人工智能时代对会计行业的影响与对策
摘要：
21世纪以来，科学技术的蓬勃发展不仅给人们的生活方式带来了巨大的变化，而且深刻地改变和影响了会计的专业和学科。在“大智能移动云”，即大数据、人工智能、移动互联网、云计算和区块链为主要技术驱动因素的环境下，未来财务向智能化转型是大势所趋。本文分析了人工智能将在何处以及在何种程度上影响会计行业的发展趋势。再次分析了人工智能现在和未来在会计领域的具体应用。最后，对会计行业的相关人员提出建议，以采取措施应对人工智能的发展。
关键词：
人工智能；会计行业；应对
目 录
1前言 1
2人工智能的概念及应用分类 1
2.1人工智能的概念 1
2.2人工智能的应用分类 2
3人工智能背景下会计模式的改变 3
3.1全自动会计流程 3
3.2会计信息的多重优化 3
3.3提高业务预测的准确性 4
3.4强化决策支持功能 4
4人工智能在会计领域的具体应用 4
4.1机器视觉和机器学习的自动录入和验证 4
4.2财务大数据分析 5
4.3财务风险智能控制 5
4.4智能审计系统 6
5会计相关人员面对人工智能发展需要采取的措施 6
5.1高校教育方面 6
5.2财会从业人员方面 7
结论 8
参考文献 9
致谢 10
1
前言
虽然学术界对财务智能还没有一个严格的标准定义，但不妨碍我们认为它是财务未来的一个发展方向。财务智能是以机器智能为基础，以生物智能为补充，完成日益复杂的财务管理活动的协同共生系统，并在管理上不断扩展、延伸和部分替代。其本质是对人类专业知识的管理和利用。通过将人类专家的知识抽象到计算机系统中，可以自动完成对财务管理活动的分析和处理。也就是说，智慧财务是以数字经济为基础，以产融结合为基础，以财务共享为平台，以人工智能为支撑活动。
随着信息技术的爆炸式发展，人类社会现已进入“大智能上云”时代，即大数据、人工智能、物联网、云计算。人工智能正逐渐在各行各业发挥重要作用，大数据和人工智能相关技术也在会计领域得到应用。比如四大会计师事务所之一的德勤研发的财务机器人，已经可以胜任一些基础的会计工作，这意味着未来低端会计行业基础的、简单的、重复性的会计活动可能会被人工智能所取代，解放出来的人力资源可以应用于更高附加值的数据分析和财务决策，这对会计从业者来说非常重要。这既是机遇也是挑战。因此，研究人工智能背景下会计行业的发展趋势，可以为会计从业者未来的学习和工作方向提供理论指导。
2人工智能的概念及应用分类
2.1
人工智能的概念
在1956年举行的达特茅斯会议上，通过讨论如何用机器模拟人类智能，首次提出了人工智能的概念。此后，人工智能在过去的60年里经历了飞速发展。目前，它越来越受到各界学者和各国政府的重视，已成为理论日益完善和多学科应用的前沿学科。目前，人工智能的确切定义尚无定论。斯坦福大学尼尔森教授曾研究过：“人工智能是一门研究知识，如何获取、使用和表示知识的学科。”麻省理工学院温斯顿教授他认为：“人工智能主要是模拟人类的思维，按照一定的方法对人类的思维进行编程后，机器可以模仿人类的思维和感知，并产生相应的动作。”费根鲍姆认为：“人工智能可以看作是一种处理知识和信息的系统。”在各方看来，人工智能是指通过人工手段在机器上实现智能，研究和构建智能机器或智能系统来解决问题。在实践中模拟和应用人类智能活动，以提高人类智能。人工智能按照发展阶段可以分为强人工智能和弱人工智能。弱人工智能也称为应用人工智能，是指专注于处理特定领域的问题，并通过统计或拟合函数来实现。它不能靠自己推理和解决问题，也没有自我意识。强人工智能是具有通用智能的机器的概念，它可以模仿人类的行为或思维，具有学习和应用所学知识解决问题的能力，甚至具有执行所有人类工作的能力。目前，人工智能研究和各行业的所有应用都处于弱人工智能阶段，并将长期保持在这个阶段。
2.2人工智能的应用分类
人工智能根据不同的原理可分为多种智能系统，如专家系统、人工神经网络系统、学习系统、仿生系统、群体智能系统、多体系统、混合智能系统、模糊系统、模式识别下面详细介绍一下已经应用或未来可能应用到会计行业的智能系统。
专家系统是人工智能应用研究中最重要、最广泛的方向。该系统应用人工智能中的知识表达和知识推理技术，模仿专家在分析和处理问题时所采用的推理过程，具有比人类专家拥有更大更广的知识储备的优势，可以理解为知识库和推理引擎的组合。目前，专家系统研究相对成熟，在医疗、工程、商业、军事等多个行业都有应用，在某些情况下，其准确性超过了人类专家判断的准确度。模式识别系统是指提取事物的属性和特征，对数字、文本或包含逻辑关系等不同形式的信息进行处理和分析，从而对事物进行描述、识别、分类和分析的过程。.解释效果。目前，大部分研究集中在图像、文本和语音的识别，具体应用如人脸识别、医疗诊断、语音识别系统、手写字体识别等。
人工神经网络以生物学和心理学为基础，研究非线性动态系统结构和自组织映射模式来处理数据。近年来，根据不同的内部算法创建了不同的神经网络模式，例如前馈神经网络。神经网络系统的用户可以通过计算机将相应的输入和输出数据放入神经网络模式中，训练出能够反映两者潜在规律的模式，然后将需要计算的数据代入模式中得到预测结果。神经网络系统已广泛应用于自动控制、机器人、信号处理、商业、医疗和军事领域。
学习系统是一台计算机，它像人类一样通过学习来获取和增加知识。学习是人类重要的智能之一。21世纪以来，研究最多、最热门的学习系统是机器学习。如何让计算机具备自动获取知识的能力，即通过已有的知识，或信息、排序和归纳规则来完善自身的知识体系，是机器学习研究的重点。早期的机器学习主要侧重于通过优化随机森林、贝叶斯、决策树等数学模式来提高预测的准确性。大数据环境下的机器学习侧重于对复杂多样的数据进行更深入的分析，并朝着智能数据分析，具有文本内容理解、文本情感分析、图像检索与理解、数据挖掘等具体应用。
3人工智能背景下会计模式的改变
人工智能给传统会计带来的变化主要体现在两个方面。首先，会计中最基本的双重核算工作，包括原始凭证的录入和收入成本的核算，将被智能财务系统所取代。其次，人工智能带来的技术优势可以优化会计信息，提高会计预测和决策的准确性等，从而提高工作效率和会计工作价值。
3.1全自动会计流程
自会计电算化普及以来，虽然会计系统在处理会计业务方面实现了部分自动化，但会计处理软件并没有突破人工记账的流程和逻辑。披露各期间的财务报表。这种模式使得会计信息滞后，不能及时反映企业的生产经营信息。人工智能系统在处理数据方面具有先天优势。它利用图像识别完成原始凭证的自动录入，通过文本识别和文本分析，按照一定的规则将原始凭证转换为会计凭证，最终生成会计报表。这种表格可以快速编制财务报表和处理财务数据，动态反映公司的生产经营指标，便于后续的分析和预测。
3.2会计信息的多重优化
会计信息应客观地反映经济活动，但受各种客观条件的限制，传统会计在反映会计信息时无法如实反映客观经济活动。在权衡各方面的优劣后，还设置了各种会计制度和处理方法。的。人工智能的应用可以在很多方面打破这些限制，从而提高会计信息的质量。衡量会计信息的质量，一般要考虑相关性、真实性、可比性、可验证性、及时性和可理解性，同时考虑成本效益原则。例如，从相关性的角度来看，公允价值的计量反映了会计信息的相关性，而公允价值的准确计量需要量化的、标准的评价技术。在实际计量中，往往依赖专业人士的主观判断，甚至存在盈余管理风险。这使得会计信息变得无关紧要，不利于利益相关者的决策。审计的重要性原则实际上是一种受成本限制的折衷策略。人工智能技术的应用可以很好地节省人工和时间成本，从而提高会计信息的确认价值。此外，大数据技术可以对非结构化数据进行处理，从而将会计信息中的大量非财务信息进行统一汇总，从而提高会计信息的完整性。
3.3提高业务预测的准确性
预测功能是会计的六大功能之一，是指利用已有的会计信息和资料，找出生产经营中的普遍规律，然后根据会计准则预测企业或社会经济运行的未来趋势。法律。随着社会经济的发展和企业结构的复杂化，面对国家政策、行业发展、竞争对手信息等海量信息，仅靠人工很难进行有效分析。人工智能最擅长提取数据之间的相关性以进行预测。人工智能相关技术的应用可以最大限度地利用越来越丰富和复杂的信息。信息越多，预测效果越好。应用适当的机器学习模式，最终得到更准确的业务预测模式。
3.4强化决策支持功能
会计决策是以会计预测为基础，根据现有会计信息等资料，制定未来可能的生产经营计划，并进行严格的量化分析，综合比较收益和风险，选择最佳方案。借助机器学习、专家系统等人工智能技术，可以辅助企业决策者解决定性或定量问题。标注数据可以通过有监督的机器学习进行处理，固定模式和决策后可以建立决策模块
4人工智能在会计领域的具体应用
目前，人工智能技术在会计领域应用较少，使用程度也较低。人工智能在企业中的具体使用还有很多限制。但随着人工智能技术的成熟，未来在会计领域的广泛应用只是时间问题。根据当前人工智能技术的应用和发展方向，结合会计本身的特点，简要介绍人工智能在会计领域的当前和未来应用。
4.1机器视觉和机器学习的自动录入和验证
机器视觉属于人工智能的一个分支，是指机器视觉通过图像进行识别，提取图像中包含的信息而不是人眼，并进行数据处理。机器识别在会计中的应用，即通过将会计凭证的图像文件转换为文本信息，该技术需要应用神经网络和深度学习技术，并且需要大量的训练样本。目前研究和应用都比较成熟，识别准确。率也在逐渐增加。在获取原始凭证的文本信息后，利用机器学习技术将这些非结构化的文本信息转换为格式固定的会计凭证，从而解决重复人工记账的问题。具体可以做到：发票查验真伪。会计需要确认发票等原始文件的真实性，还要验证其合规性。通过机器视觉自动识别和比对会计凭证，可以实现这项工作的自动化。自动记帐。审核原始凭证后，需要根据会计规则确定会计科目并记录，通过机器视觉提取原始凭证中的文本信息，结合机器学习中的监督学习对信息进行自动分类，可以轻松实现原始凭证录入自动化。
4.2财务大数据分析
应用专家系统、数据挖掘等技术，构建财务大数据分析平台，对公司内部财务状况、生产经营状况、行业状况等进行数据挖掘，处理后呈现给管理者和整合，从而实现决策。支持的效果。首先，识别管理运营需要分析的问题，识别和收集所需的内部和外部信息。得到的数据经过数据清洗、处理、转换等操作后输入数据库。其次，应用数据挖掘相关技术确定主题模式，发现潜在的业务信息，并不断完善模式以优化最终结果。三是数据输出，将数据挖掘出来的信息与公司实际情况相结合，输出决策信息。最后，将从数据中挖掘出来的知识放入专家系统，由专家系统进行知识推理得到最终的决策结论，可以为管理者提供更优化的决策参考，进一步调整和完善专家系统根据决策的准确性。财务大数据分析的应用可以有效解决传统财务分析忽视非财务数据的片面问题，以及时滞问题，满足管理者的需求。
4.3财务风险智能控制
财务风险智能控制就是利用机器智能模拟人的直觉，使其具体化、形式化，应用到财务风险控制系统中，代替人的判断和监督，从而实现财务风险控制的智能化。传统的财务风控无法处理缺乏完整性和准确性的数据，更多地依赖人为的主观判断和事后风控。深度学习等算法在财务风险智能控制中的应用可以有效解决这一问题。目前，人工智能在财务风控中的主要应用或研究包括：对财务数据进行分类整理，利用决策树、向量机、深度学习等算法发现财务数据中的异常值和潜在风险，并存档，加强对未来类似财务风险的判断。通过搭建智能风控平台，实现企业内部财务信息化，各部门间信息及时传递，业务流程透明，每笔业务可追溯至相关负责人，减少企业内部控制风险和内部控制成本。建设智能财务共享中心，将云采购、费用报销、工资单等日常活动融为一体。结合全面预算管理，将企业各项日常活动的风险控制在阈值之内，从而降低企业的经营风险。
4.4智能审计系统
智能审计系统是专为审计人员设计的审计工具。可结合多类型数据挖掘算法处理不同数据类型，通过智能审计发现审计问题。流程主要是审计相关数据的导入和清洗，数据分为数值数据和文本数据。原始文件、审计报告等。具体可实现的功能有：财务报表审计分析，将专家系统诊断理论与审计相关原则和规则相结合，建立完整的审计分析模式，发现潜在的审计对象的问题和风险，挖掘异常线索。机器得出的审计结果根据实际情况进行修改和存储，以优化模式的准确性。审计事项分类管理。使用神经网络模式结合文本分类算法，提取特征向量，挖掘文本之间的相关性，将机器分类后的审计问题和相应的规则存储在数据库中，方便日后查询。
5会计相关人员面对人工智能发展需要采取的措施
5.1高校教育方面
高校需要为会计、审计等专业开设大数据相关课程，将财务机器人原理和方法与会计信息系统相结合，以及大数据技术平台、机器学习、数据等课程可视化。硬件设备好的学校也应该完善会计实验室，模拟人工智能和大数据环境下会计的实际操作，供学生学习。通过开设这些课程，学生可以了解和掌握计算机科学、信息管理科学等学科的基础知识，培养学生运用计算机科学解决会计问题的思维方式。此外，学校要重点培养从财务会计到管理会计的学生，把学生培养成管理会计人才。管理会计人才是指除传统会计等基础会计知识外，还应具备扎实的财务、税务、法律等相关学科基础，培养一定的业务分析和决策能力、战略管理能力。能力和团队合作。具有合作和组织领导能力的跨学科人才。在人工智能的背景下，管理会计人才不会被淘汰，而是会在企业的日常经营、财务和管理活动中发挥更大的作用。
5.2财会从业人员方面
在人工智能的环境下，会计从业者需要具备超前的意识和自学能力，根据自身特点和能力规划自己的职业发展。会计等基础财务岗位需要向管理会计转型。如前所述，弱人工智能的应用使得基础财务头寸最容易面临被淘汰的风险。因此，应尽快将财务会计转变为管理会计。或者有一些管理会计技能。管理会计要求有预见未来、分析决策的能力，还需要有组织管理和与他人合作的能力。工作之余，可以参加一些财务专业培训，提高自己的会计知识和专业能力。只有具备足够的会计知识和管理能力，才能面对人工智能下的会计改革挑战。对于中高级会计从业者来说，只有把握行业发展趋势，结合公司架构，落实人工智能在公司的应用，才能不落后于时代步伐。目前，机器学习等人工智能技术只能解决海量数据通过重复劳动和体力劳动难以处理的问题，具有一定的实用价值。但是，面对更加复杂或者不规范的业务场景，还是需要有业务经验的财会人员。根据对会计准则的理解进行人工处理和判断。尤其是当中高级会计人员面临无法参考的预测、分析、决策等复杂的会计活动时，目前的人工智能只能在信息量和信息维度、决策等方面有所帮助。创造具有重大价值的活动，仍然需要管理者进行人为的判断。因此，对于中高层管理人员来说，既要积极引入人工智能技术，也要提高自身的分析、预测和决策能力。
结论
人工智能的发展带来了会计行业的变革。人工智能技术的应用，一方面会禁止简单重复的会计活动，另一方面会提高会计信息的确定性和粒度，从而辅助管理者改进决策和分析。准确性。但需要注意的是，在人工智能弱小的现阶段，人工智能并不是万能的，直接从海量非结构化数据中挖掘数据，难以为企业提供数据分析和决策支持功能。企业在日常运营过程中，要注意结构化数据的积累，并将其存储在数据库中。人工智能只是处理和分析数据的一种手段。与企业本身高度相关的数据库是企业最重要的资产。对于会计从业者来说，学习人工智能技术很重要。管理会计知识的积累和决策分析能力的提升是应对人工智能时代会计改革的不变法宝。
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