III人工智能對(duì)基礎(chǔ)財(cái)務(wù)崗位的影響摘要：隨著近幾年人工智能技術(shù)的發(fā)展和興起，越來(lái)越多的工作和任務(wù)可以通過(guò)ai來(lái)完成，節(jié)省了大量的人力物力?；A(chǔ)財(cái)務(wù)崗位作為各個(gè)企業(yè)各個(gè)單位不可或缺的重要部門(mén)，擔(dān)任著計(jì)算、校對(duì)等多項(xiàng)財(cái)務(wù)命脈，大多數(shù)的工作需要時(shí)間需要耐心，卻并不復(fù)雜，ai的出現(xiàn)使這些工作量大大減少工作效率大大提升，因?yàn)閍i具有比人工計(jì)算更精準(zhǔn)的特點(diǎn)，那么隨之而來(lái)的是社會(huì)上ai是否會(huì)替代基礎(chǔ)財(cái)務(wù)崗位的疑問(wèn)，本文將通過(guò)在基礎(chǔ)財(cái)務(wù)崗位實(shí)習(xí)的一段經(jīng)歷，運(yùn)用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究人工智能的興起對(duì)基礎(chǔ)財(cái)務(wù)工作產(chǎn)生的影響和挑戰(zhàn)。通過(guò)相關(guān)分析研究可以得出以下結(jié)論：首先，OCR識(shí)別將單據(jù)處理效率提升，但仍需要人工復(fù)核；其次，基礎(chǔ)核算崗位需求縮減，但財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析崗重要性凸顯。關(guān)鍵詞：人工智能財(cái)務(wù)崗位創(chuàng)新TheImpactofArtificialIntelligenceonBasicFinancialPositionsAbstract:Withthedevelopmentandriseofartificialintelligencetechnologyinrecentyears,moreandmorejobsandtaskscanbecompletedbyAI,savingasignificantamountofhumanresourcesandmaterials.Basicfinancialpositions,asindispensableimportantdepartmentsinvariousenterprisesandunits,areresponsibleformultiplefinancialtaskssuchascalculationandproofreading.Mostofthisworkrequirestimeandpatience,yetitisnotcomplex.TheemergenceofAIhasgreatlyreducedtheworkloadandsignificantlyimprovedworkefficiency,asAIismoreprecisethanmanualcalculations.ThisraisesthequestionofwhetherAIwillreplacebasicfinancialpositionsinsociety.Thisarticlewillanalyzetheimpactandchallengesposedbytheriseofartificialintelligenceonbasicfinancialworkthroughaninternshipexperienceinabasicfinancialposition,usingactualdata.Fromtherelevantanalyticalresearch,thefollowingconclusionscanbedrawn:firstly,OCRrecognitionimprovestheefficiencyofdocumentprocessing,buthumanreviewisstillrequired;secondly,thedemandforbasicaccountingpositionshasdecreased,buttheimportanceoffinancialdataanalysisroleshasbecomemoreprominent.Keywords:artificialintelligence,financialpositions,innovation.I目錄TOC\o"1-3"\h\u中英文摘要 II一、引言（一）研究背景及意義人工智能技術(shù)正以前所未有的速度重構(gòu)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的工作模式。從基礎(chǔ)核算到數(shù)據(jù)分析，AI通過(guò)自動(dòng)化工具、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，已實(shí)現(xiàn)發(fā)票識(shí)別、自動(dòng)對(duì)賬、報(bào)表生成等重復(fù)性工作的高效處理。例如，德勤“小勤人”機(jī)器人可7×24小時(shí)處理費(fèi)用報(bào)銷(xiāo)，錯(cuò)誤率低于0.1%；亞馬遜采用AI系統(tǒng)自動(dòng)完成全球子公司稅務(wù)申報(bào)，效率提升90%。這一趨勢(shì)在2025年尤為顯著，會(huì)計(jì)與審計(jì)員已被列為高危職業(yè)。在此背景下，基礎(chǔ)財(cái)務(wù)崗位（如數(shù)據(jù)錄入員、核算會(huì)計(jì)）面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)工作中，80%以上的標(biāo)準(zhǔn)化流程已可通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，而人工操作的錯(cuò)誤率和成本劣勢(shì)日益凸顯。然而，技術(shù)變革不僅帶來(lái)崗位縮減，更引發(fā)了職業(yè)價(jià)值重構(gòu)的深層問(wèn)題：財(cái)務(wù)人員需從“數(shù)據(jù)記錄者”轉(zhuǎn)向“戰(zhàn)略分析師”，但現(xiàn)有研究顯示，僅12%的傳統(tǒng)財(cái)務(wù)從業(yè)者能進(jìn)入戰(zhàn)略決策層。本研究不僅從理論層面補(bǔ)充現(xiàn)有文獻(xiàn)中對(duì)AI技術(shù)影響崗位結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)分析，結(jié)合員工心理適應(yīng)與組織變革管理的跨學(xué)科視角；更從社會(huì)層面推動(dòng)教育機(jī)構(gòu)調(diào)整課程體系，培養(yǎng)復(fù)合型財(cái)務(wù)人才，緩解行業(yè)人才缺口。（二）研究?jī)?nèi)容本研究將圍繞以下核心問(wèn)題展開(kāi)：首先梳理AI在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景（如智能報(bào)銷(xiāo)、實(shí)時(shí)財(cái)務(wù)分析），量化基礎(chǔ)財(cái)務(wù)崗位的替代率與轉(zhuǎn)型需求；然后選取制造業(yè)、零售業(yè)等典型行業(yè)，對(duì)比分析AI應(yīng)用前后的崗位配置變化；最后提出轉(zhuǎn)型策略，包括企業(yè)建立人機(jī)協(xié)作流程、員工提升數(shù)據(jù)分析與跨部門(mén)溝通能力、高校開(kāi)設(shè)AI財(cái)務(wù)課程等。（三）可能的創(chuàng)新點(diǎn)及不足1.創(chuàng)新點(diǎn)：研究視角創(chuàng)新：突破現(xiàn)有文獻(xiàn)聚焦技術(shù)應(yīng)用的局限，結(jié)合員工心理適應(yīng)（如職業(yè)認(rèn)同感下降）與組織協(xié)同困境進(jìn)行多維分析；方法創(chuàng)新：采用混合研究方法，既通過(guò)數(shù)據(jù)以小看大分析行業(yè)趨勢(shì)，又通過(guò)深度訪談揭示員工轉(zhuǎn)型中的真實(shí)挑戰(zhàn)；實(shí)踐價(jià)值創(chuàng)新：提出“人機(jī)協(xié)作”的具體實(shí)施框架，例如在AI完成基礎(chǔ)核算后，人類(lèi)聚焦異常交易判斷與戰(zhàn)略決策支持。2.不足：數(shù)據(jù)時(shí)效性：盡管引用了2025年最新報(bào)告，但部分企業(yè)案例數(shù)據(jù)可能受限于樣本獲取的滯后性；技術(shù)動(dòng)態(tài)性：AI技術(shù)迭代迅速，本研究難以涵蓋生成式AI在財(cái)務(wù)分析中的最新應(yīng)用；地域局限性：主要基于國(guó)內(nèi)企業(yè)案例，對(duì)跨國(guó)企業(yè)的全球化財(cái)務(wù)崗位調(diào)整研究不足。文獻(xiàn)綜述該話題從人工智能開(kāi)始發(fā)展至今，已經(jīng)有很多學(xué)者以及相關(guān)人員對(duì)此進(jìn)行研究，并通過(guò)多種多樣的方式，從數(shù)據(jù)、案例分析等多個(gè)角度給出了相關(guān)的學(xué)術(shù)結(jié)論。通過(guò)他們的文章，可以獲取很多新的思路和靈感?！按笾且圃莆飬^(qū)”時(shí)代，以ChatGPT為代表的生成式人工智能憑借其技術(shù)優(yōu)勢(shì)引發(fā)行業(yè)變革并催生新業(yè)態(tài)，也為企業(yè)智能財(cái)務(wù)建設(shè)創(chuàng)造了新的發(fā)展契機(jī)，探尋企業(yè)財(cái)務(wù)管理智能化轉(zhuǎn)型之路是當(dāng)下亟待關(guān)注的重要議題（何瑛等，2025）。他們?cè)谖恼吕锾剿魅斯ぶ悄芎拓?cái)務(wù)建設(shè)的理論機(jī)制和實(shí)現(xiàn)途徑。人工智能時(shí)代的到來(lái)，改變了這種界限明確的現(xiàn)象，對(duì)財(cái)會(huì)工作提出更高的要求（周煥瑞，2025），他在文章中提出我們應(yīng)該創(chuàng)新思維，提高素質(zhì)，強(qiáng)化基礎(chǔ)，跨界學(xué)習(xí)等多角度深入采取措施。趙雯（2025）針對(duì)企業(yè)、審計(jì)機(jī)構(gòu)及監(jiān)管方分別提出建議：構(gòu)建智能化風(fēng)控中臺(tái)、加強(qiáng)算法審計(jì)能力、完善數(shù)據(jù)主權(quán)法規(guī)。盡管已有不少學(xué)者討論新興技術(shù)或人工智能對(duì)就業(yè)的影響,甚至預(yù)測(cè)會(huì)計(jì)人員可能是受影響最大的群體之一,然而以往研究大多從宏觀視角研究技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的影響,具體到某類(lèi)行業(yè)的研究不多,而從微觀——具體崗位視角討論的研究更少（楊莉，2023），楊莉因此進(jìn)一步深入論證了更為具體的典型企業(yè)財(cái)務(wù)崗變化，從未分析影響機(jī)制，給出了微觀層面的角度。當(dāng)然人工智能的發(fā)展帶來(lái)的不僅僅是機(jī)遇也有挑戰(zhàn)并存。吉寧婧（2025）在自己的文章中，從雙面的角度分析了技術(shù)帶來(lái)的影響，并提出了相關(guān)的解決方案，例如建議加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)，調(diào)整傳統(tǒng)審計(jì)模式，豐富審計(jì)技能教育類(lèi)型等，都為后續(xù)的研究提供了更廣闊的空間。隨著智能財(cái)務(wù)在建筑行業(yè)的不斷實(shí)踐與應(yīng)用,傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)工作內(nèi)容隨之改變,會(huì)計(jì)人員隊(duì)伍也逐步開(kāi)始職能轉(zhuǎn)型（王燏，2022）?；谌藱C(jī)共生的角度，蔣婕英（2022）提出了自己的看法，她建議智能時(shí)代財(cái)務(wù)人員近階段著力培養(yǎng)專業(yè)與業(yè)務(wù)勝任力,長(zhǎng)遠(yuǎn)打算需要持續(xù)加強(qiáng)技術(shù)(人機(jī)協(xié)作)與綜合實(shí)力,根據(jù)實(shí)際情況積極向強(qiáng)管理會(huì)計(jì)型、業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)型、數(shù)智財(cái)務(wù)型或綜合財(cái)務(wù)型智能財(cái)務(wù)人員學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)型。財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非單一的技術(shù)升級(jí)，而是一場(chǎng)系統(tǒng)性的管理革新和文化變革，要求企業(yè)在戰(zhàn)略層面進(jìn)行全面規(guī)劃和布局，在操作層面進(jìn)行深入實(shí)踐和探索（滿春，2025）。張禹晴（2025）對(duì)于新模式下企業(yè)如何優(yōu)化企業(yè)預(yù)算編制和路徑，通過(guò)分析研究，提出了逐步推進(jìn)智能財(cái)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)，加大培訓(xùn)力度，提升技術(shù)適應(yīng)性，加大培訓(xùn)力度，提升技術(shù)適應(yīng)性的建議。這對(duì)企業(yè)加快適應(yīng)人工智能模式下的企業(yè)格局轉(zhuǎn)變有很大的幫助。主體論述（一）應(yīng)用場(chǎng)景與挑戰(zhàn)人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用正經(jīng)歷從工具替代到系統(tǒng)重構(gòu)的變革，人工智能在財(cái)務(wù)崗位的核心場(chǎng)景圍繞效率提升、決策支持與風(fēng)險(xiǎn)管控展開(kāi)，同時(shí)也帶來(lái)了技術(shù)依賴、崗位轉(zhuǎn)型等多維挑戰(zhàn)。在財(cái)務(wù)核算與流程自動(dòng)化領(lǐng)域，以O(shè)CR、RPA為代表的技術(shù)通過(guò)智能識(shí)別發(fā)票信息、自動(dòng)匹配銀行流水等功能，將傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員從繁瑣的重復(fù)性勞動(dòng)中解放出來(lái)。這類(lèi)技術(shù)應(yīng)用不僅使企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本顯著降低，更通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程的自動(dòng)化處理，將財(cái)務(wù)核算的準(zhǔn)確性提升到一個(gè)新高度，有效降低合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。在財(cái)務(wù)分析與決策支持領(lǐng)域，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展，企業(yè)財(cái)務(wù)決策的傳統(tǒng)方式正面臨著巨大的變革。以往的財(cái)務(wù)管理依賴于歷史數(shù)據(jù)和人工經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)如今在大數(shù)據(jù)的推動(dòng)下，財(cái)務(wù)決策變得更加精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)和智能化（鄭頌恩，2025）。人工智能的價(jià)值延伸到了可以完善企業(yè)的商業(yè)洞察能力。普華永道的智能財(cái)務(wù)助手可以根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)自動(dòng)生成可視化報(bào)表，并通過(guò)模型識(shí)別收入趨勢(shì)異常、結(jié)構(gòu)不充分等關(guān)鍵信息，為管理層提供動(dòng)態(tài)決策支持。在稅務(wù)管理的相關(guān)領(lǐng)域，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)借助AI自動(dòng)適配多地區(qū)稅法，實(shí)現(xiàn)納稅申報(bào)流程的全自動(dòng)化，某企業(yè)應(yīng)用后稅務(wù)合規(guī)檢查效率大大提升；更有系統(tǒng)通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)識(shí)別研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除等稅收優(yōu)惠政策適用場(chǎng)景，幫助企業(yè)在合規(guī)框架下優(yōu)化稅務(wù)成本。然而，技術(shù)的推進(jìn)也暴露出多重挑戰(zhàn)。首先是對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的高度依賴，AI模型的決策精度直接受輸入數(shù)據(jù)的完整性的影響，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)系統(tǒng)與人工智能工具可能存在對(duì)接障礙，使數(shù)據(jù)無(wú)法結(jié)合起來(lái)分析，這就需要技術(shù)不斷地更新升級(jí)，隨著數(shù)據(jù)調(diào)整，中小企業(yè)往往支付不起高額的系統(tǒng)升級(jí)成本，面臨技術(shù)采納瓶頸。崗位結(jié)構(gòu)的劇烈調(diào)整更為顯著，全球大部分的會(huì)計(jì)憑證處理都將由AI完成，直接導(dǎo)致基礎(chǔ)核算崗位（如出納、記賬會(huì)計(jì)）需求銳減，而僅有小部分的傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員具備Python、PowerBI等數(shù)字技能，使技能與技術(shù)的不匹配引發(fā)的結(jié)構(gòu)性失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)加劇。其次決策層面，人工智能依賴機(jī)器思維產(chǎn)生結(jié)果，這就導(dǎo)致我們對(duì)他的思維只能做到系統(tǒng)更改，卻不能面對(duì)決策結(jié)果提出邏輯上的疑問(wèn)，當(dāng)財(cái)務(wù)人員無(wú)法干涉機(jī)器思維從而理解AI邏輯時(shí),就會(huì)弱化人類(lèi)在異常交易判斷、戰(zhàn)略決策中的核心作用；若數(shù)據(jù)存在偏差，算法偏見(jiàn)還可能引發(fā)其他問(wèn)題。數(shù)據(jù)安全同樣不容忽視，也是人們使用人工智能處理財(cái)務(wù)的一大挑戰(zhàn)。設(shè)想處理薪資、稅務(wù)等敏感信息時(shí)，若有心之人特意干涉，系統(tǒng)漏洞或黑客攻擊都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露，而跨國(guó)企業(yè)需同時(shí)滿足所涉及地區(qū)的全部法規(guī)要求，進(jìn)一步增加合規(guī)復(fù)雜度。盡管挑戰(zhàn)重重，人工智能對(duì)財(cái)務(wù)職能的重塑本質(zhì)上是升級(jí)的過(guò)程。它促使財(cái)務(wù)人員從簡(jiǎn)單的“數(shù)據(jù)記錄者”轉(zhuǎn)型為“價(jià)值創(chuàng)造者”，不再僅僅為枯燥的數(shù)據(jù)服務(wù)，可以通過(guò)自己的思維自己的能力去靈活的使數(shù)據(jù)服務(wù)于人，企業(yè)通過(guò)人機(jī)協(xié)作實(shí)現(xiàn)分工優(yōu)化，大大的提升效率——AI負(fù)責(zé)標(biāo)準(zhǔn)化流程處理，人類(lèi)聚焦異常交易研判等創(chuàng)造性工作。未來(lái)，隨著AI技術(shù)的發(fā)展、數(shù)字技能培訓(xùn)體系的完善以及倫理安全框架的構(gòu)建，AI將更深入地融入財(cái)務(wù)決策鏈條，推動(dòng)企業(yè)財(cái)務(wù)管理從效率驅(qū)動(dòng)向價(jià)值驅(qū)動(dòng)躍遷。劉勤和劉海燕（2025）就在自己的文章中預(yù)測(cè)Agent智能體憑借其自主決策、動(dòng)態(tài)協(xié)同與多目標(biāo)優(yōu)化能力，將推動(dòng)財(cái)務(wù)智能化向更高層次發(fā)展，并將助力企業(yè)提升決策效率與精準(zhǔn)度，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置與可持續(xù)發(fā)展。（二）實(shí)習(xí)經(jīng)歷與感悟第四次科技革命,以人工智能、量子技術(shù)和分子工程為核心,在全球范圍內(nèi)迅速席卷。在這場(chǎng)浪潮中,財(cái)務(wù)領(lǐng)域從業(yè)者特別是出納、會(huì)計(jì)等重復(fù)性高、分析思維占比少的崗位,將面臨被人工智能取代的風(fēng)險(xiǎn)。在社會(huì)步入信息化時(shí)代不可逆的趨勢(shì)下,財(cái)務(wù)從業(yè)者不得不審慎應(yīng)對(duì),除了履行本職責(zé)任與積累實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)外,更需緊密關(guān)注行業(yè)的整體動(dòng)態(tài)和其對(duì)崗位轉(zhuǎn)型的潛在影響,從而做好生涯發(fā)展規(guī)劃。張馨月（2024）曾在研究中，通過(guò)完整的文獻(xiàn)綜述查閱了解現(xiàn)狀和趨勢(shì)，根據(jù)CAAS職業(yè)適應(yīng)能力量表制作調(diào)查問(wèn)卷,抽選了大型、中型和小微企業(yè)三個(gè)不同規(guī)模企業(yè)中的財(cái)會(huì)從業(yè)者作為樣本,獲取財(cái)會(huì)人員相關(guān)資料進(jìn)行整理，最后,通過(guò)訪談對(duì)上述定量結(jié)果進(jìn)行質(zhì)的補(bǔ)充，一系列方式給予了我研究的靈感和方向。作為實(shí)習(xí)生，我簡(jiǎn)單采訪了實(shí)習(xí)企業(yè)的財(cái)務(wù)人員，發(fā)現(xiàn)大家在面對(duì)人工智能帶來(lái)的工作變化時(shí)，心里都有不少感受。這些真實(shí)的感受，反映出技術(shù)變革背后員工的適應(yīng)難題，主要集中在三個(gè)方面：首先，工作意義感消失。以前，財(cái)務(wù)工作人員每天忙著錄入憑證、核對(duì)賬目，雖然重復(fù)但很充實(shí)，覺(jué)得自己的工作實(shí)實(shí)在在。但人工智能出現(xiàn)之后，很多基礎(chǔ)工作被機(jī)器人替代，機(jī)器的快速完成，使不少人突然覺(jué)得自己“沒(méi)事做”，甚至產(chǎn)生了對(duì)自己過(guò)往工作意義的懷疑。一位在企業(yè)做了多年會(huì)計(jì)的姐姐說(shuō)：“以前手工記賬時(shí)，每筆賬都要反復(fù)檢查，現(xiàn)在機(jī)器人幾秒鐘就搞定，我每天就盯著電腦看有沒(méi)有異常數(shù)據(jù)，感覺(jué)自己變成了服務(wù)機(jī)器人的，找不到以前的專業(yè)感和成就感了?！边€有資深的財(cái)務(wù)主管提到，以前能帶新人、教經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)在年輕人學(xué)智能工具比自己還快，反而覺(jué)得自己落伍了。這種落差讓很多人對(duì)工作失去熱情。其次，新技能太難學(xué)。AI時(shí)代的財(cái)務(wù)工作，不再是記好賬就行，還要會(huì)分析數(shù)據(jù)、用各種軟件。但這對(duì)很多人來(lái)說(shuō)，簡(jiǎn)直是從頭再來(lái)。一位嘗試轉(zhuǎn)型的會(huì)計(jì)說(shuō)：“領(lǐng)導(dǎo)讓我用Python分析客戶付款情況，可我連怎么把數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件都不會(huì)，熬夜學(xué)了一個(gè)月，還是做不出像樣的圖表，最后只能找IT幫忙?！边@對(duì)年紀(jì)稍大的同事來(lái)說(shuō)更是雪上加霜，對(duì)于各家企業(yè)的資深財(cái)務(wù)，干了一輩子的工作突然被輕松取代已經(jīng)足夠難以接受了，當(dāng)單位要求大家習(xí)慣新的工作模式，學(xué)習(xí)新的工作軟件時(shí)，又因?qū)W習(xí)速度慢產(chǎn)生了更多的沮喪感，這會(huì)持續(xù)導(dǎo)致員工的積極性不高。最后，和機(jī)器的配合也成了難題。AI不是完全代替人，而是需要一起工作，但實(shí)際配合中問(wèn)題卻不少。比如，機(jī)器人標(biāo)記的“風(fēng)險(xiǎn)交易”，有三分之一其實(shí)是正常的，但系統(tǒng)不說(shuō)為什么標(biāo)記，財(cái)務(wù)人員只能自己重新查一遍，反而更麻煩，這就導(dǎo)致了“以前自己做賬，錯(cuò)了自己知道哪里錯(cuò)，現(xiàn)在機(jī)器做的，錯(cuò)了都不知道從哪改”的現(xiàn)象，還有工作節(jié)奏被打亂的問(wèn)題。人工作有固定的上班時(shí)間和休息時(shí)間，但機(jī)器卻可以在不被設(shè)置的情況下一直處于機(jī)動(dòng)狀態(tài)，這種“人機(jī)不同步”讓很多人感到焦慮，甚至影響了工作質(zhì)量。在人工智能時(shí)代,財(cái)務(wù)人員如何為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值,成為每個(gè)財(cái)務(wù)人員都要思考的問(wèn)題（秦亞琳，2019）。對(duì)此,財(cái)會(huì)人員應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變觀念,及時(shí)響應(yīng)變革,成為企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的"先行者";加強(qiáng)學(xué)習(xí),提升自身綜合能力;樹(shù)立持續(xù)學(xué)習(xí)的意識(shí);此外,企業(yè)管理者、學(xué)校和政府等外部力量應(yīng)積極發(fā)揮作用推動(dòng)財(cái)會(huì)人員的轉(zhuǎn)型（陳碧秀，2021）。針對(duì)這些問(wèn)題，其實(shí)企業(yè)還可以根據(jù)員工年齡和基礎(chǔ)，分層次培訓(xùn)。比如給年紀(jì)大的同事先教簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析工具，慢慢過(guò)渡；培訓(xùn)時(shí)結(jié)合實(shí)際工作場(chǎng)景，比如“怎么用表格分析本月成本異?！?，讓大家學(xué)了就能用。還可以明確人機(jī)分工和責(zé)任，制定規(guī)則告訴大家，哪些事機(jī)器做，哪些事人做，出了問(wèn)題誰(shuí)負(fù)責(zé)。比如規(guī)定“機(jī)器處理90%的常規(guī)賬目，人負(fù)責(zé)剩下10%的復(fù)雜情況”，減少責(zé)任不清的焦慮。AI帶來(lái)的變化，對(duì)財(cái)務(wù)人員來(lái)說(shuō)就像一場(chǎng)“職業(yè)地震”，大家不僅要學(xué)新技能，還要重新適應(yīng)工作的意義和角色。企業(yè)不能只盯著技術(shù)帶來(lái)的效率，還要關(guān)心員工的感受，幫大家跨過(guò)心里的坎。只有讓員工從“害怕機(jī)器”變成“會(huì)用機(jī)器”，才能真正實(shí)現(xiàn)“人和技術(shù)一起進(jìn)步”，而不是讓技術(shù)變成員工的“對(duì)手”。畢竟，再好的技術(shù)，也需要人來(lái)用好它、駕馭它。數(shù)據(jù)處理與分析（一）2020-2023相關(guān)統(tǒng)計(jì)量變化表SEQ表\*ARABIC12020-2023人工智能在財(cái)務(wù)方面相關(guān)統(tǒng)計(jì)量這張表格清晰展現(xiàn)了2020-2023年人工智能對(duì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的深刻影響，首先交易處理效率飛躍。交易處理速度從2020年的75筆/分鐘飆升至2023年的2100筆/分鐘，短短三年增長(zhǎng)近28倍。這表明人工智能極大提升了財(cái)務(wù)交易處理的效率，能夠快速應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)，滿足業(yè)務(wù)規(guī)模擴(kuò)大的需求，為企業(yè)運(yùn)營(yíng)提供強(qiáng)大的效率支持。其次自動(dòng)化程度顯著提升。自動(dòng)化率從18%躍升至82%，意味著越來(lái)越多的財(cái)務(wù)流程由人工智能自動(dòng)完成。這不僅減少了人工干預(yù)，降低人為錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)，還使財(cái)務(wù)工作流程更加標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化，釋放人力去從事更具價(jià)值的工作。最后成本節(jié)約成效突出。人力成本節(jié)約從12%提升至63%，人工智能替代了大量重復(fù)性、基礎(chǔ)性財(cái)務(wù)工作，直接減少了人力投入，降低企業(yè)人力成本開(kāi)支。運(yùn)營(yíng)成本下降幅度從9%擴(kuò)大到52%，自動(dòng)化流程與高效處理減少了中間環(huán)節(jié)損耗，優(yōu)化資源配置，提升整體運(yùn)營(yíng)效益。異常檢測(cè)成本從$8.50/筆降至$0.90/筆，人工智能憑借算法和數(shù)據(jù)分析能力，更精準(zhǔn)且低成本地識(shí)別異常，增強(qiáng)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管控能力，同時(shí)降低風(fēng)險(xiǎn)管理成本。這意味著企業(yè)財(cái)務(wù)流程正經(jīng)歷根本性重塑。原本依賴大量人工操作的重復(fù)性、標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)節(jié)，如記賬、對(duì)賬等，被人工智能快速、精準(zhǔn)地執(zhí)行。企業(yè)得以精簡(jiǎn)中間繁瑣的人工步驟，構(gòu)建起更為流暢、高效的財(cái)務(wù)作業(yè)流水線。同時(shí)，運(yùn)營(yíng)成本的降低讓企業(yè)有更多資金用于技術(shù)研發(fā)、市場(chǎng)拓展等核心業(yè)務(wù)，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)多元化發(fā)展和競(jìng)爭(zhēng)力提升。率先深度應(yīng)用人工智能的企業(yè)在成本和效率上獲得巨大優(yōu)勢(shì)。人力成本和運(yùn)營(yíng)成本的降低，使得企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)在價(jià)格上更具競(jìng)爭(zhēng)力，能夠以更低價(jià)格吸引客戶，擴(kuò)大市場(chǎng)份額。高效的財(cái)務(wù)處理能力也意味著企業(yè)能更快地響應(yīng)市場(chǎng)變化，做出精準(zhǔn)的財(cái)務(wù)決策，在瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)中搶占先機(jī)。對(duì)于那些未能及時(shí)跟上人工智能應(yīng)用步伐的企業(yè)，在成本和效率上與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手差距逐漸拉大，生存空間受到擠壓。這將促使行業(yè)內(nèi)資源進(jìn)一步向具備技術(shù)優(yōu)勢(shì)的企業(yè)集中，加速行業(yè)整合進(jìn)程。小型企業(yè)可能因難以承受人工智能應(yīng)用的成本和技術(shù)門(mén)檻而被大型企業(yè)并購(gòu)或淘汰，行業(yè)集中度不斷提高，市場(chǎng)格局發(fā)生重塑。美的集團(tuán)近十年財(cái)務(wù)崗位需求量表SEQ表\*ARABIC2美的集團(tuán)近十年財(cái)務(wù)崗位需求量從2015-2024年美的集團(tuán)財(cái)務(wù)崗位需求數(shù)量數(shù)據(jù)來(lái)看，呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢(shì)。在2015-2018年間，崗位需求數(shù)量從65人逐步增長(zhǎng)至170人，隨后自2019年開(kāi)始出現(xiàn)回落態(tài)勢(shì)，到2024年降至114人。在2015-2018年期間，美的集團(tuán)業(yè)務(wù)可能處于快速擴(kuò)張階段，市場(chǎng)份額不斷擴(kuò)大，業(yè)務(wù)規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)，導(dǎo)致對(duì)財(cái)務(wù)人員的需求相應(yīng)增加。此時(shí)人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用尚處于起步探索階段，更多是輔助人工操作，無(wú)法完全替代人力完成復(fù)雜的財(cái)務(wù)工作，所以仍需要大量基礎(chǔ)財(cái)務(wù)人員來(lái)處理日常事務(wù)，如賬務(wù)核算、財(cái)務(wù)報(bào)表編制等基礎(chǔ)工作。隨著時(shí)間推進(jìn)到2019-2024年，人工智能技術(shù)在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸深入。一方面，財(cái)務(wù)機(jī)器人、自動(dòng)化財(cái)務(wù)軟件等人工智能工具不斷成熟，能夠高效處理重復(fù)性、標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)財(cái)務(wù)工作，如發(fā)票錄入、銀行對(duì)賬等，大大提升了工作效率，從而減少了對(duì)基礎(chǔ)財(cái)務(wù)崗位的人力需求。另一方面，人工智能的數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)等功能逐漸完善，使得企業(yè)更傾向于招聘具備數(shù)據(jù)分析能力、能夠利用人工智能工具進(jìn)行財(cái)務(wù)決策支持的復(fù)合型人才，而不再單純依賴大量基礎(chǔ)核算人員，導(dǎo)致基礎(chǔ)財(cái)務(wù)崗位需求數(shù)量下降。由此可見(jiàn)，基礎(chǔ)財(cái)務(wù)崗位面臨巨大沖擊。隨著自動(dòng)化率的提高，大量基礎(chǔ)核算、數(shù)據(jù)錄入等崗位需求銳減。許多僅掌握傳統(tǒng)財(cái)務(wù)技能的人員可能面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。以出納崗位為例，在人工智能高度普及的企業(yè)，現(xiàn)金收付、銀行存款核對(duì)等工作被智能系統(tǒng)替代，出納人員崗位數(shù)量大幅減少。但同時(shí)也帶來(lái)新的機(jī)遇。人工智能處理基礎(chǔ)工作后，為財(cái)務(wù)人員騰出時(shí)間和精力去專注于高層次的財(cái)務(wù)工作，如利用專業(yè)知識(shí)結(jié)合人工智能提供的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，為企業(yè)提供更具前瞻性的財(cái)務(wù)決策建議。企業(yè)對(duì)具備人工智能技術(shù)應(yīng)用能力、數(shù)據(jù)分析能力以及戰(zhàn)略思維的復(fù)合型財(cái)務(wù)人才需求大增，這為財(cái)務(wù)人員的職業(yè)發(fā)展開(kāi)辟了新的上升通道。通過(guò)研究，余鳳蓮（2025）揭示了財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)字化、管理分析智能化等公司治理與財(cái)務(wù)變革的重要目標(biāo)，提出智能化財(cái)務(wù)管理、優(yōu)化管理流程，構(gòu)建無(wú)人財(cái)務(wù)共享中心、加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)外部生態(tài)互聯(lián)互通等發(fā)展路徑，為企業(yè)實(shí)現(xiàn)更高效的資源配置，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制能力，提升決策的科學(xué)性和及時(shí)性，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利地位貢獻(xiàn)微薄力量。五、結(jié)論與建議（一）研究結(jié)論1.AI應(yīng)用對(duì)基礎(chǔ)崗位的替代效應(yīng)顯著技術(shù)替代已從單一流程滲透發(fā)展為系統(tǒng)性崗位重構(gòu)。當(dāng)企業(yè)AI流程覆蓋率超過(guò)一定比例時(shí)，基礎(chǔ)崗位開(kāi)始出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性縮減。值得注意的是，管理型崗位需求隨AI應(yīng)用同步增長(zhǎng)，說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步并非簡(jiǎn)單的“機(jī)器換人”，而是推動(dòng)崗位結(jié)構(gòu)向“金字塔”型演化——底層核算崗減少，中層分析崗和高層決策崗增加。2.數(shù)字技能是職業(yè)留存的核心壁壘中介效應(yīng)顯示，缺乏AI工具能力的財(cái)務(wù)人員更易被替代，而掌握數(shù)據(jù)清洗、可視化分析等技能者能在人機(jī)協(xié)作中獲得新角色。這解釋了為何部分企業(yè)出現(xiàn)“崗位縮減與人才短缺并存”的悖論，技術(shù)進(jìn)步放大了技能錯(cuò)配，而非單純減少崗位總量。（二）實(shí)踐建議1.企業(yè)層面：建立“人機(jī)協(xié)作”崗位體系，明確AI處理標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)、人類(lèi)聚焦異常判斷與戰(zhàn)略支持的分工模式；實(shí)施“財(cái)務(wù)技能升級(jí)計(jì)劃”，將Python、PowerBI等工具培訓(xùn)納入年度預(yù)算，建立AI能力認(rèn)證體系；2.個(gè)人層面：在深耕財(cái)務(wù)專業(yè)知識(shí)的同時(shí)，強(qiáng)化數(shù)據(jù)建模（如Excel高級(jí)函數(shù)、Python）和商業(yè)溝通能力；主動(dòng)參與業(yè)財(cái)融合項(xiàng)目，積累跨部門(mén)協(xié)作經(jīng)驗(yàn)，從“財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)提供者”轉(zhuǎn)型為“業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘者”。3.政策與教育層面：政府出臺(tái)“數(shù)字財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型補(bǔ)貼”，對(duì)中小企業(yè)AI技術(shù)采購(gòu)、員工培訓(xùn)給予稅收優(yōu)惠；高校財(cái)務(wù)專業(yè)增設(shè)“智能財(cái)務(wù)”核心課程，推動(dòng)案例教學(xué)與實(shí)驗(yàn)室建設(shè)，培養(yǎng)“懂技術(shù)、會(huì)分析、能決策”的復(fù)合型人才。參考文獻(xiàn)[1]何瑛,趙欣越,朱子明.ChatGPT賦能智能財(cái)務(wù)建設(shè)的理論機(jī)制與實(shí)施路徑[J].會(huì)計(jì)之友,2025,(10):94-101.[2]周煥瑞.人工智能對(duì)財(cái)會(huì)行業(yè)的影響和應(yīng)對(duì)措施[J].中國(guó)會(huì)展(中國(guó)會(huì)議),2025,(08):143-145.DOI:10.20130/ki.1674-3598.2025.08.031.[3]趙