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【摘要】人工智能已在各行各業中得到普遍應用，而在會計領域的應用處于初始階段。文章介紹了人工智能的涵義及其發展歷史，論述了人工智能在會計領域應用的條件，并深入研究了人工智能在會計核算的語音輸入智能、憑證核對驗證的機器視覺、大數據財務分析、智能財務風險控制和提供精準預測方案等應用場景。

【關鍵詞】人工智能；智能會計；應用場景

目前，互聯網、云計算、大數據、區塊鏈、人工智能等數字技術不斷涌現，特別是人工智能技術得到了飛速發展和廣泛應用[1]。人工智能無時不在、無處不在，涉及工作、生活的每一個方面。所有人都已經，或者即將迎來自己的人工智能頓悟時刻。在2020年2月14日中央全面深化改革委員會第十二次會議的重要講話中指出：“要鼓勵運用大數據、人工智能、云計算等數字技術，在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面更好發揮支撐作用。”的講話，為人工智能在各行各業的應用指明了方向。因此，研究人工智能在會計領域中的應用，是理論和實際工作者應共同加快推進的方向。

一、人工智能的概念及其發展歷史

人工智能，可以理解為“人工”和“智能”的組合[2]。“人工”泛指人造的、人為的，不難理解。“智能”的涵義是指從感覺延伸到記憶再深入到思維的過程，思維產生了行為和語言，將行為和語言的優化與提高過程稱為“智能”。關于人工智能（ArtificialIntelligence，縮寫為AI）的涵義，專家們有不同的表述。美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授認為：“人工智能是關于怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”[3]美國麻省理工學院溫斯頓教授對人工智能的概括是：“人工智能是研究計算機去做只有人才能做的智能工作。”[4]以上兩位專家的論述，反映了人工智能概念的基本內容和基本思想。可以這樣說，人工智能是研究人類智能活動規律的科學，研究具有智能功能的人工系統去完成人才能勝任的工作。1956年夏，美國達特茅斯學院的麥卡錫、明斯基等科學家探討如何“用機器模擬人的智能”，首次提出了“人工智能”這一概念[5]，標志著人工智能學科的誕生。人工智能原來是計算機學科的一個分支，與基因工程、納米技術并稱21世紀三大尖端技術。目前，人工智能是一門交叉學科，是自然科學和社會科學緊密結合的學科。人工智能在最近20年得到了迅猛發展，廣泛應用于很多學科領域，并取得了顯著的進步和成果，已逐步成為在理論和實踐上都自成體系的一個獨立的學科。人工智能就其本質而言，是對人的思維過程的模擬。人工智能不是人的智能，但可以像人一樣思考。對人的思維模擬有兩種途徑：一是功能模擬，不是模擬人腦的內部結構，而是從其思維功能過程進行模擬；二是模擬人腦的內部結構，按照人腦的結構機制，構建出“類人腦”的人工智能機器。目前，人工智能是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維過程的模擬。人工智能可以分為弱人工智能和強人工智能。弱人工智能是指并不真正擁有智能，也不具有自主意識的智能機器。這些智能機器不擁有推理（Reasoning）和解決問題（Problemsolving）的能力。目前，全世界都處于弱人工智能時代。強人工智能是指是有思維、知覺，具有自我意識的能獨立思考問題并能提出解決問題方案的智能機器。這些智能機器擁有推理（Reasoning）和解決問題（Problemsolving）的能力。強人工智能可以進一步分為：（1）擬人的人工智能，即像人的思維一樣思考和推理的智能機器。（2）非擬人的人工智能，即具有與人完全不一樣的思維、知覺和意識，擁有與人完全不一樣的推理方式的智能機器。弱人工智能時代已經到來，但強人工智能的到來還面臨著各種嚴峻挑戰。人工智能實際應用領域很廣泛，包括語言和圖像理解、專家系統、智能控制、機器視覺、人臉識別、指紋識別、虹膜識別、視網膜識別、智能搜索、自動規劃、遺傳編程等。近年來，人工智能開始融入人們日常生活，成為一種新型基礎設施。

二、人工智能在會計中應用的條件

不少人把人工智能僅僅當作一項技術，實際上，它是一套軟硬件結合的復雜應用思維和方法。硬件是各種各樣的傳感器和芯片，軟件則是算法。基于科技界對人工智能的認知，人工智能的發展有三個重要的基礎：算法、數據和算力。其中算法是核心，數據和算力則是重要的支撐[6]。算法是用系統的方法描述解決問題的策略機制，是解決問題的一系列清晰指令。數據是指所有能輸入計算機系統，并能被計算機程序處理的符號介質的總稱。算力，也稱計算力，顧名思義就是設備的計算能力。隨著互聯網、大數據、云計算等技術的迅猛發展，算法、數據和算力都在很大程度上得到了提升。一是在算法上，機器學習、深度學習、強化學習、深度強化學習不斷涌現，出現了無監督學習的算法類型，如基于視覺、觸覺傳感的遷移學習、變分自動編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）等新興學習算法。二是在數據上，移動互聯網、物聯網、5G等多種新興數字技術產業快速發展，數據總量呈現爆發式海量增長。三是在算力上，目前人工智能的算力已投入使用ASIC、FPGA等計算單元類別以替代GPU芯片為主要硬件承載，隨著數字技術的不斷迭代提高，將大幅提高計算能力。從人工智能在會計中應用的角度探討，一項成功的人工智能在會計領域中的應用需具備五個條件[7]，目前這些條件已經基本具備。一是實用的算法。現在最流行的算法是深度學習算法，為人工智能在會計領域中的應用帶來了希望。深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，獲得諸如文字、圖像和聲音等數據，最終目標是讓人工智能機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。深度學習算法能深度從會計原始憑證、記賬憑證、明細分類賬、總分類賬、財務報表、報表分析的6層隱層節點認識會計賬表體系，將樣本在原空間的特征表示轉換到一個新的特征空間，通過逐層特征的空間變換，使分類或預測更容易，最終通過設計建立適量的神經元計算節點和多層運算層次結構，選擇原始憑證輸入層和財務報表輸出層，通過網絡學習和調優，建立起從輸入到輸出的函數關系，就可以實現會計業務處理全流程的自動化。二是高質量的數據。數據是指各種符號的介質，是具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱，能被輸入計算機并被計算機程序所處理。人工智能在會計領域中應用的重要前提是原始會計數據必須是計算機可識別且具有高精準度。若原始會計單據種類多、標準化程度低，則單據難以數據化，或即使能數據化但質量不高，會嚴重影響數據的質量。有固定格式和信息的會計單據標準化、電子化程度越高，數據的質量就越高。目前，會計單據大多已經實現了標準化和電子化，如增值稅發票、網絡訂單、銷售發票等，這為人工智能在會計中的應用提供了良好的條件。三是較強的算力。有較強大的計算能力和一整套體系架構，能夠方便去深度學習、部署、實施。較強的算力能提高人工智能的識別度、準確度，因為較強的算力可以提高模型精細度和線下訓練的頻次。目前，人工智能已具有的算力能基本滿足會計核算的要求。深圳華為公司的算力能滿足全球7×24小時循環結賬的要求，每小時可處理數據5500萬行，使全球270多家子公司按照國際會計準則、中國會計準則、所在國會計準則的要求，分別出具按照多種會計準則編制的財務報表。同時，可按客戶群、業務組、區域、產品等維度分別出具各個責任中心的經營管理報表，這些報表都可以在3天內編制完成并高質量輸出。四是明確的用戶。人工智能在會計中的應用應該有明確的用戶，用戶本身既是數據的消費者，同時也是數據的提供者。如果沒有提出高質量、快速輸出財務報表的明確用戶，或者用戶并不需要高質量、快速輸出的財務報表，那么，人工智能在會計中的應用就沒有多大價值。因此，只有公司的利益相關者和管理層具有高質量、快速輸出財務報表的需求，才能較好地推進人工智能在會計領域中的應用。五是清晰的應用目的。人工智能在會計領域中的應用到底是為了達到什么目的，這一點非常重要。如果沒有清晰的應用目的，人工智能在會計領域中的應用便會半途而廢。促進人工智能在會計領域中的應用是需要增加軟硬件資本投入的。公司應用人工智能的主要目的是減少會計人員以降低成本、增強用戶體驗效果、提高會計工作效率，或者同時實現。如果沒有清晰的應用目的，人工智能在會計領域中的應用將不會順利進行。

三、人工智能會計的應用場景

目前，各行業對人工智能應用的呼聲比較高，但是人工智能依然處在行業應用的初期。人工智能產品對應用場景有諸多限制，所以人工智能普及應用還需要較長一段時間。人工智能在會計領域中會計核算的全流程上應用還缺乏案例，只是對邏輯性強、重復性大、繁瑣的機械性工作部分加以應用和替代，以降低會計工作成本，提高會計工作的準確性。人工智能在會計工作中應用的場景主要有會計核算語音指令、賬證核對驗證機器視覺、大數據財務分析、智能財務風險控制、提供精準預測方案等[8]。

（一）語音指令會計核算人工智能在語言方面的交互性已十分強大，可以提取語音中的關鍵信息，自動進行歸納分類，直接存儲在“大腦”中并指令系統完成操作。語音指令會計核算主要采用語音識別、語音轉換技術，通過人工智能訓練自動轉換語義為結構化信息，自動完成資產、負債、收入、成本、費用類型的金額、時間、地點的填寫和核算。語音指令會計核算包括語音指令記賬、核算和編制財務報表。語音指令記賬是會計人員發出語音指令，人工智能就像記賬秘書一樣，只需開口指令就能完成記賬。語音指令核算是會計人員發出語音指令，人工智能就根據指令輸出核算過程和結果。語音指令編制財務報表是會計人員發出語音指令，人工智能就能完成財務報表編制。會計人員在與人工智能擬人化的交互中，輕松完成會計核算流程，從而使會計核算流程變得簡單、快速和高效。（二）機器視覺核對驗證機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。機器視覺是指從客觀事物的圖像中提取信息，用機器的視覺來代替人眼，進行核對處理并加以深入理解，用于實際檢測、測量和控制。機器視覺在會計領域中的應用，就是通過機器視覺的眼睛和部分大腦的功能，把影像文件轉化成結構化數據，并做出測量、判斷、核對和驗證。機器視覺核對驗證的領域主要包括：（1）會計憑證、驗證。會計核算工作中需要對發票等會計原始憑證驗證是否重復和真偽，并對其合規性進行審核。傳統方法是人工登錄稅務局網站輸入相關信息后逐個查詢，而機器視覺能將該項工作完全實現自動化。（2）自動實現記賬、價稅分離。審核原始憑證是會計核算的第一步，原始憑證審核完成后需要根據復式記賬原理選擇核算科目和相關的數量、單價、金額，機器視覺可以自動確定核算科目和數量、單價、金額，并根據原始憑證的類型和業務情況，自動確定可以抵扣的進項稅額。

（三）財務大數據分析通過人工智能系統，可以對公司同行業國內外情況和內部財務狀況與生產經營等各個方面的數據進行挖掘、分析、整理、對比，將所收集和錄入的數據系統分成不同方面進行數據整合以滿足經營管理的需要。首先，公司可以利用人工智能360度核算綜合不同的數據集，廣泛搜集相關信息，形成數據庫。同時，可以對內外部數據庫進行實時更新。其次，針對數據庫，人工智能利用數據挖掘和分析技術發現并推斷未知關系，建立與此相適應的數據模型。最后，人工智能依據大數據的分析結果，并結合公司實際情況，選擇相應參數，得出相關結論，供管理層實施應用或服務于決策。應用人工智能進行財務大數據分析后，事前風險分析、事中數據分析、事后績效分析等都將成為財務大數據分析的新內容。

（四）財務風險智能控制財務風險智能控制是把人類具有的直覺推理和試湊法等智能加以形式化或機器模擬，用于財務風險控制系統的分析與設計，使之在一定程度上實現財務風險控制系統的智能化。財務風險智能控制是指不需要人的干預就能夠根據深度學習自主地驅動智能工具實現自動控制目標，這是人工智能模擬人類智能的一個重要方面。在現代信息化財務風險控制系統中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數據來解決難以或無法控制的情況，財務風險智能控制技術為解決這一難題提供了有效的方案。目前，財務風險智能控制的流程主要有：（1）利用模糊數學、神經網絡方法對財務風險控制過程進行動態環境建模，利用傳感器融合技術進行數據的預處理和綜合。（2）采用專家系統作為反饋機構，修改控制環節或選擇較好的控制模式和參數。（3）利用模糊集合決策選取決策模型來進行財務風險控制。（4）利用神經網絡的學習功能和并行處理數據的能力，進行在線的模式識別。（5）自動進行財務風險預警，自動實施財務風險控制。

（五）提供精準預測方案人工智能的實際應用，就是帶來各種精準的預測方案供人們選擇。實際上，人工智能是一種預測技術。預測是填補缺失數據的過程，是應用現在掌握的數據，生成尚未掌握的數據。亞馬遜的商業模式從“先買后寄”變成“先寄后買”，就是人工智能預測技術應用的結果。生產經營預測對公司發展來說是不可或缺的重要環節，它主要通過總結以前整個公司在發展中的生產經營數據，對未來公司可能出現的生產經營數據進行測算和規劃。傳統的公司生產經營預測都是將人工錄入的單一數據當作基本依據，這會存在很大的不穩定性，同時數據的精準性也存在問題。當人工智能應用于預測時，公司的生產經營預測便開啟了精準預測的新篇章，它可以從多維度、多角度對公司數據進行全面收錄，除了數字還包括文本和圖像，甚至包括與客戶的通話記錄。而且，人工智能可以根據不同參數及時提供多種精準的預測方案，這是傳統生產經營預測無法做到的。

【參考文獻】

［1］吳軍.智能時代［M］.北京：中信出版社，2017：12-15.

［2］阿杰伊·阿格拉沃爾，等.AI極簡經濟學［M］.閭佳，譯.長沙：湖南科學技術出版社，2018：11-13.

［7］秦榮生.區塊鏈技術在會計、審計行業中的應用［J］.高科技與產業化，2017（7）：64-67.

［8］秦榮生.數字化時代的財務創新發展［J］.財務與會計，2020（1）：18-20.

作者：秦榮生 單位：北京國家會計學院