为深化学科建设，拓宽师生在数字化与智能化时代的学术视野，5月17日下午，中山大学管理学院党委书记、教授张俊生应邀莅临我院，作题为《数智会计研究当前主流类别与展望》的专题报告。学院党委书记闻亮主持讲座，翟华云院长、高娟老师、刘亚伟老师及会计学专硕、学硕学生共同参加了本次讲座。

（姜翔宇供图）

张俊生教授长期深耕审计与反腐败、基于人工智能的公司治理与监管等领域，主持国家自然科学基金重点项目等国家级课题4项，研究成果发表于《Journal of Accounting Research》《Review of Accounting Studies》《中国社会科学》《管理世界》等国内外顶尖期刊。本次讲座中，张教授并未局限于技术工具的简单介绍，而是立足于会计学研究的范式转型，系统梳理了过去十年国际主流数智会计研究的发展脉络，并将其归纳为七大类别：工具性研究、定性研究、测试性研究、评估性研究、度量性研究、验证性研究与场景研究。

（姜翔宇供图）

在工具性研究层面，张教授以BERT与LDA模型为例，揭示了大型语言模型在专利文本分析、关键审计事项信息提取及主观业绩指标识别中的深度应用；在评估性研究领域，他援引意大利封禁ChatGPT及平台中断等外生冲击事件，论证了生成式人工智能对资本市场信息效率与投资者行为的实质性影响；尤为引人注目的是，张教授展示了机器学习在高管身心健康度量中的创新应用——基于神经网络面部识别技术评估管理压力引致的生理衰老。这些研究突破了传统财务数据的边界，为衡量“人的因素”在公司治理中的作用提供了全新的量化证据。此外，针对算法厌恶、加密资产分类等场景化议题，张教授也结合心理学与会计学理论，剖析了技术介入专业判断时的认知冲突与分类困境。

面向未来，张教授提出了四个维度的展望：一是推动实践融合，将机器人流程自动化等新兴技术深度融入审计与会计课程体系；二是加强理论构建，引入社会—技术体系理论解释人机协同中的组织变革；三是实现研究方法从“事后解释”向“事前预测”与“事中干预”的跃迁，进而降低行为偏差、增强研究独立性；四是推动方法论从纯粹实证走向“以实证为基础的优化”。

（姜翔宇供图）

讲座结束后，闻亮书记在总结中指出，张教授的讲座不仅为与会师生提供了一份清晰的数智会计研究路线图，更启示我们要在技术狂飙的时代保持理论自觉——既要积极拥抱人工智能带来的方法革命，也要坚守会计学科解释经济现象、优化资源配置的本体价值。

本次讲座是管理学院推进“新文科”建设、落实研究生人才培养目标的重要举措。学院将持续搭建高水平学术交流平台，引导师生在数智技术与会计学科的交叉地带发现真问题、开展真研究，为数字化发展与治理贡献管理智慧。

责编：李超锋 审核：闻亮 上传：白才让