独家解读人工智能对财务的影响.pdf

执笔人：周军赞 1 执笔人：周军赞 -1 - 引言人工智能终将颠覆现有的产业分工，新的协同平衡状态即将到达。距2 0 1 6 年 AlphaGo打败李世石已经过去 4 年。人工智能技术在很多业务领域的应用已达可用性要求。人工智能也正在颠覆财务行业，智能财务这个话题也是这两年的热门话题之一。但是，没有必要恐慌，这不是压死骆驼的最后一根稻草，而是推动行业前进的新动能。 01 人工智能，你现在到底有多智能？回顾一下我们成长的过程，当我们生下来，我们与生俱来地具备了感受这个世界的能力，视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉，然后开始了探索这个世界的旅程。执笔人：周军赞 -2 - 认知训练：小孩子在 2 -3 岁期间最会问的一个问题是“这是什么”，从世间具象的万物的识别到后续文字、数字、颜色、气味、温度等的辨别，就是认知训练的过程，我们从认知开始认知这个世界。认知认识和知道，能回答“此物是什么”。语言训练：我们的语言训练要略早于文字训练，是用语音符号关联事物，比如爸爸，妈妈，Daddy，Mommy。不同的语音符号有时候却代表同一事物。在 1 -2 岁阶段，我们还无法关联这个语音符号背后对应的文字。而有些声音符号并不直接关联文字，比如笑声。我们开心的时候不会说”我笑了“，一个笑声即传递了笑意。文字训练：文字符号是人类经过几千年用于方便沟通和传递信息固化下来的“视觉符号”。通过固化文字的发音和形状，我们形成了不断传承的各大语言体系。英语和汉语就是典型的两大语言体系。文字本身是没有逻辑的，从训练认知的角度，1 即仅代表1 本身，还没有任何抽象的指代意义。你可以理解为当小孩一开始认识 1 时，他并不明执笔人：周军赞 -3 - 白这个代表一个数学上的数量符号。逻辑训练：人类的逻辑能力是惊人的，也是一种与生俱来的能力。当然，我们真正赖以为生的是很多后天训练的逻辑能力，因果关系、推理、举一反三、数学计算等等这些都是我们在不断成长过程中学会的逻辑能力。专业训练：基于我们基础的感知能力、语言能力、文字能力和逻辑能力，我们由浅及深的开始学习各种专业知识，语文、数学、物理、化学等基础学科以及后续大学各专业学科，比如财务、计算机、医学；再后面则是更精细化的专业研究方向（博士研究方向、长期从事的工作研究方向）。赞哥语录：人是如何认识世界的：从一生下来我们就在主动或被动的训练下获得认知能力、语言能力、文字能力、逻辑能力。在成长过程中，基于这些基础的能力，我们会通过专业训练由浅及深地获得属于人类的高级智慧。执笔人：周军赞 -4 - 到今天为止，机器智能的能力应该说在很多领域已经超过了人类的能力，随着机器视觉、语音识别、语义分析等技术的持续深入，机器已经在感知能力和逻辑能力上远远超过人类，在语言和文字的使用上，也在不断接近人类的能力。我们每刻报销在2018年推出的人工智能发票识别技术上，就使用了机器视觉、语义分析、逻辑计算，这个过程就好比人类眼睛看到发票，然后识别文字，语义认知文字意思，把对应的金额数值进行数学计算。其实不管是人类还是计算机去识别一张发票中的内容，我们日常很习以为常的动作，却是上天赋予了我们这般神奇的能力。就这么一个技术，信息提取和处理的效率上比人类要提高10倍以上。执笔人：周军赞 -5 - 可以说，人工智能的智能水平在很多细分领域有些工作上的智能化能力已经达到甚至远超过人类的智能水平。只是这些被应用到的领域目前还比较有限而已。人工智能在很多细分领域的应用，将产生很多非常高效的机器人工作者，从而替代了我们人类的现有工作。但是替代不代表下岗，汽车时代没有了马车师傅，但却有了司机这个新岗位。赞哥语录：机器在很多细分领域的感知和逻辑能力上已经超过人类，比如每刻报销推出的人工智能发票识别技术，信息提取和处理效率高出人类10倍以上，但这并不意味着原先的工作者会失业，相反会投入到更有价值的新岗位。02 人工智能之不能人工智能的超能力，很容易带来恐慌。这种恐慌源自一些被不断传播的片面信息和有意包装的解读，对于大部分不了解人工智能的人来说，很容易产生莫名的恐慌。但是，人工智能不是万能的，并且留给人类的空间还非常大。人工智能到底有哪些工作做不了？我喜欢用点、线、面、体这个角度去整理工作中相关事物的关系。点是具体业务流程中的一个具体事项（例如财务的发票审核）；线是一个业务流程（例如费用报销的一个流程，涉及到多个角色，不同角色需要在不同的节点处理不同的事情）；面是针对一个业务体系的整体规划，例如费用执笔人：周军赞 -6 - 管团负责的费用管理；体是更高层面的，从具体业务的角度可以对应到公司战略、目标和团队管理。还是以费用报销为例，公司管理的战略是什么、目标是什么以及费用团队如何进行规划管理。越往高维的体系，更需要的是人类的沟通、协调能力，也更需要对业务的高度和深度理解能力以及对业务的设计能力。对于点这个层面的业务事项，被人工智能替代掉的概率是非常高的，但是对于在线、面、体这个层面的工作能力，人工智能在短期都很难逾超人类的能力。赞哥语录：人工智能之不能的领域：我喜欢用点、线、面、体四个维度来解释，对于点这个层面的基础重复性工作被代替率是很高的，而对于线、面、体这个层面的工作，人工智能在短期内很难逾越。执笔人：周军赞 -7 - 人工智能所不能替代的工作之底层逻辑是什么呢？人工智能的强项是基于信息化技术的信息处理能力。从上面的几个基础能力来看，感知能力、语言能力、逻辑能力、专业能力这四个角度看，现在主要突破的方向是感知能力和逻辑能力。所以基于语言能力的沟通管理工作是短期内无法被替代的。人类的感知能力天然是基于小数据的，而人工智能所获得的感知能力是基于大数据的，并且人类对于变化的感知能力要远远超过机器，所以在一些机器还无法去很好地感知的场景或者人类还无法提供大数据进行机器训练的场景，都是人类的优势战场。专业和专家级的人才拥有的复合知识，依赖多学科知识构建起来的决策系统，也是人工智能很难短期实现的。所以，人工智能在信息获取能力弱、连接人与人、专家经验以及业务和商业模式设计这些领域里是难以替代人类进行工作的。执笔人：周军赞 -8 - 赞哥语录：人工智能之不能的底层逻辑：人工智能的强项是信息化技术处理能力，因此，人工智能在信息获取能力弱、连接人与人、专家经验以及业务和商业模式设计这些领域是难以替代人类进行工作的。03 人工智能对财务领域的影响人工智能技术对财务领域的影响将是巨大的，将会推动行业内的新的产业分工，推升价值创造体系向上发展。严格地讲，这种变化是信息技术和人工智能共同带来的，毕竟人工智能也只是信息技术的一部分。财务业务的特点是基于人类制定的规则（例如会计准则），越往基础财务部分越是规则化、可标准化的；而越往业务和战略端是越不标准化也越易变的。基于此逻辑，得出的基本结论一点都不新奇，就是大部分基础的钱、账、税等工作将被信息和人工智能技术替代，这也是已经在发生的事实。执笔人：周军赞 -9 - 感知能力上的提升（例如发票识别）是人工智能技术落地的第一道门槛。后续，基于数据的领域知识模型构建而实现的智能化能力提升，将在数据数量和质量有了持续积累和提升后发挥更大威力。那时，决策型的工作将会变得更加简单。智能化技术的出现，也将产生一些新的岗位机会，例如这些信息化系统的管理员、培训师、产品经理、推广和销售人员。从企业内部看，将会增加一些新的岗位，但是总体的方向是降低了成本的。从社会的角度看，将走向新的产业分工的平衡态。赞哥语录：人工智能将推动行业内新的产业分工，推升价值创造体系向上发展，并且催生一批新的岗位。如财务基础岗位将会被代替，而信息化系统管理员的岗位将会增加，业务和战略端的决策工作也将在人工智能助力下变得更加简单高效。