摘要：在数字经济向纵深推进与 “双碳愿景” 战略落地的双重背景下，人工智能正以不可逆转之势重构企业会计的传统模式。本文聚焦人工智能技术在会计领域的深度渗透与实践应用，核心目标是推动传统会计向 “AI + 会计” 的智能新模式转型，同时创新性地融入绿色低碳的碳会计理念，力求实现企业环境效益与经济效益的协同最大化。本文系统梳理了人工智能驱动下企业会计信息化建设的现状特征、现实瓶颈，并针对性地提出优化策略。研究发现，传统会计模式在数字时代的适应性短板日益凸显，企业亟需通过人工智能与大数据的深度融合、跨领域技术的整合应用、复合型人才的培育储备以及组织模式的革新突破，推动会计职能从传统核算型向兼具价值创造与环境友好属性的智能型转变。结合国内外典型研究成果与实践案例，本文深入剖析了人工智能赋能会计信息化的实施路径与未来趋势，期望为企业财务管理的数智化转型提供兼具理论深度与实践价值的参考。

关键词：人工智能；会计信息化；数字化转型；建设路径；业财融合；可持续发展

一、引言：AI 时代呼唤下的企业会计转型之路

当前，以人工智能、大数据、云计算为代表的新一代信息技术正重塑全球经济格局，数字化转型已成为企业提升核心竞争力的必由之路【3】。会计作为企业价值管理与决策支持的核心职能，其信息化建设水平直接决定企业数字化转型的成效。2025年国务院国资委部署深化中央企业 AI+ ”专项行动，明确推动人工智能与财务工作深度融合，标志着企业会计信息化进入人工智能主导的全新阶段。

在人工智能技术迅猛发展的背景下，传统会计模式面临严峻挑战：高度依赖人工操作导致效率低下、误差率高，依赖历史数据难以应对动态市场风险，无法满足企业实时决策需求【6】。企业管理者迫切需要借助人工智能技术穿透数据表象，把握数据本质，精准预判未来趋势。基于此，本文立足人工智能驱动的时代背景，从理论指导、现状挑战、核心策略、案例实践及未来趋势等多个维度，系统探讨企业会计信息化建设的实施路径，旨在为企业借助人工智能技术推进会计数智化转型提供切实可行的参考，助力企业在数字经济时代实现高质量发展。

二、企业会计信息化建设的理论指导

（一）数字化转型下企业会计信息化建设策略的必要性【3，

随着信息技术的高速发展，传统的会计管理方式已难以适配新的经济发展形势。首先，企业需要更高效、更智能的会计管理方式，以实现业务与财务的完美配合。会计信息化带来的业财融合革新，是提升企业协同能力、增强竞争力与风险防范能力的关键。其次，传统方式依赖人工操作，不仅成本高昂、效率低下，且易出现人为错误。融入信息技术后，凭证录入、报表编制等操作将实现自动化，使财务人员能将重点转向企业决策和财务分析。再次，在“快”节奏的知识经济时代，企业会计必须通过数字化转型升级加快管理方式创新，否则易陷入发展停滞困境。最后，面对信息流、物流、资金流、业务流的爆炸式增长，若不借助现代科技手段，根本无法有效处理与管理如此庞大的数据体量。因此，企业会计管理方式的创新已迫在眉睫。

（二）数字化转型下企业会计信息化建设策略与应用【10】

1.体系构建设计

这个体系要涵盖会计核算、管理会计、内部审计、风险防控四个核心部分。会计核算的重点是保障财务数据高效传输，确保业务和财务高效协同。管理会计利用财务数据，为企业的规划决策、成本控制提供支持。内部审计可以借助 AI 深度分析审计报告数据，规避主观因素的影响。风险防控方面，企业可以构建风险预警机制，结合RPA 技术自动审核各类凭证。我们用计算机视觉、自然语言处理等技术收集这四个方面的数据，再经 AI 整理分析后，提供给企业各部门使用。

2.体系运行机制

企业要建立以数据为核心的闭环管理流程。我们用计算机技术收集数据并存入数据库，AI 会对这些数据进行核算和分析，针对分析发现的问题，企业会开展内部审计和风险防范工作，形成环环相扣的闭环。另外，生成式 AI 可以利用合成数据生成技术，在保护数据隐私的前提下生成有代表性的数据集，为第三方提供有效的分析服务。

（三）案例分析——以中国银行为例【11-15】

中国银行在会计信息化建设方面做出了积极的探索，该体系实施路径值得其他企业学习参考。该行运用自然语言处理和图像识别等技术，能够对客户存款单、贷款合同等凭证进行自动识别，并把它们转化为结构化数据，有效地提高数据的准确性；在此基础上，系统能生成分析报告和个性化的财务预测模型，为管理决策提供可靠的数据支持。审计方面，中国银行结合 RPA 技术帮助内部审计人员自动收集与比对内外部数据，实现审计的自动化，显著减轻了人工负担。在数据安全方面，该行通过合成数据生成技术，在客户隐私的前提下，生成具有代表性的数据集，为第三方机构提供有效的数据分析服务。

三、企业会计数智化转型的现状

（一）国外研究现状

国际上，许多国家和组织积极推动会计信息化标准的制定与协调。国际会计准则理事会（IASB）不断完善国际财务报告准则（IFRS），探索与信息技术融合。欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）则规范了数据使用，推动金融科技在合规框架内创新。国外大型跨国企业在会计信息化方面起步早、应用深，尤其在区块链技术应用于跨境支付、智能合约等方面有深入研究，形成了“技术赋能—效率提升—模式创新”的研究路径。人才培养方面，国外强调“金融+科技”复合型人才的关键作用，高校开设相关专业，职业资格认证也将会计信息化知识纳入考核范围。

（二）国内发展现状【1，2，4，6】

我国高度重视会计信息化发展，2021 年发布的《会计信息化发展规划（2021—2025 年）》为其指明了方向。2022-2024年的电子凭证会计数据标准试点工作成效显著，累计近 1.3 亿份电子凭证实现全流程无纸化处理【4】。

国内大型企业在会计信息化建设上成果显著，如中国银行构建了一体化会计信息系统，2024 年助力其营业收入和净利润实现增长。中小企业也借助云计算降低建设成本，提高了财务管理效率【6】。人才培养方面，国内高校积极调整会计专业方案，加强信息技术课程设置，但复合型人才仍供不应求，传统会计人员向信息化转型存在一定困难【8】。

中国银行科技赋能会计行业发展指标趋势（2020-2024）

四、会计信息化面临的挑

（一）数据质量问题

在企业会计信息化过程中，数据录入错误、系统对接不顺畅等问题时有发生，影响数据准确性。如中国银行在业务拓展过程中，涉及众多分支机构和复杂业务场景，部分业务系统输入信息不准确，可能导致会计质量低下，影响财务分析与决策的可靠性【15】。此外，企业内部存在多个业务系统，各系统数据更新频率和规则不同，导致同一数据在不同系统中出现不一致现象。在中国银行，不同业务系统之间的数据标准和定义存在差异，对于同一贷款业务，在信贷系统和会计系统中的分类和核算方式可能不同，给数据整合和共享带来困难，进而影响财务分析和风险评估的准确性。

（二）系统协作运行问题

企业会计信息系统与其他业务系统存在集成难度大，接口规范不统一的问题。在系统之间接口数量多、结构复杂的情况下，与第三方平台对接时，容易因接口规范不一致出现数据传输错误或交易失败的情况，影响业务流程的顺畅进行。不同业务系统之间业务流程缺乏有效协同，存在流程断点和重复操作。中国银行在跨境汇款业务中，涉及国际结算系统、外汇管理系统和会计系统等多个系统，各系统之间的流程衔接不够顺畅，导致汇款处理时间延长，增加业务风险【14】。

（三）网络安全问题

会计信息系统存储大量企业核心财务数据，成为黑客攻击的重点目标。中国银行作为全球性银行，面临严峻的外部网络攻击威胁。外部网络攻击威胁与内部员工操作失误、安全意识淡薄等问题，共同构成了系统安全的重大隐患。【7】。

（四）人才培养问题

既懂会计专业知识又熟悉信息技术的复合型人才匮乏，难以满足企业会计信息化发展需求【5，8】。中国银行在数字化转型过程中，虽然通过数字化建设培养财务数字化人才，但复合型人才仍然相对短缺，限制了会计信息化的深入推进。同时，部分员工对新技术学习积极性不高，技能更新速度滞后于业务发展，无法充分利用信息化工具。

五、企业会计信息化建设的核心策略

（一）顶层设计策略【1，9】

中国银行从企业战略高度制定会计信息化建设规划，将其作为数字化转型的关键环节。近年来，中国银行积极响应金融科技发展趋势，投入大量资源推动会计信息化建设。在 2023 年的年度报告中，明确提出要加快构建智能财务体系，以提升财务管理效率和决策支持能力【14】。为此，中国银行成立了专门的领导小组，负责统筹规划会计信息化建设工作，明确各部门在建设过程中的职责和分工。

在建设目标方面，中国银行旨在通过会计信息化建设，实现财务流程的自动化、智能化，提高财务数据的准确性和及时性，为业务发展提供更有力的支持。

（二） 技术应用策略

为构建智能财务体系，中国银行积极运用大数据、云计算等先进技术。在大数据技术应用方面，中国银行于 2021 年成功上线 UDP - Dlake 数据湖平台，该平台基于腾讯云大数据套件 TBDS 建设，首次实现了全行数据资产汇集一处，覆盖核心、信贷、渠道、信用卡等 278 个源系统数据文件【12】。

在云计算技术方面，中国银行采用云计算架构，将财务数据处理时间减少 30% 至 50% ，实现了会计信息系统的弹性扩展和高效运维。通过将部分会计业务系统迁移至云端，有效降低了硬件成本和运维难度，同时提高了系统的可用性和灵活性。2024 年，中国银行业在人工智能领域迎来技术突破性发展，大模型技术成为行业智能化转型的核心驱动力，多家头部银行构建千亿级金融大模型体系【15】。人工智能技术实现了财务流程的自动化，能够自动处理发票识别、费用报销审核等重复性工作，大大提高了工作效率，减少了人为错误。

（三）数据管理策略

中国银行高度重视数据治理，打破信息孤岛。建立统一的数据标准，规范数据的定义、采集、存储和使用流程，确保数据的一致性和准确性。构建企业级数据平台，集中管理和整合分散在各业务系统中的数据。加强数据质量管理，建立监控和评估机制，及时发现和纠正数据错误，为会计信息化提供可靠的数据保障。【12】。

图5-1：中国银行 2020—2025 年数据资产规模增长趋势

六、企业会计数字化变革的案例实践

（一）中国银行会计信息化转型研究（2020-2025）：数字化转型战略与会计信息化演进路径1.数字化转型战略与会计信息化演进路径

中国银行在 2020-2025 年间加速推进全面数字化转型，推动会计信息化从“辅助工具”向“核心生产力”转变。其战略演进路径清晰：2020-2021 年为基础建设期，推进企业级架构建设；2022-2023 年为全面推广期，加快新技术规模化融合应用；2024-2025 年为深化智能期，拥抱大模型等 AI 技术，驱动数据决策。其核心理念包括“数据业务化，业务数据化”、“线上化、自动化、智能化递进”以及“平台化与生态化”。【11】。

表 6-1：中国银行会计信息化战略演进历程

2.科技投入与数字化能力建设

中国银行在 2020-2024 年间科技投入从 167.07 亿元增至 238.09 亿元，科技人员占比提升至4.78%。其技术基础设施强大，拥有“四地多中心”信息基础设施、大规模云平台和超 29PB 的数据湖存储，并已部署 DeepSeek R1 等大模型应用于会计场景。

表6-2：中国银行科技投入与人员配置（2020-2024）

3.会计业务领域的数字化创新实践

（1）对公业务会计信息化

①跨境结算与对账智能化：SWIFT 直连技术使跨境对账时间从 20 多天缩短至实时同步。

②智能流水与记账自动化：“中银企业云代账” j^⋆ 品实现智能生成凭证和自动记账，服务超百万终端客群【14-15】。（2）零售业务会计信息化

①手机银行全景生态：2024 年手机银行签约客户超 2.93 亿户，比上年末增长 6.90%【15】。

②智能收支管理与分析：通过智能识别和分类技术，自动对个人收支交易进行分类标记和趋势分析。

4.管理会计与决策支持系统变革

（1）数据驱动的管理会计体系

①全集团、全维度、实时数据处理：“数据纵横”平台实现集团全覆盖，用户规模突破 24 万户【15】。

②多维度盈利分析：从客户、产品、条线等多个维度进行深度盈利分析。

③量本利综合测算与预测：构建业务量驱动的成本分配模型，集成预测算法支持决策。

（2）数字化预算与成本管控

①滚动预测与弹性预算：动态调整预算假设和参数，增强市场响应能力。

②智能费用管控：通过 OCR 和NLP 技术实现费用报销自动化审核和智能稽核。

③精细化成本分摊：建立作业成本法模型，成本分摊精度和效率大幅提升。

（3）绩效评价与资源配置优化

①平衡计分卡数字化：自动采集绩效数据，生成可视化仪表盘。

②EVA 与 RAROC 综合应用：综合考虑资本成本和风险成本，确保绩效评价科学性。

③数据驱动的动态资源配置：资本使用效率提升 25%以上【14-15】。

表 6-3：中国银行管理会计系统关键功能与效益

5.成效评估、挑战与应对（1）数字化转型成效评估中国银行会计信息化转型取得显著成效：

①效率大幅提升：电子渠道交易金额达 324.97 万亿元，业务处理时间平均缩短 60%【13-14】。

②风险有效控制：事中风控系统拦截可疑交易量同比增长 35%，风险识别准确率提升 50%【15】。

③客户体验优化：手机银行客户数从 2020 年 2.11 亿户增长至 2024 年 2.93 亿户，增长率 38.9%【11，15】。

④决策支持增强：决策数据时效性从“T+1”提升至“近实时”【15】。

表6-4：中国银行会计信息化转型关键绩效指标变化

（2）面临挑战与应对

①数据质量与治理挑战：实施“颗粒归仓”专项工程，建设“中行一表通”。

②业技融合与组织变革挑战：通过柔性组织和敏捷协同机制打破部门壁垒。

（三）组织与人才转型：构建 “人机协同” 会计团队七、数智化转型下企业未来发展趋势

在数字化浪潮席卷全球的背景下，银行业作为金融体系的核心支柱，其会计信息化建设的走向不仅关系到自身运营效率与风险管控能力，更对整个金融行业的数字化转型进程具有重要引领作用。

（一）技术融合深化：AI 全场景渗透与多技术协同

未来，人工智能技术在中国银行会计信息化领域将从局部试点向全场景渗透，并与区块链、云计算、大数据深度协同，构建 “AI 中枢 + 多技术支撑” 新架构。据 Gartner 预测，2027 年全球银行业 75% 的会计流程将实现 AI 全自动化，较 2024 年的 30% 翻倍，这一趋势在中行体现更为显著【6】。

随着会计信息化深入，中行会计工作内容与方式将根本转变，传统组织架构与人才结构难以满足需求，构建 “人机协同” 团队成为必然趋势【5，8】。

目前中行内部数据标准较完善，但与外部机构交互存在标准不统一问题，导致数据处理成本占会计信息化总投入 30%。未来中行将参与国家金融数据标准制定，推动与国际接轨，2027 年内外部数据标准统一率预计超 95%，对接效率提升 60%，处理成本降低 40%【4】。

绿色会计核算体系建设中，中行将建立涵盖环境成本、碳排放、绿色信贷的核算体系。目前中行已尝试绿色信贷核算，但环境成本、碳排放核算仍空白，国内仅 15% 大型商业银行有完善绿色会计核算体系，2028 年预计达 70%【4】。

在国家 “双碳” 目标背景下，绿色金融成为银行业发展重点，中行将推动会计信息化与绿色金融融合，构建绿色会计信息化体系。

人才结构优化方面，中行将培养 “会计 + 技术 + 业务” 复合型人才。目前中行传统核算型会计占比 65%，复合型人才仅 20%，而 2028 年国内大型商业银行复合型人才需求将超 50%。【5】。

人机协同模式上，中行将建立 “AI 辅助 + 人类决策” 机制。AI 处理核算、数据录入等重复性工作，人类负责政策制定、特殊业务处理等需主观判断的工作【3】。

（四）绿色会计信息化：助力 “双碳” 目标实现

绿色会计信息披露方面，中行将按国际国内标准定期发布报告。巴塞尔委员会计划 2025 年推出全球统一绿色金融信息披露标准，中行将建立披露制度，明确内容、频率与方式，披露绿色信贷规模、环境成本、碳排放量等信息【2】。

绿色金融产品创新上，中行将基于绿色会计信息开发产品。中国人民银行数据显示，2024 年国内绿色信贷余额 35 万亿元，2028 年预计达 60 万亿元，中行绿色信贷规模有望达 8-10 万亿元，成为重要收入增长点【1】。

值驱动” 转变，构建 “标准统一、质量可靠、安全可控、价值凸显” 体系【2】。

③人才结构转型挑战：内部培养和外部引进双管齐下，优化人才结构【8】。

图 7-1：全球银行业与中国银行的对比（2024-2027）

智能核算场景中，生成式 AI 将全面替代人工，实现会计凭证自动生成、审核与归档。目前中行部分分行试点 AI 处理费用报销凭证准确率达 92%，未来处理跨境结算、衍生品交易等复杂凭证的准确率将超 98%，效率较人工提升 10-15 倍【15】。

风险管控场景下，AI 与区块链协同构建 “实时监测 + 不可篡改” 防控体系。区块链确保会计数据全流程可追溯，《中国银行业区块链应用发展报告（2024）》显示，目前国内 23% 大型商业银行将区块链用于会计数据存证，2028 年预计达 80%，中行有望提前 1-2 年实现。【10】。

图7-2：国内绿色信贷余额与中行绿色信贷规模预测（2024-2028）

（二）数据治理升级：从 “合规驱动” 到 “价值驱动”

随着《数据安全法》《个人信息保护法》完善及行业数字化需求增长，中行会计数据治理将实现 “合规驱动” 向 “价

中国银行会计信息化的技术融合、数据治理、组织人才转型、绿色会计建设四大趋势，是相互支撑的有机整体，将推动其会计职能从 “核算工具” 向 “价值引擎” 跨越。​技术融合是 “硬底座”，以 AI 与多技术协同驱动会计自动化与精准决策；数据治理为 “软核心”，实现数据从合规到价值转化；组织人才转型是 “软实力”，靠 “人机协同” 与复合型人才衔接技术与业务；绿色会计是 “新使命”，兼顾社会责任与业务增长；全球化合规是 “安全网”，保障跨境业务合规高效。长远看，四大趋势落地将助中行降本提效、优化风控，2028 年有望成行业转型标杆。未来中行需紧跟技术与监管变化，让会计信息化支撑战略落地，为金融数字化提供 “中行方案”【1-10】。

结语：AI 赋能——会计信息化迈向价值创造新高度

人工智能驱动下的企业会计信息化建设，是一场涵盖技术升级、管理革新、组织重构的系统性变革，而非单一技术应用项目，其核心在于通过人工智能与会计业务的深度融合，实现会计职能的战略升维【7】。

如今，人工智能与会计的融合已成为不可逆转的趋势，本研究通过系统分析得出核心结论：其一，人工智能已成为会计信息化建设的核心引擎，“AI+数据”双轮驱动模式成为企业会计转型的主流方向，中央企业“AI+”专项行动为行业转型提供了明确指引；其二，业财融合是人工智能赋能会计信息化的核心抓手，需通过人工智能技术打破数据壁垒，实现业务与财务的实时协同、智能联动；其三，复合型人才是人工智能与会计信息化融合的关键支撑，企业需培育既懂会计专业知识，又掌握人工智能、数据分析技术的专业人才队伍【5】；其四，可持续发展是人工智能赋能会计信息化的重要导向，借助人工智能技术实现环境成本精准核算、低碳流程优化，推动企业实现经济与社会效益双赢。

展望未来，人工智能技术将在会计领域实现更深度的渗透与应用，推动会计职能从“事务处理”向“战略协同者”转变。同时，人工智能将强化会计的风险防控与穿透式监管能力，为企业高质量发展保驾护航。唯有主动拥抱人工智能技术，锐意创新，企业才能在数字化浪潮中抢占先机，借助人工智能赋能会计信息化的强大动力，提升管理效能，驱动业务创新，最终实现可持续的价值增长。

参考文献：

【1】《会计改革与发展“十四五”规划纲要》（财会〔2021〕27 号）

【2】《关于修改<中华人民共和国会计法>的决定》

【3】王禹泽. 数字化转型背景下企业会计信息化建设路径研究[J]. 南京邮电大学学报（社会科学版）， 2023.

【4】《会计信息化改革助力北京普惠融资再创新》——北京市财政局

【5】 翟梓琪.多措并举促会计信息化人才队伍建设——《会计信息化发展规划（2021—2025 年）》系列报道之一[N]. 中国会计报， 2022.

【6】杨知憬. 会计信息化对企业财务管理的影响和应用策略[J]. 河北经贸大学学报， 2023.

【7】高淑平. 刍议会计信息化存在问题与对策[J]. 会计之友， 2022.

【8】蒋煦涵， 章丽萍， 蒋尧明. 会计学专业“跨界融合”创新人才培养探析[J]. 高等财经教育研究， 2023.

【9】《加快推进会计工作数字化转型开辟会计信息化高质量发展新局面——新会计法系列解读之二》——财政部会计司

【10】《企业会计信息化工作规范》——财会[2013]20 号

【11】中国银行. 2020 年年度报告[R]. 北京： 中国银行， 2020.

【12】中国银行. 2021 年年度报告[R]. 北京： 中国银行， 2021.

【13】中国银行. 2022 年年度报告[R]. 北京： 中国银行， 2022.

【14】中国银行. 2023 年年度报告[R]. 北京： 中国银行， 2023.

【15】中国银行. 2024 年年度报告[R]. 北京： 中国银行， 2024.

作者简介：丁琢瀚（2004.04--） ，男，汉族，籍贯：浙江省舟山市。项目来源：2025 年浙江省大学生创新创业训练计划项目；项目名称：数字化转型下企业会计信息化建设策略研究；省厅项目编号：S202513291056。