吴世农教授：人工智能科技对财会学科教学与科研的挑战 | ZIFA名家观点

    2020年1月6日，“ 中国会计、财务、投资智能化暨智能财务专业创新研讨会”于浙江大学举行。厦门大学原副校长吴世农教授进行了《人工智能科技对财会学科教学与科研的挑战》主题演讲，深入剖析了当前人工智能背景下会计、财务与投资未来发展的趋势，以其对会计、投资、财务教育，教育科研的挑战及对策。

主讲专家

■ 吴世农  教授

吴世农教授现任厦门大学特聘教授，曾任厦门大学管理学院常务副院长、院长，厦门大学副校长。吴世农教授担任国务院学位委员会学科评议组成员，国家自然科学基金委员会委员，全国MBA教育指导委员会副主任委员，中国大学生创业大赛评委会副主任和主任，福建省人民政府“十五计划”专家咨询委员会委员，福建省八届政协委员等，是中国MBA教育的奠基人之一、中国最早开展资本市场研究的学者之一，曾荣获中国高校人文社会科学研究优秀成果一等奖、复旦管理学杰出贡献奖、全国高校优秀青年教师奖等奖项。

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人工智能——第四次工业革命的核心

（一）21世纪前20年相继经历了从“互联网时代”到“大数据时代”和“AI时代”——大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片四大技术同步推进。

1. 科技巨头纷纷把人工智能作为后移动时代的战略支点，鼓励在云端建立人工智能服务的生态系统；

2. 传统制造业推进新旧动能转化，将人工智能作为发展新动力，不断创造出新的发展机遇，比如无人工厂或工厂少人化，普通工厂工人可以由两百人变为智慧工厂的几十人，工厂实现标准化，工厂的配料、原料、机器的监控、存货全部在一个控制室里；

3. 零售业发生颠覆性创新，从SHOPPING-MALL发展到贩售机、到电商、到无人零售超市；

4. 金融财会服务行业（商业银行、投资银行、会计师事务所、咨询公司）引入人工智能技术，减员增效显著。目前已经实现了无人银行、智能银行；

5. 教育、新闻传媒、文化娱乐行业引入人工智能技术，丰富内容、增加生动性、提高传播效率。

    以苹果公司为例，其通过iPhone、iPad、Macbook、Switch这些硬件系统建立云端的生态系统，再结合 App Store、iCloud、Apple Pay、 Apple TV等，形成了一个完整的云端生态。近年来，苹果公司的业绩虽然有所下降，股票价格出现波动，但是等到云端生态系统建立后，公司业绩定会有所变化。

    以腾讯公司为例，旗下腾讯理财通是一个规模极大的金融科技平台，联合腾讯娱乐、腾讯智慧零售、腾讯自动驾驶建立云端的生态系统。对比具体数据，2017年9月，两亿四千八百万人同时使用微信，而到2019年11月，这一数据飙升至十一亿五千一百万人。而腾讯理财通的用户即来自微信，2017年1月腾讯理财通拥有1亿的用户，截止2019年2月用户数突破1.5亿，资金保有量突破5000亿元。

（二）人工智能化技术日新月异——全球人工智能研究的技术现状与分布情况

    2019年9月22日，德勤发布《全球人工智能发展白皮书》深入研究人工智能技术步入商业化阶段后，在全球各主要城市的创新融合应用概况。该报告分为四个部分，第一部分：AI创新融合新趋势，该部分指出AI整个市场估值约60000亿，其中财务AI领域的估值约2700亿；第二部分：人工智能技术的快速发展，第三部分：中国在全球AI地位，第四部分：人工智能重塑各行业。

    2019年11月30日清华大学、中国人工智能学会联合发布《2019人工智能发展报告》，报告涉及AI的13个子领域，分别介绍了人工智能技术、专家科研成果、领先带头人和各地区分布等，对于智能财务、智能会计、智能审计、智能投资等课程的设置有非常大的帮助。报告表明，在人工智能13个重要的研究领域，中国在人才队伍、技术水平和学术影响力方面，仍然处在第二梯队。

（三）政府推动人工智能发展及与实体经济的深度融合

    近年来，我国政府高度重视人工智能的发展，相继出台多项战略规划，鼓励指引人工智能的发展。

• 2015年，《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》颁布，提出“人工智能作为重点布局的11个领域之一”；

• 2016年，在《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要（草案）》中提出“重点突破新兴领域人工智能技术”；

• 2017年，人工智能写入《十九大报告》，提出推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合；

• 2018年，李克强总理在《政府工作报告》中再次提及人工智能，提出“加强新一代人工智能研发应用”

• 2019年，习近平主席主持召开中央全面深化改革委员会第七次会议并发表重要讲话，会议审议通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》。

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会计、财务与投资未来发展趋势——智能化

 （一）美国财务管理信息化的发展与演变

• 1946年发明第一台计算机；

• 1954年GE开始使用计算机于工资管理；

• 1960年代，企业管理的单项软件迅速发展（基于DOS平台）；   
  

• 1970年代，企业的管理信息系统（MIS）形成；

• 1970-80年代，推广MRP、MRPⅡ（资源管理系统）、会计电算化；  
  

• 1990年代，推广ERP（需求-计划-采购-生产-质控·销售·财务等）；

• 2000-2010年代，智能审计、智能会计核算；

• 2010-未来：投行业务、商行业务、财务管理与决策智能化。

（二）我国财务管理信息化的发展与演变

• 1979年财政部拨款500万在长春第一汽车制造厂实施信息系统；

• 1981年沈阳第一机床厂从德国工程师协会引进第一套MRPⅡ；
  

• 1985年-2010年：企业管理信息化在全国各行各业兴起：80年代——基于DOS的单项管理软件（工资核算）；90年代中期——基于局域网的财务核算系统；90年代中后期——综合管理型软件MIS、MRP、MRPⅡ、ERP；2000-10年代——基于互联网的供应链管理SCM和客户管理CRM；

• 2010-2015年——流程自动化、专家决策系统、管理智能化：包括会计自动化、审计智能化、商行与投行业务管理智能化

• 2016年—未来：分析、管理、决策智能化。包括财务分析、管理与决策智能化；财务信息收集、分析、认知、辨识、诊断与决策机器人。

（三）全球投资分析与决策智能化实践的13个案例（CFA Institute）

    报告中提供了人工智能应用于会计、金融、财务领域的案例，大量集中在投资与风控，涉及到会计、分析、决策、管理较少。在13个最成功的企业应用人工智能案例中就有一家中国公司。

（四）会计师事务所的RPA（机器人流程自动化）智能化

    德勤、普华永道都在广泛应用财务机器人，财务人员在人工智能中应该扮演什么样的作用，是我们需要思考的。

（五）财务分析、管理与决策智能机器人

（六）财务分析、管理与决策智能机器人研发技术路线与关键问题

1. 研发的技术路线

模拟人的思维：数据收集—分析—推理—认知—辨识—判断—决策

       在人工智能专家眼中，这些步骤叫做打标签，其实就是脸谱与语义库的建设。通过脸谱即指标的无限可能性描绘出企业的样子，最后用语言将这些脸谱刻画出来。

2. 研发的关键问题

• 数据库建设：数据来源与数据库构建

  ——5Vs：大量性、多样性、高速性、价值性、真实性

  ——数据采集、数据处理、数据储存、数据展示

• 理论分析与决策模型

  ——财务理论分析模型：财务分析与决策模型

  ——认知和判断模型：心理学认知模型、模糊数学模型、数学统计学模型

• 机器学习与算法：4种学习模式+13种算法

• 人工智能编程：具有符号处理和逻辑推理能力的计算机编程语言——LISP、Prolog、Smalltalk、C++

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人工智能技术发展对会计、投资、财会教育，教育科研的挑战及对策

（一）师资队伍

1. “老师教不出Al时代企业所需要的学生”。由于实践中，会计、投资、金融、财务趋向流程自动化、管理与决策智能化，目前师资队伍的知识结构显然不适合AI时代的企业对人才的需求。

2、重构教师队伍，需要从二方面进行融合：一是要引入具有AI技术的教师；二是现有年轻教师要学习AI方面的技术知识。双方尽快通过项目开发进行有效融合。

（二）学科建设、专业设置与人才培养

1. 在现有学科和专业的基础上，短期内，尽快开设“与AI相关的课程”。

2. 中期内，尽快开设“与AI相关的专业方向和研究方向”，调整生源结构：

（1）本科：招收理工科背景的学生；

（2）研究生：招收本科或硕士为计算机或AI专业的学生，攻读硕、博研究生。

（三）课程体系

1. 重构课程体系，形成“二类基础课”+“二类专业课”+“AI实践课”+“选修课”的《2+2+2》的课程体系。

2、课程体系表：

（1）二类基础课：公共基础课+学科基础课

（2）二类专业课：会计、财务、投资+AI技术专业课

（3）实践课：基于项目开发的课程——AI会计、AI财务、AI投资、AI银行等

（4）选修课：会计、财务、金融、投资等相关选修课

（四）教学方法

1. 改变传统教学方法，短期内，引入与AI相关案例教学；

2. 逐步构建：三位一体的教学方法——讲授教学+案例教学+项目研发

（五）教材和案例建设

1. 现有的专业教材引入一些关于AI与会计、财务、投资、银行的相关内容和案例；

2. 推动开发一些关于AI与会计、财务、投资的案例；

3. 中长期，需要建设和编写《AI会计》、《AI审计》、《AI财务分析》、《AI财务管理》、《AI投资》、《Al银行》等教材。

（六）科学研究

       AI技术与应用的发展一方面，给会计、财务、投资、银行等专业的教学带来诸多的挑战：另一方面，又拓展了会计、财务、财务、投资和银行的研究的空间，AI技术在会计、财务、投资、银行等方面的应用，二者交叉与融合，为财务、会计、投资和银行等专业的研究领域带来诸多新的、有趣的研究课题。

    2018—2019年，Review of Financial Study、Management Science, Journal of Accounting and Economics 等开始陆续刊发一些有关AI技术应用于会计，财务，投资等的论文。讨论涉及：

（1）AI技术与财富管理

（2）AI投顾与投资效率

（3）网货与影子银行

（4）AI技术与按揭贷款

（5）机器学习与投资组合管理

（6）智能媒体信息与时长效率

（7）大数据及其治理机制

（8）区块链在财务、会计和金融管理中的应用。

总结

1.  财会领域正面临来自制造业、零售业、金融业变革的巨大挑战，财会教育不应停留于传统的生产管理、生产运营；

2.  全球财务AI领域的估值约2700亿；

3.  中国在人工智能研究领域的人才队伍、技术水平和学术影响力仍然处在第二梯队，具有发展空间；

4.  我国政府高度重视人工智能的发展，近年来相继出台多项战略规划，鼓励指引人工智能的发展；

5.  未来智能财务的主攻方向是财务管理和决策的智能化；

6.  师资队伍的升级建设迫在眉睫，科研方面会发生最巨大的改变。

中国会计、财务、投资智能化暨智能财务专业创新研讨会大会合影

内容整理：严   涵

图文编辑：徐犀月

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