何燕　谢小瑜　徐文萱　胡婷

摘要：人工智能对各领域的影响逐渐加深，其中包括会计行业。本文根据人工智能技术的阐述，探讨了人工智能的当前发展状况、未来趋势和相关争议。继而论述人工智能会计的发展现状，包括人工智能会计发展的必要性、各种人工智能技术在会计上的应用、各会计工作领域内人工智能的应用和对目前人工智能会计发展的评价。

关键词：人工智能会计;财务机器人

一、引言

随着信息时代的到来，计算机从传统的数值计算工具发展到能模拟人类智力活动并进行智能化处理的范畴。通过人工智能研究，可以辅助甚至代替人类的许多功能，包括识别、认知、分析、决策等等。人工智能会计用模仿人类思维的计算机系统，辅助人类完成会计工作。人工智能会计将逐步取代大量重复性、例行性的会计核算工作。未来，人工智能会计在会计领域普及之后，对会计人员的知识和专业技能的要求将有很大改变。会计人员应顺应时代变化，突破传统会计操作的局限性，学习更深层次的智能化操作并不断创新财务工作模式以应对人工智能时代的到来。

二、人工智能的发展现状及未来趋势

（一）人工智能发展历程简述

人工智能在20世纪五六十年代萌芽。1950年，“人工智能之父”阿兰·麦席森·图灵提出了“图灵测试”设想，他还预言智能机器的可行性。1956年的达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志。20 世纪 50 年代初，电缆控制的机器人出现，能行走和说出简单词汇。诺贝尔奖获得者西蒙认为他们已解决物质系统获得心灵性质问题的难题，这被称为“强人工智能”，认为机器有像人一样思维判断能力。20世纪60年代初，专家系统出现，现在专家系统发展到第四代。1997年计算机系统“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，这是人工智能发展的一个重要里程。2015年，当时最先进的人工智能系统在智力方面已经达到了4岁儿童的水平。2016年AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石，这一人机对弈点燃了人工智能市场。AlphaGo是人工智能围棋程序，具有自我学习本领，会搜索海量围棋对弈数据和棋谱，模仿人类下棋。至今，弱人工智能不断地迅猛发展，而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需科学家和人类的努力。

（二）人工智能的热门技术

深度学习是人工智能领域的一个重要应用分支，是不少投资人的喜好投资方向。其技术原理在于构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重，在这个网络中输出大量数据的情况下，网络处理并学习各种动作，如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重。系统调整权重通过如上过程，在成千上万次的学习之后表现超过人类。工业机器人通过深度学习能进行自主判断和动作，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。

计算机视觉将图像分析任务分解成小块任务，从图像中识别出物体、场景等。医疗成像分析能辅助医生进行疾病筛查和诊断，可以提高疾病预测诊治的准确度和效率。支付宝及网上自助服务利用人脸识别技术，自动识别照片里的人物，从而提取客户信息。目前在安防领域，以车牌识别、人脸识别为代表的图像识别技术已经相当成熟。

语音识别技术将语音转化为文字并对其进行识别、认知和处理以实现人机间自然语言通信。在语言学习软件中，利用语言识别处理技术，可以纠正、改进发音并改善口语。在医疗方面该技术用于医疗听写、语音录入病历。智能家居的声控系统、手机等电子设备上的虚拟助手，通过语音识别处理技术，了解主人的需求从而提供解决方法。

数据挖掘是指从海量数据中利用算法搜索其中隐藏信息的过程。知识发现就是从数据中对知识进行挖掘的技术。在大数据信息时代，数据数量和复杂度急速上升，可将数据挖掘和知識技术应用于网络、电脑、数据感应仪和记录设备的数据处理过程。因此数据挖掘有助于高速有效地管理和处理数据信息。

（三）人工智能未来发展趋势及争议

经过近60年的发展，人工智能已经取得了巨大的进步，但总体上全球人工智能还处于发展初期。人工智能的发展大致可以分为三个阶段，运算智能到感知智能，最后实现认知智能。目前出现的大多数弱人工智能基本实现了海量数据的运算，通过对海量数据的学习，运用其快速计算和记忆存储能力的优势来体现运算智能。在基本实现运算智能的基础上，人工智能正在向着更高层次的感知智能发展。感知智能可以让机器对自然界以及周边的环境有交互反应，能听会说、能看会认，即得到视觉、听觉、触觉等的感知能力。通过激光雷达等感知设备和人工智能算法，可以让自动驾驶汽车实现这样的感知智能。与人类相比，机器在感知世界方面拥有一定的优势——机器可以主动感知。目前感知智能并没有足够成熟，其发展势头被看好。认知智能需要在感知智能的基础上不断完善，其在目前无法达到，但是专家对其的构想具有一定的可行性。认知智能让机器可以像人一样，能够听懂人说的话，理解人真正的需要，学会构建知识图谱，能像人一样表达，一句话总结就是“能理解会思考”。而概念、意识、观念等都是人类认知智能的表现。未来我们可以期待，人工智能可以实现和人类一样甚至超越人类的感知智能和认知智能。

信息化和智能化时代的到来，使人的工作方式和性质发生改变。有观点认为人工智能万能，会对人类造成威胁。但主流观点认为信息化和智能化是人类可以依靠的生产工具，有助于人们实现将体力劳动和低端脑力劳动向高端脑力劳动转换，也就是对人的工作素质要求提高了。信息化和智能化使人、企业、国家更理性更智慧，但终究不能也不会取代人。不甘于和不适于这种理性转变的人将来会因为信息化和智能化而下岗。

三、人工智能会计的发展现状

（一）人工智能技术在会计上运用的必要性

我国中小企业财务核算存在的问题主要有以下四个方面：①资本运用能力不足，风险不易分散。中小企业规模小，没有足够的能力对资本投入有效使用，经营风险和资金控制风险不能分散。②内部管理制度不健全。中小企业往往忽略对财务各项指标和日常人员工作的管理，没有一套完整科学的管理体系，管理者过度集权。③财务岗位设置不合理。大多数中小企业财务人员往往一人担任多个财务岗位，业务交叉，职责不明，岗位之间制约性较弱，甚至将财务核算工作外包。④会计基础薄弱，现代化信息技术利用率差。中小企业普遍存在账簿混乱不清的现象，偷漏税较普遍。会计人员专业素质不高，没有将财物核算提高到管理分析层面。会计信息系统虽然基本普及，电算化水平中等偏低。

我国大中型企业财务核算存在的问题，具体体现为：①财务与业务信息不能充分共享和有效融合。在传统财务流程下，财会和业务人员分别保存业务流程信息，由财务管理部门汇总，再以企业财务报表形式呈现。该流程模式常导致财务业务信息在传递环节中不一致，使得财务管理者不能全面了解财务状况。②会计电算化仍是手工会计流程实质，效率不高。基于传统财务核算思想，会计电算化的应用虽然解放了大部分会计人员的劳力，但操作流程的本质仍只是将手工操作的流程转化为使用计算机的工作形式。③企业不够重视会计人员财务管理素质的培养。④税务核算质量不高，核算体系构建意识不强。

针对我国企业财务核算体系的问题，新信息技术时代下提出了“智能财务”概念。智能财务指的是财务流程智能化，包括基于业务与财务相融合的智能财务共享平台，基于商业智能的智能管理会计平台和智能财务平台。智能财务共享平台是智能财务的基础，该平台在大数据、云计算的技术基础上，连接企业内部数字化信息，实现了实时的业务与财务的一体化管理。智能管理会计平台是智能财务的核心，即创造企业的数据仓库，该数据仓库汇聚企业财务数据，通过数据挖掘进行分析处理，提供决策所需的实时、完整的财务数据。智能财务平台实现记账凭证处理、现金管理、存货管理、风险评估等方面的智能化。可以看出，人工智能技术能再造会计核算流程，企业财务问题的解决虽有赖于思想观念的更新、管理知识技能的提升，较大程度上也需要人工智能会计的运用与催化。

（二）各种人工智能技术在会计上的应用

至 2017 年底，国际四大会计师事务所和国内的金蝶、用友软件等公司陆续推出“财务机器人”软件和 “云服务财务机器人”。深度学习是财务智能机器人的基础技术应用。财务机器人不断被更新植入更新更全面的业务处理方式和知识思想的算法，能提供多场景全方位的智能财务服务。财务机器人采用数据挖掘技术，对各项财务比率分析，处理大量财务数据，建立复杂联合模型，分析模型结果，可得出财务预警信息。

财务机器人利用计算机视觉技术，人脸识别客户或具有特定权限的业务人员，为其提取相关数据或提供特定服务。更高性能要求的财务机器人应用语音识别技术，在为客户开具票据时可以自动识别说话人的身份，辨别和查找出对应的信息数据。OCR（光学字符识别）是一种图像文字智能识别技术，应用在会计领域可以帮助会计人员高效完成原始凭证录入工作。通过OCR技术识别原始凭证，能够自动提取出原始单据的数据、字号以及收付等信息并将信息进行分类，同时智能系统还能自动检测原始单据的错误信息。相比人工录入，借助OCR技术录入原始凭证，既节省了人力，又减少了失误率。

会计云服务，是通过“云计算”的服务器，对数据进行储存、数据分析和挖潜等服务，更加专业化和智能化地提取并审核会计信息。会计云服务通过对原始数据的处理，自动制作会计凭证，实时监控网上往来账目，并同步输出电子凭证;对数据处理后，再分类储存，对企业各部门会计信息分类并系统管理，加速各个部门会计信息的提取和跨部门会计信息的共享交换;同时导入外部信息，自动挖掘出与企业有关的信息，提升企业外部信息的利用效率。

（三）各会计工作领域内人工智能的应用

在审计工作领域，审计机器人可以模拟审计人员的日常基本操作，处理如填制底稿、抽样、发函等机械重复的初级审计工作。利用大规模的数据分析服务技术从海量数据中收集与审计对象相关的所有数据，系统再将财务数据和实际记录对比和核查，对业务进行分析评估，完成审计工作底稿。由此人工智能审计提高了审计工作的质量和效率，并且由抽样范围的扩大，一定程度上降低了抽样审计带来的风险。

在税务工作领域，利用财务机器人可以优化税务管理过程， 提升税务管理的工作效率。财务机器人能够从收集的财务数据中提取出基础税务数据，产生纳税申报表底稿，然后按照预定规则调整进销项税数据差异、税务和会计差异、预缴税金、固定资产进项税抵扣差异等，报表校验审核后，执行纳税申报表提交动作以完成纳税申报。财务机器人还能将增值税发票传送到税务机关查验平台检查其真伪， 同时反馈验证结果。

在成本核算领域，智能会计核算系统进行成本核算需要先通过业务活动的数据自动识别会计事项从而形成会计数据， 再利用计算机智能设计在一定程度内代替人进行有关会计判断， 依照有关确认和计量规则进行成本核算，自动产生记账凭证。

在财务管理领域，人工智能下的企业财务管理，预算管理系统、资金管理系统、财务及智能报表系统的应用，支持企业各级管理层的财务管理问题， 如高层管理中的融资、投资、利润分配、预算编制等微观管理决策、中层管理控制决策等， 例如在生产、成本、营销和库存等决策中的规划、管理和控制， 以及在基本工作层面的控制决策， 如生产决策、营销中的工作控制决策决定和库存决定等。

在决策领域，专家决策系统发挥了一定的作用。传统决策支持系统基于数据与模型，它与专家模块融合形成新型智能会计专家决策系统，不仅满足传统的会计决策要求，还能利用专家的知识经验，用启发式推理，并自动符号处理，提供给决策者一些认识型问题的解决思路并结果。相比传统会计决策方式，智能型会计专家决策系统的优越性体现在它能够更全面地考虑各种主观条件限制，科学处理纯认识型、非结构化决策问题，提高会计决策质量。

四、对目前人工智能会计发展的评价

有关专家认为，目前出现的“财务机器人”都属于弱人工智能，主要着力于解决财务会计流程手工操作的自动化问题。在我国应用的财务机器人实际是基于机器人流程自动化（RPA）平臺软件的一块应用软件。RPA 是一种使业务流程自动化的软件技术，它适合于处理财务、审计、人力资源及办公流程等结构化程度高的任务。企业使用RPA，用软件系统或“机器人”收集解读数据，进行事务与数据处理操作、激发回应、与其他系统通信等。这样一些结构化程度高又常规的手工业务流程由RPA来执行，财务人员和管理者可以转而处理高端管理事务。

目前，人工智能会计的主要功能包括：自动识别凭证、自动生成分录和编制财务报告等。目前RPA 不具有适时决策功能。一段时间后，即使 RPA有所发展，也不易达到迅速反应并提供候选方案的高端功能，这其中需要高层专业人员辅助。从目前进展看，要造出具有高层次管理者决策能力的强人工智能，也许需要10年时间。

参考文献：

[1]王玉英.浅谈我国大中型企业财务核算流程的建立[J].财会园地，2006（8）：177.

[2]何红，刘曦宇.浅析RPA在保险企业财务领域的运用[J].保险职业学院学报，2018，32（05）：62-65.

（作者单位：南京邮电大学管理学院）