会计的未来:利用人工智能
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人工智能(AI)、机器学习和自动化将是未来每个行业的重要组成部分，会计也不例外。事实上，许多公司已经在其会计流程中使用了一定程度的自动化。人工智能在合同、交易、审计和对账方面的潜在应用是无限的，有抱负的会计师将需要适当的技术技能来在一个不断发展的行业中工作。
越来越明显的是，人工智能技术将会支持专业会计师因此，有抱负的会计师，尤其是该领域有抱负的领导者，需要为未来做好准备。这意味着既要知道如何使用人工智能工具，又要知道如何将人脑独特的创造性解决问题的技能应用于人工智能无法处理的任务。
人工智能在会计方面是什么?
一般来说,人工智能是计算机科学的一个分支，其任务是创造可以执行通常需要人类智力的任务的机器，例如分析数据，对变化的环境做出反应，或做出预测。
人工智能经常用于自动化；也就是说，编程让机器执行一项任务，通常是重复性的或例行性的，只需最少的人力投入。在会计领域，一些任务可能是自动化的，包括分类交易、输入和匹配数据以及核对帐户。
机器学习人工智能是一种人工智能，它涉及的算法可以随着时间的推移而随着经验和数据的使用而改进。机器学习技术允许计算机分析财务数据，识别错误，并做出更准确的预测和预测。
大数据人工智能是指利用人工智能从传统数据处理工具无法处理的过于庞大或复杂的数据集中分析和提取信息。大数据可以帮助会计师实时跟踪支出，预测和管理未来风险，并为增长导向的决策提供建议。
人工智能在会计领域的应用
几乎每一个会计流程都可以通过人工智能工具的应用以某种方式得到增强。截至2020年，许多专业人士在金融服务业已经在使用人工智能来检测欺诈、执行分析、个性化服务、维护资产等。作为一篇文章《福布斯》他说:“人工智能非常适合完成平凡、重复的任务，比如上传文件、工资单、审计等。”
会计师事务所可能使用人工智能来改善其流程的一些方式包括:
发票处理:从发票中提取信息可能是一个冗长而耗时的过程。人工智能可以使会计人员将从数据输入到批准的大部分流程自动化，从而节省应付账款(AP)成本。人工智能驱动的发票处理工具甚至可以学会标记需要人工审查的差异和差异。
银行和解:人工智能工具使会计师能够看到银行交易的流程，快速协调匹配的交易，并将注意力集中在不匹配的交易上。
时间表工作:人工智能工具可以自动从日历应用程序和类似系统中提取时间，以实现准确的计费和对账。
审计:审计通常需要会计师审查和分析大量的数据，除了耗时之外，这还会在审计过程中引入人为错误的可能性。机器学习工具可以通过“阅读”和分类文件、识别趋势和标记潜在的问题领域来提高审计的效率。这将使审计人员的注意力集中在高风险领域，从而实现更快、更准确的审计。
财务规划与分析(FP&A):一个财务计划的好坏取决于它所基于的数据，所以糟糕的数据可能导致糟糕的预测，最终导致糟糕的客户结果。会计师可以使用人工智能标记不准确性并提高数据质量，从而提高FP&A过程的效率和准确性。
报告和数据可视化:人工智能为会计人员实时查看和可视化财务数据提供了新方法。当杠杆作用适当时，这允许财务决策者立即做出明智的决定，而不是等到月底或季度末才能得到他们需要的报告。
人工智能在当今会计中的作用
人工智能不仅仅是会计的未来。这是很大一部分现在的会计。大多数会计师事务所已经在一定程度上利用人工智能。通过自动化常规、重复的任务和消除人为错误，人工智能提高了效率和安全性，同时使会计人员能够专注于需要人工操作的工作方面。
特别是，在一个以倦怠和高流动率而臭名昭著的行业中，人工智能对员工的留任和满意度产生了影响。时间情报公司Replicon的联合创始人兼联合首席执行官拉克希米·拉吉(Lakshmi Raj)表示:“由人工智能驱动的自动驾驶技术有很大的潜力来改善人类的生活员工的经验通过自动化日常任务，消除人为错误，提供高级业务分析，并帮助创造更好的工作与生活平衡。”
这不仅对会计师更好;这对会计师事务所来说更好，因为他们更容易留住优秀的人才，对他们的客户来说也更好，因为他们可以与他们的会计师和财务顾问建立长期的关系。
无论是审计、发票处理、银行余额调节表，还是任何其他日常会计任务，人工智能都在做“繁重的工作”，同时标记例外情况、边缘情况和需要会计直接关注的重大问题。简而言之，人工智能解放了会计师进行战略思考，并专注于准备资产和资本账户分录等高级任务。
人工智能目前对会计世界的影响已经很大，但这只是表面现象。随着人工智能技术的不断进步，会计的未来也将发生变化。
人工智能对会计未来的影响
人工智能的一些应用超出了目前的技术范围，但如果“人工智能能做这个吗?”不是“是”，那就是“还没有”。会计师应该关注的一些新兴技术包括:
语音识别和面部识别:审计不仅仅需要对文件进行审查;它通常包括旨在发现欺诈行为的高管面谈。在机器学习技术的支持下，语音识别软件可能能够系统地识别出逃避的答案或延迟的回答，这些都是欺骗的危险信号。同样，面部识别技术也可以用于在欺诈面试中发现欺骗或紧张的迹象。虽然人工智能不太可能明确地判断某人是否在说谎，但它肯定可以标记出可疑行为，供审计人员进一步调查。
预测金融行为和风险:随着机器学习工具变得越来越复杂，它们可能能够识别对财务状况产生重大影响的非直观相关性。人工智能驱动的模型可能能够预测天气条件、季节变化、交通和其他变量对收入和支出的影响，这将使会计人员能够通过考虑这些因素来进行更准确的风险评估。
虚拟现实与财务报告:虚拟现实、增强现实和混合现实工具在帮助会计师探索数据、测试流程优化并向利益相关者展示他们的发现方面具有巨大的潜力。富有创造力的会计师可能会利用虚拟现实技术，让财务会计的枯燥工作变得有具体的商业应用。
区块链和分布式账本技术:区块链技术与加密货币的联系最为紧密，但它在跟踪资产转移、沟通财务信息以及安全有效地维护分类账方面具有更广泛的应用。能够使用分布式账本技术的会计师将在审计和记录管理等任务中具有优势。
会计与其他业务学科的整合:对于客户来说，重要的是要记住人工智能不是只是改变会计本身;它几乎改变了各行各业商业的方方面面。随着企业越来越依赖人工智能来管理运营和预算，会计服务与这些人工智能工具集成后将变得更加高效。
当然，在某种程度上，未来是不确定的。每一项新技术都伴随着挑战和挫折。然而，该领域的专家相信，人工智能和机器学习不会很快取代人类会计和簿记员。相反，人工智能的整体影响将是自动化许多日常任务，使人类会计师能够更多地专注于战略决策，并为他们提供更强大的工具来为这些决策提供信息。
什么人工智能不会未来会计的变化
到目前为止，还没有任何形式的人工智能可以取代一个有能力的人类会计师的创造力、适应性和情商。事实上，在一个机器承担了大部分以前由会计师和簿记员承担的“繁重工作”的世界里，这些人类技能将变得更加重要。
未来的会计师可能会担任顾问角色，权衡与商业决策相关的财务影响和风险。他们需要创造性地、战略性地思考，识别风险和机会，并利用财务数据来影响企业领导人。有效的会计师将识别哪些数据是重要的，它意味着什么，以及领导者需要了解哪些数据才能做出合理的决策。
要以这种身份工作，会计师需要在团队内部以及与客户或高级管理层建立牢固的专业关系。同样值得注意的是，在未来几十年里，远程工作可能会成为大量会计师的常态。这意味着在网上建立和维护这些关系，这比亲自建立关系面临着额外的挑战。
因此，沟通和情商等“软技能”将是未来会计师的关键，但专业技能也同样重要。即使人工智能完成了数据输入、分析、核对和报告等“繁重的工作”，人工会计也需要解释机器在做什么，为什么它很重要，以及企业应该如何处理这些信息。换句话说，未来的会计需要既是一个熟练的沟通者，又是一个了解完成会计任务的工具的技术专家。
明天的会计工具箱
数据科学和商业分析
未来的会计师需要对商业分析有很强的掌握深入挖掘数据，发现为业务决策增加价值的见解。有四层会计人员应该很熟悉的商业分析:
- 描述性分析显示当前正在发生的事情，如当前现金流、库存、税收等等。描述性分析是全面准确报告的关键。
- 诊断分析解释为什么发生了一些事情，这对于了解历史表现并提出未来建议很重要。
- 预测分析试图理解什么将发生，或可能发生的事。会计师可以帮助建立预测未来财务业绩的模型。
- 规范的分析确定了什么应该发生。从数据中获得的见解可以为业务决策提供信息，识别机会并标记高风险选择。
例如，税务会计师可以使用数据科学和分析来快速确定特定投资场景的复杂税收影响，从而做出更好的投资决策。在更大的范围内，会计师可以使用大数据分析来揭示消费者行为模式或市场变化，以识别高价值的机会。
机器学习
虽然会计师可能不需要掌握机器学习的复杂数学基础，但他们绝对需要知道机器学习在商业和金融问题上的应用。会计师应该理解这两个监督学习,这需要人工干预和标记数据(即包含数据集中每个条目的名称或描述的数据);而且无监督学习,它允许算法分析和聚类未标记的数据，以最小的人为干预。
举个简单的例子，了解机器学习的会计师可以使用适当的技术来训练“机器人”，以在他们的会计软件和组织标准内准确地完成数据输入任务。一旦机器被训练去做这项工作，会计师就可以自由地专注于非常规任务。未来的会计师将使用机器学习算法进行从全面审计到长远财务预测的所有事情。
数据可视化与通信
如果数据不能以影响更改的方式表示和交流，那么深入研究数据的价值就有限。随着人工智能在会计行业中的作用不断增强，会计师将处理更多的数据，他们需要以清晰而令人信服的方式将这些数据呈现给客户、商业领袖和利益相关者。
关键不仅在于展示数字，还在于从数据中得出的趋势、想法和见解。为此，会计师需要对数字和平面设计以及组织和呈现数据的技术有很强的掌握。随着图形和虚拟现实技术的进步，对数据可视化的深刻理解将帮助会计师准备更引人注目的报告和建议。
数据可视化不仅仅是一个报告工具。这也是会计人员探索数据和快速发现问题的一种方式，否则可能会在雷达下飞行。例如，在执行审计时，复杂的可视化可以更容易地看到需要审计人员进一步注意的异常值。会计人员还需要能够发现误导性或不充分的可视化。
管理会计
同样，随着人工智能在会计领域的作用日益增强，会计师的大部分繁重工作将被卸下，会计师的管理和领导职能只会增长。算法可以分析数据，甚至可能提供建议，但需要人类会计来评估这些建议，并将其应用于高级业务规划。
会计师将需要正确的技能和培训来识别机会，量化风险，并为经理提供清晰、准确、可操作的信息。受过管理会计培训的会计师，既了解分析数据的技术工具，也了解这些工具的局限性，最适合提高提供给企业领导人的财务信息的质量，并最终实现利润最大化。
用正确的学位为会计的未来做准备
人工智能对会计的部分影响是对具有人工智能分析技能的会计师的需求日益增长。在会计科学硕士:会计分析纽黑文大学的项目，你将获得增强德赢vwin官网AC米兰android版下载的会计和分析技能，你需要保持在该领域的前沿，同时准备注册会计师考试。除了会计理论、管理会计、财务会计、审计和报告等核心课程外，该项目还包括商业分析、机器学习、数据可视化和数据库管理等综合课程。
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