【新智元導讀】這一次的杭州黑馬，不是DeepSeek！最近，杭州精算家的AI核彈「深藍財鯨」，直接炸穿了中國的千億財稅市場，做到了90%降本，顛覆1.82億小微企業主。它不是簡單的用SaaS報稅，而是用AI取代了會計。這一章，已經寫到中國了！最近，我們正經歷人類歷史上最為瘋狂的一周。全球軟體業一夜之間被血腥大屠殺，整個華爾街都在顫抖。沒有經濟危機，沒有黑天鵝，沒有監管重錘，華爾街卻在短短幾天內蒸發了近兆美元市值，各大軟體巨頭集體跳水，螢幕上的紅色觸目驚心。扣動扳機的，僅僅是Anthropic為Claude裝上的11個外掛。就在同時，高盛也用AI，把「人類會計」這個職業，推上了歷史邊緣——AI，直接接管了財務、審計、報表、合規、結算……是的，這場屠殺，不只發生在華爾街，不只針對軟體本身。人類白領的職業大清算，已經來了！就在同時，一個原本只存在於專業圈層的詞，突然在社交平台和評論區裡密集刷屏—— 「精算家」。在高盛、在「會計被自動化」的討論下方，這個詞被一遍遍提起，無法忽略。如果你身處財稅行業，過去幾周，你幾乎不可能沒聽過一個名字——「杭州精算家」。因為就在不久前，一枚真正意義上的AI核彈，已經被投向了這個沉寂了二十年的行業。它沒有發佈會，沒有鋪天蓋地的行銷，卻讓整個財稅圈瞬間失聲。這枚核彈的名字，叫——「深藍財鯨」。一枚AI核彈，炸穿二十年壁壘深藍財鯨的出現，對財稅行業，簡直是顛覆級的。可以說，它用AI直接重寫了全球財稅市場的規則。中國1.82億小微市場主體，都將被徹底重塑。它用90%的成本削減和20倍的效率飆升，吞噬了中國千億級的傳統財稅市場，還重新定義企業服務的未來。簡單的四個字就是——「降維打擊」。中國數百萬會計都會經歷這樣一個場景——在月底的辦公室，空氣中瀰漫著疲憊與緊張。幾個熟練會計面對數百家客戶堆積如山的發票、銀行流水、合同單據，分類整理、錄入核對，然後再生成報表、檢查申報。這些工作讓人神經緊繃，容錯率卻極低。往往最後一張憑證錄入系統，已經是凌晨三點。這是1.8億家中小微企業主，每月必經的財務煉獄。中小微企業服務的市場規模「深藍財鯨」接手後，企業客戶只要通過APP一鍵上傳票據影像，智能體們就開始行動了。首先，利用OCR識別，AI會瞬間將圖片轉化為結構化資料，完成過去數小時的手工錄入，需要的時間卻是毫秒級。第二，它還建立了一套規則引擎，能自動匹配會計準則與稅務政策，完成科目歸類。更令人驚嘆的是，它甚至能識別並處理「員工將超標住宿費拆分報銷」這類極其複雜潛規則，而且執行力度比人類精準得多。另外，它還實現了一種全鏈路貫通——從票據到憑證、帳簿、三大報表，直至生成納稅申報表，全流程自動化，無人干預。結果，還不到4小時，系統就會彈出「全部帳套處理完成」的提示。從此，會計人員的工作，將從「執行者」變為「稽核者」與「決策者」。精算家的客戶曲線，也直接呈指數級增長軌跡：它已經以目前每年3萬客戶的瘋漲曲線指向年底300萬，這意味著，它將一口吞下中國超過10%的財稅服務市場！委託財稅機構服務市場的滲透率，在中國僅為35%，潛在市場巨大解剖巨鯨：兩大必殺技為何「深藍巨鯨」的性能如此強大？仔細剖析後我們發現，它並非簡單的流程自動化（RPA），而是一個具備認知、決策與進化能力的「數字生命體」。在它的核心架構中，藏著兩把刺向傳統行業心臟的利刃。多智能體協作框架第一大殺招，就是它的多智能體協作框架。傳統軟體或RPA，是單一、固化的流程執行工具。而「深藍財鯨」模仿的是人類財稅部門的團隊協作。這一團隊，包含了以下多個智能體。票據智能體：專攻識別與驗真，如同眼力最尖的實習生。核算智能體：精通會計準則，是經驗豐富的做帳會計。稅務智能體：即時同步全國稅法政策，是永不休息的稅務專家。風控智能體：時刻掃描異常資料與潛在風險，是鐵面無私的內審總監。調度智能體：作為「總指揮」，協調所有智能體有序工作，並基於複雜情境做出最終判斷。在「強化學習決策引擎」的驅動下，它們能夠通過海量歷史資料進行博弈訓練。最終形成的協作決策網路，已經逼近甚至超越人類專家。這意味著，它處理的不再是「標準化範本」，而是千企千面的、充滿模糊邊界的真實商業世界。動態策略進化引擎第二大殺招，就是動態策略進化引擎。要知道，在財稅領域，最大的挑戰莫過於 「規則常變」。政策補丁、地方口徑、行業特例層出不窮，這些都讓人類會計疲於奔命。而「深藍財鯨」的應對之道，就是建構了一個閉環的自我進化系統。即時感知：通過爬蟲與官方介面，毫秒級抓取政策變動。影響評估：自動分析新政策對不同行業、不同規模企業的影響路徑。策略生成：在沙盤環境中快速模擬，生成最優的帳務與稅務應對策略。實踐驗證與反饋：將新策略應用於真實客戶帳務，根據結果（如申報成功率、風險預警）進行強化學習，最佳化策略。也就是說，今天才發佈的財稅新政，明天「深藍財鯨」就能將其消化，並且自動調整數萬家企業的帳套。它的知識庫和能力，在以人類無法企及的速度迭代。它不再是一個工具，而是一個擁有 「職業生命周期」 的數字職業專家。而它的成長速度，已經指數級超越人類！傳統代帳公司，要滅絕了？也難怪，「深藍財鯨」發佈後，整個行業都顫抖了——產業鏈最脆弱的環節，被攻破了！因此，中國傳統的代帳公司，也陷入了「滅絕危機」。目前，中國有超過6萬家財稅服務公司，和數百萬個人代帳會計。主流商業模式大概是這樣的：低客單價（年均5000元），高人力依賴，服務同質化嚴重，陷入嚴重內卷。而「深藍財鯨」的RaaS模式，直接擊穿了成本結構。它將單套帳務的月度處理成本，從人工時代的229元，階梯式打至113元→74元→44元→27元。當邊際成本趨近於零，價格戰將失去意義。生成式AI帶來的收益驚人從此，沒有AI武裝的傳統公司，要麼會被成本壓垮，要麼會被效率淘汰。一位引入「深藍財鯨」的代帳公司這樣說道——它把我們從「帳房先生」的定位中解放了出來。以前90%的人力陷在做帳裡，現在我們可以讓最優秀的人，去為客戶做稅務籌劃、融資輔導、內控設計這些真正創造高價值的事。我們和客戶的關係，從「交易」變成了「夥伴」。行業洗牌，就在眼前。中小企業財務崗，也被替代「深藍財鯨」，對擁有專職財務部門的中小企業，衝擊同樣劇烈。可以預見，這些企業中基礎的核算崗、出納崗、報稅崗將被迅速取代。那大量的人類會計、人類出納，將流向何方？其實，巨大的機遇，就在眼前。未來的財務部門，將呈現一種啞鈴型結構。一端是AI底座。在這裡，AI會處理所有標準化、重複性工作，提供即時、精準的資料湖。另一端，就是高端人才。業務賦能官，將深入業務一線，用財務資料驅動銷售、生產、研發決策；戰略軍師會負責投融資規劃、資本結構設計、併購重組；風險預言家則負責建構基於AI的全面風控模型，預警經營風險。中間連接層，就是少數「人機協同專家」，負責訓練、校準、管理AI智能體，並處理極端複雜或非標事項。而財務人的核心能力，也從「怎麼算得對」，轉向「怎麼看得遠」。那些懂業務、懂戰略、懂技術的複合型財務人才，價值將被空前放大。終極對標：美國巨頭Intuit不過，精算家的藍圖，可遠不止財稅。他們還將從記帳報稅，延伸至稅務籌劃、審計諮詢、合規風控等高價值服務，這是縱向。橫向上，他們會基於真實的財稅與交易資料，無縫切入金融助貸、供應鏈管理、人力資源、法律服務等領域，例如，讓深藍財鯨成為銀行可信賴的資料徵信官。金融助貸戰略規劃最終，精算家可能成長為一個 「AI驅動的企業綜合服務作業系統」 ，成為百萬企服機構（銀行、律所、諮詢公司）和億級市場主體不可或缺的基礎設施！它的終極對標，就是市值超過2000億美元的美國巨頭Intuit——一個打通了「記帳、報稅、理財、信貸」完整生態的超級平台。誠然，中國市場擁有獨特的複雜性，而這恰恰為精算家提供了更廣闊的舞台。來自達摩院的特種兵如此顛覆性的產品，誕生於什麼樣的公司？這引起很多人的好奇。我們發現，杭州精算家並非巨頭背景。不過，打造這個傳奇的，是一支來自達摩院的AI特種兵。這群特種兵的共同信條就是：不做只會聊天的AI，而是做直接形成生產力的數字員工。創始人兼總經理朱亞東，是一名兼具產業深度與資本視野的「老將」，在資本市場經驗豐富。技術聯創梅贇，是清華創新領軍工程博士，前達摩院高級架構師。他的角色是將前沿AI學術研究，工程化為穩定可靠的商業系統，這直接形成了「多智能體協作」的工業級雛形。研發總監管建智來自武大，是前達摩院智能5G產品線負責人。他將通訊領域高並行、高可靠的技術理念引入財稅AI，因此「深藍財鯨」才能穩定處理百萬級並行帳套的極端場景。大模型科學家王超是浙大博士，保送竺院的天才少年。他解決的，是如何讓大模型從「通識閒聊」變成「財稅專家」，攻克了專業領域精度與可靠性的世界難題。智能體科學家唐成是杜克大學碩士，前釘釘AI客服負責人。他貢獻的是將AI智能體與真實工作流深度結合的產品化與系統化能力。這支團隊在創業之初，就用三個嚴苛的標準篩選賽道：任務可分解、決策可應對、規則可窮舉。財稅服務，理所當然成為他們絕佳的首戰之地。可以說，他們不是來最佳化行業的，而是來重寫底層程式碼的。這群攀登者，正在建構一道全端式的技術護城河。不僅如此，精算家還收購了收購了冠中生態的控股權。其中，精算家實控人勒春平通過了深藍財鯨控股了冠中生態，又通過冠中生態收購了精算家。可以說，這個收購案例簡直是資本市場的教科書。 (新智元)

企業在美股上市時，需遵循美國公認會計原則（US GAAP）編制財務報表，而中國企業日常採用《企業會計準則》（CAS）。兩者在核心準則、計量方法和揭露要求上存在系統性差異，以下從十個關鍵領域展開分析。一、會計準則體係與制定機制制定主體：US GAAP由獨立的財務會計準則委員會（FASB）制定，強調規則導向；CAS由中國財政部主導，更側重原則導向並與國際財務報告準則（IFRS）趨同。更新頻率：US GAAP更新速度快，例如2025年新增數字資產分類規則；CAS修訂周期較長，近年來主要在租賃、收入確認等領域與國際接軌。適用範圍：US GAAP主要針對上市公司，而CAS則涵蓋所有企業，包括非上市主體。二、收入確認的核心差異確認時點：US GAAP（ASC 606）與CAS均採用「控制權轉移」模型，但US GAAP允許運輸成本作為履約成本處理，而CAS要求計入當期損益。非現金對價：US GAAP明確非現金對價以合約開始日公允價值計量，而CAS未強制規定計量時點。知識產權許可：US GAAP區分「功能性」與「象徵性」許可，前者在某一時點確認收入；CAS則按「接觸權」或「使用權」判斷，可能在時段內確認。三、資產減值的判斷邏輯減值測試標準：US GAAP要求先比較帳面價值與未折現現金流，若有減值再依折現現金流計量損失；CAS直接比較帳面價值與可收回金額（公允價值減處置費用與現值較高者） 。減損損失轉回：US GAAP禁止固定資產、無形資產減值轉回，而CAS允許流動資產（如存貨）在條件滿足時轉回。金融資產減值：US GAAP採用“當前預期信用損失模型”（CECL），需考慮全生命周期風險；CAS使用“三階段模型”，根據信用風險變化計提準備。四、租賃會計的計量差異承租人處理：兩者均要求確認使用權資產和租賃負債，但US GAAP對低價值租賃（2025年標準為$5,500）允許豁免，CAS未明確量化標準。融資租賃判斷：US GAAP設定「租期佔資產壽命75%以上」等五項量化指標，CAS更強調「控制實質」但未設具體比例。出租人分類：US GAAP區分“銷售型租賃”與“直接融資租賃”，CAS僅分為融資租賃和經營租賃。五、研發費用的資本化規則資本化條件：CAS允許開發階段支出在滿足技術可行性、經濟利益流入等五項條件時資本化；US GAAP原則上全部費用化，但軟件產業（ASC 985-20）和製藥業例外。合併報表處理：US GAAP在企業合併中需將可辨識研發支出單獨確認為無形資產，CAS要求合併日已資本化的研發支出計入商譽。六、政府補助的會計處理分類標準：CAS將政府補助分為與資產相關（沖減資產或遞延收益）及與收益相關（直接計入損益）；US GAAP參考IAS 20，通常作為遞延收入或沖減資產成本。揭露要求：US GAAP未強制區分日常與非日常活動，而CAS要求與日常活動相關的補助計入「其他收益」並單獨列報。七、VIE架構的合併報表規則控制權判斷：CAS基於協議控制強制合併VIE實體；US GAAP需評估風險敞口，僅當承擔超過80%虧損風險且無實質性權利反對時才合併。實務影響：中國企業美股上市時，可能因US GAAP對VIE合併範圍的限制導致財務報表差異，需額外調整揭露。八、金融工具的分類與計量分類系統：US GAAP保留四分類（FVPL、AFS、持有至到期、貸款與應收款），而CAS則採用三分類（攤餘成本、FVOCI、FVPL）。數字資產處理：US GAAP自2023年起要求加密資產以公允價值計量並單獨揭露；CAS尚未明確相關規則。套期會計：US GAAP允許更多類型的套期關係，CAS對現金流量套期的運用限制較嚴格。九、外幣折算與每股盈餘外幣折算方法：US GAAP允許根據功能貨幣選擇時態法或現行匯率法；CAS統一採用現行匯率法。每股盈餘計算：US GAAP在稀釋EPS中使用「反向庫存股法」處理期權，CAS則以「庫藏股法」計算，可能導致結果差異。十、揭露要求與合規成本揭露深度：US GAAP要求更詳細的管理討論與分析（MD&A）、關聯方交易揭露及或有事項量化資訊；CAS揭露要求相對簡潔。審計複雜度：美股上市需符合薩班斯法案（SOX）對內部控制的嚴苛要求，而中國監管側重財務報表真實性，合規成本顯著更高。總結：企業應對策略1.雙重帳簿系統：同時維護CAS及US GAAP兩套帳務，重點關注收入確認時點、資產減值測試等易調整項。2.提前合規規劃：在VIE架構設計、研發投入分配等環節內嵌US GAAP考量，避免後期重大調適。3.加強揭露管理：針對US GAAP對MD&A、關聯交易的要求，建立專項揭露稽核機制。4.動態追蹤準則更新：密切關注FASB關於數字資產、氣候相關揭露等新規則，及時調整會計政策。中美會計準則差異不僅體現在技術層面，更涉及監管環境和市場預期的深層差異。企業需結合自身業務模式，在專業機構支援下制定係統性轉換方案，以確保財務資訊的合規性與投資者決策相關性。 （才說資本）

01 AI闖禍的第一天誰能想到——一家四大會計師事務所，居然也會因為AI“瞎編”而被迫退款。這個10月，德勤（Deloitte Australia）因提交給澳大利亞聯邦政府的一份報告出現嚴重錯誤，被曝光部分內容由AI生成。政府確認，報告中引用了虛構的法院判決、並不存在的學者論文、甚至捏造的書籍標題。最終，德勤不得不部分退還這份價值 44萬澳元 的合同款項。這起事件迅速成為輿論焦點，不僅因為它發生在“AI最懂的公司”身上，更因為它揭開了一個現實：當企業在AI浪潮中一頭紮進自動化與智能化的懷抱時，也正在被它悄悄吞噬。這場鬧劇的根源，在於AI的“幻覺”（hallucination）機制。簡單來說，當AI模型在知識不足或語義模糊時，它會想當然地補齊缺失的資訊——並且往往語氣篤定、自信滿滿。這是一種深度語言模型的“認知幻覺”：它並非故意造假，而是在不確定時，選擇用“貌似合理”的句子來取悅使用者。AI的底層邏輯並不懂事實，只懂 “機率” 。它不是在思考 “真不真” ，而是在計算 “像不像” 。AI不會說 “我不知道” ，它更傾向於 “給你一個看起來像知道的答案” 。問題是，當這種“看似可靠”的輸出被用於政府報告、商業分析、甚至政策諮詢時，錯誤便具備了真實的後果。02 德勤的尷尬：AI幫忙、人工缺席德勤的案例並不是AI的錯，而是人類過度信任AI的錯。根據多家澳媒報導，德勤確實使用了Azure OpenAI GPT-4o 的企業版工具鏈，用於撰寫報告中的部分章節和腳註整理。但關鍵在於——報告出廠前，缺乏人工審校與事實核對。換句話說：AI只是寫手，卻沒有編輯。結果，“半自動化生產”的報告中出現了各種匪夷所思的錯誤：引用並不存在的研究論文；學者名字與期刊刊號全部錯誤；法院判決的引用內容純屬虛構；腳註裡出現了AI編造的法律條款。一位雪梨大學的學者憤怒地指出：“這份報告中引用的文章根本不存在。作為研究者，我們的名字被AI劫持。”而德勤的回應頗為“官式”：“報告內容的實質是正確的，只是在最終出版時，部分腳註與標題未完全匹配相應來源。”這話翻譯成人話就是：報告大方向沒錯，細節出錯怪AI。如今的澳大利亞、甚至全球企業界，都對AI抱有近乎宗教般的信仰。AI是生產力革命的象徵，是壓縮成本的魔法，是 “少人多做” 的萬能鑰匙。從德勤到安永，從麥肯錫到Google，幾乎所有機構都在宣稱——“AI可以讓我們更快、更準、更強”。然而，AI真正加速的，也許是錯誤的傳播速度。如果說AI是一台加速引擎，那麼“人類的懶惰”就是其中的汽油。在“生成快、發佈快” 的誘惑下，很多企業忽略了最基礎的 “驗證機制” 。德勤的報告事故，正是這種盲目提速的縮影。03 “幻覺”的職場化：我們也在被AI訓練德勤事件不僅僅是一場諮詢業的醜聞，它其實折射出整個白領階層的集體幻覺。越來越多的從業者正在依賴AI生成報告、總結會議、撰寫文案。人們感嘆AI的高效，卻忽略了自己在 “退化” 。AI的每一次輔助，都在重新塑造職場邏輯：原本的知識積累，變成了“提示詞技巧”；原本的判斷力，被演算法的信心取代；原本的學習路徑，被“直接生成”取代。我們在教AI做人，而AI也在無聲地重新教育人類。它讓我們更快，卻讓我們更淺。它讓我們更忙，卻讓我們更盲。德勤的幻覺，不只是AI的幻覺，也是人類對AI的幻覺。德勤的錯誤之所以被發現，是因為它出現在政府報告裡。但在無數企業內部報告、投標檔案、培訓資料中——同樣的幻覺正大規模發生。這類幻覺的危險不止是“資料錯誤” ，更包括：信任崩塌： 當客戶發現報告由AI拼湊，人類專業判斷就被質疑；風險： AI生成的內容可能侵犯版權、洩露資料或誤導公眾；責任模糊： 一旦AI輸出錯誤，責任歸屬模糊——是作者？是稽核人？還是演算法？這讓傳統的“職業信譽”概念面臨挑戰。在過去，錯誤意味著“人的疏忽”；在現在，錯誤可能意味著“機器的幻覺”。但機器不承擔後果，承擔後果的依然是人。有些人會把這次事件看作“AI取代白領工作”的又一例證——機器正在接管人類腦力勞動。然而，這種解讀過於簡單。數字革命的關鍵在於——人們能通過幾個點選和鍵盤操作迅速獲得資訊。任何知識密集型機構（如諮詢公司）若不利用AI來提高檢索效率，都將落伍。但AI和任何工具一樣，取決於使用者。木匠的準則是“量兩次、再鋸一次”；在AI世界裡同樣適用。德勤自己也曾強調“讓人類留在AI環節中”（keep a human in the loop），卻在此事上忘了遵守自己的原則。如果他們安排員工認真核對每個腳註、驗證每個來源——這項枯燥卻最關鍵的智力工作——或許就能避免這場尷尬。04 制度的缺位：AI需要“交通規則”AI不是敵人，但AI時代缺乏規則，才是最大的風險。Elizabeth Knight 在評論中寫道：“AI的使用需要一套正式的制衡機制。恐怕我們要經歷更多幻覺，社會才會學會如何負責任地使用它。”確實，目前全球範圍內關於AI治理的框架仍處於試探階段。歐洲有《AI法案》草案，美國有NIST的AI風險標準，中國也在起草《生成式AI管理辦法》。但對於企業內部的AI使用，尤其是諮詢、審計、政策顧問等領域，幾乎沒有一套清晰標準：AI生成的內容是否需要強制標註？那些報告可使用AI輔助？人類審校比例應是多少？資料溯源如何記錄？德勤事件表明，如果這些規則繼續缺位，AI的“幻覺成本”將由整個社會買單。德勤的尷尬，其實是所有知識工作者的鏡子。當AI成為主流，我們需要重新定義“專業”與“責任”：專業不再是資訊多，而是判斷准；效率不再是速度快，而是邏輯穩；責任不再是執行命令，而是理解結果。AI讓人類更強，但也讓懶惰變得更危險。德勤的退款，買來的不是面子，而是一次全行業的反思。AI不是救世主，它只是鏡子。照出了我們的野心，也照出了我們的短視。AI並不會取代人類，但會取代那些不再思考的人類。AI能寫文案，卻不會理解語氣背後的文化；能生成資料，卻不懂數字背後的政治；能畫出完美的圖表，卻無法洞察圖表之外的真相。AI是加速器，而不是指南針。如果我們將方向盤交給它，墜毀只是時間問題。未來最有價值的，不是“用AI最快的人”，而是“懂得何時不該用AI的人”。是仍願意花時間去驗證真相的人。 (澳洲財經見聞)

一個讓留學生心頭一緊的消息：普華永道PwC宣佈到2028年美國辦公室初級崗位數量將減少近三分之一曾經一介頂流的四大如今也要撐不住了嗎......cr.Business Insider四大，真撐不住了？從上個月開始，各大官方外媒就頻頻傳出PwC招募放緩的消息。8月，PwC美國宣佈，未來三年的校招崗位將減少30%，尤其是審計和稅務兩個部門。根據內部PPT，PwC在2025財年招收了3,242名稅務初級助理，但到了2028財年，這個數字預計會縮減到2197，跌幅高達32%。審計部門砍的人更多，今年招了1676人，而到2028年將少減少661個名額，近40%。不知道銀幕前有多少剛好是2028年畢業準備「直奔四大」的留學生，在這裡先心疼你一秒鐘......PwC英國地區CEO給出的解釋口徑是：技術變革、AI接管部分基礎工作，再加上員工流動率降低，讓公司「沒必要再大量吸納新人」。更令人心寒的是，四大不只PwC一家在縮減校招名額，其他幾家的「收口」趨勢也日益顯現。今年2月，EY剛因為重組裁去技術諮詢部門的100名員工。隨即全球首席執行官Janet Truncale在6月的米爾肯研究所年會上表示，EY不會因AI而裁員，但可以“用更少的人做更多的事”，稱：我認為我們可以用今天的員工隊伍實現規模翻倍。「不會裁員」的說辭真假暫且不論，但「不再擴招」這一點顯然是真的。全球頂尖的四大，光環也慢慢褪去。根據今年財報統計的資料，四家利潤均有不同程度的下滑，曾經一度穩居老大位置的PwC，利潤更是下降超過25%，對於這樣以人力成本為主的公司來說，不可謂不是一個重創。四大停招縮招的原因，其實都有共通之處，總結下來主要有這麼幾點👇1）AI正在接管新人飯碗過去習慣了大規模「金字塔式」招人的四大，如今正主動收縮基層崗位，把更多原本初級基礎職能交給AI完成。PwC人工智慧保證負責人Jenn Kosar表示：AI將會被更廣泛地運用於工作中，使員工能夠專注於“更高級、更有價值的工作”，這也提高了對於新員工的要求，入職三年要達到管理層等級水平，縮招的同時也意味著四大的進入門檻更高了。2）員工自然流失率過低由於疫情期間的過度擴招導致的勞動力過剩，再加上近幾年經濟下行，招聘市場大環境普遍低迷，自願離職的員工少之又少，那隻能相應進行裁員和停招了。3）大型項目需求低迷經濟放緩以及由此導致的投資、招募和交易減少是PwC今年畢業生招生人數下降的最大因素。隨著今年上半年政府效率部DOGE大規模取消與諮詢公司合同，受影響最大的Deloitte，Deloitte 2024財年的收入為672億美元，其中約10%來自政府合同，被終止了超過11.6億美元價值的合同。4）加速中心AC外包AC也就是我們常說的離岸外包中心，PwC高層在訪談中提到，目前離岸外包中心把大量低成本崗位轉移到印度，菲律賓和阿根廷等勞動力成本較低的地方，這也減少了各地核心團隊對人力的需求。有人戲稱，四大情況再持續這樣下滑，2nd Tier事務所都要崛起了，“Big Four”變“Next Four”。cr.xhs

傳統的會計師事務所需要新的資本來吸引人才、投資技術，並在併購遊戲中成為買家。 傑夫·費羅（Jeff Ferro）是美國第十大會計師事務所天職國際（Baker Tilly）的首席執行官，而他在前些年得出了一個令人不安的結論：為了保持競爭力，他的事務所必須在技術、併購和新員工招聘方面投入更多資金，但這超出了其570名合夥人（其中許多人即將退休）的能力或意願。 因此，這家有著90年歷史的芝加哥會計師事務所亟需一位外部投資者。 “在過去十年裡，我們在建立資產負債表方面做得非常好，為公司注入了更多的股本，”他說。“但現在的形勢變得更加複雜，競爭更加激烈，營運公司和實現戰略的成本也越來越高。”

寫給想用會計軟體作帳或管理公司的人 ### 為何會計軟體要客製化，才能讓每家公司用得順手？ 客製化的原因，不是大家使用的會計原理原則有所不同，主要原因是每家公司所設計的組織分工，與權限管理，與外界（例如：銀行）的串接，有所不同，所以需要客製化。 基本上，記帳員紀錄後的資料是不可以修改。如果要修改，要另起一個新傳票，來更正。因為資料若隨時可改，就很難確保資料的真實性與責任。記帳員可以說：我的原始資料被改過了。為此，不同公司有不同對策。

羅兵咸永道（PwC，內地事務所稱為「普華永道」）因涉中國恆大（3333）假帳問題昨日（13日）遭財政部及中證監作出行政處罰決定，合共罰款達4.41億元人民幣（約合港幣4.8億元），較先前外界預估的最高5億元略低。財政部更給予普華永道警告，並暫停經營業務6個月及撤銷普華永道廣州分所的處分。 繼今年5月恆大地產因財務造假，遭中證監重罰逾41億元人民幣後，財政部及中證監昨分別公佈對參與恆大地產審計工作的四大會計師行之一普華永道的處罰決定。 財政部︰處罰款共1.26億 財政部表示，自今年1月起，財政部組織檢查組對普華永道中天會計師事務所及其廣州分所的恆大地產集團有限公司審計項目執業質量開展專項檢查。經查，普華永道在執行恆大地產2019年、2020年年報審計及債券發行服務過程中，存在虛假記載、欺詐發行公司債等違法行為。