内为各种规模的企业带来变革。

需求为何突然激增？

我们都知道，传统的会计方法往往费时费力且容易出现人为错误。此外，许多财会团队都人手不足。对于处于发展早期、利润微薄的初创企业来说，会计处理不当或糟糕的预测可能会让整个企业陷入困境。

应用AI执行会计任务，企业将能够提高工作效率、节省开支，并对财务数据进行实时分析。这是因为借助AI能力，会计团队可以实时处理和分析大量财务数据，从而帮助企业管理人员更深入了解企业的财务状况，识别新出现的趋势或模式。

因此，让我们探讨一下各种规模的会计团队（尤其是着眼于增长的创新型初创企业），如何负责任地部署AI，优化财务运营。

AI为会计团队带来的益处

在会计领域实施AI可以提高准确性，使会计流程更加精简有效，进而帮助企业在不断变化的经济环境中保持敏捷。这一点尤为重要，因为AI正在加速各行业和各领域的创新步伐，迫使尚未采用最新机器学习技术的团队要么加快适应，要么面临被淘汰风险。

AI为会计团队带来的主要益处包括：

（一）实时数据分析

传统的财务数据分析通常依赖手动流程，既耗时又费力，因此可能导致决策延迟和错失市场机会。如今有了AI工具，会计团队能够实时处理和分析大量财务数据，让决策效率更高。

自然语言处理技术可以分析电子邮件、发票及其他财务文档中的非结构化数据，提取与企业财务绩效相关的信息并生成见解。这种分析技术使会计团队能够快速、轻松地访问关键财务数据，如现金流、应收账款和应付账款以及收入，而无需手动筛选文档和电子表格。

（二）改进决策

AI可以识别人类可能无法察觉的变量之间的关系，从而进行更准确的财务预测。这些洞察力将帮助企业管理人员在资源配置、投资和财务规划方面作出更明智的决策，保持敏捷性，快速应对不断变化的市场环境。

通过更深入地了解企业财务状况，会计团队还可以更快地识别风险，降低潜在的财务损失。例如，AI驱动的会计系统可以实时分析现金流数据，帮助会计团队做出更准确、更明智的现金流预测，避免未来出现资金问题。

此外，如果预测显示对特定产品或服务的需求增加，这可能预示着增长机会，企业可以及时加以利用。再如，基于AI财务数据更快、更准确的分析，会计团队可以发现潜在的成本节约空间。这将帮助企业识别可以减少开支或实施自动化来简化业务运营的领域。

AI在会计领域的应用案例

让AI自动执行重复性任务、简化工作流程，会计人员将能更高效地工作，并专注于更高层次的分析。

AI在会计领域最常见的应用案例有哪些？

（一）舞弊检测

应用AI检测舞弊行为，可以最大限度地降低财务损失风险，保护企业声誉。AI驱动的算法可检测数据中的异常和不一致之处，如记录之间的差异或可疑活动，从而在潜在问题发生之前将其识别出来。AI驱动的会计软件能够实时监控会计事项，标记任何异常交易，如超过特定阈值或在正常营业时间之外进行的交易。机器学习算法还能分析历史财务数据，从中发现舞弊、挪用公款或其他可疑活动的模式。

（二）报税

AI可以通过分析企业的财务数据并应用税收法规，帮助企业更准确地准备和提交纳税申报表。在此过程中，企业还可以申请以前可能忽略的税收抵免和扣除。例如，AI驱动的会计平台能够从企业所有的系统中收集数据，识别并分类符合条件的项目、时间和费用，积极跟踪符合税收抵免条件的活动，如研发税收抵免，其涵盖了许多关键的产品开发费用。这将大大降低研发成本，使企业能够将这些资金重新投入业务或减少应税收入。

（三）开具发票和收款

AI能够自动执行发票开具流程，识别哪些客户更有可能按时付款。借助AI驱动的会计软件，企业可以向客户发送自动付款提醒，跟踪和分析付款历史记录，并通过预测性分析来确定未来付款延迟或违约的可能性。

例如，机器学习算法可以分析客户的付款行为，如逾期付款频率、欠款金额以及收到发票后的付款速度等。基于这些数据，软件可以标记高风险客户，并据此确定收款工作的优先次序。

AI还可以帮助企业优化开票流程，自动生成发票并发送给客户，减少出错或延误的风险。这最终会加快付款速度，改善企业的现金流状况。

运用AI的最佳实践

让我们来看看在会计领域实施AI的一些最佳实践，帮助企业更好地整合运用这一新技术。

（一）从小项目开始

在会计领域实施AI时，最好从小型、易于管理的项目开始，这不仅可以最大限度地降低风险，树立使用AI的信心，也有助于评估AI解决方案是否在切实有效地发挥作用。然后，可在此基础上进行调整，逐步扩展到更大、更复杂的项目。例如，可以先在单一部门或流程中实施AI，让其自动执行数据输入，然后再推广至整个会计部门。除此之外，这种方法还有助于展示AI的价值，鼓励企业进一步加大对该技术的投资。

（二）选择适合需求的AI工具

并非所有AI工具的功能都是一样的，有些工具可能比其他工具更适合特定的会计任务。合适的工具应能与企业现有的财务流程无缝集成，帮助会计团队提高工作效率，而不是使其工作流程更复杂。首先，寻找一款适合所在行业或特定会计任务的AI工具，检查其是否与企业现有系统和数据源兼容。其次，评估该软件是否能随着业务的发展而扩展，处理不断增加的数据量。最后，不要忘了评估使用该工具的成本，并将其与预期的投资回报率（ROI）进行比较。

（三）优先考虑数据质量

要让AI生成更准确的见解，企业必须建立数据质量标准，并确保有系统的数据清洗、规范化和验证流程。例如，如果企业在供应商发票上的数据不完整，那么AI工具可能无法识别冒充合法供应商的骗子开具的虚假发票。要确保数据的质量高，首先要确定用于企业会计流程的数据源。之后，实施数据验证及确认流程，确保数据的准确性和完整性。例如，企业可以实施自动化的数据验证检查，确保所有系统中的数据输入都是正确且一致的。

（四）监控AI性能

不准确或不可靠的数据分析结果可能会导致不良的财务决策，进而对业务绩效产生负面影响。通过监控AI工具的性能，会计团队可以及早发现并解决问题，从而不断提高AI生成见解的准确性和可靠性。例如，如果会计团队正在使用AI工具自动执行发票处理流程，那么可以这样监控该工具的性能：比较AI从发票中提取的数据与会计人员手动提取的数据的准确性。如果存在差异，就要调查问题并调整AI算法来提高准确性。

未来展望

过去两年以来，几乎所有行业、部门以及工作任务都在尝试应用AI（无论有效与否），而将AI应用于会计领域所带来的好处是切实明显的，对初创企业尤其可能是一大福音。

会计团队通过AI自动执行任务，可以重新界定当前的工作重点，更专注于增值性和前瞻性的活动，优化从订单到现金、从记录到报告的周期。这将从根本上改变财会部门的角色，使其从传统的成本中心转变为积极主动的业务职能部门。

对初创企业来说，运用AI执行某些会计任务，不仅能提高财会团队的效率、降低成本，财务数据实时分析的结果还将帮助管理层作出更明智的决策和更有效的财务规划，从而提高企业的敏捷性，推动企业更好地发展。

AI正在彻底改变会计团队的工作方式，适应并采用AI驱动的会计工具的企业，将能够从其财务数据中获得有价值的见解，作出更明智的决策，在如今这个快节奏、数据驱动的环境中保持竞争力。

Sonny Gill，Boast公司财务副总裁。