周婧

在数字技术已经带给我们生活颠覆性改变的今天，人工智能在各个领域的融合应用越来越普及。本文以认知云计算、大数据和人工智能技术为起点，思考在数字技术不断发展的今天和未来，财务领域和CPA行业在这场技术革命中正在经历什么，即将经历什么，关键点是什么。数字技术本是中性的，数字技术带来的价值基于数据，也就是说数据可靠性是数字技术实现价值的关键。本文认为在财务领域，经济活动如何抽象为应用于人工智能的会计信息，如何组建甄选收集非结构化数据，将是实现财务领域人工智能进程中的关键问题。积极探索数字技术支持下的业财融合方案，帮助中小企业实现低成本业财融合，提高中小企业财务数据在人工智能应用中的可靠性，辅助推进整个财务领域的数字化进程，为人工智能在社会经济管理活动中的应用做好基础数据准备，是数字时代CPA应有的情怀和努力的方向。

一、认知云计算、大数据和人工智能技术

简单来说，大数据是云计算非常重要但非唯一的应用场景，而云计算则为大数据的处理和数据挖掘提供了最佳的技术解决方案，数据中心是云计算的基础设施，云计算和大数据为人工智能提供算力资源和学习数据。

云计算最初的目标是实现资源管理的灵活性，主要是管理计算资源、网络资源、存储资源三个方面。数据中心是云计算的基础设施，管数据中心就像灵活地为用户配置电脑：用户需要什么样的CPU、多大的内存是指配置计算资源，需要多大的带宽是指配置网络资源，需要多大的硬盘是指配置存储资源。灵活就是想啥时要都有，想要多少都行，空间灵活性和时间灵活性，也即我们常说的云计算的弹性。为了解决云计算的弹性问题，经历了漫长时间的虚拟化阶段和池化（云化）阶段。Vmware是最早实现虚拟化技术的一家公司，虚拟化技术需要人工指定虚拟电脑放在哪台物理机上并进行复杂的人工配置，所以虚拟化软件所能管理的物理机的集群规模都不是特别的大，一般在十几台，几十台，最多百台这么一个规模。随着用户增多，集群的规模越来越大，人工配置无法满足需求，工程师们开始开发调度器（Scheduler）来实现资源调度的全自动化，这个阶段称之为池化，或者云化，Vmware也开发了vCloud，并在私有云市场赚的盆满钵满。所谓私有云顾名思义，即用户自己买地建机房，自己买服务器，然后让诸如Vmware这样的云厂商把虚拟化和云化的这套软件部署在部署在自己这里。与之对应的公有云就是虚拟化和云化软件部署在云厂商自己数据中心里面的，用户不需要很大的投入，只要注册一个账号，就能在一个网页上点一下创建一台虚拟电脑，例如亚马逊的公有云AWS，国内的阿里云，腾讯云，网易云等。公有云的出现主要是基于资源的合理利用，比如阿里云需要创建大批的虚拟电脑来支撑双十一的电商应用，过了双十一再把这些资源释放出去干别的，实现资源的价值最大化。因为Vmware这样商用闭源软件实在太贵了， Rackspace和美国航空航天局合作创办了开源软件OpenStack，有了OpenStack之后，IBM，惠普，戴尔，华为，联想等等IT厂商都加入到这个社区中来，对这个云平台进行贡献， OpenStack成为开源云平台的事实标准。随着OpenStack的技术越来越成熟，可以管理的规模也越来越大，云计算基本上实现了计算资源、网络资源、存储资源管理的时间灵活性和空间灵活性。

计算，网络，存储我们常称为基础设施Infranstracture，管理资源的云平台称为基础设施服务IaaS（Infranstracture As A Service）。有了IaaS，实现了资源层面的弹性，接下来要解决的是应用层面的弹性，于是有了PaaS层用来管理应用层。简单来说解决应用层面的弹性问题就是要实现客户自有的应用自动部署，通用的应用不用部署，让用户少操心。用户自己的应用通过脚本（Puppet、Chef、Ansible、 Cloud Foundry，CloudFormation等）自动部署;通用应用不用部署，比如数据库、缓存等可以在云平台上一点即得。然而基于脚本的自动部署无法在不同的环境中快速迁移，比如在数据中心写好的脚本迁移到AWS上不一定能直接用，AWS上联调好的脚本迁移到Google Cloud上也可能会出问题，于是有了类似集装箱的容器（Container）解决方案，通过对应用进行打包和标准化实现应用的快速迁移。至此，云计算真正实现了应用层和资源层的完全弹性。

在云计算实现应用层面的管理的发展过程中，大数据应用成为越来越重要的应用之一，而大数据也发现自己越来越需要大量的计算资源。数据通常分为三种： 结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。结构化数据指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。非结构化数据指不定长或无固定格式的数据，如邮件， word 文档等;半结构化数据，如 XML， HTML 等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。数据本身不是有用的，但是数据经过处理和分析能得到有用的信息，信息包含很多规律，将规律总结出来，形成知识，把这些知识应用到实战并转化为巨大的价值，这叫智慧。比如沃尔玛超市通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。数据升华为智慧，需要经过收集、传输、存储、处理和分析、检索和挖掘五个步骤。当数据量很小的时候，一台机器就能解决，不需要云计算，当数据量越来越大，云计算则成为大数据的处理和数据挖掘最佳的技术解决方案。于是云计算人员把大数据平台集成在云计算平台里面，大数据平台作为PaaS（Platform as a Service）融入了云計算的大家庭。“网易猛犸”与“网易有数”两大数据分析平台就是在这个阶段逐渐成型的。

有了大数据平台，对于数据的处理和搜索已经没有问题了，但是过了一阵人们就不满足于信息仅仅被搜索出来了，人们想要告诉计算机人类的推理能力，告诉机器各种专业领域的知识，希望机器能基于深度学习，从大量的数据中发现一定的规律，拥有人类智能。对于人工智能的理解因人而异，作为注册会计师，也许我们不需要深究人工智能如何实现深度学习的技术问题，但我们应该去了解技术的发展逻辑，才能更好地认知数字技术能做什么，数字技术的发展将把我们带去什么样的未来，在财务领域需要如何表达才能让机器正确地深度学习，注册会计师以及注册会计师行业应该为这个数字时代做些什么？

二、数字技术下的财务领域思考

通过对数字技术的了解，我们已经不难理解云计算正在带给我们财务领域的改变，比如企业不再需要购买财务软件安装于购买的服务器及客户端上，只需要按需购买云服务，节省大量的基础设施投资和管理维护费用的同时享有更专业的技术人员的管理和维护服务，灵活应对业务模式和规模对信息系统的要求，提高沟通效率和管理效率。大型企业可以构建数据共享中心、大数据分析平台，实现实时获取会计数据，促进业财融合，充分挖掘财务数据价值，提高经营决策的精确度。

云计算和大数据平台的普及和应用势必会不断地优化企业的管理效率，然而我们仍然需要思考，技术本身是中性的，技术带来价值的基础是什么？如前所述，将知识恰当地应用于实践并产生巨大的价值是一种智慧，知识是规律的总结，规律来源于数据的分析和处理。即我们可以总结为：无论是大数据还是人工智能技术，实现价值的基础是数据，继而我们会思考另外一个问题：数据的价值怎样衡量？或者说怎样的数据是可靠的，是可以通过分析处理总结实践而实现价值的？通常我们把数据分为结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，且不谈非结构化数据如何分析的技术问题，先从我们在会计核算中形成的结构化数据的角度出发来思考数据的可靠性问题。

北京工商大学谢志华教授在《财务会计人员职业技能框架》中提到：用感性思维认知世界，用抽象思维通过“语境转换”准确地表达世界，用批判思维进行完善性地创新世界，是学习的三个层次。在用批判性思维重新认识财务管理的时候，现有的“会计确认和计量”、“对外报告”、“对内报告”尚存在一定的缺陷，未能全面精确地表达我们正在飞速发展的新时代经济。比如：会计确认和计量在资本保全上是站在历史成本价的角度，而不是按购买力评价不变的价格角度;对外报告仅披露过去而未披露未来，仅披露结果而未披露原因，仅披露部分而未披露全面，仅披露整体而未披露细节，仅披露价值信息而未披露业务信息等。无论是结构化数据还是非结构化数据，从大数据分析的角度发现规律是为了辅助决策，从人工智能的角度大数据是机器深度学习的资料，无论是辅助决策还是作为学习资料，数据的可靠性显而易见成为了摆在我们面前需要长期探索和完善的一个课题，即将经济活动抽象为应用于人工智能的会计信息的规则的合理性，和非结构化数据的组建甄选收集，将是实现财务领域人工智能进程中财务专家们肩上的重任。

三、数字技术下的CPA行业思考

CPA作为能广泛接触企事业单位组织并为其提供财务专业服务的行业，在这场技术革命中肩负着紧跟技术发展不断开拓创新的行业责任。

在传统审计业务上，鼎信诺、中普等审计软件开发了云审计服务提供给会计师事务所，“众包审计”也在行业内被越来越多的人接受和期待。李慧芳在《云计算环境下云审计的系统设计与实施》中提出了这样的云审计系统架构：

在针对使用云平台的被审计单位进行审计时，审计人员通过审计端向审计云A提交审计请求，审计云A通过分析向云平台B发送采集指令，被审计端接收到云平台B的指令后，根据指令要求将相关信息传输到云平台B，A和B两个独立又相关的审计云平台完成数据交换，审计云A对数据进行初步整合、处理、分析后将结果发回审计端。通过云审计平台将优化审计数据采集与挖掘、审计资源调度与配置、审计环境分析与业务执行、审计信息的决策与指挥等业务流程，但同时由于云计算技术的复杂性，云计算和审计技术结合将给审计行业带来的怎样颠覆性的变革还难以预知，在云计算技术的基础上“众包审计”能否打破会计师事务所的组织边界或以怎样的方式去重组资源，是我们需要积极探索和创新的方向。秦荣生教授也在《数字经济时代的CPA行业发展趋势》中提到：数字经济时代要求CPA拥有数字化思维与技术和方法，从利用信息化进行审计转变为信息安全审计，从事后审计转变为实时联网审计，从抽样审计转变为大数据全面审计，将危险品的存货盘点转变为虚拟现实方法，对大量核查实行智能化核查，只有这样才能将审计工作的作用充分发挥并使审计执业质量得到合理保证。

在咨询业务上，CPA会更深入地了解企事业单位的经营管理，回到数据可靠性的问题，相对于大企业，中小企业更需要提高财务数据可靠性。在中国社科院举行的庆祝改革开放40周年系列智库论坛上，全国政协经济委员会副主任刘世锦指出我国的中小企业贡献了50%以上的税收，60%以上的GDP，70%以上的技术创新，80%以上的城镇劳动就业，90%以上的企业数量。不管是神经网络、遗传算法还是专家系统，人工智能要对整个经济规律进行准确的表达，需要基于这些微观数据，一个经济细胞数据不可靠可能不是那么重要，但是如果大量的经济细胞数据都不可靠，输入人工智能系统后的学习偏差会完全偏离现实。现实中为中小企业提供服务的通常情况下是中小型会计师事务所，所以这场技术革命的推动不仅仅依赖于像德勤、安永这样实力强大的四大会计师事务所，中小事务所在这场革命中也应起到积极的推动作用，但是通常中小型会计师事务所少有接触到能运用到云计算、大数据、人工智能技术的大型企业，对数字技术的认知相对于大型会计师事务所是有限的，如何才能为广大的中小企业提供具有数字思维的业财融合建议，辅助中小企业为财务领域人工智能的发展提供可靠的数据，解决这一问题的过程会像人工智能技术的发展过程一样漫长曲折且结果尚不能得知，但就像有无数工程师探索人工智能技术的发展一样，也会有诸多的财务专家会积极探索如何解决中小企业数据在人工智能技术应用中的可靠性问题。

四、结语

尽管可以预知数字技术的成熟还有很长的一段路要走，尤其是人工智能技术究竟能发展到什么程度，未来作为人类的意义何在，我们现在还无法定论，但云计算和大数据的发展可以说已经给我们的生活带来了颠覆性的变化，人工智能技术的发展已成为必然的趋势。人工智能是一门独特的学科，允许我们探索未來生活的诸多可能性，它不仅仅是技术，它是技术与各个领域的融合。我们必须顺应数字时代的技术变革，并积极参与到这场变革中，也许我们可以从Xen、KVM、OpenStack这些开源软件带给云计算技术突飞猛进的发展中得到一点启发：我们需要更开放的心态。比如发展众包模式审计，突破事务所组织界限在区域范围内甚至整个行业范围内重组资源和融合交流，通过人员、知识、业务、技能等资源的交流共享提升行业整体的执业能力。关注整个行业的发展，整个行业执业能力的提高，积极探索数字技术支持下的业财融合方案，帮助中小企业实现低成本业财融合，提高中小企业财务数据的可靠性，辅助推进整个财务领域的数字化进程，为人工智能在社会经济管理活动中的应用做好基础数据准备，是数字时代CPA应有的情怀和努力的方向。（作者单位：四川德文会计师事务所有限公司）