經濟觀察網(wǎng)記者 洪宇涵“目前較為流行的話題之一就是ai（人工智能），國際四大會計師事務所都宣布積極地將ai技術運用到審計領域。但從我們了解的不完全市場信息來看，目前的機器人工作主要處在機器自動化這個層面上，還不是真正意義上的人工智能。”唯你網(wǎng)的首席顧問連偉舟向記者談到。

企業(yè)商業(yè)模式逐步演變?yōu)槿斯ぶ悄芙o傳統(tǒng)企業(yè)賦能的“人工智能科技+傳統(tǒng)行業(yè)”模式。在這股浪潮之下，智能財稅也迅速發(fā)展。“我認為財稅自動化包括數(shù)據(jù)處理的自動化和數(shù)據(jù)采集的自動化兩方面，前者非常容易做到，而后者至今仍然沒有實質解決。”連偉舟談到。

不完全的人工智能

連偉舟認為，目前人工智能對企業(yè)財務領域的介入不深，財務、核算等數(shù)據(jù)仍需要通過各種各樣的系統(tǒng)或者人工參與才能獲取。除此之外，實現(xiàn)財稅智能化處理還面臨另一難題，即在各行各業(yè)、各種企業(yè)、各類業(yè)務場景之下，所產生的會計場景完全不一樣。雖然不同會計場景使用的核算辦法可能只有幾十或者上百種，但是將數(shù)以萬計的會計場景和上百種核算方法相匹配，仍需要依賴于人的智力，或者說有經驗的會計人員來進行。

連偉舟認為人工智能可以在兩個地方發(fā)力：一是運用深度的人工智能實現(xiàn)票據(jù)信息的自動化采集；二是在復雜的業(yè)務場景和不同類型企業(yè)場景之下，運用人工智能自動核算。

雖然國內大力推廣電子發(fā)票，但票據(jù)的數(shù)字化問題并未得到徹底解決，專用發(fā)票、大量的銀行單據(jù)及機票等眾多票據(jù)都沒有實現(xiàn)完全電子化。海量單據(jù)靠人工匹配、識別的成本非常高。

此外，為了適應復雜的業(yè)務場景與不同類型企業(yè)場景，需要積累大量的業(yè)務場景的數(shù)據(jù)以及經過標識的會計核算規(guī)則從而進行匹配，形成自動化處理的基礎知識圖譜。業(yè)務場景的核算處理除了發(fā)票外，還有很多和業(yè)務文件有關，比如說銷售合同、采購合同、財務報表、審計報告等。針對這樣的文本，機器是否能夠替代有經驗的會計師進行審核、匹配、分析等，涉及到自然語言理解和文本處理。

智能財稅的嘗試

連偉舟向記者稱，為了嘗試解決人工智能在財稅領域的問題，唯你網(wǎng)正在嘗試“三步走”的戰(zhàn)略。

一是緊抓源頭研發(fā)票據(jù)智能識別，奠定智能財稅大數(shù)據(jù)基礎。原始憑證是財稅服務最原始和最直接的業(yè)務信息和數(shù)據(jù)來源，原始憑證的物理特點也是代理記賬等服務本地化、人力密集型的局限性原因之一。原始憑證轉為電子影像并不難，只是這種方式仍然是人力密集型模式，耗時且成本高。而運用計算機視覺技術將原始憑證低成本、高效地轉化為電子數(shù)據(jù)才是有價值的改進方式。

“我們目前就是通過圖像算法、智能模式識別、光學符號識別三步，從票據(jù)圖片的糾偏、降噪、去干擾等預處理，到采用人工智能的深度學習算法及全文識別算法，結合自動識別票據(jù)模板，區(qū)分不同版面類別，為快速精準識別票據(jù)信息奠定基礎，再借助智能票據(jù)識別技術和定位信息將圖片信息轉化為數(shù)字信息。在較高識別率的基礎上，通過saas財稅平臺提供給財稅服務機構或者企業(yè)使用，以互聯(lián)網(wǎng)手段廣泛收集企業(yè)的各類財稅數(shù)據(jù)。“連偉舟向記者稱。

二是利用深度學習算法彰顯財稅智能化的魅力。小微企業(yè)業(yè)務簡單，相對來說會計核算的難度和規(guī)則性少，因而是人工智能最容易發(fā)力的領域。“我們通過組建人工智能團隊探索如何通過深度學習算法如何實現(xiàn)小微企業(yè)的自動記賬。“連偉舟談到。

三是基于“大數(shù)據(jù)+算法”基礎，賦予智能財稅無限可能。經過三年的實踐，我們從小微企業(yè)的財稅服務（基礎代賬、自動報稅、會計工廠等）向大中型企業(yè)的財稅服務延伸，正逐步朝著智能財務分析、內控、反舞弊等領域進一步深入，并逐步形成了“應收應付機器人”“費用稽核機器人”“行政事業(yè)單位核算機器人”“納稅服務機器人”“反舞弊機器人”和“合同對比機器人”六大財稅機器人體系，便于大中型企業(yè)高效率、低投入、低風險地快速建設財務共享中心。

智能財稅時代將至

連偉舟向記者談到，人工智能在財稅領域的應用將逐步加深，所以相關領域的從業(yè)者要從觀念上認同智能財稅的發(fā)展是大勢所趨，“如果財稅服務公司仍固步自封，那么將容易處于被動和不利的地位，順應趨勢、主動融入潮流是應對這個挑戰(zhàn)和機遇的最好選擇。”

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