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陳凱:人工智能的“能”與“不能”,會計行業的“?!迸c“機”

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唯你科技 2019-12-02 11:52

陳凱-大咖說-1


人工智能稱得上是當前科技界和互聯網行業最為熱門的話題。無論將其稱作“下一個風口”“最強有力的創新加速器”“驅動未來的動力”,還是關于它會不會比人更聰明甚至取代人的各種爭論,都在說明,人工智能又一次迎來了黃金發展期。與以往幾十年不同的是,這次人工智能的熱潮,是伴隨著生活和工作的應用而來,它是科技進步的水到渠成,也嵌入了十分廣泛的生活場景。


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人工智能確實是一個很美好的東西,它憑借精確的分析能力,海量數據挖掘和知識獲取與學習在各個領域為我們的生活帶來便捷。


高盛在去年年底發布了一份研究報告,認為人工智能比上一次創新浪潮更有可能捕捉到更有價值的東西,從而可以降低成本,減少對高附加值生產類型的勞動投入,不僅僅是財務、金融業、醫療業、農業等行業使用人工智能的空間都很大。比如人工智能在金融業中的反欺詐運用,包括市場預測等,每年可以節省新增費用達到400億美元左右。

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其它領域也有很多讓人振奮的消息,舉個例子:同聲傳譯現在基本被人工智能取代了,微軟已經研發出一個系統,無論用什么語言講,都可以實時地把字幕顯示在大屏幕上,如果你想聽更好聽的聲音,可以自行選擇,比如林志玲的聲音。


唯你科技最新的進展是,財務和票據自動識別,自動審核,現在這些工作通過人工智能都可以快速上傳——利用人工智能對發票真偽的識別率達到99.9%,銀行票據可以達到70%,這一部分不需要太多人工參與。另外,自動記分賬可以做到70%,報銷核查可以降低60%的人力。


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不過人工智能并不是萬能的,人工智能(AI)可以取代大量基礎的工作,但是從中長期來看還是取代不了高端工作。熱潮之中,需要“冷”思考,才能更看得清問題和不足,分得清“能”與“不能”,認得清出路和方向。


AI不能替代的10%


造一個能在瞬間算出十位數乘法的計算機非常簡單,但造一個能夠讀懂六歲小朋友的圖片書中的文字,并且了解那些詞匯意思的電腦,谷歌花了幾十億美元至今未果。

一些我們覺得困難的事情,比如微積分、金融市場策略、翻譯等,對于電腦來說都太簡單了,我們覺得容易的事情,比如理解俚語和典故,對電腦來說卻太難了。

用計算機科學家Donald Knuth的說法,“人工智能已經在幾乎所有需要思考的領域超過了人類,但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上,還差得很遠?!?/span>

目前很多人都在做著的一些簡單而重復性的工作,真正需要人腦去思考,分析的反而很少。以審計工作為例,90%的時間花在整理資料,數據收集、匯總上,而審計師通過整合的數據進行分析得出結論只需要10%的時間,這10%恰恰是AI難以做到的。AI實際上可以取代很多人,取代一些很簡單基礎的工作,卻很難取代需要人腦反應和處理的活。


人工智能路漫漫


既然90%的時間可以通過人工智能來節省,那如何實現這個功能呢?AI技術需要具備三種能力:第一個是數據能力,第二個是算法能力,第三個是計算能力。


就企業財務領域而言,數據的采集和分析一直以來都是企業財務決策過程中至關重要的兩個環節。在“大數據”的時代背景下,市場中的數據資源以前所未有的速度更迭、翻新,海量的數據資源為企業財務決策帶來了更加豐富和全面的信息來源。與此同時,數據資源的質量、數量、相關程度、可信程度成為企業決策過程中必須考慮的問題。

數據是什么?人工智能要數據挖掘、機器學習,必須要有大量的數據來支持。關于數據能力,財務數據電子化是基礎,但據我們所知,很多公司的信息都沒有電子化,很多審計工作都是把財報打印出來開展的。比如,唯你網人工智能研究院曾嘗試幫助一個地方稅務局查找有可能存在漏稅的企業,只需要從它們的財報里發現一些線索提供給稅務局,在查找過程中,唯你網發現在讀取PDF格式的財報時,機器進行圖像處理并識別出來的效果不是那么好,尤其遇到其中很多有格式的內容,人工智能判斷起來還存在困難,這還僅限于基礎的數據收集工作,其它還有很多人工智能難以實現的工作,例如人工智能在財務領域的運用方面,像分析企業的發生額和余額不一致,這個很容易做到。而如果要分析收益率高于同行,這就很不容易做到,因為它要求得到同行所有的數據,而且需要標注是同行,還要對這個行業進行細分,這就比較難以實現。所以,要成功實施一個人工智能項目要花很多時間和代價去研究和實踐。



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關于算法能力和計算能力。在算法方面,深度學習起到的至關重要的作用,幫助很多應用領域的智能程度上了一個臺階。深度學習算法效果如此之好,以至于成為當今人工智能大爆炸的核心驅動,它使得機器學習能夠有效的實現眾多的人工智能應用,并拓展了人工智能的領域范圍,比如蘋果的語音助理,微軟的語音識別等。計算能力方面,深度學習算法是有賴于高質量的數據的,而高質量的數據又有賴于我們的計算,而計算能力的提高,是基于對硬件/并行計算平臺的改進,依賴于芯片、硬件、網絡、算法的支持。海量的數據需要計算、適合的邏輯思維、巧妙的設計處理模型,以此提高對數據的處理效率。然而,目前,很多語義及圖像、視頻都很復雜,如果沒有相適配的服務器來計算,計算能力和算法能力都是大問題。


前途是光明的

當然,人工智能在國內的未來還是很樂觀的。在企業財務領域,人工智能的出現和發展為企業財務決策提供了全新的思路。認知技術的發展能夠幫助企業財務人員將市場環境中與企業經營的相關數據加以整合,對市場環境中的結構化、半結構化和非結構化數據進行準確識別和采集,使之轉化為能夠被企業財務決策者直接使用的財務信息,及時、科學地作出財務決策。這對企業投資、籌資等重要決策至關重要。

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在價值創造方面,從世界范圍而言,人工智能目前已在農業、金融(含反欺詐和市場預測)、醫療、能源及零售等方面發揮了令人矚目的成就,國內以百度、阿里巴巴和騰訊為代表的多家高科技企業及初創公司也已在人工智能市場進行了多項探索,未來還將在基本服務(如數據資源和計算平臺)、硬件產品(如工業機器人和服務機器人)、技術能力(如視覺識別和機器學習)、智能服務(如智能客戶服務和商業智能)等人工智能細分市場建立更多的服務模型。基于人工智能在數據分析和處理方面的優勢,未來人工智能將會在企業財務預警、信用評級、財務報表反舞弊、財務預測、會計機器人、會計核算自動化、企業自動稅務規劃等方面助力財會行業的發展。


而且我認為國內更有可能實現人工智能。第一,在與人工智能相關的論文中,60%到70%都是由中國人參與。中國人口多,人工智能大數據這一部分很有可為;第二,我國高校投入到人工智能方面的預算超過了很多國外大學的預算。百度、阿里巴巴、騰訊等公司都在做很多與人工智能相關的研究開發工作。




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