【摘要】随着人工智能技术的迅猛发展， 智能财务在提升财务处理效率、 优化决策支持和提高财务透明度方面取得了显著进展。然而， 技术进步也带来了数据隐私保护、 算法偏见、 责任归属等系列伦理问题， 成为智能财务进一步发展中的主要挑战。本文系统探讨智能财务发展中的伦理困境， 包括隐私保护与数据利用、 算法公正性与效率、 算法透明度与商业机密、 责任归属、 智能化与就业保障等内容。研究旨在为构建智能财务伦理框架提供初步的尝试， 并为智能财务系统设计、 政策制定和企业实践提供借鉴。
【关键词】智能财务；伦理困境；伦理框架；算法
【中图分类号】 F275" " "【文献标识码】A" " " 【文章编号】1004-0994（2025）05-0011-6
一、 引言
近年来， 以人工智能为代表的新一代信息技术迅猛发展， 推动智能财务在技术变革和应用场景方面取得显著进展。在技术变革方面， 流程自动化、 基于规则的知识系统以及机器学习模型的应用， 显著提升了财务处理效率， 优化了预测分析与决策支持过程， 提高了财务透明度和安全性。在应用场景方面， 智能核算实现了降本增效， 智能管控有效降低了欺诈风险， 智能决策支持了实时数据分析与战略决策。智能财务的发展正在推动财务部门从核算型向战略支持型转变。
然而， 技术进步往往伴随着潜在风险， 数据孤岛、 算法偏见和技术鸿沟等成为智能财务进一步发展的主要挑战。正如美国全球化研究专家理查德·鲍德温（2021）在《失序： 机器人时代与全球大变革》一书中指出， 智能技术正以个体化、 更猛烈且不可控、 不可预测的特点席卷全球， 并持续引发深刻变革。在这一背景下， 智能财务领域面临隐私保护与数据利用、 算法公正性与效率、 智能化与就业保障等多重伦理困境， 并成为智能财务发展中无法回避的核心议题。
研究智能财务中的伦理困境， 不仅具有重要的理论意义， 能够丰富技术发展与伦理规范相关研究成果， 为构建智能财务伦理框架奠定学术基础， 推动伦理学、 计算机科学、 管理学等跨学科的理论融合， 相关研究还具有指导智能系统设计、 政策制定与企业实践， 促进智能财务可持续发展， 维护公众利益与社会稳定等深远的现实意义。基于此， 本文采用文献分析与应用场景分析相结合的方法， 系统探讨智能财务发展中的伦理问题， 以期为相关研究和实践提供借鉴与参考。
二、 理论基础及文献回顾
1. 理论基础。研究智能财务中的伦理问题， 其理论基础涉及伦理学、 技术哲学、 信息伦理学、 管理学、 法学以及计算机科学等多个领域。这些基础理论为本文的探索提供了多维度的视角和方法论支持。
伦理学主要强调行为的道德义务和规则， 关注行为的结果是否最大化整体利益， 以及强调行为者的道德品质和动机等。在智能财务的伦理分析中， 伦理学可被用于分析数据隐私保护和算法透明度等是否符合道德规范， 评估智能技术的应用是否为社会带来最大福祉， 以及探讨开发者和使用者是否具备负责任的技术应用态度等。
技术哲学主要讨论技术是否具有内在价值倾向及技术发展与社会伦理的互动关系等。在智能财务的伦理分析中， 技术哲学可被用于分析算法是否存在偏见或歧视， 探讨智能财务相关技术对社会信任、 公平和正义的影响， 如分析大模型技术如何改变财务透明度与信任机制等问题。
信息伦理学主要探讨个人数据的权利归属与使用边界， 研究算法决策的公正性和可解释性等。在智能财务的伦理分析中， 信息伦理学可被用于分析用户数据的收集、 存储和使用是否符合伦理， 评估智能财务系统是否存在歧视性决策等， 如分析如何确保智能分析算法的公平性和透明度等问题。
管理学中的利益相关者理论主要强调企业决策应平衡各方利益相关者的需求， 该理论可被用于分析智能财务系统的应用是否兼顾多方利益， 如分析智能财务系统是否损害了员工的就业权益等。企业社会责任（CSR）理论主要探讨企业在追求利润的同时是否应承担社会责任， 该理论可被用于评估智能财务系统的开发和应用是否符合社会伦理等问题。
法学中的数据保护与隐私部分主要研究数据收集、 处理和使用的法律边界问题。在智能财务中， 法学相关理论可被用于分析数据隐私保护的合规性， 如分析欧盟《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，GDPR）对财务数据跨境流动的影响。而法学中的算法责任与监管部分则主要探讨算法决策的法律责任归属和监管框架， 通常被用于分析智能财务系统的责任界定问题， 如分析当算法决策导致财务损失时， 相关责任应由谁承担的问题。
计算机科学与人工智能伦理中的可解释性人工智能（Explainable AI，XAI）、 算法伦理（algorithmic ethics）主要探讨算法设计中的公平性、 透明度、 可解释性、 问责性等伦理原则， 可被用于指导智能财务算法的开发与应用， 如在算法设计中如何避免偏见和歧视问题等。
社会技术系统理论中的技术与社会互动理论、 伦理设计理论主要研究技术发展如何影响社会结构、 社会如何塑造技术应用以及如何在系统设计中嵌入伦理原则等问题， 在智能财务领域可以被用于分析智能财务系统对社会公平、 就业和信任的影响， 指导智能财务系统的开发等。
以上理论与经济学理论、 会计学理论以及智能财务相关理论共同构成了本文研究的理论基础。
2. 文献回顾。在过去的几年中， 已有研究从不同角度对智能系统中的相关伦理问题进行了分析。通过对现有文献的梳理， 可将这些研究成果归纳为以下几个方面：
（1） 数据隐私与安全。智能系统高度依赖海量数据的收集与分析， 如何保障用户的数据隐私和安全成为重要问题。数据泄露、 滥用等风险可能导致用户利益受损， 甚至引发社会信任危机（冯登国等，2014；金源和李成智，2023）。
（2） 算法偏见与歧视。算法模型的训练数据可能存在偏见， 导致智能系统在实际应用时产生歧视性结果（Mehrabi等，2021；冯子轩，2024）。例如， 基于历史数据的算法可能对某些群体造成不公平的待遇（刘璐，2024）。
（3） 责任归属与透明度。由于智能系统的复杂性， 当系统出现错误或造成损失时， 责任难以界定（诸葛瑞杰，2024）。算法模型的“黑箱”特性也使得决策过程缺乏透明度， 难以解释和追责（王海建，2023；董青岭，2024）。
（4） 人类主体性与就业影响。由于智能系统的自动化程度不断提高， 其对就业的影响同时存在创造效应和替代效应（邱玥和何勤，2020）。过度依赖智能系统可能削弱人类的判断力和决策能力， 影响人类的主体性（刘勤，2024）。
（5） 伦理问题的产生原因。学者们认为， 智能系统中的伦理问题是由多种因素共同作用的结果。在技术层面， 算法模型不完善、 数据质量参差不齐等技术局限性是导致伦理问题的重要原因（大卫·马滕斯，2024）。在制度层面， 相关法律法规和行业规范滞后于技术发展， 缺乏有效的监管和约束机制（刘勤和刘情唱，2023）。在社会层面， 公众对人工智能伦理的认知和理解不足， 缺乏必要的伦理意识和风险防范意识（于江生，2022）。
（6） 解决伦理问题的路径。学者们提出了一些可能的解决方案： ①加强技术伦理研究， 将伦理原则嵌入算法设计和开发过程， 开发更加公平、 透明、 可解释的智能系统（于江生，2022）。②制定和完善相关法律法规， 明确数据所有权、 使用权以及算法责任归属等问题（徐凌验，2024）。③加强行业自律， 建立健全行业自律机制， 制定人工智能伦理准则， 引导企业负责任地开发和应用智能技术（杨婕，2020；陈磊等，2021；代金平和李杨，2022）。④增强公众伦理意识， 加强公众教育， 提升公众对智能财务伦理问题的认知和理解， 引导公众理性看待和使用智能财务服务（刘勤，2024）。
（7） 未来研究方向。学者们建议关注以下研究方向： 探索更加有效的算法公平性和可解释性技术， 研究智能系统伦理风险评估和预警机制， 探讨人工智能伦理治理的国际合作机制等（宋迎春和马梦伟，2023）。
以上观点尽管并非都是针对智能财务系统的研究成果， 但鉴于伦理问题的普适性， 其对智能财务中的伦理问题研究依然具有很高的借鉴价值。
三、 智能财务的伦理困境剖析
在智能财务的发展过程中存在着很多伦理问题， 面对这些问题， 出于价值观、 利益和情感的冲突以及信息不足、 社会压力、 伦理原则的复杂性等原因， 决策者往往难以平衡各方需求并做出明确的判断， 从而导致伦理困境。 下面从隐私保护与数据利用、 算法公正性与效率、 算法透明度与商业机密、 责任归属以及智能化与就业保障等维度进行详细分析。
1. 隐私保护与数据利用。尽管在财务系统中， 使用的数据颗粒度相对较大， 涉及的隐私数据没有业务系统多， 但由于智能财务系统对数据的高度依赖性， 系统在进行财务管理和辅助决策时需要收集、 存储和使用大量数据， 其中部分数据不可避免会涉及个人或组织的隐私。鉴于数据泄露、 黑客攻击等安全风险的存在， 若数据治理不当则可能导致这些敏感信息被泄露或滥用。
在数据的使用方面， 一直都存在着如何在数据利用和隐私保护之间找到平衡的两难困境。一方面， 有效的数据应用可以挖掘数据价值、 消除信息壁垒、 实现数据共享、 促进业财融合， 实现智能财务系统的开放、 透明和创新， 但过度的开放可能会引起隐私数据外泄， 数据被非法利用， 乃至数据价值丧失的问题。另一方面， 加强隐私保护可以防止个人隐私、 商业机密、 敏感信息的泄露， 但过度的隐私保护又可能造成新的信息孤岛出现， 使数据资源的供给难以满足管理上深度应用的需求。
破解智能财务中的数据隐私保护和安全问题， 需要从技术、 制度、 管理和伦理等多个层面综合施策。技术层面， 可采用数据加密、 隐私计算（如联邦学习）、 区块链和零信任架构等技术， 确保数据安全与隐私保护； 制度层面， 可完善数据保护法律法规， 建立行业标准， 加强数据跨境流动监管； 管理层面， 可实施数据分级分类管理和遵循权限最小化原则， 定期进行安全审计， 加强员工培训； 伦理层面， 在进行系统设计时可追加“伦理设计”原则， 增强用户对自身数据的控制权， 建立信任机制。此外， 国际合作与协同治理也至关重要， 通过全球数据治理合作和多边协同机制， 解决跨境数据的安全问题。综合运用这些策略， 可以有效应对智能财务中的数据隐私和安全挑战， 推动其可持续发展。
2. 算法公正性与效率。算法公正性指的是算法在处理数据和做出决策时， 应公平对待所有关联方， 避免任何形式的偏见或歧视。这包括但不限于性别、 年龄、 种族、 组织等因素。确保算法公正性需要对智能算法的设计、 训练数据的选择以及模型评估标准等进行仔细考量， 以确保它们不会无意中强化社会中已存在的不平等现象。
算法效率通常是指算法能够快速、 准确地完成任务的能力， 比如在资金支付中的高频交易能力， 或是在财务风险评估中的高效处理能力等。高效的算法可以帮助企业降低成本、 提高竞争力， 并为客户提供更优质的服务。
在智能财务中， 如何在追求算法公正性和追求算法效率之间达到某种平衡是一个复杂且重要的议题。为了确保算法公正性， 智能系统必须仔细选择训练数据集， 并进行偏差检测和校正。这可能会增加开发时间和成本， 影响算法的整体效率。而高效的算法往往追求快速处理大量信息并做出决策的能力， 但在追求速度的过程中， 可能会忽视或简化某些复杂的因素， 从而导致对某些群体或管理对象的不公平对待。
此外， 为实现更公正的算法通常意味着需要更加复杂的模型， 以捕捉更多的变量和交互作用， 但其计算成本更高， 运行时间也会更长。而高效的算法倾向于使用较少的计算资源， 以降低成本和缩短响应时间， 但过于简化的模型可能导致忽略重要的社会经济差异， 进而影响算法的公正性。
为破解这一困境， 提高算法的透明度是解决问题的关键之一。通过公开算法的工作原理和决策过程， 如公开财务专家系统中的基本处理规则， 可以增加公众的信任， 同时也便于发现潜在的不公平之处。此外， 在智能财务系统开发团队中提倡多样性和包容性， 有助于识别并纠正可能存在的偏见， 不同的视角可以帮助创建更加公平的算法。还可通过建立自检机制， 定期检查算法的表现， 特别是其对不同群体的影响， 及时调整以减少任何不公正的结果。必要时还可通过设立企业伦理审查委员会负责审查和监督算法的应用， 确保它们既高效又公正。
3. 算法透明度与商业机密。如何在保证算法透明度和保护商业机密之间达到平衡也是智能财务发展中可能遇到的常见伦理困境之一， 虽然其与前两种困境有一定的关联性， 但该困境也有其独特之处。算法透明度指的是算法的工作原理、 决策过程以及使用的数据集能够被外界理解和审查的程度。商业机密是指企业为了维持竞争优势而保护的不公开信息， 如核心技术、 客户名单、 市场策略以及智能算法等。对于算法而言， 通常涉及独特的算法设计、 专有数据集以及优化的技术。
在追求算法透明度的同时， 企业必须谨慎决定哪些信息可以公开而不会损害其核心竞争力。过度披露算法可能导致商业机密泄露， 影响企业的市场地位。智能财务系统的用户通常会希望了解系统中算法的运作机制以确保其公正性和安全性， 而智能系统的管理者则希望保护其独特的算法秘诀和数据资源。在两者之间找到平衡点显然是一个挑战。
不同国家和地区对算法透明度有不同的法律规定。例如， GDPR要求企业在处理个人数据时需提供一定的透明度。为在保证算法透明度的同时保护商业机密， 企业可能会通过合同和保密协议或采用技术手段来限制员工、 合作伙伴及第三方对敏感信息的访问和使用， 但这同时也可能会牺牲算法的透明度。
破解这对矛盾需要多方面的努力， 如技术创新、 法律框架的完善以及企业和监管机构的合作等。具体方法包括： 设计分级透明度机制， 即根据不同的利益相关者群体提供不同程度的透明度， 如向普通系统用户提供基本的原理说明， 而向监管机构或独立审计师提供更为详细的档； 有限度地开源算法， 即选择将部分非关键算法或数据集公开， 以此建立与服务对象间的信任， 同时保留核心商业机密。政府监管机构和行业协会也可以通过制定明确的指导原则和标准， 帮助企业更好地平衡对透明度和商业机密的需求。
4. 责任归属： 用户、 开发者还是其他主体。智能财务系统在决策错误或造成损失时的责任归属问题， 如财务机器人或智能大模型系统在使用中出现重大失误时， 判断最终的责任人是一个复杂的伦理和法律难题。由于智能财务系统涉及多个主体， 以及技术自身的“黑箱”特性， 责任界定变得尤为困难。
通常智能财务系统会涉及系统最终用户、 系统维护者、 系统开发者和数据提供者等多个主体。其中： 最终用户指使用智能财务系统进行管理和决策的个人或企业； 系统维护者指负责系统日常运行、 更新和维护的技术团队或第三方服务商； 系统开发者指设计、 开发和测试智能财务系统的技术公司或团队； 数据提供者指为智能财务系统提供业财训练数据的部门或机构。这些主体共同形成了智能财务系统的供需链。
当前， 有关智能财务系统在决策错误或造成损失时的责任归属问题存在不同的观点（见表1）。由表1可以看到， 将失误责任归属到任何一个主体， 都存在着不同的观点。
那么针对某一特定的案例， 应该如何合理地判定责任归属呢？依据有关法律、 伦理原则以及技术特性， 结合智能财务系统的实际应用场景， 本文归纳出以下四个判定原则（见表2）： ①过错责任原则认为责任应由导致错误的主体承担。例如： 如果错误源于智能算法的设计缺陷， 则系统开发者应承担责任； 如果错误源于最终用户操作不当， 则用户应承担责任。②严格责任原则认为在某些情况下（如涉及大额资金处理的高风险领域）， 即使系统开发者或维护者没有过错， 也可能需要承担严格责任， 以确保受害者能获得相应的赔偿。③比例责任原则认为应根据各主体的过错程度来分配责任， 例如， 系统开发者、 维护者和用户可按一定的比例分担责任。④可预见性原则认为如果错误是可预见的（如由已知的算法局限性导致）， 相关主体（如系统开发者）应采取措施避免错误发生， 否则需承担相应责任。
为有效解决责任归属问题， 需要在智能财务系统开发、 销售、 维护和使用中特别引入各种协议和说明文档， 用于事先明确各主体的责任边界， 如开发者应提供系统的使用说明和风险提示书、 用户应严格遵守系统使用规范。需要提高算法的透明度， 开发可解释的AI模型， 加强对操作日志的管理， 使决策过程透明化， 以便于追溯错误发生的原因。可为智能财务系统引入第三方信息系统审计或鉴证服务， 甚至引入保险机制， 以分散潜在的经济损失风险。可制定专门的法律法规、 行业伦理准则及技术标准， 明确智能财务系统的责任归属规则， 引导企业负责任地开发和使用智能财务系统。
5. 智能化与就业保障。在智能财务发展中选择智能化还是保障就业， 也是一个备受关注的伦理困境， 这一困境的核心在于如何在技术进步与人类福祉之间找到平衡。随着智能技术的快速发展， 智能财务系统可以高效处理重复性任务， 显著降低业务处理时间和成本， 还可以减少人为错误， 提高财务数据的准确性和可靠性； 智能化技术还释放了人力资源， 使财务人员能够专注于战略分析和决策支持等高附加值工作。但不得不承认的是， 智能财务的发展对传统财务岗位已产生了较大的冲击， 如果处理不当， 则可能引发大规模失业， 导致社会的不稳定。
突破该伦理困境的核心是在利用智能化追求效率最大化与通过就业保障实现社会公平这两者之间找到平衡。此外， 对短期和长期利益的权衡也是关键所在， 因为智能化会在短期内导致失业， 但从长期来看， 智能化可能会创造更多新的就业机会。
为破解这对矛盾， 需从利益相关者视角进行分析。①财务部门通常倾向于采用智能技术以降低成本、 提高竞争力， 但同时主管部门应该通过出台各种政策和法规来制约其承担社会责任， 以避免大规模的裁员。②员工大多担心财务机器人和智能系统的上线会导致自身的失业， 企业和社会的责任是引导这些员工不断从技术培训和岗位变化中获得收益。③政府和主管部门在促进技术创新及期待技术带来便利的同时， 需采用渐进式变革的方式， 通过政策引导来减少智能化带来的负面影响。
目前， 针对这一伦理困境， 可以采取的解决途径有： ①鼓励采用人机协同共生的工作模式， 将人工智能与人类智能相结合， 让人工智能处理重复性的任务， 而人类专注于复杂决策和需要创新的工作。②为受智能财务系统影响的员工提供新知识和新技能培训， 帮助其转型到数据分析、 战略规划、 流程再造、 系统设计、 决策支持等高附加值岗位。③通过税收、 社保等杠杆， 将自动化和智能化带来的技术红利部分返还到企业， 用于支持失业群体及资助失业人员的再培训和再就业。④在系统设计阶段嵌入伦理原则， 开发以人为本的智能财务系统， 优先考虑就业保障和社会影响， 确保智能系统的应用符合社会的价值观。⑤制定政策引导企业负责任地应用智能技术， 限制大规模裁员， 鼓励创造新的就业岗位等。
除以上五类典型的伦理困境之外， 还存在着预防技术滥用与言论自由、 全球统一标准与对多元文化的尊重、 长期技术发展与短期风险管理、 伦理制约与技术快速发展等需要平衡的困境， 而有效突破这些困境往往都涉及一些复杂的伦理考量。
四、 伦理框架与政策建议
构建智能财务的伦理框架是一项复杂的系统工程， 需要系统化的方法论支持， 以确保伦理框架的全面性、 可操作性和可持续性。按照系统工程的思想， 构建伦理框架通常需要以下步骤： ①明确目标和范围。②组织利益相关方参与。③制定伦理原则与准则。④风险评估与缓解。⑤伦理框架的实施与嵌入等。鉴于篇幅限制， 本文仅就伦理框架和政策建议的内容做初步探讨。
1. 伦理框架。 图1是依据以上讨论的结果， 尝试构建的智能财务伦理框架， 包括伦理目标、 伦理原则、 伦理要素、 构建路径和伦理运用五个层次。
2. 政策建议。在数据隐私保护的法律法规方面， 近年来， 政府已出台了《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规， 明确了数据隐私保护的基本框架。针对智能财务的伦理建设， 有关数据隐私保护方面的政策建议有： ①会计主管部门在新出台的法规中， 可考虑进一步制定针对财务系统的数据隐私保护细则， 明确数据收集、 存储、 使用和共享的具体要求。②在数据治理中， 强调“最小必要原则”， 要求智能财务系统仅收集和处理必要的数据。③加强数据跨境流动管理， 针对财务数据的敏感性， 制定更严格的数据出境安全评估机制。④推动隐私增强技术的应用， 鼓励采用隐私计算等多种技术， 在保护数据隐私的同时实现数据的价值挖掘。⑤制定隐私保护的行业标准， 推动其在智能财务领域的广泛应用。
在算法透明度和可解释性方面， 我国在算法治理上已有初步探索， 例如出台了《互联网信息服务算法推荐管理规定》。针对智能财务的伦理建设， 在算法透明度和可解释性方面的政策建议有： ①鼓励行业组织制定智能财务算法透明度和可解释性标准， 明确算法设计、 开发和部署的透明度要求， 并要求智能财务系统通过可视化工具或自然语言等形式提供可解释的决策结果。②建立算法备案和审查机制， 要求将智能财务系统的核心算法向监管部门备案， 并定期接受审查。③引入第三方机构对算法系统进行独立审计， 确保其公平性和无偏见。④在技术上， 将公平性检查功能嵌入算法模块， 使用多样化的数据集进行训练， 使用可解释性工具解释算法决策过程， 使用决策树、 规则列表等可解释性较强的模型替代部分黑箱模型等。⑤推动算法开源和共享， 鼓励企业开源非核心算法， 促进行业技术交流和透明度提升。⑥建立算法共享平台， 推动行业最佳实践的传播。
在责任归属与追责机制方面， 政府已出台《个人信息保护法》和《数据安全法》等法规， 明确了数据处理者的责任， 但在智能财务领域， 责任归属的具体规则尚不清晰。为此建议： ①在新出台的法律法规中， 明确智能财务系统开发者、 运营者和使用者的责任边界。②针对算法决策引发的纠纷， 建立责任归属的判定规则和追责机制。③引入保险和赔偿机制， 鼓励企业为智能财务系统购买责任保险， 以应对潜在的算法决策风险。④在技术上， 引入日志记录与审计功能， 保证所有关键操作和决策过程可记录； 利用智能合约与自动化追责技术， 实现责任归属的智能化判定和追踪， 并确保追责过程的透明和公正。
此外， 本文建议： ①加强跨部门协作， 建立由会计监管部门、 科技部门和法律部门组成的联合工作组， 统筹推进智能财务伦理框架的制定和实施。②推动行业组织（如中国注册会计师协会、 中国总会计师协会等）制定智能财务伦理准则。③推进试点示范项目， 选择部分企业开展智能财务伦理框架试点， 探索最佳实践， 在总结试点经验的基础上， 形成可推广的行业标准。④加强公众教育及提高其参与度， 开展数据隐私保护和算法透明度的公众教育活动， 提升用户的伦理意识。
五、 结论与展望
本文系统探讨了智能财务发展中的伦理困境， 分析了数据隐私保护、 算法公正性和透明度、 责任归属以及智能化对就业的影响等核心问题。通过文献回顾和应用场景分析， 本文提出了构建智能财务伦理框架的多维度建议， 包括技术、 制度、 管理和伦理层面的综合措施。研究结果表明， 智能财务的伦理问题不仅涉及智能技术， 还与社会、 法律和公众意识等密切相关。通过加强技术伦理研究、 完善法律法规、 推动行业自律和提升公众伦理意识， 可以有效应对智能财务中的伦理挑战， 推动其可持续发展。
本研究还存在一定的局限性。首先， 研究主要依赖于现有文献和应用场景分析， 缺乏基于大数据的实证研究。其次， 应用场景分析主要集中在企业财务领域， 可能无法完全反映其他行业的智能财务伦理问题。此外， 智能财务技术发展迅速， 本文的研究可能无法涵盖最新的技术进展和伦理挑战。
未来研究可从以下几个方面展开： ①新技术带来的伦理挑战。随着生成式人工智能、 大模型等新技术的应用， 智能财务将面临新的伦理问题， 如算法理解难度更大、 数据滥用难以察觉等。②全球治理的深化。财务数据的跨境流动和算法透明度问题需要国际合作与治理。未来研究可以探讨如何建立全球统一的智能财务伦理标准问题。③伦理风险评估与预警机制。未来研究可以开发智能财务伦理风险评估工具， 建立预警机制， 帮助财务部门和监管机构及时发现和应对潜在的伦理风险。④人机协同与就业转型。随着智能财务系统的普及， 未来研究可进一步探讨如何通过人机协同、 技能培训和政策引导， 减少智能化对就业的负面影响， 促进社会公平与稳定。
通过不断研究和实践， 智能财务的伦理框架将不断完善， 并持续推动技术进步与社会责任的平衡发展， 为智能财务的健康发展提供有力支持。
【 主 要 参 考 文 献 】
陈磊，王柏村，黄思翰等．人工智能伦理准则与治理体系：发展现状和战略建议［ J］．科技管理研究，2021（6）：193 ～ 200．
大卫·马滕斯著．张玉亮，单娜娜译．数据科学伦理：概念、技术和警世故事［M］．北京：中国科学技术出版社，2024．
代金平，李杨．构建负责任的人工智能社会治理体系［ J］．山东社会科学，2022（8）：147 ～ 153．
董青岭．人工智能时代的算法黑箱与信任重建［ J］．人民论坛·学术前沿，2024（16）：76 ～ 82．
冯登国，张敏，李昊．大数据安全与隐私保护［ J］．计算机学报，2014（1）：246 ～ 258．
冯子轩．生成式人工智能应用的伦理立场与治理之道：以ChatGPT为例［ J］．华东政法大学学报，2024（1）：61 ～ 71．
金源，李成智．智能财务背景下的财务信息安全研究［ J］．财会通讯，2023（7）：136 ～ 144．
理查德·鲍德温著．朱海燕译．失序：机器人时代与全球大变革［M］．北京：中信出版集团，2021．
刘璐．大数据时代的算法歧视及其法律规制［ J］．楚天法治，2024（8）：28 ～ 30．
刘勤，刘情唱．论数智化环境下会计法规的优化与完善［ J］．财会月刊，2023（22）：49 ～ 55．
刘勤．智能财务中的人机关系：替代还是共生［ J］．财会月刊，2024（17）：38 ～ 42．
邱玥，何勤．人工智能对就业影响的研究进展与中国情景下的理论分析框架［ J］．中国人力资源开发，2020（2）：90 ～ 103．
宋迎春，马梦伟．AI+技术在智能财务应用中的潜在伦理风险分析与对策［ J］．财务与会计，2023（24）：58 ～ 62．
王海建．算法治理的伦理风险及其纾解［ J］．深圳大学学报（人文社会科学版），2023（1）：152 ～ 160．
徐凌验．大模型安全风险及治理路径研究［ J］．信息安全研究，2024（10）：975 ～ 980．
杨婕．推动完善我国新一代人工智能伦理治理体系［ J］．信息安全与通信保密，2020（1）：93 ～ 101．
于江生．人工智能伦理［M］．北京：清华大学出版社，2022．
诸葛瑞杰．智能驾驶参与下的侵权责任归属研究［ J］．经济研究导刊，2024（13）：149 ～ 152．
Mehrabi N.， Morstatter F.， Saxena N.， et al.. A survey on bias and fairness in machine learning［ J］． ACM Computing Surveys（CSUR），2021（6）：1 ～ 35．
