人工智能在会计工作中的应用场景

人工智能会计的应用场景。

目前，各行业对人工智能应用的呼声相对较高，但人工智能仍处于行业应用的早期阶段。人工智能产品对应用场景有很多限制，因此人工智能的普及和应用需要很长时间。人工智能在会计领域的整个会计过程中仍然缺乏案例，但应用和替代逻辑性强、重复性大、机械工作繁琐的部分，以降低会计工作成本，提高会计工作的准确性。人工智能在会计工作中的应用场景主要包括会计语音指令、会计核对验证机器视觉、大数据财务分析、智能财务风险控制、提供准确的预测方案等[8]。

（1）语音指令会计人工智能在语言交互方面非常强大，可以提取语音中的关键信息，自动归纳和分类，直接存储在大脑中，并指令系统完成操作。语音指令会计主要采用语音识别、语音转换技术，通过人工智能培训自动将语义转换为结构化信息，自动完成资产、负债、收入、成本、成本类型的金额、时间、地点的填写和会计。语音指令会计包括语音指令会计、会计和财务报表的编制。语音指令会计是会计人员发出的语音指令，人工智能就像会计秘书一样，只有开放的指令才能完成会计。语音指令会计是会计人员发出的语音指令，人工智能根据指令输出会计过程和结果。语音指令编制财务报表是会计人员发出的语音指令，人工智能完成财务报表的编制，使会计人员能够简单、高效地完成会计拟人化。（2）机器视觉验证机器视觉是人工智能快速发展的一个分支。机器视觉是指从客观事物的图像中提取信息，用机器视觉代替人眼，进行检查和深入理解，用于实际检测、测量和控制。机器视觉在会计领域的应用是将图像文件转换为结构化数据，并通过机器视觉的眼睛和部分大脑的功能进行测量、判断、检查和验证。机器视觉验证验证领域主要包括：（1）会计凭证、验证。在会计工作中，需要验证发票等原始会计凭证是否重复和真实，并审查其合规性。传统的方法是手动登录税务局网站，输入相关信息，逐一查询，机器视觉可以完全自动化工作。（2）自动实现会计、价格和税收分离。原始凭证审计是会计的第一步，原始凭证审计完成后，需要根据会计科目和相关数量、单价、金额、机器视觉可以自动确定会计科目和数量、单价、金额，根据原始凭证的类型和业务情况，自动确定进项税。

（3）通过人工智能系统，财务大数据分析可以挖掘、分析、整理、比较公司同行业国内外情况、内部财务状况、生产经营等方面的数据，并将收集和输入的数据系统分为不同的方面，以满足业务管理的需要。首先，公司可以利用人工智能360度会计，综合不同的数据集，广泛收集相关信息，形成数据库。同时，内部和外部数据库也可以实时更新。其次，对于数据库，人工智能利用数据挖掘和分析技术发现和推断未知关系，建立相应的数据模型。最后，人工智能根据大数据的分析结果，结合公司的实际情况，选择相应的参数，得出相关的结论，供管理层实施应用或服务于决策。应用人工智能进行财务大数据分析、风险分析、数据分析、财务绩效分析等。

（4）金融风险智能控制金融风险智能控制是将人类的直觉推理和试验方法等智能形式化或机器模拟用于金融风险控制系统的分析和设计，使其在一定程度上实现金融风险控制系统的智能化。金融风险智能控制是指人工智能模拟人类智能的一个重要方面，它可以在没有人类干预的情况下独立驱动智能工具实现自动控制目标，而无需人类干预。在现代信息金融风险控制系统中，金融风险智能控制技术为解决这一问题提供了有效的解决方案，需要依靠不完整、不准确的数据来解决困难或无法控制的情况。目前，金融风险智能控制的过程主要包括：（1）采用模糊数学和神经网络方法对金融风险控制过程进行动态环境建模，并采用传感器集成技术对数据进行预处理和综合。（2）采用系统进行反馈控制。（3）利用模糊集合决策选择决策模式来控制财务风险。（4）利用神经网络的学习功能和并行处理数据的能力识别在线模式。（5）自动进行财务风险预警，自动实施财务风险控制。

（5）人工智能提供准确预测方案的实际应用是为人们带来各种准确的预测方案进行选择。事实上，人工智能是一种预测技术。预测是填补数据缺失的过程，是应用当前掌握的数据，生成未掌握的数据。亚马逊的商业模式从先买后寄到先寄后买，是人工智能预测技术应用的结果。生产经营预测是公司发展中不可或缺的一个重要环节。它主要总结了整个公司以往发展中的生产经营数据，并计算和规划了公司未来可能出现的生产经营数据。传统的公司生产经营预测是以人工输入的单一数据为基础，将存在很大的不稳定性，数据的准确性也存在问题。当人工智能应用于预测时，公司的生产经营预测开启了准确预测的新篇章。它还可以从多个维度记录公司的数据，包括多个维度。此外，人工智能还可以根据不同的参数及时提供多种准确的预测方案，这是传统生产经营预测无法实现的。