AI与财务机器人有何不同？

今天来为大家解答AI与财务机器人有何不同？这个问题，来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！

机器人对会计行业的影响

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。

那何种情况下可以算是AI替代人工的财会工作呢？大概可以算是：

制订和修改会计准则、审计准则（目前财政部/ FASB/ IASB的工作）；

看完审计底稿决定给什么样的审计意见（目前签字CPA的工作）；

和审计师就某些调整的必要性或金额讨价还价（目前CFO/FD的工作）；

根据发审委的反馈意见修改财务报告和申报资料（目前券商和会计师的工作）；

在融资环境发生变化时调整BP中的盈利预测和估值（目前财务顾问的工作）；

理所当然的，上面这些设想仍非常遥远。但也有一些领域看上去可能不是那么遥远，也许在可见的将来会被、或部分被AI所代替：

在出现新的业务模式时，根据业务流程（业务流程仍然需要人工来输入）设计相应的财务核算体系（目前ERP顾问的一部分工作）；

在底层数据整理的基础上，根据初步筛选结果（筛选标准仍需要人工设定）分别导向不同的分析维度、并产出进阶分析结果，这些结果可以直接拿来对经营状况下一些不太复杂的结论，或作为更进阶分析的前提（目前FP&A的一部分工作）；

识别审计报告中存在勾稽关系的数字，进行交叉复核，把存在差异的结果汇总后提交给审计师（目前审计师的一部分工作）；

这些应用尽管也不属于严格的AI范畴，但一定程度上可以看作财会领域向AI化的过渡。综上来说，目前而言AI和财会领域还没有什么实质性交集，BI则是在大面积铺开应用。当然从长期来说，任何行业都有被AI取代的可能，但这个还很遥远。财会领域中当前会被BI取代的是基础的数据录入、数据整理汇总等工作，这涉及传统财务报告/账务编制这条线的基础岗位，也涉及财务分析这条线的基础岗位。但不管是哪条线，更高级别的工作——以基础岗位的工作结果为依据进行判断决策、并制订相应的策略——则超出了BI所能胜任的范畴。对于基础岗位来说，无论是否发生AI技术的（没有AI也会有BI/CI/DI），迟早都会被汰换掉，可以参见我回答过的另一个问题 Wifs P：如果有一天基层会计岗位不存在了，现在我们能做些什么才不被淘汰？

还是那句话，与其担心何时被AI替换掉，不如想想如何往更高阶的位置爬，让（不管由什么东西燃起的）火堆离自己远一点。

人工智能AI机器人行业对于传统行业们有何影响

人工智能代表了一种与数据交互的新方式。随着传感器、数据存储分析的成本大幅下降。目前，几乎每个行业都可以产生大量的数据，比如从电脑处理器的温度到轴承的振动等日常操作的数据。

1.物流与配送

现在，人工智能系统正在运营供应链。人工智能在物流领域的应用广泛，涵盖了供需、库存、协调运输网络、车辆维护调度等。德国航运巨头DHL在其2016年的物流趋势雷达报告中表示，通过使用人工智能，分销业务可能会在“制造，物流，仓储和最后一公里交付”等方面等到难以想象的优化。

2.医疗保健

人工智能可以自下而上地重构整个医疗保健行业。研究人员预测，到2021年，该行业的人工智能系统的潜在市场规模将会达到67亿美元，这将促使谷歌、IBM等科技巨头以及一些创业公司进行大规模地投入。人工智能也会对疾病的治疗产生巨大的影响。

3.广告

人工智能也对零售和广告领域产生了巨大的影响。通过使用机器学习算法和自动化销售助手，机器人正在接管广告业，而你的个人数据就是推动引擎运转的“燃料”。

人工智能已经被用于提高网页和社交媒体上个性化、定向广告的成功率，而且还被用于筛选大量的买家偏好数据，以帮助亚马逊和eBay等在线购物巨头发现购物趋势，消化库存。

当然，在人类的创造力完全被取代之前，这项技术还有很长的路要走。

4.金融

与许多行业不同，金融业多年来一直都产生并保存了丰富的数据。而且，由于银行和财务记录的严格一致性，采用人工智能技术就非常理想。有了这些数据，人工智能研究人员已经在寻找方法，利用机器学习来简化常见的财务问题，比如风险管理、贷款批准、投资组合创造等等。

5.保险

欺诈性的保险索赔对保险公司来说，是一个高达400亿美元的问题。但是采用大量的人力来筛选保险索赔和识别欺诈，只会增加保险公司的成本。通过使用人工智能和机器学习来消除更多的欺诈性索赔，可以解决这两个问题。而且，这还能降低客户在索赔过程中的费率。

6.流媒体和在线视频

像Netflix和Amazon Prime这样的娱乐巨头真的非常渴望能够更好地了解你。更好的流媒体服务和在线视频产品的出现，推动了有线电视等传统娱乐模式发生了巨大的转变。流媒体服务和在线娱乐服务提供商也在使用机器学习技术来追踪、捕捉用户的偏好。随着时间的推移，这些由神经网络驱动的算法会形成一个关于你的用户画像，从而根据你的喜好进行推荐，让你在他们提供的服务中消费更多的时间。

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