人工智能技术财务应用蓝皮书

34567的使用的使用8景、行业的整体解决方案析的数据学习和增强学习景、行业的整体解决方案析的数据学习和增强学习征的方法，例如卷积神经网络骤以解决一个计算问题的一套标准接口、特性库和工具包，集成了算法的封装、数据的调用于在芯片间协调计算的硬件组件，例如处理器(CPU)针对人工智能计算特性设计的芯片，例如图形处理器(GPU)和CPU2.2人工智能技术分类运算智能是对人类大脑计算和记忆存储能力的模拟，主要体现为对数据的计算和存储。人工智能本质上是通过算法计算具体应用场景中抽象的数学问题，由硬件具体执行，如何低能耗、高效率地设计芯片与算法和场景匹配是运算智能的核本、人体及人脸等。语音识别主要是对声音的识别，例如智能音箱可基于对人类语音的识层次内容说明2.1感知智能.2运算智能2.3认知智能以深度学习为例，它将人脑中的神经网络引入机器，通过对数据特征的层层抽象来获得比其他机器学习方法更高的计算准确度。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks)是深度学习算法的一种，其工作过程如图2所示。95235234第三是智能计算，云、端、边多样化算力供给模式开始显现。目前的人工智能第三是智能计算，云、端、边多样化算力供给模式开始显现。目前的人工智能以云侧计算为主，但端侧、边侧有着更多元的多元的应用场景，在本地终端运行算法计算是更合适的选择。第四是生第四是生成式人工智能(generativeAI)。数据是训练人工智能的基本元素，然而实践中的一个普遍问题是人工智能部部署方并没有足够数量的数据或者取得大规模数据的成本过于昂贵。生成式人工智能可以挖掘从小样本数据集中挖掘特征，生成生成具有相似特征的大规模数据集用于算法模型的训练。序号描描述1况属性，无法准确反映真实客观情况况属性，无法准确反映真实客观情况未能反映样本的真实分布情况未能反映样本的真实分布情况实情况泛化到所属的整个群体实情况泛化到所属的整个群体适用的模型和个人经验做出假设适用的模型和个人经验做出假设互联网、电子商务、信息安全、SaaS通常涉及管理流程和组织识别等通常涉及财务管理模式的阶段财务管理知识、会计术仅涉及管理环节的自动化，组织人工智能对财务的赋能应在企业财务智能化转型的大背景下实现。表3展示了信息技术在财务领域的三个应用阶段，包括电算化、信息化和智能化，人工智能的应用位于智能互联网、电子商务、信息安全、SaaS通常涉及管理流程和组织识别等通常涉及财务管理模式的阶段财务管理知识、会计术仅涉及管理环节的自动化，组织人工智能对财务的赋能应在企业财务智能化转型的大背景下实现。表3展示了信息技术在财务领域的三个应用阶段，包括电算化、信息化和智能化，人工智能的应用位于智能化阶段。如果企业目前处于电算化或信息化阶段，那么实现人工智能赋能首先需要提高自身的信息化水平，优化财务流程和规范数据治理体系。部署人工智能需要满足输入数据规范性、模型恰当性等一系列约束条件，条件未满足的情况下仓促建设智能财务不仅难以实现预期回报，还可能带来预测错误、数基于人工智能技术和数字化思维，人工智能赋能财务体系架构的信息处理环节，主要体现在财务共享服务、费用报基于人工智能技术和数字化思维，人工智能赋能财务体系架构的信息处理环节，主要体现在财务共享服务、费用报销等财务会计层，预算管理、成本管理、绩效管理等管理会计层，投资管理、融资管理、经营管理等财务管理层，以及税务智能技术，智能化地完成会计核算、费用报销、财务报表、预算管理、成本管理、营运管理、绩效管理、风险管理、管理发展到处理更多高价值管理会计活动，甚至以人机高度融合的方式，共同完成预测、分析、推理、判断、构思和决策等管人类财务专家在企业财务中的活动。3.3人工智能赋能财务实现路径人工智能赋能财务的实现路径可以是从上至下也可以是从下至上。从上至下路径是企业从整体的人工智能战略出发，人工智能赋能财务的实现路径可以是从上至下也可以是从下至上。从上至下路径是企业从整体的人工智能战略出发，全局规划人工智能在财务、业务及其他部门的应用场景以及相匹配的跨部门数据治理体系。此时财务既是应用场景的一部分，也可以由于天然掌握财务数据的特性成为数据治理体系的主导者。财务部门应首先在IT部门支持下将自身的会计核算、资金结算、报表管理等财务系统，其他部门的采购、销售、生产等业务系统，以及外部的银行、税务、监管系统实现统一，为人工智能应用奠定数据基础，然后再发掘财务会计和管理会计具体领域的应用需求。从下至上路径是财务人员基于自身的财务会计或管理会计工作，发掘人工智能应用的潜在场景，并尝试从局部开始部署人工智能，在成功应用以后将在更大范围内推广。人工智能技术虽然极其复杂，但已有很多科技公司推出对用户友好的人工智能工具包或插件，可结合现有财务软件使用。而且此类工具往往对具体功能如预测做了优化，进一步降低使用难度。财务人员也可以通过编程语