編者按：

為幫助廣大會計從業人員更準確地理解“2026年影響中國會計行業的十大信息技術”評選結果及其對會計工作的實際影響，我們特別邀請了十位參與評選的專家，圍繞各項技術的特征、對會計的影響、發展趨勢及學習路徑等維度進行深入解讀。

需要說明的是，在邀請專家時，我們未告知具體技術的排名情況，也未透露其他參與專家的信息，以確保專家能夠聚焦技術本身，作出獨立、客觀的解讀；對專家所提供的解讀內容，在不違背愿意基礎上進行了編輯。

第一名：

人工智能通用大模型

解讀專家

續慧泓

山西財經大學

研究生院院長 教授

? 連續10年參加影響中國會計行業的十大信息技術評選

人工智能通用大模型作為當前AI技術的典型代表，正以顛覆性力量重構人機協同方式，成為推動數字化轉型的核心引擎。通用大模型通過百億級甚至千億級參數的海量訓練，具備了跨領域的通用智能，具備針對多模態數據進行感知、分析和推理的能力。它能捕捉表格、文本、圖像、音視頻等數據中的復雜關聯，理解上下文的深層語義，并通過自注意力機制，識別和發現的未知的知識和規律，展現出類似人類智能“舉一反三”的能力。

它像一個"超級大腦"，提供信息檢索與交互，能讀懂復雜的專業文獻，也能生成流暢的代碼；既能分析影像，也能創作富有情感的詩歌。大模型已走出實驗室，深入各行各業的生產場景。在會計領域，它能實時分析市場動態，預警潛在風險；它能智能生成報告，并對財務和非財務信息進行深度分析和因果推斷；它能與人工協同，完成復雜的計算和邏輯推理；能夠進行復雜決策的模擬和推演。

需要注意的是，人工智能通用大模型并不是單純的技術工具，它事實上已經成為集成算力、算法、數據、規則、制度、倫理甚至情感為一體的綜合應用平臺，也必將成為AI時代的“操作系統”。在通用大模型的支持下，面向專業領域的垂直大模型會不斷涌現出更為敏捷、柔性和安全的應用場景。

隨著技術的不斷演進，人工智能通用大模型將朝著更高效、更安全、更普惠的方向發展。它不僅是技術工具，更是重構會計生態的關鍵力量，學會和大模型和諧相處，將為會計發展帶來無限可能。

第二名：

會計大數據分析與處理

解讀專家

李紀建

北京農村商業銀行股份有限公司

金融市場部總經理

? 連續9年參加影響中國會計行業的十大信息技術評選

基于“影響中國會計行業的十大信息技術”的近年評選數據，會計大數據與分析技術于2017年首次上榜即位列榜首，2023和2024年連續2年再次登頂，其余時間也穩居前三甲。大數據技術迅速在業財融合、成本管控、智能審計等場景得到廣泛應用，作為連接財務、業務、技術的關鍵紐帶，目前已從最初的會計核算基礎工具躍升為推動會計數智化轉型的核心底座和基石技術。

從行業應用演進來看，會計大數據也逐步擺脫簡單的數據整理與報表輸出，形成風控審計、成本管控、稅務管理、人力資源、數據資產、經營決策等六大成熟應用場景。2025年以來，大數據和大模型等新技術發展迅猛，超級智能的AI和Agent快速迭代并滲透到經濟活動全過程和各環節，會計信息數據將產生指數級飛躍。與此同時，AI也從輔助工具走向通用智能，會計大數據與分析不再是獨立分析工具，而是與大模型、多智能體、多模態技術深度融合以更快速度、更低成本替代人工，實現從“數據歸集分析”向“任務理解、需求分析、調用知識、適配工具、執行任務”的Agent自閉環升級和自動化數字行動。整體而言，十年榜單演變充分證明，會計大數據是會計數字化、智能化、資產化轉型的基石技術，未來將持續依托AI多智能體協同模式，推動會計職能從核算型全面轉向價值管理與戰略賦能。

在會計大數據支撐和多智能體協同新范式下，財務會計工作將徹底告別“勞動密集型”屬性，大量會計核算、數據處理等日常工作將更多被AI替代，“人機共生”成為組織的鮮明特色，財務領導者角色也將轉向洞察趨勢、預見未來和精準戰略研判，傳統的層級管理演進為平臺化、責任清晰的穿透式敏捷協同，財會人員的核心價值和組織運行模式需要重新被定義，主動擁抱AI、運用數據、管理智能、創造價值，成為企業勝任數字化時代的必修課。

第三名：

數字員工與流程自動化

（RPA和IPA）

解讀專家

陳傳亮

浙江五芳齋實業股份有限公司 董事、財務總監

? 連續8年參加影響中國會計行業的十大信息技術評選

數字員工與流程自動化并非單一的技術概念，而是一條從基礎自動化到智能協同的完整技術演進鏈條。其核心是通過RPA（機器人流程自動化）與IPA（智能流程自動化）技術，打造可替代人工的虛擬勞動力，驅動財務流程標準化、自動化與智能化。

機器人流程自動化（RPA）是這一體系的底座，它通過預設的業務規則和腳本，模擬人類在數字系統中的操作行為，自動完成數據登錄、信息抓取、表單填寫、跨系統流轉等工作。RPA 聚焦規則明確、重復性高的基礎工作，可以做到7×24小時無間斷工作，并在規則固定的場景中將錯誤率降至接近零。但傳統 RPA 僅能處理結構化數據，應對界面變動或異常情況時易中斷，智能化程度有限。

IPA在RPA基礎上融入OCR、NLP等AI能力，近年進一步疊加大模型，突破簡單規則限制，可處理非結構化數據、理解復雜業務邏輯、自主學習優化流程，還能識別異常交易、預判財務風險、提供決策輔助，適配更多復雜場景。

二者結合形成的數字員工，則是RPA和IPA技術的組織化落地形態，它不再僅是一個軟件工具，而是被賦予身份標識、職能定義和管理屬性的虛擬勞動力，能夠以“員工”的角色融入業務運營體系，與人類員工形成協同工作的新常態。

更為深遠的意義在于，數字員工的引入改變了工作流程的設計邏輯——流程無需再以人作為唯一核心節點，而是可以由人機混合編排，實現端到端的智能調度與執行。這使得業務運行獲得了更高的彈性、可追溯性和合規性，也推動組織能力從經驗驅動向數據驅動轉變。可以預見，隨著智能體技術和大模型的持續成熟，數字員工將在更廣泛的認知任務中扮演關鍵角色，成為企業數字化轉型的核心基礎設施之一。

第四名：

財務智能體與自主系統

解讀專家

張鋒

博士

新能源頭部企業 財務與經營負責人

? 連續7年參加影響中國會計行業的十大信息技術評選

今天，“財務智能體與自主系統”正重塑大財經的底層邏輯。

相較于以往的智能技術，它的核心特征在于 “感知-規劃-執行-反思”的自主閉環。智能體像成熟的財務專家一樣理解指令、分解任務，自主調度系統工具，在異常時自我糾偏，實現超越規則引擎的認知自動化。對大財經條線的組織、人才和管理產生深刻影響：

對財務管理與共享建設：財務共享將從智能化“人機協作”進化為“無人工廠”。智能體自主完成審核、記賬與答疑，讓共享更徹底地成為企業的信息中心、數據中心和GBS服務中心，使穿透化管控擁有堅實的組織依托。

對資金與外匯管理：自主系統實時預測現金流，結合市場利率、匯率與風險敞口，主動執行資金歸集、調度與避險交易，實現“可視、可控、可調”，變被動響應為前瞻博弈，成為穿透化管控的管理抓手。

對投資與資本運作：投融資決策中，智能體可瞬間完成多情景模擬、標的估值與風險壓力測試，成為穿透化管控的高階賦能手段。

未來，我們將從單一智能體走向 “多模態、多智能體協同”的財務神經網絡。會計、審計、稅務、資金等智能體自主協作，形成超級自動化的財務總控平臺。財務組織的邊界將被打破，極簡、去中心化、極具彈性的財務團隊將成為企業的重要人才基礎。

財務人也要積極投身浪潮，快速學習，理解智能體的業務邏輯與數據算法，培養人機協同的判斷力。

第五名：

數據治理

解讀專家

周崇沂

中國遠洋海運集團 財務共享服務中心總經理

? 連續6年參加影響中國會計行業的十大信息技術評選

數據治理是指企業為確保數據質量、安全性、可用性和合規性而建立的一整套管理框架與流程體系。它涵蓋數據標準制定、數據字典沉淀、數據質量管控、數據安全管理、元數據管理和數據生命周期管理等核心職能。

數據治理具體以下特征：一是系統性：不是單一工具或流程，是涵蓋組織、制度、技術、流程的完整管理體系，需要跨部門協同推進。二是持續性：伴隨數據全生命周期，并持續迭代完善。三是標準性：以數據標準為基礎和先導，確保”同數同名、同名同義”。四是協同性：技術管理雙輪驅動，既要依賴元數據管理、數據質量監控等技術平臺，也離不開制度規范和數據文化建設。五是價值性：目標是提升數據價值，要與業務目標深度綁定。六是明權責：需要明確數據所有者、數據管家、數據使用者的職責邊界。

在財務會計領域，數據治理的重要性更為突出，主要體現為：1、會計工作的本質是數據加工與信息生成，數據質量決定會計信息的可靠性。2、各類財務會計法規對會計數據的及時性、完整性、準確性和安全性提出了嚴格要求，合規要求驅動企業數據治理體系建設。3、隨著管理會計和財務共享的發展，財務數據需要與業務數據深度融合，業財融合需要統一的數據語言。4、隨著AI技術發展，財務工作需要向智能化轉型，前提是擁有標準化、結構化的優質數據資產，數據治理是財務數智化轉型的”基礎設施”。5、隨著企業風險防控從事后向事前事中轉移，需要推動數據的穿透管理，數據治理能夠助力穿透管理的實現。

數據治理是財務數字化轉型的”地基工程”——財務人員應從”數據的使用者”進化為”數據的治理者”，在保障數據質量的同時，釋放財務數據的戰略價值。

第六名：

中臺（數據中臺、業務中臺、財務中臺）

解讀專家

程鵬

西交利物浦大學商學院 會計系主任、高級副教授

? 連續5年參加影響中國會計行業的十大信息技術評選

“中臺”是一種以共享、復用、標準化和服務化為核心的企業數字化平臺，將企業高頻使用、跨部門共用的通用能力，整合為統一能力中心，為前臺業務創新和后臺管理控制提供支撐。中臺強調統一數據標準、統一業務規則、統一服務接口和統一管理口徑，從而避免數據孤島和流程割裂，提升企業整體運營效率和管理透明度。

數據中臺、業務中臺和財務中臺三者側重不同，在企業數字化轉型中相互支撐、共同作用。業務中臺產生業務事件，數據中臺對業務數據和財務數據進行治理，財務中臺基于業務事件和統一數據口徑完成核算、管控、分析和決策支持。

中臺技術已經進入實際落地階段，正在從單一系統建設轉向業財數據全面貫通，財務共享中心從交易處理中心發展成高價值服務中心，承擔數據治理、風險監控、經營分析和決策服務等更多職能。當前，中臺技術正在與人工智能、RPA和低代碼平臺深度融合，在自動記賬、智能審核、合同風險識別、預算預警和自動報告生成等場景正快速成熟。

在中臺技術廣泛應用的背景下，會計從業人員要成為具備“會計專業能力 + 業務洞察力 + 數字化思維”的復合型財會管理人才，主動學習數據分析工具，掌握數據建模、可視化、SQL和低代碼等技能，熟悉財務數字化運用場景，深耕業財融合，強化中臺應用能力。同時兼備業務能力、風控能力，嚴守數據與流程合規。

第七名：

數據安全與隱私保護

解讀專家

徐曉劍

浙江省海洋風電發展有限公司 黨委副書記 工會主席

? 連續4年參加影響中國會計行業的十大信息技術評選

數據安全與隱私保護技術涵蓋數據分類分級、傳輸加密、零信任訪問控制、區塊鏈存證、隱私計算及數據脫敏等，核心特征是“數據可用不可見、數據不動模型動”，在保障機密性、完整性與可追溯性的同時實現跨域數據價值共享。

該技術體系對大會計的理論框架與實踐模式形成系統性革新，徹底重塑數字化財會運行范式。一方面，該技術能夠規范財務共享、云端核算、智能審計等場景的數據流轉路徑，筑牢企業商業機密與用戶隱私的安全防線，保障會計信息的真實性、完整性與保密性；另一方面，倒逼行業完善數據內控治理體系，明確數據權屬與崗位職責，推動會計職能從傳統核算模式，向風險管控、價值賦能、戰略支撐的管理決策模式轉型升級。

從發展趨勢看，財會領域數據安全體系呈現智能化、架構革新、合規精細化的發展態勢。隱私計算將與AI深度融合，實現"隱私保護+智能分析"一體化；零信任架構逐步替代傳統邊界防御，覆蓋財務共享中心與云端部署場景；數據跨境流動合規、自動化合規評估與AI驅動的異常行為監測成為重點方向，會計信息系統將內嵌數據全生命周期安全治理能力。

財會從業人員可通過系統研讀數據安全與隱私保護相關法律法規及行業準則，熟練掌握財會數據分級管控、脫敏處理、加密防護等核心實操技能，動態跟進監管政策更新與前沿技術迭代，深耕智能風控、數據合規審計等新興領域知識，適配數字化時代大會計行業的崗位發展與行業變革需求。

第八名：

商業智能（BI）與管理駕駛艙

解讀專家

楊渤珺

中國商用飛機有限責任公司上海飛機設計研究院 總會計師

? 連續3年參加影響中國會計行業的十大信息技術評選

商業智能（BI）是一套將企業數據轉化為有價值的洞察、幫助管理者做出更好決策的技術、工具和方法論。管理駕駛艙是給高層管理者看的數據儀表盤，像開飛機的駕駛艙一樣，所有關鍵信息一目了然。兩者結合起來則成為企業數字化決策的核心工具，依托數據整合、智能分析與可視化展示能力，打破傳統數據孤島，是推動財務數智化、管理精細化轉型的關鍵技術，對新時代大會計體系變革具有深刻意義。

從技術特征來看，商業智能（BI）可以集成財務、業務、稅務等多源異構數據，進行抽取、清洗、轉換、加載，并支持多維分析和自助分析；管理駕駛艙則以指標驅動，通過可視化儀表盤、動態大屏直觀呈現核心指標，自動識別經營異常、預判發展趨勢，同時依托分級權限設置，適配管理層、財務、業務等不同崗位的決策與辦公需求。

在對大會計的影響上，一方面替代記賬、制表、數據核對等重復性基礎工作，大幅提升工作效率；另一方面推動會計從傳統核算型向管理決策型轉型，讓財務數據真正轉化為企業經營決策的核心依據。隨著 AI 技術深度賦能，智能生成分析報告將成為常態，并推動實現企業動態化經營管理。

在實際應用中，普遍面臨指標口徑不統一，基礎數據質量參差不齊等痛點。想要順利推進落地，發揮最大價值，要求我們既要高度重視統一數據標準、集成技術底座等基礎工作，也要同步加強財會人員隊伍能力培養，結合企業經營、精益成本、全面預算、經營指標體系搭建等真實場景，持續積累數智化財務應用經驗，適配行業數智化發展趨勢。

第九名：

財務云

解讀專家

吳旭東

深圳傳音控股股份有限公司 財務總監

? 連續2年參加影響中國會計行業的十大信息技術評選

從技術特征來看，財務云以微服務、分布式存儲與智能算法為核心，區別于傳統財務軟件。其依托云端彈性架構，可適配多組織、多時區、高并發的海外業務場景，打破海內外數據壁壘；平臺內置多幣種、多會計準則、多國財稅規則模塊，兼具集團統一管控與屬地靈活適配能力，結合RPA、人工智能實現全流程自動化處理，兼顧運行效率與數據安全。

伴隨中國企業“走出去”步伐加快，全球化經營對跨國財務管理、多區域合規、全球數據協同提出全新挑戰，財務云憑借云原生技術架構，成為支撐企業海外布局、重構現代會計體系的核心數字底座。在全球化實踐中，財務云深刻重塑會計職能與工作模式。一方面，它實現跨境核算、多賬簿記賬、全球合并報表自動化，大幅縮短結賬周期，破解跨國經營核算繁瑣、準則不一的難題；另一方面，會計人員逐步脫離基礎記賬、跨境對賬等重復工作，轉向全球預算管控、匯率風險管理、跨境稅務籌劃等高價值領域。同時，財務云打通全球業財數據，讓總部實時穿透海外經營狀況，強化資源統籌能力，依托內置合規引擎，有效防控海外稅務、數據合規風險。

立足出海趨勢，財務云將朝著全球化、智能化、生態化持續演進。生成式AI將深度應用于多語言財報編制、全球風險預判；平臺持續優化出海區域的本地化適配能力，并聯動跨境司庫、ESG管理等模塊，打造一體化全球財務生態。

財務從業者可結合場景高效學習：技術層面上手用主流財務云平臺，輔以基礎數據分析工具實操；專業層面對比中外準則差異，重點研習出海熱門區域財稅政策；實戰層面參與海外賬套搭建、跨境報表合并、全球資金統籌等項目，在真實業務中打磨復合能力。

總而言之，財務云不只是工具的云端升級，更是中國企業深耕全球市場的重要支撐，推動傳統會計向全球化價值管理轉型，是中國企業全球化的數智財務底座，為中國企業行穩致遠保駕護航。

第十名：

數電票

解讀專家

史瑞超

北京久其軟件股份有限公司 解決方案總監、首席業務專家

? 首次參加影響中國會計行業的十大信息技術評選

數電票技術作為多年入選上海國家會計學院影響中國會計行業的十大信息技術的核心成果，已成為數智轉型升級和財稅治理的關鍵基礎設施。相關技術突破傳統紙質發票載體限制，實現發票全領域、全環節、全要素電子化，為會計行業數字化升級奠定了堅實基礎。

當前，數電票在技術應用層面在標準化與全鏈路貫通方面取得重大突破，作為金稅四期工程的核心數據底座與關鍵基礎設施，相關技術支撐稅收征管邁入“以數治稅” 階段。同時，依托財政部電子憑證會計數據標準推廣，數電票實現了開具、報銷、入賬、歸檔全業務鏈條的標準化、規范化流轉，徹底解決了傳統財稅數據割裂、信息不對稱的行業痛點。相關技術推動了財務共享中心無紙化、自動化的變革以及稅務共享的發展，帶動共享從交易處理型向數據賦能型的轉型。伴隨《中華人民共和國增值稅法》、《中華人民共和國增值稅法實施條例》的實施，數電票適配新法計稅、抵扣、征管的合規要求，構建起閉環涉稅管控體系，有效防范涉稅風險、降低征納成本，強化財稅協同管理能力。

展望技術應用發展，在推進企業DRP體系和穿透式監管建設背景下，數電票提供了高合規結構化財稅數據，帶動數據要素化、服務化變革，同時標準化票據數據也為穿透式監管提供了數據支撐。上海國家會計學院所組織影響中國會計行業的十大信息技術評選活動匯聚行業智慧與實踐經驗，推動數電票等前沿技術與企業財務管理體系有機結合，為政企財稅數字化轉型提供前瞻引領。

?組稿：呂曉雷?來源：科研管理部、推廣發展部