人工智能對(duì)會(huì)計(jì)工作影響及對(duì)會(huì)計(jì)人員的沖擊

孫延祥

摘 要：2016年的會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)年會(huì)上，提出了人工智能能否取代人類傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作這個(gè)辯論題。不容置疑，人工智能未來將代替人類從事越來越多的智能工作。本文通過解析其原理及當(dāng)前的熱門應(yīng)用，試從其對(duì)會(huì)計(jì)工作影響，談?wù)勛约旱目捶ǎ⒕緯?huì)計(jì)從業(yè)人員適應(yīng)新形勢(shì)的要求，做好迎接人工智能沖擊的準(zhǔn)備。

關(guān)鍵詞：人工智能；深度學(xué)習(xí)；會(huì)計(jì)工作；Kira Systems

一、引言

人工智能能取代人類傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)工作嗎？會(huì)計(jì)業(yè)內(nèi)不少人以為，人工智能只能輔助會(huì)計(jì)人員進(jìn)行會(huì)計(jì)核算及財(cái)務(wù)決策，不能獨(dú)立進(jìn)行復(fù)雜的財(cái)務(wù)判斷和決策工作，認(rèn)為其至少無法取代現(xiàn)在高端的決策工作。但若認(rèn)真了解人工智能的發(fā)展趨勢(shì)，就會(huì)知道其所能做的會(huì)計(jì)工作遠(yuǎn)比大家想象的要多。

2017年2月4日，世界圍棋排名第二的人工智能機(jī)器人AlphaGo，被剔出排名。原因是Alpha Go再以“Master”之名，橫掃當(dāng)前世界最頂級(jí)高手，創(chuàng)造60勝0負(fù)的佳績(jī)，圍棋上人類已經(jīng)繳械投降了。更重要的是AlphaGo的“智能”模仿了人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有高效的“深度學(xué)習(xí)”能力，已經(jīng)具備自我學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)未知的能力。下面本文就簡(jiǎn)介一下其工作原理，揭開這種“智能”的神秘面紗。

二、現(xiàn)代人工智能原理及應(yīng)用

人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI）能以人類智能相似的方式對(duì)環(huán)境做出反應(yīng)，包括對(duì)人類自然語言的識(shí)別與意義的理解，可以對(duì)圖像和影像中的物體精確識(shí)別等，還可以模擬人的學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃、預(yù)測(cè)等思維過程和智能行為。

1.AI原理簡(jiǎn)介

（1）大腦生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理

腦神經(jīng)科學(xué)家通過研究發(fā)現(xiàn)，人腦大約有1011個(gè)神經(jīng)元（神經(jīng)細(xì)胞），并分為多個(gè)層。每個(gè)神經(jīng)元上有103～105個(gè)神經(jīng)突觸。每個(gè)神經(jīng)元通過突觸與其它神經(jīng)元進(jìn)行連接和信息傳遞，構(gòu)成一個(gè)強(qiáng)大、復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)突觸接收到的信號(hào)強(qiáng)度超過某個(gè)閾值，神經(jīng)元將由靜止?fàn)顟B(tài)變激活（通電），再通過突觸以電脈沖向上層神經(jīng)元發(fā)送激活信號(hào)。層越多、連接越復(fù)雜，信息的抽象處理能力和智力越高。

大腦對(duì)于事物和概念的記憶，并非存儲(chǔ)在某個(gè)固定位置，而是像全息照片一樣，分布式地存儲(chǔ)在一個(gè)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里。一個(gè)概念可以用多個(gè)神經(jīng)元共同定義表示，一個(gè)神經(jīng)元也可以參與多個(gè)概念的表示。例如，“大黃狗”如果分布式地表示就是，一個(gè)神經(jīng)元表示大小，另一個(gè)神經(jīng)元表示顏色，第三個(gè)神經(jīng)元表示抽象的狗。當(dāng)視覺或聽覺將三個(gè)神經(jīng)元同時(shí)激活并與記憶中的數(shù)據(jù)概念匹配時(shí)，就知道是“大黃狗”。人類就是通過大腦特定區(qū)域神經(jīng)元之間的相互激活與協(xié)同工作，高效完成各種智力工作的。

（2）AI對(duì)信息進(jìn)行智能化處理的方式

一種是傳統(tǒng) “專家系統(tǒng)”人工智能，此方法基于邏輯符號(hào)，大量使用“如果-就”（If-Then）判斷規(guī)則，進(jìn)行線性邏輯推理，這種人工智能方式適合處理線性、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但不適合處理直覺、模糊判斷及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

另一種人工智能系統(tǒng)，是模仿人的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理，分布式表征，模仿人類大腦處理信息。這種AI系統(tǒng)適合處理圖像、影像、聲音等分布式非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，，特別是海量的大數(shù)據(jù)，一般都是分布式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。例如，視頻采集的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)中，判斷一個(gè)飛行的物體是麻雀還是老鷹，或者飛機(jī)，對(duì)這樣海量數(shù)據(jù)的處理，傳統(tǒng)“專家系統(tǒng)”AI就無能為力了。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能系統(tǒng)，就可以高效處理這些非結(jié)構(gòu)化分布式數(shù)據(jù)信息。更為重要的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI，可以像人一樣自我學(xué)習(xí)，非監(jiān)督學(xué)習(xí)，甚至預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)。

目前的機(jī)器人工智能系統(tǒng)往往是把這兩種AI系統(tǒng)結(jié)合起來，互相取長(zhǎng)補(bǔ)短。

2.AI應(yīng)用現(xiàn)狀

為了讓讀者更清楚了解AI對(duì)會(huì)計(jì)工作的沖擊，了解哪些工作將被機(jī)器人取代，下面介紹幾個(gè)AI典型應(yīng)用，進(jìn)一步了解其應(yīng)用領(lǐng)域。

（1）“深度學(xué)習(xí)”在棋類中的應(yīng)用

在棋類博弈中，圍棋的變化數(shù)最多，達(dá)到10170。與過去戰(zhàn)勝國(guó)際象棋冠軍的“深藍(lán)”所不同，AlphaGo若想用窮舉法“暴力”計(jì)算出每步棋的最佳落子來與人類對(duì)弈，是根本不可能的。其采用的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“深度學(xué)習(xí)”，自己和自己對(duì)弈上千萬盤棋，用非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法提高對(duì)弈水平。在海量的可能中，每步棋并非找最佳落子，而是找出勝率最高的走法。AlphaGo 1.0主要通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)人類棋譜而戰(zhàn)勝韓國(guó)選手李世石。而橫掃圍棋界的AlphaGo2.0（Master）已經(jīng)拋棄人類的棋譜，創(chuàng)造出自己的走法。AI已經(jīng)具有通過自我學(xué)習(xí)進(jìn)行獨(dú)立判斷的能力。

（2）在圖形和語音識(shí)別方面應(yīng)用

Google旗下的DeepMind通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)，讓AI僅使用屏幕上的像素和游戲分?jǐn)?shù)作為輸入，從頭學(xué)玩游戲，最終在其中29種游戲中達(dá)到或超過了人類水平，可見AI能通過自我學(xué)習(xí)，對(duì)未知領(lǐng)域進(jìn)行預(yù)測(cè)、決策。

2015年的ImageNet競(jìng)賽上，一個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)以96%的圖像識(shí)別準(zhǔn)確率，第一次超過了人類。目前百度公司已經(jīng)能將人臉識(shí)別準(zhǔn)確率提高到99.77%。百度基于深度學(xué)習(xí)研發(fā)的語音系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)到97%，接近人類水平。現(xiàn)在的語音翻譯也達(dá)到接近人類翻譯的水平。高效精確的圖形、影像、語音識(shí)別技術(shù)，將使未來AI機(jī)器人具有強(qiáng)大的與人交流信息的能力。

（3）手寫數(shù)字和文字識(shí)別方面應(yīng)用

早在上世紀(jì)90年代，貝爾實(shí)驗(yàn)室開發(fā)出來的AI系統(tǒng)，識(shí)別手寫的數(shù)字和文字就能達(dá)到商用級(jí)識(shí)別精度，被企業(yè)用來識(shí)別信封上的手寫郵政編碼及支票上面的手寫數(shù)字。現(xiàn)在的識(shí)別準(zhǔn)確度完全可以與人類媲美。AI能識(shí)別出手寫的、不規(guī)范的會(huì)計(jì)原始單據(jù)，甚至可以通過大數(shù)據(jù)樣本的“深度學(xué)習(xí)”，對(duì)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)、會(huì)計(jì)事項(xiàng)做出準(zhǔn)確判斷歸類。

此外，AI還能代替醫(yī)生診斷病人，做記者寫報(bào)道，甚至寫小說、繪畫、作詩、作曲等。自動(dòng)寫出會(huì)計(jì)報(bào)告更不是問題。

三、AI對(duì)會(huì)計(jì)工作的影響及對(duì)會(huì)計(jì)人員的沖擊

通過以上對(duì)AI應(yīng)用的分析可知，其遠(yuǎn)不止輔助會(huì)計(jì)人員做賬、分析、決策功能，更不是傳統(tǒng)會(huì)計(jì)電算化的升級(jí)版。大有對(duì)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人員的工作取而代之的趨勢(shì)。會(huì)計(jì)工作具有程序化、規(guī)范化、原則性強(qiáng)的特點(diǎn)，而這些正是計(jì)算機(jī)所擅長(zhǎng)。下面就從會(huì)計(jì)工作和會(huì)計(jì)人員這兩方面分析AI的影響。

1.AI對(duì)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作的影響

《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》曾于調(diào)查后在2014年列出了未來最有可能被機(jī)器取代的傳統(tǒng)崗位，會(huì)計(jì)行業(yè)就在其列。去年3月10日，四大國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所之一德勤宣布與Kira Systems聯(lián)手，將AI引入會(huì)計(jì)、稅務(wù)、審計(jì)等工作當(dāng)中，取代人工閱讀包括調(diào)查、合并、合同管理以及租賃協(xié)議等商業(yè)文件。這一舉措更引起了會(huì)計(jì)業(yè)界的震動(dòng)。

Kira Systems公司最近的創(chuàng)新產(chǎn)品正將機(jī)器學(xué)習(xí)提升至新高度，即機(jī)器可以通過從復(fù)雜文件中提取信息來擴(kuò)展人類的專業(yè)知識(shí)，能通過學(xué)習(xí)范例來準(zhǔn)確地識(shí)別信息，而不僅僅是識(shí)別預(yù)定程序的條款。由于AI機(jī)器人未來可以綜合處理圖像、視頻、語音、文字等數(shù)據(jù)，并通過有關(guān)財(cái)務(wù)方面的大數(shù)據(jù)樣本的學(xué)習(xí)，獲得財(cái)務(wù)分析、預(yù)測(cè)和決策能力，傳統(tǒng)的記賬、算賬、報(bào)賬的業(yè)務(wù)流程，有可能因?yàn)锳I而改變，由于AI高速的數(shù)據(jù)處理能力，會(huì)計(jì)報(bào)表不一定每個(gè)月出一次，完全可以改變會(huì)計(jì)工作的內(nèi)容和流程，做到動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)出報(bào)表，打破會(huì)計(jì)和統(tǒng)計(jì)等傳統(tǒng)管理工作的界限，將會(huì)計(jì)工作與人事、生產(chǎn)、銷售等管理工作融為一體。因此，AI對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的沖擊是全方位，多層次的。

2.AI對(duì)會(huì)計(jì)從業(yè)人員的要求

首先，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)從業(yè)人員如果不能適應(yīng)這種變化，未來必將被AI淘汰。因?yàn)锳I機(jī)器人完全可以取代絕大部分傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人員，獨(dú)立完成會(huì)計(jì)原始單據(jù)錄入、傳統(tǒng)賬務(wù)處理、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測(cè)和決策工作。不僅僅是低端重復(fù)性的核算工作會(huì)被AI系統(tǒng)取代，就是傳統(tǒng)“高端”的財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)（DSS），被AI取代也只是時(shí)間問題。

當(dāng)然，AI也有其弱點(diǎn)，對(duì)需要想象力、創(chuàng)造性的工作，以及情感溝通方面顯然還不如人類。因此，會(huì)計(jì)人員人的價(jià)值越來越體現(xiàn)在做有創(chuàng)造性的工作上，如與人溝通，關(guān)注變換多端的市場(chǎng)環(huán)境等。重要的是要學(xué)會(huì)再學(xué)習(xí)（relearn）。當(dāng)下的會(huì)計(jì)教育像燒陶瓷：先塑形，再烘烤，最后定型。未來，隨著越來越多任務(wù)變得自動(dòng)化，人類技能顯得最有價(jià)值的是做不斷變化的工作，必須終生學(xué)習(xí)。

參考文獻(xiàn)：

[1]龔怡宏.人工智能是否終將超越人類智能[J].人民論壇-學(xué)術(shù)前沿，2016（7）：12-21.

[2]張威.人工智能對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)人力資源的影響[J].財(cái)會(huì)學(xué)習(xí)，2016（13）：73-74，86.

[3]王世杰，黃容.面向小企業(yè)的智能會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)研究--兼論會(huì)計(jì)智能化[J].中國(guó)管理信息化，2016（21）：49-53.

[4]向桂芳.人工智能異軍突起下的會(huì)計(jì)何去何從[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息，2017（2）：262.