Page 55 - 财务与审计研究

第二章 财务管理的新理念

理的需求量将不断上升，同时，对决策辅助和管理的财务人才的需求量也将急剧
上升。”在总体上，财务人才的数量不会改变，但其构成将出现巨大的改变。无
论是大学或企业，都应该为未来的、跨领域的和复合型的人才进行培养。针对智

能科技对于人才培养之冲击，吴世农提出，应从教师队伍、学科建设、专业设置
及人才培养、课程体系、教学方法、教材及个案建设、科研等多个层面，来面对
这种冲击。
（二）将智慧金融作为一种应用性的工具

在国际上，运用人工智能技术和管理会计的发展优势，展开了具体的应用落
地，涉及了预测、检测欺诈、决策等工作，对 RPA 的应用也有了大量的研究。
Liang 等运用人工智能技术对库存价值进行了预测。福尔丁和加索说明了神经网
络与专家系统的不同之处，并指出了神经网络在财会中的作用。柯和谭运用人工

神经网络对公司的可持续运营状态进行了预测。Coakley 和 Brown 对金融学中的
神经网络进行了研究，按照研究对象、输出类型（连续和离散）以及参数属性等
不同的不同，对神经网络进行了分类。但是，在这段时间里，很多关于会计学和
金融学中的人工智能技术都与诸如规则型专家系统之类的知识型系统有关，而非

机器学习。
由于运算能力的不断提高，被看作是一种颠覆力的机器，它的商业化趋势也
越来越明显。Li 使用了一种基于前瞻声明的语调倾向，来分析将来盈利的可预见
性。佩洛斯使用机器学习来侦测会计报告的虚假。Moudud 列举了十个能够与人

工智能相结合的会计主题，具体内容有：信用授权和筛选，抵押贷款风险分析，
财务和经济分析，交易所交易的风险评级，证券价格变动规律的检测，违约和破
产预测，固定收益投资的风险分析，管理欺诈的检测，使用机器学习技术，自动
识别营销欺诈和人工智能的特点等。周说：“很多专业人士和机构（比如安永集

团、德勤集团）都利用人工智能来侦测虚假发票，帮助税务申报，这样就把审核
的周期由数个月缩减为数日之久。”Hazar 说：“通过使用机器学习技术，会计
员可以利用历史资料来构建模式，并在进行金融计划与分析的时候，对金融成果
进行预测。”

在 RPA 的研究中，Julia 和 Shay 在研究了工作特点后发现，工作强度高，重
复率高，具有规则性，以数字形式，多个体系，结构化的数据，是 RPA 发展的
主要方向。

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