编者按：ChatGPT引爆了大家对于人工智能、大模型等的关注，也引起了众多会计人的关注和思考。在今年2月，我们组织了10多位院内外专家就ChatGPT对会计等领域的影响发表了见解，这些见解得到了广泛的传播。学院还通过培训课程、线上线下论坛中向会计人传播了相关的知识。时隔数月，大模型的影响越来越大，国内有百度、科大讯飞、阿里云等众多的跟进者，市场上已经是百模大战；有关ChatGPT对会计的影响，我院智能财务研究院刘勤、金源等专家也率先发表了2篇文章。在7月，我院会计信息调查中心和智能财务研究院专家携手，发起了“ChatGPT为代表的大模型对会计人员职能转型的影响与应对”主题调查。该调查也是上海会计学会的《ChatGPT为代表的AIGC 技术对会计行业的影响和应对研究》重点课题的一部分，该课题负责人为我院研究生导师、智能财务研究院联席院长金源。调查报告已经发表在《财会月刊》杂志和智能财务研究院微信公众号。如下为调查报告的摘要版。报告全文请查阅智能财务研究院IF微信公众号《金源, 李成智║ChatGPT为代表的大模型对会计人员职能转型的影响与应对——基于调查问卷的例证》一文。
本调查通过微信群、短信等渠道面向包含全国会计领军人才在内的样本库进行了问卷发放，经过缺失值处理、逻辑一致性验证、重复数据等数据清洗流程后，共筛选出1173份有效数据用于后续分析。
调查结果的Cronbachα系数为0.81，在很可信的范围。(信度系数取值范围0.7-0.9为很可信，大于0.9为十分可信)。
投票人总体对于大模型的平均了解程度为3.08分，使用情况为2.49分，且受周围人使用和讨论的影响很大。（1-5分打分，5分为非常了解/频繁使用过，3分为基本了解/偶尔使用，1分为不了解，也没用过）：
二、调查问卷数据分析
为尽量保证观点的严谨性，我们筛选了对大模型有一定了解和使用程度（3-5分）的投票人样本进行了分析。
（一）大模型对会计人员职能转型的影响分析
1.大模型对会计职能的综合影响
调查数据显示，中短期（3年）内，大模型对于会计类工作和会计职业的影响程度较大，综合影响为3.8分。各具体影响如图4所示（评分为1-5分，5分为有极大影响需高度重视，3分为有一定影响应该注意，1分为基本无影响无需注意）：
整体来看，调查对象对大模型的看法较为积极。认为一方面，大模型的应用可以通过自动化流程型工作从而提高财务日常工作的效率；另一方面，大模型可以通过加载数据挖掘算法，实现数据驱动的分析和决策体系的输出。
同时考虑到会计工作还需要创意性和抽象性思维、高度社交智慧和谈判技巧、业财融合的思维理念，因此大模型的应用虽会一定程度减少会计类就业机会，但并无法彻底取代会计人员。
2.大模型对会计具体会计职能的影响
通过调查，大模型对会计核算、财务分析、税务管理、内外部审计、成本管理、预算管理、财务报告、资金管理、财务BP、投融资管理、风控合规、财务战略等“大会计”职能的影响程度如图5所示（评分为1-5分，5分为影响极大，3分为有一定影响，1分为基本无影响）。
由上图可见，大模型对财务分析影响最大为4.14，而对财务战略的影响仅有1.44，大模型对会计各职能的影响存在较大差异。其中受大模型影响较小的会计职能具有如下特征：（1）需要具备较强的沟通协调能力，同时需凭借自身复合知识背景，担任跨部门沟通的“连接点”。例如，财务BP需同时熟悉业务和财务两套话语体系以深入推进业财融合；（2）需要高度的战略眼光和敏锐的商业洞察。例如战略财务、投融资管理工作需要对市场趋势、公司战略、竞争环境进行全面且深入地分析；（3）会计人员需承担相应责任。例如，在执行财务报表审计的过程中注册会计师如未遵守审计准则的要求，需承担相应责任。以上结果也为会计人员职能转型指明了方向。
进一步研究发现，大模型对会计职能的综合影响（3.8分）与大模型对13项细分会计职能的平均影响（2.47分）之间存在较大差异，但二者实际上仅是针对“大模型对会计职能影响”这一问题在不同颗粒度之下的调查结果，尽管考虑倒统计误差，但也不应具有如此之大的差异，这表明如果不细致思考，仅凭第一感觉可能会高估大模型的对会计职业的冲击。
（二）针对大模型影响的应对现状分析
1.会计人员层面以及部门/企业层面
会计人员对大模型影响的应对策略如图5所示（右侧数字代表支持该观点的调查对象百分比）。
以上结果反映了尽管会计人员对学习大模型热情较高，但在企业/部门层，我国大模型技术的推广和应用仍处于初级阶段，这是由于大模型虽然确实可以起到提高工作效率等积极作用，但企业/部门也需要综合考虑技术、资源、数据安全、人员培训、资金、法律合规等方面面临的问题，以评估在本企业推广大模型的可行性。
2.外部支持层应对策略分析
调查结果显示，应对大模型的影响，会计人员希望从国家会计学院等机构获得支持（详如下图7，右侧数字代表支持该选项的调查对象百分比）。
从会计人员希望从上述机构得到的支持类型如图9所示。
从调查结果来看，会计人员和企业目前在着手应对大模型冲击的过程中面临着“知易行难”的困境，亟需外部支持层的帮助，这其中对国家会计学院、行业协会学会以及政府主管部门的呼声最高，希望能够在财会人员的培养体系中加入ChatGPT、机器学习、数据分析等相关课程，搭建相关知识分享平台，提供大模型时代财会人员能力框架等方面的支持。
（三）不同职业层级群体的认知差异分析
不同层级的参与者对大模型的预期影响的认知差异如图9所示。
图9 不同岗位层级的参与者对大模型的预期影响的认知差异
如下图10展现了不同层级对于大模型影响的应对措施。
调查结果显示，应对最为积极的是高层管理人员和普通工作人员。一方面，高层管理人员更具前瞻性，倾向于考虑大模型的潜在价值和长期回报，另一方面该结果也反映出了普通工作人员面对大模型的冲击可能更为焦虑，同时他们也期待通过善用大模型技术提高工作效率、减轻重复劳动、为自身带来新的职业发展机会。相较之下，基层管理人员的应对比较被动，可能是由于他们需要平衡团队的日常运营和新技术的引入，也更关注现有业务的稳定和效率，因此对新技术的应对可能相对保守，这是颠覆式创新（Disruptive Innovation）的机遇出现时组织内体现出的一种正常现象。
本次调查还有264位受访者就“关于大模型对会计工作和会计职业的影响，以及应对方法”这一开放式问题表达了自己的观点，生成了如图13所示的词云。以下主题引起了调查对象的重视：①复合型人才的培养；②转型机遇与挑战并存；③数据安全④数字员工与人机协同。
三、调查启示
在数据分析的基础上，有关大模型时代会计人员如何有效推进自身职能转型这一关键问题，我们得到以下研究启示：
启示一：理性看待大模型影响，消除人机对立的二分思维，财务部门应构建起数字员工管理体系和全新的人机协同模式。
启示二：大模型时代会计人员可考虑从以下方面更新自身能力框架：（1）学习掌握Prompt提示词以更好与大模型沟通；（2）用问题思维替换答案思维；（3）培养依据大模型的特性主动探索开发财务应用场景的能力；（4）锻炼数据驱动管理决策的能力。
启示三：部门管理者需关注普通工作人员的职业发展和规划，提供个人成长和职业发展的机会和路径，以减轻他们的焦虑和不确定感。
启示四：大模型在会计场景落地需国家会计学院、政府主管部门、会计学会和协会、大模型厂商等多方聚力。
启示五：企业在推广使用大模型之前，需确保建立完善的大模型使用规范，保证数据安全问题引起足够重视。
启示六：机器学习的本质决定了大模型在认识已知世界、回答已知问题方面具有显著优势，面对充满创新和利益冲突的商业世界，会计人员永远具有无可替代的价值。
