什么是会计中的 AI？
人工智能（AI）是一个广义术语，涵盖各种技术与方法，旨在让机器执行通常需要人类智能才能完成的任务。会计中的 AI 是将这些技术与方法应用于会计领域，用于自动化流程、进行数据分析，并帮助做出明智的财务决策。
AI 可应用于会计的多个环节，如审计、税务申报、风险评估、欺诈检测和财务报告。以下是几个示例：
- 数据录入与处理：由 AI 驱动的软件可以从收据、发票等文档中提取数据，并将其准确录入财务系统。这减少了会计人员手动录入的需求，既省时又降低出错风险。
- 预测分析：借助大型数据集和先进算法，AI 能分析财务数据中的模式与趋势，预测未来结果，从而帮助会计人员基于更准确的预测做出决策。
- 欺诈检测：AI 能识别异常并标记可疑交易，降低欺诈行为未被发现的风险。
- 流程自动化：银行对账、发票处理等重复性任务可通过 AI 自动化，释放会计人员时间，以专注于更复杂的工作。
总体而言，会计中的 AI 旨在精简流程、降低成本，并提升准确性与效率。
AI 在会计中的关键优势
为了保持行业竞争力与生存力，会计中的 AI 变得愈发不可或缺。
事实上，Karbon Magazine 发布的《2024 会计业 AI 现状报告》显示，71% 的受访者认为 AI 将为他们的运营带来重大变化。
为更好了解 AI 的潜力，让我们看看它可能为您的组织带来的部分益处。
1. 重复性任务的自动化
AI 技术非常擅长处理需要重复的工作。
因此，AI 可自动化耗时的会计任务，如数据录入、发票处理和账户对账。
根据 麦肯锡的一份报告，财务与会计中的许多职能都可实现自动化。
如上图所示，一般会计运营这一子职能中，被现有 AI 技术覆盖的任务占比最高。
采用 AI 进行自动化的企业，能够腾出会计人员的时间，用于高影响力的战略性活动，如财务分析。
例如，AI 驱动的系统可以自动对交易进行分类、对账，甚至生成财务报表，大幅减少所需的手工工作量。一家软件公司 Accountancy Cloud 开发了 AI 方案，为其客户自动化语言或文本类任务。
2. 提高准确性并减少错误
AI 在会计中的一大优势是能降低人为错误。像簿记和财务报告这样的任务，在手工处理时易出错。
AI 通过确保数据一致与准确，降低了这些风险，从而提升财务报告的可靠性。这种精确性对依赖准确财务数据做出关键决策的企业至关重要。
3. 实时财务洞察
AI 赋能企业进行实时财务数据分析，使其能基于最新的财务指标更快地做出明智决策。
传统会计流程往往导致报告延迟，而由 AI 驱动的平台能够持续分析数据，让组织即时洞察现金流、支出与盈利能力。
据摩根大通称，通过分析企业数据平台、线上媒体和监管变化，AI 有望彻底变革现金流预测。
4. 节约成本与可扩展性
采用 AI 还可带来可观的成本节约。大量手工工作的时间与资源可被节省，使组织能够以更精干的会计团队运营。
AI 系统能高效处理海量数据集，使企业在不同比例增加资源的情况下扩大会计与财务运营规模。
例如，德勤《2019 中欧 CFO 人工智能调查》发现，在实施 AI 的公司中，效能提升 40%，成本降低 46%。
AI 在会计中的具体用法
AI 在会计领域的应用相对较新，但其影响已开始在行业内显现。
以下是一些会计中 AI 的真实案例：
1. 欺诈检测与风险管理
AI 通过分析海量财务数据来识别异常与可疑交易，在欺诈检测中发挥关键作用。
先进的 AI 算法可以：
- 评估模式
- 识别不规则情况
- 提醒会计人员潜在欺诈
这些能力有助于降低组织内部的欺诈风险。
例如，某家银行与 Cognizant 合作创建了用于识别欺诈支票的 AI 神经网络，挽回了 2000 万美元的欺诈损失。
2. 审计中的 AI
AI 也有潜力重塑审计流程。传统上劳动力密集的任务可通过 AI 得到简化。
做法包括分析大型数据集、减少手工抽样测试的需求，并识别人类审计师可能忽略的趋势与异常。
这使审计师能专注于需要专业判断的领域，从而提升审计质量。
然而，这并不意味着审计师不再参与流程。毕马威（KPMG）指出，64% 的受访者预计审计师将更详细地审查与其使用 AI 相关的控制环境。这意味着审计师仍需对其在审计中使用 AI 进行治理与管理。
3. 用于财务预测的预测分析
AI 驱动的预测分析使会计人员能够以更高准确度预测未来财务表现与趋势。
通过分析历史数据与外部因素，AI 模型可以预测收入、现金流及其他财务指标，从而支撑预算制定与战略规划。
4. 生成式 AI 在财务报告中的应用
生成式 AI 工具（如语言模型）简化了财务报告撰写与竞争对手分析的过程。
这些工具能分析海量信息、生成摘要并创建自动化沟通内容，帮助会计人员高效产出高质量报告。
例如，在发票处理方面，AI 可自动提取并分类发票数据，消除手工操作。
AI 在会计与审计中的应用：示例
无论“四大”还是其他机构，目前都在探索并实施多个领域的 AI 应用。让我们一起来看看：
四大案例
四大会计师事务所的领军者也已在其运营中引入 AI。
以下是一些示例：
KPMG
在毕马威（KPMG），AI 创新通过 KPMG Ignite 平台落地。该平台利用机器学习、深度学习与计算机视觉，服务于会计中的多种应用。
EY
安永（Ernst & Young Global Limited，EY）这家四大竞争者也已开始在其服务中使用 AI。
以下是其部分服务：
- 应收账款回收优化：AI 助手识别“高风险”客户，并建议下一步行动，以更高效地回收应收账款。
- 智能财务评注：通过 AI 实现标准与非标准财务报告的自动化。
PWC
普华永道（PwC，PricewaterhouseCoopers）正与 OpenAI 合作成为 ChatGPT Enterprise 的转售商，这是一款面向企业的核心产品。
该公司还计划向其 7.5 万名美国员工和 2.6 万名英国员工推广 ChatGPT Enterprise 许可。
PwC 还基于 OpenAI 的 GPT-4 模型开发了内部聊天机器人 ChatPwC。该工具使员工生产力提升 20% 至 40%。
Deloitte
德勤（Deloitte）也在将 AI 打造成其审计服务的关键组成部分。例如，其数字审计技术 Deloitte Omnia 通过内部聊天机器人 DARTbot 引入了 AI 能力。
DARTbot 是生成式 AI 的一次应用，为审计与鉴证专业人士提供一个简化的帮助台聊天机器人，作为参考与助手。
中小型公司的案例
较小的会计公司同样受益于 AI，尤其是在自动化簿记与税务准备方面。
面向小型企业的 AI 工具可用于：
- 简化数据录入
- 简化税务合规
- 自动化开票
例如，Xero 推出的全新 GenAI 智能业务助手 Just Ask Xero（JAX），使小企业可以通过对话式界面查询任何与会计相关的问题。其客户无需掌握任何 AI 技能，即可深入洞察自身财务数据。
生成式 AI 在会计中的应用
除了常规的 AI，生成式 AI 因其创造全新内容的能力，近年来备受关注。
生成式 AI 概述
生成式 AI 是一种能够创作新内容与想法的 AI，如文本、图像、视频、音乐与音频。其原理是从现有数据中学习，然后生成具有相似特征的新数据。
生成式 AI 现已广泛应用，其中最常见的应用是面向内部参考的 AI 聊天机器人。
例如，德勤推出了名为“DARTbot”的内部聊天机器人，帮助审计与鉴证专业人士快速研究复杂的会计问题。
这些能力使会计团队能够处理大量日常任务，从而有更多精力聚焦战略职能与咨询工作。
对会计从业者的影响
随着生成式 AI 承担重复性的研究与报告工作，会计专业人士可以将更多时间投入到战略与分析角色。
这种转变让会计人员能更好地支持业务目标、提供洞察，并参与前瞻性规划，而非仅限于日常交易性工作。
在毕马威的一份报告中，大多数受访者认为审计师应优先将生成式 AI 用于风险缓释与内部控制、数据分析与质量管理等领域。
挑战与伦理考量
在组织中引入 AI 大有裨益，但要确保正确实施，也会面临一些挑战。
以下是需要考虑的方面：
1. 数据培训与 AI 素养
会计团队要想有效利用 AI，需要接受数据管理与 AI 工具方面的培训。
这正是 DataCamp For Business 大显身手的地方。
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2. 数据安全与隐私问题
使用 AI 的一大挑战是确保数据安全与隐私。财务数据高度敏感，组织必须实施稳健的安全措施以防止数据泄露。
为应对这一挑战，会计团队应与 IT 部门合作，建立数据保护规范，并监测系统中的潜在安全漏洞。
3. 伦理考量
AI 在会计中的角色不断扩大，也带来了伦理方面的问题。
与多数 AI 用例类似，需要解决的问题包括：
- 透明度
- 合规性
- 负责任的使用
例如，一项研究发现，AI 在税务会计中的效果并非完全理想，因为错误信息可能带来潜在的税务影响。
组织需要以负责任的方式采用 AI，确保其应用符合AI 监管标准与行业最佳实践。
需要牢记的一些监管标准包括：
总结
AI 正在重塑会计行业：自动化日常任务、提升准确性，并带来实时财务洞察。凭借提高效率与降低成本的潜力，AI 能为各规模的会计公司带来显著益处。
然而，要充分释放 AI 的能力，企业必须解决培训、数据安全与伦理使用等相关挑战。如果您的组织正在探索 AI 的落地方向并需要相应培训，欢迎立即选择 DataCamp for Business 开始行动。
会计中的 AI 常见问题
AI 在会计中如何使用？
AI 用于会计领域，以自动化手工任务、分析海量数据，并为决策提供洞察。
AI 会取代会计师吗？
不会。AI 的目的不是取代会计师，而是协助他们完成工作。它可以自动化重复性任务，并提供洞察以支持更明智的决策。
在会计中使用 AI 有哪些好处？
部分益处包括提高效率、减少人为错误、改进数据分析以及节省成本。
在会计中使用 AI 是否存在风险？
是的，潜在风险包括隐私问题、算法偏见，以及对会计中某些岗位的替代风险。
公司如何将 AI 引入其会计流程？
公司可以先识别 AI 能带来价值的领域，然后制定计划，对员工进行必要的 AI 技能培训。或者，也可组建外部专家团队来构建 AI 解决方案。
我是 Austin，一名博主和科技作者，曾在医疗领域担任数据科学家与数据分析师，拥有多年的从业经验。我以生物学背景开启技术之路，如今通过我的科技博客帮助他人完成同样的转型。我对技术的热情促使我为数十家 SaaS 公司撰写内容，分享经验、启发他人。
许多会计师正在离开这一行业，自 2019 年以来，美国会计师人数下降了 15.9%。在如此令人担忧的数据面前，行业领导者很可能在寻找新的方式来强化运营、吸引人才，并保持业务的相关性。一个日益受到青睐的解决方案，就是在会计中使用人工智能（AI）。
本文将探讨 AI 在会计中的重要性、一些真实的 AI 落地案例，以及可能面临的挑战。