管理会计作为组织管理的重要组成部分，其目标是提供决策支持、优化资源配置、提升经营效率。在信息化、数字化浪潮的推动下，管理会计正面临着一系列的机遇与挑战。一方面，海量的数据和复杂的业务场景对管理会计的数据处理能力提出了更高的要求；另一方面，日益激烈的市场竞争要求管理会计能够快速响应市场，做到及时、精准决策。生成式人工智能以其卓越的数据生成与处理能力以及类人化的自适应学习能力，能够有效解决这些问题，提升管理会计的工作效率和决策质量。尽管生成式人工智能在管理会计中的应用前景广阔，但目前在实践中仍面临一些挑战和问题。例如，如何有效集成和嵌入生成式人工智能技术、如何构建完善的技术应用制度规范、如何保障数据的安全性和隐私性等。这些问题需要在技术应用过程中，予以充分考虑和应对。本文旨在探讨生成式人工智能的技术特征及其对管理会计的积极影响，分析其在管理会计中的具体应用场景和应用路径，以期为管理会计的创新发展提供有益的参考和借鉴。

一、生成式人工智能的技术特征

生成式人工智能是一种利用复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集中学习，以创造新的原创内容的人工智能技术，作为AI领域的一个重要分支，其核心技术原理是通过深度学习和复杂的算法模型，使机器能够模拟人类的创造性和生成能力，从而生成全新的、有价值的信息[1]。第一，生成式人工智能具备强大的数据生成与处理能力。传统的数据处理方式往往依赖于人工的筛选和分析，效率低下且易出错。生成式人工智能依托多层变换器架构(Transformer)模型能够自动地从海量的数据中提取有价值的信息，并通过深度学习技术进行深入地分析与挖掘。这不仅大大提高了数据处理的效率，还为各种决策提供了更为准确和全面的依据。第二，生成式人工智能具有类人化的自适应学习能力。传统的规则式系统在面对复杂多变的应用场景时，往往显得力不从心。生成式人工智能依托思维链(Chain-of-Thought,Co T)技术能够对大量数据进行学习，不断优化模型和算法，以适应不同的环境和需求[2]。这种自适应学习能力使得生成式人工智能能够像人类一样，不断地学习和进步，从而更好地服务于人类社会。第三，生成式人工智能还具备高效的信息交互能力。随着自然语言处理、语音识别、人类反馈强化学习、人工智能生成内容等技术的不断发展，生成式人工智能已经能够实现与人类的无缝对接。人类可以通过自然语言与机器进行交流，而机器也能够理解并回应人类的需求。这种高效的信息交互方式不仅提高了人机交互的效率，还为人类的生活和工作带来了极大的便利。第四，生成式人工智能还具备高度的可扩展性和灵活性。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，生成式人工智能可以不断地进行升级和优化，以适应新的需求和挑战。这种可扩展性和灵活性使得生成式人工智能能够持续保持其领先地位，并为人类社会的发展提供源源不断的动力。

二、生成式人工智能对管理会计的影响

(一)为管理会计提供决策支持

生成式人工智能通过其强大的数据处理和分析能力，能够为管理会计提供更为准确、全面的决策支持[3]。一是能够处理和分析海量的会计数据，提取出有价值的会计信息。传统管理会计的数据处理方式往往受限于人力和时间的限制，难以对大量会计数据进行深入地分析。生成式人工智能则能够自动地对海量会计数据进行筛选、分类和整合，挖掘出隐藏在数据背后的规律和趋势，为管理决策提供更为准确的数据支持。二是能够利用机器学习技术，对历史数据进行学习和预测。通过对过去的数据进行训练，生成式人工智能能够建立预测模型，对未来的发展趋势进行预测。这种预测能力使得管理会计能够提前预见潜在的风险和机遇，从而做出更为明智的决策。三是能够结合自然语言处理、思维链技术，对文本信息进行解析和理解。这使得管理会计能够处理和分析来自各种渠道的文本数据，如社交媒体、新闻报道等，获取更为全面和及时的市场信息。这些信息对于制定市场策略、调整经营计划等决策具有重要的参考价值。

(二)提高管理会计的工作效率

传统的管理会计工作往往依赖自然人主导来完成数据处理、报表编制和财务分析等任务，这些工作繁琐且耗时。生成式人工智能的引入，使得这些任务得以自动化完成，大大提高了工作效率。一是能够自动生成报表。通过预设的规则和算法，机器能够自动对会计数据进行清洗、整理和分析，生成所需的报表和图表。这不仅减少了人工操作的繁琐性，还提高了数据处理的准确性和一致性。二是能够实时更新和监测数据。与传统的手动更新方式相比，生成式人工智能能够实时地抓取和更新数据，确保数据的及时性和准确性。这使得管理会计能够更快速地获取到最新的信息，及时作出决策和调整。三是能够优化工作流程。通过对工作流程的自动化和智能化改造，生成式人工智能能够减少人工干预的环节，降低出错率，提高工作效率。同时，它还能够根据实际需求进行个性化设置，使工作流程更加符合组织的实际情况和需求。

(三)提升管理会计的信息交互效果

生成式人工智能通过自然语言处理、语音识别等技术，能够实现人机之间的无缝对接，提升信息交互的效率和效果。一是能够实现自然语言交互。通过自然语言处理技术，机器能够理解和解析人类的自然语言输入，并给出相应的回应。这使得管理会计能够通过自然语言与机器进行交互，无需学习复杂的编程语言或操作界面。这种交互方式更加直观、自然，提高了信息交互的便捷性和效率。二是能够提供智能化的信息推送。通过对数据的分析和学习，生成式人工智能能够识别出有价值的信息，并将其主动推送给管理会计。这使得管理会计能够更快速地获取到所需的信息，减少了信息搜索和筛选的时间成本。三是能够实现多渠道的信息整合和呈现。生成式人工智能能够将从不同来源获取的信息进行整合和呈现，使决策者能够更全面地了解组织的运营状况和市场环境[4]。同时，它还能够根据不同的需求，将信息以图表、报告等形式进行可视化呈现，提高了信息的可读性和易懂性。

三、生成式人工智能在管理会计中的应用场景

在数字化时代，管理会计作为组织决策的重要支撑，正面临着前所未有的挑战与机遇。挑战在于，随着大数据、云计算、人工智能等技术的迅猛发展，管理会计的传统模式已难以适应信息爆炸的时代需求。数据的海量性、复杂性和实时性要求管理会计必须迅速提升自身的数据处理与分析能力，以支撑组织的精准决策。同时，管理会计还需要应对信息安全、隐私保护等新型风险，确保数据的安全可靠。当然，挑战之中亦孕育着机遇。数字化技术可以为管理会计提供强大的工具与平台，使其能够更高效地收集、整合、分析数据，提升决策的科学性和精准性。此外，管理会计还可以通过数字化手段加强与业务部门的协同，实现信息的实时共享与反馈，从而优化资源配置，提升组织绩效。因此，管理会计应积极拥抱数字化变革，抓住机遇，迎接挑战，为组织的可持续发展贡献力量。如图1所示，生成式人工智能以其强大的数据生成与处理能力、类人化的自适应学习能力以及高效的信息交互能力，为管理会计提供了新的解决方案。通过将生成式人工智能应用于预测分析、成本控制、风险管理和绩效评估等场景，组织可以更加精准地把握市场趋势，实现成本的有效控制，及时应对潜在风险，以及客观全面地评估运营绩效。

图1 生成式人工智能在管理会计中的应用机理

(一)预测分析场景：优化战略规划和决策

预测分析是管理会计中的重要环节，它涉及对未来业务趋势的预测和判断。生成式人工智能凭借其强大的数据生成与处理能力，可以有效地对海量数据进行挖掘和分析，从而发现数据背后的规律和趋势。通过构建预测模型，生成式人工智能能够对组织未来的发展、经营、利润等关键指标进行预测，为组织的战略规划和决策提供有力的依据。在实际应用中，生成式人工智能可以根据历史数据和实时数据，对业务发展趋势进行预测，帮助组织制定更加精准的发展计划和营销策略[5]。此外，生成式人工智能还可以对市场需求、竞争对手动态等外部因素进行监测和分析，从而为组织提供更加全面的市场环境预测。

(二)成本控制：实现成本有效控制

成本控制是管理会计的核心任务之一，它直接关系到组织的盈利能力和市场竞争力。生成式人工智能可以通过对成本数据的深度分析和挖掘，帮助组织发现成本控制的薄弱环节，并提出针对性地优化建议。一方面，生成式人工智能可以对组织的生产、采购、销售等各个环节的成本数据进行实时监控和分析，帮助组织及时发现成本异常和浪费现象。例如，通过对生产过程中的物料消耗、设备运行等数据的分析，生成式人工智能可以找出生产过程中的瓶颈和浪费点，提出改进措施，降低生产成本。另一方面，生成式人工智能还可以通过对历史成本数据的分析和学习，构建成本预测模型，为组织制定成本控制目标和预算提供依据———组织可以根据预测结果，调整采购策略、生产计划等，实现成本的有效控制。

(三)风险管理：风险预警与有效应对

风险管理是管理会计中不可或缺的一部分，它涉及组织运营过程中可能出现的各种风险的识别、评估和控制。生成式人工智能可以通过对大量数据的分析和挖掘，帮助组织发现潜在的风险因素，并提供相应的风险预警和应对措施。生成式人工智能可以通过对财务数据、市场数据、竞争对手数据等多维度数据的分析，识别出可能对组织的运营和盈利产生负面影响的风险因素。例如，通过对市场趋势的分析，发现潜在的市场风险；通过对竞争对手的分析，发现可能的竞争风险[6]。生成式人工智能可以根据识别出的风险因素，构建风险评估模型，对风险的大小和可能性进行量化评估。这有助于组织更加准确地了解风险状况，制定相应的风险应对措施。生成式人工智能还可以提供风险预警功能，当识别到潜在风险时，及时发出预警信号，提醒组织采取相应的风险应对措施，避免或减少风险带来的损失。

(四)绩效评估：实现自动化计算和分析

绩效评估是管理会计中的一项重要任务，它旨在对组织的运营效率和成果进行客观、全面地评价。生成式人工智能可以通过构建绩效评估模型，对组织的各项绩效指标进行自动化计算和分析，为组织提供更加准确、及时的绩效评估结果。生成式人工智能可以根据组织的战略目标和业务特点，设定相应的绩效指标和评价标准。通过对这些指标和标准的实时监控和分析，生成式人工智能可以帮助组织了解自身的运营状况和成果表现，发现存在的问题和不足。生成式人工智能可以对绩效数据进行深度挖掘和分析，发现绩效背后的影响因素和规律。这有助于组织更加深入地了解自身的运营状况，找到提升绩效的有效途径。生成式人工智能还可以根据绩效评估结果，为组织制定改进方案和措施提供建议。通过持续优化和改进，组织可以不断提升自身的运营效率和成果表现，实现可持续发展。

四、生成式人工智能在管理会计中的应用路径

(一)技术嵌入

技术嵌入的关键在于将生成式人工智能技术与管理会计系统进行有机融合，实现技术的无缝对接。要对现有的管理会计系统进行全面评估。这包括分析系统的技术架构、数据流程以及业务需求，从而明确生成式人工智能技术的切入点。通过对系统的深入了解，可以确保生成式人工智能技术与管理会计系统的兼容性和协同性。选择合适的生成式人工智能技术模型进行集成。目前，国内的生成式人工智能模型较多，较为常用的有文心一言、讯飞星火等，不同组织应根据实际情况和需求，选择适用性的生成式人工智能技术模型。同时，还需要考虑技术的可扩展性和灵活性，以便在未来进行升级和优化。进行系统的集成开发和测试。包括将生成式人工智能技术与管理会计系统进行对接、调试和优化，确保系统的稳定性和性能。在测试阶段，需要充分模拟实际工作环境和业务场景，对系统进行全面的测试和验证，以确保其在实际应用中的可靠性和有效性。

(二)构建多功能集成平台

在技术嵌入的基础上，构建基于生成式人工智能的管理会计平台是关键环节。这个平台应具备数据共享与协同、智能化决策支持以及可视化展示与交互等功能。平台应实现数据的实时共享和协同处理。通过整合各个业务系统的数据资源，打破数据孤岛，实现数据的互通互用。这有助于管理会计人员快速获取所需数据，进行高效地分析和决策。平台应利用生成式人工智能技术的预测分析和决策支持功能，为管理会计人员提供智能化的决策建议和优化方案。通过对历史数据的学习和分析，生成式人工智能技术可以预测未来的业务趋势和风险点，为管理会计人员提供有针对性的决策支持。平台还应提供直观、易用的可视化界面，方便管理会计人员进行数据查看、分析和操作。通过图表、仪表盘等可视化工具，将复杂的数据以直观的方式呈现出来，提高数据的可读性和理解性[7]。同时，平台还应支持多种交互方式，如语音识别、自然语言处理等，提高人机交互的效率和便捷性。

(三)制定技术应用制度规范

为确保生成式人工智能在管理会计中的有效应用，制定技术应用制度规范，以明确技术应用的目标、原则、流程和责任，确保技术的合规性和安全性。一是明确技术应用的目标和原则。需要明确生成式人工智能在管理会计中的应用目标，如提高决策效率、优化资源配置等。同时，还应遵循合法、合规、安全等原则，确保技术的健康、稳定发展。二是制定详细的技术应用流程和规范。这些流程和规范应涵盖数据的采集、处理、分析和应用等各个环节，明确各个环节的责任人和操作要求。通过制定明确的流程和规范，可以确保技术应用的有序进行，减少操作失误和风险。三是建立技术应用评估和监督机制。需要定期对生成式人工智能在管理会计中的应用进行评估和监督，了解技术的应用效果和问题。通过评估和监督，可以及时发现问题并进行调整和优化，确保技术的持续改进和提升。四是加强技术应用培训和宣传。需要加强对管理会计人员的技术应用培训和宣传，增强他们的技术应用能力和意识。通过培训和宣传，可以使管理会计人员更好地理解和应用生成式人工智能技术，充分发挥其在管理会计中的潜力。

生成式人工智能在管理会计领域有着巨大的应用潜力。生成式人工智能强大的数据生成与处理能力、类人化的自适应学习能力以及高效的信息交互能力，能够精准预测市场趋势，为预算决策提供有力支持；能够智能分析成本构成和变动规律，为成本控制提供全新的解决方案；能够实时监测风险信号，提前预警并提供应对策略，有效降低组织财务风险；能够较为客观公正地评估员工的工作表现，为组织人力资源管理提供科学依据。展望未来，随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，生成式人工智能与管理会计的深度融合将为组织带来更加高效的决策支持和价值创造。

参考文献:

[1]生成式人工智能重构人类知识生产与思维方式-中国社会科学网[EB/OL].(2023-04-18)[2024-03-14].

[3]谭韵,张松林.ChatGPT在会计领域的应用前景､挑战及对策[J].财会研究,2023(4):48-52.

[4]程光,程翠柳.基于ChatGPT的管理会计应用场景研究[J].会计之友,2024(6):15-20.

[5]傅元略.GPT智能体能否为会计带来新机遇?:管理会计的核心职能“三设计一决策”与GA融合[J].中国管理会计,2023(3):39-48.

[6]胡云.生成式人工智能对会计行业的影响探讨:以Chat GPT为例[J].中国注册会计师,2023(10):88-96.

[7]金源,李成智.ChatGPT对智能财务体系的影响:场景优化,技术革新与人员转型[J].财会月刊,2023,44(15):23-30.

基金资助:山西省社科联“十四五”“山西战略性新兴支柱产业构建研究”课题编号(SSKLZDKT2021185);

文章来源:孙淑萍.生成式人工智能在管理会计中的应用研究[J].商业经济,2024,(10):156-158.