会计监督是用以保障会计信息质量的系统，高质量的会计信息对资本市场的健康长效发展有积极地促进作用。目前，我国资本市场的健康发展仍受到会计信息失真问题的困扰，如何从会计监督入手，提高信息质量的关键在于对会计信息质量的合理衡量与评定，即在智能化会计环境下，如何更好地利用信息化的手段实现对会计信息质量的高效评价。　　本文通过文献的归纳与演绎，选定可靠性、相关性、可比性与可理解性作为会计信息质量的首要特征，并进一步创新性地区分出企业内部与外部监督两个视角对会计信息质量需求的差别，从而对不同视角下的会计信息质量展开了差异性地衡量指标体系构建。针对内部视角，基于专家诊断利用层次分析法及模糊综合判断法对114家非上市中小企业会计信息生成质量的高低进行建模评判;针对外部视角，利用机器学习中的支撑向量机模拟专家诊断，在小样本深交所上市公司中实现了会计信息披露质量等级分类的评判。经验证，内外部视角下的会计信息质量衡量体系及模型设计均具有较好的适用性与推广性，能够为未来智能化会计中大规模利用机器学习模仿专家诊断会计信息质量的高低提供可能的理论依据及可行的方法，并为进一步完善和规范会计监督体制机制方面提出建设性与针对性建议。