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论文图片误用?AI:这条路已被我堵死了

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今天小编给各位分享软件设计模式论文的知识,文中也会对其通过论文图片误用?AI:这条路已被我堵死了和数十位国内AI大牛参与的论文被指严重抄袭,哪些地方有抄袭嫌疑?等多篇文章进行知识讲解,如果文章内容对您有帮助,别忘了关注本站,现在进入正文!

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  • 论文图片误用?AI:这条路已被我堵死了
  • 数十位国内AI大牛参与的论文被指严重抄袭,哪些地方有抄袭嫌疑?
  • 首尔大学AI团队论文抄袭被曝,一文抄10篇
  • 人工智能下财务会计向管理会计转型论文
  • 一、论文图片误用?AI:这条路已被我堵死了

    博雯 发自 凹非寺

    量子位 报道 | 公众号 QbitAI

    现在的AI已经开始参与论文打假了!

    就像是这样,经过旋转、拉伸和缩放之后的图片,人眼或许无法辨认,但AI能看到数百个相似的特征:

    △蓝色线条表示相似特征

    即使通过高超的“图像处理手段”把一张完整图像中的局部画面挪到自己的图像里,也能一眼分辨:

    对于AI来说,这可能是秒认的活儿,甚至就算是一篇图像繁杂的完整论文,也不过花费一两分钟。

    但对于人眼可就没那么简单了,比如知名学术打假人Elisabeth Bik为了寻找不同论文中使用相同图片展示各自不同的实验结果的例子,曾花费了整整2年时间。

    而对于出版商们来说,刊登又撤稿中间的损失就更大了……

    因此,最近几年,AI打假员愈发频繁地被引入了论文审查,尤其是图像问题中。

    比如,自今年1月份开始,世界上最大、最古老的癌症研究专业协会,美国癌症协会(AACR)就已经开始使用AI软件来评审旗下期刊文章里的图片造假或重复问题了。

    官方网站上也已经写明:提交手稿中的所有图像都需要通过AI软件进行筛选。

    不仅是AACR,世界第五大出版商SAGE、老牌经典医学期刊JCI、 JCI Insight都已经用上了这种方法。

    自动图像校对

    这些期刊和出版商们所使用的是一个由以色列公司Proofig开发的同名软件。

    Proofig软件基于AI技术和图像处理技术,面向各种科学文稿中的图像,包括所有类型的显微镜照片(光学、电学、共聚焦)、载玻片、蛋白免疫印迹(Western blot)、生物体内和体外图像、植物图像等等。

    软件会从论文中识别图像,然后提取它们共同的特征进行比较。

    这些“共同的特征”包括对图像整体的缩放或旋转、部分重复或重叠、还有一些方位上的不同。

    除此之外,软件也能额外检测到一些问题,比如高分辨率的原始数据被压缩到更小的文件中时,可能出现的压缩失真或压缩伪影(Compression artifact)情况。

    一篇普通的论文通常在2分钟以内可以检查完毕,最多不超过10分钟。

    对于很多出版商来说,一篇已刊登的科学文稿里如果出现图像剽窃这种学术不端的现象,那么从调查、撤稿到后续的法律费用,平均每篇文章可能要损失百万美元。

    因此,很多出版商都乐意引入性价比较高的AI来和人工审查组一起工作。

    AACR的一位期刊运营总监就表示:

    很多作者也很高兴能在出版前注意到一些“无意中的”图像复制错误。

    而对于我们来说,严谨的数据是我们期刊的一个显著的标志,因此,这(Proofig)绝对是值得投入的时间和金钱。

    出版商们联合起来

    其实,科学文稿中的图像重复或剽窃的现象已经是屡见不鲜了。

    2016年,Nature上就有一篇文章对约2万篇生物医学论文进行人工分析后发现,其中4%的论文都可能包含上述问题。

    而通常每年只有1%的文稿得到更正,因此撤回的文章就更少了。

    因此,去年5月份,一些出版商联合起来成立了一个为解决论文中图像问题的小组,其中包括荷兰出版业巨头爱思唯尔(Elsevier)、Wiley、Springer Nature和Taylor & Francis。

    爱思唯尔表示,小组最终的目标是“创造一个能够帮助我们自动识别图像变化的环境。”

    还有很多出版商试图自己解决问题,比如瑞士出版商Frontiers开发了自己的论文图像检查软件,作为自动检查系统AIRA的一部分。

    Frontiers内部的一位发言人表示,软件自2020年8月投入使用,标记的大多数论文都没有问题, 只有大约10%的论文需要人工检查小组的跟踪处理。

    而有些尚未引入AI手段的出版商也展现出了对这种方法的怀疑:

    在可靠性上,AI检查还没有大规模地投入使用。比如爱思唯尔的软件目前的进度还是“正在测试中“,只对部分期刊开放使用。

    在成本上,AI软件偶尔的“误杀”依旧需要人工参与,甚至会引起其他的纠纷。

    不过有人从另一个角度提出了问题:

    如果所有的论文都是开放存取的,那么图像误用/重复问题将更容易得到审查,训练AI也会更有效率。

    参考链接:[1]https:///articles/d41586-021-03807-6[2]https:///articles/nature.2016.19802

    — 完 —

    量子位 QbitAI · 头条号签约

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    一、数十位国内AI大牛参与的论文被指严重抄袭,哪些地方有抄袭嫌疑?

    数十位国内AI大牛参与的论文被指严重抄袭,哪些地方有抄袭嫌疑?下面就我们来针对这个问题进行一番探讨,希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。

    北京智源人工智能研究院回复谷歌脑部的知名生物学家NicholasCarlini对一项中外合资大中型学术研究论文因涉嫌抄袭的控告称:“大家早已注意到对《ARoadmapforBigModel(关于“大模型”的路线图)》一文的怀疑,已经对有关情形开展核查,智源研究院激励学术研究自主创新和学术论坛,对学术造假零容忍,相关进度将尽早通告。”

    先前4月8日,这篇数十位国内AI大神参加论文被指比较严重抄袭,NicholasCarlini公布发文,控告一篇于2022年3月26日发表在论文预印网址Arxiv的论文《关于“大模型”的路线图》(ARoadmapforBigModel)一文因涉嫌比较严重抄袭。

    该文是不久前世界各国好几家高校和公司互相配合的将近200页的学术研究具体描述论文,有高达100名作者,各自来自于清华大学、北京大学等国内高校,哥伦比亚大学、蒙特利尔大学等海外高校,巨量引擎、华为、京东、腾讯等公司及其中科院和北京智源等组织。

    NicholasCarlini在文章内容《机器学习研究中的一个抄袭案例》(“ACaseofPlagarisminMachineLearningResearch”)中则详尽例举了该论文存有一大段抄袭别的论文的行为,直接证据是规模性的文字重合,疑是被抄袭的论文也包含他自己的论文“DeduplicatingTrainingDataMakesLanguageModelsBetter”。

    先前3月31日,北京智源社区发文以《如何炼大模型?200页pdf100+位作者19家单位!北京智源清华唐杰等发布》详细介绍该篇论文:“伴随着以深度神经网络为象征的AI技术应用的迅速发展趋势,智能化模型的练习运用方式慢慢由‘大炼模型’向‘炼大模型’变化。

    大模型科学研究在近些年进步快速,模型的参总数以令人吃惊的速率拓展。北京智源人工智能研究院近期公布的《ARoadmapforBigModel》由禅悟大模型科学研究项目经理,智源学术副院长,清华大学计算机系专家教授唐杰带头,从大模型基本资源、大模型搭建、大模型核心技术与大模型运用探寻4个方面考虑,对15个实际行业的16个有关主题风格开展全方位详细介绍和讨论。十分需要关心。”

    二、首尔大学AI团队论文抄袭被曝,一文抄10篇

    首尔大学AI团队论文抄袭被曝,一文抄10篇

    首尔大学AI团队论文抄袭被曝,一文抄10篇,据报道,首尔大学涉抄袭论文数量在10篇上下。首尔大学AI团队甚至直接照抄某些句子,一个单词都没有改。首尔大学AI团队论文抄袭被曝,一文抄10篇。

    首尔大学AI团队论文抄袭被曝,一文抄10篇1

    据新浪科技报道,韩国SBS电视台25日消息,韩国顶级学府首尔大学人工智能(AI)研究团队23日在全球顶级学术会议(CVPR)上展示了研究成果,但被发现抄袭并受到各方严厉批评。

    韩国国内担心,该丑闻有可能发酵为第二起“黄禹锡事件”。该事件就是2006年韩国克隆之父黄禹锡博士干细胞造假风波,曾被改编为电影《举报者》。

    CVPR 2022是人工智能和机器学习领域的全球顶级学术会议,于6月19日至24日在美国路易斯安那州新奥尔良举行。

    去年11月,首尔大学研究团队向CVPR提交了一篇学术论文,结果被选为“优秀论文”,本月23日,该成果在与会的全球研究人员面前进行了展示。但第二天开始,舆论便出现首尔大学团队论文抄袭的争议。

    视频网站YouTube上的一个视频表示,首尔大学论文中的部分英语表达和公式没有标注引用来源,论文还包含不少与已经发表论文相同的内容。

    据报道,首尔大学涉抄袭论文数量在10篇左右。被剽窃的论文包括加州大学伯克利分校2018年发表的一篇论文、加拿大多伦多大学2019年发表的一篇论文,以及韩国科学技术研究院和英国牛津大学2021年发表的论文等。

    以多伦多大学的论文为例,首尔大学AI团队甚至直接照抄某些句子,一个单词都没有改变。此外,作为论文核心的公式结构,首尔大学的论文与去年某海外研究团队所发表论文的结构也是一模一样。

    首尔大学AI团队论文抄袭被曝,一文抄10篇2

    据韩国SBS电视台报道,韩国顶级学府首尔大学人工智能(AI)研究团队23日在全球顶级学术会议(CVPR)上展示了研究成果,但被发现抄袭并受到各方严厉批评。

    图:首尔大学

    据悉,该论文于2021年11月被首尔大学研究团队提交,并被CVPR选为“优秀论文”,而就在6月23日CVPR 2022开幕并展示该成果期间,该论文剽窃现象被揭露。

    由于几名涉事作者分别来自首尔大学和韩国科学技术研究院,堪称韩国国内水平最高的学术研究团队。韩国国内担心,该丑闻有可能发酵为第二起“黄禹锡事件”。

    CVPR是IEEE下设、人工智能和机器学习领域的全球顶级学术会议。“CVPR 2022”于6月19日至24日在美国路易斯安那州新奥尔良举行。

    图:首尔大学AI论文

    本届大会第二天开始,舆论便出现首尔大学团队论文抄袭的争议。视频网站YouTube上的一个视频表示,首尔大学论文中的部分英语表达和公式没有标注引用来源,论文中还包含不少与已经发表论文相同的内容。

    据报道,首尔大学涉抄袭论文数量在10篇上下。被剽窃的论文包括加州大学伯克利分校2018年发表的一篇论文、多伦多大学在2019年发表的一篇论文,以及韩国科学技术研究院和牛津大学2021年发表的`论文等。

    以多伦多大学的论文为例,首尔大学AI团队甚至直接照抄某些句子,一个单词都没有改。此外,作为论文核心的公式结构,首尔大学的论文与去年某海外研究团队所发表论文的结构也是完全一模一样。

    图:CVPR回应论文抄袭

    随着争议的升级,CVPR方面在社交平台推特上发文,称“抄袭是不可接受的”,已委托世界电气和电子工程师协会对首尔大学的论文进行调查,同时宣布撤回该论文。

    有海外学者认为,CVPR未充分核验抄袭论文,造成了动摇口碑的恶劣后果。

    随后,涉事论文的第一作者首尔大学在读博士兼研究员金某和其他3名合著者在指控抄袭的YouTube视频下留言,承认论文抄袭。

    金某表示:“论文所有的错误都在我身上,我将接受任何惩处,不再寻找借口。”其他研究人员也表示,“虽然论文的主要内容是第一作者所写,但作为合著者未能发觉论文剽窃,对此深感歉意。”

    首尔大学AI团队论文抄袭被曝,一文抄10篇3

    韩国最近曝出了一则丑闻,几乎惊呆了众人!

    据环球时报消息,韩国SBS电视台本月25日报道,韩国顶级学府首尔大学人工智能(AI)研究团队23日在全球顶级学术会议(CVPR)上展示了研究成果,但第二日就被发现存在抄袭现象。

    据悉,这项学术论文于去年11月份提交,还被评为了“优秀”,6月23日,这项论文在与会的全球研究人员面前进行了展示。

    不过好景不长,24日,有舆论称首尔大学的团队论文存在抄袭,其中部分英语表达和公式没有标注引用来源,论文还包含不少与已经发表论文相同的内容。

    报道称,首尔大学涉抄袭的论文数量在10篇左右,剽窃的对象包括美国加州大学伯克利分校2018年发表的一篇论文、加拿大多伦多大学2019年发表的一篇论文,以及韩国科学技术研究院和英国牛津大学2021年发表的论文等。

    其中最为恶劣的是,抄袭的论文不仅连核心的结构样式没有发生改变,甚至照抄了某些句子,连一个单词都没有改变。

    抄袭是件曝光后,CVPR在社交媒体上发文称“抄袭是不可接受的”,已委托世界电气和电子工程师协会对首尔大学的论文进行调查,同时宣布撤回该论文。

    三、人工智能下财务会计向管理会计转型论文

    人工智能下财务会计向管理会计转型论文

      在学习、工作中,大家都不可避免地会接触到论文吧,借助论文可以达到探讨问题进行学术研究的目的。相信很多朋友都对写论文感到非常苦恼吧,以下是我为大家整理的人工智能下财务会计向管理会计转型论文,仅供参考,希望能够帮助到大家。

      摘要:

      随着人工智能在各领域的全面普及以及市场竞争的加剧,企业迫切需要通过应用管理会计来提高自身的管理水平和决策能力;另一方面,人工智能已代替人工完成繁杂、重复的基础财务工作,并自动收集和存储大量业财数据,使得大量财务人员能有更多时间和精力,通过利用、分析业财数据,转型参与到企业管理与决策之中,并为之提供有价值的信息。因此,人工智能背景下财务转型势在必行。然而目前,企业财务转型并不顺利,为此,本文在解析管理会计和财务转型内涵的基础上,深入研究了目前企业在财务转型过程中出现的问题和面临的困难,并探讨解决对策,希望能为推进企业财务转型提供参考与借鉴。

      关键词:

      人工智能;财务会计;管理会计;财务转型

      引言:

      在这个信息科技高速发展的时代,人工智能技术在各行业、各领域的应用越来越广泛,对企业的财务会计工作影响也很大,财务会计中简单又重复的基础工作已被人工智能逐渐取代,财务会计向管理会计的转型是必然趋势,但由于传统的财务会计思想根深蒂固,转型过程中困难重重,面临的问题也较多,转型整体推进较为缓慢,本文通过分析转型过程中出现的问题,研究解决对策,以推动企业加速向管理会计转型,更好适应新时代的发展。

      一、管理会计的内涵及与财务会计的关系

      管理会计(ManagementAccounting)是从传统的会计系统中分离出来的,是与财务会计并列的,着重给企业管理层提供合理决策建议,用来改善企业经营管理,提高企业经济效益的一个会计分支。管理会计是根据企业编制的计划、作出的决策以及不同的经济活动,运用管理会计的相关工具,参与到企业的规划、决策、评价等活动中,进而推动单位实现战略规划。,财务会计是对企业过去发生的经济业务或事项,用书面的形式进行确认、记录、计量和报告,为企业利益的不同相关方提供财务会计报告,因此财务会计是对外报告会计。而管理会计是以财务会计信息为基础,利用专门的工具方法分析处理业财数据,为企业的经济活动进行事前规划决策、事中监督控制、事后评价考核提供有效的信息,因此管理会计是对内会计,对于提高企业管理水平和决策能力都具有非常重要作用。

      二、财务转型的内涵及必要性分析

      (一)财务转型的内涵

      财务职能转型是由原来的核算型会计转变为管理型会计,利用先进的信息技术,将会计人员从大量重复繁杂和基础的会计工作中解放出来,这样可以让会计人员有更多时间和精力参与企业的管理与决策活动,并为这些活动提供有价值的信息。如从事战略规划、项目决策、成本管理、业绩管理等那些具有高附加值、有创造性的工作,因此财务会计向管理会计转型是以信息技术为依托的,是信息技术发展的必然结果。企业财务转型的目标主要是为了有效地支撑企业经营活动的全过程,从而逐步由日常简单核算为重点的财务会计向以资源整合、决策支持为重点的管理会计转型,同时做到有效引导,积极协助有关部门能够对经营活动的全过程做到较好的价值管理,从而不断提升企业经济增加值。财务转型也不是一蹴而就可以完成的,需要有一个漫长的过程,是企业在不断自我变革中实现科学发展、可持续发展的必然过程。一般而言,财务转型的主要方向有以下几种:

      1.战略财务模式

      战略财务是将企业的长期目标和行动计划数字化为可预测的财务模型,假定在不同的经营、投资及筹资的条件下,模拟分析目标企业的经营盈利等情况,利用企业价值评估方法对企业和股东价值进行评估,让高层管理人员看到不同的战略对企业会产生不同的财务影响,从而选择对企业具有最佳财务战略的方案。在新的经济形势下,财务不能再被动的接受企业管理变革,因为企业的经营战略和财务战略的联系日益紧密,战略财务的模式也越来越被较多的企业所认可。

      2.共享财务模式

      共享财务模式是指集团公司将分布在不同地区或不同国家的经济业务,集中在财务共享中心来进行处理,这是一种常见的将财务工作和企业战略管理统一结合在一起的管理方式,对于促进更多的企业将其统一的财务业务以及相关工作结合在一起共同解决,如此不仅保证了会计记录和报告的规范、结构统一,提升了工作的效率,也在最大程度上推进集团企业资源的利用效率,在推进企业不断实施新的战略计划提供了有力的保障。对于促进企业的不断扩张以及海外市场的探索具有深刻意义。与普通企业的财务处理模式最大不同在于,财务共享服务中心可以利用其规模效应大大降低人力成本,提供工作效率,同时可以快速提高财务人员的`业务水平,进而提升企业的核心竞争能力。

      3.精益业务管理财务

      精益业务管理财务就是把财务逐渐延伸到业务工作中。财务部门利用业务部门的精益管理思想和财务管理思想进行高度融合,将财务部门的传统财务预算、会计核算和财务分析的职能部门转化为利润中心。通过精益化的成本核算,掌握生产环节的每个步骤或工序的具体成本组成,包括固定成本、可变成本以及生产纯成本和管理不善成本等,从而可以有针对性的提出有效节约成本的建议,进而达到指导或建议生产部门实施降低产品总成本的目的。财务部门可以针对生产环节实施前后进行产品成本差异分析,按照标准产品价格计算为企业多产生的利润。

      (二)财务转型的必要性分析

      1.企业当前的客观需求

      21世纪,经济全球化以及新兴经济体的井喷,使得各国经济之间相互交融,增加了经济发展的复杂性。在此背景下,企业发展面临着诸多不确定因素,要求管理者对可能面临的风险做出准确的判断,同时要求企业不仅要具备强大的核心经营能力,还要具备一流的管理能力,企业要想提升这些能力,就需要财务部门从财务视角为企业管理与决策提供价值相关信息,因此,竞争倒逼企业迫切需要财务转型,即由核算型会计转为管理型会计,加强对管理会计的应用,提升企业经营管理能力。

      2.会计核算方式发展为转型提供了条件

      自计算机普及以来,经过几十年的高速发展,特别是财务处理软件的应用,对各种会计信息进行加工处理,甚至开始运用编程来实现某些数据的自动分类和归集,为管理会计的应用提供了大量、有价值的数据,为管理会计的应用奠定了基础,因此财务会计向管理会计转型的基础条件之一已经具备。

      3.人工智能的应用为财务转型提供了条件

      近年来,人工智能开始广泛应用于会计领域,计算机人工智能自动完成日常会计核算工作,诸如自动生成凭证、利用AI图片识别技术来对原始单据进行初步审核、批量文件处理等,节省出大量财务人员,使他们能把更多的时间和精力放在对经营活动的分析和预测上,即放在管理会计上,因此人工智能在财务会计领域的应用为财务转型提供了另一个条件。当企业既有内在需求,又有外在条件时,财务会计向管理会计转型成为必然。

      三、目前企业财务转型面临的问题

      (一)对财务转型重视程度不够

      在多数企业中,一般地,核心部门是销售、研发等部门,而财务部门处于非核心职能部门地位。财务部门在企业经营决策中的参与度较低,一些企业管理者对会计的认识还停留在记账、核算、报税等初级层面。由于领导层对管理会计的重要性认识不够充分,导致目前财务会计向管理会计转型困难重重,特别是部门之间的配合工作推动困难比如人事部门并不能从相关人员安排和岗位设置上进行很好的配合,业务部门也会狭隘的认为财务转型使得业务部门的工作量增加,并对财务人员深度介入业务有抵触情绪;财务部门人员也感觉难以取得相关业务数据,理解不了业务实质,很难进行深度挖掘和分析,打消了主动参与财务转型的积极性。最终结果是财务转型工作流于形式,管理会计信息没有在企业经营决策中发挥实质作用。

      (二)缺乏开展管理会计工作的相关机制

      要想深度发挥管理会计的优势,必须大力推进业财融合,将财务工作嵌入业务前端,从事后管控前移至事前规划、事中管控,做到财务全流程参与,及时发现业务流程中出现的风险,并及时有效进行风险管理。但是由于业务部门和财务部门关注的绩效指标天然存在差异,财务部门往往比较关注资产负债表、投资收益率、预算执行情况等企业整体性的经营指标。而业务部门则重点关注销售额、市场占有率、款项回笼情况等。并且,财务部门比业务部门更关注风险防控,而业务部门为了做大销售,往往愿意冒更大的风险进行大规模赊销活动,拓展业务。这些都会导致业财融合工作中出现互相争执不下,甚至出现冲突和摩擦,最终影响财务转型的效果。导致该问题的主要原因在于企业缺乏业务与财务部门对接机制,缺乏必要的开展管理会计工作的制度安排,即缺乏必要的业财融合制度安排。

      (三)专业管理会计人才缺乏

      当前我国低层次的财务会计人才已明显过剩,但是复合型管理人才却十分紧缺。在当前人工智能时代,要想胜任专业的管理会计工作,不仅需要厚实的专业知识功底,还要精通信息技术、统计学、运筹学等相关知识,更需要熟悉企业的相关业务流程。企业现有的财务人员本身就不多且水平有限,能够熟悉业务并且熟练运用大数据技术开展管理会计工作的人才更是十分稀缺,这也是制约财务转型的一个重要因素。

      (四)信息化建设水平不足

      目前一些规模较大的企业都有诸多信息系统,分属不同的业务线和不同部门,且各系统的软件厂商也不同,分别产生各领域的数据和报表,相互独立,不同系统之间没有有效衔接,产生大量信息孤岛,造成数据传输效率低、抽取困难,准确性较差,数据之间相关性较弱。而财务转型要求信息口径统一的数据,且需要这些数据能够实施共享,这样财务部门才能实时获取并处理分析这些数据,以获取价值相关信息,为管理层决策提供依据,因此信息化建设的不足降低了管理会计信息对经营决策的支撑作用,甚至对决策造成负面影响。

      四、推进企业财务转型的对策建议

      (一)企业领导重视,强化财务转型意识

      企业财务转型不仅仅是财务部门自己的事情,而是需要得到企业各层级各部门的大力支持配合,这更是对企业综合管理行为的重塑,将影响着企业的组织、流程、制度、业务等方方面面。领导层的重视是财务转型顺利落地的重要保障,因此企业应将财务转型作为“顶层”设计,必须得到“一把手”的高度重视,必须在企业宏观层面建立财务转型意识。由企业高层领导牵头,统筹协调,自上而下推进转型工作,减少实施阻力,最大程度形成合力,为财务转型创造良好的氛围。同时,财务人员也要自觉提高转型意识,认识到财务转型的重要性和必然性,提高参与转型工作的积极性,提升自身综合素质,在时代的变革浪潮中主动进行角色转换升级。

      (二)优化激励机制,促进业财融合

      为减少财务转型落实过程中各部门之间的冲突和阻力,企业应建立确保管理会计工作开展的相关制度,如业务部门与财务部门对接机制,促使业务部门与财务部门沟通协作,推进业财融合。此外,企业还应优化完善现有的激励考核机制,特别是考虑一些跨部门工作人员的实际情况,将个人绩效与协作绩效挂钩,使相关各方利益都得到尊重和保障,鼓励员工勇于担当,主动作为。充分调动各方人员参与的积极性,信息共享,相互合作,增强层级及部门间的配合度,深度推动业财融合,为财务转型创造良好激励条件。在具体考核指标的设置上,对于一些部门考核指标之间有冲突的,应增进部门协调,完善考核体系,做到部门利益与企业整体利益统一;既要考虑本部门员工完成本职工作,又要兼顾为其他部门提供的协助和支持。让员工能实实在在享受到企业价值增值带来的成果,提升员工工作价值感,留住和吸引优秀人才,积极鼓励员工攻坚克难,提升效率,加快推进业财融合和财务转型。

      (三)加强学习培训,更新财务人员知识结构

      在财务会计向管理会计转型及业财融合的变革中,财务部门扮演的是发起人角色,财务人员必须主动学习、主动改变。在知识结构方面,除了原有的财务会计专业知识外,财务人员还需要学习和了解的领域主要有:管理会计知识,如量本利、盈亏平衡点、作业成本法等分析方法;企业管理、企业战略相关知识,拓宽视野,培养大局思维;了解行业的现状及发展趋势,熟悉本企业业务流程、深刻理解业务本质;大数据分析相关技能,如数据库软件ACCESS、统计软件SPSS、基本编程Python等。学习形式可以灵活多样,比如针对性的培训、讲座、引进高端复合型人才对原有财务团队进行传帮带、部门内部及甚至跨部门轮岗交流等等。财务人员应主动学习,向管理型、价值创造型、决策型复合人才转变,实现职业生涯的华丽转身。

      (四)健全信息系统,为财务转型提供数据支撑

      健全的信息系统有助于财务转型的顺利实施,提升企业的价值创造能力和竞争优势。企业应对现有的信息系统进行全面细化梳理和高效整合,并实现对数据信息的专业化术语及数据口径的标准统一,规范管理流程,完善管理制度,提高数据准确性及相关性;各部门子系统之间要实现无缝衔接和有效传输,真正打破信息孤岛和信息壁垒,确保各类信息共享互通,保障信息的全面性、多样性、及时性,全面提供信息质量,为财务转型工作开展夯实数据基础,从而为企业的经营决策提供更有效的信息支撑。人工智能时代背景下,财务会计向管理会计转型已经刻不容缓,而转型工作的具体落实则需要采取科学有效的策略。本文在深入研究了目前企业在财务转型过程中存在的问题和面临的困境的基础上,提出了只有树立转型意识、促进业财融合、更新财务人员知识结构、完善信息系统才能实现转型工作的顺利推进,拓展财务的工作领域,提升财务工作水平,创造财务工作价值。随着我国经济的不断发展,以及信息技术、人工智能等在企业的不断应用,未来企业在财务转型过程中还会遇到各种各样的困难和问题,但是管理会计的应用是必然的,未来还需要我们不断发现问题,并及时探讨解决对策,为推动企业健康稳步发展建言献策。

      参考文献:

      [1]丁双奎.人工智能背景下财务会计向管理会计转型分析[J].中国乡镇企业会计,2021(07):162-163.

      [2]马怀玉.基于人工智能时代的财务会计向管理会计转型研究[J].企业改革与管理,2021(12):182-183.

      [3]张颖.人工智能下财务会计向管理会计转型[J].纳税,2021,15(19):69-70.

      [4]程燕茹.人工智能时代财务会计向管理会计的转型探讨[J].现代商业,2021(16):166-168.

      [5]丁建华.人工智能时代财务会计向管理会计的转型[J].纳税,2021,15(19):57-58.

      [6]王宏翆.浅谈人工智能时代财务会计向管理会计的转型[J].商业会计,2020,02(b):200-201

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