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AI給社會帶來的改變是巨大的。在人工智能能夠“勝任”的工作中，雖然開始研發時耗資耗時巨大，但一旦成功應用之后帶給企業的利益是無窮大的，本文將介紹AI該如何更好地應用于會計行業。
在很多工作中，儲備再多知識也許對“下一個難題”也會束手無策。
幸運的是，相關科技企業已經開發出更好、更快的知識檢索程序，讓用戶使用自然語言查詢和谷歌搜索等方式便可查找及了解信息。
但問題又出現了，在醫學和法律等領域，就算篩選出所有相關結果和信息，找到用戶想要了解的“知識點”也變得越來越困難，特別是在醫學領域，虛假和誤導性的信息多不勝數，一不小心就會帶來災難性的后果。
而人工智能和機器學習的出現就很好解決了這些問題。雷鋒網了解到，目前已經有像IBM沃森這樣的應用程序，成功地診斷出了一些非常罕見的醫學難題；有像ROSS這樣的系統為律師事務所提供人工智能解決方案。
那么除了法律和醫學領域，AI將如何幫助到會計師群體呢？從個人角度來說，會計師在日常工作中任務繁多，有很多實際需求得不到解決；從行業角度來看，目前會計行業從業人數已達飽和，但比較缺乏高級專業人才，對于很多企業來說，想要從會計師那邊得到專業的商業咨詢比較困難，而這直接影響到相關企業得到正確的、符合法律法規的財務報告。
那么AI將如何幫助解決這個問題。
目前AI相關公司通過大量的訓練來幫助解決這些問題。但值得注意的是，企業仍然需要會計師來對執行結果進行“把關”篩選，因此它只會更好地服務人類，而不是取代會計師的工作。如果相關技術能夠一直發展完善并得到用戶的認可及使用，它將為用戶節省大量的時間和金錢。
那么，人工智能系統如何與會計師及企業進行交互？——聊天機器人。
聊天機器人變得越來越普遍，用戶可以通過其進行自然語言查詢，或者通過語音識別組件與之交談，查詢處理器連接到人工智能，然后人工智能連接到企業的數據庫以及互聯網，為用戶帶來豐富的專業信息。這些通常有多個組件用于語音輸入、自然語言處理、了解各種業務領域的專業知識，以及多種呈現結果的方式。
在使用過程中，有一些聊天機器人以失敗告終，比如微軟的Twitter聊天機器人，很快就變成了一個“種族主義者”。不過，據雷鋒網了解，目前已經開始看到一些成功案例，比如Sage的Pegg或荷蘭航空公司的Messenger機器人。此外，像Alexa、Siri和Allo這樣的通用機器人也變得相當智能，還有一些非常棒的工具包，比如Amazon Lex，它可以用來開發聊天機器人，因此對于越來越多的開發人員來說，這將變得非常容易。
在產品功能的實現上，有一些糟糕的例子，比如微軟Clippy。
隨著以用戶為中心來設計產品的理念產生，如何更少地打擾用戶并幫助用戶解決實際問題成為首要要求。一般來說，這些應用都必須具備‘實用’功能，并且使用方便，不要太過花哨，當程序別應用時，它們最好還要自動學習和隨機應變，為用戶提供更多有價值的、可靠的信息。
如果這些技術與AI結合在一起，該應用就可以知道用戶正在做什么、需要什么，并提供相關信息予以幫助。例如，建議使用一個不同的總帳科目(G/L Account)來做更好的財務報告，也許由于各地規定不一，發票上的銷售稅應該有所不同，因此添加到對應會計文件的附加項目也會有所不同，而這時，AI應用就可以提出建議。
除了上述所說，在大多數大型企業中，使用業務應用程序的人對“會計業務”的需求不是很多。大多數的數據錄入人員必須遵守公司程序，如果他們改變了相關工作內容（就算是錯誤的內容），也會被企業解雇。在此情形下，AI可以監視業務中正在發生的事情，并向他們提出警告。
可能對于大多數小企業主來說，他們都“不太喜歡”會計師，因為他們必須要交企業所得稅，在此過程中，他們做的都是政府的最低要求，并且不太注意結果。
但是，隨著公司不斷壯大，財務數據會越來越多，即時地了解這些數據將變得非常重要。管理庫存、A/R和A/P對公司的現金流和盈利能力有巨大影響，正確和主動地處理一些數據可能會節省大量的時間和成本。
過去，處理這些復雜程序需要龐大的IT部門，在軟件上投入了數百萬美元，而且只有大型企業才能使用。隨著人工智能和機器學習的發展，這些復雜的功能可以集成到所有中小企業使用的業務應用程序中。
via Stephen Smith's Blog 雷鋒網編譯
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