对会计的影响
Q1：在热潮中，您关注到了会计人员有什么反应？您如何看待这样的反应？
2022年底横空出世的，是继和之后在极短的时间内引爆全球的又一个里程碑式的人工智能系统，与和在短期内仅影响部分行业不同，对大多数行业的影响将是迅速和深远的，其中对教育、咨询、数据分析和搜索引擎等行业或细分行业的影响将会尤其显著，比尔·盖茨甚至认为中的人工智能技术对人类的影响将不亚于互联网和PC机。
作为最热衷于探索新技术应用的专业群体之一，会计人员对的反应可以说是非常迅速和热烈。尽管我们大多数会计人员目前还无法通过的Chat网站（）直接访问系统，难以亲身体验其强大的对话功能，但会计朋友圈中有关与进行专业对话的情景文章已日渐增多，讨论技术特点以及对会计职业影响的帖子更是充实于自媒体空间。当然，出现这样的反应极为正常，它一方面反映了会计群体强烈的求知欲，同时也反映了会计人员对自身职业发展浓厚的忧患意识。
Q2：您如何看待为代表的AI技术在会计方面的应用前景？
众所周知，只是众多已面世的AI系统中的一个典型代表，是一个大型的语言模型和一个能基本通过图灵实验的智能对话机器人，背后的核心是生成式AI技术，具体包含有“自注意力机制、预训练语言模型、双向预测架构、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等”，使之“可以生成高质量的文本，并对文本进行翻译、摘要、问答等多种任务”（注：信息来源于作者与的对话）。
由此可见，解决问题的核心能力取决于原始数据的来源、语料库的规模、所获数据的权威性和完整性，以及生成算法的智能程度等等。就目前所掌握的情况，系统中所收集的会计类数据，尤其是相关中文数据偏少，且收集的截至时间是2021年，因此实际解决问题的能力有限。随着语料库中会计类数据的增加以及生成算法的优化，或类似的AI系统可以为广大的会计人员提供一个极具参考价值的专业知识库，可以帮助大家完成非创造性的、基于文本的工作任务。
Q3：这样的应用将对会计人员的职业发展带来什么样的冲击？需要做什么样的准备？
很多权威机构曾就人工智能对职业的影响进行过深入的研究，这些研究的结论对类似这样的系统完全适用，总体而言，未来一些重复性的会计工作将会被人工智能系统所取代。由于仅是一个自然语言处理系统，因此它对会计人员的影响主要将表现在财务数据处理和会计报表生成等方面，但可以肯定的是，一些需要创意性和抽象性思维（如会计准则的研究和制订、企业盈利模式的创新）以及高度社交智慧和谈判技巧（如与投资者的交流、与供应链上利益相关者的博弈）等方面的工作短时间内不会被AI取代。
根据智能财务研究院的研究，在未来很长一段时间内，会计行业将会采用“人机协同工作模式”，即人类工作者和人工智能程序将共同完成日趋复杂的会计工作，最终会呈现出“人机协同共生”的局面。因此，会计人员必须积极拥抱新一代信息技术，在积极培养自己创新思维和人文素质的同时，善于借助于类似于RPA（IPA）、这样的智能系统，不断提高工作效率和效益，这样才能在职场上立于不败之地。
与的部分对话实录
你知道智能财务研究的情况吗？
是的，我知道智能财务研究的情况。智能财务是指使用人工智能、机器学习和数据分析技术来提高财务决策的质量和效率。这是一个非常活跃和快速发展的领域。
在这个领域中，研究人员正在开发和改进各种 AI 模型，以帮助企业做出更明智的财务决策。例如，一些研究正在开发预测财务指标的模型，以帮助公司更好地预测未来财务表现。另一些研究则正在开发用于识别财务欺诈的模型，以帮助公司更快地发现和应对欺诈行为。
智能财务的发展也受到了数据和技术的支持。随着数据变得更丰富和更容易访问，以及计算能力的不断增强，智能财务技术将继续发展和改进。
总的来说，智能财务是一个非常有趣和有前途的领域，将继续受到广泛关注和投资。
智能财务研究最好的机构有哪些？
智能财务研究是一个新兴的领域，因此没有一个明确的最佳机构列表。但是，下面是一些可以考虑的顶尖机构：
MIT Sloan of ：这是一所世界顶尖的商学院，在智能财务领域也有很多杰出的研究。
：这是一所顶尖的商学院，在财务领域有很多有影响力的研究。
of ：这是一所顶尖的商学院，在财务科技领域有很多有影响力的研究。
：这是一所世界顶尖的商学院，在智能财务领域也有很多有影响力的研究。
at the of ：这是一所世界顶尖的商学院，在财务科技领域有很多有影响力的研究。
这仅仅是一个小样本，在全球范围内还有许多其他高水平的大学和研究机构在研究财务科技和智能财务。
MIT具体有哪些研究成果？
MIT Sloan of 是一所世界顶尖的商学院，在智能财务领域也有很多杰出的研究。以下是一些MIT Sloan在智能财务领域的具体研究成果：
机器学习与财务预测：研究人员在这方面进行了很多有影响力的工作，探索了如何利用机器学习算法来改进财务预测。
财务技术与投资组合管理：研究人员在这方面的研究成果包括了探索如何利用财务技术来提高投资组合管理效率的方法。
自然语言处理与财务报告分析：研究人员在这方面的研究成果包括了探索如何利用自然语言处理技术来自动分析财务报告的方法。
财务数据科学：研究人员在这方面的研究成果包括了探索如何利用数据科学技术来改进财务决策的方法。
这些仅仅是MIT Sloan在智能财务领域的一些研究成果的样本，它在其他财务领域的研究也非常出色。
请问有哪些智能财务相关的著作可以推荐？
以下是一些推荐的智能财务相关的著作：
” and ” by Mark
” in , and : and ” by K.
“The of : How Will the ” by A. , R. Li and M. Yang
“Smart : A Guide to Using in and ” by B. and M. Amin
“AI in and : A Guide” by K. Y. Tan and B. F. Tan
这些著作都探讨了人工智能在会计、审计和税务领域的应用和挑战，以及智能财务如何影响会计行业的未来。如果您对智能财务感兴趣，这些著作可以作为您了解该领域的良好起点。
请问的核心技术有哪些？
是一种大型语言模型，由开发。它的核心技术包括：
自注意力机制：通过分析文本中的不同单词和语句，自注意力机制可以理解文本的语义和上下文关系。
预训练语言模型：是基于预训练语言模型的，它利用大量的文本数据来训练模型，以理解语言的语法和语义。
双向预测架构：采用双向预测架构，即预测文本的下一个词和前一个词。这使得它可以在生成文本时更准确地理解文本的上下文。
卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）：是基于CNN和RNN的，这两种算法都可以捕捉文本中的语言结构和语义。
总的来说，是一种多层的深度学习模型，通过结合多种技术，它能够生成高质量的文本，并对文本进行翻译、摘要、问答等多种任务。
后面的语料库有多大？
是由 开发的，具体的语料库大小信息不是公开的。不过， 是一个大型语言模型，它在训练过程中使用了数以十亿计的句子作为训练数据。这使得它可以生成高质量的文本，并且具有很强的语言理解能力。
的最新数据是什么时间的？
的数据截止到了 2021 年。因此，如果您想了解更新的信息，请注意它可能不是最新的。
数据来源是哪些地方？
是由 训练的，数据来源于互联网和公共数据库。这些数据涵盖了广泛的主题，包括历史、文化、科学、技术等。它们包括了各种形式的文本，如新闻文章、社交媒体帖子、网页、图书等。数据是由人工或自动抓取的，并经过严格的清洗和处理，以确保数据的质量和准确性。
怎么保证数据的权威性？
在数据的收集和处理过程中采取了一些措施来确保数据的权威性。这些措施包括：
数据源多样性： 收集了多种不同类型的数据来源，包括新闻媒体、政府机构、学术机构等，以确保数据的多样性。
数据清洗：在收集数据后， 对数据进行了严格的清洗，以确保数据的准确性。
人工校对： 让专业人员对数据进行了人工校对，以确保数据的正确性。
定期更新： 定期更新数据，以确保数据的及时性和权威性。
这些措施有助于确保 使用的数据是高质量、可靠、权威的。然而，即使如此，由于 AI 模型的限制，您仍然应该对 给出的信息进行核实和评估。
如果数据有冲突，请问如何判断谁是正确的？
不能保证语料库中的数据是完全正确的，但是他们会尽力保证数据的准确性。如果出现冲突的情况，他们会根据多种来源，以及专业人员的意见，来评估哪个数据是正确的。
需要注意的是，模型并不是无所不知，它只是根据训练数据，使用神经网络技术，自动生成了回答。因此，请不要完全相信模型的答案，并结合其他资源进行更进一步的核实和判断。
作者：刘勤，上海国家会计学院 教授 博导、智能财务研究院 院长、中国会计学会会计信息化专业委员会 主任委员
相关文章
