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秦荣生：数字化与会计未来发展趋势研究

作者：北京国家会计学院教授秦荣生时间：2025-02-13 来源：《财务与会计》2025年第3期

引用本文请复制此条目：秦荣生.数字化与会计未来发展趋势研究[J].财务与会计,2025,(3):4-7+38.

摘要：本文从认识数据的意义出发，深入论述了理解数据价值和数据价值实现的途径，对会计数字化带来的发展趋势作出研判：实施个性化的会计服务、提供及时性的会计数据、实施数据导向的智能会计、加强数据的核算和管理、编制和披露可持续报告、建设数智化的会计体系、建构会计学自主知识体系和培养高素质的会计人才。

关键词：数字化；会计数字化；会计发展趋势；数据要素；数据价值

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出，激活数据要素潜能，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。数字化是数字技术广泛运用的结果，数字技术使大量信息能够被转化为可度量的数据，帮助人们从数据中发现规律、揭示趋势、作出准确决策。因此，认识和理解数据价值及其实现路径，对于充分发挥数据的潜力、推动经济社会的创新与进步具有关键意义。企业会计人员应有一个清晰的认识：会计数字化是数字化时代会计发展的必然趋势。

一、认清事实：数字化与数据价值

（一）数字化的意义

数字化是将现实世界中的各种信息、业务流程、物体等通过数字技术转化为可量化、可存储、可传输和可分析的数据（包括对物理实体、文档、图像、音频和视频等各类信息的数字化转换），使其能够被计算机和其他数字设备识别、存储、处理和传输，从而提高数据的可管理性、可访问性和可操作性。目前，数字化已经渗入人们日常的衣食住行、工作生活、生产服务等方方面面。

数字化时代，万物皆数据，一切都可以数字化。数字化的一个基本功能，就是将一切事物进行量化。人们日常工作生活中的一切事物，本质上都符合各种数学规律，可以量化成为各种数据。当文字变成数据，当方位变成数据，当沟通变成数据，当考核变成数据，数据正成为推动经济社会发展的主要生产要素。数字化的意义在于对海量数据进行采样、存储、挖掘、分析、利用和共享，挖掘数据自身潜在的价值。企业既是数据的缔造者，又是数据的使用者，更是数据的直接受益者。数字化涉及所有文、图、音、像、表等多源、多元数据，如何在海量数据中坐收“渔利”？这是每个企业都应思考和研究的现实问题。

大数据、人工智能、云计算等先进技术手段优化了生产、流通、分配和消费等环节。比如，在企业生产过程中，可通过数字化实现智能制造与精益生产，如通过工业互联网连接设备与生产线，精准控制生产流程，提高生产效率、降低成本并减少资源浪费；借助数字化平台使资本、人才、技术等各类资源能依据市场需求得到更精准的配置，避免资源闲置与错配。供应链数字化管理系统可实时监控物流、库存等信息，实现上下游企业间紧密协同，提高供应链整体效率与弹性，增强企业乃至产业的竞争力与抗风险能力。总之，数字化激发了创新活力，众多企业借助数字化平台快速迭代产品与服务，催生了共享经济、跨界经济等新业态，为经济增长开辟新路径，推动经济社会高质量发展。

（二）数据价值

数字化时代，数据作为优质资产深刻影响着各个领域的发展与变革。数据价值体现在多个维度，首先，可帮助人们获得知识和经验，通过数据分析，可以用数据完成对事物的精准刻画，减少信息不对称。其次，数据可以帮助人们形成科学的决策，透过数据，人们即可以从中探寻事物的来龙去脉，做到“知其所来”，也可以预测未来趋势，做到“知其所往”，在此基础上做出的决策科学性将显著提升。再次，数据可以帮助人们减少试错成本。通过数据在发现异常状况时实时预警预测即将发生什么，帮助人们降低决策风险，及时止损。复次，数据可以帮助人们认识客观规律推动科学研究不断发展。最后，数据可以帮助人们实施精准管理，政府部门和公共机构可以利用数据监测和预测社会现象和问题，以便及时采取措施。

数据价值的实现就是要充分释放数据要素价值，实现“点数成金”。首先，数据需要在应用场景下实现价值。合适的数据需要找到合适的场景，合适的场景是实现数据价值的基础和土壤。如消费者数据可以帮助企业分析其购买行为、兴趣和偏好，从而进行精准的市场定位和个性化推荐。其次，数据需要经过加工才能实现价值。多数情况下，数据需要经过建模、分析、预测、预警等必要的、专业化的加工处理后才能实现价值。如企业销售数据经过专业加工后进行客户画像、客户贡献度分析才能发挥其作用。再次，数据需要传播解释才能实现价值。实际工作中，数据需要通过专业人员用专业方式进行传播和解释才能被广大群众接受和利用，从而实现其价值。复次，数据需要在运营过程中实现价值。数据只有赋能生产经营业务，用于产品设计、生产、营销推广和售后服务过程中洞察客户需求，才能满足客户需求、优化产品性能、诊断业务风险、提升营销精准度等。最后，数据需要在人工智能应用中实现价值。在人工智能应用中，数据的规模和质量决定了人工智能的效率，用数据喂养机器学习和训练，数据量越大，数据质量越高，机器学习的效率也会越高，总结的规律也就越精准。

二、把握方向：会计未来发展趋势

虽然我国企业会计工作已取得较大的发展和成效，但总体而言仍不能满足数字化时代下企业发展和社会进步的需要，会计行业和会计人员仍面临较大现实挑战，因此需要审时度势，探索会计行业未来发展趋势，深化会计改革，加速实施会计数字化转型，促进企业高质量发展。

（一）实施个性化的会计服务

数字化时代强调个性化、定制化，通过大量数据全面捕捉用户的需求，提供精准的差异化产品和服务。而我国现行的会计服务是提供货币性、不区分服务对象的综合会计服务。因此，数字化时代，企业会计部门和会计人员应通过采集数据深入理解用户的痛点，提高获取和利用数据的能力，联接、预测并快速满足用户需求。数字化时代的会计服务应综合利用财务报表数据，满足不同对象个性化需求。

企业会计服务的外部对象主要是投资者、债权人和其他利益相关者，内部服务对象主要是董事会、经理层和中层管理者等。目前，我国会计服务的方式主要是提供国家规定的统一的财务报表，会计服务不区分具体的用户，不能满足内外部用户的需要。笔者认为，企业会计服务一方面应满足外部投资者、债权人和其他利益相关者对会计数据的不同需要，包括向投资者提供获利能力、分红等方面的数据，向债权人提供偿债能力、现金流等数据，向消费者提供产品性能、价格和安全性等数据，向政府部门提供纳税和履行社会责任情况等数据；另一方面应满足内部管理层对会计数据的不同需要，包括向董事长提供净资产收益率、总体经营情况和市场占有率等数据，向经理层提供董事会下达考核指标的完成情况、奖励等数据，向中层管理人员提供部门业绩和奖励等数据。总之，数字化时代企业会计服务应广泛应用数字技术，获取更多及时数据，形成高质量的会计数据库，并根据内部管理者、外部投资者及其他利益相关者的个性化需求，编制个性化财务报表，从而满足其对会计服务的需求。

（二）提供及时性的会计数据

目前企业会计是在业务发生后进行会计核算，编制财务报表的流程较长、效率较低（企业月度财务报表编制大多需要半个月；季度财务报表编制需要近1个月；半年度财务报表编制需要2个月；年度财务报表编制需要4个月），提供的会计数据严重滞后，无法为企业决策提供及时的数据，致使管理层难以及时利用财务会计数据进行决策，无法支撑财务管理发挥支撑战略、支持决策、服务业务、防控风险和创造价值的作用。

企业财会部门可利用数字技术建立智慧、敏捷、前瞻的数智化会计体系，实行实时会计核算，为经营管理和决策提供及时、精准的数据支持。如今数字技术的出现催生了财务机器人、智能会计等辅助工具，当大量基础性会计工作被财务机器人、智能会计替代后，会计人员可以实行实时会计核算，从而实时提供会计数据，这是一场会计的效率革命。在大数据、云计算、互联网、人工智能等技术的渗透下，大量业务产生大量的实时数据，将业务数据和会计数据整合成统一的数据模型，企业能够建立细颗粒度、业财融合的“唯一数据真相”，从而实现会计处理与决策支持之间的同源贯通，为决策制定提供更可靠的数据依据。同时，实行实时会计核算以实时提供会计数据可实现以核算场景为基础向业务场景为核心转换，推动会计工作数字化转型。

（三）实施数据导向的智能会计

数字化时代企业会计不仅要求传统的记账、算账模式向由凭证、账簿自动生成财务报表模式转变，还要求财务会计与管理会计融合，实施数据导向的智能会计。当数据打通业务系统和会计系统后，智能会计技术和方法不断融入业务中，在业务经营的事前、事中挖掘、利用和共享数据，可实时支撑管理者经营决策和经营管理。具体来说，数据导向的智能会计可根据业务流程，积极有效提供准确、高效、多维数据，参与企业重大决策全过程，实现由战略规划到年度预算、由年度预算到业务经营、由业务经营到绩效考核的闭环联动。经营管理方面，可利用及时、精准的数据，注重源头管控，加强产品研发设计、工程造价等前瞻性成本控制；抓好过程管控，持续推进科技创新、工艺优化、流程再造、采购协同等方式实现降本增效；创新管控方式，推进目标成本管理，加大责任成本控制，开展多维度成本分析；强化考核激励，奖勤罚懒，层层压实责任，激发内生动力。

可见，实施数据导向的智能会计是会计发展的大势所趋，有助于提高会计工作的效率和精准性。首先，应实施数据驱动的经营决策。数据为会计工作领域提供了更多的加工原料和分析深度，可帮助会计人员和管理人员作出更加精准和基于数据的决策。其次，应实施数据驱动的风险管理。通过数据分析可帮助会计人员和管理人员在线实时监控经营情况，及时发现潜在的风险和异常情况，提高风险管理能力。再次，应实施数据驱动的内部控制。数据技术可用于实时监测企业内部的财务交易和生产经营活动，确保企业内部控制的有效性。最后，应实施数据驱动的预测决策。通过数据分析可帮助会计人员进行生产经营和财务预测和规划，支持企业经营决策和长期发展战略制定。

（四）加强数据的核算和管理

数据资产作为经济社会数字化转型进程中的新兴资产，正日益成为会计核算和资产管理的核心内容和会计数字化转型的强大推动力。2022年12月，中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发展数据要素作用的意见》，提出以数据产权、流通交易、收益分配、安全治理为重点，初步搭建我国数据基础制度体系。2023年8月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，围绕数据资源是否可以作为资产入账和在财务报表中披露作出规定。2023年12月，财政部发布《关于加强数据资产管理的指导意见》，要求企业加强数据资产管理。2024年2月，财政部发布《关于加强行政事业单位数据资产管理的通知》，要求行政事业单位加强数据资产管理。随着数据资产核算和管理制度的出台，会计人员应将数据资产的核算和管理纳入主要会计工作领域，加强数据资产的核算和管理，以适应数字化时代的要求。

数据资产入表是指将数据确认为企业资产负债表中的“资产”，在财务报表中体现其真实价值与业务贡献。数据资产入表不仅是数据要素流通和价值实现的重要手段，也是数据资源价值管理和流通使用的重要方式，并已成为实现企业数字化转型，推动数据要素市场健康发展的重要途径。目前，数据资产化已经逐渐从理论转向现实，数据价值日益凸显，并逐渐成为企业的“核心资产”。要做好数据资产管理，首先应明确数据的资产属性，依法合规推动数据资产化，同时创新数据资产管理方式方法，加强数据资产全流程管理，严防数据资产应用风险，更好促进数字经济高质量发展。此外，要管好用好数据资产，企业应在数据安全法和个人信息保护法等法律规范的基础上，遵循财务管理、资产评估管理等共性要求，对其持有的数据资产进行规范管理。

（五）编制和披露可持续报告

数字化时代下，企业如何在追求经济效益的同时兼顾环境保护和社会责任，已成为衡量其可持续发展能力的重要标准。近年来，随着环境、社会与治理（ESG）理念的不断发展，世界范围内已有多个国家和国际组织等陆续制定了可持续发展信息披露的具体标准、要求。为了规范我国企业可持续发展信息披露，2024年12月，财政部会同外交部、国家发展改革委等九部委制定和发布了《企业可持续披露准则——基本准则(试行)》，要求在实施范围及实施要求作出规定之前，由企业自愿实施。2024年4月，上海证券交易所、深圳证券交易所、北京证券交易所分别发布《上市公司自律监管指引——可持续发展报告（试行）》，引导和规范上市公司采用强制披露与自愿披露相结合的方式披露《上市公司可持续发展报告》，建立上市公司可持续发展信息披露框架。上市公司应当围绕治理、战略、影响、风险和机遇四个核心内容对拟披露的议题进行分析和披露，以便于投资者、利益相关者全面了解上市公司为应对和管理可持续发展相关影响、风险和机遇所采取的行动。上市公司应将可持续发展理念及具体措施融入公司治理的各项制度和流程，进一步健全和完善公司治理机制，及时、全面披露公司治理相关信息。

（六）建设数智化的会计体系

建设数智化的会计体系是会计工作数字化转型的重要内容，应充分发挥会计作为天然数据中心的优势，实现以核算场景为基础向业务场景为核心的转型。一是应以数字技术与会计工作深度融合为抓手，通过数字化、智能化技术，结合财务共享管理模式重塑传统会计数据加工流程，构建实时、多维、精细、智能的大会计核算体系，实现会计与业务合规高效运营。二是应充分提高数据资产价值，通过数字化、智能化技术实现数据治理、数据整合，发挥会计的战略保障、决策支持、业务赋能和风险防控作用，以实现企业的价值提升。三是应统筹制定会计数字化转型规划，完善制度体系、组织体系和管控体系，建立基于自主可控的智慧、敏捷、系统、深入、前瞻的数字化、智能化会计体系。四是应统一底层架构、流程体系、数据规范，横向整合各会计系统、连接各业务系统和各级子企业，推进系统高度集成，实现“一张网、一个库、一朵云”。五是应推动业财数据全面对接和整合，构建因果关系的数据结构，对生产、经营和投资活动实施主体化、全景化、全程化、实时化反映，实现业、财、技一体化管控和协同优化，推进经营决策由经验主导向数据和模型驱动转变。六是应以数字化为突破口，以智能化为基础，促进会计工作更加规范、高效、集约，从而使会计人员从传统机械重复的核算工作中解放出来，从事能够创造更大价值的会计管理工作。

（七）建构会计学自主知识体系

目前我国会计学知识体系是基于西方会计学的教材、案例与叙事方式建立的，长久以来基本上处于“学徒状态”，原创性的自主理论研究不多，对发生在特定时空中的“中国会计实践”未能进行科学阐释，也未能揭示我国会计发展的法理和哲理，因而未能建构我国会计学自主知识体系。

习近平总书记指出，“加快构建中国特色哲学社会科学，归根结底是建构中国自主的知识体系。”中国会计学应在发展和进一步深化改革进程中构建中国会计学自主知识体系，推动中国会计学高质量发展。建构中国会计学自主知识体系，需要紧紧围绕建构会计学学科体系、学术体系和话语体系三项核心任务展开。首先，应以数据分析为契机革新会计学学科体系。积极实施数据分析的会计学研究范式，在会计学研究中充分采用大数据科学、人工智能等新兴学科的知识和方法，赋能会计学跨学科、交叉学科融合发展。其次，应以跨学科合作研究发展会计学学术体系。将会计工作贯彻落实党和国家路线方针政策、决策部署，维护社会公共利益，为国民经济和社会发展服务中蕴含的价值理念、方法等予以概念化、理论化，并进行科学阐释。再次，应以习近平新时代中国特色社会主义思想为根本遵循，优化中国会计叙事方式，构建中国会计话语体系。最后，应立足中国会计实践，做好中国自主会计案例库、数据库建设，建构中国自主的数字化、虚拟化会计学教材。

（八）培养高素质的会计人才

高素质会计人才是促进会计发展的核心要素。我国应健全会计人才选拔、培养、使用、管理和储备机制，打造政治过硬、作风优良、履职尽责、专业高效、充满活力的高素质会计人才队伍，以满足会计人员能力更多元、结构更优化，数量和质量充分适应时代进步、契合企业发展的要求，包括加强中高端会计人才队伍建设，提高中高级会计人员占比，推动会计人才结构从金字塔型向纺锤型转变；配强配优各级总会计师和会计部门负责人，深入开展重要子企业总会计师委派；加强履职管理，推动会计人员不断提高政治素质，坚守会计职业操守和道德底线。此外，会计数字化转型背景下，会计发展离不开具有数字技能的高素质会计人才。面对数字技术给会计领域带来的挑战，会计人员必须革新认知，建立数字化思维方式，并通过持续学习不断提升个人知识能力、拓展职业发展空间；了解和掌握政治和经济对会计业务的要求，提高政治站位并具有宏观思维，成为懂政治、懂经济、懂会计、懂业务、懂技术的“五懂”型数字化会计人才；具备业财融合的思维和能力，主动走出财务进入业务领域；要具备服务业务和企业发展的意识，学会使用数字化时代的新技术，具备数据挖掘、分析和利用的能力，以数据赋能企业生产经营业务，促进经济社会高质量发展。

主要参考文献

[1]秦荣生.数字经济时代的会计职业道德准则建设[J].财务与会计，2022，（12）：10-12．

[2]秦荣生.走出管理会计的困境：实施业管融合发展的管理会计[J].财务与会计，2023，（21）：4-6．

[3]秦荣生.建设世界一流财务管理体系的目标、意义和实现路径[J].会计研究，2023，（1）：23-28．

[4]秦荣生.以习近平总书记关于审计工作的重要论述为指引建构中国审计学自主知识体系[J].审计研究，2023，（5）：17-25．

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