人工智能在財會領域的應用研究

覃光靈 齊敦霖 韋小仙 劉露

[摘 要]5G時代的到來，推動了人工智能技術能在財會領域更好地應用，順應時代發展趨勢，推動財會領域變革。基于此，本文通過文獻研究法、對比分析法、經驗總結法等研究方法，對人工智能現狀和在財會領域應用現狀進行調查研究。目前，AI在財會領域應用還存在成本相對較高、AI財會算法不夠優化、缺乏AI財會專業人才等問題，阻礙AI在財會領域應用進程，因此，本文從國家、社會、財會人員3個層面思考，通過經驗總結提出一些思考和建議。

[關鍵詞]人工智能;深度學習;財務共享;替代;轉型

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.02.014

[中圖分類號]F232[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0194（2020）02-00-03

1? ? ?人工智能的定義

從廣義上講，人工智能（Artificial Intelligence，AI）是計算機科學的一個分支，是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，是一門對人類智能進行延伸的學科，研究內容涉及自然科學和社會科學的所有學科。從狹義上講，可用“深度學習+大數據=人工智能”公式概括，即通過計算機算法深度學習技術，在特定領域獲取大量信息，并使用它在特定情況下做出合理的行動，并獲得最大收益的計算機程序。通俗地理解，人工智能是人類學習過程的闡明，是人類思考過程的量化、人類行為的解釋以及對智能原理的了解，是人類了解自身能力的最后一步。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考，也可能超過人的智能。

2? ? ?人工智能在財會領域應用現狀

目前，國內文獻關于人工智能在財會領域的應用大部分都是在說“四大”財務機器人和國內的用友、金蝶和蕓豆會計以及RPA的應用。在其他方面，比如財務管理和審計方面并沒有詳細說明有哪種產品，大多都只是在論述工作原理，可見人工智能財務商用程度不高，人工智能在財會領域的應用還處在初級探索普及階段。

2.1? ?會計核算方面

2.1.1? ?在會計確認和計量方面

基于卷積神經網絡的深度學習算法，將AI機器視覺技術應用于票據圖片識別，在海量數據支持的基礎上，AI能夠不斷自我學習和訓練，不斷提高票據的識別準確度和識別速度（票據機器人5分鐘可識別1 000張包含增值稅發票、火車票、飛機票等票據），同時可根據會計準則檢驗發票真偽、單據審核轉化為原始憑證結構化數據，完成經濟業務的會計確認和計量。2016年7月，由我國自行研發的，適合小微企業會計核算的“蕓豆會計”正式上線試用，采用IT技術研發的智能記賬模式，利用OCR（光學字符識別）技術及糾錯機制完成了基本的會計確認和計量，實現財務記賬工作從人工到人工智能的轉變。此外，還有企業推出“智能報賬機器人”，為員工或供應商提供“7×24小時”的自助交收票據服務，機器人批量掃描識別并自動填單，為財務人員在交收票據工作中節省工作量。

2.1.2? ?在會計記錄方面

基于貝葉斯分類方法和專家系統技術，在財會規則下，系統能夠根據原始憑證的結構化數據，不斷模仿學習人類分類決策生成記賬憑證。2016年3月10日，德勤會計師事務所宣布與Kira Systems達成合作，在會計、稅務、審計等工作中引入了人工智能;2016年5月26日，普華永道也推出機器人自動化解決方案，較為常見的如銀行對賬單、增值稅發票查偽驗證、記賬憑證自動生成、增值稅記賬核對等;2017年6月下旬，畢馬威提供機器人流程自動化服務，主要為RPA專家系統（Robotic Process Automation）的應用，通過執行基于規則重復的任務將手工活動轉化為電腦流程自動化，并可以替代員工閱讀合同和其他文件，很多情況下會計人員只需要將增值稅發票放入掃描儀中進行掃描，剩下的工作都能自動完成。

2.1.3? ?在會計報告方面

2017年8月11日下午，我國自行研發的財會人工智能系統得以驗證并投入使用，一個沒有會計基礎的驗證工作人員，把企業上個月的相關會計數據錄入系統，僅僅15分鐘，便把記賬憑證、會計賬簿、利潤表等全部自動生成完畢，經檢查所生成數據均準確。之后不到半年的時間，長沙已經有50多家企業使用了會計機器人。國外的Smacc公司，致力于財會人工智能系統研發，Smacc在收集客戶的報表后，會將其轉化為機器能夠識別的數字格式，并對其進行加密后分配賬戶。該平臺還可根據報表信息，追蹤銷售、成本、發票、流動資金等數據，為客戶解決復雜的會計問題。

2.2? ?財務管理方面

2.2.1? ?在財務分析上

人工智能系統依靠現代的計算機硬件，計算機系統每秒可以實現超過30億次計算，信息處理速度極高。對于一些大型企業來說，應用人工智能，可以從整體上掌控公司企業的財務信息，并把采集的信息分布到各個模板中實現整合，經過反復訓練練習，設定統一標準，并構建完善的3D或多維空間立體模型。該模型會考慮各種人們考慮不到或是未發現其潛在關系的因素，能夠精準地找出財務管理中存在的問題，使財務管理問題更加清晰全面地展示出來，進而能夠及時準確地對相關數據進行評估并建立對應的財務管理措施。

2.2.2? ?在經營預測上

依靠人工智能的專家系統，從多種角度進行對企業信息數據進行全面收集，例如企業的收入、支出成本、綜合經營利潤以及負債等各個角度進行全面分析和預測，整合企業財務數據后，專家系統根據行業各專家（經濟專家、審計專家、數據分析專家等）的知識經驗，對企業的經營進行預測。人工智能的技術支持促使財務轉型（數據驅動變革），埃森哲公司的全球研究表明，74%的財務職能部門已經采用預測分析技術來提升他們對數據的解讀能力，61%的財務職能在某種程度上使用人工智能，且在2019年初的調研中，所有被調查的CFO都表示，AI有助于財務團隊推動預測分析，以支持戰略決策和風險管理。

2.2.3? ?在財務共享模式的建設上

人工智能的高速信息處理能力以及對業務的流程化處理能夠解決目前財務共享服務中心業務流程不規范和數據資源開發不足的問題。例如用友財務云，基于整個用友云平臺，提供影像識別、語音識別、語義識別、機器深度學習等技術，財務共享中心可將能夠自動執行的任務交由系統內置的智能機器人處理，自動生成業務單據，并進行自動月結、自動報表等操作，使業務流程更規范。用友依靠財務云平臺，幫助60多家企業建立了和正在建立財務共享服務中心，并為多家共享服務中心提供運營管理服務。

2.3? ?稅務處理方面

人工智能在稅務處理方面，應用了自然語言處理、信息檢索、機器學習及知識圖譜等技術，實現稅務智能咨詢，如“12366”稅務咨詢平臺，提高了納稅人的稅務咨詢效率和便利度;應用了專家系統實現了公司智能稅務處理，如解放君的財稅AI機器人，利用財稅專家資源庫幫助財務公司高效處理基礎財稅業務，提升準確率和效率的同時，降低財務公司運作成本。此外，美國也利用人工智能技術開發出自動化的稅收籌劃手機APP。智能稅收初步探索已取得了一定成效，改變了傳統稅收理念及方式。

2.4? ?審計方面

人工智能在審計方面，應用視覺識別、自然語言處理、音頻處理等深度學習技術，能夠完成重復性的審計業務流程工作，從審計計劃階段的信息采集分析重要性，到審計實施階段重難點的確認和方案底稿的自動生成，到最后審計成果階段的審理、審計報告生成和整改情況分析，都可自動實現;在一些特殊審計流程也可由RPA機器人完成，例如收發電子函證可先由審計成員準備函證底稿數據并發送至共享中心，再經過RPA機器人自動處理和共享中心函證人員處理機器人無法處理的電子函證回復，最后系統接收函證并自動保存，完成電子函證任務。

3? ? ?應用過程中存在的問題

人工智能必將取代基礎的、高重復性的財務工作，這是時代發展的大勢所趨。但目前，因為會計核算工作綜合性較高，業務情況也較為復雜，人工智能在財會領域的應用還不夠成熟，發展過程中也有些許問題。①算法本身存在BUG。凡是計算機程序，都會存在程序設計不合理，存在漏洞缺陷，沒有一個程序是完美無缺的。②AI財務本身發展不成熟。人工智能財務目前也正處于探索階段，僅僅能接替公司中基礎的財務業務流程，對于需要財會經驗和高要求的工作，如分析和管理企業經營、公司戰略制定等仍然處于空白狀態。③AI財務成本相對較高。不管是軟件設施還是硬件設備，AI財務的開發、迭代升級和完善所投入的成本是巨大的且產品開發周期長。④缺乏信息數據的學習。數據是機器學習的基礎，目前，人工智能在財會領域停留在初步發展階段，應用少、針對范圍小，且各個公司之間的財務信息相對保密，導致無法匯集更多有用的數據來支持財會智能應用的開發和完善。⑤會計信息安全性受到威脅。目前，廣泛應用的各種財務軟件所產生的會計信息都是以電子形式進行存儲的，如若不注意網絡安全，信息在網絡傳輸過程中可能會被攔截，導致企業財務信息泄露。⑥缺乏應用AI財務的專業人才。基礎的核算財務人員會被AI替代，而具有財會專業素養和職業判斷力，同時又掌握IT和AI應用技術的人才缺口大，這是導致人工智能在財會領域應用緩慢的最主要問題。

4? ? ?思考與建議

4.1? ?政策方面

盡快完善人工智能領域的法律法規，保證人工智能技術發展的良好生態環境，同時制定人工智能在財會領域應用的相關政策，促進其發展。財政部可以發布與AI相關的財務政策，改革現有的財務管理制度體系，以財務會計為基礎建立起來的財務制度體系已不能適應現代企業管理的要求，應在兼顧財務會計的同時，建立以管理會計為主、人工智能為輔的財務制度體系，促進企業財務的智能化跟上時代發展，促進財會人員由單一型向復合型轉型，不斷提升自身的競爭力，避免財會人員完全被AI所取代。

4.2? ? ?社會方面

4.2.1? ?AI財會供應商方面

注重AI人才的培養，完善公司部門間的溝通交流制度，促進AI技術人員與財務人員的交流，使其不斷融合，培養出掌握AI與財會知識技能的復合型人才。同時，還應注重數據存儲和網絡的安全性，確保客戶信息的保密。

4.2.2? ?AI財會使用公司方面

企業應對內進行財務管理體系和財務人員培訓體系改革，升級或更換的企業信息管理系統，注重網絡安全，不斷朝智能管理發展。對外與AI財會供應商合作，不斷反饋AI財會軟硬件情況，參與AI財會建設，不斷完善AI財會產品。各行業公司還應通力合作，努力參與財務共享服務中心建設，在節約成本的同時，構建一個“AI財會學校”，為AI財會機器人提供大量“學習資料”，使其不斷完善自身技術。

4.3? ?高等院校方面

高等院校應改革傳統的財會教學培養目標，將以培養財務會計人才改變為財務會計與管理會計相結合的復合型人才，并擴大教學范圍，增加財會學生計算機、人工智能、AI財務理論和實操等相關課程，增強學生專業應變能力，提升學生的知識儲備。

4.4? ?人員方面

財會人員應以積極的視角看待人工智能。不能因為人工智能的特定應用學習而自我否認，知難而退，認為會被機器人所替代而轉行。應有意識地培養自己，由單一人才向復合型人才轉型。財會人員還應學習管理知識，進一步提升自己的綜合能力。

5? ? ?結 語

人工智能在財會領域的應用中存在算法不夠優化、AI缺乏大數據資料、缺乏專業AI財會人才等問題。這需要國家政策的支持、公司財務的改革、學校人才的培養以及財務人員能力的提升，使人工智能技術更好地在財會領域應用，進而使財務人員從繁雜的基礎核算類工作中解脫出來，為公司提供更好的財務服務，提升公司價值。

主要參考文獻

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