【摘要】数字技能是数字化时代智能管理会计的核心技能。2024年3月，李强总理在《政府工作报告》中首次提出“人工智能+”行动。“人工智能+”不仅为各行各业带来了翻天覆地的变化，也为管理会计数字技能领域注入了新的活力。基于“内涵——契合逻辑——构建人工智能+数字新质生产力的路径——构建管理会计数字技能的路径”的研究思路，本文解析了管理会计数字技能和“人工智能+”数字新质生产力的内涵，阐释了“人工智能+”数字新质生产力与管理会计数字技能的契合逻辑，包括技术逻辑、 管理逻辑和价值逻辑。进一步地，从数字技术、 管理创新与价值创造三个维度，提出了在管理会计领域如何构建“人工智能+”数字新质生产力，探索了运用“人工智能+”数字新质生产力构建管理会计数字技能的具体路径，包括数字化转型、 数据应用、 管理决策、 风险管理与ESG全面发展五个方面，期望为拓展“人工智能+”数字新质生产力的应用场景和构建管理会计数字技能提供一些借鉴和启示。
【关键词】“人工智能+”；数字新质生产力；管理会计数字技能；契合逻辑
【中图分类号】F234.3""""" 【文献标识码】A""""" 【文章编号】1004-0994（2025）06-0012-9
在当今数字化浪潮席卷全球的背景下，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度改变着世界。2024年3月，李强总理在《政府工作报告》中首次提出“人工智能+”行动。作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，“人工智能+”为各行各业带来了翻天覆地的变化，同时为管理会计领域注入了新的活力。随着数字技术的迅猛发展，传统的管理会计模式已难以满足现代企业高效决策和精细化管理的需求。“人工智能+”通过大数据挖掘、 深度学习等先进方法，能够实现对海量数据的快速处理、 精准分析和智能决策，从而极大地提升管理会计的效率和准确性，为管理会计的转型升级提供强大的技术支持。然而，要充分发挥“人工智能+”在管理会计中的优势，就必须构建与之相适应的数字技能框架，助力企业在“人工智能+”时代更好地应对挑战和把握机遇。
一、 文献综述
关于“人工智能+”数字新质生产力与管理会计数字技能，学者们分别从管理会计技能、 人工智能以及新质生产力三个方面进行了研究。
1. 关于管理会计技能。基于区块链核心技术的智慧管理会计，将人工智能、 商业智能、 机器人流程自动化（RPA）、 大数据、 深度学习等数字技术与现代管理会计技能在实践中深度融合，构建具有智慧功能的新型管理会计模式，可以最大限度地创造企业价值（刘光强等，2020b；刘光强和干胜道，2022）。嵌入数字技术的管理会计体系建设，拓展了管理会计的职能领域（冯巧根，2022）。党的二十大报告强调高质量发展，这与管理会计的价值创造、 战略管理、 资源配置、 风险防控、 知识人力资本管理等功能高度契合（潘飞和雷喻捷，2023）。“着眼微观，放眼宏观”将成为未来管理会计功能扩展的趋势，要通过延展战略导向的信息支持系统功能，借助于生产的可持续经营、 政策的可持续稳定和企业间协作的可持续发展等管理会计活动，持续扩展管理会计的功能边界（冯巧根，2024）。综上，学者们研究了管理会计技能在赋能企业管理和经济发展方面的重要作用，但鲜有构建管理会计数字技能方面的文献。
2. 关于人工智能。具备人类的意识与思维是创造管理会计智能机器人的目标（许金叶和刘勤，2023）。智慧司库管理会计体系，是数字化时代现代信息技术、 司库管理与管理会计相互渗透、 相互融合的智能管理会计体系，重塑了管理会计的范畴与边界（袁磊等，2023）。ChatGPT结合管理会计职能，可以应用于管理会计的智能聊天机器人、 成本分析与控制、 经营绩效评估、 预算编制与执行、 投资分析、 风险管理、 内部报告生成等场景（程光和程翠柳，2024）。从人机交互和具象人工智能认知理论相结合的视角出发，可以探究AI驱动下供应链韧性的形成与动态演进过程以及AI对供应链韧性的作用机制（宋华等，2024）。人工智能将为会计工作者、 会计决策、 会计学科属性、 会计伦理、 会计主体、 会计内容等提供积极的变革动力（杨寅和刘勤，2024）。人工智能技术是数据要素驱动的自动化技术，将数据要素纳入人工智能经济学模型，可进一步探索人工智能技术影响价值链重构的理论机制和中国对策（何宇等，2024）。综上，学者们对人工智能重塑管理会计的范畴与边界、 拓展管理会计职能等进行了深入研究，但少有关于“人工智能+”数字技术赋能管理会计的研究。
3. 关于新质生产力。以信息化为基点，将数据源和数字化、 智能化和元宇宙连接起来，形成适应“大智移云”时代的管理会计系统（于增彪，2023）。数智化赋能的管理会计通过促进信息获取与利用，能更好地服务于企业战略决策，最终实现管理会计助力企业价值创造、 带来价值增值的目标（崔秀梅等，2023）。数字新质生产力具有更新的内涵以及以创新为代表的更优质的生产要素，通过改变生产模式、 提高生产效率、 增强创新能力来培育经济高质量发展新动能（任保平和王子月，2023）。基于“科技创新——结构变迁——效率变革”这一生产力发展的逻辑主线，可分析新质生产力形成的产业结构变迁逻辑以及当前我国发展新质生产力的必然逻辑（中国社会科学院经济研究所课题组等，2024）。人工智能在新质生产力的劳动者层面催生了智能生产力，在劳动资料层面提供了高效数字化劳动工具，在劳动对象层面促发了以产业生态化为特征的新型生产体系（王珏，2025）。新质生产力作为当前经济社会发展的新动力，其核心在于科技与创新的深度融合。很多文献都提到，人工智能技术是新质生产力的重要组成部分，其通过优化生产流程、 提高生产效率、 降低生产成本推动整个社会的生产力水平跃升。但对于如何运用“人工智能+”数字新质生产力构建管理会计数字技能，学者们较少涉及。这是一个值得深入探讨的课题。
基于上述研究，本文从管理会计数字技能的内涵与应用领域出发，阐释“人工智能+”数字新质生产力与管理会计数字技能的契合逻辑，论证形成“人工智能+”数字新质生产力的构想，尝试提出运用“人工智能+”数字新质生产力构建管理会计数字技能的具体路径。
二、 管理会计数字技能与“人工智能+”数字新质生产力的内涵及需求
1. 管理会计数字技能。管理会计具有五大技能。一是专业技能。这涉及熟练掌握管理会计及相关领域的专业知识和工具，如会计核算、 预算管理、 成本管理、 绩效管理以及管理会计报告和分析等。二是人际技能。这主要是指沟通与合作共事的能力，包括与部门内部和外部的有效沟通协调，以及撰写报告和演讲的能力等。三是商业技能。这是指能够洞察所在行业、 企业的市场环境、 管理特征和业务特点，并结合商业环境进行分析和决策的能力。四是领导技能。这是指管理会计人员要具备管理者的视角，对于中高层管理会计人员尤为重要，包括团队建设、 绩效实现以及战略规划和执行等方面的能力。五是数字技能。这是指利用大数据、 人工智能、 移动互联网、 云计算、 区块链和物联网等技术，进行数据分析、 预测、 决策和控制等的能力。“大智移云物区深”时代催生了企业管理会计数字技能。数字技能是英国皇家特许管理会计师（CIMA）、 全球特许管理会计师（CGMA）和美国注册管理会计师（CMA）2020年资格考试的新增内容。将数字技术应用于管理会计数字技能，使会计信息更加安全可靠，促进业财融合，优化作业流程，将在价值发现、 价值传递、 价值创造和智慧管理会计体系建设等方面发挥重要作用（刘光强等，2020a）。在“人工智能+”时代，管理会计需要构建以数字技能为核心的技能框架。管理会计数字技能应用领域包括信息与数字素养、 数字内容创作、 问题解决能力、 数据战略与规划和数据分析与决策等。管理会计这五个方面的数字技能在企业管理中发挥着重要作用。
2. “人工智能+”数字新质生产力。“人工智能+”数字新质生产力，是指通过人工智能技术与大数据、 云计算、 区块链、 物联网、 深度学习等其他数字技术的深度融合，推动生产力要素优化配置和效能提升，而形成的高科技、 高效能、 高质量的新质生产力形态。从技术视角看，“人工智能+”数字新质生产力依托大数据、 算法和算力等核心技术的集成创新，为生产力的发展提供了强大驱动力。它不仅能够模拟人类思维、 处理复杂任务，而且能通过持续学习和自我优化不断提升生产效率和质量。这种技术革新，不仅推动了传统产业的智能化升级，而且催生了新产业、 新业态和新模式，为经济发展注入了新动能。从管理视角看，“人工智能+”数字新质生产力促进了管理范式的转变。它使得企业能够基于数据进行更加精准、 高效的管理决策，优化了资源配置，提高了运营效率。人工智能技术的引入，推动了组织结构的扁平化、 灵活化，增强了企业的应变能力和创新能力。从价值视角看，“人工智能+”数字新质生产力为企业和社会创造了巨大的经济价值、 社会价值。它不仅能够降低生产成本、 提高产品质量，而且能通过智能化服务满足消费者的多样化需求，提升用户体验。人工智能技术的广泛应用，有助于推动绿色发展和可持续发展，实现经济、 社会和环境的协调发展。2024年6月22日，上海国家会计学院发布了2024年影响中国会计行业的十大信息技术，包括： 会计大数据分析与处理、 数电票、 流程自动化（RPA与IPA）、 财务云、 中台技术（数据中台、业务中台与财务中台）、 电子会计档案、 数据治理、 新一代ERP、 数据挖掘和商业智能（BI）。在数字化智能化财务时代，企业管理会计师对数字技能的要求已经发生了深刻的变化。随着科技的飞速发展，特别是数字化和人工智能技术的广泛应用，管理会计师需要不断适应和掌握这些技术，以便更好地为企业提供决策支持、 资源配置和绩效管理等方面的服务。在此背景下，“人工智能+”数字新质生产力应运而生。“人工智能+”数字新质生产力是人工智能技术与其他信息技术和数字技术深度融合而形成的一种新型生产力形态。其技术基础是先进的人工智能技术，包括但不限于机器学习、 深度学习、 自然语言处理等。这些技术能够模拟人类的认知过程，做出智能化决策和行动，从而提高生产效率和质量。“人工智能+”数字新质生产力具有强大的创新驱动力和产业应用能力，是推动经济社会高质量发展的重要力量。
3. 管理会计数字技能对“人工智能+”数字新质生产力的需求。管理会计数字技能对“人工智能+”数字新质生产力的需求主要体现在以下五个方面：
（1） 高效数据处理与分析能力。在“人工智能+”时代，管理会计数字技能的核心在于对海量数据的处理与分析能力。这种能力可以帮助企业快速、 准确地从海量数据中提取有价值的信息，进而为决策提供有力支持。为了实现这一目标，管理会计需要借助“人工智能+”数字新质生产力中的大数据技术、 云计算等技术手段，以实现对数据的快速采集、 存储、 处理和分析。
（2） 智能化预测与决策支持。在复杂多变的市场环境中，企业需要准确预测未来趋势并做出科学决策。这就要求管理会计能够利用“人工智能+”数字新质生产力中的机器学习、 深度学习等算法，构建精准的预测模型，为企业提供智能化的决策支持。通过这种方式，企业可以更加科学地评估市场机会和风险，从而做出更加合理的决策。
（3） 自动化与优化业务流程。为了提高运营效率和降低成本，企业需要实现业务流程的自动化与优化。管理会计数字技能在这方面发挥着重要作用。通过利用“人工智能+”数字新质生产力中的流程自动化技术，企业可以将繁琐、 重复的工作交给机器来完成，从而提高工作效率并减少人为错误。通过优化业务流程，企业可以进一步降低成本、 提升客户满意度。
（4） 强化内部控制。在数字化时代，企业面临着越来越多的风险挑战。为了保障企业的稳健发展，管理会计需要具备较强的内部控制能力。这就要求管理会计能够利用“人工智能+”数字新质生产力中的大数据分析和监控技术，实时跟踪和分析企业的财务状况和业务流程，及时发现并应对潜在风险。同时，通过构建智能化的内部控制系统，企业可以更加有效地防范舞弊和错误行为的发生，确保企业的合规运营。
（5） 人才培养与知识更新。随着“人工智能+”技术的不断发展，管理会计人员需要不断更新自己的知识体系，掌握最新的数字化技能和工具。因此，企业需要加大对财务人员的培训力度，提升他们的数字化素养和数据分析能力。同时，为了适应数字化时代的需求，企业还需要积极引进和培养具有人工智能背景的人才，为管理会计团队注入新的活力和创新思维。
三、 “人工智能+”数字新质生产力与管理会计数字技能的契合逻辑
管理会计数字技能具有技术、 管理和价值属性，是“人工智能+”数字新质生产力为管理会计赋能的重要基石。在数字化转型的大背景下，这三大属性共同支撑着管理会计的革新与发展。在技术属性方面，人工智能等先进技术的引入使得管理会计在数据处理、 分析和决策支持方面实现了质的飞跃。在管理属性方面，数字技能使得管理会计在业务流程优化、 风险控制等方面发挥更大作用。在价值属性方面，其是管理会计数字技能的核心所在。在数字化转型的过程中，管理会计不再局限于传统的财务报告和成本控制，而是更加注重为企业创造价值。管理会计数字技能的技术、 管理与价值属性是相辅相成的，它们共同蕴涵了“人工智能+”数字新质生产力赋能管理会计的技术、 管理与价值逻辑。
1. 技术逻辑。管理会计的本质要求与数字技术特性具有天然契合逻辑，由此构建了管理会计数字技能体系，形成了数字化、 自动化、 去中心化、 共享化的智能管理会计生态系统（刘光强和干胜道，2022）。管理会计数字技能主要涉及信息与数字素养、 数字内容创作、 问题解决能力、 数据战略与规划以及数据分析与决策等五个方面，在现代企业管理中占据着举足轻重的地位。随着“人工智能+”时代的到来，数字新质生产力为这些技能的构建和提升注入了新的活力。
（1） 信息与数字素养。“人工智能+”通过引入自然语言处理、 机器学习等技术，极大地丰富了管理会计处理和理解数字信息的方式。传统的信息处理依赖于人工分类、 汇总和分析，而人工智能技术可以对大量非结构化数据进行自动化处理，提取关键信息，并将其转化为结构化数据供管理人员使用。这不仅提高了信息处理的效率，还增强了数据的准确性和可用性，从而有助于提升管理会计的信息与数字素养。
（2） 数字内容创作。在数字内容创作方面，“人工智能+”提供了先进的数据可视化工具和自动化报告生成系统。通过这些工具，管理会计可以轻松地将复杂数据转化为直观、 易懂的图表和报告。人工智能技术可根据用户需求和历史数据，智能推荐最适合的可视化方案，使得数字内容的呈现更加个性化和专业化。这不仅提高了报告的质量，还大幅缩短了创作周期。
（3） 问题解决能力。“人工智能+”通过引入深度学习、 预测分析等技术，显著增强了管理会计解决问题的能力。在面对复杂的财务和运营问题时，人工智能技术可以帮助管理人员进行深度数据挖掘，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。通过构建预测模型，可以对未来的市场变化和风险进行预测，从而提前制定应对策略。这种基于数据的决策方式，不仅提高了问题解决的效率和准确性，还降低了决策风险。
（4） 数据战略与规划。在数据战略与规划方面，“人工智能+”为管理会计提供了全面的数据分析和优化工具。通过对企业内外部的海量数据进行整合和分析，人工智能技术可以帮助管理人员更全面地了解企业的运营状况和市场环境。基于对数据的洞察和分析结果，可以为企业制定出更加科学、 合理的数据战略与规划。这不仅有助于企业把握市场机遇和规避风险，还能推动企业的持续创新和发展。
（5） 数据分析与决策。数据分析与决策是管理会计的核心技能之一，“人工智能+”通过引入高级统计分析、 数据挖掘等技术，使得数据分析更加深入和精准。传统的数据分析往往受限于人力和计算能力，而人工智能技术可以处理大规模数据并进行复杂的数据挖掘和分析。其不仅提供了自动化的数据清洗和预处理工具，提高了数据分析的效率、 准确性以及决策质量，还能帮助管理人员发现更多有价值的商业洞察。
2. 管理逻辑。管理会计数字技能的管理逻辑，具体体现在其如何优化和革新企业的管理实践上。
（1） 流程再造。流程再造是“人工智能+”数字新质生产力赋能管理会计的首要环节。传统管理会计流程往往繁琐且低效，而人工智能技术的引入，使得流程再造成为可能。通过RPA、 智能流程优化等技术，管理会计中重复性高、 劳动强度大的工作可以实现自动化处理，如财务报销、 发票审核、 数据录入等。这不仅释放了管理会计人员的时间和精力，更提高了工作的处理效率和准确性。在这一过程中，人工智能还能够帮助管理会计实现流程的智能化优化。通过大数据分析，人工智能可以识别出流程中的瓶颈和低效环节，提出改进建议。
（2） 数据治理。数据治理是“人工智能+”数字新质生产力赋能管理会计的核心环节。在数字化时代，数据已成为企业的重要资产，而数据的质量和利用价值直接决定了管理会计的决策效果。人工智能技术的引入，使得数据治理更加高效、 精准。人工智能可以帮助管理会计实现数据的自动清洗和整合。传统意义上，数据清洗和整合要耗费大量的人力与时间，而人工智能可以通过预设的规则和算法，自动识别和清洗数据中的错误与冗余信息，将不同来源的数据整合成统一的格式。通过机器学习和数据挖掘技术，人工智能可以从海量数据中提取出有价值的信息和规律，为管理会计提供有力的决策支持。
（3） 预算管理。在预算编制阶段，人工智能可以通过对历史数据的分析，预测未来的收入和支出情况，为管理会计提供科学的预算编制依据。这种基于数据的预算编制方式，不仅提高了预算的精度和可靠性，更降低了人为因素的干扰。在预算执行阶段，人工智能可以实现对预算的实时监控和预警。通过预设的规则和算法，及时发现预算执行过程中的异常情况，从而使得管理会计能够及时采取措施，调整预算方案，确保预算目标的实现。在预算调整阶段，人工智能可以根据市场环境和企业内部情况的变化，自动调整预算方案。这种动态的预算调整方式，使得预算管理更加灵活、 适应性更强。
（4） 风险管理。通过人工智能技术的应用，管理会计可以实现风险的自动识别、 评估和应对。在风险识别阶段，人工智能可以通过对历史数据的分析，发现潜在的风险因素和规律。这种智能化的风险识别方式使得管理会计能够更早地发现潜在风险，为风险应对赢得时间。在风险评估阶段，人工智能可以通过预设的规则和算法，对识别出的风险进行评估和量化。这种基于数据的风险评估方式，不仅提高了评估的准确性和客观性，更降低了人为因素的干扰。在风险应对阶段，人工智能可以根据评估结果和企业的实际情况，提出风险应对方案。
3. 价值逻辑。作为数字化时代的新兴职业技能，管理会计数字技能的价值逻辑体现在多个方面。
（1） 价值决策。“人工智能+”数字新质生产力通过深度学习与大数据分析，能够从海量、 多维的数据中快速提取关键信息，进行深度挖掘和智能预测，从而帮助企业做出更加精准、 前瞻的价值决策。这种决策支持不再局限于对历史数据的回顾，而是基于实时数据和市场动态，模拟出多种未来场景，为企业的战略规划提供科学依据。在产品定价策略上，人工智能可以综合考虑成本、 市场需求、 竞争对手定价等多方面因素，通过算法模型预测不同价格下的销量和利润，帮助企业找到最优定价点。在投资决策中，人工智能能够分析市场趋势、 项目风险、 预期收益等，为管理层提供量化的投资建议，降低投资风险，提高投资回报率。
（2） 成本控制。“人工智能+”数字新质生产力通过智能化手段，实现了成本的精细化管理。一方面，人工智能能够自动监控生产成本、 运营成本等各项费用，及时发现异常消耗，预警潜在的成本超支风险，促使企业采取相应措施进行调整。另一方面，通过数据分析，人工智能能够识别出节约成本的机会，如优化采购策略、 提高生产效率、 减少库存积压等，从而有效降低企业整体成本。人工智能通过对不同产品线、 不同客户群体的成本结构进行深入分析，使得企业可以制定出更加精准的成本控制策略，提高资源的利用效率，增强市场竞争力。
（3） 企业创新。“人工智能+”数字新质生产力不仅能够促进管理会计技术的升级，更是推动企业创新的重要引擎。其促使企业打破传统思维定式，去探索新的商业模式、 产品和服务。通过人工智能技术的应用，企业可以更快地识别市场趋势，捕捉创新机遇，将创新理念转化为实际行动。在产品研发方面，人工智能可以辅助设计团队进行产品概念的快速迭代和优化，缩短产品研发周期。在市场营销方面，人工智能能够分析消费者行为，预测市场趋势，助力企业制定更加精准的营销策略。在内部管理方面，人工智能可以优化业务流程，提高工作效率，为企业创新提供良好的内部环境。
（4） 持续经营。“人工智能+”数字新质生产力在推动绿色发展中发挥着重要作用。它能够帮助企业监测和减少碳排放，优化资源利用，促进循环经济的发展。在能源管理上，人工智能可以智能调度能源使用，减少能源浪费，提高能源利用效率。在供应链管理上，人工智能能够优化物流路径，减少运输过程中的碳排放。在产品设计上，人工智能可以辅助设计出更加环保、 可回收的产品，减少对环境的影响。通过数据分析，企业可以发现促进其绿色发展的新商业模式和市场机会，如绿色金融服务、 绿色供应链管理等，从而实现经济效益和环境效益的双赢。
四、 在管理会计领域如何构建“人工智能+”数字新质生产力
根据“人工智能+”数字新质生产力与管理会计数字技能技术、 管理与价值等的契合逻辑，在企业管理会计领域构建“人工智能+”数字新质生产力有对应的三条渠道。这是一个复杂且持续的过程，深刻体现了数字技术、 管理创新与价值创造的深度融合。
1. 数字技术渠道。
（1） 大数据： 奠定数据基础，提升决策精准度。大数据是构建“人工智能+”数字新质生产力的基石。在企业管理会计领域，大数据的应用主要体现在数据的收集、 存储、 处理和分析上。通过集成各类业务系统，如ERP、 CRM、 SCM等，企业可以实时收集海量的财务数据、 运营数据、 市场数据等，为管理会计提供全面的数据支持。大数据技术使得管理会计能够实现数据的实时分析和深度挖掘。通过数据挖掘和模式识别技术，管理会计可以快速识别出潜在的风险和机遇，为企业的决策提供更加精准的数据支持。大数据能够帮助管理会计实现成本的精细化管理，通过数据分析发现成本节约的机会，优化成本结构，提高企业盈利能力。
（2） 云计算： 提供弹性计算资源，降低IT成本。云计算是构建“人工智能+”数字新质生产力的另一重要技术支撑。在企业管理会计领域，云计算的应用主要体现在数据存储、 处理和分析的弹性计算资源提供上。通过云计算平台，企业可以按需获取计算资源，无需投入大量资金自建数据中心，从而降低了IT成本。云计算还使得管理会计能够实现跨地域、 跨部门的数据共享和协同工作。通过云计算平台，不同部门的管理会计人员可以实时访问和分析同一套数据，提高了工作效率和协同效果。云计算能够提供强大的数据安全保障，确保了企业财务数据的安全性和隐私性。
（3） 算法模型： 驱动智能分析，实现预测优化。算法模型是构建“人工智能+”数字新质生产力的核心驱动力。在企业管理会计领域，算法模型的应用主要体现在对数据的智能分析和预测上。通过机器学习、 深度学习等算法模型，管理会计可以对历史数据进行训练和学习，构建出能够预测未来趋势和结果的智能模型。在预算管理方面，算法模型可以根据历史预算数据和实际执行情况，预测未来的预算需求和执行情况，为企业的预算编制和执行提供科学依据。在成本管理方面，算法模型可以识别出成本的关键驱动因素，优化成本结构，降低企业成本。在风险管理方面，算法模型可以实时监控企业的财务状况和市场动态，预警潜在的风险事件，帮助企业及时采取措施进行风险应对。
（4） 技术集成与应用： 打造智能管理会计系统。在企业管理会计领域，构建“人工智能+”数字新质生产力还需要实现大数据、 云计算、 算法模型等技术的集成与应用。通过集成与应用，企业可以打造出智能管理会计系统，实现数据的实时收集、 处理、 分析和可视化展示。智能管理会计系统提高了管理会计的工作效率和精准度，为企业带来更多的商业价值。通过智能管理会计系统，企业不仅可以实时监控其财务状况和市场动态，快速响应市场变化，而且可以实现成本的精细化管理，降低企业成本，还可以优化资源配置和决策流程，提高企业整体运营效率。
2. 管理创新渠道。
（1） 转变管理理念： 从经验驱动到数据驱动。传统企业管理会计往往依赖于经验判断和直觉决策，而构建“人工智能+”数字新质生产力则要求企业转变管理理念，从经验驱动转变为数据驱动。这意味着企业需要重视数据的收集、 分析和应用，将数据视为企业的核心资产之一。通过大数据和人工智能技术的支持，管理会计可以实时获取和分析海量数据，为企业决策提供科学依据，提高决策的精准度和效率。
（2） 调整组织架构： 打造敏捷高效的组织架构。构建“人工智能+”数字新质生产力需要企业具备敏捷高效的组织架构，以适应快速变化的市场环境和业务需求。企业可以通过扁平化、 网络化、 柔性化等方式调整组织架构，减少管理层级，提高决策速度和执行效率。同时，可以建立跨部门、 跨职能的协同机制，打破部门壁垒，促进信息共享和资源整合。在管理会计领域，则意味着企业需要建立跨职能的数据分析团队，将数据分析和业务决策紧密结合，以提高决策的科学性和实效性。
（3） 优化管理流程： 实现业务流程的智能化和自动化。构建“人工智能+”数字新质生产力需要企业对业务流程进行全面优化，实现业务流程的智能化和自动化。通过引入人工智能、 机器学习等技术，企业可以对传统业务流程进行改造和升级，提高业务处理的效率和准确性。例如，在财务管理领域，企业可以利用人工智能技术实现财务报表的自动生成、 成本核算的自动化处理等，减少人工干预，以降低错误率。同时，企业还可以利用大数据和人工智能技术对市场动态进行实时监控与分析，及时调整业务策略，提高市场竞争力。
（4） 培养引进人才： 打造高效的管理会计团队。构建“人工智能+”数字新质生产力需要企业拥有高素质的管理会计团队，他们不仅需要具备扎实的财务专业知识，还需要具备数据分析和人工智能技术的应用能力。企业可以通过内部培训、 外部引进等方式加强管理会计团队建设，提高团队的整体素质和业务能力。企业可以与高校、 科研机构等建立合作关系，共同开展人才培养和科研工作，推动管理会计领域的创新和发展。
（5） 提升风控能力，保障企业健康稳定发展。在复杂多变的市场环境中，良好的风险管理是企业价值创造的重要保障。通过构建“人工智能+”数字新质生产力，企业可以利用智能算法对财务风险、 市场风险等进行实时监测和预警，及时发现潜在风险并采取相应措施进行应对。通过智能风险评估模型对客户的信用状况进行评估，企业可以更加准确地把握客户的还款能力，降低坏账风险； 通过智能市场预测模型对市场趋势进行预测和分析，企业可以更加灵活地调整市场策略，应对市场变化带来的挑战。
3. 价值创造渠道。
（1） 提升决策效率与精准度，优化资源配置。传统的管理会计在决策过程中往往依赖于有限的历史数据和经验判断，难以全面、 准确地反映企业当前的财务状况和市场环境。而“人工智能+”数字新质生产力的引入，通过大数据分析和机器学习等技术，能够实时、 精准地获取和处理海量数据，为企业管理层提供更加科学、 全面的决策支持。这不仅可以显著提升决策效率，还能提高决策的精准度，帮助企业更好地把握市场机遇，优化资源配置，实现价值最大化。
（2） 加强成本控制以提升效益、 增强竞争力。成本控制是企业价值创造的重要环节。通过构建“人工智能+”数字新质生产力，企业可以利用智能算法对成本数据进行深入分析，发现成本控制中的潜在机会和风险点，实现对成本的精细化管理。通过智能预测模型对采购成本、 生产成本等进行预测，企业可以更加准确地把握成本变动趋势，从而制定更加合理的成本控制策略。人工智能技术可以帮助企业优化供应链管理、 提升生产效率，进一步降低成本、 提升效益，增强企业的市场竞争力。
（3） 推动业务创新和模式变革，拓展价值创造空间。“人工智能+”数字新质生产力的构建，不仅为企业管理会计提供了更强大的技术支持，也为企业业务创新和模式变革提供了无限可能。通过人工智能技术的应用，企业可以更加深入地了解市场需求和客户行为，发现新的商业机会和收入增长点。基于客户数据分析的智能推荐系统可以帮助企业精准营销、 提升客户满意度； 基于供应链数据分析的智能预测模型可以帮助企业优化库存管理、 降低运营成本。这些业务创新和模式变革不仅能够拓展企业的价值创造空间，还能为企业带来新的收入来源和增长点。
（4） 推进数据资产化与价值挖掘，实现数据价值。在数字经济时代，数据已成为企业的重要资产之一。通过构建“人工智能+”数字新质生产力，企业可以将海量数据转化为有价值的资产，实现数据资产化。通过数据挖掘和分析技术，企业可以发现数据中隐藏的规律和趋势，为企业的决策提供有力支持； 通过数据可视化技术，企业可以将复杂的数据转化为直观、 易懂的图表与报告，提高决策的效率和效果。企业可以将数据资产化后对外提供数据服务或数据产品，实现价值增值和收益多元化。
（5） 提升绿色价值创造能力，保障持续经营。利用人工智能技术优化成本结构，精准计算绿色生产成本，提高资源利用效率。通过大数据和人工智能分析预测环境风险，制定绿色投资策略，降低长期经营风险。引入智能决策支持系统，辅助管理会计制定绿色预算和绩效指标，引导企业进行绿色转型。利用人工智能技术进行绿色供应链管理，实现供应链透明化，践行绿色采购和销售。通过机器学习等技术，持续监测和分析绿色价值创造过程，不断优化管理策略。
五、 运用“人工智能+”数字新质生产力构建管理会计数字技能的实施路径
管理会计数字技能在现代企业管理中占据着重要地位，其实际应用领域广泛且多元化。数字技术驱动智能制造、 赋能销售增收节支、 增强创新发展能力、 提高智能决策能力、 从广度和深度上优化价值管理流程以及提升企业生态价值等六个价值创造渠道，形成了数字技术赋能企业高质量发展的价值创造路径（刘光强，2024）。基于数字技能与“人工智能+”数字新质生产力的三重契合逻辑，在数字技术、 管理创新与价值创造三个维度，有以下五个方面的“人工智能+”数字新质生产力构建管理会计数字技能的实施路径。
1. 数字化转型——数字技术融合。数字化转型是当前企业实现高质量发展的重要途径。管理会计数字化转型的本质就是利用数字技术对企业的业务和财务流程进行彻底、 系统的定义与革命，构建一种价值创造模式。数字化转型是企业价值创造的新路径，数据中台是价值创造的源泉，数字技术赋能企业重构数字化价值链，促进了企业的高质量发展（刘光强等，2023）。在“人工智能+”数字新质生产力的时代背景下，管理会计数字技能成为推动企业数字化转型的关键因素。企业数字化转型不仅是技术层面的升级，更是管理理念与模式的创新。
（1） 智能化财务系统。管理会计数字技能推动企业构建智能化财务系统，实现财务数据的自动化处理、 实时监控和智能分析。在这一路径下，企业通过引入先进的人工智能技术，如机器学习、 自然语言处理等，对财务数据进行深度挖掘，为企业提供更为精准的财务预测和决策支持。智能化财务系统不仅提高了财务处理的准确性和效率，还为企业管理层提供了更为全面、 及时的财务信息，有助于企业做出更为科学合理的决策。
（2） 智慧供应链管理。借助管理会计数字技能，企业可以实现对供应链数据的实时监控和分析，进而优化供应链管理。通过大数据技术，企业可以追踪物流信息、 库存情况、 销售数据等，从而及时调整采购、 生产和销售策略。这不仅有助于降低库存成本、 提高物流效率，还能帮助企业更好地应对市场变化、 满足客户需求。优化供应链管理对于提升企业整体运营效率和市场竞争力具有重要意义。
（3） 智能制造。利用传感器实时监控温度、 湿度、 压力等参数，确保生产环境的稳定性和安全性。通过视频技术监控生产现场，实时识别异常情况，并进行报警或采取控制措施。实时采集生产数据，监控生产计划和进度以及质量检测数据，有助于及时调整生产策略。将生产数据以图表等形式呈现，帮助管理者直观地了解生产情况，做出科学决策。通过无线通信网络将设备与互联网连接起来，实现设备间的信息交换和远程监控。利用物联网技术，实现对设备的远程控制和智能化管理。运用大数据技术，深度挖掘生产数据中的价值，为生产优化提供数据支持。
（4） 精准市场营销。通过大数据分析和人工智能技术，企业能够深度挖掘客户数据，精确掌握消费者的需求和行为模式。这使得企业能够制定更加精准的营销策略，提高市场推广的效率和转化率。数字技术允许企业根据消费者的偏好和历史行为，提供个性化的营销信息和优惠服务。例如，通过智能推荐系统，为消费者推送符合其兴趣和需求的产品或服务。数字技术帮助企业整合线上线下营销渠道，如社交媒体、 电子邮件、 短信、 线下活动等。通过统一的客户数据管理，确保各个渠道之间的营销信息一致且协同，提升品牌影响力。
2. 数据应用——数据驱动管理。在“人工智能+”数字新质生产力的时代背景下，数据要素在管理会计中的应用愈发重要。随着人工智能技术的发展，数据已经成为企业决策、 运营优化的核心资源。管理会计作为企业内部管理的重要组成部分，其数据应用技能的培养与提升显得尤为重要。
（1） 数据收集与整合是管理会计数字技能的基础。在“人工智能+”的背景下，管理会计师可以利用大数据技术和智能算法，从海量的内外部数据源中高效收集、 整合各类数据。这些数据包括但不限于财务数据、 市场数据、 供应链数据等，它们共同构成企业运营的全貌。在人工智能技术的辅助下，管理会计师能够更加便捷地获取这些数据，这为后续的分析和决策提供了有力的支持。
（2） 数据分析与挖掘是管理会计数字技能的核心。在收集到大量数据后，从中提取有价值的信息，为企业决策提供科学依据，是管理会计师面临的重要任务。人工智能技术中的数据分析与挖掘方法，如聚类分析、 关联规则挖掘等，能够帮助管理会计师深入剖析数据背后的规律和趋势。通过这些方法，管理会计师可以发现隐藏在数据中的商机、 风险以及优化运营的可能性，从而为企业创造更大的价值。
（3） 数据可视化与报告是管理会计数字技能的重要体现。将复杂的数据以直观、 易懂的方式呈现出来，帮助决策者快速理解数据背后的信息，是管理会计师的重要职责。人工智能技术中的数据可视化工具和方法，如数据图表、 数据地图等，能够让管理会计师轻松地将数据转化为图形化、 交互式的报告。这样的报告不仅提高了信息传递效率，还增强了决策者对数据的感知和理解能力。
（4） 数据驱动的决策支持是管理会计数字技能的高级应用。在人工智能技术的帮助下，管理会计师可以利用大数据分析和预测模型，为企业提供前瞻性的决策支持。例如： 通过对历史销售数据的分析，预测未来市场的需求和趋势； 通过对成本数据的挖掘，发现降低成本的潜力和方法。这些基于数据的决策支持，不仅能够提高决策的准确性和有效性，还可以帮助企业更好地应对市场变化和风险挑战。
（5） “人工智能+”数字新质生产力为管理会计在数据安全与隐私保护方面提供了新的解决方案。随着数据量的不断增加以及数据应用范围的日益扩大，数据安全和隐私保护问题也日益凸显。人工智能技术可以帮助企业建立更加完善的数据安全防护体系，确保数据的安全性和完整性。同时，通过匿名化、 加密等技术手段，保护用户隐私不被侵犯。
3. 管理决策——数字化智能化。管理会计师利用数字技能进行决策支持，为企业提供有价值的见解和建议。通过数据分析和预测模型，管理会计师可以帮助企业制定更明智的决策。在“人工智能+”数字新质生产力的时代背景下，管理会计数字技能正以前所未有的方式赋能企业管理决策，推动企业高质量发展。
（1） 数据驱动的定量决策。在数据驱动的定量决策中，“人工智能+”为管理会计提供了强大的数据分析能力。通过大数据技术和机器学习算法，企业能够实时收集、 处理和分析海量的财务数据与非财务数据，挖掘出隐藏在数据背后的价值。这使得财务决策不再仅仅依赖于经验和直觉，而是更多地基于客观、 全面的数据分析。人工智能可以帮助企业构建精确的预测模型，对市场趋势、 销售情况等进行科学预测，从而为定量决策提供有力支持。
（2） 自动化智能决策。在自动化智能决策方面，“人工智能+”使得管理会计能够实现决策的自动化和智能化。通过训练机器学习模型，人工智能可以自动识别财务数据中的模式和趋势，为决策者提供即时反馈和建议。这不仅能大大提高决策的效率，还能减少人为因素可能导致的决策失误。此外，人工智能还可以根据实时数据自动调整决策策略，确保企业财务决策的灵活性和准确性。
（3） 资源优化配置决策。在资源优化配置决策中，“人工智能+”为管理会计提供了科学的资源配置方案。通过分析历史数据和当前市场需求，人工智能可以帮助企业确定最佳的资源配置策略，从而实现成本最小化和效益最大化。此外，人工智能还可以实时监控资源的使用情况，及时调整资源配置，确保企业资源的充分利用和有效管理。
（4） 预算管理决策。在预算管理决策方面，“人工智能+”显著提升了管理会计的预算制定和执行能力。通过大数据分析和预测模型，人工智能可以帮助企业制定更为精准的预算计划，减少预算与实际支出的偏差。在预算执行过程中，人工智能可以实时监控预算使用情况，及时发现并纠正预算超支或未充分利用的问题。这使得企业的预算管理更加精细化、 动态化，有效提高了资金的使用效率。
（5） 战略转型与升级决策。在战略转型与升级决策中，“人工智能+”为管理会计提供了宝贵的市场洞察和策略建议。通过分析行业趋势、 竞争对手以及消费者需求等信息，人工智能可以帮助企业识别新的市场机会和潜在风险，为企业战略转型提供有力的数据支持。此外，人工智能还可以结合企业的实际情况，为战略升级提供个性化的解决方案和实施路径，确保企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。
4. 风险管理——保障价值创造。信息安全与风险管理是管理会计数字技能的重要组成部分。管理会计师需要掌握信息安全技术和管理方法，以确保企业财务数据的安全性和完整性。同时，他们还需要具备风险识别和评估能力，以帮助企业规避潜在的风险。在“人工智能+”数字新质生产力的时代背景下，管理会计数字技能正逐步成为赋能企业风险管理的重要路径。
（1） 智能风险评估与预警。管理会计数字技能结合人工智能技术，能够对企业进行全面的风险评估。通过对历史数据和实时数据的分析，可以建立起完善的风险评估模型，及时发现潜在风险并进行预警。这种智能风险评估与预警机制，不仅能提高风险识别的准确性和效率，还能为企业提供足够的时间来制定应对措施，从而降低风险对企业运营的影响。
（2） 数据驱动的风险量化分析。在传统的风险管理中，对风险的量化分析往往受限于数据和计算方法。而在“人工智能+”数字新质生产力的推动下，管理会计数字技能使得企业能够利用大数据技术进行风险量化分析。通过对海量数据的挖掘和处理，企业可以更加精确地计算风险的大小、 发生概率以及可能造成的损失，从而为风险管理提供更为科学的依据。
（3） 自动化风险应对机制。管理会计数字技能能够帮助企业建立自动化的风险应对机制。一旦识别出潜在风险，系统就可以自动触发应对措施，如调整投资策略、 优化库存管理等。这种自动化风险应对机制不仅能提高风险处理效率，还能减少人为干预可能产生的误差，从而保障企业在面对风险时能够快速、 准确地做出反应。
（4） 持续优化风险管理策略。在“人工智能+”数字新质生产力的助力下，管理会计数字技能使得企业能够根据实际运营情况持续优化风险管理策略。通过对历史风险事件的深入分析，企业可以发现风险管理的不足之处，进而调整和完善风险管理策略。同时，利用人工智能技术，企业还可以模拟不同的风险管理方案，以选择最优的策略来应对潜在风险。
（5） 强化内部控制与合规性。管理会计数字技能还能帮助企业强化内部控制和合规性管理。通过大数据分析和人工智能技术，企业可以实时监控各项业务流程的合规性，确保企业的运营符合相关法律法规和行业标准。同时，利用数字技能还可以加强内部审计和监督，防止内部舞弊和违规行为的发生。这种强化的内部控制和合规性管理，不仅能降低企业的法律风险，还能提高企业的运营效率和质量。
5. ESG全面发展——长期价值创造。在“人工智能+”数字新质生产力的时代背景下，管理会计数字技能正成为赋能企业在环境、 社会和公司治理（ESG）方面取得突破的关键因素，通过改善企业ESG表现赋能企业高质量发展。
（1） 环境方面。一是环境数据监测与分析。管理会计数字技能能够利用先进的数据分析技术，对企业运营过程中的环境影响进行实时监测和分析。通过收集、 整合和分析各种环境数据，如能源消耗、 排放物种类和数量等，企业可以更加清晰地了解自身的环境表现。这种数据驱动的环境管理方式，不仅有助于企业及时发现环境问题，还能为企业的环保决策提供科学依据，推动企业实现绿色、 可持续发展。二是资源优化与节能减排。借助管理会计数字技能，企业可以对资源进行优化配置，实现节能减排。通过对生产流程中的能源消耗进行精确测量和分析，企业可以找到节能减排的潜力点，并制定相应的改进措施。人工智能技术可以帮助企业预测未来的能源需求和消耗趋势，从而制定合理的能源管理策略，降低运营成本，提高企业竞争力。
（2） 社会方面。一是社会责任履行与监督。管理会计数字技能有助于企业更好地履行社会责任并对此进行有效监督。通过数据收集和分析，企业可以更加全面地了解自身在社会责任方面的表现，如员工福利、 安全生产、 产品质量等。这有助于企业及时发现并改进在社会责任履行方面的问题，提升企业的社会形象和声誉。数字技能可以帮助企业建立有效的监督机制，确保社会责任的持续履行。二是供应链可持续管理。管理会计数字技能可以帮助企业实现供应链可持续管理。通过对供应链中的数据进行分析，企业可以评估供应商的环境和社会责任表现，选择符合可持续发展要求的供应商。数字技能可以帮助企业优化库存管理、 降低物流成本、 提高供应链的效率和灵活性。
（3） 公司治理方面。在股东会层面，管理会计数字技能可为股东会提供更加透明、 全面的财务数据，帮助股东们更好地理解公司的经营状况。通过大数据分析和人工智能技术，股东们可以实时获取公司的财务报告、 经营绩效等关键信息，从而做出更明智的投资决策。同时，数字技能使得股东会能够更有效地监督公司的运营情况，确保管理层的行为符合股东的利益和期望。在董事会层面，管理会计数字技能可为董事们提供强大的决策支持。通过人工智能技术，董事会可以更加准确地评估公司的战略方向、 市场机会和风险，从而制定出更为合理的经营策略。同时，数字技能还有助于董事会优化资源配置，提高公司的运营效率和质量。通过实时监控和预测，董事会能够及时调整策略，以应对市场变化，确保公司的长远发展。在监事会层面，管理会计数字技能可为监事会成员提供有效的监督工具。通过大数据和人工智能技术，监事会可以更加精确地监测公司的财务状况、 经营绩效以及管理层行为。这使得监事会能够及时发现潜在的问题和风险，并采取相应的措施进行防范和纠正。此外，数字技能可以增强监事会的独立性和客观性，确保其能够有效地履行职责，保护股东和其他利益相关者的权益。
六、 结语
基于上述研究内容，本文得出以下结论： 管理会计数字技能与“人工智能+”数字新质生产力的深度融合是必然的趋势； “人工智能+”数字新质生产力与管理会计数字技能的契合逻辑是多维度的； 构建“人工智能+”数字新质生产力是提升管理会计数字技能的关键； 运用“人工智能+”数字新质生产力构建管理会计数字技能的具体路径是多元化的。这些结论不仅深刻揭示了“人工智能+”数字新质生产力与管理会计数字技能之间的内在联系，而且为未来的实践探索提供了理论指导和行动框架。通过研究运用“人工智能+”数字新质生产力构建管理会计数字技能的机制与路径，有助于明确“人工智能+”数字新质生产力在管理会计领域的应用价值，推动管理会计的数字化转型和智能化升级，促使企业优化管理流程、 提升决策效率、 增强风险防控能力，从而在激烈的市场竞争中占据有利地位，实现可持续发展。因此，本文的研究对于提升企业核心竞争力和推动企业高质量发展具有深远影响。
DOI：10．19641/j．cnki．42-1290/f．2025．06．002
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（责任编辑·校对： 罗萍" 黄艳晶）
