研究生学位论文选题存在的问题、原因及对策
没有好的积累，就不会有“善于发现的眼睛”
——研究生学位论文选题存在的问题、原因及对策
从近年来笔者了解到的法学研究生学位论文开题与答辩情况来看，许多研究生的论文质量不佳，有时甚至几十篇论文选不出一两篇优秀论文，致使学院给定的优秀论文名额经常出现空缺。为什么会发生这样的问题？除论文语言表达和论证质量存在较多问题外，一个特别重要的问题就是研究生学位论文选题质量不佳。
论文选题质量不佳的表现
笔者观察发现，研究生学位论文选题质量不佳主要表现为以下几个方面：
一是重复选题，使论文内容千篇一律。比如，前些年，许多法学研究生将家庭暴力问题作为学位论文的主题，但又没有能力挖掘出更多更新的内容，使论文内容重复、毫无新意。
二是“一窝蜂”追逐热点、前沿问题，使得众多论文浅尝辄止，亮点不多。比如近年来，人工智能和大数据成为众多研究生学位论文选题追逐的热点，但因为积累不够，对相关前沿科技知识及其法学理论了解不深入，容易流于人云亦云。
三是与论文选题相关的学科知识积累不够，容易止于一般性现象描述，比如前面提到的家庭暴力问题以及环境污染法律治理、青少年犯罪等选题，许多学生写作时容易流于对相关社会事实的描述和评论，较难运用法学理论和法学知识进行深入分析，自然难以写出高质量的论文。
四是因理解偏差造成对选题内涵的错误理解。比如，有的学生以“房屋装修污染的法律应对”为主题，在论述中认为是消费者购买劣质装修材料引发了住房“环境污染”，并就此探讨住宅装修环境污染损害赔偿问题。这其实是一个因购买不合格商品导致的消费者权益保障问题，与“环境污染损害赔偿问题”关系不大。此类选题“误读”的根源在于对与选题有关的知识和理论把握不到位，自然也会影响到论文质量。
论文选题质量不佳的成因
到底是什么原因造成研究生学位论文选题不佳，以至于论文质量受到显著影响？经过长期观察和调研，笔者认为主要有以下几个方面的原因：
第一，研究生专业知识基础不牢固，相关理论知识积累不够，这是造成研究生学位论文选题质量不佳的一个主要原因。受灌输式教育和早已养成的路径依赖影响，许多学生即便进入研究生阶段也难以完成学习模式的转变，仍习惯于听课、背题和考试，很难积极主动地阅读本学科的专业理论书籍，并养成理论思考习惯。这使得许多学生很难从生活实践中发现好的论文选题，也因为阅读专业书籍少或缺乏理论激发而不能关注到当前学术研究中的重要理论问题或实践问题。从笔者调研的情况看，在三年研究生学习生涯中，能够认真读完几本法学名著的学生非常少。可见，没有好的积累，就不会有“善于发现的眼睛”，这是许多研究生难以发现有价值的论文选题的重要原因之一。
第二，许多研究生在三年研究生学习过程中，难以养成基本的学术思维，这也是他们难以找到优质论文选题的重要原因之一。良好学术思维的初步形成，离不开扎实的学术作品阅读和积极的理论思考训练，读书少，且不愿意进行艰苦理论思维，使许多学生难以养成良好学术思维。要想成为一名优秀的法学专业研究生，基本的批判性思维、分析与综合思维、逻辑思维必不可少，这些思维形式的形成只能建立在多读、多练、多想、多写基础上。当然，也离不开导师的指导培育，但“师父领进门，修行在个人”。如果学生缺乏主动性，那么三年的研究生学习生涯也难以形成良好的学术思维素质。学位论文选题不佳，不过是没有形成良好的学术思维反映的一个结果而已。
第三，研究生教育的实际定位存在一定“错位”。从法学研究生教育定位看，绝大多数研究生名义上被定位于法学实践方向，即“法律专业硕士”，但却普遍在论文选题上实际被要求或倾向于选择那些偏重法学理论或部门法理论的方向，而对法学实践方向缺乏关注或者因为实践经验不足而无法合理关注。这也是引发许多研究生学位论文写作普遍过于追求理论化的重要原因之一。研究生阶段更多地仍以专业知识学习为主，对学科理论的关注只是刚刚开始或较少顾及，这对过于看重学位论文理论创新的研究生形成了很大压力，使得许多人会选择已经的成熟问题或者往届学生选择较少的前沿问题作为自己的选题方向。前者因为占有资料丰富容易成文，后者因为选题内容较新而被认为“创新”成分较多。对研究生学位论文的这种学术定位和学术创新要求，并不完全符合研究生培养的内在规律。笔者认为，在学生读研阶段，应该强化学生的基础知识和基础理论积累以及相应法律实践训练，鼓励学生在深化知识积累基础上提出问题和观点，不要一味将理论创新和学术创造作为硕士研究生学位论文的硬性和重点要求。当然，这不意味着不关注学术人才的培养和选拔，相反，通过日常的知识积累和学术思维训练，那些有学术天赋和学术兴趣的人，自然会脱颖而出。
改善论文选题质量的建议
基于以上观察分析，笔者在此为法学研究生学位论文选题质量的提高，提出以下几点粗浅建议：
首先，研究生学习期间，学院和导师应当指导学生多读书、多练习、多思考，完成扎实的知识积累和学术写作基本训练。研究生在长达三年的学习过程中，一定要多读专业理论书籍，最好在导师指导下组织经常性读书会，养成写作读书笔记、探讨理论问题的好习惯。同时，要积极参与法律实践的观摩和实习，在实践中检验学到的理论知识并激发思考兴趣，而不是临毕业时才去进行一段“程序式”实习，敷衍了事。应注重理论对实践的指导和实践对理论的反馈，这样写出来的学位论文，才会接地气。
其次，要积极主动发现并思考学术问题。学术研究，不管是来自理论的还是实践的，都应当以“发现者的眼光”观察并提出感兴趣的问题，通过与同学和老师讨论，逐步培养学术问题意识，训练学术思维。同时，在日常论文选题和写作过程中，要不断检验其学术思考的合理性，从而培养学术思维能力。
最后，学院和导师应更加积极充分地履行好研究生培养的职责和义务，利用好学术报告会、学术沙龙、读书会、学术写作训练课、学术规范专题指导、法律实践实习等有助于培养学生学术思维与写作能力的活动形式，为学生学术思维的养成提供更好的专业训练指导。经过较长时期的训练和积累，研究生的学术思考能力会逐渐成长起来，学位论文的选题质量和写作质量自然也会得到提高。
（作者为上海政法学院教授、《法学论坛》杂志责任编辑）
【【专家观点】我国公共数据开放面临的问题及对策研究】
自2009年世界上第一个数据开放网站上线以来，公共数据开放已成为各国发展大数据的重要战略举措之一。近年来，我国公共数据开放取得了明显进展，但是仍然存在数据质量不高、实用价值不强、应用成效不突出等问题。为此，有必要参考借鉴发达国家数据开放的经验做法，促进我国公共数据开放工作提质增效、服务数字经济发展。
一、我国公共数据开放工作面临的主要问题
目前，我国公共数据开放取得长足发展，北京、上海等一批省级公共数据开放网站陆续建成，但促进数字经济、激发社会创新的作用还不突出。
（一）数据实用性不高
各级政务部门开放的公共数据普遍存在数据质量不高、数据价值低、机读性差等现象，在促进社会公众办事创业中的实用性还不高。一是存在“形式开放”倾向。现有开放数据从量上看形成了较大规模，但涉及核心业务办理、社会公众迫切需求的数据较少，实用性较强的公共数据开放程度不足，无法满足社会公众的迫切需求;部分开放平台存在“有目录无数据”“有数据无价值”的情况，开放工作流于形式。二是数据更新不及时。我国各级地方政务数据开放网站开放的数据普遍周期较长，据公开资料统计，地方平台约有46%的平台没有更新数据，只有8.5%的地方平台连续两年发布了新的数据集。三是监督约束机制弱。各地都在探索建立数据开放的监督约束机制，但是在实际工作中，各部门在是否开放数据、开放什么数据的自由裁量权还较大，现有监督约束机制难以有效落地。四是开放评价不到位。我国还未形成较为权威规范的公共数据开放评价机制，现有第三方评价工作缺乏权威数据支持、影响力还不足，不能全面反映用户的真实体验，难以发挥“以评促改”的作用。
（二）平台功能不完善
目前，国家公共数据开放网站尚处于建设阶段，建立数据开放网站的中央政务部门还很少，部分地方建立了省级、地市级数据开放平台，但是平台建设总体良莠不齐，未能形成标准统一、互联互通的公共数据开放平台体系。同时，仅有2.4%的地方平台提供了数据请求功能且公开了用户的数据请求，仍有37.8%的地方平台未提供此功能，互动平台功能多数未能显现。此外，各地数据开放平台并未实现数据库的有效连通，各数据库之间的技术标准不同、基础设施重复建设等问题更是加大了公共数据汇聚设的成本，增加了用户获取数据的难度，影响了用户体验。
（三）长效机制待加强
一是工作合规性仍需强化。近期正式颁布实施的《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规对公共数据开发利用提出了新的要求，各级政务部门数据开放工作还不完全满足数据安全法的要求。此外我国仍无专门的数据分级分类指南、数据安全保护细则、元数据治理规范等管理规范条例。二是标准化水平仍需提升。2020年，国家标准委颁布的《政务数据开放共享第1部分:总则》《政务数据开放共享第2部分:基本要求》《政务数据开放共享第3部分:开放程度评价》等相关标准，从数据资源、平台设施、应用成效、管理制度和安全保障等几个方面对公共数据开放进行了规范，但是由于实践在标准颁布之前，各地在推进公共数据开放中尚未遵循相关标准要求优化工作，标准落地见效有待加快。三是数据开放授权机制仍未建立。我国尚未制定政务数据开放授权许可协议，无法有效规避和控制涉及个人隐私、数据安全的潜在风险，数据开放中的很多具体操作性问题无章可循，数据开放的规范化程度和可控性水平都有待提高。
二、主要发达国家数据开放特点
发达国家是世界上数据开放工作启动较早、开放成效较好的国家，经过十几年的实践，逐步形成了较为成熟的数据开放体系，可总结为以下三个方面特点:
（一）建立了多源统一的数据资源体系
发达国家在推进数据开放工作时注重以社会公众的实际需求为依据，确定数据开放的范围和内容，逐步形成了多源统一的数据资源体系。在数据源方面，发达国家主要开放了包括天气、农业、消费、生态环境等在内的数据集，与社会公众的需求契合度较高。在开放原则方面，为了满足社会公众、科研机构、企业组织等部门的数据需求，发达国家国坚持“除例外均开放”的原则，除非有相关法律规定无法开放的数据，其他数据原则上均需开放。在数据查询方面，发达国家数据开放网站通常设计了单项数据查询、主题数据查询、程序接口查询等多种查询方式，可满足不同的需求场景。在数据格式方面，开放的数据集包括PDF、XLS、XML、HTML、RDF等多种可机读性的数据格式，并突出强调对原始数据集的开放。
（二）建立了多管齐下的安全保障体系
发达国家信息安全立法工作起步较早，相关法律法规、技术标准、数据许可协议机制等较为健全，有效化解了数据开放可能引发的个人隐私、商业秘密、国家安全等潜在风险挑战。在法律法规上，美国形成了以《信息自由法》《隐私权法》《开放政府指令》等代表的一系列规范数据开放的法律条文。在标准规范上，从数据源头出发，制定了元数据治理标准等一系列数据开放的技术标准，有效规范了数据开放行为。在许可协议上，发达国家均建立了较为细致的开放许可协议机制来规范开放工作。美国利用“知识共享组织”(Creative Commons)发布的CC系列授权协议规范了数据开放许可;英国政府制订了英国政府许可协议(UKGLF，TheUKGovernmentLicensingFramework)，提升了数据开放工作的精准化、可控化水平。
（三）建立了多方参与的评价激励机制
主要发达国家大多构建了多方参与、客观公正的公共数据开放评价激励机制，不断优化完善数据开放工作。在评价体系方面，美国政府制定了元数据质量评估体系，开发了“仪表板”系统(PODD，ProjectOpenDataDashboard)，评估和监测各联邦机构数据开放工作执行情况。在国际接轨方面，定期以数据需求方和使用方为调查对象，参考国际开放知识基金会(OKF)的全球开放数据指数(GODI)等指数对本国数据开放成效进行评价。在社会参与方面，美英等国定期举办数据圆桌会议，邀请数据应用企业和机构，围绕如何更好开放和利用数据展开交流;政府部门也会定期收集社会公众和组织机构的使用反馈，完善数据开放平台的功能和数据资源。
三、优化完善我国公共数据开放工作的政策建议
（一）完善数据开放机制
建议制定并发布统一、权威的公共数据开放目录，探索建立数据开放许可协议机制，明确数据开放各方权责，规范数据开发利用。其次，应尽快出台数据分级分类的政策法规，明确可开放数据的范围，推进数据脱敏技术应用，完善各敏感程度数据的开放管理规定，化解制约公共数据开放所面临的个人隐私、商业秘密、国家安全等潜在风险。最后，我国应充分借鉴开放知识基金会等机构的数据开放指标，探索建立基于公众需求的开放数据质量评估模型，加强社会监督，结合现有第三方数据质量评估模型，全面系统的评估开放数据的质量，强化评估工作的指挥棒作用。
（二）推进需求导向型开放
在数据开放供给上，优先围绕数字经济发展、产业创新等现实需求，推进各部门高质量公共数据的开放，在保证数据的可机读性基础上，向社会公众开放内容更为多样、应用价值更高的数据。在社会需求反馈上，相关部门需要进一步突出数据开放的需求导向和结果导向，定期收集社会公众的使用反馈情况，根据反馈结果明确数据开放的重点领域，提高数据开放的针对性。在数据内容更新上，相关部门应在立足客观实践和公众需求的基础上，对开放数据进行分类管理，制定合理的更新周期，针对公众需求较大的数据适当缩短数据更新周期，并定期根据公众数据需求的变化改变数据更新周期。
（三）优化数据开放平台
在平台互联方面，应加快推进各层级公共数据开放平台的互联互通，制定统一的公共数据开放平台管理制度和标准规范，构建全国统一的公共数据开放平台体系，逐步形成一站式、便捷化、全口径的公共数据开放服务能力。在平台功能方面，应从社会公众的角度出发，不断强大搜索功能，加强完善二级搜索，增强对数据的分级分类管理、关联数据管理，便捷社会公众;加强互动和交流板块的设计，及时展示意见交流和互动情况。在数据保护方面，应建立健全公共数据开放平台的安全管理机制，加强密码技术、身份鉴别技术、数据沙箱技术等关键技术的研究和应用，防范和化解公共数据汇聚、开放可能引发的各类数据安全风险挑战。
（作者：王晓冬，国家信息中心公共技术服务部；刊发于《中国经贸导刊（中）》2021年第10期，内容有更新调整）
人工智能时代企业财务会计面临的问题及对策
刘心昱青岛大学
摘要：伴随信息科技的飞速发展，人工智能时代已全面来临，科学先进的人工智能技术被广泛应用于行业各个领域。与会计行业而言，人工智能技术的应用使得传统会计发生了巨大变革，借助人工智能大大节省了人力、提升了会计核算的精准效率，在感受到受益优势的同时也让我们看到了人工智能对传统会计行业造成的巨大冲击。本文从当前会计行业现状分析出发，提出人工智能对财务会计的影响利弊，并提出应对解决之策，以期促进会计行业积极顺应时代发展转型，借助人工智能实现会计领域的变革创新。
关键词：人工智能时代；企业财务会计；问题；对策
一、前言
当前人工智能的理论和技术日趋成熟化，其应用领域也在不断扩大，从教育到医疗、从科技到金融各个行业都受益匪浅。人工智能就本质而言，是对人的智力活动进行计算分析，通过计算机技术对人的思维信息过程进行模拟的一种智能行为，形成拟人、智能化的计算机系统，以此为人们提供更加人性化的智能服务，帮助人们完成智力工作。
从1987年到2017年，从美国首开会计智能化先河到财务机器人的出现，让人工智能在会计行业实现了质的飞跃。借助财务机器人实现会计自动化操作，替代财务人员完成一些重复性、规则性、结构化的工作，有效提升了会计核算工作，成为人工智能技术在会计行业发展的重要成果。财务机器人的出现无疑给会计行业带来巨大欣喜和变革，与此同时也对传统会计形成挑战和威胁。因此，致力于研究人工智能时代企业财务会计的问题，这是当前会计领域所聚焦的热点话题，值得我们进一步深思探讨。
二、当前财务会计行业现状分析
财务会计工作涉及到社会各个行业，近年来伴随经济的持续向好，国家对财务人员的需求量也在不断攀升，高校财会专业不断扩招，会计从业人员越来越多。2017年国家会计法规定会计从业人员必须持证上岗，会计从业资格证书成为了从事财务会计工作的第一道门槛。经统计了解，2019年我国各级会计人员比例差距很大，其中初级会计、中级会计人员占据了整个会计行业的90%以上，尤其是初级会计人员高达70%以上，而高级会计人员却极度缺失，特别是国家注册会计师更为短缺。从这些数据我们不难发现，会计行业人才两极分化严重，基层会计人员已趋于饱和状态。而在人工智能时代背景之下，会计从最先传统的人工记账向电算化靠拢，再到现阶段的财务软件系统的开发应用，经过科技的不断革新，会计信息化技术日趋稳定和成熟，现代智能化财务管理已然成为当前会计行业的发展新趋势[1]。
三、人工智能对企业财务会计的积极作用
（一）会计工作效率大幅提升
目前人工智能技术主要应用于会计核算方面，传统会计模式下会计人员需要做大量基础性工作，比如整理单据、审核单据、报销费用等，这些工作尽管简单但是重复性大、机械性强，会消耗大量人力和时间。而人工智能就可以很好地解决这一问题，实现会计业务数据的高速处理输入，账单、凭证的全自动生成，促进会计相关数据信息的加快生成、会计核算的效率提高；同时给会计人员减轻大量的工作负担，让他们具备更多的工作时间和精力去处理其它财务工作。
（二）会计信息准确率有效提高
人工作业是传统会计工作的基础，会计工作人员每天要处理大量原始凭证票据、登记录入等工作，由于纯人工操作很难保证百分之百的准确率，一旦出现人为差错，不但造成返工、加剧工作量，还会影响正常工作进度。同时，由于每个人的财务水平、业务能力不同也会影响财务工作的效率和质量。那么，在日常会计工作中应用人工智能，则可以有效规避这类问题，通过人工智能减少人工操作，简化业务流程，会计数据的录入输出更为规范化，有效提高会计信息的准确率，还能规避人为操作情况下可能发生的信息造假问题。比如，使用财务机器人扫描增值税发票，系统自动设置后能够快速查验发票并将结果登记录入表格中，会计工作人员则可以直接将其转移税务部，通过财务机器人自动访问发票选择确认平台，下载增值税发票批量勾选文件，对比发票清单予以匹配并判断可否认证抵扣，再将所勾选发票批量整理上传导入到发票选择确认平台中进行抵扣进税。再如，通过人工智能操作费用报销业务，在所设定程序中填写步骤提交表单，经财务机器人严格审核，确认发票是否真伪、有无签章等，这样不仅规范了报销业务流程同时提高了会计信息的准确性。
（三）助推会计行业升级转型发展
在会计行业实现电算化的发展模式下，现在所有企业基本都有引用财务软件系统开展工作，有效改革了传统会计工作模式下的各项会计工作，如审核单据、编写凭证、登记账目、编制报表等。尽管所有的工作效率都有所提升，然而其财务信息却仍然缺少一定的时效性，无法满足企业对财务信息的及时需求。在人工智能背景下，企业的会计核算不再是单一化模式，完全可按照信息使用者的需求将业务和账务相结合，形成对应指标的财务报表，及时反馈出动态化的财务信息数据；还能按照信息使用者的偏好习惯提供个性化财务报告；尤其是能够更为全面深入的分析并处理会计数据，提高数据信息的高质高效，使其转化成企业重要的财务信息，帮助企业实现科学决策[2]。这些都助力推动了会计行业的升级转型发展，让会计工作更好地适应社会发展需求。
四、人工智能时代企业财务会计面临的问题
（一）会计信息安全风险提高
将人工智能应用于现代企业的日常财务会计管理工作中，提高了财务信息数据的分析处理能力，但同时也提高了数据的安全风险性。在人工智能背景下，财务数据达到数字化存储条件，与传统保存形式相比，数字化存储所容纳信息量更大，也更方便财务人员进行查询和使用。然而，它也存在一定的弊端，数据系统如防护措施不强，很容易遭受黑客系统的侵袭，数据在输出输入的过程中受到恶意拦截，极易造成信息的外泄，严重情况下致使重要的商业机密丢失，给企业造成无可挽回的经济损失。所以，企业在使用人工智能开展财务会计工作时一定要增强数据的安全防护，加大防护级别和力度，防范于未然。
（二）会计人员职业需求提高
在传统固定式会计工作环境中，大部分会计从业人员日复一日进行着重复性、机械性、低难度性的基础工作，而人工智能时代的来临彻底改变了这一现状，在大跨步提高常规性会计工作效率的同时，也预示着未来将有大量的一线财务工作者面临着失业再就业的风险。作为一名财务人员，要想在残酷激烈的时代竞争中站稳脚跟，则必须要满足当前社会对其提出的新标准高要求。人工智能技术的产生和应用，改变了传统会计行业的运作模式、核算方式，促进了行业升级转型，将财务工作者从重复机械化的工作中挣脱出来，使他们能够具备更多时间和精力去处理一些有分析战略性、高附加值的工作，实现传统会计向管理会计的有效变革，在企业财务预测、分析调控以及投资决策等方面发挥出专业优势和价值[3]。因此，在会计领域只有不断加强自我职业技能和水平，掌握现代化办公能力，才能适应会计行业的用人需求，不至于被竞争淘汰掉。
（三）会计人员结构需求改变
鉴于人工智能对企业财务会计工作的积极影响，也预示着未来企业所需的传统会计人员将逐步减少，大批从事基础会计工作的人员要寻求新的生存能力；同时在会计领域，将对掌握财务相关知识同时具备技术研发维护能力的高端复合型人才求贤若渴，综合应用型人才的缺口随之将不断扩大。因此，未来会计行业对人才需求的变化，必定会影响整个行业的会计人员结构产生变化。
（四）人工智能系统管理问题复杂
应用人工智能开展企业财务会计管理工作尽管益处多多，但同时在实际运作中也会产生一些较为棘手的问题，例如财务机器人在处理实际会计工作时，可能因系统错误影响财务工作、致使财务数据出错，给企业及客户造成经济损失，同时法律责任的主体无法明确追究，究竟是技术研发人员还是财务机器人本身的问题无法确定，人工智能系统管理方面没有一套行之有效的范式依据。所以，要如何管理人工智能系统也是会计行业亟待解决的问题。
五、人工智能时代企业财务会计的应对策略
（一）积极转变传统会计理念
在人工智能时代，人工智能技术的应用给企业和财务人员同时带来了机遇和挑战，总的来说利更大于弊，我们也因此看到了会计工作的高质高效运行，还有一些会计从业人员顺应需求作出的积极转变。在此形势下，作为会计人员首当其冲要尽快转变个人思想，改变传统的会计工作理念，充分认识到行业和形势的需求，明白现代会计工作的内涵，加强财务相关工作业务的学习，尽可能多的掌握一些经济管理、计算机应用等领域相关知识，打牢自身的会计业务处理能力，提升财务分析、预判、管理能力，以更扎实的财务理论和技能基础应对人工智能时代的挑战[4]。
（二）由传统会计向管理会计转型
1.提升企业财务队伍业务能力
企业首先要对财务部门组织架构进行优化调整，重新定位财务工作范围和职责，调整财务人员的岗位职责体系，对原有的财务人员进行岗位分类分工。需要注意的一点是职能定位必须要以创造管理价值为核心，才能从传统核算会计向管理决策会计转变，将财务工作的重心调整到企业财务预测分析、控制决策层面。因此企业必须要实现三个方面的转型，这其中包括财务工作内容、财务业务手段、财务工作人员的全面转型，切实提高企业财务部门的决策支持、风险管理、统筹规划能力。同时，财务工作者应深入业务部门参与过程管控，跟进执行情况，保证目标的达成；提高财务工作的前置性，构建事前分析、事中预警、事后核算反馈的全闭环财务管理模式。此外，要进一步增加财务信息化的建设，按照企业业务部门的管理需求，及时、有效、精确的为其提供财务数据的决策支持。有必要的前提下企业可另设管理会计岗位，提高企业财务管理能力。
2.重新梳理企业流程制度
在传统会计模式下，会计工作处于一种局部性、被动化状态，这种事后核算的会计形式不利于企业实现财务预测。为改变这种局面，企业必须重新梳理业务、财务的工作流程，构建财务事前预测、事中预警、事后反馈的流程，将其融入进业务流程的每个阶段，将财务管理覆盖到整个业务链，建立企业内部管理会计体系，其中涵盖有财务核算、成本控制、资金管理、预算分析、资产管理、合同管理、绩效管理等各个方面，促进企业财务管理体系和企业相关业务相互结合，让财务和业务两大部门形成合作关系，为企业各项业务的经营提供精确有效及时的财务信息和指导意见[5]。
3.积极推进业务和财务的融合
将传统会计向管理会计转型发展，企业将一部分财务人员从原来单一的工作中脱离出来，让他们参与到企业经营管理中。实施具体操作流程如下：首先将财务和业务部门相融合，让财务人员深入了解业务环节，充分了解企业的业务模式、流程以及产品相关知识；其次优化业务流程，财务人员通过业务单据收集并存储业务相关数据；最后再对业务数据进行分类加工、整理汇总，最终形成一份完整详尽的经营分析报告。经过以上的财务介入操作，对业务施行全程监控，为企业运营管理人员提供及时准确的预算监管、经营分析、决策数据，全方位参与到企业的日常经营管理之中，实现财务价值的提升【6】。
4.强化内部培训和专业人才引进
企业要想获得管理会计的全面转型，首先要对现有财务人员进行强化培训，提高他们对管理会计的认知和技能，积极鼓励他们报考管理会计师证，加强理论和实践的相互结合，并从现有财务人员中遴选一批重点培养对象进行特别培养；其次要在企业内部进行一定宣传引导，让公司的管理人员能够了解一定的管理会计知识，明白管理会计在整个企业的关键影响，引进有经验和资质的管理会计人才。通过内抓外聘双管齐下扩大企业财务管理能力，提高财务人员职业素质，为企业实现管理财务夯实人才基础。
5.充分利用信息化手段
财务工作要实现转型发展，信息化办公是必要途径，通过信息化技术实现信息数据的深度挖掘，让企业实现合理预算、集中管理、成本控制、风险管控、资产管理、财务报账等工作的有机融合，同时还可为企业运营决策提供价值参考、数据支撑，极大化的提升财务管理的效能。企业建立办公自动化系统（OA系统），对企业资源计划系统（ERP系统）进行升级，构建ERP云端系统，将OA系统与ERP系统连接，从而实现数据的自动传输，保证信息数据的同时同步和精确化，以此形成财务共享平台，促使财务和业务实现融合并进，进一步提升企业价值。例如OA费控系统的应用，可以直接进行网络报销、实现无纸化办公，解决纸质单据面对面报销问题，即便是跨区域也能完成网络审核报销流程，提高财务报销工作的效率。故此，做好信息系统功能建设将为企业向管理会计转型提供有利条件。
（三）增强企业会计信息安全防护
企业要增强会计信息安全防护意识，组织财务工作人员参与网络使用安全问题的有关培训，提高员工对信息的甄别能力、规范员工操作流程，尽量规避因个人工作失误导致的出错问题；其次，企业可成立网络维护部门或外聘网络维护专员，定期为企业的网络进行检查、维护并更新，增强网络的安全性，及时解决黑客入侵、信息拦截威胁等问题，保障财务信息数据的安全性。此外，企业应构建财务信息安全预警机制，做到防控在先、预警在前、管控有力。
（四）完善人工智能监管系统
在大数据时代，人工智能所能搜集的数据更为广泛，在目标信息之外还可能触及到一些非必要信息，可能侵犯到他人隐私或知识产权问题。为规避此类现象，则要在应用中构建相对透明公开的人工智能监管体系，将应用问责制与应用监管相统一，对人工智能的设计算法、产品研发、成果应用的全过程予以监管。同时，有必要监督应用人工智能产品的企业自觉自律，平时在管理上加以监管，构建良好的企业文化机制，重视企业长远规划发展，加强对恶意侵犯他人隐私、滥用信息数据、违背职业道德等行为的惩戒措施。
六、结束语
伴随科技不断创新发展，未来人工智能技术在财务会计领域的应用只会越来越广泛、越来越普及。作为企业和会计从业人员，应该积极转变理念，顺应新时期会计行业的变革创新，主动引入人工智能应用于企业财务管理工作中，财务人员更要积极学习新观念、新知识、新技能，提高自身职业素养和专业水平，加强管理会计意识和能力，以求适应企业对财务人员的用工需求，为企业发展获取长远经济效益贡献财务管理支持。
参考文献：
[1]曾靖.新时代人工智能对财会工作的影响及对策研究[J].福建质量管理,2020(06):76.
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[4]王贺.人工智能时代企业财务会计向管理会计的转型研究[J].环球市场,2019(36):70,72.
[5]刘春红.浅析企业财务会计向管理会计的转型[J].经营者,2020,34(9):169-170.
[6]朱石玉.人工智能发展对会计行业的影响及应对措施[J].江苏商论,2020(08):37-40.