改革會計模式 體現數據資產價值
【大公報訊】在「國際財務及會計數智化創新峰會」的主題演講環節中，中山大學管理學院黨委書記張俊生（圓圖）表示，業界普遍判斷，2026年會是人工智能（AI）發展的基點，中美在該領域的差距日益縮小。在數字資產層面上，中美在數字資產領域已形成截然不同的戰略導向與實踐路徑，這一差異將對全球數字經濟發展產生深遠影響。
籲全球共建AI財務報告框架
張俊生指出，當前數字資產主要涵蓋四大範疇，分為：數據資源與資產、加密貨幣、穩定幣及央行數字貨幣。中美在這四方面呈現出清晰對比：中國積極推動央行數字貨幣與數據資產化，對加密貨幣持審慎監管態度；美國則大力促進加密貨幣與穩定幣發展，對央行數字貨幣極為謹慎，並在數據資產會計規則上進展緩慢。
「戰略導向的根本差異導致了發展焦點的不同。」張俊生分析，美國長期以金融為核心，其會計準則服務於金融市場決策需求；而中國將數據視為新型生產要素，旨在通過數據驅動經濟發展，因此在會計處理上更側重可靠性與成本計量。
張俊生透露，內地上市公司已有百餘家試點數據資源入表，但初期出現信息披露質量不均的現象，且國有企業響應更為積極。當前會計模式尚未能充分體現數據資產價值相關性。
面對挑戰，他建議可發揮制度優勢，在母公司報表中沿用成本計量以確保可靠性，同時在合併報表中探索公允價值計量以提升決策有用性。長期而言，全球需共同構建適應AI時代的財務報告新框架。
港企引AI參與董事會決策
談及香港AI應用，張俊生指出，本地有多方面走在前列，包括：某間公司最早引入AI助手參與董事會決策，假設AI投下反對票，該議案便無法通過；在AI時代的財務報告框架層面，香港具備國際化優勢。
張俊生認為，當前有關AI的討論大多聚焦技術層面，「但其實AI最終要提高人類福祉」，因此需要借助金融方法來影響經濟活動，而香港在金融資源的配置效果上具備得天獨厚的優勢，建議香港在技術上加深與大灣區的合作，充分發揮金融和制度層面的獨到優勢。
