1樓：zhoulaoshi
未來都是財務機械人在財務人員的領導下，高速度處理財務票據與分析彙總財務資料。財務人員只需要給機械人乙個指令，財務結果就自動生成了。
2樓：財稅專家張老師
這個影響是很深遠和廣泛的，可以說在很多方面都是顛覆性的。比如：
1、財務資訊系統轉變為資訊財務系統。
財務系統，由手工紙質賬到會計電算化，到erp，再到人工智慧財務系統，無一不體現了技術進步對財務資訊系統的變革。尤其是近十年左右的資訊科技發展，積累了大量的資訊資料，每年都幾何式的增長。財務系統，成為龐大資訊系統的乙個分支。
尤其是在實務中，企業經營的各項資訊資料總包中，財務資訊慢慢的由主要的甚至唯一的，變為整個資訊系統其中的乙個財務分支。
2.資訊系統的角色分工會相應調整。
錄取、讀取、核對、計算等，這些基礎操作幾乎會被完全替代。一些創設性的規則，現在是由有經驗的資深人士總結好以後，固定到系統中的。但以後人工智慧時代，會慢慢的基於資料、演算法等，由人工智慧系統提出一些基礎的建議，供人工選擇，然後逐漸過渡到人工智慧可以做一些初步的決策。
比如在突發不可預見情況下，可以做出一些應急管理措施。
3.財務相關專業、資訊相關專業的人才需求會擴大，尤其是這兩方面的複合型人才。
舉個例子，清華大學取消了會計學專業，這個訊息表面上看，讓很多大學生及從業人員感到恐慌。這是不必要的恐慌，其實，透過現象看本質，清華大學並不是認為財務專業不重要、被時代淘汰等取消了會計專業，而是因為隨著時代的進步、技術的發展，財務會計相關專業知識運用到了經濟執行的方方面面各個細枝末節，在各領域都發揮了重要作用，現在需要將其融合到各領域專業去學習。
人工智慧時代，需要更多資訊和財務專業複合型人才，又懂資訊科技，又懂財經知識，將會是人工智慧時代所迫切需要的人才。
3樓：心弦生活日記
隨著人工智慧的發展，財務資訊系統越來越智慧型化。
作為企業的一名財務人員，從我畢業到現在短短的3年多時間裡，財務系統更新換代了一遍。
資金系統的功能越來越全面，相比之前的舊系統，越來越智慧型化。走線上流程，整個審批付款流程更加方便快捷，規範化。
稅務系統的上線，讓企業稅務處理方面更加省時省力，對於發票的檢驗越來越準確。稅務相關資訊查詢也更加快捷。
新的核算系統上線後，操作更加流暢，等整個系統更加完善後，可以行成一體化，自動形成賬務的核算。
雖然這對於乙個企業來講更有利於長期的發展，更加規範，更省力，更省人工。但是這對於我們財務人員來講，無疑是一種衝擊。
各個財務系統上線以後，需要的財務人員越來越少，這就意味著一些財務人員崗位不足，面臨著失業的風險。這也對財務人員自身的財務知識儲備要求越來越高，壓力越來越大。
4樓：煢塵幻夢
人工智慧對會計資訊有著顯著的衝擊和影響，
這些影響包括會計核算流程再造、傳統會計資料使用限制的突破、會計不確定事項估計的技術支援、會計流程工作效率的大幅提公升、會計出錯率的大幅降低、企業外部協同效應的有效實現、相當程度的會計資訊保安風險和法律邊界界定風險的發生、會計職業公升級和會計人員職能轉換等方面。
財務資訊處理智慧型化系統是乙個時間長、規模大的持續性投入，其建設涵蓋硬體和軟體兩個方面。
硬體方面主要體現在資金投入大，當前隨著各個行業業務量的不斷增加，種類多、數量大成為當前財務資訊的特點。
軟體上體現在開發難度大，維護周期長。會計資訊智慧型化處理的軟體系統需要海量的資料測試以及多埠資料庫的有效鏈結，以便能夠更好地符合工作實際，這就勢必會經歷乙個長時間的試用階段和調整階段。
有利影響：
首先是可以提公升財務在處理資料上的速度，並且降低財務會計在工作中的失真，強化在會計工作的資料可靠程度，並且為財務資料提供了更加穩定的儲存方式，在企業的財務管理資訊也有著較強的廣泛性和及時性，也能夠大大的加強資料處理的速度和能力。
負面影響：
首先是對企業的財務安全產生一定的影響和潛在威脅，其次是這項技術由於尚處於發展之中，所以在財務的處理過程中還存在一定障礙。再有就是人工智慧技術缺乏有效的財務資料決策性，並且會給財務會計工作人員產生衝擊。
參考：[1].楊積英.大資料背景下的會計資訊處理智慧型化分析[J].商訊,2020,No.209,61+63.
[2].要俊.人工智慧對財務會計的影響及應對策略分析[J].現代營銷(經營版),2020,No.328,191-192.
5樓：CopyCai
現在很多財務從業人員都開始學python和機器學習的理論，可能是真的覺得這行是AI可取代行業中首當其衝的吧。財務真的是現代企業管理工具人實錘，欲哭無淚。每次學科鄙視都要拿出來踩兩腳，入行門檻又低。
但是我抱著cpa會計書，我尋思著這套簿記系統也沒那麼不堪啊，至少我學起來能發現很多準則的制定都是衝著真實客觀地描述交易實質去的。
這是非常切實的危機感，以前有計算機、excel巨集程式設計之類的技術出現時，財務人員都不會有太大的危機。畢竟算盤也是一種計算機，那時候新的技術（實際上還是工具）沒有取代財務工作者，反而是成為財務人員提公升效率的工具。原因可能是財務資訊雖然是經濟統計的產物，但它的主體仍然是非線性的資訊，很難用單一尺度去分析。
很多交易實質的判斷，是需要模糊判斷的。目前的財務資訊系統（主要是指簿記系統和ERP系統）主要解決的還是財務問題中線性的部分，比如提高記賬效率、自動彙總賬目、自動計提折舊、交換結算資料等。這些問題的解決實質上還是依託於財務人員的職業判斷，因為會計業務中最重要的會計政策和會計估計的選擇仍然是財務人員主導的，財務資訊系統起到的還是統計和傳遞資料的功能。
但發展到機器學習時代，財務人真的感受到了壓力。雖然現在還做不到強人工智慧，但是研發出能夠自動選擇會計規則對業務進行處理的財務機械人是完全可能的。通過大量資料的訓練，讓程式可以自行判斷業務型別，選擇會計方法，一步到位做完核算。
雖然還達不到降維打擊的程度，但考慮到區塊鏈等技術的夾擊，財務人員的生存空間真的越來越窄，學習成本也水漲船高。
談了很多人的問題，並不是跑題，因為財務人員也必須看做是財務資訊系統的一部分。財務人員提供的最有價值的東西叫做經驗判斷，這是人類特有的非線性思維所得的結晶，現在看來也很快要被人工智慧向下相容掉了。畢竟，AI是可以直接聯網的，如果乙個AI分析了所有上市公司的年報、對各公司的財務指標了然於胸，並且能夠適當地推算市場上資金的流向，就為了估計企業的執行狀況和資本管理什麼的……應該不至於，所以這裡還有爬取資訊合法規性、原始資料真實性以及運算資源的成本的問題。
還有一種可能性，就是AI的革新也可能會跳過財務行業……因為直接改進財務工具的效率顯然不如改進稅務工具和推廣數字貨幣。企業財務主要是為稅務管理和資本管理服務，前面也提到過區塊鏈，數字貨幣（或者個人主權貨幣）的推廣可以讓所有交易透明化，徹底解決稅務方面問題；資本規模emmm目前excel資料分析包也夠用了。估計這屆研發人員還沒有把財務當成AI攻破的首選行業，而且現在人工智慧理論也到瓶頸期了，財務資訊看起來很有規律，其實也有大量的NP問題。
樂觀點看，基礎科學不突破，AI再發展也只是增加工具的精度而已；如果突破了，別說財務，連醫生都能取代掉，這樣想是不是安心很多。
不過學習真的不能停止，財務人員還是早點把python和數理統計之類的學起來，對人類的未來多乙份期許。能夠更接近數字表象之下的本原，也是這份枯燥工作為數不多的樂趣之一吧。
6樓：曾凡
眾所周知，在工業革命以後人類的效率得到了極大的提高，緊接著在管理領域以歐美和日本為代表的管理實踐使人類的生產力得到了更一步的提公升。流程化的運作體系已經成為乙個提高效率的共識，於是在財務業務領域實施流程化催生了財務共享中心的運作模式。
建立財務共享中心一般是以資訊系統為依託，將基礎的會計核算工作集中到共享中心來執行，財務的現金管理、應收應付模組、固定資產、會計核算、財務報表編制等基礎模組都以流程化的方式在總部基地通過建立財務核算工廠，將業務細分成乙個個流程節點，提高每個節點的熟練度和效率來提高整體的效率。
在這種情況下，其實不要說人工智慧了，即便不考慮人工智慧，乙個「ERP+流程化」就使會計人員減少50%以上，可見新技術和新的管理模式給傳統財務人員帶來的衝擊有多大。這逼迫財務人員在職業發展規劃、在知識和技能的儲備上要做出新的改變，如果不想被替代就必須改變。財務資訊系統也會得到不斷地完善與提高。
7樓：明月出天山
先說結論，僅僅是財務資訊系統實現互聯，就能帶來巨大的變革；如果再加入人工智慧相關技術，可以說對整個財務行業都是顛覆式的革新。我甚至悲觀的認為，財務行業將是乙個只需要人工決策的自動化行業，老會計可能會成為乙個歷史名詞。
會計憑證還需要人工製作嗎？
財務資訊系統處理的最簡單最基本業務就是生成會計憑證。目前會計憑證還需人工介入的乙個很大問題就是，原始憑證的不規範，或者用計算機術語說叫做非結構化資料。這些資料大量以紙質檔案的形式存在，在以前是很難處理的。
但是隨著資訊科技的發展，尤其是影象識別技術的進步，這些紙質檔案都可以被掃瞄識別，還原成結構化資料或者半結構化的資料。比如原始憑證中最重要的發票，目前已經實現了初步的電子化。使用者只要上傳電子票源檔案案，那麼系統自動將發票內容分析出來，填列到憑證中，無非也就是做乙個對照表的問題，完全可以不用人工製單。
仔細一點的單位，也許會加入人工複核這個環節。這一步很多單位已經能夠實現，或者接近實現了。
聯網以後會怎樣？
如果僅僅認為系統進化到不需要人工製單這一步，顯然是不夠的。
隨著相關系統的進化，越來越多的業務系統會和財務系統進行對接互聯，提供結構化資料的機會越來越多。比如合同資料，最終會以合同系統提供的合同資料為準，紙質版的合同文字可能只是存檔備查。當然隨著技術發展，比如區塊鏈技術的引入，可能紙質檔案也完全不需要了。
再比如之前提到的開票，如果實現稅務開票系統和賬務系統的對接，那麼開票以後自動入賬，在技術上完全沒有問題。如果稅務系統再與單位財務系統對接，要求定時上傳財務資料，那麼理論上所有的發票的狀態都是可以追溯的。這對於假發票而言，就是降維打擊。
深圳推行的區塊鏈發票，已經有這個意思在裡面了。
這一步，我認為隨著財政部門對憑證電子化的推進，再算上新舊銜接的過程，10年左右可以實現普及。
大資料和人工智慧介入以後會如何？
前面提到的，其實總結起來都是乙個問題，如何生產財務資料。這個問題說簡單也簡單，無非是制定標準而已；說複雜也複雜，因為涉及到的行業太多，具體問題需要逐步解決，同時處理好銜接的問題。
當生產資料的問題解決以後，財務面臨最大問題就是如何使用資料，也就是如何根據這些資料進行決策。財務是乙個規則性相當強的行業，這些規則數位化以後，剩下的是規則如何應用，或者說建立模型了。在這個階段，財務報表應該算是最初級的應用了，智慧型輔助決策才是最終目標。
而這些恰恰都是大資料和人工智慧所擅長的，無論是製圖還是做表，提需求而已。更進一步說，財務引入相關技術後，甚至可以與生產、庫存系統互聯，對它們形成實時排程。
這僅僅是從企業層面來說，在國家層面可以想象一種場景，調查一家單位或者某個行業時，根本不需要去翻閱賬簿，只需要調取它的財務資料，與標準模板進行對照，通過模型分析就能針對具體情況得出乙個結論，剩下的事情不過就是找到切實的證據而已。想通過數字來作假，這事估計有難度了。不信，看看2023年的個稅改革。
這一步其實很多單位和部門都在做，無非是進展快慢的問題。但是無論如何10-15年內，應該會形成一種共識：決策應該有數字做支撐，支撐決策數字的應該自動化生成。
財務是資訊化建設最容易切入的行業，因為它工作的本身就是對各類財務資料進行規範化處理，而這些工作恰恰是計算機最需要而且最擅長的。目前很多人工智慧技術相關技術在會計事務所開始應用，已經能讓人看到一些苗頭了。財務這個行業不會消失，但是對從業人員的素質應該不會像現在這麼簡單了。
人工智慧對未來的影響？
雲一朵 AI其實僅僅按程式設定的一段更為特殊複雜的程式，它只會按照設定的偏好和功能，憑藉強大的基礎效能去完成 猜測 相比人類大腦的複雜性，AI只是照搬神經元的執行，依靠強大的效能和計算能力去按部就班地不斷進行演算。也就是說，AI能做的，就是在特定的模型下，設定乙個目標函式，讓其不斷嘗試，最終找到最優...
如何看待未來人工智慧的發展？？
其實我是個和人工智慧一點都不沾邊的工作，但是我最近看到很多人工智慧可以取代各個行業的前景，有人說20年後取代，有人說50年後取代，這個無所謂，但是我們能不能思考乙個問題，假設，20年後取代了你們能想到的繁瑣工作，然後什麼體力勞動，無聊的工作，大家能想到的可以取代的崗位全部取代了，那個時候假如人數也比...
未來人工智慧時代是什麼樣子的？
所有生產的工作都由人工智慧完成，軍隊由統帥直接控制智慧型單位，無產階級變成無用階級，再也不直接掌握生產工具，反抗無法動搖統治階級，也不再需要消費者。可能的職業只有兩個 程式設計師和妓女 正逍遙0716 走近屋子，藤蔓編織的門簾悠然自如地張開，步入客廳，毛茸茸的玩偶熱情地接過行李，來到桌旁，腦袋平平的...