人工智能行業(yè)：AI新范式下對象會(huì)計(jì)的研究

02前言05.06.07.08.09.22.29.30.隨著深度學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、專家系統(tǒng)、知識(shí)圖譜、自然語言處理、智能流程自動(dòng)化等人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，為企業(yè)管理的模式注入新的理念，幫助企業(yè)降本增效、控制風(fēng)險(xiǎn)、改善質(zhì)量、快速發(fā)展。從應(yīng)用場景來看，人工智能賦能前臺(tái)業(yè)務(wù)包括智能客服、精準(zhǔn)營銷等，賦能中臺(tái)業(yè)務(wù)，包括風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算、流程審批和決策支持，賦能后臺(tái)業(yè)務(wù)包括運(yùn)營人工智能技術(shù)也逐步應(yīng)用于會(huì)計(jì)行業(yè)，傳統(tǒng)的基礎(chǔ)會(huì)計(jì)核算工作被財(cái)務(wù)機(jī)器人替代，會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的采集、挖掘、分析，會(huì)計(jì)核算流程的再造以及對未來財(cái)務(wù)人的需求，都在推動(dòng)在管理會(huì)計(jì)應(yīng)用上，人工智能技術(shù)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力、復(fù)雜模型構(gòu)建能力等可以在預(yù)測、分析、決策、績效評(píng)價(jià)等管理的會(huì)計(jì)的核心領(lǐng)域，精準(zhǔn)捕捉企業(yè)管理信息，實(shí)現(xiàn)智能化的管理會(huì)計(jì)預(yù)測、分析與決策。管理會(huì)計(jì)智能化的發(fā)展同時(shí)催生了未來財(cái)務(wù)人才培養(yǎng)的新需求。未來財(cái)務(wù)人需要具備業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)的融合能力，以更深入了解企業(yè)運(yùn)營和市場趨勢，提供準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)分析和預(yù)測。未來財(cái)務(wù)人還需要具備數(shù)學(xué)和技術(shù)的融合能力，人工智能技術(shù)還將帶來管理會(huì)計(jì)理念的變革。管理會(huì)計(jì)的發(fā)展需要在海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，不斷探索和提出新的適應(yīng)人工智能時(shí)代的管理會(huì)計(jì)方法，進(jìn)一步適應(yīng)企業(yè)在不同本研究聚焦人工智能和管理會(huì)計(jì)的結(jié)合，開展管理會(huì)計(jì)智能化專題研究、管理會(huì)計(jì)智能化現(xiàn)狀調(diào)查，結(jié)合現(xiàn)狀和理論研究，提出關(guān)鍵技術(shù)方法—對象會(huì)計(jì)，闡明人工智能技術(shù)生態(tài)環(huán)境下對象會(huì)計(jì)的研究框架，明確對象會(huì)計(jì)的定義，從對象會(huì)計(jì)的視角進(jìn)一步給出行本章節(jié)選取智能收支管理、智能績效管理、智能票據(jù)管控、智能管理會(huì)管理會(huì)計(jì)與人工智能大模型應(yīng)用具有相似之處，都依賴于數(shù)據(jù)和模型，以提供洞察和支持決策。人工智能的大模型應(yīng)用特點(diǎn)在于其出色的信息處理和語言理解能力，這些模型通過收集大量數(shù)據(jù)并運(yùn)用復(fù)雜的模型進(jìn)行推理，最終生成有洞察力的結(jié)論。這種方法在自動(dòng)化、預(yù)測分析和提供個(gè)性化服務(wù)等領(lǐng)域表現(xiàn)出卓越的能力。與此類似，管理會(huì)計(jì)本質(zhì)上也是一種模型應(yīng)用，依賴于信息收集和處理，以支持管理決策。管理會(huì)計(jì)方法涉及使用抽象模型進(jìn)行分析和預(yù)測，以幫助企業(yè)做出有效的隨著人工智能的不斷發(fā)展，其在信息處理和模型應(yīng)用方面的突出能力將極大地影響管理會(huì)計(jì)。這種影響將使管理會(huì)計(jì)變得更加精確和高效，有助于企業(yè)制定更明智的決策，進(jìn)而推動(dòng)業(yè)績的增長。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)本章節(jié)選取智能收支管理、智能績效管理、智能票據(jù)管控、智能管理會(huì)計(jì)報(bào)告、智能ESG五個(gè)維度分析人工智能技術(shù)面向決策支持和價(jià)值創(chuàng)造的構(gòu)建財(cái)務(wù)模型的-01-在這個(gè)以人工智能驅(qū)動(dòng)為核心的智能時(shí)代，智能收支管理系統(tǒng)正在不斷完善和拓展，為企業(yè)帶來了前所未有的便利和效率提升。傳統(tǒng)的收支往往依賴繁瑣的人工操作，容易出現(xiàn)錯(cuò)誤和延誤，而人工智能驅(qū)動(dòng)的智能收支管理系統(tǒng)則通過自動(dòng)化和智能分類功能，實(shí)現(xiàn)了對交智能收支管理系統(tǒng)充分利用了大模型的強(qiáng)大語言理解和信息提取能力，通過分析和理解大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，識(shí)別關(guān)鍵信息，并將其轉(zhuǎn)化為有意義的決策支持。這種模型應(yīng)用賦予系統(tǒng)更高級(jí)的智能，使其能夠更好地理解用戶的需求和指令，通過對市場、信息和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的監(jiān)企業(yè)的交易數(shù)據(jù)通常包括銷售、采購、付款、收款預(yù)測未來趨勢，為企業(yè)管理層提供更精準(zhǔn)的財(cái)務(wù)狀況和業(yè)務(wù)情況分析，智能推薦最佳的資金運(yùn)作策略，如在緊張的現(xiàn)金流時(shí)期如何采取財(cái)務(wù)調(diào)控措施、在充裕的現(xiàn)金流時(shí)期如何進(jìn)行投資擴(kuò)張，以提高資金利用效率，幫助企業(yè)更好地適應(yīng)市場變化。管理層可以依賴這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策支持，制定更明智的戰(zhàn)略，促進(jìn)企業(yè)的穩(wěn)智能交互體驗(yàn)得益于大模型的自然語言處理能力。模型能夠理解用戶的自然語言指令，將其轉(zhuǎn)化為有意義的操作，簡化了操作流程，提高了工作效率。用戶可以通過口頭或書面方式與系統(tǒng)進(jìn)行交互，提出查詢、操作等需求，無需熟練操作系統(tǒng)的各項(xiàng)功能。系統(tǒng)能夠理解并滿足這些需求，使管理會(huì)計(jì)人員更加快速地獲取財(cái)務(wù)-02-大模型的應(yīng)用為績效管理帶來了更高效、更公平和更智能的特征，使企業(yè)能夠更好地衡量、管理和改進(jìn)員自動(dòng)化績效考核是人工智能在績效管理中的杰出應(yīng)用之一，大模型的數(shù)據(jù)處理能力可以有效地支持這一進(jìn)并自動(dòng)化生成績效報(bào)告，從而大幅減少了人力資源的需例如，一家企業(yè)使用大模型的績效管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自動(dòng)分析員工的工作數(shù)據(jù)、銷售成績和客戶反饋?；谶@些數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動(dòng)生成員工績效報(bào)告，無需手動(dòng)干預(yù)。這種自動(dòng)化和高效的績效考核過程使企業(yè)能夠更快速地識(shí)別出績效較好和需實(shí)時(shí)性績效反饋的關(guān)鍵在于大模型的數(shù)據(jù)分析和處理速度。這些模型能夠迅速分析員工的工作表現(xiàn)數(shù)據(jù)和客戶反饋，并生成實(shí)時(shí)績效反饋，為企業(yè)提供即時(shí)了解例如，一家科技公司采用了基于大模型構(gòu)建的績效管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)每天分析員工的項(xiàng)目進(jìn)展、客戶互動(dòng)和團(tuán)隊(duì)協(xié)作等數(shù)據(jù)。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可以隨時(shí)查看員工的實(shí)這種實(shí)時(shí)評(píng)估幫助企業(yè)更靈活地調(diào)整人力資源策略，提大模型的學(xué)習(xí)功能有助于更好地了解員工的學(xué)習(xí)需化的學(xué)習(xí)計(jì)劃和發(fā)展規(guī)劃。大模型為員工設(shè)計(jì)個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃，員工可以按照自己的節(jié)奏學(xué)習(xí)。這樣的做法節(jié)省了時(shí)間，因?yàn)閱T工會(huì)獲取更多的信息，并降低再培訓(xùn)的可能性。這種個(gè)性化計(jì)劃可以幫助員工更好地提升技能，從而更好地應(yīng)對工作要求。企業(yè)通過模型的學(xué)習(xí)功能為員工提供了更多的發(fā)展機(jī)會(huì)，通過收集員工多維度的工作表現(xiàn)，為員工自動(dòng)生成職業(yè)規(guī)劃，同時(shí)提高員大模型在績效管理中的應(yīng)用可以減少主觀性，更加客觀地評(píng)估員工的表現(xiàn)。模型能夠根據(jù)數(shù)據(jù)和事實(shí)，不例如，大模型應(yīng)用下的績效管理系統(tǒng)通過分析員工的銷售數(shù)據(jù)、客戶滿意度和合規(guī)性指標(biāo)等多方面數(shù)據(jù)，自動(dòng)評(píng)估員工的績效。這種客觀的評(píng)估方式可以減少主-03-目前我國加大推廣使用全面數(shù)字化的電子發(fā)票，即得數(shù)電票的普及成為可能，有助于進(jìn)一步推動(dòng)稅收數(shù)據(jù)的智能歸集和分析，提升稅務(wù)機(jī)關(guān)的數(shù)字化管理水平。數(shù)電票時(shí)代，企業(yè)需要建立一個(gè)更加智能、一體化、隨時(shí)隨地都可以自動(dòng)同步全量企業(yè)發(fā)票的數(shù)據(jù)庫，積極應(yīng)在不同層面和不同環(huán)節(jié)細(xì)化數(shù)據(jù)顆粒度，推行和升級(jí)企業(yè)會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)建設(shè)，洞察內(nèi)外部的財(cái)稅風(fēng)險(xiǎn)。大模型能夠?qū)崿F(xiàn)智能用票，自動(dòng)化票據(jù)處理流程，大模型能夠處理大量的票據(jù)數(shù)據(jù)，分析稅收信息，識(shí)別異常模式和異常行為，并提供高級(jí)的數(shù)據(jù)分析和智能決策支持。其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘和分析能力可以幫助企業(yè)更全面的數(shù)據(jù)支持，實(shí)現(xiàn)全方位稅收數(shù)據(jù)的智能歸集和分析，另一方面可以使企業(yè)更加準(zhǔn)確地了解經(jīng)營狀況和財(cái)務(wù)狀況。數(shù)電票使得企業(yè)能夠應(yīng)用人工智能來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)查驗(yàn)、智能識(shí)別、自動(dòng)報(bào)銷、入賬、歸檔等諸多功能，還可以通過集中票據(jù)池進(jìn)行管控，實(shí)現(xiàn)共享中心建設(shè)。這為企業(yè)節(jié)省了大量時(shí)間和人力，提高了工作效率，同時(shí)也減少了出錯(cuò)概率，提升了業(yè)務(wù)處理的精準(zhǔn)性。企業(yè)應(yīng)積極應(yīng)對財(cái)稅管理流程的再造，通過業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)和稅務(wù)的一致性，在不同層面和不同環(huán)節(jié)細(xì)化數(shù)據(jù)顆粒度，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警功能的加強(qiáng)依賴于大模型的信息處理速度和分析能力。這些模型能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市數(shù)電票使用后，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用于識(shí)別大量的虛假發(fā)票和異常發(fā)票。通過分析發(fā)票數(shù)據(jù)，建立模型來識(shí)別異常模式和異常行為，從而提前發(fā)現(xiàn)潛在的問題并采取適當(dāng)?shù)拇胧?。通過挖掘支出數(shù)據(jù)，企業(yè)可以分析供應(yīng)商、產(chǎn)品或服務(wù)的進(jìn)項(xiàng)稅情況，這有助于確定哪些進(jìn)項(xiàng)稅可以抵扣，從而最大程度地減少稅務(wù)負(fù)擔(dān)，同時(shí)確數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可以用于供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)警。通過識(shí)別最常見的采購項(xiàng)目、關(guān)聯(lián)的供應(yīng)商以及采購金額的波動(dòng)，企業(yè)可以更好地規(guī)劃采購策略，優(yōu)化成本，并確保供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性。通過挖掘支出數(shù)據(jù)，企業(yè)可以對供應(yīng)商的績效進(jìn)行評(píng)估，包括交貨時(shí)間、產(chǎn)品質(zhì)量、價(jià)格合理性等因素的分析，以確定哪些供應(yīng)商在長期合作中表現(xiàn)最佳。通過分析支出數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，可以發(fā)現(xiàn)成本異常波動(dòng)的原因，從而及時(shí)采取措施?；跉v史支出數(shù)據(jù)的分析，可以建立支出預(yù)測模型，幫助企業(yè)更好地規(guī)劃預(yù)算和資源分配，有助于防止超支，并確保在-04-在當(dāng)今競爭激烈的商業(yè)環(huán)境中，要實(shí)現(xiàn)業(yè)績增長，實(shí)現(xiàn)股東價(jià)值，企業(yè)戰(zhàn)略的制定和執(zhí)行變得尤為關(guān)鍵。戰(zhàn)略決策不僅需要基于全面的信息和數(shù)據(jù)，還需要在不管理會(huì)計(jì)報(bào)告通過其智能化應(yīng)用，不僅能夠提供實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)信息和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，還能通過數(shù)據(jù)分析、預(yù)幫助他們在復(fù)雜多變的市場中制定明智的戰(zhàn)略決策，從智能化管理會(huì)計(jì)報(bào)告通過數(shù)據(jù)匯總和展示，為管理它實(shí)現(xiàn)了對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的監(jiān)控和分析，把握市場動(dòng)態(tài)，快速應(yīng)對挑戰(zhàn)。通過人工智能的預(yù)測分析，幫助企業(yè)準(zhǔn)確識(shí)別資源潛在問題，提高效率和績效表現(xiàn)。利用人工智智能化報(bào)告還能夠識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)控制風(fēng)險(xiǎn)，保障穩(wěn)健運(yùn)營。這些特點(diǎn)使得智能化管理會(huì)計(jì)報(bào)告成為管理會(huì)計(jì)報(bào)告在人工智能助力下發(fā)展趨勢分為四個(gè)階段。一是描述性智能階段，用于數(shù)據(jù)匯總和展示，幫助管理層了解業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，通過可視化工具直觀了解產(chǎn)品線表現(xiàn)。二是診斷性智能階段，利用數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別技術(shù)深入分析業(yè)績波動(dòng)原因，幫助企業(yè)調(diào)整策略應(yīng)對挑戰(zhàn)。三是預(yù)測智能階段，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測未來業(yè)務(wù)趨勢，調(diào)整庫存和供應(yīng)鏈策略，滿足市場需求。四是建議和支持決策階段，結(jié)合復(fù)雜算法向高管提供戰(zhàn)略建議。這些智能化階段為管理會(huì)計(jì)報(bào)告的應(yīng)用帶來前所工智能業(yè)務(wù)使用。企業(yè)可以通過應(yīng)用編程接體需求在較小程度上加以定制，收獲個(gè)性化服務(wù)，生成未來大多數(shù)企業(yè)需要定制模型，用自己的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行微調(diào)，以擴(kuò)大其用途和價(jià)值。這使模型能夠支持整個(gè)業(yè)務(wù)中一些具體的下游任務(wù)。通過此舉，企業(yè)可以有效地利用人工智能實(shí)現(xiàn)績效的飛躍發(fā)展——提升員工能力、改善客戶滿意度、引入新型商業(yè)模式、及時(shí)感知人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化可以簡化流程、優(yōu)化運(yùn)營并幫助公司定位最佳客戶和市場。借助人工智能，公司可以通過減少間接成本、簡化流程和改善客戶體驗(yàn)來節(jié)約企業(yè)可以通過人工智能實(shí)現(xiàn)的最重要的成本節(jié)約之一是勞動(dòng)力成本。自動(dòng)化使企業(yè)減少了對人工的需求，并且通過任務(wù)自動(dòng)化，公司可以降低勞動(dòng)力成本并派遣員工專注于其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域。人工智能還可以通過改善客戶體驗(yàn)來幫助公司增加效益。管理會(huì)計(jì)人員一般負(fù)責(zé)企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營，不直接面對企業(yè)外部客戶，但是要有一種優(yōu)化運(yùn)營和改善客戶體驗(yàn)，提高企業(yè)組織的運(yùn)營效率，-05-環(huán)境、社會(huì)和治理（ESG）不僅僅是一種趨勢或合規(guī)要求，而是企業(yè)取得長期成功的關(guān)鍵要素。管理會(huì)計(jì)不斷增強(qiáng)企業(yè)的社會(huì)責(zé)任和競爭優(yōu)勢，為可持續(xù)發(fā)展開辟更加廣闊的未來。人工智能可以為管理會(huì)計(jì)人員提供更多處理和解決ESG問題的方式，推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展。大模型在ESG數(shù)據(jù)管理和人工智能技術(shù)解決方案中的應(yīng)用為企業(yè)提供了更強(qiáng)大的工具，有助于企業(yè)更好地履行社會(huì)責(zé)任、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，并提高ESG數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可的搭檔。它充分利用了管理會(huì)計(jì)人員的業(yè)財(cái)融合能力、業(yè)績管理能力、數(shù)據(jù)洞察力以及跨職能溝通能力和供應(yīng)首先，大模型應(yīng)用在跨部門數(shù)據(jù)收集和分析方面發(fā)自動(dòng)收集和整合涉及ESG的數(shù)據(jù)和信息。例如，它可以在環(huán)境方面獲取能源消耗、廢物處理和碳排放等數(shù)據(jù)，在社會(huì)方面涵蓋員工滿意度、員工培訓(xùn)和社區(qū)參與等數(shù)據(jù)，同時(shí)還能夠關(guān)注公司治理方面的董事會(huì)獨(dú)立性、薪酬結(jié)構(gòu)和道德準(zhǔn)則等數(shù)據(jù)。這種綜合性的數(shù)據(jù)采集有助于企業(yè)更全面地了解其ESG績效和風(fēng)險(xiǎn)。其次，大模型應(yīng)用可以與管理會(huì)計(jì)人員的業(yè)績管理能力協(xié)同工作。模型可以根據(jù)企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)和ESG計(jì)劃，智能地制定相應(yīng)的績效指標(biāo)。隨后，通過對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行測量和分析，模型可以幫助企業(yè)評(píng)估其在ESG領(lǐng)域的表現(xiàn)和進(jìn)展。這種自動(dòng)化的績效評(píng)估不僅提高了效率，還確保了此外，大模型應(yīng)用的數(shù)據(jù)洞察力也為管理會(huì)計(jì)人員提供了強(qiáng)大的支持。模型可以分析大規(guī)模的ESG數(shù)據(jù)，識(shí)別出潛在的改進(jìn)領(lǐng)域，并為企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)提供有針對性的建議。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察力有助于企業(yè)更智能地制定可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略和ESG計(jì)劃，以更好地滿足利益為應(yīng)對數(shù)據(jù)收集難、公信力差等挑戰(zhàn)，新一代ESG會(huì)計(jì)解決方案不斷涌現(xiàn)，智能文檔處理（IDP）股創(chuàng)新浪潮的前沿。如ESGFlo等公司正在使用人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）管道來識(shí)別取和增強(qiáng)文檔中的數(shù)據(jù)，從而使大規(guī)模的全球數(shù)據(jù)收集目前人工智能數(shù)據(jù)攝取方案能夠識(shí)別任何形狀和形集成?？蛻艨梢院敛毁M(fèi)力地將發(fā)票上傳到第三方平臺(tái)，并將自動(dòng)顯示匯總數(shù)據(jù)、關(guān)鍵指標(biāo)和交互式可視化，從而實(shí)現(xiàn)輕松報(bào)告。大模型驅(qū)動(dòng)的人工智能數(shù)據(jù)采集可以北大信研院財(cái)會(huì)智能化應(yīng)用聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室與未來財(cái)務(wù)人研究院共同開展中-01-調(diào)研結(jié)果顯示，近七成的企業(yè)在數(shù)據(jù)管理和業(yè)財(cái)融合方面存在問題，反映了中國企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面尚只有30%的企業(yè)聲稱各部門之間能夠分享依賴手工線下表格，這意味著跨部門數(shù)據(jù)協(xié)作尚未得到有效改進(jìn)，數(shù)據(jù)共享方式相對滯后。27%的企業(yè)表示信息孤島問題嚴(yán)重，缺乏有效數(shù)據(jù)中臺(tái)等技術(shù)應(yīng)用，這使得不同部門間數(shù)據(jù)無法高效共享，可能導(dǎo)致信息斷片和不協(xié)調(diào)的業(yè)務(wù)流程。令人擔(dān)憂的是，有10%企業(yè)甚至沒有任何數(shù)據(jù)管理手段，這意味著這些企業(yè)在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和利用方面存在嚴(yán)重滯后，難以支持業(yè)務(wù)決策和發(fā)A???????????B??????慎?????????????????C??恧敧?敳偼???????夀?曟??舉下埧?D??岡圌?????晅兩∧⊕E?偼???岡圌?的?????ⅹ?新奢???根據(jù)調(diào)查結(jié)果顯示，數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中的應(yīng)用程度到各個(gè)事業(yè)部，這意味著數(shù)據(jù)分析主要由各個(gè)業(yè)務(wù)部門業(yè)將數(shù)據(jù)分析下放到每個(gè)個(gè)人層面，這表明數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決29%29% 每個(gè)子公司每個(gè)班組00.0調(diào)查結(jié)果顯示，對于自身企業(yè)的管理會(huì)計(jì)報(bào)告，有經(jīng)營層、戰(zhàn)略層，提供有效的支持。另外，27%的企業(yè)認(rèn)為這些報(bào)告能夠準(zhǔn)確反映公司經(jīng)營中存在的問題，從而幫助優(yōu)化經(jīng)營管理。約有20%的企業(yè)認(rèn)可其在合理資源配置方面的作用，能全面準(zhǔn)確地反映各個(gè)部門的實(shí)際持續(xù)優(yōu)化，應(yīng)該根據(jù)員工的反饋建議進(jìn)行整理和修改。這一點(diǎn)非常重要，因?yàn)榱己玫膱?bào)告修改機(jī)制有助于不斷身在利用管理會(huì)計(jì)報(bào)告方面取得了良好的成效，能夠支能夠?qū)Σ块T員工的反債建議進(jìn)行整理，并及227%∟??奃柵?的??岡∠??兩∧⊕?岡∠???岡∠???⊕????曝岡∠七?的?????㈤????⊕Ea'㈤??月暱?⊕??桍旨??徙彆???嬠???????旌????∠??兩∧⊕??偼⊕∟??奃柵?的??岡∠??兩∧⊕?岡∠???岡∠???⊕????曝岡∠七?的?????㈤????⊕Ea'㈤??月暱?⊕??桍旨??徙彆???嬠???????旌????∠??兩∧⊕??偼⊕??栃?????い???彚埋奃↑?栃?-02-050虛擬賬戶實(shí)體賬戶(卡）虛擬賬戶實(shí)體賬戶(卡）—周內(nèi)—個(gè)季度調(diào)查顯示，企業(yè)資金收支認(rèn)款方式主要是網(wǎng)關(guān)支付、實(shí)體賬戶（卡）、系統(tǒng)打標(biāo)簽、填寫用途摘要等。還有21%摿?????????彚??曟??乞嬠??????ⅹ撘?????奃范?????い??徎??嵧恧敧?徙??橗???久???忒???曟???惌????????岸?岸√摿?彆????岡∠傰刁?岡∠?刁?慌?????????厼??∠㈤岥舉下????㈤????奃↘????????奃范??ⅹ撘??關(guān)???㈤?孶?????擾摿?????????彚??曟??乞嬠??????ⅹ撘?????奃范?????い??徎??嵧恧敧?徙??橗???久???忒???曟???惌????????岸?岸√摿?彆????岡∠傰刁?岡∠?刁?慌?????????厼??∠㈤岥舉下????㈤????奃↘????????奃范??ⅹ撘??關(guān)???㈤?孶?????擾?∠???岡∠傰刁?彆??徎??彚?????????晵??岡∠????????????????????慆???舉??岥??慎??????????埋??∠??傰刁??峕??嵞彚??嬠↑????椇????????????????????明細(xì)多、渠道雜，依靠人工匹配、核對收款領(lǐng)導(dǎo)對ESG管理不夠重視領(lǐng)導(dǎo)對ESG管理不夠重視業(yè)是報(bào)銷入賬后直接存放電子檔案。隨著國家推行電子檔案管理辦法，未來這種比例情況會(huì)發(fā)生變化，電子檔A.打印出來歸檔B.報(bào)銷入賬后直接存放電子檔案4.ESG報(bào)告情況困難，首要原因是缺乏相關(guān)數(shù)據(jù)。上文中提到，這是企業(yè)編制ESG報(bào)告的主要原因，人工智能可以幫助改善這方面的23%23%40%-03-調(diào)查結(jié)果顯示了企業(yè)在不同信息系統(tǒng)應(yīng)用方面的現(xiàn)管理系統(tǒng)在29%的企業(yè)中被認(rèn)為非常完善，資然而，調(diào)查也發(fā)現(xiàn)，在一些企業(yè)中仍存在著沒有相應(yīng)信息系統(tǒng)的情況。13%的企業(yè)缺乏大數(shù)據(jù)預(yù)測系統(tǒng)和會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)。這些企業(yè)可能面臨著在決策制定、業(yè)務(wù)管理和資源規(guī)劃方面的挑戰(zhàn)，需要重視信息系統(tǒng)的引入???栃??乞???偼???乞峃?嬠↑?乞?嬠???乞27%26%29%24%28%29%%28%25%25%?嬽仭????????嬽仭異?┃????異?嬽仭?┃嬽仭曝??┃????曝??子會(huì)計(jì)檔案。隨著國家推行電子會(huì)計(jì)檔案管理，預(yù)計(jì)這一比例將會(huì)大幅度上升。另外，33%的企業(yè)目前已經(jīng)使這項(xiàng)技術(shù)。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，中臺(tái)建設(shè)發(fā)揮著有39%的企業(yè)有意向在短期或長期內(nèi)引入相關(guān)技術(shù)。這然而，我們也必須認(rèn)識(shí)到，中國企業(yè)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)據(jù)治理技術(shù)，這表明企業(yè)在數(shù)據(jù)安全和隱私方面有了一些重視，但是機(jī)器流程自動(dòng)化、數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能等習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和智能超級(jí)自動(dòng)化等尖端技術(shù)。這些調(diào)查的企業(yè)主要集中在軟件互聯(lián)網(wǎng)公司和高端制造行業(yè)，這顯示了智能化技術(shù)在部分領(lǐng)域已經(jīng)取得中臺(tái)技術(shù)(數(shù)據(jù)中臺(tái)、業(yè)務(wù)中合、財(cái)務(wù)中臺(tái)等）智能流程自動(dòng)化(IPA）中臺(tái)技術(shù)(數(shù)據(jù)中臺(tái)、業(yè)務(wù)中合、財(cái)務(wù)中臺(tái)等）智能流程自動(dòng)化(IPA）不打算采用己經(jīng)采用??寠?嬠的?ⅹ?研究?ⅹ?????寠?ひ的?偼?嬠??的?????彘???寠?嬠的?ⅹ?研究?ⅹ?????寠?ひ的?偼?嬠??的?????彘??寠?嬠????彚埋???的乎??∧?彯?????乎??∧彚埋久??的?奢??彯????嬠???∟??????-01-并有效地支持敏捷化的變革。這樣的數(shù)字化工具需要解并有效地支持敏捷化的變革。這樣的數(shù)字化工具需要解為了實(shí)現(xiàn)這樣的數(shù)字化工具，本研究提出一種基于對象思想的智能會(huì)計(jì)平臺(tái)的構(gòu)建方法，這種對象會(huì)計(jì)方法可以進(jìn)行更精確的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)描述和分析，將經(jīng)濟(jì)活動(dòng)這有助于管理層更好地理解企業(yè)的運(yùn)營情況和財(cái)務(wù)狀況，更好地制定戰(zhàn)略、規(guī)劃資源分配、評(píng)估投資項(xiàng)目等，提高企業(yè)的決策質(zhì)量；識(shí)別績效問題的根本原因，從而采取更有針對性的改進(jìn)措施，提高企業(yè)整體績效和風(fēng)險(xiǎn)管理能力；適應(yīng)數(shù)字化時(shí)代的需求，從而更好地在虛擬世提出更高的要求。第一，大模型應(yīng)用需要處理大規(guī)模和高維度的數(shù)據(jù)，而且需要實(shí)時(shí)、高頻率的數(shù)據(jù)更新和處客戶群體等；第三，大模型應(yīng)用需要處理多種不同類型的數(shù)據(jù)，包括傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（例如數(shù)據(jù)庫中的表格）；第四，大模型應(yīng)用需要具備良好的擴(kuò)展性和靈活性，以適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)需求。海量的數(shù)據(jù)信息要求會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)具備更高級(jí)的功能和性能，以適應(yīng)現(xiàn)代企業(yè)在數(shù)我國提倡企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已有數(shù)年，然而從調(diào)研來看，企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度和質(zhì)量卻依然偏低。改革小貿(mào)易到大生產(chǎn)、大集團(tuán)、大平臺(tái)的轉(zhuǎn)變。雖然企業(yè)規(guī)模呈現(xiàn)越來越大的趨勢，但財(cái)務(wù)人員與業(yè)務(wù)端之間的距企業(yè)內(nèi)部的多業(yè)態(tài)、多組織結(jié)構(gòu)使得多系統(tǒng)不可避免并齊且無法互相替代。因此，許多企業(yè)面臨系統(tǒng)變多、節(jié)因此，在多業(yè)態(tài)、多組織、多系統(tǒng)的環(huán)境下，財(cái)務(wù)-02-不管采用什么樣的方法，數(shù)據(jù)系統(tǒng)的價(jià)值在于對物理世界的完美描述。從這點(diǎn)思考出發(fā)，面向?qū)ο蠼？梢杂糜跁?huì)計(jì)信息系統(tǒng)的重建。面向?qū)ο蠼５暮诵乃枷胧菍F(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體、屬性和關(guān)系轉(zhuǎn)化為對象、屬性和方法，以及它們之間的相互作用。面向?qū)ο蟮木幊踢m對象是面向?qū)ο蠼５暮诵母拍?。對象表示現(xiàn)實(shí)世界中的具體實(shí)體或概念。對象是類的實(shí)例，它具有類定義的屬性和行為?？梢詫ο罂醋魇蔷唧w的事物，如一一個(gè)人作為對象時(shí)，其屬性可以包括姓名、年齡、性別對象之間通過消息傳遞來進(jìn)行通信和交互。一個(gè)對象可以向另一個(gè)對象發(fā)送消息，接收對象根據(jù)接收到的消息執(zhí)行相應(yīng)的操作。通過對象之間的交互，系統(tǒng)可以對象使得軟件設(shè)計(jì)更加模塊化、可擴(kuò)展和可重用。通過將現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體抽象為對象，可以更好地描述問題域，并將其轉(zhuǎn)化為軟件系統(tǒng)的組成部分。每個(gè)對象交互和分析。這種對象導(dǎo)向的思想類似于微分和積分的概念，通過將復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分解為獨(dú)立的對象，實(shí)現(xiàn)計(jì)中的價(jià)值運(yùn)動(dòng)進(jìn)行詳細(xì)描述和分類。價(jià)值運(yùn)動(dòng)涉及各種經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、步驟、資源和合作關(guān)系，將原始輸入轉(zhuǎn)化為最終產(chǎn)品或服務(wù)，同時(shí)提供與之相關(guān)的效益和價(jià)值。對象法將整個(gè)價(jià)值運(yùn)動(dòng)過程分為多個(gè)對象，并為每個(gè)對象定義了一組屬性來描述其特征和狀態(tài)。這種細(xì)粒度的靈活的會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)。不同對象之間可以有層次關(guān)系、關(guān)聯(lián)關(guān)系和交互關(guān)系，形成一個(gè)動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。這種組合和關(guān)聯(lián)類似于積分，通過將不同對象的信息匯總和整合，可以得到更全面和綜合的會(huì)計(jì)信息，為管理決策型和規(guī)模的組織。通過定義不同的對象和屬性，可以靈活地?cái)U(kuò)展和調(diào)整會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。這種可擴(kuò)展性類似于微積分的思想，通過微小的變化和調(diào)整，可通過對對象的狀態(tài)和行為進(jìn)行跟蹤和分析，可以獲取有關(guān)資源利用、成本效益、績效評(píng)估等方面的信息。這些類似于積分的思想，將會(huì)計(jì)信息進(jìn)行綜合和匯總，為決象會(huì)計(jì)依賴智能技術(shù)，尤其是人工智能和大數(shù)據(jù)分析，自然語言處理、大模型應(yīng)用等，它們可以處理大量的數(shù)傳統(tǒng)責(zé)任會(huì)計(jì)是一種會(huì)計(jì)方法和管理控制工具，旨在追蹤和記錄、分析企業(yè)內(nèi)部不同部門和責(zé)任中心之間流動(dòng)的價(jià)值或資源，并為每個(gè)責(zé)任中心指派特定的責(zé)任和目標(biāo)，然后通過比較實(shí)際績效與預(yù)定績效目標(biāo)來評(píng)估和管理其績效，以便對各個(gè)責(zé)任中心的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行有效的監(jiān)督、評(píng)估和控制。傳統(tǒng)責(zé)任中心分為成本中心、與責(zé)任會(huì)計(jì)類似，稻盛和夫先生創(chuàng)造的阿米巴經(jīng)營模式也是為了提高組織績效而設(shè)計(jì)的管理工具。這種經(jīng)營模式讓稻盛和夫赤手空拳在40年間創(chuàng)建了兩家世界500強(qiáng)企業(yè)，并且讓這兩家企業(yè)在數(shù)次全球范圍內(nèi)的毀滅性危機(jī)中都能轉(zhuǎn)危為安，持續(xù)走向成功。它的優(yōu)勢在于將每個(gè)阿米巴都作為利潤創(chuàng)造者，在單位時(shí)間內(nèi)追求銷售額最大化和經(jīng)費(fèi)最小化。它改變傳統(tǒng)企業(yè)責(zé)任中心米巴可以是一個(gè)部門、一條生產(chǎn)線、一個(gè)班組甚至到每個(gè)員工，并將其視為利潤中心，賦予其一定的經(jīng)營權(quán)和責(zé)任，強(qiáng)調(diào)個(gè)體的分權(quán)和責(zé)任意識(shí)，激發(fā)主動(dòng)性和創(chuàng)造力。每個(gè)阿米巴就像一個(gè)中小企業(yè)那樣活動(dòng)，經(jīng)營計(jì)劃、實(shí)績管理、勞務(wù)管理等所有經(jīng)營上的事情都由他們自行運(yùn)作，這能讓公司對市場的變化做出迅捷反應(yīng)。劃分阿米巴經(jīng)營單元規(guī)模大小的原則主要是阿米巴必須能獨(dú)立完成任務(wù)，有獨(dú)立的核算組織，同時(shí)，又不能因?yàn)榻M織的拆分影響公司的整體目標(biāo)和經(jīng)營計(jì)劃。在京瓷公司，有些阿米巴是管理者根據(jù)工序流程進(jìn)行劃分的，有些則根據(jù)團(tuán)隊(duì)成員的協(xié)作和配合進(jìn)行劃分；有些阿米巴只有幾個(gè)人，是被管理者根據(jù)條件細(xì)化的結(jié)果，有些雖然人數(shù)較多，但會(huì)被管理者作為一個(gè)阿米巴。阿米巴經(jīng)營的過程中，還根據(jù)市場動(dòng)態(tài)和運(yùn)行情況對阿米巴進(jìn)行調(diào)整，可能將原有的一個(gè)阿米巴拆分成多個(gè)阿米巴，或者將多個(gè)阿米巴合并成為一個(gè)阿米巴。阿米巴的調(diào)整決定一般是管理者根據(jù)單位時(shí)間核算表的結(jié)果做出的，阿米巴的劃分比傳統(tǒng)責(zé)任中心的劃分更加靈活。正是這種改善，使組織能夠更精確地追蹤和評(píng)估不同責(zé)任對象會(huì)計(jì)借鑒阿米巴將核算單元更加細(xì)致和靈活的特點(diǎn)，將企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和相關(guān)價(jià)值活動(dòng)進(jìn)行細(xì)致和靈活的對象化描述和分析，將復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行細(xì)粒度的除了傳統(tǒng)責(zé)任中心、阿米巴核算對象外，還可以對其他價(jià)值活動(dòng)，如客戶價(jià)值、產(chǎn)品價(jià)值等進(jìn)行細(xì)化分析，為在微積分思想中，使用微分的概念來形容數(shù)據(jù)的組合可以幫助我們理解數(shù)據(jù)的變化率和趨勢。通過應(yīng)用差使其更加平滑或聚合，以適應(yīng)特定的分析需求或應(yīng)用場據(jù)的組合可以被視為對數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑或聚合的過程。假設(shè)有一系列離散的數(shù)據(jù)點(diǎn)，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)表示某個(gè)特定時(shí)間或空間的觀測值。這些數(shù)據(jù)點(diǎn)之間可能存在間隔或差異。通過將微分的概念應(yīng)用于數(shù)據(jù)的組合，我們可以改變數(shù)據(jù)的顆粒度或密度，使其更加平滑或聚合。積分是微分的逆運(yùn)算，用于計(jì)算函數(shù)在一段區(qū)間內(nèi)的總量。類似地，我們可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，將一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)合并為一個(gè)總和或平均值。這可以幫助我們減少數(shù)據(jù)將這個(gè)思想用在會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)操作中，可以對會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行更細(xì)致和敏感的分析。通過對數(shù)據(jù)的微分操作，可以測量和理解會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的瞬時(shí)變化率和趨勢。這可以幫助發(fā)現(xiàn)可能的異?；虍惓ＤＪ?，并提前發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)。例如，對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行微分分析可能揭示出突然增長或下降的趨勢，這可能需要進(jìn)一步的會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)可以利用數(shù)據(jù)的積分來進(jìn)行聚合和總結(jié)。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行積分操作，可以將多個(gè)時(shí)間段或多個(gè)部門的數(shù)據(jù)合并為一個(gè)總和或平均值。這可以提供更高層次的匯總信息，幫助管理者進(jìn)行決策和制定戰(zhàn)略。例如，通過將多個(gè)部門的成本數(shù)據(jù)進(jìn)行積分聚合，可以計(jì)算整個(gè)組織的總體成本，并對資源分配和效率進(jìn)行評(píng)微積分中的極限概念可以用于會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)中的趨勢和預(yù)測分析。通過觀察數(shù)據(jù)的極限變化，可以洞察到數(shù)據(jù)的未來發(fā)展趨勢和可能的變化方向。這可以幫助企業(yè)進(jìn)行戰(zhàn)略規(guī)劃和預(yù)測，以適應(yīng)市場的變化和未來的挑利用數(shù)據(jù)顆粒度的微積分思想可以為會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)提供創(chuàng)新的方法。通過應(yīng)用微積分概念，如微分、積分和極限分析，對象會(huì)計(jì)可以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的更精細(xì)和敏感的分析、數(shù)據(jù)的聚合和總結(jié)，以及趨勢和預(yù)測的分析。這些創(chuàng)新方法可以提高企業(yè)分析能力和決策支持，幫助當(dāng)時(shí)，麥卡錫著眼于改進(jìn)會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，以更好地滿足企業(yè)管理的需求。他認(rèn)為傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)模型過于注重賬務(wù)處理，忽視了企業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)之間的聯(lián)系和信息流動(dòng)。該模型強(qiáng)調(diào)資源、事件和代理之間的關(guān)系，將企業(yè)事件（Events）和代理（Agents）使用的經(jīng)濟(jì)實(shí)體，事件是資源之間的交換或轉(zhuǎn)換行為，模型得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。學(xué)者和從業(yè)者在此基礎(chǔ)上不斷完善和拓展模型，將其應(yīng)用于企業(yè)的業(yè)務(wù)過程建模型時(shí)，借鑒了事項(xiàng)會(huì)計(jì)的一些思想和概念。事項(xiàng)會(huì)計(jì)和事件（Events）之間的關(guān)系。資源表示企業(yè)擁有和使用的經(jīng)濟(jì)實(shí)體，事件表示資源之間的交換或轉(zhuǎn)換行為。通過明確資源與事件之間的聯(lián)系，REA模型能更好地描事件作為抽象的概念，不僅包括具體的財(cái)務(wù)資源，還包括非財(cái)務(wù)資源和業(yè)務(wù)活動(dòng)。這使得REA模型能夠更全面通常是進(jìn)行事項(xiàng)核算的主體，其責(zé)任是參與資源與事件的交換。在REA模型中，代理的角色同樣被引入，代理與資源和事件之間的關(guān)系被明確描述。這有助于更好地解經(jīng)濟(jì)資源對象、業(yè)務(wù)流程對象、參與者對象、交互對象四類對象，可以實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行更細(xì)致的經(jīng)濟(jì)資源對象是指經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的各種資源和資產(chǎn)，包括金融產(chǎn)品、賬戶、交易等。將經(jīng)濟(jì)資源拆解為獨(dú)立例如，金融產(chǎn)品對象可以包含產(chǎn)品的名稱、類型、利率業(yè)務(wù)流程對象是指經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的具體業(yè)務(wù)流程和環(huán)節(jié)，包括產(chǎn)品銷售、用戶交易、業(yè)務(wù)結(jié)算等。將業(yè)務(wù)流程拆解為獨(dú)立的對象單元，可以更好地跟蹤和管理每個(gè)業(yè)務(wù)流程的狀態(tài)和參與者。例如，產(chǎn)品銷售流程對象可以記錄產(chǎn)品的發(fā)布、用戶購買等環(huán)節(jié)，用戶交易流程對參與者對象是指經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中涉及的各類參與者，包括公司、用戶、支付機(jī)構(gòu)等。將參與者拆解為獨(dú)立的對金融科技公司對象可以包含公司的信息、產(chǎn)品管理等屬交互對象是指經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)參與者之間的交互信息和行為，包括產(chǎn)品銷售交互、用戶交易交互、業(yè)務(wù)結(jié)算交互等。將交互拆解為獨(dú)立的對象單元，可以更好地跟蹤和管理每個(gè)交互的狀態(tài)和過程。例如，產(chǎn)品銷售交互對象可以記錄金融科技公司與用戶之間的產(chǎn)品銷售信息，用戶交易交互對象可以記錄用戶與金融科技公司之紀(jì)20年代和30年代，事項(xiàng)會(huì)計(jì)逐漸在美國的一些大型企業(yè)中得到應(yīng)用。企業(yè)開始將各類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)劃分為特定能夠更準(zhǔn)確地了解企業(yè)各個(gè)方面的業(yè)務(wù)表現(xiàn)，并做出更進(jìn)行了深入研究，提出了許多重要的理論概念和方法，對事項(xiàng)會(huì)計(jì)的發(fā)展和推廣做出了巨大貢獻(xiàn)。他認(rèn)為，傳奧爾德里奇（R.J.Chambers）也是事項(xiàng)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的重要代表人物之一。他在20世紀(jì)50年代至60年代期間，深入探討了事項(xiàng)會(huì)計(jì)的哲學(xué)基礎(chǔ)和概念體系，為其后的研究奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。奧爾德里奇將事項(xiàng)會(huì)計(jì)的經(jīng)濟(jì)事件分為兩類：確定性和隨機(jī)性事項(xiàng)。確定性事項(xiàng)是指在企業(yè)日常經(jīng)營中可以預(yù)見和量化的經(jīng)濟(jì)事件，而隨機(jī)性事項(xiàng)則是指那些不易預(yù)測和量化的經(jīng)濟(jì)事件。奧爾德里奇關(guān)注事項(xiàng)會(huì)計(jì)中的影響因素，特別是不同事項(xiàng)之間的相互關(guān)系和影響。他強(qiáng)調(diào)企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是相互關(guān)聯(lián)的，某個(gè)事項(xiàng)的發(fā)生和變化可能對其他60年代至80年代期間，對事項(xiàng)會(huì)計(jì)的方法和技術(shù)進(jìn)行了深入研究。他提出了一些重要的會(huì)計(jì)技術(shù)，幫助企業(yè)梅爾松引入了事項(xiàng)代碼的概念。通過給每個(gè)事項(xiàng)分配唯一的代碼，可以方便地識(shí)別不同的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，并將其與相應(yīng)的財(cái)務(wù)信息關(guān)聯(lián)起來。他還提出了一套完整的事項(xiàng)核算系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)收集、處理和報(bào)告等環(huán)節(jié)。這套系統(tǒng)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)對每個(gè)事項(xiàng)的獨(dú)立核算和全面監(jiān)控，為企業(yè)管理者提供更準(zhǔn)確和及時(shí)的財(cái)務(wù)信息。梅爾松關(guān)注事項(xiàng)會(huì)計(jì)在績效評(píng)估中的應(yīng)用。他認(rèn)為，通過對每個(gè)事項(xiàng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和比較，可以更好地評(píng)估企業(yè)內(nèi)在20世紀(jì)70年代對事項(xiàng)會(huì)計(jì)在成本管理和績效評(píng)估中會(huì)計(jì)為企業(yè)帶來靈活應(yīng)變和敏捷性。通過對不同事項(xiàng)的隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和信息化時(shí)代的到來，事項(xiàng)會(huì)計(jì)得以更加廣泛地應(yīng)用。數(shù)字化工具的普及使得企業(yè)能夠更便捷地記錄和分析各種業(yè)務(wù)活動(dòng)，進(jìn)一步提高了事項(xiàng)會(huì)計(jì)的效率和準(zhǔn)確性。事項(xiàng)會(huì)計(jì)的理念和方法逐漸傳播到全球，成為國際財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的一個(gè)重要概念。越來越多的國家和企業(yè)開始采用事項(xiàng)會(huì)計(jì)作為財(cái)務(wù)核算的一種重要方式，以適應(yīng)復(fù)雜多變的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和業(yè)務(wù)需用者直接從事項(xiàng)數(shù)據(jù)庫中選取各自所需的各種事項(xiàng)，自行對事項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、匯總、顯示和處理，以滿足其匯總程度、組合方式、信息權(quán)重和評(píng)價(jià)，而不是由會(huì)計(jì)人員來完成這些工作。因?yàn)闀?huì)計(jì)人員在分類和匯總的過程中所用的主觀判斷與政策選擇，并不一定符合信息使用者的需要。這樣，因傳統(tǒng)會(huì)計(jì)核算高度分類而無法反映或因高度匯總濃縮而被掩蓋的許多與決策相關(guān)的信息工使用會(huì)計(jì)信息意味著由信息用戶自主選擇會(huì)計(jì)政策、會(huì)計(jì)估計(jì)、會(huì)計(jì)收入和費(fèi)用的發(fā)生標(biāo)準(zhǔn)和確認(rèn)時(shí)點(diǎn)，這時(shí)財(cái)務(wù)報(bào)告系統(tǒng)是指企業(yè)在充分利用現(xiàn)代信息技術(shù)的基過網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來直接收集有關(guān)數(shù)據(jù)信息，從根本上消除會(huì)計(jì)信息與業(yè)務(wù)活動(dòng)的時(shí)間差，從而實(shí)現(xiàn)了會(huì)計(jì)與業(yè)務(wù)的一體化處理。通過國際互聯(lián)網(wǎng)，會(huì)計(jì)信息使用者也可隨會(huì)計(jì)信息使用者不再處于被動(dòng)地位而可以隨時(shí)主動(dòng)地獲的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則各異，對同一事項(xiàng)的會(huì)計(jì)處理也各不相同，使得所提供的信息缺乏可比性，造成信息使用者的決策的原始信息，使信息使用者能夠根據(jù)自己的需求進(jìn)行判事項(xiàng)會(huì)計(jì)理論本身存在一些問題，主要表現(xiàn)在以下提供會(huì)計(jì)主體的與會(huì)計(jì)信息用戶決策相關(guān)的各種經(jīng)濟(jì)活式和計(jì)量屬性時(shí)存在困難。而且事項(xiàng)信息的列示是否比項(xiàng)價(jià)值的匯總反映能更好地幫助信息使用者預(yù)測，還沒使企業(yè)管理者難以從大量數(shù)據(jù)中快速獲得準(zhǔn)確有用的信息。管理者可能面臨處理大量細(xì)節(jié)信息的困境，從而影事項(xiàng)會(huì)計(jì)注重具體的會(huì)計(jì)事務(wù)和財(cái)務(wù)報(bào)告，而對象會(huì)計(jì)更注重對數(shù)據(jù)對象的分析，利用微積分思想來獲得描述，其總體特征無法窮盡，但只有某些方面可以被觀洞察其經(jīng)濟(jì)本質(zhì)并能用于其特定的決策模型。這里可能存在一個(gè)問題，就是會(huì)計(jì)信息的采集者與使用者不是同一人，事項(xiàng)定義可能就會(huì)出現(xiàn)偏差。對象會(huì)計(jì)的核心思想是將經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和責(zé)任中心的價(jià)值運(yùn)動(dòng)抽象為對象，從而能夠全面描述企業(yè)內(nèi)部的各種關(guān)聯(lián)活動(dòng)。這使得會(huì)計(jì)信息更具綜合性，不僅包括單個(gè)事項(xiàng)的信息，還包括它們在整個(gè)價(jià)值鏈中的關(guān)系和互動(dòng)，減少了信息采集過程一個(gè)環(huán)節(jié)，信息處理規(guī)則及最后的輸出環(huán)節(jié)都由使用者決定。對象會(huì)計(jì)可以利用智能會(huì)計(jì)平臺(tái)的模型主動(dòng)輸出-03-提高績效、增強(qiáng)決策能力，并最終支持企業(yè)