会计中应用人工智能的条件

会计中应用人工智能的条件。

许多人认为人工智能只是一种技术，事实上，它是一种复杂的应用思维和软硬件组合的方法。硬件是各种传感器和芯片，软件是算法。基于科技界对人工智能的认知，人工智能的发展有三个重要的基础：算法、数据和计算能力。算法是核心，数据和计算能力是重要的支持[6]。该算法是用系统的方法描述解决问题的战略机制，是解决问题的一系列明确指令。数据是指所有能够输入计算机系统并被计算机程序处理的符号介质的总称。计算能力，又称计算能力，顾名思义就是设备的计算能力。随着互联网、大数据、云计算等技术的快速发展，算法、数据和计算能力都得到了很大的提高。首先，在算法方面，机器学习、深度学习、强化学习和深度学习不断涌现。存在着基于视觉和触觉传感的迁移学习、变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）等新兴学习算法。第二，在数据方面，移动互联网、物联网、5g等新兴数字技术产业发展迅速，数据总量呈现爆炸性增长。第三，在计算能力方面，人工智能的计算能力已投入使用ASIC、FPGA等计算单元类别，以取代GPU芯片为主要硬件承载能力。随着数字技术的不断迭代，计算能力将大大提高。从人工智能在会计中的应用角度来看，一个成功的人工智能在会计领域的应用需要五个条件[7]。目前，这些条件已基本满足。第一，实用算法。现在最受欢迎的算法是深度学习算法。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，获取文本、图像和声音等数据。最终目标是让人工智能机器像人一样具备分析和学习能力，识别文本、图像和声音等数据。深度学习算法可以从会计原始凭证、会计凭证、详细分类账、总分类账、财务报表、报表分析六层隐藏节点了解会计账表系统，将原始空间中样本的特征转换为新的特征空间，通过逐层特征的空间转换，使分类或预测更容易，最后通过设计建立适量的神经元计算节点和多层操作层次结构，选择原始凭证输入层和财务报表输出层，通过网络学习和优化，建立从输入到输出的函数关系，可以实现会计业务处理全过程的自动化。第二，高质量的数据。数据是指各种符号的介质，可以被计算机和模拟。人工智能在会计领域的重要前提是，原始会计数据必须是计算机可识别和高精度的。如果原始会计文件种类繁多，标准化程度低，文件难以数据化，或者即使可以数据化，但质量不高，也会严重影响数据的质量。具有固定格式和信息的会计文件标准化，电子程度越高，数据质量越高。目前，大多数会计文件都实现了标准化和电子化，如增值税发票、在线订单、销售发票等，为人工智能在会计中的应用提供了良好的条件。第三，计算能力强。具有较强的计算能力和一套完整的系统结构，可以方便深入学习、部署和实施。较强的计算能力可以提高人工智能的识别和准确性，因为较强的计算能力可以提高模型的精度和离线培训的频率。目前，人工智能现有的计算能力基本满足会计核算的要求。深圳华为的计算能力可以满足全球7×24小时循环结账的要求，每小时可处理5500万条数据，使世界上270多家子公司按照国际会计准则、中国会计准则和国家会计准则的要求，分别出具各种会计准则编制的财务报表。同时，各责任中心的管理报表可根据客户群、业务组、区域、产品等维度出具，可在3天内完成，高质量输出。第四，明确的用户。人工智能在会计中的应用应该有明确的用户。用户不仅是数据的消费者，也是数据的提供者。如果没有提出高质量、快速输出财务报表的明确用户，或者用户不需要高质量、快速输出的财务报表，那么人工智能在会计中的应用就没有多大价值了。因此，只有公司的利益相关者和管理层才能在快速输出财务报表方面有更好的需求。第五，明确的财务报表在会计领域。人工智能在会计领域的应用非常重要。如果没有明确的应用目的，人工智能在会计领域的应用将半途而废。促进人工智能在会计领域的应用需要增加软硬件资本投资。公司应用人工智能的主要目的是降低会计人员，降低成本，增强用户体验效果，提高会计工作效率，或同时实现。如果没有明确的应用目的，人工智能在会计领域的应用将不会顺利进行。