12月8日，由上海国家会计学院、中石油、金蝶软件、元年科技、美国管理会计师协会(IMA)、艺赛旗软件、中兴新云、科大讯飞、用友网络共同主办的第二届智能财务高峰论坛在上海国家会计学院成功举办。本届峰会以“智慧洞见未来、技术引领创新”主题，汇聚智能财务研究的新实践、新成果、新思考，围绕智能的应用研究、实践探索、人才培养、挑战与展望等议题进行了研讨。

　　“AI技术在财务领域的应用已经有几个不错的应用领域，但不能停留在几个热点上，需要进一步形成智能财务应用体系，在认知智能和生态协同合作方面发力是突破智能财务发展的关键节点。”北京元年科技股份有限公司高级副总裁李彤博士的观点引起了与会嘉宾的广泛关注。

智能财务将是人机协同的一体化管理

上海国家会计学院党委书记、院长李扣庆教授在开幕中致辞

　　上海国家会计学院党委书记、院长李扣庆教授在开幕致辞中表示，信息技术的发展使得过去的手工记账方式发展到会计电算化的运用，再到如今开始研究讨论智能财务，变化巨大。

　　上海国家会计学院党委副书记、副院长刘勤教授介绍了智能财务研究中心的发展现状。刘勤教授借助一棵智能财务发展树描绘了智能财务研究中心未来的研究蓝图，树根是基础研究和技术发展，树干包括产品研发、应用实践、产业生态、人才培养和标准建设。

　　刘勤教授发布的《2019中国企业财务智能化现状调查报告》指出，未来的财务管理模式是人机协同一体化管理，智能财务未来会覆盖业财管整个范围以及智能财务服务方式应该是个性化和标准化并重。智能财务带来的主要收益是使业务流程标准化和智能化，以及提高企业的管理和控制水平，推动企业智能财务发展的关键因素是组织因素。

　　“很多人认为，人工智能的快速发展一定会使基层的会计人员最终失去立足之本，被迫转入其他工作岗位。因此，业界一部分人对智能财务的发展忧心忡忡，对新技术的应用存在一定的抵触情绪。”刘勤教授指出，“根据我们近期开展的中国企业财务智能化现状调查发现，在中国的欧美外资企业已使用的企业管理信息系统数量(平均5.68个)和一些典型财务管理模块(如合同管理、发票管理、会计档案管理、会计核算、合并报表、资金管理、预算管理等)的智能化程度都要显著高于其他类别的所有制企业，这也间接地体现了中外企业的智能化应用水平的差异。”

认知智能是突破智能财务发展的关键问题

　　如果把人工智能技术发展分为运算智能、感知智能和认知智能三个阶段的话，我们以前的IT投入可以认为处于运算智能阶段，也就是能存会算。第二阶段的感知智能就是能听会说，能看会认阶段。第三阶段就是能理解，会思考，也就是可以联想推理阶段。在财务管理领域，基本解决了运算智能，感知智能阶段正在火热推进中，而真正需要突破的地方正是认知智能，也是智能财务发展需要突破的关键节点。

　　李彤认为，智能技术在财务上的应用就是要解决效率低、手工作业量大、用户体验差的问题，着力点基本上在员工报销、发票核验、财务共享中心派工方式、收付款方式、风险管控上，解决企业业务快速增长，管理变化快，信息化无法有效赋能业务的问题。利用OCR、语音等技术解决图像识别，语音识别的需求，这部分已经比较成熟，应用也开始火热，会渐渐普及，但智能财务的发展不会就此停步，一定会在认知智能上有所突破，尤其是在认知计算上的突破，这是智能财务的未来。

元年科技高级副总裁李彤

　　“元年科技对AI技术在财务领域的应用非常重视，更多的也是在认知计算领域，其中最核心的东西是知识图谱和算法，这也是智能财务需要攻克的难题。”李彤表示，财务领域用深度学习可能不能解决智能财务的所有问题，因为财务的典型问题是有明确的、显性化的规则应用场景，具有认知计算能力的知识图谱推理一定是做好智能财务最核心的应用。

突破认知智能需要产业协同和人才培养机制

　　在元年科技负责产品研发的李彤更多关注到创新的应用场景和产品落地。企业现场有场景、有数据，任何AI应用产品都必须与企业的实际应用相结合才能得到更好的发展。厂商、企业和研究机构进行横向联合，企业提供场景、数据，软件厂商和研究人员提供解决问题的思路、方法和软件技术，就可以大大加速智能财务落地的速度。

　　李彤认为，做好认知计算非常需要产业协同，甚至需要动员整个社会的资源和专家，包括资金的支持都要进来，才有可能把认知计算的底层平台做好，然后开放出来，供全社会使用。这样的合作一定是跨界的，是包括政府、产业、学界、研究机构和用户在内的全社会资源的协同推动，才能把智能财务深度应用进行下去。

　　“以元年智问产品为例，产品原型半年前就有了，但一直很难产品化，就是因为没有具体的客户应用场景和数据来落地。后来与四川一家客户联合共创一个项目，利用场景和数据，用两个月时间就快速把一个产品原型做到可以真正商品化使用的产品，这就是企业客户和研发团队的通力合作的成果。”李彤表示，企业客户提供了场景需求，但在AI技术上则与科大讯飞深度合作，“这个项目里涉及到自然语言处理的问题，之前用的开放语音平台很难解决四川话的录入问题，切换到讯飞平台，很快就把四川话识别率从78%提高到83%，虽然只有5%提升，但大大改善了用户体验，从勉强能用到非常好用的状态变化。”

　　“我们和科大讯飞的合作可谓天作之合，科大讯飞在语音识别、语音合成、机器翻译、图像识别、医学影像、机器阅读理解等多项人工智能核心技术上是全球第一!我们在财务领域的管理会计、财务共享、数据分析领域有多年的积累，两家公司的深度整合很快产出了一些成果!”通用语音平台没法识别素材，而通过讯飞专门为元年开放的个性化词库定义能力，把企业产品、员工等都是个性化的名词提前导入，就能够让企业快速冷启动，在冷启动状态下产品能识别个性化的人名、产品名。李彤表示，“科大讯飞在语音方面很强，还有其它厂商在其他特定领域能力很强，而我们在财务领域很强，这就需要大家一起联合协同，不要重复造轮子，更多把大家各自擅长的能力整合在一起，达到最佳效果。”

圆桌讨论：智能财务•挑战与展望

　　李彤强调，智能财务的应用是“智能+财务”，核心是人。“去年我们试图把税法结构化、图谱化，但发现做好人工智能离不开人工，需要有人对税法进行标注，C端应用标注很简单，说一句话听懂了标出来就行。财税领域知识图谱的构建就需要深入了解税法和会计准则，我们当时找了一些研究生来标，结果非常不理想。要想把这个基础的事情做好，需要动员社会力量，最好是写税法的专家出来，才能把这个东西做好。”

　　在产业协同过程中，更需要大家用同一种“语言”，才能够顺畅沟通。李彤坦言，曾经组织过一个十多人的AI专家团队，大多是学数学、物理、天体物理的博士和博士后，他们都是科学家，队伍中也有大量的财务领域的专家。在过去几年里，让李彤感觉最郁闷的事情莫过于让科学家和财务领域专家一起讨论智能财务。“他们完全是两个星球的人，他们知识体系完全不同的，互相很难理解对方。”

　　李彤强调，智能财务的研究需要大量复合型人才，教育机构在设计课程体系时，除了给财务人员培训AI，还要面向研究、开发人员，给他们建立财务体系的知识框架，这样更有助于双方理解各自的语言体系，共同推动智能财务体系建设。