yanjinshujie
(一)提高了财务工作水平人工智能具有着显著的特点,其是计算机技术的分支,具有着计算机技术的诸多特征,其能够实现财务信息的高效率和高精度获取、录入、合并、分析和管理等,这比人工方式具有诸多的优越性。人工智能具有着数据分析和传输的高效性,并且数据处理准确度也十分高,其在短时间内就能够实现对大规模数量的数据信息进行整理和分析,并将这些信息数据的分析结果进行直观化呈现,从而有效的提升财务工作水平。人工智能技术信息处理的速度是人工方式不能够比拟的,同时它还能够不间断的进行运作,这也是人工方式所不能实现的,其高精度和高强度的工作,正好符合财务工作的性质,对财务工作的管理和发展起到了积极的影响。(二)解放了财务人力资源人工智能能够一定程度的代替人工方式的工作内容,从而实现对财务人力资源的解放,财务人员可以和人工智能进行结合,在充分利用人工智能技术的基础上,更好的发挥其经验作用,将更多的精力投入到关键性工作中。人工智能代替人工方式可以快速实现对大量财务票据信息的录入、整理、核实和管理等工作,并运用自然语言以及文字处理等技术来模仿人类思维进行票据信息的处理,同时还可以代替人工行为进行财务合同条款的读取,并将其制成相应的表格和模板,这些繁杂的内容往往需要财务人员耗费大量的时间和精力才能够完成,而通过人工智能就实现了对这些工作的快速完成。另外,人工智能不仅可以实现财务信息的高质高效管理,同时还能够为财务管理和企业发展提供良好的决策分析依据,制定发展战略,促进企业科学稳定发展。(三)财务工作也面临着严峻挑战人工智能尽管经过了长期的发展,但是其技术水平还并不成熟,还处于不断的探索和研究阶段,这也是人工智能在财务工作应用中需要认识到的问题。人工智能能够对那些明确规则的财务数据工作进行处理,但是对于一些非机构化的财务数据访问、分析和处理等流程,是不能实现管理的,这就需要财务人员充分认识到人工智能技术应用的局限性,做好对人工智能技术的合理利用。另外,人工智能在很多方面是不能代替人工方式的,想要充分做好财务工作,还是需要财务人员和人工智能共同合作和协调,这对财务人员也提出了更高的要求,需要他们对人工智能技术具有良好的掌握。
king独秀
AI的核心是机器学习,是让机器模仿人类的思维方式、最终替代人类进行思考,人类可以从这件事情中完全抽离出来;而BI目前更多还是通过对大数据的应用等方式来提高工作效率,其使用的算法、及对算法的改进仍然来自于人工设定,并非机器深度学习或思考的结果。换句话说BI目前仍是作为一个决策的辅助工作来使用,给决策者提供更多的帮助,目的是1)提高效率,2)变事后监控为实时监控;而AI未来将创造新的决策路径、或者是作为决策手段本身来使用的。现在大家在媒体上看到的各种关于财务领域IT技术运用的报导,归结起来大致可以分为两种类别:一是以自动操作代替原来的手工操作(例如DTT的“财务机器人”),这可以视作传统的“财会电算化”的进阶升级:原来需要人工贴发票、填写并复核报销单,现在随着电子发票的普及、各种报销软件和OA的功能强化,逐渐被自动化替代了;原来每个月手工采集数据然后编制的各种报表,现在通过预设的系统端口可以直接生成导出了;原来依赖事后的人工审阅各种指标的变化、判断有无异常,现在由系统根据预设阈值实时监控各项指标数据,随时做出预警。实际上过去多年所使用的各种财务软件、ERP系统都走在这条路上,和如今的各种“智能财务系统”只是同一维度上技术和效率的差别,在应用场景上并没有实质性的不同。但在上面的例子中,系统能替代部门主管去判断某一笔市场推广费是否符合公司策略、应当被批准吗?能随着业务的变化,自主决定需要生成哪些新的报表、或者对原本的分析口径进行何种改动吗?能在指标出现异常时决定何时要把业务继续执行下去、何时必须停下来等问题原因搞清楚了再推进吗?至少目前是肯定不能的,这些工作还是靠人来做,那么它就不是一个真正意义上的AI。二是通过系统的帮助收集并分析更多数据,增加预测、判断、决策的信息来源、并提高准确度。这在financial reporting工作中相对不多,在FP&A以及审计、尽调等第三方服务中更多见。然而与前述情况类似,BI 在这其中所起的作用仍然限于对底层信息的处理,将之转变为决策者更容易阅读和使用的有效信息,而不是代替人类基于这些加工后的信息进行下一步的工作。这仍然是决策的“前置”,不是决策本身。
优质会计资格证问答知识库