智能财务基础 第1章 智能财务概论PPT文档格式.pptx

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通过预置规则的方式实现，使得这些工作能自动地实现，而更少有人的干预。

第二，基于弱人工智能的智能化；

基于统计学、数据挖掘、机器学习、深度学习等技术，对企业的业财数据和外围宏观经济数据进行挖掘和分析第三，基于强人工智能的智能化。

强人工智能时代离我们还比较遥远,财务智能化阶段的三个场景,数字化技术自动化技术人工智能技术,第二节智能财务技术,数字化技术就是指将现实中的物体，通过信息转换，将该物体的信息转换成可度量的数字，并进一步转换为“0”和“1”两位数字编码，利用智能设备（计算机、机器人等）进行处理，达到提高效率的目的。

比如美元符号的“$”，通过ASCII码，可对转换为十进制的数字为“36”，转换为二进制的数字为“00100100”，计算机不能存储和处理“$”和“36”，只能存储和处理“00100100”。

这里的“0”和“1”只有8个，而一张财务单据，数字化后，可以理解是由成千上万的“0”和“1”组成。

一、数字化技术,从用户的角度，很多技术的应用是透明的，比如数字的编码、传输、压缩、加密等技术，都在操作系统或网络传输的物理层中完成了，对于财务人员来讲，没有太多的感觉，而数字编码技术，除了计算机领域的编码技术外，在智能财务领域，也有一些数字编码技术，比如对会计科目、职工姓名、材料物资、往来单位的编码，这些编码技术的目的是简化输入工作量，节省存储空间，便于智能设备识别和处理，提高计算机的处理效率和精度，简称为会计数据编码，在会计电算化阶段亦称“会计数据代码设计”。

数字化技术是智能财务的基础,自动化技术是指为了达到某种预期的目的，在没有人的干预或干预比较少的情况下，人们利用在机器或装置中，预先编制好流程或程序，自动地部分或全部代替人工操作，从而提升人工处理的效率。

该技术主要应用在重复性较高、环境恶劣或环境危险性高的工作场景，这样就可以将人类解放出来，从而提升生产效率，使得人们认识和改造世界的能力得到提升。

二、自动化技术,财务管理中的自动化场景,根据麦肯锡全球研究院（McKinseyGlobalInstitute）对自动化技术的研究，42%的财务活动通过采用成熟的技术可实现全自动化，还有19%可实现近全自动化,可自动化的财务活动,VPA&

RPA,VPA是智能语音助手、AI助手等虚拟个人助理的统称，通过智能对话与即时问答的智能交互，实现帮忙用户解决问题，其主要是帮忙用户解决一些简单的问题。

在智能会计领域，VPA用于唤醒会计处理软件，执行会计人员已经设置好的批处理程序，经常和RPA技术配合使用。

RPA即“机器人流程自动化”，它依据预先设定的程序，以此自动化程序作为虚拟劳动力，代替人工执行大批量、可重复的操作，与现有系统进行交互并完成预期的任务。

RPA软件是指实现自动化程序的编制过程的软件，通过RPA软件“机器人”可以捕捉并模拟我们日常的键盘、鼠标操作等人机交互行为，它们可以完成识别、触发、通信、文本生成等任务，自动执行重复性的业务流程。

VPA和RPA机器人的应用场景,人工智能这个词是由美国科学家约翰麦卡锡创造出来的。

他把它定义为制造智能机器的科学和工程。

从通俗的角度来讲，人工智能是指计算机能以类似于人类的方式做出决策。

比如计算机可以在考虑其所处的环境，和人一样交流，和人一样看清事物，和人一样思考问题，并回答问题。

虽然人工智能很难达到人类一样复杂的思维，但在金融、医疗、交通、电信等行业，虽然通用人工智能是目标，研究人员和程序员已经使用信息化和机械化的方式，实现了特定任务的人工智能，解决在这些行业中，可以自动化和智能化的场景，比如机器搓合交易、车辆特征识别等。

三、人工智能技术,1.计算机视觉技术,概念表述,计算机视觉技术是指机器通过图像或视频的处理技术，识别出图像或视频中活动的物体，并通过物体的特征识别出特定的场景。

该技术主要将图像以位图的形式转换成计算机可以存储和计算的数据，这些数据的组合可以区别于另外一些组合，从而使得该图像和其他图像在数据上有所区别，这样计算机就可以识别出一个图片和另一个图片的区别，从而达到认识图像或视频中的物体或场景的区别。

在财务中的应用,该技术在财务领域有着较广泛的应用，主要包括：

在员工考勤时，机器通过自动识别照片中的人脸，并将输入的人脸和数据库中的人脸进行对比，从而确认是否是真实的考勤；

单据识别分析被用来对会计凭证、原始单据进行财务信息的数字化；

票据自动化分析也会用到计算机视觉的技术。

由于财务行业带有一定的服务属性，机器视觉作为重要的智能化身份认证技术，可辅助财务进行人机交互，提供客户服务等。

而对于更深层次的应用，还属于课程研究方面的内容，还没有达到工程化的程度。

2.语音识别技术,概念表述,语音识别需要解决的关键技术是如何准确地将人类的语言转化为相应的文字，并将这些文字以数据的形式存储以来，从而方便后续的数据分析和挖掘。

该技术针对标准化场景，比如使用标准普通话进行输入，这时机器转录的效果最好，但最难处理的场景是环境嘈杂、同音异义词、口音问题，在这种场景下，该技术还处理实验室研究阶段，真正的像人一样听的机器，目前还没有很好地工程化。

在财务中的应用,在财务领域，语音识别的主要应用包括财务日常流程的换醒，对话式分析制作图表，基于用户语音的数据查询等工作，这些工作都可以扩展到手机上，在移动端，这种语音换醒的功能显得尤其重要，并且可以使用户的财务工作更加便捷，也可以提升财务管理和决策人员的工作效率。

3.机器学习技术,概念表述,机器学习技术是指机器通过对历史数据的学习，来提升自己对数据加工处理的能力，并能按照数据的规律或人类指定的规则，自动寻找到该规则或模式，并使用该规则或模式向人类专家一样，指导业务系统的处理流程，实现对业务或财务系统流程的再造。

在财务中的应用,在财务领域，机器学习在智能审单、经营预测、内控管理、智能投资和智能风控中发挥较大作用。

根据企业经营活动中产生的海量的历史财务单据数据，通过制定相关程序设计规则，使用贝叶斯、决策树、随机森林、深度学习等以统计学和数据为基础的机器学习算法，对财务单据进行智能的分类，提升企业财务处理过程中的智能化水平。

推理期,知识期,机器学习期,人工智能的三个研究阶段,1950s,1970s,1980s,基于符号知识表示通过演绎推理技术,基于符号知识表示通过获取和利用领域知识建立专家系统,神经网络第二个高潮NP（non-deterministicpolynomial-time）难题中获重大进展助力大量现实问题,神经网络第一个高潮期,神经网络以深度学习之名再次崛起大幅提升感知智能准确率,2017,90s中期,统计学习登场并占据主流，支持向量机、核方法为代表性技术,提出支持向量、VC维等概念,统计学的研究成果经由机器学习研究，形成有效的学习算法,联结学派对大脑进行逆向分析灵感来自于神经科学和物理学产生的是“黑箱”模型神经网络可归置此类,符号学派将学习看作逆向演绎并从哲学、心理学、逻辑学中寻求洞见代表包括决策树和基于逻辑的学习,人工智能&

机器学习&

深度学习,从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点机器可以自动“学习”的算法，即从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。

目前，机器学习=“分类”人工智能机器学习深度学习,人脸识别率达到了97.75%，超过人类识别97.5%,智能财务的生态框架智能财务的系统框架智能财务的应用框架,第三节智能财务框架,智能财务的生态框架,智能财务要有良好的环境，需要内外部两个生态都有良好的发展。

在外部，如智能财务的应用主体（企业或行政事业单位等）、政府主管部门、学术机构、合作伙伴都对智能财务的发展起到了不同的促进作用。

智能财务的系统框架,业务和财务系统是智能财务的基石；

输入系统、处理系统和输出系统，是数据加工和智能形成阶段；

系统使用者在使用过程中不断体验智能，同时反馈需求，使得系统更智能；

基础设施对智能财务系统起到很好的支撑作用,智能财务的应用框架,业务数据和财务数据是智能财务的出发点，当然，业务数据和财务数据是核心数据，也包括从其他系统中获取的外部数据，比如使用自动化爬虫技术获取的天气数据；

使用数字化、自动化和人工智能等智能化技术是智能财务的立足点，通过将这些技术应用到财务核算、过程管理和决策规划三方面中，就可以达到智能财务的落脚点，智能财务在三个方面的应用，从而实现提升财务管理工作效率，降低企业管理决策的风险的最终目标。

智能财务的应用框架,在财务核算方面，智能财务的应用主要是智能财务核算和智能财务报表。

智能财务核算主要是指使用自动化技术，比如VPA和RPA技术，实现智能唤醒、自动对账、自动制单等内容。

智能财务报表是指使用自动化技术和人工智能技术，实现基于多维分析的一键合并报表、基于OCR技术的报表自动化识别等内容。

在过程管理方面，智能财务的应用主要是智能财务共享、智能业绩评价、智能预算管理和智能资金管理。

在决策规划方面，智能财务的应用主要是智能筹资决策、智能投资决策、智能经营分析和智能风险决策。

智能财务应用的三方面,Theend!