會計檔案影像化和機器閱讀技術對財務工作的影響研究

楊蒙蒙

關鍵詞：會計檔案影像化? 財務云平臺? 智能機器閱讀? 管理會計

隨著社會經濟活動越來越活躍，經濟業務數量、種類快速增長，財務工作量也越來越大、復雜度越來越高。國家、社會對企事業單位財務的監管和要求愈加嚴格。查詢、調閱會計檔案的需求越來越大，但是企事業單位多城市發展、跨區域辦公的現狀和趨勢，使得這一矛盾更加突出。會計檔案存檔及其安全作為全面財務電子辦公的最后和最難的一道坎，阻礙了財務電子化辦公的推廣。目前，已經有越來越多的企事業單位實施了會計檔案影像化。實施會計檔案影像化對企事業單位財務工作會有哪些影響，將來又會怎樣發展。本文就此對會計檔案影像化在財務的應用進行研究，探討了智能機器閱讀將來在財務工作中的應用場景，以期對財務工作者如何應對財務工作的變革有所啟示。

一、線上財務平臺與電子財務數據庫

（一）會計檔案影像化促進線上財務辦公的實現

會計檔案影像化，財務人員不用翻閱憑證，在財務系統就可以點擊查閱以往憑證的所有附件信息，進行分析、統計、計算等后續深度加工。老師不用到財務處憑證室現場、檔案館等場所復印或拍照打印，進行繁瑣的憑證查閱申請、入館審查登記等，在辦公室或者家里隨時隨地登陸預約報賬系統查閱以往報賬憑證信息，尤其是項目結題驗收、審計高峰期等，會計檔案查閱需求量很大，會計檔案影像化，極大地解決了師生往返財務處、檔案館等查賬需求，足不出戶就可以輕松地、高質量地查閱憑證，會計檔案查閱，作為財務業務和財務工作的重要一環，影像化的實現，為線上財務辦公的全面開展，奠定了重要基礎、探索了良好的實現路徑。員工可以在家、在線遠程隨時查詢、打印、下載會計檔案，完全“無接觸”地辦理財務業務，快速便捷，助力有財務需求的人員順利開展工作。會計憑證影像化，將會加速促進企事業單位推廣應用財務線上辦公、網上服務。不久的將來，財務部門信息化水平和服務質量必將不斷提升，全面實現線上財務辦公。

（二）會計檔案影像化推進了財務“云平臺”及電子數據庫的形成

長期以來，紙質會計檔案存檔被認為是必不可少的一環，阻礙全面實施財務云辦公。伴隨著云計算、大數據、區塊鏈等技術的不斷成熟，最為關注的電子財務安全也將迎刃而解。就如電子比特幣一樣，人們可以放心的在平臺上存儲、查詢和交易等。相關技術的應用，電子財務檔案的安全也有了可靠的解決方案。會計檔案影像化，使得原本紙質的原始憑證、附件、記賬憑證等變成隨時可以查閱的電子文檔，大大方便了財務人員和用戶調取資料、查閱信息。后期的OCR圖像識別技術的應用，將原始資料中的發票金額、單位名稱、票據編號等信息，通過文字識別轉換成財務可以讀得懂的數字信息，可以編輯、存儲，形成電子財務數據庫。諸多單位正積極推進建設財務“云平臺”，并實現必要的共享。安全的會計檔案影像化存儲，推進了財務“云平臺”辦公和財務電子數據庫的科學存檔。因此，通過基于會計檔案影像化的財務“云平臺”將實現對財務憑據和數據的收集、整理、統計，在云平臺上完成報銷、出納等日常財務行為。

二、機器閱讀在財務“云平臺”中的應用

（一）機器閱讀的基本特征

人工智能作為計算機科學的一個新興分支，其發展應用主要有三個層次：第一個層次是通過AI強大的數據運算能力，進行仿人類智慧的智能模擬，如AhpaGo;第二個層次是讓AI模仿人類的感知能力，如基于機器視覺的無人駕駛;第三個層次是讓AI具備理解力，特別是理解人類自然語言文字的能力，就是當前最熱點的機器閱讀。機器閱讀是讓AI能夠理解掌握指定文字段落中的信息，將人類的自然語言映射到機器碼，用AI閱讀并理解那些非結構化的文檔信息，像人一樣地閱讀專業文檔，讓人在知識獲取上不受人腦的限制。

毫無疑問，自然語言處理是實現智能、自然人機交互愿景中最重要的技術基石。機器閱讀理解是自然語言處理技術中，繼語音判斷、語義理解之后最大的挑戰：即讓AI理解全文語境。AI的機器閱讀在處理相關問題時，不只是運算和記錄，而會像人一樣主動地去分析和理解文檔的信息。機器閱讀不只處理語音和簡單的語義，還會理解詞匯、語句、篇章結構、關鍵句、暗喻和思維邏輯等要素構成的復雜組織網絡。可見，發展到第三個層次的人工智能才能夠真正落地行業，成為人類工作中的“同事”。當前，智能機器閱讀在一些簡單的人機交互自動問答領域已經落地應用。如在金融客服咨詢場景中，客戶可以就某些事項直接提問AI客服，AI客服把所提的問題通過機器閱讀理解后為客戶回答解決方案。當前開發出來的AI客服初步實現了向客戶提供非模板式的反饋。隨著機器閱讀技術的提高，將來AI的能力將等同甚至超越人工客服，從而完全替代人工客服，這將改變某些行業。盡管人工智能的熱點此起彼伏，但是機器閱讀作為人工智能發展中的一項關鍵技術，其在技術積累和人才儲備上還遠遠不夠。

（二）智能機器閱讀在財務中的應用

財務工作是一項高度依賴電子憑證的工作。財務人員一方面需要將財務過程的各種憑證存檔形成數據庫以供后續查詢和審核;另一方面又需要將憑證中的關鍵信息記錄到財務數字系統中。雖然當前一些單位逐漸建立了財務云辦公平臺，實現了無接觸式辦公，方便了需要處理財務業務的客戶。但是，財務端仍然需要大量人員來處理這些影像化的電子憑據。財務部門還沒有甩掉“勞動密集型”工作的帽子，每個單位都仍然需要大量的財務人員。據不完全統計，我國的財務從業人員有4000萬。

閱讀理解能力是人類智能中最關鍵的能力之一，而機器閱讀理解作為自然語言處理領域皇冠上的明珠，一直是該領域的研究焦點。近年來，隨著深度學習方法的快速發展，機器閱讀理解技術獲得了長足的進步。雖然在圍棋、游戲等領域，智能系統某種意義上已經超越人類，但在通過閱讀理解，獲取知識上卻一直未完成超越。2018年，云從科技和上海交通大學聯合宣布，在自然語言處理（Neuro-Linguistic Programming）上取得重大突破，在大型深層閱讀理解任務數據集RACE數據集方面成為世界首個超過人類排名的模型，其機器閱讀正確率為69.8%，超過普通人類的69.4%。機器閱讀作為一門新興技術，如果能夠閱讀理解繁瑣的財務電子憑據，將徹底改變當前財務工作的狀況。