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2020年12月6日，由上海國家會計學(xué)院、中國石油天然氣集團(tuán)有限公司、金蝶軟件（中國）有限公司、元年科技股份有限公司、美國管理會計師協(xié)會（IMA）、上海藝賽旗軟件股份有限公司、深圳市中興新云服務(wù)有限公司、科大訊飛股份有限公司、用友網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司、浪潮通用軟件有限公司、經(jīng)邦軟件技術(shù)有限公司、特許公認(rèn)會計師公會 （ACCA）共同主辦的第三屆智能財務(wù)高峰論壇在上海國家會計學(xué)院圓滿落幕。本屆峰會以“智能財務(wù)促進(jìn)管理價值重塑”為主題， 圍繞智能財務(wù)的基礎(chǔ)研究、技術(shù)與方法、應(yīng)用實踐、產(chǎn)品研發(fā)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、人才培養(yǎng)、標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)等議題進(jìn)行研討，以助推中國智能財務(wù)的應(yīng)用實踐和理論研究，促進(jìn)管理價值重塑。

對此，元年科技董事、常務(wù)副總裁郝宇曉進(jìn)行了分享。

管理會計本質(zhì)是通過采集數(shù)據(jù)，建立分析模型，發(fā)現(xiàn)運(yùn)營決策的問題，并調(diào)整策略、制定計劃改善運(yùn)營，解決企業(yè)決策的問題，用量化的數(shù)據(jù)和信息為管理決策提供支持。但現(xiàn)實是數(shù)據(jù)的邊界和范圍受到較多局限。

管理會計也好，現(xiàn)代財務(wù)也好，離不開新技術(shù)特別是人工智能豐富的工具和廣泛的應(yīng)用。人工智能發(fā)展方向可分成三層?；A(chǔ)層是運(yùn)算智能，快速運(yùn)算的能力、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲能力。進(jìn)階層是感知智能，包括視覺、聽覺、觸覺等感知能力。機(jī)器可以主動接收更多信息，在機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下更具有優(yōu)勢。最上層是能理解，會思考，垂直領(lǐng)域有望達(dá)到專家平均水平。認(rèn)知智能是人工智能未來的發(fā)展方向。

認(rèn)知智能和管理會計結(jié)合起來就意味著用人類的智慧和人類思考方式驅(qū)動機(jī)器、支持領(lǐng)導(dǎo)的決策過程，讓企業(yè)更便捷的獲取數(shù)據(jù)、洞察數(shù)據(jù)，進(jìn)行更高效的決策。例如從預(yù)算到成本，從績效到管理報告，形成豐富的指示體系；從戰(zhàn)略到運(yùn)營，從投融資到風(fēng)險管理，形成若干的管理場景。

關(guān)鍵技術(shù)說明

在Gartner最近兩年的十大數(shù)據(jù)和分析技術(shù)趨勢報告里面，可以看到AI和智能技術(shù)的占比非常高。如果說數(shù)據(jù)中臺幫助管理會計奠定數(shù)據(jù)質(zhì)量的基礎(chǔ)，那么數(shù)據(jù)智能就是讓管理會計展翅高飛的翅膀。相較于“黑盒模型”直接輸出結(jié)果，企業(yè)更需要可以解釋的AI。其中，知識圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言是三項核心技術(shù)。自然語言處理是賦予機(jī)器與人類溝通的能力，無需學(xué)習(xí)復(fù)雜的計算機(jī)系統(tǒng)，機(jī)器通過NLU來識別用戶意圖，通過NLG來把結(jié)果翻譯成易于理解的話。機(jī)器學(xué)習(xí)賦予機(jī)器從數(shù)據(jù)中自動總結(jié)規(guī)律生成算法的能力。機(jī)器學(xué)習(xí)框架與算法的不斷發(fā)展，普通用戶也可便捷的享受到成果。知識圖譜賦予機(jī)器進(jìn)行推理的能力，可快速從海量信息中心找到關(guān)聯(lián)信息。從數(shù)據(jù)中抽取信息融合成知識，可通過推理為決策提供支持與解釋。與其他技術(shù)相比，這三項應(yīng)用的領(lǐng)域、范圍和豐富度是不一樣的。知識圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理也是現(xiàn)在人工智能應(yīng)用關(guān)注的重點。三項核心技術(shù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)在管理會計研究中的應(yīng)用最為廣泛。以知網(wǎng)文獻(xiàn)為數(shù)量統(tǒng)計依據(jù)，對認(rèn)知智能三大核心技術(shù)進(jìn)行了研究文獻(xiàn)統(tǒng)計。統(tǒng)計結(jié)果顯示，在最近5年，機(jī)器學(xué)習(xí)在管理會計研究中的應(yīng)用最為廣泛，自然語言處理和知識圖譜技術(shù)也逐漸成為學(xué)者們關(guān)注的焦點。

管理會計發(fā)展有四個關(guān)鍵的趨勢：數(shù)據(jù)化、智能化、場景化、貫通化。通過資料研究（知網(wǎng)2015-2020）和企業(yè)調(diào)研等方式開展研究。研究結(jié)果表明：認(rèn)知智能在管理會計應(yīng)用領(lǐng)域中，戰(zhàn)略管理、投融資管理、績效管理尚處于起步階段；預(yù)算管理的研究聚焦于銷售收入預(yù)算和預(yù)測；大多數(shù)研究和企業(yè)實踐聚焦在成本管理、營運(yùn)管理、風(fēng)險管理和管理會計報告領(lǐng)域，具體應(yīng)用于經(jīng)營預(yù)測、輔助經(jīng)營決策和風(fēng)險管理三大領(lǐng)域。學(xué)術(shù)研究與企業(yè)實踐在各應(yīng)用場景上的研究深度不同。體現(xiàn)在學(xué)術(shù)研究角度會把成本等便于獲得有效數(shù)據(jù)的、更可控制的場景變量作為研究對象。但從企業(yè)決策角度，更加關(guān)注企業(yè)管理者在決策場景下的應(yīng)用，特別是管理報告的輸出、對于預(yù)算的模擬、對于滾動預(yù)測的實現(xiàn)以及貫通化場景下將企業(yè)業(yè)務(wù)、財務(wù)等相關(guān)打通的過程。

學(xué)術(shù)研究的部分場景在企業(yè)實踐中并未深度應(yīng)用，例如成本預(yù)測受限于成本數(shù)據(jù)的可解釋性和可追溯性；企業(yè)實踐嘗試引入新的合作模式來解決安全庫存問題，如 供應(yīng)商管理庫存(VMI)或準(zhǔn)時生產(chǎn)(JIT)。企業(yè)實踐的部分場景從研究深度上已領(lǐng)先于學(xué)術(shù)研究。智能交互在管理會計報告中的應(yīng)用包括徹底改變管理者信息獲取的方式，管理者通過與機(jī)器實時對話的方式獲取管理信息，利用機(jī)器學(xué)習(xí)能力習(xí)得規(guī)律并自動發(fā)起預(yù)判，輔助管理決策。

智答就是通過自然語言提問的方式，檢索、計算數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)，秒級呈現(xiàn)結(jié)果。用戶以微信式聊天、百度式搜索的方式與系統(tǒng)進(jìn)行互動，隨時隨地、實時高效與數(shù)據(jù)進(jìn)行“無門檻”交互。支持這種搜索的底層是自然語言處理和知識圖譜構(gòu)建，把企業(yè)內(nèi)部關(guān)鍵詞和每個管理者習(xí)慣使用的關(guān)鍵詞以及機(jī)器語言表達(dá)之間建立有效關(guān)聯(lián)。智能語意模型可識別業(yè)務(wù)術(shù)語、日常用語，非標(biāo)口語化表達(dá)，將有效信息整合形成能夠有效關(guān)聯(lián)相關(guān)基礎(chǔ)信息的工具，既包括內(nèi)容的匹配，也包括運(yùn)算方式和工具的匹配以及相關(guān)底層數(shù)據(jù)的整合，支持多輪對話，可繼承上文實體，支持高階遞進(jìn)分析場景。同時打破數(shù)倉的物理限制，靈活實時獲取分析所需數(shù)據(jù)，提高使用者的數(shù)據(jù)決策力。在整合過程中，涉及對于白盒模型的展開，將專家對問題的分析方法教給機(jī)器，以增強(qiáng)用戶的數(shù)據(jù)分析能力，提高使用者的數(shù)據(jù)決策力。

智能問答根據(jù)分析對象自動推薦最適合的數(shù)據(jù)可視化展示，使用AI推薦引擎自動生成可視化圖表呈現(xiàn)數(shù)據(jù)特征。在與使用者的交互中實現(xiàn)模型的迭代升級，挖掘使用者的個性化偏好，使AI成為每個人的專屬助手。未來的方式是通過企業(yè)商業(yè)模式的深入洞察，對當(dāng)下企業(yè)管理經(jīng)營偏差的一系列搜索形成問題集，通過AI算法重塑人與數(shù)據(jù)的關(guān)系，定位每個人最應(yīng)關(guān)注的指標(biāo)，并建立預(yù)警管理閉環(huán)，將數(shù)據(jù)第一時間推送給適合的人。

結(jié)果呈現(xiàn)方面，智能預(yù)警支持豐富的預(yù)警規(guī)則定義，在AI算法的幫助下，不再是單指標(biāo)的預(yù)警，而是更多從挖掘原因的因果追溯到對未來若干情景的悲觀樂觀模擬以及對于相關(guān)驅(qū)動要素的整合。企業(yè)能夠基于量化的數(shù)據(jù)的信息進(jìn)行有效的分析，這依賴于數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)。整個過程中，基礎(chǔ)是互聯(lián)網(wǎng)時代交互式的環(huán)境，而不是廣播式、發(fā)布式單向的。無論是企業(yè)上下之間，還是不同部門之間，小到供應(yīng)鏈各個環(huán)節(jié)的互動都可以通過這種方式實現(xiàn)。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方面，企業(yè)無需重整數(shù)倉，即可實現(xiàn)快速引入數(shù)據(jù)智能平臺，輕松完成數(shù)據(jù)智能準(zhǔn)備工作。一系列非侵入式數(shù)據(jù)準(zhǔn)備依賴現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，結(jié)合現(xiàn)有工具，形成能夠有效控制權(quán)限，以及靈活共享、快速迭代的有效方式。這些應(yīng)用整合成一套方法論，從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形成，到相關(guān)知識圖譜的構(gòu)建，將知識圖譜中場景和時間的關(guān)系、事件和時間的關(guān)系、事件之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系以及結(jié)構(gòu)化的因素、驅(qū)動因素、關(guān)聯(lián)關(guān)系因素形成應(yīng)用于搜索、風(fēng)險管控、推理等相關(guān)的場景。

數(shù)據(jù)更深度的運(yùn)用需要從業(yè)務(wù)場景的關(guān)聯(lián)到管理決策需求的把握以及對于數(shù)據(jù)的洞察和整合。信息的深度應(yīng)用既提高決策質(zhì)量又提高運(yùn)作效率，同時提高整體數(shù)據(jù)環(huán)境的持續(xù)優(yōu)化。

例如工業(yè)企業(yè)大宗原材料采購，從原油到農(nóng)產(chǎn)品，從黃金到煤炭，不同的材料面對不同影響價格的驅(qū)動因素，包括全球宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場的波動、利率政策、匯率政策。過去的預(yù)測相對來說有很大的不足，人工智能技術(shù)對于不同的應(yīng)用場景，特別是需要做中長期的價格波動決策預(yù)測時有很多可為之處。電信行業(yè)涉及對于客戶行為模式分析，通過人工智能應(yīng)用可以有效預(yù)測用戶的支付方式，形成基于客戶行為的精準(zhǔn)客戶經(jīng)營程度判斷。銀行業(yè)在資金規(guī)模整體龐大的情況下，利率波動對資金成本、運(yùn)營成本、風(fēng)險成本會產(chǎn)生重要影響。在市場頭寸波動情況下，把人工智能模擬推演與客戶的決策需要結(jié)合起來，使得銀行業(yè)在大規(guī)模的資金頭寸安排和資產(chǎn)負(fù)債管理上形成一系列有效的成果。

數(shù)據(jù)智能的應(yīng)用可以分成若干個級別，包括輔助分析、部分自主、條件自主、高度自主、完全自主。不同的分析自主水平?jīng)Q定了最后輸出報告的質(zhì)量有效性。不同自主分析的條件對數(shù)據(jù)改善、模型改善、工具改善和管理場景貼合提出不同要求。這種情況下，更好地發(fā)揮認(rèn)知智能在管理會計的應(yīng)用需要進(jìn)一步深入理解管理會計數(shù)據(jù)化、智能化、場景化、貫通化的要求，特別是貫通化的要求。不僅僅意味著把管理會計和核算貫通，而且意味著業(yè)務(wù)和財務(wù)的貫通，意味著企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)的貫通，同時還包括戰(zhàn)略決策和日常管理活動之間的貫通。未來，企業(yè)依靠認(rèn)知智能的一系列工具輔助領(lǐng)導(dǎo)者決策。認(rèn)知智能將會改變企業(yè)運(yùn)行和決策的模式，推動管理會計在企業(yè)應(yīng)用方式的躍遷。

（本文系根據(jù)第三屆智能財務(wù)高峰論壇演講錄音整理，未經(jīng)本人審閱）