第二章智能財務的目標、結構與內涵目錄第一節：智能財務的目標與原則第二節：馮·諾伊曼結構與智能財務的發展邏輯第三節：智能財務發展的馮·諾依曼結構分析框架第四節：智能財務的定義與內涵第五節：數智時代的財會勝任能力模型知識點脈絡圖在工業化時代，以組織管理為核心，組織形式就是一個企業。當前，人類已經進入工業化的后期，也是互聯網的中場時代，智能化的序幕。大部分社會財富是由大型企業集團創造的。企業的本質是一種資源配置的機制，通過生產、經營、管理三個環節來實現價值在一個大型企業集團當中有成千上萬個主體，如果需要提升企業效率，首先解決的便是企業的內部效率。引

例中國聯通：財務重構與再生中國聯通的智能財務實踐是提升企業內部效率的重要舉措，其以IT技術推動公司管理理念變革和財務轉型，先后實現交易與會計的一體化、組織與會計的一體化，并逐步推進生產交易的一體化進程，以訂單作為起點，推動供應鏈訂單，建設立體化運營結構。中國聯通已經基本構建智能共享服務體系（見圖2-1），基于網絡而非空間的“橫向職能整合、縱向流程共享、內外網絡協同”，推動業務共享化和集約化、系統智能化、運營服務化的發展，提高企業經營業務的效率，降低管理成本。引

例中國聯通：財務重構與再生業務和財務的集約化導致分支機構出現各自的業務重點，經營主體下沉，會計主體不變，會計組織集約，財務轉型步入快車道。中國聯通通過在省分、子公司層面逐步推行“小集中”財務共享服務，最終打造整個集團“大共享”服務模式，形成集團、省分兩級運營體系。企業實踐建立起以戰略財務為指引，以運營財務、業務財務和共享財務為核心的三角式財務轉型整體框架，提供面向對象的數據服務，協同支撐業務發展。以不同財務管理理念和服務內容為基礎，全面的智能財務發展趨勢也將對各層次人才未來發展提出不同層面的能力要求。引

例中國聯通：財務重構與再生智能財務的目標與原則1各個子系統既具有獨立性，又貫通融合為一個系統整體，通過子目標的實現以支撐智能財務總體目標的實現。智能財務體系由諸多子系統（如不同職能）構成，從數字化、智能化條件下財會活動功能領域的拓展來看，智能財務的總體目標是為主體及利益相關方創造價值。總體目標：為主體及利益相關方創造價值子系統的目標——依照職能劃分子系統的目標——依照部門劃分子系統的目標——依照場景劃分分解分解分解智能財務的目標體系智能財務主要通過精益管理（optimizing）與使能創新（enabling）兩個機制實現價值創造目標。智能財務價值創造機制精益管理通過賦能財會的傳統職能，提升各職能領域的效率效果以實現降本增效例如：通過報銷智能化能夠提升費控效率，減少處理報銷的人工成本等使能創新通過數字化、智能化工具和系統的創新運用，持續拓展財會活動的功能領域，激發數據價值，深入管理活動的方方面面，持續促進管理優化和創新，進而推動生態體系的構建與協同發展，驅動企業主體及利益相關方的價值創造例如：平臺公司利用沉淀的豐富數據創新開展基于數據的服務業務。智能財務的目標體系智能財務的價值創造機制具體作用于財會各功能領域，包含核算報告、業務服務、決策支持、風險管控、戰略支撐等五個方面能夠更準確、更及時、更高效、更全面地反映企業經濟活動，同時以更有效的方式為信息使用者提供所需信息核算報告幫助主體及利益相關方更為實時高效地識別、分析、預警和應對風險，有效管理風險，助力企業持續健康發展風險管控通過提升主體戰略洞察能力和經營預測能力，有效協調戰略選擇與資源配置，支撐戰略制定與執行戰略支撐通過信息深度挖掘和多維價值分析，有效促進業財融合，對業務提供數據支持與前瞻性引導，推動業務活動由傳統的流程驅動向由流程和數據共同驅動轉變業務服務以價值創造目標為導向，以數據為基礎，通過構建和持續迭代各類智能化決策模型，為各類決策需求提供精準、高效、及時的信息和報告支持決策支持智能財務的目標體系01建設目標02數據質量03規則要求04人機關系數據質量原則規則底線原則人機協同原則目標導向原則智能財務的基本原則體系智能財務的基本原則目標導向原則數據質量原則智能財務的總體目標是為主體及利益相關者創造價值，該目標層層分解為諸多子目標，共同構成了智能財務的目標體系。智能財務目標是智能財務理論研究與實踐的出發點，指引并協調著智能財務系統及其子系統的運行與優化。例如：核算報告、業務服務、決策支持、風險管控、戰略支撐等功能領域，均需圍繞著智能財務的目標，從不同方面為主體及利益相關者創造價值。數據是智能變革的三大要素之一，高質量的數據是財務智能化發展的基礎。智能算法的應用實踐已經表明，基于機器學習技術的眾多智能財務應用場景對數據的質量有著很高的要求。當前，機器學習的發展正從以模型為中心到以數據為中心，高質量數據是提升模型產出質量的前置條件，如果數據質量無法保證，即使投入再多資源訴諸數據量的提升及機器學習算法的優化，也不會帶來結果準確性的顯著提升。因此，智能財務系統的輸入數據應以保障質量為前提。智能財務的基本原則規則底線原則人機協同原則規則底線原則，是指智能財務須將法律法規、行業規范、道德要求及其他共識性標準內化到規則中樞中，并在系統運行過程中嚴格遵守該規則底線。智能財務系統的建設須滿足：法律遵從，合法合規是對企業經營管理和財會活動的最基本要求準則遵從，即保障數據加工建立在公允、準確、合理的基礎上道德遵從，即遵從道德要求，符合倫理規范制度遵從，即遵守企業管理制度、流程控制以及業務運行的基本邏輯人機協同原則，是指人和機器共同協作進行經濟管理決策，而非將管理決策權全權交由智能財務系統。智能財務系統應遵循協同決策原則，在高度規則化的功能領域充分享受智能技術帶來的效率效果提升，而在非高度規則化、缺乏數據支持、責任較為重大的領域，應相應動態地把握機器裁量尺度，由技術輔助、人類主導做出最終決策。智能財務的基本原則智能財務的運行邊界智能財務的運行范圍決定1）智能財務系統運行需緊密圍繞目標體系的實現2）智能財務運行邊界的設定應該考慮滿足智能財務的基本原則3）智能財務是一項建立在內外部多數據源連通和多職能部門有機聯動基礎上的復雜系統性工程4）智能財務體系范圍受到管理成本的約束具備經濟管理需求的一個或多個單位在一定資源及組織架構支持下，實現目標體系的最優閾智能財務運行范圍既可以拓展到整條產業鏈上下游的所有企業單位、政府等監管部門，也可以細化至單個通信塔，即智能財務的實際運行范圍將隨目標的不同而靈活多變考慮因素內涵舉例智能財務的運行邊界與運行范圍馮·諾伊曼結構與智能財務的發展邏輯2馮·諾依曼結構示意圖馮·諾依曼結構是現代計算機的基礎，也是計算機組成原理中的重要概念，由被譽為“計算機之父”的約翰·馮·諾依曼（JohnvonNeumann）于1945年提出。該結構首次闡述了現代計算機的基本結構和工作方式，對計算機發展產生了深遠影響，是經典的計算機通用理論。馮·諾依曼結構設計與財會核心工作邏輯馮·諾依曼結構示意圖控制系統用于讀取、翻譯、分析與發送指令，統籌所有數據、程序的存儲與調用運算系統在控制系統發出的信號下完成數據加工輸入與輸出系統主要用于計算機與人或其他系統／設備進行數據交換；存儲系統負責保管所有程序和數據馮·諾依曼結構的基本設計思想是程序存儲和程序控制，包含三大基本原則，一是統一采用二進制編碼表示數據和指令，二是將程序及執行對象集中存儲，三是該結構由輸入系統、運算系統、存儲系統、控制系統、輸出系統五個核心要素組成馮·諾依曼結構設計與財會核心工作邏輯馮·諾依曼結構示意圖控制流決定計算機中程序執行的順序和流程指令流是計算機中存儲的指令序列數據流負責數據的傳輸和處理過程在執行具體任務時，計算機控制系統首先按照控制流中程序執行的順序依次調用指令，將存儲系統中待運算的數據取出，并在運算器中執行運算過程，再將運算結果返回存儲系統，最終在輸出系統呈現出來。馮·諾依曼結構的運行機制馮·諾依曼結構通過控制流、指令流和數據流協調工作，實現計算機的指令執行和數據處理功能。馮·諾依曼結構設計與財會核心工作邏輯馮·諾依曼結構對于數據處理的結構化表達與財會活動的核心工作邏輯具有內在的高度一致性從傳統的手工會計處理過程到會計電算化、會計信息化，以及當前的數字化、智能化財務發展，每個發展階段的工作程序和關鍵要素都能利用馮·諾依曼結構加以解構，這使得財會行業可以利用該結構更深刻地認識當前智能財務的發展并預測未來的發展趨勢馮·諾依曼結構設計與財會核心工作邏輯核心要素手工會計會計電算化會計信息化智能財務輸入手工收集和錄入鍵盤等輸入鍵盤等輸入及系統導入RPA／OCR／ASR等自動智能輸入存儲紙質證賬表磁介質存儲的證賬表服務器存儲的會計數據和管理數據云存儲或本地存儲的多源多模態數據與規則運算算盤、計算器傳統算法計算機傳統算法計算機、服務器傳統算法服務器、工作站及云計算等傳統算法及智能算法控制核算報告與監督核算報告與監督核算報告與管理控制核算報告、服務業務、風險管控、支持決策、支撐戰略輸出簡單的手工報告簡單的電子報告標準化、較為豐富的會計報告多模態、人機交互、千人千面的實時管理報告基于馮·諾依曼結構五要素解構財會活動發展歷程馮·諾依曼結構設計與財會核心工作邏輯馮·諾依曼結構的基本原則與運行邏輯和財會智能化發展邏輯相互呼應讓數據成為溝通不同應用場景的“標準化語言”統一采用二進制編碼數據將統一編碼的數據以及歷史沉淀積累的會計規則、業務規則等進行集中管理程序及執行對象集中存儲包含輸入、存儲、運算、控制監督、報告各環節包含輸入、存儲、運算、控制和輸出五要素財會智能化發展要求馮·諾依曼基本結構馮·諾依曼結構設計與智能財務的發展智能財務發展的馮·諾依曼結構分析框架3該理論框架由智能財務頂層設計與智能財務系統運行邏輯兩部分組成。頂層設計部分包括總體目標、實現機制和功能領域，其中總體目標是為主體及利益相關方創造價值，實現機制為精益管理和使能創新，功能領域為核算報告、業務服務、決策支持、風險管控、戰略支撐五大方面。進一步，基于實現機制和功能領域，將智能財務的總體目標解構為內部協調一致的分層目標體系，與框架中的智能財務系統運行邏輯部分相連通。智能財務發展的馮·諾依曼結構分析框架智能財務目標體系的構建是一個自上而下的過程，將總體目標層層拆解為具體可執行的目標體系，各層級目標均以為主體及利益相關方創造價值為核心指導，目標體系中的各層級的目標協調統一、互相兼容、互不沖突，共同服務于促進目標管理過程的實現控制流其他智能財務系統目標體系總指揮源數據采集控制數據及規則抽取控制運算目標控制交互控制數據及規則中樞指令流智能財務發展的馮·諾依曼結構分析框架1控制系統-智能財務的目標體系智能財務發展的馮·諾依曼結構分析框架智能財務的多源多模態數據輸入系統與馮·諾依曼結構中的輸入設備相對應，是將源數據載入系統的重要組件。在大數據環境下，管理決策問題從領域內部擴展至跨域環境，內外部相關信息均納入考量。這就要求智能財務系統應在數據輸入的廣度與縱深上實現突破在縱深上，智能財務需要用數據實現對企業業務全流程的實時刻畫，追蹤路徑重現數據的歷史狀態和演變過程；在廣度上，除企業經營管理全場景的數據采集外，還需要動態捕捉與決策相關的外部信息源多源-數據來源渠道廣泛2輸入系統-智能財務的多源多模態數據輸入系統智能財務發展的馮·諾依曼結構分析框架模態指的是事物發生或經歷的方式，代表了人類交流和感覺的主要渠道（如視覺、聽覺數智技術的發展為多模態數據采集提供契機，自然語言處理、物聯網感知、機器視覺等技術工具的使用，支持企業敏捷、精準地獲取多模態非結構化數據。進一步，通過多模態機器學習等智能技術的運用，企業能夠構建處理和關聯多種模態信息的模型，捕捉模態之間的對應關系并獲得對自然現象的深入理解多模態-數據承載形式多樣2輸入系統-智能財務的多源多模態數據輸入系統智能財務的多源多模態數據輸入系統與馮·諾依曼結構中的輸入設備相對應，是將源數據載入系統的重要組件。智能財務發展的馮·諾依曼結構分析框架智能財務的數據及規則中樞與馮·諾依曼結構中的存儲系統相對應，負責系統中數據與規則的存儲與管理。數據集成與抽取過程示意圖3存儲系統-智能財務的數據及規則中樞智能財務發展的馮·諾依曼結構分析框架數據管理來自上游數據輸入模塊的多源多模態的源數據首先匯入數據湖中。數據湖是一種兼收并蓄的數據存儲架構，允許主體以任意規模存儲結構化及非結構化數據，并對這些源數據進行基礎的數據整合或模型建設工作，以提升數據質量和價值。數據湖中標準不一、相對分散的數據通過“抽取-轉換-加載”（extraction-transform-load，ETL）等過程轉變為具備高度一致性的結構化數據，存入數據倉庫中。數據倉庫是面向主體決策制定的數據管理系統，支持高速查詢與高數據量抽取，能夠憑借出色的靈活性抽取細分數據，輸入運算環節。在面對特定領域決策需求時，數據倉庫可進一步分解為數據子集，即數據集市，該子集僅涉及單獨部門或業務線數據，因而數據更精簡集中，方便提升業務構建敏捷度及響應速度。3存儲系統-智能財務的數據及規則中樞智能財務發展的馮·諾依曼結構分析框架規則管理數據與規則中樞中存儲的規則特異于智能財務的運行主體，同時具備復用價值，由一系列面向具體目標的規則體系構成主要包括以下幾方面來源：法律法規、行業規范及其他共識性標準；會計準則、企業會計制度及其他財務規范；企業管理和業務流程；傳統算法；基于特定決策場景訓練的智能算法模型；內部管理制度智能財務系統下，企業需要將各個業務場景背后的規則邏輯轉化為計算機語言-“算法”存儲在數據與規則中樞中，建立面向目標的規則體系。這一體系應盡可能覆蓋可規則化的所有應用場景，并將知識沉淀和經驗積累顯性化和規則化，在面對特定目標需求時，將數據與抽調的對應規則（在系統中以算法形式體現）輸入運算中心，最終得到運算結果3存儲系統-智能財務的數據及規則中樞智能財務發展的馮·諾依曼結構分析框架在馮·諾依曼結構中，運算系統是計算機執行運算任務的核心部件，在控制系統發出的信號下按步驟執行既定算法，通過四則運算、與或非邏輯運算等基礎操作，實現數據加工目標。這里算法指任何定義明確的計算步驟，是將輸入轉換為輸出的系列過程。與計算機領域的運算系統相比，智能財務系統的運算中心功能進一步拓展，具體體現在規則執行、模型創建、算力支持三個維度。4運算系統-智能財務的運算中心智能財務發展的馮·諾依曼結構分析框架模型創建智能算法的優勢體現在兩個方面：一是模仿人類思維及行為，以高精準度及效率完成傳統財會中由人力進行的工作，例如發票信息的識別；二是對人類思維的超越，根據給定輸入及輸出學習出算法，探索人類尚未掌握的隱性知識算力支持算力是新基建時代最具創新性的核心生產力，為智能財務系統的有效運行提供了強大的保障。在實現數據高速計算的基礎上，算力與算法可以催生智能財務在更多決策場景中的迭代升級，提升管理決策的實時性，更好地服務于目標體系實現規則執行運算系統提供了通用的運算保障基礎，在智能財務目標體系的控制下，運算中心的首要功能是嚴格執行來自數據及規則中樞的算法，依規則處理數據，最終得到目標輸出。從這一角度，在智能財務體系中，會計核算本質上就是以會計準則為規則邏輯的算法在財務數據上自動高效的實現過程4運算系統-智能財務的運算中心智能財務發展的馮·諾依曼結構分析框架智能財務系統輸出的信息不限于結構化表格，而是以使用者易于接受和理解為信息展示的標準，將結果信息以圖片、文本、聲音等多模態信息有機組合的形式展現。多模態信息輸出在智能財務場景中具有極大的應用價值，能夠直接提升使用者觀感，使其更快捷地分析信息關聯情況，提升信息接收效率；也為非財會專業人士理解并運用財務數據提供了可能，擴展了信息使用和傳播的范圍。多模態基于對多源多模態數據的深度挖掘，智能財務系統能夠輸出面向使用者身份及信息需求的個性化報告，實現“千人千面”和人機交互。例如，銷售經理可以實時了解到當日產品價格浮動對銷量的影響，并據此進行次日的產品調價；債務人可以在權限范圍內獲取企業近期借款與還款情況，進而評估企業的違約風險等。人機交互5輸出系統-智能財務的多模態信息輸出系統智能財務的定義與內涵4智能財務是在充分利用數智技術發展和數據資源管理的基礎上，通過逐步建設由輸入、運算、存儲、控制和輸出等五個核心要素構成的智能化管理決策支持系統，以實現主體財會活動的精益管理與使能創新，進而為主體及利益相關方創造價值的過程。智能財務的定義：基本闡釋向“使能技術”的進化隨著財會活動由傳統的核算報告向更廣闊的風險管控、業務服務、決策支持和戰略支撐的功能領域拓展，智能財務將逐步進化為一種“使能技術”，深入管理的各個領域，具有應用面廣、復合型和業財融合特征，通過財會功能的實現，促進主體各項管理和經營能力提升將財會活動的精益管理與使能創新作為實現機制強調了財會活動自身發展和功能拓展的重要性，以及對數智技術應用和數據資源管理的引領和引導作用，而不是相反智能財務本身是財會活動不斷發展進化的過程智能財務不僅表現為技術工具的升級或財務模式的轉型，它本身更是一個財會活動不斷發展進化的過程，沒有終點，印證了“技術越發展，會計越重要”的重要論斷彌合“價值法”和“事項法”會計的分歧智能財務以為主體及相關方創造價值為目標，可以從業務場景中獲得廣泛而高質量的數據，形成業務-數據-算法-業務場景的正向反饋循環，為“事項法”會計的最終實現創造了條件智能財務的定義：重要論斷效率導向價值創造技術驅動數據智能智能財務的內涵賦能財務人員，提升管理決策效率機器代替人工處理重復度高的基礎性事務，實現了操作層面的效率提升和資源優化。智能技術將財務人員從繁雜的基礎核算類工作中解放出來，財務人員的職能轉向高附加值的管理決策者，促使企業管理效率提升，釋放出更大的管理價值。賦能財務流程，提升業務流程效率數據平臺的構建逐步實現了財務的流程再造，降低了數據處理的成本和難度，實現了部分環節的自動化，如API技術實現了收款、付款、對賬等一系列自動化處理流程。RPA的應用降低了差錯率和操作風險，提高了業務流程的效率。智能財務有助于進一步推進業財融合，提高財會工作的效率和效果。數字經濟的發展為企業應用技術提高智能化程度的良好機遇，幫助企業實現財務處理的全流程自動化、智能化。同時，企業能夠借助數據挖掘、機器學習等技術進行財務預測與分析決策，這不僅影響著傳統財務流程，還對財務人員的職能與思維模式進行了再造。智能報賬在企業中的應用智能財務的內涵：效率導向首先是價值創造的基礎，即數據的延伸。智能財務將豐富財務工作的數據來源，加大非結構化數據的收集力度。其次是價值創造能力的延伸。智能財務將提升對于海量數據的挖掘和分析能力，充分發揮數據的價值創造力。最后是價值創造范圍的延伸。智能財務將大幅提升財務規劃指導和規范管理的職能，延伸傳統財務工作，挖掘價值提升空間。結構優化智能財務在原有的基礎上拓展了新的職能，為財務工作創造了新的價值。在智能財務的引領下，財務人員的工作不僅僅局限于傳統的核算、財務報告等，而是轉換角色，逐漸轉型至戰略財務、共享財務、業務財務，依托更有利的數據支撐積極參與企業的管理決策，大幅提升財務對于業務部門和管理部門，以及企業高層領導的決策支持能力，實現公司價值的有效提升。拓展職能財務部門的開放性進一步提升，不僅可以高效地處理企業核心業務，對企業管理層負責，還能基于市場需求開展服務工作，思維轉變，不斷創新，從企業內部到外部的精準服務，達到企業技術溢出的效果，實現客戶價值創造。技術溢出智能財務能夠有效地拓展和實現會計財務職能及其戰略價值，實現價值創造。智能財務的內涵：價值創造財務體系的智能化轉型主要依靠人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等核心技術驅動。在智能財務架構中，人工智能（ArtificialIntelligence）發揮類似大腦的功能，通過生物特征識別、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、機器學習、虛擬現實以及人機交互七項關鍵技術，賦能財務系統的智能化轉型。大數據技術（BigData）以數據生成、數據獲取、數據存儲和數據分析四個階段為價值鏈，通過對海量數據的采集、整理、存儲和分析，為財務系統提供強勁的存儲和計算能力，并洞察數據中隱含的意義。智能財務的內涵：技術驅動財務體系的智能化轉型主要依靠人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等核心技術驅動。云計算技術（CloudComputing）是一種基于互聯網的計算方式，通過可配置的計算資源共享池實現信息的按需共享，可以優化財務的賬目記錄與核算管理、建立賬目追溯等處理機制，助力企業財務云系統的建設。區塊鏈技術（Blockchain）采用去中心化的基礎架構和分布式計算范式，應用點對點傳輸、共識機制等技術，具有實時共享、可追溯和不可篡改等特點，提高了財務信息的準確性，同時拓寬了實時會計的發展空間。智能財務的內涵：技術驅動智能財務與傳統財務工作最大的區別就在于其數據智能屬性，主要表現為數字化和智能化兩大基本特征。其中，數字化僅僅是智能財務的基本要求，在此基礎上，財務智能化是智能財務的核心內容。數據智能的具體實現主要依托于數據中臺，技術中臺以及業務中臺。數據中臺旨在實現對數據的收集和管理，技術中臺旨在獲取對決策有用的信息，業務中臺承載企業的核心關鍵業務，其建設是在數據中臺和技術中臺的基礎上，面向企業所有的業務場景和領域實現能力復用和流程融合。財務數字化財務數字化是將財務或非財務信息轉化為數據的過程數據采集是指應用傳感器、RFI標簽、GPS、爬蟲、數據接口API、OCR等技術自動采集業務數據、財務數據及龐大的外部數據數據處理是指基于強大的算力與豐富的算法模型對數據進行清洗、提煉、關聯和融合，賦予其一定意義進而產生會計信息的過程財務智能化財務智能化表現為智能化分析與管理決策支持系統。智能化分析是在財務分析中應用人工智能技術，挖掘財務數據背后的新信息和新知識，從中提煉對決策有價值的信息。管理決策支持系統則是利用智能化分析的結果，支持管理者分析、預測和決策的重要工具實現財務智能化主要依靠機器學習和深度學習等核心技術，已實現的應用包括用戶行為分析、BI、可視化、數據科學平臺、NLP、知識圖譜等智能財務的內涵：數據智能阿里的“大中臺，小前臺”戰略2015年12月7日，時任阿里巴巴集團CEO的張勇通過一封內部信說，“今天起，我們全面啟動阿里巴巴集團2018年中臺戰略，構建符合DT時代的更創新靈活的“大中臺、小前臺”組織機制和業務機制。即從左邊的單項目單平臺，變成右邊的聯合中臺模式項目A前臺項目B前臺項目A管理后臺項目B管理后臺用戶提供服務提供配置阿里巴巴提出大中臺、小前臺戰略小前臺淘寶天貓支付寶大中臺用戶中心交易中心營銷中心…………智能財務的內涵：數據智能數智時代的財會勝任能力模型5決策支持決策支持管理控制管理控制交易處理交易處理隨著數字經濟的不斷發展，財會人員的結構正在經歷著重大變化?；A會計核算工作將逐步被技術替代，而決策支持與管理控制將在企業戰略與決策制定及經營中扮演愈發重要的角色。當前以交易處理和核算為主體的財會人員結構將會轉變為以管理控制和決策支持為主體的人員結構財會人員結構變革方向在智能化變革背景下，智能財務的發展對財會人才的素質和能力提出了新的要求。創新迭代能力隨著新時代的到來將成為復合能力框架的核心，也將持續驅動智能財會人才在復雜環境和多元需求下，提供更高效的財經專業服務、更強大的戰略洞察支持、更精準的數據分析利用、更敏捷的業務協同支撐和更友好的溝通協作配合，進而生成包括六大能力的智能財務人才能力框架智能財務人才能力框架智能財務人才能力框架財務數字化、智能化發展中的創新包括批判性思維、跨界思維和場景化思維新型財會人才需要持續學習并運用批