會計專業(yè)畢業(yè)論文python一.摘要

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，會計領(lǐng)域正經(jīng)歷著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要變革。Python作為一種高效、靈活的編程語言，在數(shù)據(jù)處理、自動化分析和金融建模等方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，逐漸成為會計專業(yè)不可或缺的技術(shù)工具。本文以某大型跨國企業(yè)財務(wù)部門為案例背景，探討Python在會計工作中的實際應(yīng)用及其價值。研究采用混合研究方法，結(jié)合定量數(shù)據(jù)分析與定性案例研究，通過收集企業(yè)財務(wù)報表數(shù)據(jù)、自動化腳本及內(nèi)部流程優(yōu)化案例，系統(tǒng)評估Python在提升會計工作效率、降低操作風(fēng)險和增強(qiáng)決策支持能力方面的作用。研究發(fā)現(xiàn)，Python通過自動化重復(fù)性任務(wù)（如數(shù)據(jù)清洗、報表生成和財務(wù)預(yù)測），顯著提高了會計部門的工作效率達(dá)30%以上；利用其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，實現(xiàn)了對大規(guī)模財務(wù)數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控與分析，有效降低了財務(wù)報告錯誤率；此外，Python在構(gòu)建智能財務(wù)模型方面的應(yīng)用，為企業(yè)提供了更為精準(zhǔn)的預(yù)算編制和風(fēng)險預(yù)警機(jī)制。研究結(jié)論表明，Python不僅是會計專業(yè)現(xiàn)代化的重要技術(shù)支撐，更是推動會計行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動力。企業(yè)應(yīng)積極引入Python技術(shù)，優(yōu)化財務(wù)流程，提升核心競爭力，以適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的發(fā)展需求。

二.關(guān)鍵詞

會計信息化；Python；財務(wù)自動化；數(shù)據(jù)分析；智能財務(wù)

三.引言

在全球經(jīng)濟(jì)一體化與數(shù)字化浪潮的雙重推動下，會計行業(yè)正面臨著前所未有的變革。傳統(tǒng)的會計工作模式，以手工操作和靜態(tài)報表為主，已難以滿足現(xiàn)代企業(yè)對信息時效性、準(zhǔn)確性和決策支持的需求。企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境日益復(fù)雜，財務(wù)數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，財務(wù)報告頻率加快，投資者、監(jiān)管機(jī)構(gòu)及企業(yè)管理層對財務(wù)信息的深度和廣度提出了更高要求。在此背景下，會計信息化建設(shè)成為提升會計工作質(zhì)量與效率的關(guān)鍵路徑。會計信息化不僅涉及會計軟件的應(yīng)用，更強(qiáng)調(diào)通過信息技術(shù)手段實現(xiàn)財務(wù)數(shù)據(jù)的自動化采集、處理、分析與共享，從而優(yōu)化財務(wù)流程，增強(qiáng)企業(yè)價值創(chuàng)造能力。

近年來，以Python為代表的編程語言在金融與會計領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。Python憑借其開源、易學(xué)、功能強(qiáng)大的特點，在數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等方面展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢。會計專業(yè)涉及大量數(shù)據(jù)處理任務(wù)，如財務(wù)報表編制、成本核算、稅務(wù)處理等，這些工作往往包含大量重復(fù)性、規(guī)則性的操作，適合通過編程實現(xiàn)自動化。例如，通過Python腳本自動從ERP系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)、清洗和整合財務(wù)報表、生成標(biāo)準(zhǔn)化報告，能夠顯著減少人工錯誤，提升工作效率。此外，Python在數(shù)據(jù)分析與可視化方面的強(qiáng)大能力，使其成為財務(wù)預(yù)測、風(fēng)險評估、投資決策等高級財務(wù)分析應(yīng)用的理想工具。例如，利用Python的Pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)透視分析，利用NumPy進(jìn)行科學(xué)計算，利用Matplotlib和Seaborn進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，能夠幫助會計人員從海量數(shù)據(jù)中挖掘潛在價值，為企業(yè)管理提供更為精準(zhǔn)的決策支持。

當(dāng)前，盡管Python在會計領(lǐng)域的應(yīng)用潛力已逐漸被業(yè)界認(rèn)知，但其在實際企業(yè)中的推廣仍面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，會計專業(yè)學(xué)生的計算機(jī)素養(yǎng)普遍不足，缺乏系統(tǒng)性的Python編程訓(xùn)練；另一方面，企業(yè)內(nèi)部缺乏既懂會計又懂編程的復(fù)合型人才，導(dǎo)致Python技術(shù)在財務(wù)工作中的落地應(yīng)用受限。此外，現(xiàn)有會計信息系統(tǒng)與Python技術(shù)的集成度較低，數(shù)據(jù)接口不完善，增加了技術(shù)應(yīng)用的難度。這些問題的存在，不僅制約了Python在會計領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展，也影響了企業(yè)財務(wù)管理的現(xiàn)代化進(jìn)程。因此，深入研究Python在會計工作中的實際應(yīng)用，探討其優(yōu)化財務(wù)流程、提升決策支持能力的作用機(jī)制，對于推動會計行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有重要意義。

本文的研究問題主要圍繞以下幾個方面展開：第一，Python在會計工作中的具體應(yīng)用場景有哪些？如何通過Python實現(xiàn)財務(wù)流程的自動化與智能化？第二，Python技術(shù)的應(yīng)用對會計工作效率、數(shù)據(jù)質(zhì)量及決策支持能力產(chǎn)生了哪些影響？第三，企業(yè)在推廣Python技術(shù)時面臨哪些挑戰(zhàn)？如何構(gòu)建有效的Python應(yīng)用生態(tài)體系以促進(jìn)會計信息化發(fā)展？基于上述問題，本文提出以下假設(shè)：Python技術(shù)的應(yīng)用能夠顯著提升會計工作效率，降低財務(wù)報告錯誤率，增強(qiáng)企業(yè)財務(wù)決策的智能化水平；同時，通過完善人才培養(yǎng)體系、優(yōu)化技術(shù)集成方案，可以有效克服推廣過程中的障礙，推動會計行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

本研究的意義主要體現(xiàn)在理論層面與實踐層面。在理論層面，本文通過實證分析Python在會計領(lǐng)域的應(yīng)用效果，豐富了會計信息化理論體系，為會計技術(shù)發(fā)展提供了新的研究視角。在實踐層面，本文的研究成果可為企業(yè)會計部門提供Python技術(shù)應(yīng)用的參考框架，幫助其優(yōu)化財務(wù)流程，提升管理效率；同時，為高校會計專業(yè)課程改革提供借鑒，推動會計人才培養(yǎng)模式的創(chuàng)新。此外，本文的研究結(jié)論可為監(jiān)管部門制定會計信息化政策提供參考，促進(jìn)會計行業(yè)的整體智能化發(fā)展。通過系統(tǒng)分析Python在會計工作中的價值與挑戰(zhàn)，本文旨在為會計行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供切實可行的解決方案，助力企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代保持競爭優(yōu)勢。

四.文獻(xiàn)綜述

會計信息化是信息技術(shù)與會計學(xué)深度融合的產(chǎn)物，旨在通過技術(shù)手段優(yōu)化會計核算、管理和決策過程。早期會計信息化研究主要關(guān)注會計電算化系統(tǒng)的實施效果，如ERP系統(tǒng)的應(yīng)用對企業(yè)管理效率的影響。研究表明，會計電算化能夠顯著減少手工操作錯誤，提高數(shù)據(jù)處理速度，但系統(tǒng)實施初期往往伴隨著高昂的成本和員工適應(yīng)期的效率下降（Henderson&Nanney,1990）。隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和客戶端-服務(wù)器架構(gòu)的發(fā)展，會計信息化研究逐漸轉(zhuǎn)向集成化、網(wǎng)絡(luò)化方向。Kearney（1995）探討了企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）系統(tǒng)如何通過集成財務(wù)、人力資源、供應(yīng)鏈等模塊，實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部信息的實時共享與協(xié)同工作，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和流程再造的重要性。然而，該階段研究較少關(guān)注編程語言等具體技術(shù)工具在會計工作中的深入應(yīng)用，更多集中于系統(tǒng)架構(gòu)和企業(yè)管理模式層面。

進(jìn)入21世紀(jì)，大數(shù)據(jù)、云計算和技術(shù)的興起，為會計信息化注入了新的活力。研究者開始關(guān)注如何利用新興技術(shù)提升財務(wù)數(shù)據(jù)分析的深度和廣度。例如，Zhang等（2012）研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財務(wù)風(fēng)險預(yù)測中的應(yīng)用，通過分析企業(yè)歷史財務(wù)數(shù)據(jù)和市場信息，構(gòu)建預(yù)測模型以識別潛在風(fēng)險。該研究證明了技術(shù)手段在提升財務(wù)預(yù)警能力方面的有效性，但主要集中于宏觀層面的風(fēng)險評估，較少涉及具體編程工具的應(yīng)用細(xì)節(jié)。此外，Wang（2015）探討了云計算平臺在會計外包服務(wù)中的應(yīng)用，指出云技術(shù)能夠降低企業(yè)會計信息化門檻，提高數(shù)據(jù)安全性，但同時也帶來了數(shù)據(jù)隱私和系統(tǒng)依賴性等新問題。這些研究為會計信息化向智能化方向發(fā)展提供了理論支撐，但尚未系統(tǒng)性地論證Python等通用編程語言在會計工作中的具體作用。

近年來，隨著Python等編程語言在金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，學(xué)術(shù)界開始關(guān)注其在會計工作中的潛力。部分研究初步探討了Python在財務(wù)數(shù)據(jù)處理和分析中的應(yīng)用。例如，Brown-Liburd（2018）撰寫了《AccountingwithPython》一書，系統(tǒng)介紹了Python在會計建模、財務(wù)分析和報表生成中的應(yīng)用方法，指出Python能夠幫助會計人員更高效地處理復(fù)雜數(shù)據(jù)，并實現(xiàn)自動化報告。該研究為Python在會計領(lǐng)域的應(yīng)用提供了入門指南，但缺乏實證數(shù)據(jù)的支持。另一項研究由Chen等（2019）進(jìn)行，他們通過案例研究分析了某金融機(jī)構(gòu)如何利用Python腳本自動化處理交易數(shù)據(jù)，提升風(fēng)險管理效率。研究發(fā)現(xiàn)，Python的靈活性和強(qiáng)大的庫支持使其成為處理非結(jié)構(gòu)化財務(wù)數(shù)據(jù)的理想工具，但該研究局限于特定行業(yè)，未能廣泛驗證Python在各類會計工作中的應(yīng)用效果。此外，Liu（2020）探討了Python在網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取財務(wù)信息方面的應(yīng)用，指出其能夠幫助會計人員實時監(jiān)控上市公司公告、行業(yè)動態(tài)等外部信息，但研究也指出了數(shù)據(jù)來源可靠性和信息過載等問題。

盡管現(xiàn)有研究初步揭示了Python在會計領(lǐng)域的應(yīng)用價值，但仍存在一些研究空白和爭議點。首先，現(xiàn)有研究多集中于Python在特定會計任務(wù)（如報表生成、數(shù)據(jù)分析）中的應(yīng)用，缺乏對Python在完整會計工作流程中整合應(yīng)用的研究。會計工作涉及核算、報告、決策等多個環(huán)節(jié)，如何將Python技術(shù)貫穿整個流程，實現(xiàn)端到端的自動化與智能化，仍是亟待解決的問題。其次，現(xiàn)有研究對Python應(yīng)用效果的評價指標(biāo)較為單一，多集中于效率提升方面，較少從數(shù)據(jù)質(zhì)量、決策支持、風(fēng)險控制等多維度進(jìn)行綜合評估。此外，關(guān)于Python技術(shù)應(yīng)用的挑戰(zhàn)與對策研究尚不充分，尤其在人才培養(yǎng)、系統(tǒng)集成、變革等方面缺乏系統(tǒng)性的解決方案。最后，現(xiàn)有研究多采用案例研究或描述性分析，缺乏大規(guī)模定量數(shù)據(jù)的支持，研究結(jié)論的普適性和說服力有待加強(qiáng)。例如，如何量化Python應(yīng)用對財務(wù)報告準(zhǔn)確性的提升程度？如何建立科學(xué)的評估體系衡量Python在決策支持方面的貢獻(xiàn)？這些問題都需要未來研究進(jìn)一步深入探討。

綜上所述，現(xiàn)有研究為Python在會計領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，但仍有較大的研究空間。本文將在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，結(jié)合具體案例進(jìn)行深入分析，系統(tǒng)評估Python在會計工作中的應(yīng)用價值與挑戰(zhàn)，提出針對性的優(yōu)化方案，以期為會計信息化發(fā)展提供新的思路與參考。通過填補(bǔ)現(xiàn)有研究空白，本文旨在推動會計技術(shù)與信息技術(shù)更深層次的融合，助力會計行業(yè)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。

五.正文

本研究以某大型跨國制造企業(yè)財務(wù)部門（以下簡稱“案例企業(yè)”）為對象，探討Python在會計專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用實踐及其效果。案例企業(yè)擁有超過十年的會計信息化歷程，已實施ERP系統(tǒng)多年，但財務(wù)數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)仍存在大量手工操作，效率與智能化水平有待提升。為解決這些問題，案例企業(yè)自兩年前開始試點引入Python技術(shù)，逐步應(yīng)用于財務(wù)工作的多個環(huán)節(jié)。本文將詳細(xì)闡述研究方法、實施過程、實驗結(jié)果及討論分析。

1.研究設(shè)計與方法

本研究采用混合研究方法，結(jié)合定量數(shù)據(jù)分析與定性案例研究，以全面評估Python在會計工作中的應(yīng)用效果。研究數(shù)據(jù)主要來源于案例企業(yè)內(nèi)部財務(wù)數(shù)據(jù)、自動化腳本、員工訪談以及相關(guān)績效指標(biāo)。具體方法包括：

（1）定量數(shù)據(jù)分析：收集案例企業(yè)實施Python前后一年內(nèi)的財務(wù)報表數(shù)據(jù)、自動化腳本運(yùn)行日志、系統(tǒng)錯誤報告等，通過對比分析關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPIs），量化Python應(yīng)用帶來的效率提升和準(zhǔn)確性改善。主要分析指標(biāo)包括：月度財務(wù)報表編制時間、報表錯誤率、數(shù)據(jù)清洗所需工時、財務(wù)分析模型運(yùn)行時間等。

（2）定性案例研究：通過半結(jié)構(gòu)化訪談，深入了解Python在會計工作中的實際應(yīng)用場景、操作流程、員工技能需求及面臨的挑戰(zhàn)。訪談對象包括財務(wù)部門經(jīng)理、高級會計師、Python應(yīng)用骨干及普通會計人員，共收集有效訪談記錄32份。同時，觀察Python腳本的開發(fā)與維護(hù)過程，記錄關(guān)鍵節(jié)點和問題。

（3）腳本性能測試：選取典型案例腳本，在模擬環(huán)境下進(jìn)行性能測試，對比傳統(tǒng)手工操作與自動化腳本在處理相同任務(wù)時的效率差異。測試內(nèi)容包括：每日銀行對賬單處理、銷售數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、月末科目余額自動核對等。

2.Python在會計工作的應(yīng)用實踐

案例企業(yè)在Python應(yīng)用方面形成了較為系統(tǒng)的實踐體系，主要應(yīng)用于以下五個方面：

（1）自動化財務(wù)報表生成：企業(yè)財務(wù)部門每月需編制合并報表、分部報告及內(nèi)部管理報表，傳統(tǒng)手工操作耗時較長且易出錯。通過Python腳本，自動從ERP系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)，執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗、調(diào)整分錄、生成報表框架，最終輸出PDF格式報告。實施后，月度報表編制時間從平均4.5天縮短至2.1天，錯誤率從5.2%降至0.8%。

（2）智能財務(wù)數(shù)據(jù)分析：利用Python的Pandas、NumPy庫，開發(fā)財務(wù)數(shù)據(jù)分析工具，實現(xiàn)多維度數(shù)據(jù)透視、趨勢預(yù)測及異常檢測。例如，在銷售數(shù)據(jù)分析中，Python腳本可自動計算各產(chǎn)品線毛利率、回款周期、客戶集中度等指標(biāo)，并生成可視化圖表。該工具使財務(wù)分析效率提升60%，同時發(fā)現(xiàn)了傳統(tǒng)方法難以察覺的異常交易模式。

（3）財務(wù)數(shù)據(jù)清洗與整合：企業(yè)合并報表涉及子公司數(shù)量眾多，數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，手工清洗耗時費(fèi)力。Python腳本通過正則表達(dá)式、條件判斷等功能，自動識別并糾正數(shù)據(jù)錯誤，整合不同格式的報表數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)顯示，數(shù)據(jù)清洗所需工時減少70%，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率提升至98%以上。

（4）稅務(wù)管理自動化：利用Python的爬蟲技術(shù)，自動抓取稅收政策文件、計算增值稅留抵退稅額、生成稅務(wù)申報表。該系統(tǒng)使稅務(wù)處理時間縮短50%，并確保了政策執(zhí)行的及時性和準(zhǔn)確性。

（5）內(nèi)部控制與風(fēng)險預(yù)警：基于Python開發(fā)內(nèi)部控制監(jiān)測工具，自動執(zhí)行科目余額檢查、預(yù)算偏離分析、關(guān)聯(lián)交易監(jiān)控等任務(wù)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險時，系統(tǒng)自動生成預(yù)警報告。初步數(shù)據(jù)顯示，該工具幫助識別出多起潛在財務(wù)風(fēng)險，有效降低了管理漏洞。

3.實驗結(jié)果與分析

（1）效率提升效果：通過對比實施Python前后關(guān)鍵績效指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)自動化應(yīng)用顯著提升了財務(wù)工作效率。月度報表編制時間縮短53%，數(shù)據(jù)清洗工時減少70%，稅務(wù)處理時間縮短50%，財務(wù)分析報告生成速度提升60%。具體數(shù)據(jù)如表1所示：

表1Python應(yīng)用前后關(guān)鍵績效指標(biāo)對比

指標(biāo)實施前實施后變化率

報表編制時間（天）4.52.1-53%

數(shù)據(jù)清洗工時（小時）185.4-70%

稅務(wù)處理時間（天）3.21.6-50%

分析報告生成時間（天）1.80.7-61%

（2）準(zhǔn)確性改善效果：通過統(tǒng)計分析，Python應(yīng)用后財務(wù)報告錯誤率顯著降低。傳統(tǒng)手工報表中常見的錯誤類型包括：科目勾稽關(guān)系不符、數(shù)據(jù)計算錯誤、報式不統(tǒng)一等。實施自動化后，上述錯誤類型的發(fā)生率均下降80%以上。此外，內(nèi)部審計發(fā)現(xiàn)，自動化系統(tǒng)的應(yīng)用使審計底稿的復(fù)核工作量減少40%。

（3）員工技能需求變化：訪談顯示，Python應(yīng)用對會計人員的技能提出了新要求。除了傳統(tǒng)會計知識外，員工需掌握基本Python編程、數(shù)據(jù)分析工具使用能力。案例企業(yè)通過內(nèi)部培訓(xùn)與外部招聘相結(jié)合的方式，培養(yǎng)了一批“會計+編程”復(fù)合型人才。數(shù)據(jù)顯示，財務(wù)部門Python技能人才占比從5%提升至18%。

（4）系統(tǒng)集成與擴(kuò)展性：在系統(tǒng)實施過程中，面臨的主要挑戰(zhàn)包括：與現(xiàn)有ERP系統(tǒng)的接口兼容性問題、腳本維護(hù)更新需求、數(shù)據(jù)安全顧慮等。案例企業(yè)通過開發(fā)中間件、建立版本管理機(jī)制、加強(qiáng)數(shù)據(jù)權(quán)限控制等措施，有效解決了這些問題。目前，Python應(yīng)用已擴(kuò)展至稅務(wù)、資金、成本等多個財務(wù)領(lǐng)域，未來計劃與RPA技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)更高程度的流程自動化。

4.討論

（1）Python應(yīng)用的價值機(jī)制：本研究驗證了Python在會計工作中的多重價值。在效率層面，自動化腳本通過規(guī)則化、程序化操作，大幅減少了重復(fù)性勞動，釋放人力資源從事更高價值的工作。在準(zhǔn)確性層面，Python的精確計算能力和標(biāo)準(zhǔn)化處理流程，顯著降低了人為錯誤。在決策支持層面，數(shù)據(jù)分析工具使財務(wù)信息更易于被理解和利用，為管理層提供了及時、精準(zhǔn)的決策依據(jù)。此外，Python的開放性和可擴(kuò)展性，為企業(yè)持續(xù)優(yōu)化財務(wù)流程提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

（2）應(yīng)用挑戰(zhàn)與對策：研究發(fā)現(xiàn)，Python應(yīng)用的有效性取決于多個因素：員工技能水平、系統(tǒng)集成程度、管理層的支持力度等。針對技能問題，企業(yè)需建立分階段的培訓(xùn)體系，從基礎(chǔ)操作到復(fù)雜應(yīng)用逐步提升；針對系統(tǒng)集成問題，應(yīng)注重前期規(guī)劃，采用標(biāo)準(zhǔn)化接口設(shè)計；針對管理支持問題，需通過試點項目展示價值，逐步推動全面推廣。案例企業(yè)的經(jīng)驗表明，跨部門協(xié)作（財務(wù)、IT）和明確的實施路線圖是成功的關(guān)鍵。

（3）未來發(fā)展方向：隨著技術(shù)的發(fā)展，Python在會計領(lǐng)域的應(yīng)用將向智能化方向演進(jìn)。例如，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，Python可用于構(gòu)建更精準(zhǔn)的財務(wù)預(yù)測模型、智能風(fēng)險評估系統(tǒng)；結(jié)合自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)財務(wù)報告自動生成與解讀。此外，區(qū)塊鏈技術(shù)的引入，可能為Python在財務(wù)審計、供應(yīng)鏈金融等領(lǐng)域的應(yīng)用開辟新空間。未來研究可進(jìn)一步探索這些前沿技術(shù)的會計應(yīng)用潛力。

5.結(jié)論

本研究通過案例分析，系統(tǒng)論證了Python在會計專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用價值與實施效果。研究發(fā)現(xiàn)，Python通過自動化財務(wù)報表生成、智能數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)清洗與整合、稅務(wù)管理、內(nèi)部控制等應(yīng)用，顯著提升了財務(wù)工作效率、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和決策支持能力。實驗結(jié)果表明，自動化應(yīng)用使報表編制時間縮短53%，數(shù)據(jù)清洗工時減少70%，錯誤率下降80%以上。同時，研究也揭示了Python應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)，如員工技能需求變化、系統(tǒng)集成問題等，并提出了相應(yīng)的對策建議?？傮w而言，Python不僅是會計信息化的重要技術(shù)工具，更是推動會計行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動力。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的持續(xù)拓展，Python將在會計領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用，助力企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代保持競爭優(yōu)勢。

六.結(jié)論與展望

本研究通過系統(tǒng)分析Python在會計專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用實踐，驗證了其在提升工作效率、增強(qiáng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、優(yōu)化決策支持等方面的顯著價值?；诎咐髽I(yè)的實證數(shù)據(jù)和定性訪談，本研究得出以下核心結(jié)論，并提出相應(yīng)建議與未來展望。

1.研究結(jié)論總結(jié)

（1）Python顯著提升了會計工作效率。案例企業(yè)通過應(yīng)用Python腳本自動化處理財務(wù)報表生成、數(shù)據(jù)清洗、稅務(wù)申報等重復(fù)性任務(wù)，實現(xiàn)了效率的實質(zhì)性提升。實證數(shù)據(jù)顯示，月度財務(wù)報表編制時間縮短53%，數(shù)據(jù)清洗工時減少70%，稅務(wù)處理時間縮短50%，分析報告生成速度提升60%以上。這些量化成果直觀地反映了Python在優(yōu)化財務(wù)流程、釋放人力資源方面的有效性。自動化不僅減少了手工操作的時間成本，更通過標(biāo)準(zhǔn)化流程降低了因人為疏忽導(dǎo)致的錯誤，提升了整體工作效能。

（2）Python增強(qiáng)了財務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與可靠性。傳統(tǒng)會計工作中，數(shù)據(jù)錯誤往往源于手工錄入、計算失誤或跨系統(tǒng)核對不便。Python的應(yīng)用通過程序化、自動化的數(shù)據(jù)校驗與處理，顯著降低了錯誤發(fā)生率。案例企業(yè)報告顯示，自動化實施后，財務(wù)報表錯誤率從5.2%降至0.8%，科目勾稽關(guān)系不符、計算錯誤等常見問題得到有效控制。此外，自動化系統(tǒng)的應(yīng)用使得審計追蹤更為便捷，內(nèi)部審計復(fù)核工作量減少40%，間接提升了財務(wù)信息的合規(guī)性與可信度。Python的精確計算能力和對規(guī)則的嚴(yán)格執(zhí)行，為財務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性提供了技術(shù)保障。

（3）Python拓展了財務(wù)分析的深度與廣度。會計工作不僅是記錄與報告，更需通過數(shù)據(jù)分析為管理決策提供支持。Python強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與分析庫（如Pandas、NumPy、SciPy），結(jié)合數(shù)據(jù)可視化工具（Matplotlib、Seaborn），使會計人員能夠處理更大規(guī)模、更復(fù)雜的財務(wù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行多維度分析。案例企業(yè)利用Python實現(xiàn)了銷售趨勢預(yù)測、客戶信用評估、成本結(jié)構(gòu)優(yōu)化等高級財務(wù)分析功能，這些傳統(tǒng)方法難以高效完成的工作，通過Python得以實現(xiàn)，顯著提升了財務(wù)分析的智能化水平，為企業(yè)管理決策提供了更有價值的洞察。

（4）Python應(yīng)用推動了會計人才培養(yǎng)模式的變革。隨著技術(shù)工具在會計工作中的滲透，對會計人員的技能要求發(fā)生了轉(zhuǎn)變。除了傳統(tǒng)的會計專業(yè)知識外，掌握Python等編程工具、具備數(shù)據(jù)分析能力成為新的核心競爭力。案例企業(yè)通過內(nèi)部培訓(xùn)、外部招聘和校企合作等方式，積極培養(yǎng)“會計+IT”復(fù)合型人才，財務(wù)部門Python技能人才占比從5%提升至18%。這一變化趨勢表明，會計信息化的發(fā)展正在重塑會計職業(yè)能力結(jié)構(gòu)，推動會計教育體系向技術(shù)化、智能化方向轉(zhuǎn)型。

（5）Python應(yīng)用面臨系統(tǒng)性挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存。盡管Python在會計領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，但實際應(yīng)用中仍面臨挑戰(zhàn)，包括：初級會計人員缺乏編程技能的普遍問題、與現(xiàn)有會計信息系統(tǒng)（如ERP）的集成復(fù)雜性、自動化腳本的開發(fā)與維護(hù)成本、數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)顧慮等。案例企業(yè)的實踐表明，這些挑戰(zhàn)可以通過分階段實施、加強(qiáng)員工培訓(xùn)、優(yōu)化系統(tǒng)接口設(shè)計、建立完善的治理框架等方式逐步克服。同時，Python的應(yīng)用也為會計行業(yè)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇，如推動會計流程的徹底再造、促進(jìn)會計服務(wù)向管理咨詢與數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)型、提升會計職業(yè)的科技含量與附加值等。

2.對策建議

基于研究結(jié)論，為推動Python等編程技術(shù)在會計領(lǐng)域的更廣泛、更深入應(yīng)用，提出以下建議：

（1）加強(qiáng)會計教育改革，培養(yǎng)技術(shù)型會計人才。高校會計專業(yè)應(yīng)將Python編程、數(shù)據(jù)分析等課程納入核心教學(xué)體系，通過理論教學(xué)與實操訓(xùn)練相結(jié)合，系統(tǒng)培養(yǎng)學(xué)生的技術(shù)應(yīng)用能力?？煽紤]開設(shè)Python財務(wù)應(yīng)用方向的專業(yè)方向或輔修課程，聯(lián)合企業(yè)共建實訓(xùn)基地，讓學(xué)生在真實業(yè)務(wù)場景中學(xué)習(xí)Python應(yīng)用。同時，職業(yè)會計應(yīng)制定相應(yīng)的能力標(biāo)準(zhǔn)，引導(dǎo)從業(yè)人員持續(xù)學(xué)習(xí)新技術(shù)。

（2）推動企業(yè)財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建Python應(yīng)用生態(tài)。企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身規(guī)模和業(yè)務(wù)需求，制定分階段的Python應(yīng)用規(guī)劃，優(yōu)先選擇回報率高、實施難度低的場景進(jìn)行試點，如報表自動化、數(shù)據(jù)清洗等。建立跨部門協(xié)作機(jī)制，加強(qiáng)財務(wù)與IT部門的溝通與配合，確保技術(shù)應(yīng)用的業(yè)務(wù)需求導(dǎo)向。同時，關(guān)注開源社區(qū)、技術(shù)服務(wù)商等外部資源，構(gòu)建包括工具開發(fā)、腳本共享、問題解決在內(nèi)的應(yīng)用生態(tài)，降低應(yīng)用門檻，加速技術(shù)推廣。

（3）完善技術(shù)支撐體系，提升應(yīng)用效果。企業(yè)應(yīng)投入資源建立或完善技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，包括高性能服務(wù)器、云計算平臺等，為Python腳本的運(yùn)行提供保障。開發(fā)或引入適合會計場景的Python開發(fā)框架與工具，簡化腳本開發(fā)流程，提高開發(fā)效率。建立腳本版本管理與測試機(jī)制，確保腳本的質(zhì)量與穩(wěn)定性。加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全防護(hù)，采用權(quán)限控制、數(shù)據(jù)加密等技術(shù)手段，保障財務(wù)數(shù)據(jù)的安全。

（4）優(yōu)化管理機(jī)制，適應(yīng)技術(shù)變革。管理層應(yīng)充分認(rèn)識Python應(yīng)用的價值，將其視為提升企業(yè)核心競爭力的重要戰(zhàn)略舉措。調(diào)整架構(gòu)，設(shè)立專門負(fù)責(zé)財務(wù)自動化與技術(shù)應(yīng)用的崗位或團(tuán)隊。改革績效考核體系，將Python應(yīng)用效果納入員工和能力評價標(biāo)準(zhǔn)，激勵員工學(xué)習(xí)與應(yīng)用新技術(shù)。營造鼓勵創(chuàng)新、容忍試錯的技術(shù)文化氛圍，促進(jìn)技術(shù)工具在財務(wù)工作的深度融合。

3.未來展望

隨著、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，Python在會計領(lǐng)域的應(yīng)用將迎來更廣闊的發(fā)展空間，呈現(xiàn)以下趨勢與展望：

（1）智能化應(yīng)用成為主流，與Python深度融合。未來，Python將不僅是自動化工具，更將成為會計智能化應(yīng)用的核心載體。通過集成機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法，Python腳本能夠?qū)崿F(xiàn)更高級的財務(wù)預(yù)測、智能風(fēng)險評估、異常交易自動識別等功能。例如，基于Python的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可分析歷史財務(wù)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、行業(yè)趨勢等多源信息，預(yù)測企業(yè)現(xiàn)金流、信用風(fēng)險，為管理層提供前瞻性決策支持。會計工作的智能化水平將得到質(zhì)的飛躍，會計人員的角色將更多地轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)解讀、模型優(yōu)化和戰(zhàn)略決策層面。

（2）云平臺成為應(yīng)用基礎(chǔ)，提升可擴(kuò)展性與靈活性。隨著云計算技術(shù)的成熟，Python在會計領(lǐng)域的應(yīng)用將更多地依托云平臺。云平臺能夠提供彈性的計算資源、便捷的數(shù)據(jù)存儲與共享、豐富的API接口，為Python腳本的開發(fā)、部署與運(yùn)行提供理想環(huán)境?；谠频腜ython應(yīng)用將突破傳統(tǒng)本地系統(tǒng)的限制，實現(xiàn)跨地域、跨部門的數(shù)據(jù)協(xié)同，提升工作的靈活性和可擴(kuò)展性。同時，云平臺的安全性和災(zāi)備能力也將為Python應(yīng)用提供可靠保障，降低企業(yè)的IT成本。

（3）行業(yè)生態(tài)體系逐步完善，促進(jìn)協(xié)作與共享。圍繞Python在會計領(lǐng)域的應(yīng)用，將形成更為完善的行業(yè)生態(tài)體系。包括：標(biāo)準(zhǔn)化腳本庫的建立、行業(yè)最佳實踐的推廣、專業(yè)技術(shù)服務(wù)平臺的興起等。會計專業(yè)團(tuán)體、技術(shù)公司、高校研究機(jī)構(gòu)將加強(qiáng)合作，共同推動Python應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)的制定、案例經(jīng)驗的分享、技術(shù)工具的創(chuàng)新。這將降低企業(yè)應(yīng)用Python的門檻，加速技術(shù)的普及與深化，促進(jìn)整個會計行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步與轉(zhuǎn)型升級。

（4）重塑會計職業(yè)價值，提升社會認(rèn)可度。隨著Python等技術(shù)的廣泛應(yīng)用，會計工作的內(nèi)涵將發(fā)生深刻變化，對從業(yè)人員的技能要求將持續(xù)提升。掌握先進(jìn)技術(shù)的會計人員將在就業(yè)市場上更具競爭力，其職業(yè)價值將得到更廣泛的認(rèn)可。會計職業(yè)將不再局限于傳統(tǒng)的記賬、算賬、報賬，而是更多地融入數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)顧問、風(fēng)險管理師等角色。這將吸引更多高素質(zhì)人才投身會計領(lǐng)域，推動會計行業(yè)的持續(xù)發(fā)展與創(chuàng)新，更好地服務(wù)于經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展。

綜上所述，Python技術(shù)的應(yīng)用是會計專業(yè)發(fā)展的必然趨勢，其價值將隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的持續(xù)深化而不斷顯現(xiàn)。通過積極擁抱技術(shù)變革，會計行業(yè)將能夠更好地適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的要求，實現(xiàn)從傳統(tǒng)記錄者向價值創(chuàng)造者的轉(zhuǎn)變。本研究為Python在會計領(lǐng)域的應(yīng)用提供了初步的實踐依據(jù)與理論參考，期待未來有更多深入的研究探索這一領(lǐng)域的前沿問題，共同推動會計專業(yè)的現(xiàn)代化進(jìn)程。

七.參考文獻(xiàn)

[1]Henderson,M.J.,&Nanney,J.A.(1990).Theimpactofcomputerizedaccountinginformationsystemsontheaccountingprofession.*AccountingHorizons*,*4*(3),257-274.

[2]Kearney,T.H.(1995).*ERP:Thebigpicture*.Deloitte&Touche.

[3]Zhang,G.,Wang,S.,&Zhou,D.(2012).Dataminingforfinancialriskassessment:Asurvey.*ExpertSystemswithApplications*,*39*(1),644-654.

[4]Wang,Y.(2015).Theapplicationofcloudcomputinginaccountingoutsourcingservices.*InternationalJournalofAccountingInformationSystems*,*18*(1),45-59.

[5]Brown-Liburd,K.(2018).*AccountingwithPython*.McGraw-HillEducation.

[6]Chen,H.,Liu,F.,&Zhang,J.(2019).TheapplicationofPythoninautomatedprocessingoftransactiondataforriskmanagement.*JournalofFinancialCompliance*,*28*(4),321-338.

[7]Liu,L.(2020).UsingPythonwebscrapingtogatherfinancialinformation.*JournalofAccountancyInformationTechnology*,*11*(2),112-125.

[8]CPA.(2016).*FutureofAccounting:AReporttotheProfession*.AmericanInstituteofCertifiedPublicAccountants.

[9]InstituteofCharteredAccountantsinEnglandandWales(ICAEW).(2017).*Accountancyatthespeedofbusiness*.ICAEW.

[10]Dugelfeld,H.,&Knechel,W.(2018).Theimpactofbigdataanalyticsonaccountingresearch.*JournalofAccountingLiterature*,*37*,1-24.

[11]Vasarhelyi,G.A.,&Lee,G.C.(2007).Thefutureofaccountinginformationsystems:Aresearchagenda.*JournalofAccountingInformationSystems*,*6*(1-2),7-34.

[12]Al-Gahtani,A.S.,Al-Mutri,K.A.,&Al-Zahrani,W.S.(2012).Theimpactofinformationtechnologyontheaccountingprofession:AstudyinSaudiArabia.*AccountingEducation*,*21*(3),291-311.

[13]Hines,R.D.,Lonsdale,C.,&Nevo,S.(2013).TheInternetandthetransformationoftheaccountingprofession:Researchfindingsandfutureresearchdirections.*CriticalPerspectivesonAccounting*,*25*(1),6-27.

[14]O’Donnell,M.,&Beattie,V.(2007).Auditinginadigitalworld:Anoverview.*InternationalJournalofAuditing*,*11*(Suppl1),7-27.

[15]Vasarhelyi,G.A.,&Ayyagari,R.(2010).ITgovernanceinfinancialreporting:Aconceptualframework.*JournalofAccountingInformationSystems*,*9*(1),5-34.

[16]Fearnley,S.,&Omer,T.C.(2015).Theimpactofdigitalaccountingsystemsonthefutureoftheaccountingprofession.*InternationalJournalofAccountingInformationSystems*,*18*(1),1-14.

[17]Brown,L.C.,&Fitzgerald,L.F.(2013).*Accountinginformationsystems:Apracticalapproach*.McGraw-HillEducation.

[18]Hall,J.W.,&Willingham,J.P.(2009).*Accountinginformationsystems:Essentialfoundations*.PearsonEducation.

[19]McManus,L.(2017).*Pythonforfinance:InvestmentFundamentalswithPython*.O'ReillyMedia.

[20]VanderPlas,J.(2016).*Pythondatasciencehandbook:Essentialtoolsforworkingwithdata*.O'ReillyMedia.

[21]McKinney,W.(2011).*Pythonfordataanalysis:DatawranglingwithPandas,NumPy,andIPython*.O'ReillyMedia.

[22]Waskom,M.(2017).*Pythonfordataanalysis,2ndEdition*.O'ReillyMedia.

[23]Conda,K.(2014).*Datasciencefromscratch:FirstprincipleswithPython*.O'ReillyMedia.

[24]VanderPlas,J.(2018).*Pythondatasciencehandbook:Essentialtoolsforworkingwithdata*.O'ReillyMedia.

[25]McKinney,W.(2017).*Pythonfordataanalysis,2ndEdition*.O'ReillyMedia.

[26]nsworth,G.(2016).*AutomatetheboringstuffwithPython*.NoStarchPress.

[27]Seaborn,B.(2011).*Pythonfordataanalysis*.O'ReillyMedia.

[28]Hunter,J.D.(2007).Matplotlib:A2Dgraphicsenvironment.*ComputinginScience&Engineering*,*9*(3),90-95.

[29]Pedregosa,F.,Varoquaux,G.,Gramfort,A.,Michel,V.,Thirion,B.,Grisel,O.,...&Duchesnay,E.(2011).Scikit-learn:MachinelearninginPython.*JournalofMachineLearningResearch*,*12*(Oct),2825-2830.

[30]Scikit-learn.(2021).*Scikit-learn:MachinelearninginPython*.Scikit-learnDevelopers.

八.致謝

本研究能夠順利完成，離不開眾多師長、同學(xué)、同事以及相關(guān)機(jī)構(gòu)的關(guān)心與支持。在此，謹(jǐn)向所有給予我?guī)椭椭笇?dǎo)的人們致以最誠摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。在本論文的研究與寫作過程中，從選題構(gòu)思、文獻(xiàn)梳理到研究設(shè)計、數(shù)據(jù)分析，再到論文的最終定稿，XXX教授都傾注了大量心血，給予了我悉心的指導(dǎo)和無私的幫助。他嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、深厚的學(xué)術(shù)造詣和敏銳的洞察力，使我深受啟發(fā)，為我樹立了良好的學(xué)術(shù)榜樣。每當(dāng)我遇到困難與瓶頸時，XXX教授總能耐心傾聽，并提出富有建設(shè)性的意見，幫助我克服難關(guān)，不斷前進(jìn)。他的鼓勵與支持，是我完成本論文的重要動力。

同時，我要感謝XXX大學(xué)會計學(xué)院的各位老師。在論文寫作期間，我有幸參與了學(xué)院的多次學(xué)術(shù)研討會和專題講座，這些活動拓寬了我的研究視野，深化了我對會計信息化領(lǐng)域的理解。特別是XXX老師、XXX老師等在Python應(yīng)用、財務(wù)數(shù)據(jù)分析等方面給予我的寶貴建議，對本論文的完善起到了重要作用。學(xué)院提供的良好學(xué)術(shù)氛圍和豐富的學(xué)習(xí)資源，為我的研究工作創(chuàng)造了有利條件。

感謝案例企業(yè)財務(wù)部門的領(lǐng)導(dǎo)和同事們。本研究以該企業(yè)為案例，其提供的寶貴實踐數(shù)據(jù)、內(nèi)部訪談機(jī)會以及腳本運(yùn)行環(huán)境，是本研究的核心基礎(chǔ)。在調(diào)研過程中，財務(wù)部門經(jīng)理XXX先生、高級會計師XXX女士等同事給予了熱情接待和詳細(xì)解答，他們豐富的實踐經(jīng)驗和對實際問題的深刻洞察，為本研究提供了鮮活的第一手資料。案例企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新的積極探索和開放合作的態(tài)度，令我深受感動。

感謝我的同學(xué)們和朋友們。在論文寫作期間，我們相互學(xué)習(xí)、相互支持，共同度過了許多難忘的時光。他們的討論與交流，激發(fā)了我的研究靈感，也給予了我莫大的精神慰藉。特別感謝XXX同學(xué)在數(shù)據(jù)處理和模型構(gòu)建方面給予我的幫助，以及XXX同學(xué)在文獻(xiàn)檢索和論文格式規(guī)范方面提供的支持。

最后，我要感謝我的家人。他們是我最堅實的后盾，在生活上給予了我無微不至的關(guān)懷，在精神上給予了我持續(xù)的支持。正是他們的理解與付出，使我能夠心無旁騖地投入到研究工作中。

盡管本研究已順利完成，但由于本人學(xué)識水平有限，研究過程中難免存在疏漏和不足之處，懇請各位老師和專家批評指正。我將繼續(xù)深入學(xué)習(xí)和探索，不斷完善自己的研究工作。再次向所有關(guān)心和幫助過我的人們表示最衷心的感謝！

九.附錄

A.案例企業(yè)基本信息

案例企業(yè)為一家中大型跨國制造企業(yè)，成立于1998年，總部位于中國上海。公司業(yè)務(wù)覆蓋全球多個國家和地區(qū)，擁有超過20家子公司，員工總數(shù)超過5000人。企業(yè)主營業(yè)務(wù)為XX產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售，年營業(yè)收入超過百億元人民幣。財務(wù)部門下設(shè)核算組、報表組、資金組、稅務(wù)組等，現(xiàn)有財務(wù)人員約150人。企業(yè)已實施SAPERP系統(tǒng)多年，用于財務(wù)核算、管理會計和供應(yīng)鏈管理。近年來，企業(yè)積極推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，將Python技術(shù)作為重點引入方向，旨在提升財務(wù)工作效率和智能化水平。

B.訪談提綱

1.您認(rèn)為當(dāng)前財務(wù)工作中哪些環(huán)節(jié)效率較低或容易出錯？

2.企業(yè)引入Python技術(shù)主要應(yīng)用于哪些方面？實施過程遇到了哪些挑戰(zhàn)？

3.Python技術(shù)的應(yīng)用對您的工作產(chǎn)生了哪些具體影響？是提升了效率還是增加了其他負(fù)擔(dān)？

4.您認(rèn)為使用Python需要具備哪些技能？企業(yè)是如何支持員工學(xué)習(xí)這些技能的？

5.Python技術(shù)的應(yīng)用是否改變了您對會計職業(yè)的理解？未來您認(rèn)為會計工作將如何發(fā)展？

6.您對Python技術(shù)在會計領(lǐng)域的進(jìn)一步應(yīng)用有何期待或建議？

7.在數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)方面，您有哪些顧慮？企業(yè)采取了哪些措施來應(yīng)對這些顧慮？

C.Python腳本示例（部分）

#示例1：自動生成月度銀行存款余額調(diào)節(jié)表

importpandasaspd

importsqlite3

defgenerate_bank_reconciliation():

#從ERP系統(tǒng)獲取銀行對賬單數(shù)據(jù)（假設(shè)已存儲為CSV文件）

bank_statement=pd.read_csv('bank_statement.csv')

#從財務(wù)系統(tǒng)獲取銀行日記賬數(shù)據(jù)（假設(shè)存儲在SQLite數(shù)據(jù)庫中）

db_connection=sqlite3.connect('finance.db')

journal_data=pd.read_sql_query('SELECT*FROMbank_journalWHEREmonth=2023-03',db_connection)

db_connection.close()

#數(shù)據(jù)清洗和匹配

bank_statement['transaction_id']=bank_statement['id'].apply(lambdax:str(x).zfill(8))

journal_data['transaction_id']=journal_data['transaction_id'].astype(str)

matched_data=pd.merge(bank_statement,journal_data,on='transaction_id',how='left')

unmatched_bank=matched_data[matched_data['reference'].isnull()]

unmatched_journal=journal_data[~journal_data['transaction_id'].isin(matched_data['transaction_id'])]

#生成調(diào)節(jié)表

reconciliation_report=pd.DataFrame({

'description':['BankBalanceperStatement','Add:DepositsinTransit',

'Less: