生成式人工智能對(duì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響 2023 -德勤

財(cái)務(wù)領(lǐng)域的新前沿2生成式人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響截至2022年底，生成式人工智能(GenerativeAI)已經(jīng)充激發(fā)了公眾對(duì)未來(lái)的想象力。消費(fèi)者和企業(yè)多年來(lái)一直在使用人工智能：與Siri或Alexa等語(yǔ)音助手對(duì)話、自動(dòng)完重復(fù)性高的日常工作、利用算法識(shí)別數(shù)據(jù)間的相關(guān)性及模式。近年來(lái)，能夠生成原創(chuàng)內(nèi)容或數(shù)字藝術(shù)作品的AI應(yīng)迅速擴(kuò)散家喻戶曉，預(yù)示著人工智能模仿人類進(jìn)行創(chuàng)造智能的技術(shù)突破可能會(huì)使全球GDP增長(zhǎng)7%——接近7萬(wàn)億美元，并促進(jìn)生產(chǎn)離增長(zhǎng)1.5個(gè)百分生成式人工智能的起步應(yīng)用可能包括生成簡(jiǎn)明連貫的文本摘要(例如會(huì)議紀(jì)要)、將現(xiàn)有內(nèi)容轉(zhuǎn)化為新的格式(例如將文本轉(zhuǎn)化為可視化圖表)、亦或?qū)ν菩袘?yīng)用新規(guī)章制度所產(chǎn)生的影響強(qiáng)人類的能力，推動(dòng)人類文明進(jìn)步。首席財(cái)務(wù)官(CFO)和財(cái)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者們應(yīng)該從現(xiàn)在開始制定戰(zhàn)略，思考生成式人工智能在未。生成式人工智能的定義和運(yùn)作方式。生成式人工智能具有以下?能夠創(chuàng)建原創(chuàng)內(nèi)容，如文本、圖像、音頻、代碼和視頻。到目前為止，這些類型的內(nèi)容僅能依賴人類的技能和專業(yè)知識(shí)?可以為企業(yè)和財(cái)務(wù)工作流程增加上下文情景感知能力，并模方式。生成式人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響“意義重大”。生成式人工智能以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力，而財(cái)務(wù)領(lǐng)域依賴于海量數(shù)據(jù)，因此利用生成式人工智能賦能財(cái)務(wù)是我們列舉了財(cái)務(wù)領(lǐng)域中適合進(jìn)行生成式人工智能驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的場(chǎng)景：財(cái)務(wù)計(jì)劃與分析首席財(cái)務(wù)官(CFO)可能面臨整合財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)和商業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并提供洞察建議財(cái)務(wù)首席財(cái)務(wù)官(CFO)追求效率提升、運(yùn)營(yíng)成本降低的同時(shí)注重改善工作體驗(yàn)財(cái)務(wù)管控首席財(cái)務(wù)官(CFO)可能不太相信人工但也許可以接受其完成報(bào)告初稿在極短的時(shí)間內(nèi)審查大量數(shù)據(jù)集，顯示即時(shí)且持續(xù)的數(shù)據(jù)趨勢(shì)，并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)。未來(lái)我們可能會(huì)看到生成式人工智能模型進(jìn)行高階場(chǎng)景和影響因子分析，在一次次的模擬過(guò)程中通過(guò)改變微小的變量，為領(lǐng)導(dǎo)者們提供有洞察力的靈感啟發(fā)，以朝著嶄新、高效和從而節(jié)省企業(yè)的時(shí)間并降低成本。生成式人工智能驅(qū)動(dòng)的“代理者”進(jìn)一步轉(zhuǎn)變了查詢和搜索的方式，未來(lái)可以根據(jù)個(gè)人需求和溝通偏好提供量身定制的內(nèi)容。生成式通過(guò)動(dòng)態(tài)生成新的標(biāo)準(zhǔn)化操作流程，捕捉流程中的細(xì)微變化，并使用經(jīng)過(guò)企業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型進(jìn)行對(duì)話交互問(wèn)答，從而支持內(nèi)外部財(cái)務(wù)報(bào)告初稿可在月末和季末為財(cái)務(wù)人員節(jié)省大量時(shí)間。生成式人工智能還可以用于自動(dòng)對(duì)賬、日記賬和財(cái)務(wù)合并等活動(dòng)，以勾稽財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確和衡等。生成式人工智能還可以協(xié)助財(cái)務(wù)人員起草定期的管理報(bào)告的數(shù)并且比從前更及時(shí)迅速發(fā)現(xiàn)成本、購(gòu)銷模式4生成式人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響首席財(cái)務(wù)官(CFO)需要更加警惕地預(yù)見并降低風(fēng)險(xiǎn)，這比以往任何時(shí)候?yàn)橹匾悇?wù)處理首席財(cái)務(wù)官(CFO)希望稅務(wù)職能有更高的靈活度和敏捷性，從而創(chuàng)造更多的值投資者關(guān)系利益相關(guān)者管理變得越來(lái)越復(fù)雜，不斷壓縮研究戰(zhàn)略信息的時(shí)間人工智能可以實(shí)時(shí)分析交易并立即發(fā)同步、持續(xù)的異常偵測(cè)。生成式人工智能可以監(jiān)測(cè)財(cái)務(wù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)湖之間的連接，及時(shí)向財(cái)務(wù)技術(shù)團(tuán)隊(duì)發(fā)出警報(bào)。未來(lái)隨著技術(shù)的發(fā)展，由生成式人工智能賦能的系統(tǒng)不僅可以標(biāo)記可疑活動(dòng)，還可以分析并實(shí)施響應(yīng)機(jī)制。這些系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)異常情況并主動(dòng)采取安全措施，例如創(chuàng)建操作報(bào)告、提供建議并務(wù)人員的工作更加靈活，使其能夠從事更具未來(lái)戰(zhàn)略導(dǎo)向的工作。生成式人工智能解決方案使稅務(wù)部門更好地整合并分析結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使其更貼近實(shí)際交易，并將其無(wú)縫地流入財(cái)務(wù)系統(tǒng)中。這樣一來(lái)，稅務(wù)部門可以更準(zhǔn)確地進(jìn)行稅務(wù)報(bào)告，發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題或差異，并及時(shí)采取相應(yīng)措施。生成式人工智能解決方案在未來(lái)可能會(huì)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化稅務(wù)計(jì)算、稅務(wù)文件生成(根據(jù)特定利益相關(guān)者和稅務(wù)機(jī)構(gòu)的要求進(jìn)行定制)，以及對(duì)新法規(guī)的影響進(jìn)行分析，從而使稅務(wù)部門新的挑戰(zhàn)、期望和利益相關(guān)方，投資者關(guān)系(IR)工作在未來(lái)可能會(huì)更加復(fù)雜且耗時(shí)。生成式人工智能模型可基于公歷史投資者關(guān)系材料，以及公開的監(jiān)管和經(jīng)濟(jì)信息，可以生成利益相關(guān)方材料的初稿，例如期間對(duì)比分析、財(cái)報(bào)電話會(huì)議提綱、業(yè)績(jī)發(fā)布和競(jìng)爭(zhēng)分析，甚至可能提供業(yè)績(jī)答疑的初稿。通過(guò)節(jié)省收集和輸入數(shù)據(jù)的時(shí)間，可以將領(lǐng)導(dǎo)者的注意力集中于戰(zhàn)略規(guī)劃，并向利益相關(guān)者傳遞一致且有5生成式人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響正如我們所知，生成式人工智能(GenerativeAI)可以帶財(cái)務(wù)與商業(yè)的轉(zhuǎn)型，這將需要前期在時(shí)間和金錢上進(jìn)行投資。根據(jù)Gartner的一項(xiàng)研究顯示，2022年受訪的80%的首席財(cái)務(wù)官預(yù)計(jì)在未來(lái)兩年內(nèi)將于AI領(lǐng)域展開更多投資。2而也有大約三分之二的人認(rèn)為，通過(guò)這項(xiàng)投資，他們的導(dǎo)者必須考慮從企業(yè)范圍內(nèi)使用生成式人工智能，并清首席財(cái)務(wù)官(CFO)和財(cái)務(wù)主管可以在動(dòng)關(guān)鍵高級(jí)管理層之間的戰(zhàn)略協(xié)作方鍵作用，從而更好地實(shí)現(xiàn)人工及應(yīng)用，并獲取更大的投資從制定合理的策略和實(shí)際用例開始，以良好治理且可訪問(wèn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試和學(xué)習(xí)。它6生成式人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響雖然未來(lái)一片光明，但生成式人工智能目前仍存在財(cái)務(wù)專業(yè)人士應(yīng)該考慮的局限性。偏差放大效應(yīng)人類在訓(xùn)練驅(qū)動(dòng)生成式人工智能的基礎(chǔ)模型的同時(shí)，也為工作帶來(lái)了固有的偏差。糟糕的樣本輸入會(huì)導(dǎo)致糟糕的數(shù)據(jù)產(chǎn)出。如果基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏差(例如人口群體的代表性過(guò)高或不足)，那么這些偏差可能會(huì)在生成的內(nèi)容中被放大，其結(jié)果與組織的其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)于依賴某些特定信息以進(jìn)行相應(yīng)的判斷，可能會(huì)對(duì)使用生成式人工智設(shè)計(jì)新的流程來(lái)消除偏差并優(yōu)化審計(jì)方法來(lái)追蹤用于生成內(nèi)容的數(shù)據(jù)的沿襲輸出的可靠性基礎(chǔ)模型可能會(huì)對(duì)提示產(chǎn)生不正確但自認(rèn)為可信的反應(yīng)。這些被認(rèn)作為模型的錯(cuò)覺，不正確的可伴隨著模型的持續(xù)學(xué)習(xí)而產(chǎn)生。不成熟的人工智能就像過(guò)度自信的人類：他們無(wú)法意識(shí)己什么時(shí)候會(huì)出錯(cuò)。這在簡(jiǎn)單的程序中不太可能會(huì)出錯(cuò)，但是當(dāng)問(wèn)題引入主觀性需要模型成不準(zhǔn)確內(nèi)容的潛在可能性會(huì)增加。人們預(yù)計(jì)這種情況會(huì)隨著時(shí)間的推移而改善。你可能希望限制初始使用以提高推理判斷的準(zhǔn)確性，進(jìn)而擴(kuò)展并縮放模型。也許有一天，模型甚至必須通過(guò)認(rèn)證測(cè)試才能提供與財(cái)務(wù)相關(guān)的洞但無(wú)論如何，財(cái)務(wù)主管們都應(yīng)該在驗(yàn)證和認(rèn)證內(nèi)容時(shí)保持警惕。信息安全今天大多數(shù)生成式人工智能應(yīng)用程序都不能保證數(shù)據(jù)的隱私。公共用戶使用的應(yīng)用程序?qū)F(xiàn)有許多企業(yè)最終可能會(huì)在安全環(huán)境中訓(xùn)練隱私模型以消除相關(guān)安全風(fēng)險(xiǎn)。無(wú)論如何，保護(hù)敏感的數(shù)據(jù)主權(quán)工智能在如何共享內(nèi)容方面不會(huì)使用自由裁量權(quán)。它也不一定遵循不同公司的政策和國(guó)家隱私法律法規(guī)，尤其是對(duì)于那些差異很大的跨國(guó)公司。例如，企業(yè)可能通過(guò)合同來(lái)限制他用戶控件可能會(huì)提供保護(hù)措施以限制對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)。7生成式人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響財(cái)務(wù)人才的影響盡管生成式人工智能在自動(dòng)化和增強(qiáng)流程方面具有極大能。作的推動(dòng)者轉(zhuǎn)變?yōu)闈撛诘暮献髡?。需要新心、批判性思維、團(tuán)隊(duì)合作等仍然不可缺。財(cái)務(wù)專業(yè)人員可能需要開發(fā)并強(qiáng)化流?如何設(shè)計(jì)提示(即提出好問(wèn)題)以獲得所需?如何確認(rèn)生成輸出的質(zhì)量和有效性，并隨著但同時(shí)也不能忽視它帶來(lái)的潛在威脅。生成式人工智能可能會(huì)徹底改變財(cái)務(wù)職能。領(lǐng)先的組。短期內(nèi)，生成式人工智能將實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)分析和報(bào)告的進(jìn)一步自動(dòng)化，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)緩解，并優(yōu)化財(cái)務(wù)我們無(wú)法預(yù)料的顛覆性改變。能夠適應(yīng)并主動(dòng)學(xué)習(xí)的首席財(cái)務(wù)官和財(cái)務(wù)主管將是未來(lái)的引領(lǐng)者。8生成式人工智能在金融領(lǐng)域的影響聯(lián)系我們以獲取更多資訊。領(lǐng)導(dǎo)合伙人，深圳財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型與績(jī)效管理服務(wù)德勤管理咨詢中國(guó)合伙人，上海財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型與績(jī)效管理服務(wù)德勤管理咨詢中國(guó)1.GoldmanSachs,“GenerativeAIcouldraiseglobalGDPby7%,”April5,2023.2.Gartner,“GartnerpredictsthreewaysautonomoustechnologieswillimpacttheFP&AandControllerfunctionsinFinance,”pressrelease,March1,2023.3.AndrewLaningham,“What’smissingintheconversationaboutgenerativeAIandjobs,”TheHarrisPoll,February6,2023.于德勤Deloitte(“德勤”)泛指一家或多家德勤有限公司，以及