0引言
近年来，人工智能技术在各个领域中的应用如
火如荼，其在财务会计领域中的应用也自2016年起受到各理论研究者和实务工作者的重视［1］
。人工智能与财务会计相融合的技术早已从1.0时代的电算化和2.0时代的财务集中管理，过渡到以财务智能化为代表的3.0时代［2］。从学术界看，近5年各专家学者对人工智能与财务机器人研究的热度不断攀升，但与之相关的综述性文献并不多，目前学者对人工智能与财务机器人领域系统的研究还较为匮乏。为更清晰地梳理人工智能与财务机器人的发展态势，从更高层次把握人工智能与财务机器人相关的研究趋势，本文利用可视化分析工具CiteSpace ，对过去5年间中国人工智能与财务机器人领域的相关文献进行切片和透视分析，并将其以知识图谱的形式呈现出来，从而对目前人工智能与财务机器人研究领域的发展状况、发文作者合作情况和热点分布情况进行展示和说明，以期帮助相关研究者在此基础之上以更加明晰的视角洞察该领域的发展趋势，推动未来
相关领域研究工作的开展。
1
研究方法及数据来源
1.1
研究工具及方法
CiteSpace 是由美国德雷塞尔大学的教授陈超美开发的一款以Java 为基础的可视化分析软件，主要用于科学文献的检索和可视化学科发展趋势。
在利用CiteSpace 工具对人工智能与财务机器人领域的发文作者、关键词聚类和突现词进行抓取和分析之前，需对该软件进行如下设置：将时间区间设置为2016年1月至2022年12月，切片设置为1，其他关键选项保持默认值，详细参数见表1。
表1
软件参数设置
参数时间段/年（月）词汇来源节点类型链接强度G-index Top
N
值1
主题、摘要、关键词（DE ）、关键词plus （ID ）
合作作者、机构、关键词
Cosine 2550
*2019年广西高等教育本科教学改革工程项目“财务智能化与教育信息化趋势下会计本科教育模式转换和课程迭代研究”（2019JGA285）；2022年广西高等教育本科教学改革工程项目“成果导向理念下‘六位一体’审计学课程教学改革与实践”（2022JGB331）。【作者简介】罗苑玮，女，广西百人，博士，任职于广西财经学院，副教授，研究方向：大数据审计、风险管理；李春友，男，湖南耒阳人，博士，任职于广西财经学院，教授，博士生导师，研究方向：数智财会；邱晨炜，男，广西南宁人，广西财经学院硕士研究生在读，研究方向：会计信息系统和大数据分析。【引用本文】罗苑玮，李春友，邱晨炜.中国人工智能和财务机器人应用研究发展现状、热点分析与未来趋势［J ］.企业科技与发展，2023（6）：1-6.
中国人工智能和财务机器人应用研究发展现状、热点分析与未来趋势*
罗苑玮，李春友，邱晨炜
（广西财经学院，广西南宁530023）
摘要：随着人工智能技术的更新迭代和财务机器人的不断推广应用，在科技领域中引起热烈讨论的研究主题已渗透到财会领域。传统的财会框架将会被新兴的技术方法重构，“人工智能+财务”的时代已经到来。文章选取中国知网（CNKI ）数据库2016—2022年5年间的与人工智能和财务机器人有关的360篇文献作为研究样本，采用CiteSpace （一种可视化分析软件）进行分析，分别绘制近5年间的文献年发文数、高产机构及发文作者情况、关键词共线和聚类等知识图谱，客观、直接地反映国内人工智能和财务机器人研究领域目前的研究现状及发展历程，并对相关领域未来的发展态势进行预测，为广大学者进一步开展理论研究提供参考。
关键词：人工智能；财务机器人；CiteSpace 中图分类号：F275；F234
文献标识码：A
文章编号：1674-0688（2023）06-0001-06
◇科技对策与研究◇
1.2数据来源
人工智能技术与财务机器人相融合的研究起步
较晚，对其研究的成果目前相对较少，在中国学术期刊网络出版总库（CNKI ）最早的研究成果发表于2016年，但在该数据库中所有的层次及水平的研究成果亦能体现自2016年至今人工智能与财务机器人领域背后研究者的研究方向和研究兴趣，也能反映该领域的研究趋势及研究热点。
在CNKI 的高级检索中的条件搜索框中输入“人工智能”和“财务机器人”并进行检索后，得到文献共计437篇（截至2022年10月11日）。在剔除学位论文、会议报告和报纸等无关文献后，最终选定360篇文献作为本文的研究对象开展下一步分析。
2数据结果分析
2.1基本情况统计
（1）发文量变化情况。如图1所示，第一篇在
CNKI 发表的人工智能与财务机器人领域的研究性文献在2016年刊登，自2016年起，该领域的发文量就呈现出波浪式递增的态势，并在2022年达到顶峰，
截至2022年10月11日，发文量达到123篇。由此可知，人工智能与财务机器人的课题的研究热度逐年递增，并受到我国研究者们的广泛关注。
年份
发文量（篇）
年
年
年
年
年
年
年
图1
人工智能与财务机器人研究发文量变化情况
（2）高产作者分析。选择作者作为节点类型后运行CiteSpace ，可得到作者共现网络知识图谱。将人
工智能和财务机器人相融合的研究在过去的5年中作为一个新的研究方向，研究者多以个人为单位开展研究，研究协作较少，因此在今后的研究中，研究者间的学术交流和合作还需要进一步加强。2.2
人工智能与财务机器人研究热点知识图谱研究热点知识图谱能将某段时期内的研究领域重点表现出来。发掘领域内的研究重点有利于研究者能更加深入明确这一领域的研究内容和发展
态势。关键词是一篇文献内容的高度概况，如果一个词出现的频率很高，那么这个词所代表的内容就会成为这个领域的研究热点。关键词聚类分析是以关键词共现分析为基础，利用聚类统计学的方法，将关键词共现网络关系简化成数目相对较少聚类的过程［3］。
（1）关键词共线分析。为挖掘人工智能与财务机器人研究领域内各高频关键词和其他关键词之间的内在逻辑关联，必须进行关键词共线分析。利用CiteSpace 软件将关键词作为节点类型，不更改其他参数，运行后得到关键词共线网络知识图谱（如图2
所示），关键词字体越大则热度越高，关键词之间的连线越粗则联系越密切。图2反映出在该研究领域内“人工智能”“管理会计”“智能财务”等关键词的关注热度很高，是值得继续深度挖掘的突破口。
（2）关键词聚类分析。关键词聚类的目的是以集的方式来体现关键词的聚集结构特点。通常情况下，聚类编号与关注度成正比关系，编号越往上，关注度就会越高，并且重要性也就越高。运行CiteS
pace ，在得到关键词知识网络图谱的基础上，选取LLR （对数似然率）算法，并选择以“Keywords ”为集
点击“Clustering Optimizing Layout and Style ”得到关键词聚类网络图谱。如图3所示，图中呈现了“人工智能”“会计人员”“高校”“智能财务”等9个聚类，显示出当前国内人工智能与财务机器人领域的研究
热点。
在关键词聚类知识图谱的基础上，在“ClusterEx⁃
plorer ”中得到对数似然率（见表2）。如表2所示，在各
个聚类之间，有显著的研究内容相互交叉现象。以聚类中的关键词为基础，可将人工智能与财务机器人领域研究的主题总结为人工智能与财经机器人相融合的发展路径、影响、对策及相关人才培养。为理清
各个聚类之间的内在联系，整理出领域内研究主题的发展过程，需对该研究内容进行进一步整理和分析。2.3
研究趋势
（1）突现词分析。突现词是某一个时间段内被引频次突然增多的关键词，可以用来反映某一时间段内的研究趋势［4］。因此，可通过运用突现词分析进一步探究我国人工智能与财务机器人领域研究的发展趋势。运行CiteSpace ，参数设置“Burstterms ”，得到关键词突现图（如图4所示）。
如图4所示，在2017—2018年，“会计人员”成为该时间段的突现词，说明在该时间段内的该领域的研究主要是围绕财务人员开展；2018—2019年间的突现词为“应对”和“互联网”，表明这一时期学术界开始着手用互联网思维来审视这一领域的变革；2019—2020年间突现词为“影响”“冲击”“措施”“人工职能”“大学生”和“会计人才”，表明在这一时期研
究者们已经发现人工智能对传统财务带来的冲击，同时开始着手研究如何变革并发掘相应的复合人才；2020—2022年间突现词为“会计专业”，表明这一时期的研究者们开始关注在人工智能与财务机器人相融合背景下的人才培养，其中“会计专业”的突现率一直延续至今，说明对于未来人才的培养是该领域目前研究的主要发展趋势。
（2）关键词时间线图分析。关键词时序图反映的是在考虑时间变量后，该研究主题随时间的变化而
图2
人工智能与财务机器人研究关键词共线网络图谱
图3
人工智能与财务机器人研究关键词聚类网络图谱
表2人工智能与财务机器人研究关键词共现网络聚类
聚类号012345678
聚类大小
341918181817151513
标签词（选取前5个）
人工智能；智能财务；对策；区块链；会计核算
高校；财务管理；会计专业；信息化；会计
会计人员；会计行业；会计工作；应对措施；应对策略
转型；财会人员；传统会计；应对；大智移云
对策；影响；发展建议；影响分析；培养
管理会计；业财融合；会计转型；德勤；智能时代
会计教育；培养模式；智能化；实操能力；能力提升策略
智能财务；会计职能；智能财务软件；信用等级；应用策略
大数据；会计人才；培养路径；财务会计；岗位能力
图4人工智能与财务机器人研究关键词突现图
图52016—2022年人工智能与财务机器人时间线图
2016
2020政务工作
企业单位会计核算
智慧会计智能体
出路企业管理
就业危机
价值
应用场景
新形势
农业会计
应用人工操作智能管控会计职业
人机协同变革危机会计人才
2022年2021年2020年2019年2018年2017年2016年
CiteSpace,V.6.2R4(64-bit)Basic
July 252023at 9:17:10PMCST WoS:D:lcitespacelAlldata
Timespan:2016-2022(Slice Length=1)
Selection Criteria:g-index(k=25),LRF=3.0,L/N=10,LBY=5,e=1.0Network:N=197,E=322(Density=0.0167)Largest CC:174(88%)Nodes Labeled:1.0%Pruning:Pathfinder Modularitv Q=0.6477
Weighted Mean Silhouette S=0.8784Harmonic Mean(Q,S)=0.7456
2022
ai 智能
java技术专家财务智能
实时会计企业转型
高职院校
变化的内容，也能够在一定程度上反映某一时间段内的研究趋势。运行CiteSpace ，在关键词共现分析的基础上，按时间片段生成关键词时序图谱（如图5所示）。以时序图谱为依据，对各阶段节点关键词进行梳理归纳，并以时间发展脉络进行分类，最终结果见表3。此外，将关键词聚类与各聚类序号词相结合后，总结人工智能与财务机器人的相关领域研究的大致发展阶段，分别是2016—2018年（初现期）、2019—2020年（新兴期）、2021—2022年（繁荣期）。
表3人工智能与财务机器人研究进程统计
阶段
初现期新兴期繁荣期年份
2016—2018年2019—2020年2021—2022年
聚类序号#2、#3#0、#4、#5、#7#1、#6、#7
主题
财会人员；传统会计；转型智能财务；对策；冲击影响高校；会计教育；培养模式
在初现期，“财会人员”“传统会计”和“转型”等词突现，主要表现为人工智能与财务机器人相结合
研究的缘起及探讨。2016年3月，国务院发布了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》，首次将“人工智能”写入规划纲要，体现国家在政策层面对人工智能的高度重视；2017年7月，《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中提出“增加人工智能相关学科方向上的博士、硕士招生名额”“形成‘人工智能+X’复合专业培养新模式”；2018年3月发布的政府工作报告中的主要内容是强调“产业级的人工智能应用”，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”，发展智能产业，拓展智能生活。于冉［5］认为财务机器人的时代已伴随着科技进步到来，即使尚未具体实施，也给传统会计人释放了信号。崔巍［6］认为财务机器可替代大量基础性财务工作的特点备受关注。
在新兴期，除了延续初现期的研究成果外，研究者们探讨传统财务如何进行转型的问题主要以“智能财务”“对策”和“冲击影响”等词突现。2019年10月，工信部等13个部门联合发布的《制造业设计能力提升专项行动计划（2019—2022年）》（工信部联产业〔2019〕218号）明确指出，要重点突破系统开发和伺服机构设计，多功能工业机器人、服务机器人、特种机器人设计等。徐素波［7］认为，人工智能财务机器人的普及给现有的企业传统会计工作带来了挑战，除了传统会计人员需要努力培养自己利用大数据及云服务发现和解决问题的能力外，企业也需着重构建大数据分析能力培养、纳税筹划能力培养、审计能力培养和管理能力培养四大模型，帮助传统财会工作转型升级。董春英［8］认为财务机器
人除了给传统财会行业带来挑战外，还有机遇，财会人员未来发展的道路一定是通过运用新技术完成从基础财务工作到决策支持财务工作的蜕变。王栩杏［9］认为传统财会人员应对智能财务的对策有调整自身心态、不断学习、向管理会计转型和让自己无法替代。张雯［10］认为传统财会人员应对智能财务需要摒弃传统观念，实现人机合作，加强自身业务水平，提升自身能力和加快职业转型。
在繁荣期，“高校”“会计教育”和“培养模式”等词突现。2018年4月教育部出台《高等学校人工智能创新行动计划》，要求优化高校人工智能领域科技创新体系，完善人工智能领域人才培养体系，推动高校人工智能领域科技成果展示与示范应用，2030年，高校成为世界主要建设人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地。2021年11月，财政部发布的《会计改革与发展“十四五”规划纲要》提出要积极推动会计工作数字化转型，明确提出对“智能+”的复合型人才需求。得益于国家宏观政策的指引，社会各界开始关注对高校人才的培养，并致力于重构当代财会人员的培养模式。陈舒［11］认为促进高校财会人才培养模式的转型需要在高校会计教育中嵌入人工智能技术、构建智能会计人才培养体系、完善复合型会计人才培养机制和建立管理会计信息技术应用平台。尹飘扬［12］认为在培养模式上，高校需要重新定位培养目标，改革配套的核心课程和教学手段，加强综合型人才的培养。
3研究结论与趋势展望
3.1研究结论
运用CiteSpace软件对中国知网数据库内以人工智能与财务机器人为主题的文献进行研究，并加以可视化分析后，得出以下结论：从基本情况看，过去5年，探讨人工智能与财务机器人相结合的领域作为新兴研究方向正逐渐受到学术界的重视，文献数量呈爆发式增长；但从发文作者分析角度分析，研究者与研究者之间缺乏更进一步的交流，与该研究领域发表的文献增速相比，研究者数量增加的速度缓慢，并且人工智能与财务机器人相结合领域的研究是财会领域的延伸，仍建立在财务和会计的实务基础之上，但是如果仅从理论层面开展研究，而不将研究成果付诸实践，对传统财会的改革只能是纸上谈兵［13］。人工智能与财务机器人研究领域近5年来的研究方向主要集中在其发展路径、影响及对策、人才培养方面。在对关键词的时序图进行分析后发现，人工智能与财务机器人研究领域的发展历程可分为初现期、新兴期及繁荣期。其中，初现期表现为国内学者开始认识到人工智能有助于革新传统财会体系，构造并完善财务决策支持系统；新兴期表现为在国家政策的指引和支持下，国内学者开始探究如何解决人工智能领域与财会领域的融合问题；繁荣期表现为在前两个阶段得出的研究成果上，思考如何助力传统财务人才培养模式的转型升级。
3.2趋势展望
财会工作是对数据采集和深加工后再进行展示的过程，而财会数智化便是使流程更加自动化和精确化。不管是在从前的电算化时代进化到现在的财

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