数据要素产业
深度剖析|人工智能对会计行业的未来发展的影响
人工智能(AI)是近年来讨论地非常火热的问题。
其实到目前为止,几乎所有在财会领域已经涉及或应用的科技手段和数据分析手段,都属于BI(Business Intelligence)或者BIDA(Business Intelligence Data Analysis)的范畴,而不属于AI。
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。
简单来说,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)将事后监控转化为实时监控
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技术运用的报道,归结起来大致可以分为两种类别:
传统“财会电算化”的进阶版本
比如以自动操作代替原来的手工操作(例如壬华科技的“华票”和“壬华快报”),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。
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?
至少目前肯定是做不到的,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。
这不是坏事,这至少为当下的财会工作者争取到了一定的提升时间。
更直观、更具有参考意义的可读数据展示
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?
以下大概可以算是吧:
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。
但高级别的工作比如以基础岗位的工作结果为依据进行判断决策、并制订相应的策略等工作则超出了BI所能胜任的范畴。
与之相反的,对于基础岗位来说,无论是否发生AI技术的革命(没有AI也会有BI/CI/DI),迟早都会被汰换掉。
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?
在几千万财务人的竞争下,更多提升自己,转变能力,更新思维。才可能在面对新的财务变革和机遇下,作为一个有准备的人。
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。