智能财务-财务智能化

智能财务培训专题——人工智能在财务中的应用目录人工智能概述人工智能对财务的影响人工智能在财务领域的实践运用财务机器人一、人工智能概述人工智能概念人工智能特征人工智能分类人工智能产业

2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”

从2017年开始，人工智能连续三年被写入中国政府工作报告1.1人工智能概念

人工智能（AI），即人工打造的智能，旨在通过研究人类思维方式，归纳人类思考规律，是计算机通过深度学习，能够模仿人类的思考方式，实现人脑的部分功能，替代人脑解决特定问题。——深度学习：机器学习的一种，通过模式分析方法，建立能够模拟忍耐进行分析学习的神经网络，实现机器智能化1.2AI系统特征（1）自适应和自我学习可以根据外部环境任务和输入数据的变化自主调节参数并更新优化模型（2）扩展性与灵活性可与云、端、人等进行数字连接，实现机器的进化迭代（3）自动化机器自动生产，强调的是大规模的机器生产（4）智能化机器的柔性生产，强调机器能够自主配合人的工作，适应环境的变化AI与大数据：大数据类似于大脑中的记忆和存储的海量知识，是学习的原料AI与云计算：云计算充当大脑，完成对知识进行消化、吸收及再造的任务1.3云计算、大数据与AI※AI离不开大数据，更需要云计算来完成深度学习1.4人工智能分类（1）弱人工智能：突出人工智能的工具性，借鉴人类的某些智能行为，减轻人类在某些领域智力劳动的负担（2）强人工智能：强调“人造智能”，意在研发出具有心智和意识，能够按照其心智和意识进行行动的人造物或机器（3）超人工智能：同样强调“人造智能”，甚至可能造成人工智能对人全面的超越和替代主流观点：人工智能是人类的辅助，不是替代或超越人工智能1.5人工智能产业基础层——基础层负责提供支撑AI的设施和方法，是AI发展的基础，主要包括芯片、传感器、算法、大数据等，其中大数据、计算能力和算法被视为拉动AI发展的三驾马车，缺一不可。大数据：AI发展的基础，是计算机模仿人类思考所需的“原材料”。优质的数据能够提高深度学习效率，构建“护城河”，如科大讯飞的方言数据计算能力：衡量计算机硬件的性能，是AI发展的核心动力。现实应用中需要解决的具体问题越来越复杂，AI算法对硬件计算能力的需求近乎无止境（当前芯片技术、云计算技术无法满足需求）。算法：一系列解决问题的清晰指令，是AI发展的领航图。通过一个算法，能够对符合一定规范的输入，在有限的时间内获得所要求的的输出。不同算法，代表不同解决方案，可能需要不同的时间、空间或效率来完成同样的任务技术层——是整个AI的核心，代表的是基于现有AI算法的具备扩展性的基础性技术，包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理技术、知识图谱等语音识别：机器接受、解释、理解或执行口头命令的能力，能够将音频数据转换成文本数据，如微信语音计算机视觉：模拟人类眼镜，对图像或视频信息的处理，被广泛用于动态人脸识别、人像库实施检索、证件识别等，如无人驾驶自然语言处理技术（NLP）：模拟人类对语言的理解和掌握的技术。理解语言的具体含义和语境，理解句子的意图和上下文含义知识图谱：以图的形式揭示事物之间联系的语义网络。通过整理总结执行任务需要知识，建立知识间的关联关系，如智能翻译※NLP与知识图谱的使用场景一致，相互支持。知识图谱的构建离不开NLP对自然语言信息抽取，而NLP的应用也需要知识图谱的关联分析和推理能力应用层——是AI技术在各行业中的实践应用，是技术和场景结合的落地环节。应用层公司的产品覆盖了行业的方方面面，包括安防、金融、教育、医疗、交通、零售、农业、广告营销、商务服务、机器人。1.5人工智能应用风险机器反噬风险可能出现一种机器之间能理解但人类无法理解的语言，从而被迫走上“超人工智能”，“机器凌驾人类”网络安全风险黑客可能通过漏洞控制AI算法，实现信息篡改、硬件操纵、盗取数据等，造成安全隐患。结构性失业风险替代低附加值人工劳动，导致结构性失业，而被替代人多属于社会偏底层的群众，造成贫富差距拉大，社会动荡道德伦理风险消费者信息骚扰、隐私泄露；AI设计者的价值导向和行为偏好反映在算法中，进而演进为算法歧视，包括种族歧视、暴力倾向。二、人工智能对财务的影响2.1降低财务工作强度简化财务流程，代替大量基础性工作工作重心：会计信息录入、整理等→会计信息的筛选、分析、审核2.2提高财务工作准确性减少筛选、录入环节的人为失误，实时提示与预警错误扩展财务可分析的数据范围，实现全覆盖，降低财务风险2.3提高财务智能化水平——机器深度学习，加强财务数据智能化的分析和应用，帮助财务人员进行智能决策智能财务应用的三个发展层次：基于既定规则的自动化，如财务机器人的自动对账、智能报告基于对话式用户界面的数字助理，主要特征是语言交互和人机协作基于深度学习的企业大脑，典型场景是以大数据为基础的智能决策和风险内控三、人工智能在财务领域的实践运用财务管理对AI的应用与需求最为广泛——OCR（光学字符识别技术）：计算机视觉的一种，能够利用光学设备（摄像机、扫描仪等）将纸质文件上的文字转化为图像，再通过算法将其转化为计算机能够识别的和分析的编码3.1OCR技术辅助财务审核利用OCR获得文本高度格式化的单据内容→利用相关算法实现单据的智能化审核智能审核报销系统报销系统——NLP技术可以快速处理海量的非结构文本信息（如业务合同、企业制度、相关法律等），提高处理多数据源的审查分析能力，替代人工的文本阅读和信息提取工作，实现全面审查（抽样→全面审查）3.2NLP技术在智慧审计中的应用NLP提取合同文本信息利用算法将合同信息与外部信息对比判断合同条款是否符合规定识别出高风险的进行重点审计——知识图谱对知识进行学习和开展推理能力，建立复杂的关系网络和实现更高效的关联查询3.3知识图谱协助供应商管理招标阶段利用知识图谱，自动审查投标企业的基础信用，排除不合格企业追溯历史交易记录、股权关系等，识别招标黑名单的禁入企业利用隐藏关联方投标分析审核，防止供应商关联企业违反投标问题管理阶段利用知识图谱自动更新供应商相关信息，实现供应商及其关联关系的维护管理，出具供应商分析报告，提前识别风险四、财务机器人财务机器人是RPA技术在财务领域中的应用，能够在企业财务流程中的特定环节代替人工操作和判断，提高业务处理的效率和质量共同点：都能在一定程度上替代原有的人工劳动4.1财务机器人与人工智能财务机器人（RPA技术）——只能依靠固定的脚本执行命令，并进行重复、机械性的劳动，只解决财务服务问题人工智能（AI技术）——具有自主学习能力，可以通过大数据不断矫正自己的行为，有预测、规划、调度以及流程场景重塑的能力，能够解决财务决策问题VS※RPA不是AI4.2财务机器人的功能数据的收集与记录自动抓取企业内外部系统的数据，实现全面无遗漏、准确无错误、效率高平台的上传与下载自动登录，进行数据的上传与下载，完成数据与文件的自动接收和输出数据的校验和分析按照既定规则核对财务数据，从多口径、多方面相互验证，预警异常数据信息的监控与输出对供应商、客户、员工的相关事项可以进行自动监控和信息发送辅助财务人员完成交易量大、重复性高、易于标准化的基础业务，从而优化财务流程，提高业务处理的效率和质量，减少财务合规风险，使资源分配到更多的增值业务上。4.3财务机器人的优劣势优势1：提升运营效率处理速度快；不受情绪、体力和劳动时间的影响优势2：促进财务转型从低附加值工作转向高附加值工作优势3：操作稳定、成本低廉局限1：无法处理异常事件可以预警，但无法处理局限2：无法智能应对变化需要根据业务或流程变化，修改机器人工作的规则，对财务人员提出更高的要求4.4财务机器人的应用场景要求1：大量重复RPA有必要要求2：规则明确RPA有可能※财务机器人被广泛应用在财务流程中，包括费用报销、采购与付款流程、销售与收款流程、存货管理流程、报表制作流程、税务管理流程、固定资产管理、档案管理等（1）费用报销流程报销单据接收：对单据自动识别、分类汇总与分发传递，自动生成格式化报销单并发起审核申请报销智能审核：嵌入费用报销系统，自动执行审核操作，如真实、合理、必要等自动付款：通过审核后自动生成付款单，根据付款计划自动执行付款操作，等待人人批准账务处理及记录：自动生成凭证与日记账记录（2）采购与付款流程请款单审核：扫描请款单并识别相关信息，自动录入ERP系统，并进行校验，审核请款单的真实合理性采购付款及账务处理：自动提取付款信息，并提交资金付款系统进行付款操作，自行报酬银行回单、记录现金日记账等账务处理供应商对象：对账期，自动向供应商发送对账提醒通知，并自动更新订单状态和发货状态查询（3）税务管理流程纳税申报准备：机器人自动登录企业账务系统，导出税务申报数据基础涉税数据核对校验：通过已定规则调整税务差项、校验和核对纳税申报：自动生成申报表，并在税务局端系统自动填写申报表涉税账务处理及提醒：自动完成分录编制、递延所得税计算等入账处理增值税发票开具：自动操作专用开票软件开具发票发票验证：基于票面信息自动校验真伪，与国税查验平台进行验证和认证，并反馈、记录结果（3）税务管理流程关账：期末自动进行关账工作，如盘点、对账、暂估入账等。如发现异常，发生预警；无异常，则自动账务处理出具单位报表：