人工智能:浅议人工智能浪潮下财会行业的发展趋势

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时间:2017-12-07

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1、ACCOUNTINGLEARNING浅议人工智能浪潮下财会行业的发展趋势文/杨天天摘要:财会行业目前存在信息处理流(一)信息处理工作流于表面,不重人工智能才能对财务会计行业行业发展的于表面、风险意识不够等问题,在人工智实质起到巨大的推动作用呢?本文认为,至少能的巨大冲击下,传统的财会行业发展模基础的会计工作包括会计核算、核可以在以下四个方面重点进行:式亟待变革,本文试从信息处理、风险预对和报账等,这些信息的处理,是为了(一)提高财会行业信息处理质量警等几个方面分析财经行业面临的机遇与最后得到数字精准的财务报表,为企业会计和审计行业最基本也是首要的原挑战。和管理机构提供相应的

2、信息,但是实际则就是真实性。这一点在我国财务会计行关键词:人工智能;财会行业;发展的情况是,部分的中小企业认为只需要做业施行的并不好。究其原因,就是在对会趋势好基础工作就可以了,对企业应付账款类计和审计的信息进行处理的时候,还是有入账时间随意性较大,不能真实反应企业许多人为的调整、判断以及编制,这必“人工智能”(ArtificialIntelligence,资金情况。然存在失误,甚至更可能存在舞弊的等英文缩写为AI)一词最初是在1956年美(二)轻视市场分析与决策,决策无问题,因此,要从根本上保证会计信息国计算机协会组织的达特茅斯(Dartmouth)依据真实性的方法,就是降

3、低人工在处理会会议上提出的,到目前为止,人工智能的传统的财务会计从业人员,主要精力计信息时的参与度,提高人工智能的使发展已经走过了半个多世纪的历程.专家都放在财富核算上,但是企业要发展壮用范围和深度,从而使得会计信息的质量认为,就本质而言,“人工智能是研究如大,需要财务会计从业人员能够跳出财富变得精准。何制造出人造的智能机器或智能系统来模核算的“牢笼“,真正进入企业内控与决(二)提升财会从业人员工作效率、拟人类智能活动的能力,以延伸人类智能策范畴,从而帮助企业创造财富。缩减人力成本的科学。”(三)风险意识不够目前已有专门帮小企业做帐的公司,2016年3月10日,全球四大会计

4、师从会计、审计制度的重视、运用,到老板并不懂会计和借贷记账法,但开发的事务所之一的德勤宣布将与Ki-raSystem企业规章制度的制定和完善,无不体现着软件能把原始凭证扫描电子化后,自动生联手,将人工智能引入会计、税务、审计财会行业风险的存在,但是在很多企业,成各政府部门认可的财务报表,这样财会工作当中,官方表示这一科技创新将帮助仍然没有较强的风险意识,不预先控制、人员不仅可以从繁琐的基础性事务中抽身员工从阅读合同和其他文件的乏味工作中不事中监督、不及时反馈,导致企业逐渐出去,还可以大大提高会计核算的质量和解放出来,减少阅读时间,使得人才投入走向破产。效率;审计部门通过研发

5、的相关软件,不到更多有价值的工作中,更加关注战略方(四)财务软件等现代化工具未能充仅可以提高审计工作效率,还可以在对财面的事务。2017年3月3日,财政部官分发挥作用务会计报告进行进行全面剖析时,更精准方网站有关负责人在媒体提问中表示,作虽然目前已经部分的财务软件可以将的找到审计漏洞,从而使审计的方式方法为财政部主管全国会计工作的业务司局,财务人员从繁琐的手工账务处理中解放出都向更高的效率迈进。会计司认真贯彻落实国务院推进“放管来,但是很多的企业财务人员仍没有最大(三)完善企业风险预警机制,增强服”改革工作部署,进一步转变职能、转限度的利用好软件,所以也就无法顾及企财务会计

6、人员风险意识变观念、提高认识,加大职业资格许可和业资金管理方面的。另外大部分企业所采大多数企业都有风险危机意识,但是认定事项清理力度,不断减低人才负担和用的财务软件,主要的目的也是记录凭对如何预防风险、风险来临时做出正确决制度成本。根据国务院常务会议精神和证、对外提供报表,没有扩展到企业的经策却做的不够完善。主要是因为在风险来《国务院关于取消一批职业资格许可和认营决策和市场分析上,也没有直接的关联临之前的预警机制做的不好,财务会计人定事项的决定》(国发[2016]68号),会性,因此对于企业未来市场走向、资金调员没有正确的判断和意识,导致当风险真计从业资格被列为建议取消的职

7、业资格事用情况等没有直接、迅速的反馈。正来临时措手不及。一方面,企业的各类项。因取消会计从业资格涉及到修订《会二、人工智能给财会行业带来的机遇与资金项目都比较复杂,不容易横向、纵向计法》,需要依照法定程序提请全国人民挑战对比,另一方面,财务会计人员在对各类代表大会常务委员会修订相关法律。目虽然各种财务软件在应用中通过其运信息处理时能力有限。所以,人工智能如前,会计司正积极配合有关部门推进《会算功能和数据处理能力,将财务会计从业果可以通过建立风险预警模型,长期跟踪计法》的修订工作。这也预示着,人工智人员从简单、繁琐的

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