數字技術發展帶來的CPA行業思考

周婧

在數字技術已經帶給我們生活顛覆性改變的今天，人工智能在各個領域的融合應用越來越普及。本文以認知云計算、大數據和人工智能技術為起點，思考在數字技術不斷發展的今天和未來，財務領域和CPA行業在這場技術革命中正在經歷什么，即將經歷什么，關鍵點是什么。數字技術本是中性的，數字技術帶來的價值基于數據，也就是說數據可靠性是數字技術實現價值的關鍵。本文認為在財務領域，經濟活動如何抽象為應用于人工智能的會計信息，如何組建甄選收集非結構化數據，將是實現財務領域人工智能進程中的關鍵問題。積極探索數字技術支持下的業財融合方案，幫助中小企業實現低成本業財融合，提高中小企業財務數據在人工智能應用中的可靠性，輔助推進整個財務領域的數字化進程，為人工智能在社會經濟管理活動中的應用做好基礎數據準備，是數字時代CPA應有的情懷和努力的方向。

一、認知云計算、大數據和人工智能技術

簡單來說，大數據是云計算非常重要但非唯一的應用場景，而云計算則為大數據的處理和數據挖掘提供了最佳的技術解決方案，數據中心是云計算的基礎設施，云計算和大數據為人工智能提供算力資源和學習數據。

云計算最初的目標是實現資源管理的靈活性，主要是管理計算資源、網絡資源、存儲資源三個方面。數據中心是云計算的基礎設施，管數據中心就像靈活地為用戶配置電腦：用戶需要什么樣的CPU、多大的內存是指配置計算資源，需要多大的帶寬是指配置網絡資源，需要多大的硬盤是指配置存儲資源。靈活就是想啥時要都有，想要多少都行，空間靈活性和時間靈活性，也即我們常說的云計算的彈性。為了解決云計算的彈性問題，經歷了漫長時間的虛擬化階段和池化（云化）階段。Vmware是最早實現虛擬化技術的一家公司，虛擬化技術需要人工指定虛擬電腦放在哪臺物理機上并進行復雜的人工配置，所以虛擬化軟件所能管理的物理機的集群規模都不是特別的大，一般在十幾臺，幾十臺，最多百臺這么一個規模。隨著用戶增多，集群的規模越來越大，人工配置無法滿足需求，工程師們開始開發調度器（Scheduler）來實現資源調度的全自動化，這個階段稱之為池化，或者云化，Vmware也開發了vCloud，并在私有云市場賺的盆滿缽滿。所謂私有云顧名思義，即用戶自己買地建機房，自己買服務器，然后讓諸如Vmware這樣的云廠商把虛擬化和云化的這套軟件部署在部署在自己這里。與之對應的公有云就是虛擬化和云化軟件部署在云廠商自己數據中心里面的，用戶不需要很大的投入，只要注冊一個賬號，就能在一個網頁上點一下創建一臺虛擬電腦，例如亞馬遜的公有云AWS，國內的阿里云，騰訊云，網易云等。公有云的出現主要是基于資源的合理利用，比如阿里云需要創建大批的虛擬電腦來支撐雙十一的電商應用，過了雙十一再把這些資源釋放出去干別的，實現資源的價值最大化。因為Vmware這樣商用閉源軟件實在太貴了， Rackspace和美國航空航天局合作創辦了開源軟件OpenStack，有了OpenStack之后，IBM，惠普，戴爾，華為，聯想等等IT廠商都加入到這個社區中來，對這個云平臺進行貢獻， OpenStack成為開源云平臺的事實標準。隨著OpenStack的技術越來越成熟，可以管理的規模也越來越大，云計算基本上實現了計算資源、網絡資源、存儲資源管理的時間靈活性和空間靈活性。

計算，網絡，存儲我們常稱為基礎設施Infranstracture，管理資源的云平臺稱為基礎設施服務IaaS（Infranstracture As A Service）。有了IaaS，實現了資源層面的彈性，接下來要解決的是應用層面的彈性，于是有了PaaS層用來管理應用層。簡單來說解決應用層面的彈性問題就是要實現客戶自有的應用自動部署，通用的應用不用部署，讓用戶少操心。用戶自己的應用通過腳本（Puppet、Chef、Ansible、 Cloud Foundry，CloudFormation等）自動部署;通用應用不用部署，比如數據庫、緩存等可以在云平臺上一點即得。然而基于腳本的自動部署無法在不同的環境中快速遷移，比如在數據中心寫好的腳本遷移到AWS上不一定能直接用，AWS上聯調好的腳本遷移到Google Cloud上也可能會出問題，于是有了類似集裝箱的容器（Container）解決方案，通過對應用進行打包和標準化實現應用的快速遷移。至此，云計算真正實現了應用層和資源層的完全彈性。

在云計算實現應用層面的管理的發展過程中，大數據應用成為越來越重要的應用之一，而大數據也發現自己越來越需要大量的計算資源。數據通常分為三種： 結構化數據、非結構化數據、半結構化數據。結構化數據指具有固定格式或有限長度的數據，如數據庫，元數據等。非結構化數據指不定長或無固定格式的數據，如郵件， word 文檔等;半結構化數據，如 XML， HTML 等，當根據需要可按結構化數據來處理，也可抽取出純文本按非結構化數據來處理。數據本身不是有用的，但是數據經過處理和分析能得到有用的信息，信息包含很多規律，將規律總結出來，形成知識，把這些知識應用到實戰并轉化為巨大的價值，這叫智慧。比如沃爾瑪超市通過對人們的購買數據進行分析，發現了男人一般買尿布的時候，會同時購買啤酒，這樣就發現了啤酒和尿布之間的相互關系，獲得知識，然后應用到實踐中，將啤酒和尿布的柜臺弄的很近，就獲得了智慧。數據升華為智慧，需要經過收集、傳輸、存儲、處理和分析、檢索和挖掘五個步驟。當數據量很小的時候，一臺機器就能解決，不需要云計算，當數據量越來越大，云計算則成為大數據的處理和數據挖掘最佳的技術解決方案。于是云計算人員把大數據平臺集成在云計算平臺里面，大數據平臺作為PaaS（Platform as a Service）融入了云計算的大家庭?！熬W易猛犸”與“網易有數”兩大數據分析平臺就是在這個階段逐漸成型的。

有了大數據平臺，對于數據的處理和搜索已經沒有問題了，但是過了一陣人們就不滿足于信息僅僅被搜索出來了，人們想要告訴計算機人類的推理能力，告訴機器各種專業領域的知識，希望機器能基于深度學習，從大量的數據中發現一定的規律，擁有人類智能。對于人工智能的理解因人而異，作為注冊會計師，也許我們不需要深究人工智能如何實現深度學習的技術問題，但我們應該去了解技術的發展邏輯，才能更好地認知數字技術能做什么，數字技術的發展將把我們帶去什么樣的未來，在財務領域需要如何表達才能讓機器正確地深度學習，注冊會計師以及注冊會計師行業應該為這個數字時代做些什么？

二、數字技術下的財務領域思考

通過對數字技術的了解，我們已經不難理解云計算正在帶給我們財務領域的改變，比如企業不再需要購買財務軟件安裝于購買的服務器及客戶端上，只需要按需購買云服務，節省大量的基礎設施投資和管理維護費用的同時享有更專業的技術人員的管理和維護服務，靈活應對業務模式和規模對信息系統的要求，提高溝通效率和管理效率。大型企業可以構建數據共享中心、大數據分析平臺，實現實時獲取會計數據，促進業財融合，充分挖掘財務數據價值，提高經營決策的精確度。

云計算和大數據平臺的普及和應用勢必會不斷地優化企業的管理效率，然而我們仍然需要思考，技術本身是中性的，技術帶來價值的基礎是什么？如前所述，將知識恰當地應用于實踐并產生巨大的價值是一種智慧，知識是規律的總結，規律來源于數據的分析和處理。即我們可以總結為：無論是大數據還是人工智能技術，實現價值的基礎是數據，繼而我們會思考另外一個問題：數據的價值怎樣衡量？或者說怎樣的數據是可靠的，是可以通過分析處理總結實踐而實現價值的？通常我們把數據分為結構化數據、非結構化數據和半結構化數據，且不談非結構化數據如何分析的技術問題，先從我們在會計核算中形成的結構化數據的角度出發來思考數據的可靠性問題。

北京工商大學謝志華教授在《財務會計人員職業技能框架》中提到：用感性思維認知世界，用抽象思維通過“語境轉換”準確地表達世界，用批判思維進行完善性地創新世界，是學習的三個層次。在用批判性思維重新認識財務管理的時候，現有的“會計確認和計量”、“對外報告”、“對內報告”尚存在一定的缺陷，未能全面精確地表達我們正在飛速發展的新時代經濟。比如：會計確認和計量在資本保全上是站在歷史成本價的角度，而不是按購買力評價不變的價格角度;對外報告僅披露過去而未披露未來，僅披露結果而未披露原因，僅披露部分而未披露全面，僅披露整體而未披露細節，僅披露價值信息而未披露業務信息等。無論是結構化數據還是非結構化數據，從大數據分析的角度發現規律是為了輔助決策，從人工智能的角度大數據是機器深度學習的資料，無論是輔助決策還是作為學習資料，數據的可靠性顯而易見成為了擺在我們面前需要長期探索和完善的一個課題，即將經濟活動抽象為應用于人工智能的會計信息的規則的合理性，和非結構化數據的組建甄選收集，將是實現財務領域人工智能進程中財務專家們肩上的重任。

三、數字技術下的CPA行業思考

CPA作為能廣泛接觸企事業單位組織并為其提供財務專業服務的行業，在這場技術革命中肩負著緊跟技術發展不斷開拓創新的行業責任。

在傳統審計業務上，鼎信諾、中普等審計軟件開發了云審計服務提供給會計師事務所，“眾包審計”也在行業內被越來越多的人接受和期待。李慧芳在《云計算環境下云審計的系統設計與實施》中提出了這樣的云審計系統架構：

在針對使用云平臺的被審計單位進行審計時，審計人員通過審計端向審計云A提交審計請求，審計云A通過分析向云平臺B發送采集指令，被審計端接收到云平臺B的指令后，根據指令要求將相關信息傳輸到云平臺B，A和B兩個獨立又相關的審計云平臺完成數據交換，審計云A對數據進行初步整合、處理、分析后將結果發回審計端。通過云審計平臺將優化審計數據采集與挖掘、審計資源調度與配置、審計環境分析與業務執行、審計信息的決策與指揮等業務流程，但同時由于云計算技術的復雜性，云計算和審計技術結合將給審計行業帶來的怎樣顛覆性的變革還難以預知，在云計算技術的基礎上“眾包審計”能否打破會計師事務所的組織邊界或以怎樣的方式去重組資源，是我們需要積極探索和創新的方向。秦榮生教授也在《數字經濟時代的CPA行業發展趨勢》中提到：數字經濟時代要求CPA擁有數字化思維與技術和方法，從利用信息化進行審計轉變為信息安全審計，從事后審計轉變為實時聯網審計，從抽樣審計轉變為大數據全面審計，將危險品的存貨盤點轉變為虛擬現實方法，對大量核查實行智能化核查，只有這樣才能將審計工作的作用充分發揮并使審計執業質量得到合理保證。

在咨詢業務上，CPA會更深入地了解企事業單位的經營管理，回到數據可靠性的問題，相對于大企業，中小企業更需要提高財務數據可靠性。在中國社科院舉行的慶祝改革開放40周年系列智庫論壇上，全國政協經濟委員會副主任劉世錦指出我國的中小企業貢獻了50%以上的稅收，60%以上的GDP，70%以上的技術創新，80%以上的城鎮勞動就業，90%以上的企業數量。不管是神經網絡、遺傳算法還是專家系統，人工智能要對整個經濟規律進行準確的表達，需要基于這些微觀數據，一個經濟細胞數據不可靠可能不是那么重要，但是如果大量的經濟細胞數據都不可靠，輸入人工智能系統后的學習偏差會完全偏離現實。現實中為中小企業提供服務的通常情況下是中小型會計師事務所，所以這場技術革命的推動不僅僅依賴于像德勤、安永這樣實力強大的四大會計師事務所，中小事務所在這場革命中也應起到積極的推動作用，但是通常中小型會計師事務所少有接觸到能運用到云計算、大數據、人工智能技術的大型企業，對數字技術的認知相對于大型會計師事務所是有限的，如何才能為廣大的中小企業提供具有數字思維的業財融合建議，輔助中小企業為財務領域人工智能的發展提供可靠的數據，解決這一問題的過程會像人工智能技術的發展過程一樣漫長曲折且結果尚不能得知，但就像有無數工程師探索人工智能技術的發展一樣，也會有諸多的財務專家會積極探索如何解決中小企業數據在人工智能技術應用中的可靠性問題。

四、結語

盡管可以預知數字技術的成熟還有很長的一段路要走，尤其是人工智能技術究竟能發展到什么程度，未來作為人類的意義何在，我們現在還無法定論，但云計算和大數據的發展可以說已經給我們的生活帶來了顛覆性的變化，人工智能技術的發展已成為必然的趨勢。人工智能是一門獨特的學科，允許我們探索未來生活的諸多可能性，它不僅僅是技術，它是技術與各個領域的融合。我們必須順應數字時代的技術變革，并積極參與到這場變革中，也許我們可以從Xen、KVM、OpenStack這些開源軟件帶給云計算技術突飛猛進的發展中得到一點啟發：我們需要更開放的心態。比如發展眾包模式審計，突破事務所組織界限在區域范圍內甚至整個行業范圍內重組資源和融合交流，通過人員、知識、業務、技能等資源的交流共享提升行業整體的執業能力。關注整個行業的發展，整個行業執業能力的提高，積極探索數字技術支持下的業財融合方案，幫助中小企業實現低成本業財融合，提高中小企業財務數據的可靠性，輔助推進整個財務領域的數字化進程，為人工智能在社會經濟管理活動中的應用做好基礎數據準備，是數字時代CPA應有的情懷和努力的方向。（作者單位：四川德文會計師事務所有限公司）