财务内参：人工智能对企业财务管理的影响

财务内参：人工智能对企业财务管

人工智能到底是别人口里的热点，还是真正会影响到个人生活与工作的颠覆性技术？对于中国企业与个人而言会有怎样的影响？对于企业财务管理又会有怎样的影响？虽然大部分人认为人工智能还需要发展10年甚至20年才能真正替代人，但是不可否认人工智能已经近在咫尺。

以中国为例，作为持续经济增长十数年的国家，是全球范围内，较早鼓励、支持人工智能研究应用与开发的国家，政策的支持下在部分领域的人工智能已具领先的地位，伴随人工智能推动正式出现在国家领导人的发言稿里，可预见中国在人工智能领域后续的增长趋势。

研究公司国际数据公司（International Data Corporation）的数据显示，2019年亚太国家将在人工智能技术上投入55亿美元，比上一年增加80％，而中国将提供近三分之二的亚太地区性支出。可以看到国际对于中国在人工智能领域重视的关注，判断人工智能巨大的市场需求，或者也可以说人工智能的投入不菲。

对于大型集团、百强规模性企业而言，要引入人工智能，企业要做好长期的心理准备，使用该技术需要精力投入、持续计划和保持长期兴趣的耐心，即使这样，失败也有可能。引入人工智能后，如果不增加机器学习，那么人工智能还是等同于下了指令的机器人或者软件，产生的作用有限。

LinkedIn的人工智能副总裁迪帕克阿加瓦尔曾分享过“从机器学习中获得经济回报至少需要一年的时间。在此期间，公司必须完成清洁和正确标记数据的平凡工作，并找出正确的机器学习算法和数据基础设施”

数据是机器学习的基础，没有大量信息的存档机器学习则无用，所以收集并标注数据很重要，包括结构化以及非结构化数据。同时机器学习也需要大量计算的能力来处理数据，即便租用云计算基础设施的成本可能高于机器学习所能产生的额外利润。

当下更多企业还停留在收集数据的阶段，不乏对企业经营数据还不够重视的管理者，尤其是中小型企业。而重视数据管理的哪怕是创业企业，及时收集、整理业务、财务数据都会对管理产生直接或者间接的提升，常见在有成功利用信息化系统、数据管理与分析应用、或在此领域遭受过失误打击的企业管理者离职后的再创业企业中。

除了企业自己收集数据，也可以通过与其他平台合作的方式获取数据。阿里这些年来的发展，积累了大量上下游链条中相关的数据信息，2017年起已有国际著名消费品品牌与阿里战略合作的公开消息，利用阿里海量数据与分析推动产品研发，促进单品销售并打通与消费者联结。当企业自己不具备这样技术与能力时，与阿里、小红书这样的平台合作不乏是大型集团、企业的参考方法，但这都是大数据领域的应用，并不是人工智能。

人工智能中，计算机视觉技术近年已相对成熟，特别是人脸识别、物体跟踪等技术已开始在许多场景中产业应用，比如“智能购物场景”、“居住安全人脸识别”、“无人车技术”、“医疗影像和病理分析”等。

曾有个广告，神情紧张的人在超市里拿了几件的东西放到衣服里，距离门口几米远，门上的摄像头扫描人脸立即进行统计与支付，几秒后语音提醒已结款并询问是否需要购物袋，购物者点点头。几年前这样的视频令人印象深刻，去年脸部识别支付迅速发展，现在在杭州的超市里到处可见支付宝鼓励刷脸支付的广告。

技术的发展以及人类的想象都是丰富，但是实际应用时并没有这么华丽或者无缝连接，尤其是规模化应用还需要较长时间，目前都是小范围的试点。

即便人工智能已在多场景出现，但应用在一般百强企业中，在先进制造生产和销售场景里更常见，例如工厂车间生产、配送与运输、识别安全风险、质量监控等；门店的导购、会员识别、个人试用虚拟形象或电子试衣间，配餐等，部分企业则结合人工智能应用在设计与研发的辅助支持上，或直接成为带有部分人工智能的产品，实现智能家电、设备间的联结。

钢铁侠电影里，人工智能Friday可以说给了一个很好的想象借鉴，当需要调用各种文件与参考时，人工智能可以自动调取并提供内容，同时给到分析后的意见。需要使用设备或者调用运输工具时，人工智能会预先判断好时间与路线并及时出现（无人操作），甚至可以做到代为执行部分任务。类似只要你想的到就能立即执行，甚至你想不到的人工智能也能为你估算到。

现实里，人工智能在管理上的直接参与还有待进一步开发，可以说当下参与企业管理与经营中的人工智能较少也较基础。财务RPA机器人的概念数年前已有，近两年特别火爆而已，多是重复、简单的工作系统自动执行，并不具备深度学习的功能，常见应用于多平台的切换、内容复制、多登陆账号收集数据等。

影像识别技术的应用快速发展，确实是对于企业管理有较大影响与改变，有效帮助企业无纸化、数字化管理，尤其是在财务管理中，大量的票据、凭证、文档成为识别技术的很好应用场景，采用高速扫描仪识别或应用移动端拍照技术把文本资料转为电子档案，并识别、处理、分类、归档，结合订单匹配、票据验真与验证，自动生成报表，能提升财务人员效率50%以上，同时有利于企业业务更快速反应。

识别是企业人工智能的开始基础，不光是影像识别，还有语音识别、人脸识别等，都可以结合在企业管理上，有很大的发展空间。对当下大多数企业而言，更倾向在研发、生产、市场、销售领域投入人工智能研究与应用，直接将人工智能应用于企业管理，在当下并不具备普及性和直接经济意义，在未来有可能成为人员规模较大集团的优势之一，但是短时间内综合成本考虑，依然会是人员管理优先。

想象这样的场景：摄像头抓取了各种客户的表情、行为姿势判断对虚拟投射三维样品的需求、满意程度以及成交可能性，立即分析产品成本、最优生产工艺与流程、需要时间等，当下给出报价。客户正式决定购买的指令下达，相关条款约定通过识别客户眼中瞳孔放大、缩小、眼球的移动，人工智能可以判断认定客户对有关条款已知并自动记录该过程，作为电子成交协议。

在这次确认的同时，人工智能已经安排好生产订单、预约配送、安装行程，工厂自动生产、组装、打包，产品每个部件、包装都有代码，所有过程自动识别、跟踪并能检测质量。一直到客户手里，人工智能识别符合交易完成条件自动扣款，相关发票自动传输到客户手机端。整个生产、交易过程里，所有的数据直接进入企业的系统，电子货币完成交易，人工智能判断并执行所有行为、并监控与管理，完全可以没有人的参与。

当票据、协议……传统纸本资料都电子化，所有业务动作、管理行为都变成系统里的数据符号，需要判断的或是人的行为，人工智能会成为企业风险控制的有效工具，帮助控制风险，虽然有一些专家认为人工智能本身就具有风险性。这个时间也许会比预期的更短，未来企业关注点可能在信息安全、人工智能的监管、电子货币的安全性，一切都值得想象，即便暂未直接应用，也建议多关注人工智能领域的最新技术动态与方向。

理的影响