人工智能在财务领域的应用

1. 人工智能在财务领域的应用

人工智能在财务领域的应用如下：
1.智能识票：
传统模式下，在取得发票后，财会人员要人工核对票面信息，然后到税务局网站验票，时间成本很大。而采用了人工智能的数据识别技术后，可以做到智能识票，通过OCR自动识别（OCR：光学字符识别）方式，完成纸质发票或者电子发票录入和审核工作。

在智能识票后，配套链接税务系统，能够完成从发票信息提取->发票验真->单据签收->智能审核的自动化流程。
19年市场开始火热，财务机器人的工作主要分为订单发票的查验和审核两个部分，通过使用RPA的机器人，发票查验过程需要人工干预输入验证码即可，其余过程全部由机器人代替，而订单发票的审查过程则全程由RPA完成，只需要人工设定审核标准即可订单发票的查验和审核效率大大提升，同时也减少了人为因素导致的错误。如图所示为财务机器人的运作流程。

2.语音识别：
语音识别是人机交互的一大创新功能，传统操作方式主要是通过鼠标键盘输入指令，以财务软件系统为中心，且每换一个财务信息系统，财会人员就要重新学习操作方法。在人工智能时代下，财务信息系统以用户为中心，可以通过语言对话功能录入指令，完成原始凭证录入、数据查询等工作，还能省去学习新系统操作方法的时间。
特别是在财务信息系统扩展到手机移动端后，语音识别功能更能用户使用增加便捷性。人工智能在语言方面的交互性已十分强大，可以提取语音中的关键信息，自动进行归纳分类，直接存储在“大脑”中。

2. 人工智能在财务工作的优势有哪些

您好亲亲，很荣幸为您解答哦~[微笑]。人工智能在财务工作的优势有哪些：高效低耗,提高工作效率 对于传统会计而言,必须面对数量繁多的原始票据,并且不断重复输入工作,对会计人员来说在时间和精力上的损耗巨大。智能深度学习,帮助财会人员合理决策 通过人工智能可以高效、自动地整合分析相应的数据,也能够通过分析已有的数据进行相应的调整和预测。通过人工智能可以高效、自动地整合分析相应的数据，也能够通过分析已有的数据进行相应的调整和预测。【摘要】
人工智能在财务工作的优势有哪些【提问】
您好亲亲，很荣幸为您解答哦~[微笑]。人工智能在财务工作的优势有哪些：高效低耗,提高工作效率 对于传统会计而言,必须面对数量繁多的原始票据,并且不断重复输入工作,对会计人员来说在时间和精力上的损耗巨大。智能深度学习,帮助财会人员合理决策 通过人工智能可以高效、自动地整合分析相应的数据,也能够通过分析已有的数据进行相应的调整和预测。通过人工智能可以高效、自动地整合分析相应的数据，也能够通过分析已有的数据进行相应的调整和预测。【回答】
以下相关拓展，希望对您有所帮助：对于传统会计而言，必须面对数量繁多的原始票据，并且不断重复输入工作，对会计人员来说在时间和精力上的损耗巨大。而人工智能的应用能够基于电子凭证，通过自动化的方式记录原始凭证，从而能够大幅减少人工输入的工作量。同时，人工智能不会受主观感情因素的影响，不会感觉疲倦，能够一直工作，尽管前期会产生高额的购置成本，但是后期只需要相对较低的运维成本。此外，会计岗位会产生包括继续教育、薪酬福利等在内的成本，从长期层面而言，人工智能核算更加高效，成本相对更低。财务人员主观层面的感情以及精力等都会影响会计工作，导致在工作中产生纰漏，而人工智能则不同，其所执行的程序都是预先设定的，能够按照程序进行准确核算，从而实现自动化和信息化的核算。同时，人工智能很少会出现技术性的差错，有效降低了错误产生的概率，从而有利于增强会计信息的可靠性。通过人工智能可以高效、自动地整合分析相应的数据，也能够通过分析已有的数据进行相应的调整和预测。借助于自身机器，人工智能能够完成编程，形成信息化和流程化的财务核算，有效降低了时间成本，同时也形成了更加实时化的财务核算。此外，人工智能还对传统会计核算进行了创新，确保能够远程处理审理、报账等，使复杂的财务规则简单化，将财务信息及时提供给财务人员，为正确决策提供了必要依据哦~【回答】
还有问题吗？亲亲，可以具体讲讲吗？或者有什么想聊的吗？[微笑][微笑]【回答】

3. 人工智能在未来将运用到财会领域,会计人员该如何应对

你好，老板。会计行业面对人工智能。有些人焦虑，有些人还举双手赞成啊。为什么呢，因为终于可以从那些琐碎重复的劳动中解放出来，去做些自己觉得有价值的事情了。1.不是所有的“人”被替代个人认为，即使人工智能的来临，也不会是所有的会计人员被替代了。所替代的只是其中的部分职能。比如重复性比较高的入账、销账、开票、报税等等。但是，对于一些难以程式化的工作，比如分析决策、内部控制、税务筹划等等，由于每家公司各有不同，情况复杂多变，是很难被人工智能取代的。【摘要】
人工智能在未来将运用到财会领域,会计人员该如何应对【提问】
你好，老板。会计行业面对人工智能。有些人焦虑，有些人还举双手赞成啊。为什么呢，因为终于可以从那些琐碎重复的劳动中解放出来，去做些自己觉得有价值的事情了。1.不是所有的“人”被替代个人认为，即使人工智能的来临，也不会是所有的会计人员被替代了。所替代的只是其中的部分职能。比如重复性比较高的入账、销账、开票、报税等等。但是，对于一些难以程式化的工作，比如分析决策、内部控制、税务筹划等等，由于每家公司各有不同，情况复杂多变，是很难被人工智能取代的。【回答】

4. 人工智能在会计领域的应用

因为我就是就读于财经学校，对会计专业也比较了解，工智能对各领域的影响逐渐加深，其中包括会计行业。，就读的是人工智能专业，深有体会现如今，人工智能对会计专业的影响，衍生出了一系列的大数据会计，对会计发展有着深远影响。 

这些影响包括会计核算流程再造、传统会计数据使用限制的突破、会计不确定事项估计的技术支持、会计流程工作效率的大幅提升、会计出错率的大幅降低、企业外部协同效应的有效实现、相当程度的会计信息安全风险和法律边界界定风险的发生、会计职业升级和会计人员职能转换等方面。

以上就是我的回答，希望对您有所帮助。

5. 人工智能科技的发展对财务工作有什么影响吗？

人工智能科技的发展对财务会计工作的冲击，当人工智能走进财务行业，很多工作得到优化。比如，电脑扫描做账、、电子发票、网上报税等等，这些都在大大解放人的双手，对基础的财务工作这有很大的冲击。很多基层的会计工作者如果不进去提升自己，就会面临被淘汰的危险。自身能力有限，手里没有过人的证书，学历也不是很拿的出手，自己也不是很上进，在一个基础行业兢兢业业几十年都是原封不动。这这类人肯定就是受到严重冲击的人，觉得财务工作不行，自己也不想提升。其实自己的能力才是限制自己的最大因素，人最大的敌人永远是自己。

6. 大数据、人工智能技术的发展和应用是哪一种类型的财务管理环境

亲....感谢您的耐心等待，大数据、人工智能技术的发展和应用是技术环境的财务管理环境。是指财务管理得以实现的技术手段和技术条件，它决定着财务管理的效率和效果。大数据、人工智能等新一代的现代信息技术，推动着财务共享模式下财务管理体系的不断变化。财务共享模式下基于大数据、智能化的企业财务管理融入了大数据、智能化的理念，创建并优化了高效而智能的业务流程，使企业的各项管理活动和经济业务更加灵活、有效，并在加强风险管控、提高会计服务效率、提供经营决策等方面提供了重要支撑。以上是我的全部回复，希望可以帮助到您。【摘要】
大数据、人工智能技术的发展和应用是哪一种类型的财务管理环境【提问】
亲....感谢您的耐心等待，大数据、人工智能技术的发展和应用是技术环境的财务管理环境。是指财务管理得以实现的技术手段和技术条件，它决定着财务管理的效率和效果。大数据、人工智能等新一代的现代信息技术，推动着财务共享模式下财务管理体系的不断变化。财务共享模式下基于大数据、智能化的企业财务管理融入了大数据、智能化的理念，创建并优化了高效而智能的业务流程，使企业的各项管理活动和经济业务更加灵活、有效，并在加强风险管控、提高会计服务效率、提供经营决策等方面提供了重要支撑。以上是我的全部回复，希望可以帮助到您。【回答】

7. 人工智能技术及应用的主要内容

本书从工程应用的角度介绍人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。书中内容取材新颖，理论联系实际，面向工程应用，语言通俗易懂。

8. 属于计算机在人工智能方面应用的是

计算机在人工智能方面的典型应用是人机博弈。


人工智能（Artificial lntelligence），英文缩写为Al。它是研究、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。人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。

通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

研究价值：
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。
但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。
或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。