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人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。本站为大家整理的相关的人工智能研究领域及其社会影响的应用研究供大家参考选择。人工智能研究领域及其社会影响
[提要] 社会发展的历史就是技术进步的历史。社会发展为人工智能提供了良好的外部环境，同时人工智能促进社会发展。本文在介绍人工智能基本含义的基础上，概述人工智能的研究和应用领域，并且从不同的角度阐述人工智能的发展对于社会的深刻影响。
关键词：人工智能;研究领域;社会影响;专家系统
随着网络技术和通讯技术的发展，人工智能以它强大的渗透力走进了社会生活的各个领域，极大地改变了社会面貌，深刻地改变了人们的思想和行为。探讨人工智能对人类进步的影响，对促进人工智能发展和对人类的进步有着重要意义。
一、人工智能的含义
人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人类智能的科学。
人工智能领域的研究是从1956年正式开始的。这一年，在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语音理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统。例如，能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语音，进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的“深蓝”在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。
当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。但是，随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长。同时，网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的AI软件，而且，现在的AI具备了更多的现实应用的基础。1990年以来，人工智能研究又出现了新的高潮。一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。
人工智能在发展过程中形成了几个学派，最主要的两个学派是符号主义和联接主义。符号主义，又称为逻辑广义、心理学派或计算机学派。其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理，代表人物是纽厄尔和西蒙。大量传统的人工智能研究是在这个学派的思想推动下进行的。联接主义认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮茨创立的脑模型，即MP模型，开创电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。在这个学派中，有著名的模式识别理论。20世纪八十年代末神经网络迅速崛起，在声音识别、图像处理等方面取得很大成功。
二、人工智能研究和应用的领域
(一)模式识别。计算机硬件的迅速发展，计算机应用领域的不断开拓，急切地要求计算机能更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但目前计算机却无法直接感知它们，键盘、鼠标等外部设备，对于这样五花八门的外部世界显得无能为力，即使是电视摄像机和话筒等，由于识别技术不高，计算机并未真正知道所采录的究竟是什么信息，计算机对外部世界感知能力的低下，成为开拓计算机应用的狭窄瓶颈。于是，着眼于拓宽计算机的应用领域，提高其感知外部信息能力的学科——模式识别得到了迅速发展。
(二)自然语言理解与机器翻译系统。语言处理是人工智能最早期的研究领域之一。人们之间用语言互通信息是一件非常简单的事情，而建立一个能够生成和“理解”哪怕是只言片语的计算机系统却是非常困难的。因为传递某一点的“思维结构”需要庞大的与该思维结构相关的公共思维结构，犹如一个人一样，需要有上下文知识并能根据这些知识进行推理。自然语言理解最重要的成果是机器翻译。现在，机器翻译真正推向市场还面临两大问题：一是准确性。由于科技文献和文学作品有许多专业术语，所以需要专家来进行译前处理和译后校正工作;二是翻译速度问题。翻译需要有庞大的字库系统，有效快速搜索是需解决的问题之一，如何减少翻译前的处理和翻译后的校正工作时间也是需解决的问题。
(三)自动程序设计。对自动程序设计的研究不仅可以促进半自动软件开发系统的发展，而且也使通过修正自身代码进行学习的人工智能系统得到发展。程序理论方面的有关研究工作，对人工智能的所有研究工作都是很重要的。我们所指的自动程序设计是某种“超级编译程序”，或者能够对程序要实现什么目标进行非常高级描述的程序，并能够由这个程序产生出所需要的新程序。这种高级描述可能是采用形式语言的一条精辟语句，也可能是一种松散的描述，这就要求在系统和用户之间进一步对话澄清语言的模糊，自动程序设计研究的重大贡献之一是作为问题求解策略的调整概念。
(四)专家系统。专家系统是一个具有专门知识的智能计算机程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，解决该领域需要由专家才能解决的问题，专家系统一般由数据库和推理机构成。近年来，在专家系统的研究中已经出现了应用人工智能技术解决实际问题的成功范例。如“故障诊断系统”，这种系统设计了一个计算机界面，可以进行人—机“对话”，用户与专家系统进行咨询对话就像用户与具有这方面知识与经验的专家对话一样，解释和回答用户的问题。此外，还有情报检索系统、数据分析系统和结构优化设计系统等。
发展专家系统的关键是如何表达和运用专家知识即构筑数据库，如何将那些来自人类专家的并已经被证明了的对解决有关问题有帮助的典型事例符号化后输入计算机。专家系统与过去的一些计算机系统不同，它是以符号处理为主的计算机程序系统，一般没有算法解，经常要在一些不完全、不精确、不确定的信息基础上做出结论。 (五)智能机器人。智能机器人是人工智能研究的另一个重要领域，其中包括对操作机器人装置程序的研究。至今，尽管已经建立了一些比较复杂的机器人系统，工业上也运行着成千上万台机器人，但这都是一些按预先编好程序执行某些重复作业的简单装置，大多数机器人只能“干”不能“看”，不具备“智慧”。如何摄取并处理视觉信息，研制能进行图像声音识别并进行拟人推理的机器人是人工智能的又一个十分活跃的领域。人工智能的研究促进了机器人研究和机器人学的发展;另一方面，智能机器人研究又促进了许多人工智能思想的发展。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉，涉及众多课题。机器人已在各种工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应用。
(六)智能控制。人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。智能控制是一类无需人的干预就能独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制。它是自动控制的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能的一个重要研究领域。智能控制是同时具有以知识表示的非数学广义世界模型和数学公式模型表示的混合控制过程，往往是含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数学过程，并以知识进行推理来引导求解过程。
三、人工智能对人类社会的影响
随着计算机技术的快速发展和广泛应用，人工智能的思想和技术对人类的影响与日俱增，人工智能的发展将会对人类社会产生深远的影响，并将深入到人类社会的各个方面。
(一)人工智能的发展改变了人类的社会面貌
1、财富迅速增加。从财富的数量看，由于计算机、控制论和自动化技术的发展，正在迅速提高自动化的程度。同样数量的劳动力在同样的劳动时间里可以生产比过去多几十倍、几百倍的产品。从财富的质量看，由于计算机的推广应用，新兴产业以前所未闻的速度和前所未有的规模发展起来。
2、人际联系日益紧密。现在，任何社会制度的国家，由于人工智能的发展，生产社会化程度日益提高，使人际联系频度提高，距离缩短，Internet把整个世界联为一个整体。在这种条件下，生产国际化、贸易国际化、金融国际化、教育国际化、政治国际化和信息国际化，人们之间的往来将更加紧密。
3、信息快速增加和更新。人工智能发展为人们储存和处理信息提供了方便。一方面人们利用计算机每天输入大量的信息，使信息以几何级数增加;另一方面使信息更新加速，人们利用计算机大量输入、生成和输出的信息，使储存在载体上的信息加速折旧，人们不断期待正在传输中的最新信息，为满足这种需要，越来越多的人进一步搜集和输入新的信息。
(二)人工智能的发展，改变了社会的结构。人们一方面希望人工智能和智能机器能够代替人类从事各种劳动，一方面又担心它们的发展会引起新的社会问题。实际上，近十多年来，社会结构正在发生一种静悄悄的变化。人—机器的社会结构，终将为人—智能机器—机器的社会结构所取代。智能机器人就是智能机器之一。从发展角度看，从医院里看病的“医生”、护理病人的“护士”、旅馆、饭店和商店的服务员、办公室的“秘书”、指挥交通的“警察”，到家庭的“勤杂工”和“保姆”等，将均由机器人担任。因此，人们将不得不学会与有智能的机器和睦相处，并适应这种变化了的社会结构。
由于人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，例如用专家系统代替管理人员或医生进行决策、诊断或治疗病人的疾病。所以，将会使一部分人不得不改变他们的工种，甚至造成失业。人工智能在科技和工程中的应用，会使一些人失去介入信息处理活动(如规划、诊断、理解和决策等)的机会，甚至不得不改变自己的工作方式。
(三)人工智能的发展，提高了社会的经济效益。人工智能系统已创造出了可观的经济效益，专家系统就是一个典型的例子。随着计算机价格的继续下降，人工智能技术必将得到进一步推广，产生更大的经济利益。成功的专家系统能为它的建造者、拥有者和用户带来明显的经济效益。用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员的知识。
如果保护得当，软件能被长期和完整地保持;因此，人类专家的经验能够得以延续。不受人类专家寿命的限制，这又是一笔巨大的财富。各领域专业人员(如医生)难以同时保持最新的实际建议(如治疗方案和方法)，而专家系统却能迅速地更新和保存这类建议，使终端用户(如病人)从中受益。
(四)人工智能的发展，改变了人类思维方式。人工智能是人类理性活动的产物，它延长了人的思维活动，有利于人们正确思维，有利于人们应用正确的思维方法。人工智能的运行遵循客观规律，因此要求人们在应用和开发中采取务实的态度，来不得半点虚假，用头脑思考，来不得半点感情用事。人工智能的发展与推广应用，将影响到人类的思维方式和传统观念，并使它们发生改变。例如，传统知识一般印在书本、报纸或杂志上，因而是固定不变的，而人工智能系统的知识库的知识却是可以不断修改、扩充和更新的。又如，一旦专家系统用户开始相信系统(智能机器)的判断和决定，那么他们就可能不愿多动脑筋，变得懒惰，并失去对许多问题及其求解任务的责任感和敏感性。那些过分依赖计算器的学生，他们的主动思维能力和计算能力也会明显地下降，并增加误解。在设计和研制智能系统时，应考虑到上述问题，尽量鼓励用户在问题求解中的主动性，让他们的智力积极参与问题求解过程。
(五)人工智能的发展，改变了人们的生活方式。随着人工智能的发展步伐，人类活动方式发生了突变。网络化加强了人们的横向联系。网络技术的迅速发展，使人们的联系方式发生了变化。就主从联系讲，以往主要靠从上到下的“金字塔管理”，现在突出了“网络管理”。就平等联系讲，以往由距离决定联系频度，现在可以超越时空，由利益决定联系频度。
人工智能应用主要遵循内涵深入和外延拓展两方面。首先，内涵深入表现在模拟的发展，结构模拟较多地受技术限制，功能模拟主要靠开发软件。现在全世界每年有几十万个成熟软件推向市场，而无论是商务的还是娱乐的，都改变了人们单调的工作和生活模式;其次，外延拓展主要是人工智能与其他技术结合，光子、超导和激光计算机是人工智能发展的新出路。在社会广阔领域中，人工智能借助机电光声技术，为社会提供了电子排版系统、电视节目编辑器、复印机、学习机、家庭影院、音乐喷泉、B超检查、CT检查和机器人，给人们生活带来了一片新气象。
人工智能技术在选煤领域的应用
【摘 要】人工智能技术是第三次科技革命中计算机技术的一个重要组成部分，其应用在工业生产中，必然会带来产业发展的革命性的变化。人工智能技术和选煤技术相交叉，实现选煤技术的智能化，以达到选煤生产效率的提高。人工智能技术在选煤领域中的研究成果主要有一下三个生产系统：选煤厂管理专家系统、选煤厂设计专家系统、智能型选煤设备图形数据库。本文对这三种生产系统作出了简要的介绍和分析。
【关键词】人工智能;选煤;管理;设计
一、前言
所谓的人工智能技术，即将人类的操作技术和知识借助电子设备而转化成为机器智能的一项复杂技术，是电子计算机应用发展的方向。人工智能技术，不仅节省人力，而且在操作正确的前提下会保证生产效率的极大提高。如今，在选煤技术中应用人工智能，是选煤生产技术的极大进步。而选煤领域中的人工智能技术分别为以下三个生产系统：选煤厂管理专家系统、选煤厂设计专家系统、智能型选煤设备图形数据库。
二、选煤厂管理专家系统
在管理上，整个选煤厂是一个机器复杂的管理大系统，在这样复杂的系统中，如何根据市场的实际情况、企业的外部条件和选煤生产的内在活动规律，及时调整生产策略，保证最佳运营状态以获得最大收益是选煤厂经营决策者所面临的重要的问题。而选煤厂管理专家系统，则可以很好地解决决策者们所面临的问题，有效得提高其对整个市场和选煤厂内部情况的了解，从而做出正确的运营决策。
选煤厂管理专家系统的主要内容包含以下四个方面：生产信息实时管理网络信息系统、产品质量预测、生产操作参数优化子系统、基于局域网络的生产信息专家分析与决策系统和生产结构与经济效益优化子系统。通过上述四个主要内容之间的相互配合，选煤专家系统可以积极地配合和辅助领导进行经营决策，为选煤厂的实时经营作出学科的知道，从而实现选煤行业的信息化和生产系统可以得到监控的良好的管理环境。
但是在实际操作过程中，因为不同选煤厂的经营状况和生产规模大小各异，每个选煤厂都有自己的管理和经营人员配备和物资配备，同时有些选煤厂对人工智能能提高效益存在着一定的不信任，因此，面对这些情况，如何使得选煤厂管理专家与不同类型的选煤厂的管理实际能够进行比较合适的匹配，真正把先进的管理技术和理念运用到不同的选煤厂，从而提高整个选煤行业的生产效率，提高选煤厂的的经济效益，是选煤厂专家系统需要解决的实际问题。通常，按照不同情况区别对待的原则，可以采取以下几项措施：第一，经济效益好、管理水平高的选煤厂，适合运用选煤管理专家的管理理论，总结经验，从而建立起自己的知识数据库;第二，对不同生产规模和地域的选煤厂的差异，可以建立起灵活性比较高的、可以改动的动态数据库;第三，对于一些比较模糊的管理问题，一般会采用模糊的评价理论进行处理，从而建立起隶属于函数标识的模糊子集百搭知识。
三、选煤厂设计专家
选煤厂设计专家系统，即主要是供选煤厂的设计技术人员使用，其主要解决的问题是，在先每场设计和改造的活动中，选择怎样的选煤方法和构建怎样的产品结构。整个系统分为几个子系统：块煤分选子系统、末煤分选子系统、原煤准备子系统和煤泥处理子系统。系统所采用的方法是非线性规划的方法，来建立起产业和产品结构优化的处理模型。在操作方面，用户首先要输入原煤资料和一些必要的、清晰的约束条件之后，其下属的四个子系统会按照专家知识，在最短的时间内自行选择出最为科学的、实用的产品方案和生产流程。
选煤厂的设计过程是一个极其复杂的流程，工作量和所要求的技术程度相当高，这就必须依赖设计人员的知识储备和经验的积累，所以特别适用于专家系统技术。但是，因为知识程度的复杂和专业术语的相对独立性，以及专业知识量大、知识类型丰富、知识重复调用和交叉调用这些显著的特点，在构建选煤厂专家系统时，专家的知识表达存在着加大的困难。所以，为了尽量缩减上述困难，一般会采用如下的表达形式：第一，生产式规则。在生产式系统当中，专业知识被划分为事实和规则这两部分，所谓的规则是推理和行为的过程，其组织方式存在着一定的差异，在通常的CPDES系统当中，规则的存在方式是独立和结构化这两种方式;第二，过程表示法。所谓的过程表示法，即在知识表达中将事情的发展过程进行分配指
标式描述，允许在过程中调用不同的子过程;第三，面向对象表示。此种方法是将事物看做不同部分、不同层次的简单的对象的复合体;第四，其他表示方法。对于一些不易表达或精确度不高的知识，应该采用魔术子集处理的方式等方法。
四、智能型选煤设备图形数据库
所谓的智能型选煤设备图形数据库，是为了便于 计算机设 计图形，针对选煤厂设计过程中的CAD设备图形调用、设备选型以及设备购置等几个环节而开发的.其主要由以下六个部分构成：设备选型计算子系统、设备三视图绘制子系统、设备参数库、CAD接口程序、设备网上订购和设备清册编制子系统。该系统的主要功效是：完成选煤设备的选型、设备购置和安装概算书的编制、CAD调用绘图和网上订货等一些基本的技术性的 工作。在“智能型选煤设备图形数据库”开发中，可以将原设备的参数、图库等进行重组，从而构建可利用的专家知识来进行选型、利用的图形数据库。在此基础上开发专家系统，并与CAD系统集成利用。“智能型选煤设备图形数据库”使用的 软件主要是3DMAX、AUTOCADR2000、Paradox和D EiPHI。这些软件在工程设计中发挥着重要的作用，对于数据库的构建也发挥着不可代替的作用，这些软件的灵活些体现在不仅可以单机操作，而且还可以在网上进行联机运行。
结 语
上述所介绍的三种人工智能技术已经是目前比较成熟的选煤智能技术，但是因为选煤厂的经营规模和现状的不同，上述所说的人工智能技术的 实践 应用达不到整体上的技术要求，而所产生的负面效应往往被归咎于技术的不成形。所以，要想提高选煤行业的整体生产效率，不仅需要技术上的支持，还需要选煤厂 管理者在观念上的更新和资金上的保障，这样，技术的优势才能实现其最大化的发挥。
参考文献
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人工智能在财会领域的应用研究
[摘 要]5G时代的到来，推动了人工智能技术能在财会领域更好地应用，顺应时代发展趋势，推动财会领域变革。基于此，本文通过文献研究法、对比分析法、经验总结法等研究方法，对人工智能现状和在财会领域应用现状进行调查研究。目前，AI在财会领域应用还存在成本相对较高、AI财会算法不够优化、缺乏AI财会专业人才等问题，阻碍AI在财会领域应用进程，因此，本文从国家、社会、财会人员3个层面思考，通过经验总结提出一些思考和建议。
[关键词]人工智能;深度学习;财务共享;替代;转型
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.02.014
[中圖分类号]F232 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194(2020)02-00-03
1 人工智能的定义
从广义上讲，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是计算机科学的一个分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是一门对人类智能进行延伸的学科，研究内容涉及自然科学和社会科学的所有学科。从狭义上讲，可用“深度学习+大数据=人工智能”公式概括，即通过计算机算法深度学习技术，在特定领域获取大量信息，并使用它在特定情况下做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。通俗地理解，人工智能是人类学习过程的阐明，是人类思考过程的量化、人类行为的解释以及对智能原理的了解，是人类了解自身能力的最后一步。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，也可能超过人的智能。
2 人工智能在财会领域应用现状
目前，国内文献关于人工智能在财会领域的应用大部分都是在说“四大”财务机器人和国内的用友、金蝶和芸豆会计以及RPA的应用。在其他方面，比如财务管理和审计方面并没有详细说明有哪种产品，大多都只是在论述工作原理，可见人工智能财务商用程度不高，人工智能在财会领域的应用还处在初级探索普及阶段。
2.1 会计核算方面
2.1.1 在会计确认和计量方面
基于卷积神经网络的深度学习算法，将AI机器视觉技术应用于票据图片识别，在海量数据支持的基础上，AI能够不断自我学习和训练，不断提高票据的识别准确度和识别速度(票据机器人5分钟可识别1 000张包含增值税发票、火车票、飞机票等票据)，同时可根据会计准则检验发票真伪、单据审核转化为原始凭证结构化数据，完成经济业务的会计确认和计量。2016年7月，由我国自行研发的，适合小微企业会计核算的“芸豆会计”正式上线试用，采用IT技术研发的智能记账模式，利用OCR(光学字符识别)技术及纠错机制完成了基本的会计确认和计量，实现财务记账工作从人工到人工智能的转变。此外，还有企业推出“智能报账机器人”，为员工或供应商提供“7×24小时”的自助交收票据服务，机器人批量扫描识别并自动填单，为财务人员在交收票据工作中节省工作量。
2.1.2 在会计记录方面
基于贝叶斯分类方法和专家系统技术，在财会规则下，系统能够根据原始凭证的结构化数据，不断模仿学习人类分类决策生成记账凭证。2016年3月10日，德勤会计师事务所宣布与Kira Systems达成合作，在会计、税务、审计等工作中引入了人工智能;2016年5月26日，普华永道也推出机器人自动化解决方案，较为常见的如银行对账单、增值税发票查伪验证、记账凭证自动生成、增值税记账核对等;2017年6月下旬，毕马威提供机器人流程自动化服务，主要为RPA专家系统(Robotic Process Automation)的应用，通过执行基于规则重复的任务将手工活动转化为电脑流程自动化，并可以替代员工阅读合同和其他文件，很多情况下会计人员只需要将增值税发票放入扫描仪中进行扫描，剩下的工作都能自动完成。
2.1.3 在会计报告方面
2017年8月11日下午，我国自行研发的财会人工智能系统得以验证并投入使用，一个没有会计基础的验证工作人员，把企业上个月的相关会计数据录入系统，仅仅15分钟，便把记账凭证、会计账簿、利润表等全部自动生成完毕，经检查所生成数据均准确。之后不到半年的时间，长沙已经有50多家企业使用了会计机器人。国外的Smacc公司，致力于财会人工智能系统研发，Smacc在收集客户的报表后，会将其转化为机器能够识别的数字格式，并对其进行加密后分配账户。该平台还可根据报表信息，追踪销售、成本、发票、流动资金等数据，为客户解决复杂的会计问题。
2.2 财务管理方面
2.2.1 在财务分析上
人工智能系统依靠现代的计算机硬件，计算机系统每秒可以实现超过30亿次计算，信息处理速度极高。对于一些大型企业来说，应用人工智能，可以从整体上掌控公司企业的财务信息，并把采集的信息分布到各个模板中实现整合，经过反复训练练习，设定统一标准，并构建完善的3D或多维空间立体模型。该模型会考虑各种人们考虑不到或是未发现其潜在关系的因素，能够精准地找出财务管理中存在的问题，使财务管理问题更加清晰全面地展示出来，进而能够及时准确地对相关数据进行评估并建立对应的财务管理措施。
2.2.2 在经营预测上
依靠人工智能的专家系统，从多种角度进行对企业信息数据进行全面收集，例如企业的收入、支出成本、综合经营利润以及负债等各个角度进行全面分析和预测，整合企业财务数据后，专家系统根据行业各专家(经济专家、审计专家、数据分析专家等)的知识经验，对企业的经营进行预测。人工智能的技术支持促使财务转型(数据驱动变革)，埃森哲公司的全球研究表明，74%的财务职能部门已经采用预测分析技术来提升他们对数据的解读能力，61%的财务职能在某种程度上使用人工智能，且在2019年初的调研中，所有被调查的CFO都表示，AI有助于财务团队推动预测分析，以支持战略决策和风险管理。 2.2.3 在财务共享模式的建设上
人工智能的高速信息处理能力以及对业务的流程化处理能够解决目前财务共享服务中心业务流程不规范和数据资源开发不足的问题。例如用友财务云，基于整个用友云平台，提供影像识别、语音识别、语义识别、机器深度学习等技术，财务共享中心可将能够自动执行的任务交由系统内置的智能机器人处理，自动生成业务单据，并进行自动月结、自动报表等操作，使业务流程更规范。用友依靠财务云平台，帮助60多家企业建立了和正在建立财务共享服务中心，并为多家共享服务中心提供运营管理服务。
2.3 税务处理方面
人工智能在税务处理方面，应用了自然语言处理、信息检索、机器学习及知识图谱等技术，实现税务智能咨询，如“12366”税务咨询平台，提高了纳税人的税务咨询效率和便利度;应用了专家系统实现了公司智能税务处理，如解放君的财税AI机器人，利用财税专家资源库帮助财务公司高效处理基础财税业务，提升准确率和效率的同时，降低财务公司运作成本。此外，美国也利用人工智能技术开发出自动化的税收筹划手机APP。智能税收初步探索已取得了一定成效，改变了传统税收理念及方式。
2.4 审计方面
人工智能在审计方面，应用视觉识别、自然语言处理、音频处理等深度学习技术，能够完成重复性的审计业务流程工作，从审计计划阶段的信息采集分析重要性，到审计实施阶段重难点的确认和方案底稿的自动生成，到最后审计成果阶段的审理、审计报告生成和整改情况分析，都可自动实现;在一些特殊审计流程也可由RPA机器人完成，例如收发电子函证可先由审计成员准备函证底稿数据并发送至共享中心，再经过RPA机器人自动处理和共享中心函证人员处理机器人无法处理的电子函证回复，最后系统接收函证并自动保存，完成电子函证任务。
3 应用过程中存在的问题
人工智能必将取代基础的、高重复性的财务工作，这是时代发展的大势所趋。但目前，因为会计核算工作综合性较高，业务情况也较为复杂，人工智能在财会领域的应用还不够成熟，发展过程中也有些许问题。①算法本身存在BUG。凡是计算机程序，都会存在程序设计不合理，存在漏洞缺陷，没有一个程序是完美无缺的。②AI财务本身发展不成熟。人工智能财务目前也正处于探索阶段，仅仅能接替公司中基础的财务业务流程，对于需要财会经验和高要求的工作，如分析和管理企业经营、公司战略制定等仍然处于空白状态。③AI财务成本相对较高。不管是软件设施还是硬件设备，AI财务的开发、迭代升级和完善所投入的成本是巨大的且产品开发周期长。④缺乏信息数据的学习。数据是机器学习的基础，目前，人工智能在财会领域停留在初步发展阶段，应用少、针对范围小，且各个公司之间的财务信息相对保密，导致无法汇集更多有用的数据来支持财会智能应用的开发和完善。⑤会计信息安全性受到威胁。目前，广泛应用的各种财务软件所产生的会计信息都是以电子形式进行存储的，如若不注意网络安全，信息在网络传输过程中可能会被拦截，导致企业财务信息泄露。⑥缺乏应用AI财务的专业人才。基础的核算财务人员会被AI替代，而具有财会专业素养和职业判断力，同时又掌握IT和AI应用技术的人才缺口大，这是导致人工智能在财会领域应用缓慢的最主要问题。
4 思考与建议
4.1 政策方面
尽快完善人工智能领域的法律法规，保证人工智能技术发展的良好生态环境，同时制定人工智能在财会领域应用的相关政策，促进其发展。财政部可以发布与AI相关的财务政策，改革现有的财务管理制度体系，以财务会计为基础建立起来的财务制度体系已不能适应现代企业管理的要求，应在兼顾财务会计的同时，建立以管理会计为主、人工智能为辅的财务制度体系，促进企业财务的智能化跟上时代发展，促进财会人员由单一型向复合型转型，不断提升自身的竞争力，避免财会人员完全被AI所取代。
4.2 社会方面
4.2.1 AI财会供应商方面
注重AI人才的培养，完善公司部门间的沟通交流制度，促进AI技术人员与财务人员的交流，使其不断融合，培养出掌握AI与财会知识技能的复合型人才。同时，还应注重数据存储和网络的安全性，确保客户信息的保密。
4.2.2 AI财会使用公司方面
企业应对内进行财务管理体系和财务人员培训体系改革，升级或更换的企业信息管理系统，注重网络安全，不断朝智能管理发展。对外与AI财会供应商合作，不断反馈AI财会软硬件情况，参与AI财会建设，不断完善AI财会产品。各行业公司还应通力合作，努力参与财务共享服务中心建设，在节约成本的同时，构建一个“AI财会学校”，为AI财会机器人提供大量“学习资料”，使其不断完善自身技术。
4.3 高等院校方面
高等院校应改革传统的财会教学培养目标，将以培养财务会计人才改变为财务会计与管理会计相结合的复合型人才，并扩大教学范围，增加财会学生计算机、人工智能、AI财务理论和实操等相关课程，增强学生专业应变能力，提升学生的知识储备。
4.4 人员方面
财会人员应以积极的视角看待人工智能。不能因为人工智能的特定应用学习而自我否认，知难而退，认为会被机器人所替代而转行。应有意识地培养自己，由单一人才向复合型人才转型。财会人员还应学习管理知识，进一步提升自己的综合能力。
5 结 语
人工智能在财会领域的应用中存在算法不够优化、AI缺乏大数据资料、缺乏专业AI财会人才等问题。这需要国家政策的支持、公司财务的改革、学校人才的培养以及财务人员能力的提升，使人工智能技术更好地在财会领域应用，进而使财务人员从繁杂的基础核算类工作中解脱出来，为公司提供更好的财务服务，提升公司价值。
主要参考文献
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