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吴俊锋：人工智能时代的管理会计进化
对人工智能来说，它的特点是实现一个自动化的过程。机器学习的能力其实不仅对管理会计的部分职能和工作，对大多数行业和职业都是一样。但幸运的是，对管理会计行业来说，职业本身不仅是基于知识的分类，更是人的主观判断和认知。所以，从基本的态度上，对人工智能的拓展和深入应用是关注而非恐慌。
那么，基于人工智能等新兴技术的引用，人类的生产力将被进一步解放，我们可以从重复性的机械劳动中剥离出来，去完成更多具有创造性、挑战性、战略性的工作，并获取更大的价值提升。在这个过程中，管理会计师将充分展现自身优势，从全局视角出发，提升企业洞察力与前瞻性。
人工智能时代的机遇和挑战在于：如何把基础的产出的数据做更高级和有进化性的判断？如何正确把握数据科学和数据学习，发掘数字的价值，不被科技进展左右，而是引领科技的发展？
对于管理会计来说，唯一的影响是数据的收集、分析和报告类的工作被替代了。得益于科技发展的深入，我们可以获得大量来自财务与非财务领域的数据信息和基础的数据分析的结果，这对于过去仅依靠有限数据进 行决策判断的职业中人来说是一个巨大的机遇。因为海量规模的数据，其实对我们的全面性决策是更有帮助的。
但另一方面为了不让海量产生干扰，而是帮助我们做决策和管理，CEO们也会更仰仗CFO，他需要一个能帮他客观选取的数据解读状况的真正专家。如果我们在这个时代不关注数据，而其他的公司却可以看到并利用行业中发生的大量量化信息，企业就会慢慢失去在这个时代的竞争力。可以说，管理会计在新时代更像一个数据挖掘团队，它的职业进化在于更贴近和服务于战略决策核心。
有些人可能担心：这样的话，是不是管理会计的只能和IT有了太多的重合，而在技术的熟悉和应用上，我们远不如IT人士，我们的竞争力在哪里？这个问题其实很简单，因为IT部门和只能本身更多的负责数据物理安全，而管理会计则更多的在于考察数据本身产生环节的可信性和真实性，一个更重视形式，一个更关注实质。
10年前，我们谈到管理会计，它会更多的集中于预算、预测、关键绩效指标（KPI）和报表这些功能，而且大量的数据分析收集都是人工来做的；而现在我们看到了很多财务工具和系统的应用，比如SAP，平衡计分卡，ERP系统，这让数据收集整理变得更加的自动化了。现在我们所拥有的海量数据是以前所无法想象的，各个方面的经营与商业数据都会汇总起来。除非出现什么突破性的变革，否则我认为管理会计的需求超过财务会计是大势所趋。因为一个机构内部需要有人汇总分析这类数据给高层参考，帮助他们做出明智的商业判断，而这个职能除了管理会计以外，机构内其他部门很难进行。所以，管理会计的行业中人面对职能的转变，要先人一步的主动转变自己的思维方式，积极的迎接新时代的职业进化。
（本文原载于中国会计视野 转载自IMA官网）
【我要纠错】 责任编辑：Lara
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