在人工智能时代，会计行业正经历前所未有的变革。传统的会计核算工作逐渐被财务机器人所取代，基础会计工作的自动化导致对低端会计人员的需求大幅减少，同时对具备决策支持、风险管理和创新能力的高端会计人才的需求日益增长。文章《基于AHP的人工智能时代会计人才培养研究》探讨了在这一背景下，高校如何调整会计人才培养的方向，并采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）对基础能力、专业能力、创新能力等会计人才培养的关键要素进行权重分析，以确定合理的培养方向，并提出了来自学校、社会企业、政府三个层面的建议。
层次分析法（AHP）是一种定性和定量相结合、系统化、层次化的分析方法。通过这种方法可以将复杂的决策问题分解为不同的组成因素，通过两两比较的方式确定各因素的重要程度，并进行量化分析，从而为决策提供科学依据。在会计人才培养体系构建中，层次分析法被用来建立一个结构模型，其中包括目标层（A）、准则层（C）和方案层（P）。
目标层是整个分析的最终目的，即确定会计人才培养的方向。准则层包括基础能力（C1）、专业能力（C2）和创新能力（C3），它们是评价会计人才培养质量的重要指标。方案层则包含了实现培养目标的三个主体，即高校（P1）、社会企业（P2）和政府（P3）。通过构建层次结构模型，研究者可以对各层次之间的关系进行深入分析，并对每一层的要素进行两两比较，进而构造判断矩阵。
判断矩阵的构建需要专家根据自己的经验和知识，对各要素进行相对重要性的评分，评分标准通常使用1～9的比例标度。在此基础上，通过一致性检验确保判断矩阵的逻辑一致性，避免出现逻辑混乱的结果。一致性比率（Consistency Ratio, CR）是检验矩阵一致性的指标，当CR小于0.1时，认为判断矩阵具有满意的一致性，可以接受。
在文章中，作者构建了会计人才培养的层次分析模型，并通过专家打分构造了判断矩阵，最终得出总排序权重。结果显示，在会计人才培养中，高校教育的权重最大，其次是社会企业和政府的支持。这表明，在人工智能时代，会计人才的培养不能仅依赖高校，还需要社会企业提供的实践机会和政府的相关政策支持。
从文章提供的信息来看，人工智能对会计行业的影响主要表现在会计人才需求结构的变化、会计教育的功利化、会计课程体系设置不足以及教学方式的不适应等方面。为了应对这些挑战，高校需要改进会计课程体系，增加实践性课程，提高学生的财务分析、风险管理等专业能力；同时，应减少对证书的过度关注，鼓励学生发展独立思考和创新能力。社会企业和政府也应积极参与人才培养，提供实习和就业机会，制定有利于高端会计人才培养的政策和措施。
在人工智能时代，会计人才培养的方向应该从传统核算型转向决策支持型、风险导向型，更加注重培养学生的分析能力和创新能力，以适应未来社会的需要。
