42 浏览数字化转型对企业会计风险的总体影响并非简单的线性关系，而是一个复杂且动态的重构过程。从宏观上看，数字化转型带来的自动化、标准化和透明化，有望降低传统会计操作风险和部分舞弊风险。例如，RPA在重复性记账中的应用减少了人工错误，区块链技术的不可篡改性增强了交易的真实性，使得虚假交易和信息操纵变得更加困难。然而，这种风险的降低是建立在健全的数字化系统和有效控制基础之上的。如果数字化转型未能有效管理，或者新旧系统衔接不畅，反而可能导致新的、更隐蔽的风险。
同时，数字化转型也催生了全新的会计风险类型。数据量的爆炸式增长、数据来源的多元化以及数据处理的复杂性，使得数据质量风险成为核心挑战。信息系统的高度集成和网络化，使得信息系统安全风险和隐私保护风险成为企业面临的严峻考验。人工智能和机器学习在会计领域的应用，带来了智能决策风险，包括算法偏见、模型不透明和责任归属不清等问题。此外，数字化转型带来的新业务模式和交易方式，使得现有会计准则和法律法规可能滞后，导致合规性风险增加。更深层次的，若企业未能及时进行组织变革和人才培养，会计人员的数字技能短板和内部控制体系的滞后性，将引发传统会计模式滞后性风险。
因此，数字化转型与会计风险的总体关系呈现出“风险转化”和“风险升级”的特点。传统风险可能被转化或降低，但新的风险类型应运而生，且这些新风险往往更具技术性、隐蔽性和复杂性，对企业的风险管理能力提出了更高要求。
5.2数字化转型对各类会计风险的影响
针对前文识别的会计风险类型，数字化转型对其影响机制具体如下。
对数据质量风险的影响。数字化转型使得企业能够收集更多数据，理论上数据量越大，数据质量管理难度越大。如果缺乏统一的数据标准、数据治理策略和自动化数据清洗工具，从不同系统集成的数据可能存在格式不一致、口径不统一、重复或缺失等问题，导致“垃圾进垃圾出”的风险。此外，非结构化数据的引入，如文本、语音、图片等，虽然提供了更丰富的信息，但也对数据的准确提取和结构化提出了挑战。
对信息系统安全风险的影响。数字化转型将企业的核心业务和财务数据迁移到云端、物联网或更开放的网络环境中，极大地扩展了企业的网络边界，使得攻击面随之增加。系统集成度提高意味着“一荣俱荣，一损俱损”，一个环节的漏洞可能波及整个系统。数据高度集中也增加了数据泄露的价值和风险。云环境的安全责任共享模式，也要求企业必须清晰界定并履行自身安全职责。
对智能决策风险的影响。人工智能在财务分析中的应用，如智能预测、风险预警，虽然提升了效率，但其“黑箱”特性使得决策过程缺乏透明度和可解释性。如果AI模型在训练数据中存在偏差，或算法设计本身有缺陷，其输出结果可能存在系统性偏见，导致错误的财务判断。由于缺乏人工复核或审计路径，这些错误可能难以被及时发现和纠正，进而造成重大损失。
对合规性风险的影响。数字化转型催生了许多新业务模式，如数字平台交易、数据资产交易、虚拟资产交易等，这些新兴业务的会计确认、计量和报告在现有会计准则中可能没有明确规定。此外，跨境数据流动和数据隐私保护法律（如GDPR、我国《数据安全法》）日益严格，企业在数据收集、存储、使用、共享等环节若不符合法规要求，将面临高额罚款和声誉损害。税务合规性也因数字交易的无形性和跨境性变得更加复杂。
对传统会计模式滞后性风险的影响。数字化转型对会计人员提出了新的知识和技能要求，如数据分析、算法理解、系统操作、网络安全意识等。如果会计人员未能及时进行知识更新和技能转型，将无法胜任数字化会计环境下的工作，导致人才结构与业务需求不匹配，影响会计职能的有效发挥。同时，传统的内部控制体系往往是基于手工操作和纸质凭证设计的，难以适应数字化、自动化流程，导致控制点失效或出现新的控制漏洞。
5.3异质性分析
数字化转型对会计风险的影响在不同企业间存在显著差异，这主要体现在以下几个方面。
企业属性（国有企业与非国有企业）。国有企业在数字化转型中可能面临更复杂的体制机制约束，决策链条较长，且通常拥有更庞大的传统IT基础设施和更固化的组织文化，这可能使得其转型速度较慢，更容易出现新旧系统兼容性问题和内部控制适应性风险。而非国有企业，特别是高新技术企业，通常拥有更灵活的组织结构、更强的市场适应性和更高的技术敏感度，它们在数字化转型中可能更快拥抱新技术，但也可能因追求速度而忽视潜在风险，如数据安全和合规性风险。
行业特征。不同行业的业务模式和数字化程度不同，面临的会计风险也各有侧重。例如，金融行业因其对数据敏感度和信息系统安全要求极高，在数字化转型中面临的系统安全风险和合规性风险更为突出。制造业的数字化转型可能更侧重于智能工厂和供应链管理，其数据质量风险和物联网数据安全风险更为显著。互联网和平台经济企业则可能面临更复杂的收入确认、税务合规和数据隐私保护挑战。
企业规模。大型企业通常拥有更充足的资金和人才资源进行全面的数字化转型，但也可能因其庞大的组织结构和复杂的业务流程而面临更大的变革管理风险。小型企业虽然转型投入有限，但其灵活性高，转型速度快，可能更容易适应一些通用型数字化工具，但其在数据安全、人才储备和风险管理体系建设方面可能存在短板，面临更高的单一风险暴露。
这些异质性意味着，企业在进行数字化转型时，需要结合自身的产权性质、所处行业特点和企业规模，量身定制会计风险管控策略，而非盲目照搬。
5.4作用机制分析
数字化转型对会计风险的影响，是通过其对信息不对称、经营风险和企业创新等中介机制的作用而实现的。
数字化转型、信息不对称与会计风险。数字化转型通过提升信息透明度和信息披露效率，有助于缓解内外部的信息不对称，从而降低传统舞弊风险和会计信息失真风险。例如，实时财务数据的可访问性减少了管理层操纵信息的空间；区块链技术使得交易记录不可篡改，提高了信息的可信度。然而，如果AI算法不透明，或企业在复杂技术应用中未能充分披露其风险，则可能产生新的技术性信息不对称，增加外部投资者对财务信息可靠性的疑虑，从而引发新的会计风险。
数字化转型、经营风险与会计风险。数字化转型旨在优化业务流程、提升决策效率、增强市场竞争力，从而降低企业整体经营风险。当企业经营更加稳健，盈利能力增强，其进行财务舞弊或会计信息失真的动机也可能降低，进而减少会计风险。例如，智能供应链管理可以降低库存风险和中断风险，从而使财务表现更加稳定。但同时，数字化转型本身也可能带来新的经营风险，如技术投资失败、转型策略不当或新业务模式的合规性不确定性，这些经营风险的增加可能传导至会计层面，例如因技术投入巨大但回报不佳导致财务困境，从而增加财务报告风险。
数字化转型、企业创新与会计风险。数字化转型是企业创新的重要驱动力。企业通过数字技术实现产品创新、业务模式创新和管理创新，其财务分析和风险管控能力也随之创新。例如，智能审计工具和实时预警系统的开发，本身就是会计职能的创新，能够更有效地识别和管控会计风险。然而，创新往往伴随着不确定性。新的业务模式可能缺乏成熟的会计处理规范，新的技术应用可能带来未知的安全漏洞和合规挑战。这种创新带来的不确定性可能引发新的会计确认、计量和报告风险，甚至法律风险。因此，企业在推动创新的同时，也需警惕其可能衍生的会计风险。
综上所述，数字化转型对会计风险的影响是多维度的，既有风险降低的积极效应，也有风险转化和升级的挑战。有效的风险管控需要企业全面理解这些影响机制，并采取系统化的应对策略。
第6章会计风险管控策略与实践建议
为充分发挥企业数字化转型的优势，同时有效管理和规避其带来的会计风险，企业需要构建一套多层次、全方位的会计风险管控体系。本章将从战略治理、数据管理、系统安全、内部控制、人才培养和合规性等方面提出具体的策略建议。
6.1构建全面的会计风险管理体系
企业应将会计风险管理深度融入到其全面风险管理（ERM）体系之中，确保风险管理的系统性和前瞻性。
高层驱动与战略引领。董事会和高级管理层必须充分认识到数字化转型背景下会计风险的复杂性和重要性，将其视为企业可持续发展的战略议题。设立专门的数字化风险管理委员会或指定高级管理人员负责，明确会计风险管理的战略目标和优先事项。
健全组织架构与职责分工。建立由财务部门、IT部门、内部审计部门、法务部门和业务部门等多方参与的跨职能协作机制。明确各部门在会计风险识别、评估、监测和应对中的职责与权限，打破部门间的“数据孤岛”和“职责壁垒”，形成协同效应。
培育风险管理文化。在企业内部倡导“风险为先，数据为本”的风险管理文化。通过持续的宣导和培训，提升全体员工的风险意识和责任感，鼓励其积极识别和报告在数字化转型过程中遇到的会计风险，形成“人人都是风险管理者”的良好氛围。
实施动态风险管理。将会计风险管理从静态的事后审计转向动态的实时监控。定期进行风险识别、评估和优先级排序，并根据数字化转型的进展、外部环境变化和风险表现，动态调整风险管理策略和控制措施，确保其有效性和适应性。
6.2强化数据治理与数据质量管理
数据是数字化会计的生命线，数据质量是所有财务分析和决策的基础。
建立统一的数据标准和规范。制定企业级的数据标准和数据字典，明确各类财务和业务数据的定义、格式、口径、存储要求和生命周期。通过数据标准化，确保不同业务系统之间的数据能够无缝衔接、一致流转，从源头提升数据质量。
推行数据全生命周期管理。对数据的采集、传输、存储、处理、分析、报告和归档全过程进行严格的质量控制。在数据采集环节，应尽可能自动化，并辅以数据源头校验和验证；在数据传输和存储环节，确保数据的完整性和安全性；在数据处理环节，运用数据清洗、转换、验证工具，及时发现并纠正数据错误。
加强数据源头控制与责任追溯。明确各业务部门在数据生成和输入环节的责任，推行数据源头责任制。建立数据质量监控指标和预警机制，对异常数据进行及时识别和追溯，找出数据质量问题的根源并加以解决。
实施大数据审计技术。利用大数据分析平台和AI算法，对海量交易数据进行实时或准实时监控，识别异常模式、潜在舞弊行为或数据质量缺陷，提升审计效率和深度，保障会计信息的真实性和完整性。
6.3提升信息系统安全防护能力
数字化会计的高度依赖信息系统和网络环境，信息系统安全是保障会计数据保密性、完整性和可用性的关键。
构建立体化安全防御体系。部署多层次、多维度的信息安全防护措施，包括网络安全（防火墙、入侵检测/防御系统）、应用安全（漏洞扫描、代码审计）、数据安全（数据加密、脱敏、访问控制）、终端安全（防病毒、补丁管理）。定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，及时修补系统漏洞。
加强云环境安全管理。若将会计系统部署在云端，企业应与云服务提供商明确安全责任矩阵，并对其安全管理体系、数据隔离机制和合规性进行定期审计。企业自身也需加强在云环境下的安全配置、访问控制和数据保护。
建立健全数据备份与灾难恢复机制。制定详细的会计数据备份策略，确保关键数据定期进行多重备份并异地存储。建立完善的灾难恢复计划，并定期进行演练，以应对系统故障、网络攻击或自然灾害等突发事件，保障会计业务的连续性。
强化员工信息安全意识培训。定期对全体员工进行信息安全教育和培训，普及网络安全知识和公司安全政策，提升员工对钓鱼邮件、社会工程学攻击、恶意软件等威胁的识别和防范能力，减少因人为因素导致的安全风险。
6.4完善数字化环境下的内部控制
传统的内部控制体系必须与时俱进，适应数字化流程的特点，确保控制的有效性和效率。
重塑业务流程与控制点。对数字化转型后的业务流程进行全面梳理和再造，识别自动化和智能化带来的控制点变化。重新设计内部控制流程，将会计信息系统中的IT通用控制（如系统访问权限管理、程序开发与变更控制）和IT应用控制（如数据输入校验、处理完整性控制、输出准确性控制）与传统业务控制深度融合。
加强自动化与智能化的控制。对于机器人流程自动化（RPA）和人工智能（AI）等自动化工具，应建立独立的审计追踪机制，确保机器人行为的可审计性、可追溯性和异常处理机制。对AI算法的输入数据、模型逻辑、参数设定和输出结果进行定期验证和复核，防止“黑箱”操作引发的风险。
实现实时监控与预警。利用数字化技术实现内部控制的实时监控和预警。通过数据分析平台和嵌入式审计工具，实时监测关键业务指标和控制活动，一旦发现异常立即触发预警机制，提高风险发现和响应效率，从“事后发现”转向“事中控制”。
优化职责分离与授权控制。在数字化环境中，职责分离应从传统的物理分离向逻辑分离转变。确保关键系统权限、数据访问权限和交易处理权限的合理分离，避免一人多岗或权限过度集中。对自动化和智能系统的授权进行严格管理，明确其操作权限。
6.5培养和引进复合型会计人才
人才是数字化转型成功的关键，也是有效管控会计风险的保障。
构建多层次人才培养体系。针对不同岗位的会计人员，制定差异化的培训计划。对基础操作人员，侧重于数字化工具的应用和数据规范性培训；对中层管理人员，提升其数据分析、模型理解和风险识别能力；对高级管理人员，培养其数字化战略思维和对AI风险的识别与管理能力。
推动复合型人才培养。鼓励会计人员学习大数据分析、人工智能、云计算、区块链、网络安全等数字技术知识，以及财务共享、流程自动化等新型管理理念，培养既懂财务会计又懂信息技术和风险管理的复合型人才。鼓励企业与高校、科研机构开展深度合作，共建数字化财务人才培养项目和实践基地。
积极引进外部专业人才。对于企业内部暂时无法满足的数字技术和风险管理专业人才需求，可以通过高薪引进、短期咨询或项目合作等方式，引入外部专家资源，弥补人才短板，提升企业在数字化风险管控方面的整体能力。
建立激励与成长机制。设立专门的激励机制，鼓励员工积极参与数字化转型和风险管理创新，对在风险管控中表现突出的员工给予奖励。为具备数字技能的财务人才提供更广阔的职业发展路径和晋升机会，激发其持续学习和创新的动力。
6.6积极应对合规性挑战
数字经济的发展速度远超法律法规的更新速度，企业应主动应对合规性挑战。
密切关注法规政策变化。建立常态化的法律法规和政策监测机制，密切关注国内外会计准则、税法、网络安全法、数据隐私保护法以及数字经济相关的新兴法规。特别是对于新型业务模式和交易方式，应及时了解其合规性要求。
加强内部合规审查。定期对企业数字化转型中的新型业务模式、数据处理流程和信息披露情况进行合规性审查，确保其符合最新法律法规和行业规范。特别是对于跨境数据流动、新型金融产品和虚拟资产等，应聘请专业法律顾问进行风险评估。
参与行业标准制定。积极参与行业协会、专业组织等在数字化会计和风险管理领域的标准制定工作，共同推动行业最佳实践的形成，从而降低个别企业因缺乏标准而产生的合规风险。
建立合规风险预警系统。利用数字化技术，构建合规风险预警系统，对业务数据和外部法规变化进行实时监控和匹配，一旦发现潜在合规风险，立即向相关部门发出预警，提前采取应对措施。
通过上述多维度、系统性的管控策略，企业有望在数字化转型过程中有效识别、评估、监测和应对各类会计风险，保障财务信息质量，提升企业运营效率，维护企业声誉，最终实现可持续发展。
第7章研究结论与启示
7.1研究结论
本研究深入探讨了企业在数字化转型背景下所面临的会计风险及其管控策略。主要研究结论如下。
第一，数字化转型显著重塑了会计风险的格局。它并非简单地消除传统会计风险，而是在自动化和透明化带来便利的同时，催生了更加复杂和隐蔽的新型风险。这些新型风险主要包括。数据质量风险（数据不准确、不完整）、信息系统安全风险（网络攻击、数据泄露）、智能决策风险（算法“黑箱”、模型偏差）、合规性风险（新兴业务与滞后法规的冲突、数据隐私保护）以及传统会计模式滞后性风险（人才技能短板、内部控制体系不适应）。因此，企业必须认识到数字化转型带来的风险转化和升级特性。
第二，信息不对称、经营风险和企业创新是影响会计风险的关键传导机制。数字化转型通过提升信息透明度，有助于降低因信息不对称导致的传统舞弊风险，但也可能因技术复杂性引入新的信息不对称。通过优化业务流程和风险管理，数字化转型能降低整体经营风险，但转型本身的挑战也可能带来新的财务困扰。同时，创新能力的提升有助于改善会计职能和风险管控工具，但新兴业务和技术的应用也可能带来未知的会计处理和合规性挑战。
第三，企业在数字化转型中面临的会计风险具有显著的异质性。不同产权性质（国有/非国有）、不同行业属性以及不同规模的企业，由于其资源禀赋、组织结构和风险管理能力的差异，其所面临的会计风险类型、程度和管控效果也呈现出多样化特征。这意味着，会计风险管控策略的制定需要因企而异，不能一概而论。
7.2政策建议
基于上述研究结论，为有效应对企业数字化转型背景下的会计风险，保障企业健康发展和数字经济的稳健运行，本文提出以下政策建议。
对于企业而言。
1.高瞻远瞩，系统规划。企业高层应将会计风险管控视为数字化转型战略的有机组成部分，而非事后补救。构建涵盖战略、组织、流程、技术和人才的全面风险管理体系，确保会计风险管理与业务数字化转型同步推进。
2.以数据为核心，强化全生命周期治理。投入资源建立健全数据治理体系，统一数据标准，并对数据的采集、传输、存储、处理、分析、报告等全生命周期进行严格质量控制。这好比建造一座大厦，地基的坚固决定了建筑的稳固，高质量的数据是数字化会计的基石。
3.筑牢数字安全防线，确保数据和系统安全。加大信息技术安全投入，构建纵深防御体系，全面覆盖网络、应用、数据和云环境安全。同时，要建立快速响应机制，定期进行安全演练，防范网络攻击、数据泄露和系统故障，如同给企业穿上一件坚不可摧的“数字盔甲”。
4.创新内部控制，适应数字化流程。重新审视和优化现有内部控制流程，将IT通用控制和应用控制深度融入业务流程。特别要关注自动化和智能决策环节的控制设计，确保其可审计性和可追溯性，避免“黑箱操作”和控制真空。
5.培养复合型人才，赋能会计团队。积极投入对会计人员的数字化技能培训，鼓励其学习大数据分析、人工智能和信息系统知识，培养既懂财务又懂技术的复合型人才。同时，考虑引进外部专家，提升团队整体的数字素养和风险识别能力，让财务人员成为数字化转型的“领航员”。
6.主动适应合规新规，预判风险。密切关注数字经济发展带来的会计准则、税法和数据隐私保护等法律法规的变化趋势，建立内部合规性审查机制，确保企业在数字化会计处理和信息披露方面始终符合最新监管要求，避免法律风险和声誉损失。
对于政府和监管机构而言。
1.加快完善数字经济下的法律法规体系。及时出台或修订与数字经济发展相适应的会计准则、审计准则、税法、网络安全法和数据隐私保护法，填补新型数字业务和技术应用领域的法律空白，为企业数字化转型提供明确的法律指引。
2.加强监管科技建设，提升智能监管效能。监管机构应积极运用大数据、人工智能等监管科技，提升对企业财务信息和内部控制的穿透式监管能力。通过智能风险识别和预警系统，更早发现企业潜在的会计风险和违规行为，实现监管的智能化和精准化。
3.推动行业标准制定与最佳实践分享。鼓励和引导行业协会、专业机构等制定数字化会计和风险管理领域的行业标准和最佳实践指南，并通过发布白皮书、典型案例等形式，为企业提供可参考的经验和技术规范，降低企业转型中的试错成本。
4.构建多层次数字化人才培养生态。政府应引导教育机构深化教育改革，鼓励高校开设人工智能与会计、金融等交叉学科专业，并加强产学研合作。同时，通过政策扶持鼓励企业开展员工数字化技能培训，为数字经济发展输送源源不断的人才。
5.倡导负责任的AI发展理念，加强伦理规制。推动人工智能在财务分析中的伦理准则和合规指引，明确算法的公平性、透明性、可解释性和可追溯性要求，防范算法偏见和歧视。在鼓励技术创新的同时，确保AI应用符合社会价值观和道德底线，促进技术与社会和谐发展。
通过企业自身的主动作为和政府层面的有力支持，我国企业有望在数字化转型浪潮中有效管控会计风险，保障财务信息质量，提升企业运营效率，从而为企业的高质量发展和数字经济的繁荣奠定坚实基础。
参考文献
