AI技術(shù)在會(huì)計(jì)行業(yè)中的應(yīng)用研究,會(huì)計(jì)電算化畢業(yè)論文

AI技術(shù)在會(huì)計(jì)行業(yè)中的應(yīng)用研究,會(huì)計(jì)電算化畢業(yè)論文內(nèi)容內(nèi)容摘要：隨著計(jì)算機(jī)科技的迅速發(fā)展,AI技術(shù)即人工智能技術(shù)在相當(dāng)范圍內(nèi)已經(jīng)趨近成熟,也已經(jīng)被應(yīng)用到了很多行業(yè)之中。在會(huì)計(jì)行業(yè)中,人們已經(jīng)從過去很多需要人工操作的工作任務(wù)中解放了出來。在這里現(xiàn)在狀況下,本文主要通過分析及例證,探究AI技術(shù)在會(huì)計(jì)行業(yè)中的詳細(xì)應(yīng)用。本文本文關(guān)鍵詞語語：AI技術(shù);會(huì)計(jì)行業(yè);財(cái)務(wù)會(huì)計(jì);管理睬計(jì);一站式服務(wù);智能分析;1會(huì)計(jì)電算化系統(tǒng)到財(cái)務(wù)機(jī)器人弱AI向強(qiáng)AI的過渡在21世紀(jì),計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷的發(fā)展和迅速的衍化的經(jīng)過中,延伸出了一個(gè)重要的發(fā)展分支人工智能,即AI技術(shù)。AI技術(shù)是一種新型的通過計(jì)算機(jī)計(jì)算,來模擬人類的行為方式,并在部分方面代替人工工作,使得工作效率大幅提升的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)。在過去,傳統(tǒng)的記賬方式方法是手工記賬,每一筆賬目的登記都對(duì)應(yīng)著賬上相應(yīng)的一筆記錄。隨著計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的不斷突破,1954年,美國通用電氣公司初次嘗試使用計(jì)算機(jī)技術(shù)計(jì)算單一工資數(shù)據(jù),成為使用計(jì)算機(jī)處理睬計(jì)數(shù)據(jù)的先驅(qū)。1979年,國內(nèi)財(cái)政部開場推廣會(huì)計(jì)電算化的使用,華而不實(shí)的試點(diǎn)企業(yè)有長春一汽。緊接著,1981年中國人民大學(xué)與其聯(lián)合召開了財(cái)務(wù)、合計(jì)、成本應(yīng)用電子計(jì)算機(jī)專題討論會(huì),大會(huì)上會(huì)計(jì)電算化的概念被初次提出,并得到了中國會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)、財(cái)政部和原第一機(jī)械部的支持。如今,會(huì)計(jì)電算化經(jīng)歷了長足的發(fā)展,不僅包括電子信息技術(shù)、還包括了相關(guān)的管理學(xué)和會(huì)計(jì)學(xué)知識(shí)。而這種弱AI,即弱人工智能,作為人工向AI過渡的中間版本,還不能做到真正地進(jìn)行推理和解決問題。也就是講,會(huì)計(jì)電算化只是把計(jì)算經(jīng)過、數(shù)據(jù)錄入交給計(jì)算機(jī),但是并不真正擁有智能,也不會(huì)有自主意識(shí)。由于電子計(jì)算機(jī)不能立即打印每個(gè)手工登記的記錄,以方便會(huì)計(jì)等工作人員的查閱。登記內(nèi)容的打印周期往往是一個(gè)月或一旬。假如想要隨時(shí)查看這些記錄,只能在電腦上獲得受權(quán)后進(jìn)行,并且無法將幾筆記錄同時(shí)進(jìn)行對(duì)照查閱。并且輸出資料由于具有統(tǒng)一性的特點(diǎn),使得電算化記錄中新建、修改、刪除等人為操縱手段變得不易發(fā)現(xiàn)覺察。值得一提的是,近期幾年人工智能的發(fā)展獲得了很大的進(jìn)步和重大的突破。在2021年舉行的圍棋比賽中,人工智能AlphaGo已經(jīng)擊敗包括柯潔和李世石等頂尖的人類圍棋選手,標(biāo)志著人工智能的發(fā)展已經(jīng)到達(dá)了一個(gè)比擬高的層次。隨著人類將目光逐步投向人工智能的實(shí)際應(yīng)用上,較之于在企業(yè)中已經(jīng)普遍投入應(yīng)用的會(huì)計(jì)電算化系統(tǒng),AI技術(shù)在會(huì)計(jì)行業(yè)領(lǐng)域向愈加智能便捷的方向發(fā)展,并得到了一定程度的實(shí)踐。著名的四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所普華永道、德勤、安永會(huì)計(jì)師事務(wù)所和畢馬威會(huì)計(jì)師事務(wù)所已經(jīng)投入使用了AI技術(shù)的優(yōu)秀成果財(cái)務(wù)機(jī)器人,來進(jìn)行財(cái)務(wù)方面的統(tǒng)計(jì)和運(yùn)算。與此同時(shí),智能的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)也被用于其他中小型會(huì)計(jì)事務(wù)所和大中型公司。例如,中化國際作為一家著名的上市公司,其在財(cái)務(wù)管理方面在未使用財(cái)務(wù)機(jī)器人之前,中化國際的財(cái)務(wù)工作還是依靠于人工的錄入和計(jì)算。在與普華永道達(dá)成協(xié)議,AI財(cái)務(wù)機(jī)器人正式使用之后,雙方經(jīng)過調(diào)試、部署等一系列努力,使得很多現(xiàn)在狀況得到本質(zhì)性的改善,發(fā)生了宏大的改變:如AI財(cái)務(wù)機(jī)器人每日能夠自動(dòng)完成15家銀行80多個(gè)賬號(hào)的自動(dòng)對(duì)賬工作;AI機(jī)器人自動(dòng)抓取進(jìn)銷單據(jù)中的數(shù)據(jù),并進(jìn)行比對(duì)后整理為表格數(shù)據(jù)發(fā)送給財(cái)務(wù)人員處理,進(jìn)而到達(dá)進(jìn)銷項(xiàng)差額及時(shí)提醒的目的;AI機(jī)器人可自動(dòng)將銀行借貸款記錄信息打包成郵件,發(fā)送給指定的人員確認(rèn)款項(xiàng)事由,到達(dá)月末入款提醒的目的;在增值稅驗(yàn)證方面,AI稅務(wù)機(jī)器人能夠?qū)⑿枰?yàn)證真?zhèn)蔚脑鲋刀惏l(fā)票提交到國稅總局查驗(yàn)平臺(tái)驗(yàn)證真?zhèn)?并在記錄結(jié)果之中進(jìn)行反應(yīng)。2AI技術(shù)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)方面的應(yīng)用在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)信息統(tǒng)計(jì)方面,企業(yè)的票據(jù)開立、票據(jù)周轉(zhuǎn)及數(shù)據(jù)錄入通常由人工手段進(jìn)行著。期間不僅牽涉到繁重的人工工作,也無法避免人工疏忽所造成的準(zhǔn)確性偏差。同時(shí),由于遭到物理手段的限制,如人工錄入速度,單據(jù)物流等造成的影響,信息統(tǒng)計(jì)的及時(shí)性也無從得到保證。而AI技術(shù)基于計(jì)算機(jī)計(jì)算的準(zhǔn)確性和云傳輸高速度的特性,有效地降低了這兩個(gè)方面帶來的負(fù)面影響。且在付款和發(fā)票處理、供給商簡單查詢管理響應(yīng)、時(shí)間和費(fèi)用審計(jì)、訂單管理、通過外部信譽(yù)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)定期進(jìn)行信譽(yù)檢查、法定報(bào)表制作、管理報(bào)表/董事會(huì)報(bào)表制作、績效報(bào)表制作、交易處理,即資產(chǎn)抵押債權(quán)處理、資產(chǎn)管理/賬單、數(shù)據(jù)有效性驗(yàn)證/數(shù)據(jù)遷移檢查和主數(shù)據(jù)管理方面都能做到自動(dòng)化。2.1OCR技術(shù)在單據(jù)錄入中的應(yīng)用OCR技術(shù)即光學(xué)字符辨別技術(shù),此技術(shù)主要基于CNN+RNN+CTC框架(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+時(shí)序分類算法,又稱CRNN+CTC框架),和CNN+Seq2Seq模型+Attention模型這兩種基本的算法框架,將單據(jù)上的文字通過攝入設(shè)備的掃描,轉(zhuǎn)換為能夠進(jìn)行編輯和統(tǒng)計(jì)的文本數(shù)據(jù),文件輸入和單據(jù)錄入的效率大大提高。OCR技術(shù)辨別單據(jù)上文字的經(jīng)過大致分下面兩步:(1)文本區(qū)域檢測。尋找圖像當(dāng)中含有文字的區(qū)域。(2)預(yù)處理。對(duì)圖像當(dāng)中含有文字的區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的處理,處理的步驟主要包含灰度化、二值化、降噪、文本校正(透視、扭曲、旋轉(zhuǎn)等)。在辨別完單據(jù)圖像中含有文字的區(qū)域后,首先會(huì)對(duì)該區(qū)域圖像進(jìn)行判定。如該區(qū)域圖像為彩色圖像,OCR技術(shù)首先對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理,即將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。由于圖像中每個(gè)像素的顏色由三個(gè)元素R、G、B確定,所以灰度圖像中RGB三個(gè)元素的值必須一樣。單個(gè)像素取值范圍相對(duì)較小,彩色圖像中RBG三個(gè)元素均有255種數(shù)值可取,所以彩色圖像單個(gè)像素點(diǎn)顏色變化范圍則為0(0*0*0)-16581375(255*255*255)。因而,在灰度化后計(jì)算量大幅減少的情況下,經(jīng)過對(duì)圖像的二值化處理后,圖像僅具有兩種顏色,黑色和白色,一種是背景的顏色,一種是文本的顏色,因而單據(jù)上的文本能夠更清楚明晰地顯示在圖像中。華而不實(shí),降噪在整個(gè)環(huán)節(jié)起到了特別關(guān)鍵的作用,降噪算法的好壞取決于得到的圖像能否清楚明晰且干凈、能否保存了較為重要的細(xì)節(jié)信息。因而,為了能辨別在不同角度范圍內(nèi)掃描的單據(jù)中的信息,需要用Radon/Hough變換對(duì)掃描后的圖像進(jìn)行文本校正,減少文字的傾斜程度,增加文字可讀性。如此圖1所示。據(jù)統(tǒng)計(jì),人工錄入一張簡單的單據(jù)耗時(shí)約20秒,即便是熟練的會(huì)計(jì)從業(yè)人員,也需要超過10秒的時(shí)間。而OCR光學(xué)辨別技術(shù)的錄入時(shí)間僅不超過1秒,效率提升超過十倍,同時(shí)它也極大地降低節(jié)省了人工成本。但美中缺乏的是,OCR技術(shù)受限于單據(jù)的書寫水平。通常來講,計(jì)算機(jī)生成的單據(jù)處理起來準(zhǔn)確性較高,而對(duì)于手寫單據(jù),錄入準(zhǔn)確度有賴于書寫者的書寫水平,故仍需要人工進(jìn)行復(fù)核。但隨著會(huì)計(jì)行業(yè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用程度的提高,單據(jù)的機(jī)器化處理水平的提升,OCR的應(yīng)用必將成為主流趨勢(shì)。例如,華為公司在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的費(fèi)用報(bào)銷方面采用了AI的OCR技術(shù),大大節(jié)約了人力和時(shí)間成本。企業(yè)中,員工通過提交報(bào)銷單以及相應(yīng)發(fā)票進(jìn)行費(fèi)用的報(bào)銷,這些單據(jù)經(jīng)過業(yè)務(wù)主管審核后,交由財(cái)務(wù)部門進(jìn)行付款和結(jié)算。這樣的工作流程看似操作難度不大,但對(duì)于華為這樣一個(gè)擁有17萬多員工的公司來講,無疑會(huì)產(chǎn)生宏大的審核工作量。而AI技術(shù)的引入則能夠大大降低審核時(shí)間,進(jìn)而減少勞動(dòng)力成本。因而,華為決定嘗試將AI技術(shù)首先應(yīng)用到簡單的手機(jī)話費(fèi)報(bào)銷業(yè)務(wù)之中。在話費(fèi)報(bào)銷經(jīng)過中,只要員工報(bào)銷的費(fèi)用不超過話費(fèi)規(guī)定的限額,則會(huì)計(jì)主管無需審批,財(cái)務(wù)部門工作人員也只需要查核發(fā)票的數(shù)字即可。但是這種簡單而重復(fù)的工作由于員工數(shù)量的龐大,仍然需要消耗損費(fèi)大量人力資源和時(shí)間去處理,從員工提交報(bào)銷單到最后付款結(jié)算需要?dú)v經(jīng)數(shù)月的時(shí)間。除此之外,這種業(yè)務(wù)是一個(gè)既不重要也不緊急的典型項(xiàng)目,優(yōu)先級(jí)很低。而引入AI的OCR技術(shù)之后,無論是發(fā)票掃描件還是電子發(fā)票,系統(tǒng)都自動(dòng)辨別發(fā)票并比對(duì)限額。隨著算法的優(yōu)化和算力的提升,再加上電子發(fā)票等數(shù)字化手段的普及,該應(yīng)用的技術(shù)門檻逐步降低。華為在采用了這個(gè)技術(shù)之后,省去了繁重的員工錄入環(huán)節(jié),不僅整個(gè)報(bào)銷流程效率大幅提升,員工滿意度也得到提升,當(dāng)下費(fèi)用報(bào)銷機(jī)制基本上到達(dá)了當(dāng)天提交,數(shù)小時(shí)后就可收到報(bào)銷款的便捷程度。2.2財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的核算和傳輸財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的核算是財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的重要核心環(huán)節(jié)。過去財(cái)務(wù)人員在進(jìn)行核算時(shí),主要通過人工計(jì)算或者使用算盤、計(jì)算器等輔助計(jì)算工具來進(jìn)行數(shù)據(jù)的運(yùn)算,不僅效率低,還無法避免計(jì)算錯(cuò)誤。財(cái)務(wù)單據(jù)的處理需要通過物理運(yùn)送的方式來傳遞,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的傳輸,這在一定程度上無法保證計(jì)算的完全準(zhǔn)確。而AI技術(shù)能夠有效對(duì)接被分析企業(yè)的服務(wù)器,并在獲得受權(quán)的前提下獲得企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),通過預(yù)設(shè)的財(cái)務(wù)分析程序,能夠直接進(jìn)行企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的分析和計(jì)算。AI技術(shù)通過互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸,在避免了物理傳輸帶來的時(shí)間損耗的同時(shí),也提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎蜏?zhǔn)確性。而借助計(jì)算機(jī)計(jì)算準(zhǔn)確性高的這個(gè)特征,利用AI技術(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的計(jì)算和處理,則能夠有效避免人工核算所帶來的失誤。同時(shí),企業(yè)的財(cái)務(wù)計(jì)算還應(yīng)主動(dòng)避免人工的不確定性。在由人工進(jìn)行企業(yè)核算的前提下,可能會(huì)產(chǎn)生財(cái)務(wù)人員由于利益考慮,采取做假賬的行為,這樣會(huì)極大的損害企業(yè)的利益。而通過AI技術(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的核算,能夠杜絕做假賬的可能,有力的保障了企業(yè)財(cái)務(wù)的安全性。例如AI能夠?qū)W習(xí)公司的會(huì)計(jì)處理的規(guī)定,讀取收據(jù)并審計(jì)相關(guān)的費(fèi)用和事項(xiàng),進(jìn)而鑒別出可疑之處,并交由人類進(jìn)行最終的審批。在國外的會(huì)計(jì)師事務(wù)所中,一個(gè)名為confirmation的互聯(lián)網(wǎng)AI平臺(tái)被投入使用,它與幾乎所有的大型銀行都進(jìn)行了數(shù)據(jù)的對(duì)接。只需重點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)進(jìn)行客戶電子受權(quán),詢證函就會(huì)立即發(fā)出,并在一兩天之內(nèi)就能得到回復(fù),并一鍵生成pdf文檔和excel表格。假如是現(xiàn)有客戶,則不需要重新輸入銀行賬號(hào),整個(gè)經(jīng)過不到兩個(gè)小時(shí)。與之前幾百個(gè)銀行賬戶需要人們將金額、賬號(hào)、地址等信息無誤地手動(dòng)填寫進(jìn)word模板里,給主管過目和客戶蓋章并手動(dòng)塞進(jìn)信封,收到回函以后,每一封都要手動(dòng)編號(hào)、加注、核對(duì)、歸檔,然后填進(jìn)excel表格的漫長又枯燥的經(jīng)過相比,AI所帶來的財(cái)務(wù)信息云傳輸?shù)谋憬菪钥梢娨话摺Ｈ欢?confirmation這種互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)也仍然存在著缺乏的地方,譬如借款合同條款、金融衍生工具等復(fù)雜的賬務(wù)處理,仍然需要人工的判定和處理,沒法得到直接的求證。不過,由此可見AI在財(cái)務(wù)信息處理上的提升空間無疑是宏大的。整體來講,我們能夠?qū)I技術(shù)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)中的應(yīng)用經(jīng)過作出如下構(gòu)造分析,詳細(xì)如此圖2所示。3AI技術(shù)在管理睬計(jì)方面的應(yīng)用3.1管理睬計(jì)智能化的發(fā)展歷程在20世紀(jì)末,管理型會(huì)計(jì)電算化系統(tǒng)逐步成為了國內(nèi)熱門的研究領(lǐng)域,管理型軟件向事前、事中、事后的全流程管理方向發(fā)展,并在這里基礎(chǔ)上加以預(yù)測、分析、控制和輔助決策。到了21世紀(jì)初,ERP開場走進(jìn)人們的視野,越來越多的企業(yè)加以實(shí)踐應(yīng)用,一些先進(jìn)的企業(yè)通過將企業(yè)內(nèi)部信息、人力資源與財(cái)務(wù)系統(tǒng)關(guān)聯(lián)和整合,到達(dá)經(jīng)營管理的改善和產(chǎn)品服務(wù)的提升的目的?，F(xiàn)今,隨著經(jīng)濟(jì)構(gòu)造的深化調(diào)整掀起了智能化、云化、互聯(lián)化的會(huì)計(jì)信息化新浪潮,AI技術(shù)成為了管理睬計(jì)中應(yīng)用的主流趨勢(shì)。例如,新型的財(cái)務(wù)機(jī)器人與傳統(tǒng)的ERP相比,ERP實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化主要依靠編程技能、配置和系統(tǒng)的大量測試,而財(cái)務(wù)機(jī)器人則側(cè)重于通過既已設(shè)定的業(yè)務(wù)規(guī)則,來替代冗雜的人力工作。整體來講,財(cái)務(wù)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)途徑與ERP的自動(dòng)化相比,在包括任何有關(guān)流程變化的維護(hù)在內(nèi)的工作方面,通常部署時(shí)間更快,成本更低。例如普華永道所推出的軟件機(jī)器人,以快速配置、非侵入性和高度可擴(kuò)展性的優(yōu)勢(shì)占據(jù)市場主導(dǎo)。它的配置不僅包括原有的交互效果,計(jì)算準(zhǔn)確率可以達(dá)100%,并且無需更改底層系統(tǒng)或技術(shù),就能夠在時(shí)間和效率上覆蓋原有的人工工作。據(jù)估計(jì),該軟件機(jī)器人的總體運(yùn)營成本僅僅僅是離岸FTE成本的一小部分,并且不會(huì)出現(xiàn)因人為錯(cuò)誤而要求返工的情況。3.2AI數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)相比,管理睬計(jì)側(cè)重于分析和整理企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),便于決策和內(nèi)部管理,為企業(yè)發(fā)展提供良好的意見。因而,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的應(yīng)用特別關(guān)鍵,企業(yè)通常按不同的要求建立不同的模型。業(yè)務(wù)模型有利于進(jìn)行全方面全流程的改良,財(cái)務(wù)分析模型則是建立一個(gè)集財(cái)務(wù)小數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)、社會(huì)大數(shù)據(jù)于一體的集團(tuán)級(jí)數(shù)據(jù)平臺(tái),使信息更具一體化和聯(lián)通性。從國內(nèi)外各類企業(yè)的應(yīng)用案例來看,具有深度應(yīng)用和效果顯著的管理睬計(jì)信息系統(tǒng)主要是基于商業(yè)智能的管理睬計(jì)系統(tǒng)。3.3深切進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘分析AI技術(shù)能夠通過對(duì)企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),分析出企業(yè)當(dāng)下的盈利狀況,以及能夠進(jìn)行改良的策略。企業(yè)通過對(duì)特定的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取和計(jì)算,能夠較為精到準(zhǔn)確地發(fā)如今生產(chǎn)經(jīng)營中所存在的問題。通常AI對(duì)數(shù)據(jù)的抓取分為表征學(xué)習(xí)(featurelearning)和特征工程(featureengineering)。表征學(xué)習(xí)是自主地抽取數(shù)據(jù)的特征或者對(duì)應(yīng)的表示方式方法,在經(jīng)過中是由人們?cè)O(shè)定模型操控。而特征工程則是利用數(shù)據(jù)的后續(xù)加工,進(jìn)行深度學(xué)習(xí)得到相應(yīng)的預(yù)測。因而,通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的記錄,AI能夠推演出整個(gè)企業(yè)發(fā)展的長態(tài)趨勢(shì),并為企業(yè)管理者提供適宜的發(fā)展建議?？傮w來講,企業(yè)歷史數(shù)據(jù)越豐富,則分析的準(zhǔn)確性就越高,借助人工智能的計(jì)算,能夠?qū)ζ髽I(yè)的將來發(fā)展與決策做出合理的建議。例如在人員招聘方面,由于數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性質(zhì)量提高,入職成本也相應(yīng)降低(即航班、培訓(xùn)、酒店、IT等)。隨著處理質(zhì)量不斷改善,允許團(tuán)隊(duì)專注于例外處理而不是返工。通過軟件工具改良報(bào)表質(zhì)量,幫助團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)異常和瓶頸情況,這些AI的應(yīng)用都能夠進(jìn)一步幫助企業(yè)成功實(shí)現(xiàn)流程并改善項(xiàng)目。再譬如,一個(gè)企業(yè)的管理者會(huì)從時(shí)間周期、產(chǎn)品類別、銷售渠道、地理位置、客戶群體等多個(gè)維度關(guān)注企業(yè)本身的銷售數(shù)據(jù)。而AI技術(shù)的應(yīng)用恰好能夠使管理者根據(jù)獨(dú)特的管理運(yùn)營要求,從各個(gè)分析角度獲取信息,通過交互式界面的各個(gè)圖表文本動(dòng)態(tài)地展示數(shù)據(jù)在各個(gè)角度之間的切換,其對(duì)數(shù)據(jù)的深切進(jìn)入挖掘使管理者能更好地對(duì)企業(yè)的運(yùn)營狀況進(jìn)行多維的、綜合的分析。4AI應(yīng)用的將來智能化高效和一站式服務(wù)的完善當(dāng)今會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和財(cái)政政策的更新速度越來越快,以知足適應(yīng)新的的經(jīng)營形式,獲得更好發(fā)展,并與國際接軌的需要,因而在將來對(duì)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和相關(guān)政策的深切進(jìn)入理解和把握,對(duì)一份報(bào)表的生成,決策的提供都起著至關(guān)重要的作用。而AI技術(shù)能夠幫助會(huì)計(jì)行業(yè)做到這一點(diǎn),在整個(gè)數(shù)據(jù)處理的經(jīng)過中能夠持續(xù)地記錄并學(xué)習(xí)。4.1智能處理數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)靈敏的變化設(shè)置基于對(duì)原始錄入數(shù)據(jù)的智能處理,使得企業(yè)在各種類型中的數(shù)據(jù)都能夠與相應(yīng)的科目、憑證、底層明細(xì)賬、審計(jì)憑證等及時(shí)匹配,并將此種匹配規(guī)則保存于系統(tǒng)當(dāng)中,智能化地代入下期。更為重要的是,由于其靈敏的設(shè)置,當(dāng)準(zhǔn)則和政策發(fā)生更新時(shí),運(yùn)用AI技術(shù)所搭建的平臺(tái)能迅速配置構(gòu)成新的報(bào)表,無需二次開發(fā)。當(dāng)企業(yè)內(nèi)部的組織管理需要變化時(shí),同樣地能夠進(jìn)行相應(yīng)的增減到達(dá)橫向或縱向的理想工作流,并更新授予相關(guān)人員的權(quán)限,實(shí)現(xiàn)任務(wù)流在工作流中的靈敏分配。如此圖5所示。4.2可視化精細(xì)管理與一站式方案的提供AI技術(shù)的應(yīng)用能夠使集團(tuán)內(nèi)部財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)得到精細(xì)的快速比對(duì),并在計(jì)算的基礎(chǔ)上根據(jù)設(shè)定形式加以分析,在定制報(bào)表的基礎(chǔ)上,AI智能能夠?qū)Υ斯芾?并提供實(shí)時(shí)的指標(biāo)并預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生,能夠有效地甄別潛在問題,使管理者具備提早預(yù)知風(fēng)險(xiǎn)的能力。除此之外,每個(gè)任務(wù)流和工作流都能做到足夠的可視化,將多個(gè)模塊進(jìn)行綜合,一站式搞定各種生產(chǎn)運(yùn)營環(huán)節(jié)的時(shí)間控制和成本管理。例如普華永道為施行稅務(wù)戰(zhàn)略自主研發(fā)的企業(yè)所得稅管理平臺(tái),已經(jīng)到達(dá)了當(dāng)今業(yè)內(nèi)管理技術(shù)雙領(lǐng)先的水平。它充分運(yùn)用AI技術(shù),利用