会计师如何正确对待机器人流程自动化和人工智能

来源:澳洲会计师公会 时间:2020-03-30 作者:澳洲会计师公会编辑:无忧草
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导读:新技术对于财务专业人士的影响和改变。

能够快速处理数据的新技术预示着许多财务专业人士将面临工作转型,包括会计师和审计师。不过这并非意味着失业。如果常规工作能够实现自动化,许多人就无需处理低难度且重复性的工作,从而有机会挑战具有更高价值的工作。

这种变化的真正价值以及回报将取决于能否从准确的数据中获取有用的洞察并在技术和业务领域无缝切换:这是许多会计师本身就具备的特性。

Michael Davern是墨尔本大学商业与经济学院的会计与商业信息系统教授,与人合著过一篇有关技术对于会计职业影响的报告。他表示,尽管人工智能和自动化会入侵会计领域,但综合效果将是提升而不是削弱会计师的职能。例如,利用技术来自动处理清晰明确的重复性工作,如银行对账或处理供应商发票。

利用机器人流程自动化增值

“机器人”可以从电子邮件或银行对账单等来源中提取相关数据,然后转移到其他系统中进行整理,如电子数据表格。

这项技术称为机器人流程自动化(RPA),它不仅可以大幅减少在单调但必要的工作上花费的成本和时间,而且还有助于提高一致性,提供更清晰的审计线索。这确实会让通常负责这类工作的人员失去工作,如资历较浅的初级会计师。Davern表示,这种改变将让他们有机会在职业生涯早期面对更具挑战性且回报更高的工作。他说:“在这方面,RPA实际上可以让工作变得更充实。这意味着他们很可能在职业生涯早期就从事比以往价值更高、需要更强判断力的工作。”归根结底,RPA的局限性使它无法完全取代会计师。

机器人非常依赖数据结构、标签和定义。仅仅对某条目的用词进行微小的更改就会导致失败。此外,机器人并不完美,一个小小的错误就可能因处理速度和工作量而迅速演变成大问题。它们需要由拥有此类工作知识和经验的专业人士进行适当的监督和管控。

人工智能的局限性

虽然机器人不会取代会计师,但其他技术的发展——如人工智能和复杂数据分析——也会对会计职业产生巨大冲击。这些术语是指一组与数据模式相关的工具和技术,可以转化为行动。Davern表示,人工智能和数据分析都已不是新鲜事物,但处理能力的提升、快速增强的数据连接网络以及极快的处理速度令这些技术走出实验室,进入商业领域。

潜在应用领域非常广泛。机器学习算法可以通过训练来区分虚假交易与合法交易,从而用于欺诈检测。在零售业,算法可以用于识别适合捆绑销售的商品。算法还可用于找出异常的信用卡交易、进行销售预测或者预估客户拖欠贷款的可能性。数据则是这些功能背后的推动力,它有着多种不同的形式,远远超出传统会计行业处理的范围。

澳洲会计师公会全球会员教育执行总经理Simon Eassom博士表示:“技术正在以惊人的速度收集全球各种信息,导致数据量猛增。大部分数据是非结构化数据。它们只是一些自由流动的数据,来源包括Word文件、PDF文件、HTML网页脚本、电信、图像等,并非是账本或数据库中的数据。”

在会计和计算领域均有所建树的Davern表示,这正是会计师最擅长的领域。他说道:“我们本来就是业务数据专家。“ “对我来说,会计就是一门有关计量的科学,同时结合了说服性沟通技巧,以便帮助企业做出明智的商业决策。换言之,就是用数据来演绎商业故事。”许多企业想要从收集的大量数据中获取价值,他们往往会聘用数据分析师、软件工程师以及其他技术人才。

Davern认为,尽管其中一些技能确实有用,但这种做法并没有抓住问题本质。他说:“目前急需既了解技术又懂业务的人才。通常技术人员并不了解业务,而业务人员对于技术也是一知半解。这就是为什么容易偏离问题本质的原因。”

这正是技术型会计师大显身手的时候:他们既熟悉技术,能够审慎评估和诠释数据,又拥有专业知识,了解这对于企业及其发展方向有何重要意义。

 

寻找意义

Davern表示,人工智能和数据分析在数据建模和确定关系方面非常擅长,“但是它们无法诠释这些关系的意义以及对商业活动的影响”。

Eassom认为这就是会计行业的未来走向,不过他承认,这会给许多会计从业人员带来挑战。他表示,会计师面对技术时往往忧喜参半,因为技术在造成颠覆性影响的同时也会带来机遇。想要保持竞争力就不能逃避数据技术带来的挑战。在Eassom看来,会计人员的“专业知识正在变得越来越宽泛、越来越浅显”。

机器人和自动化的发展意味着会计师不再需要掌握相同深度的技术专业知识(尽管他们仍需要了解相关技能)。与此同时,他们需要掌握云计算、人工智能、预测分析、大数据以及数据分析方面的技能。

Davern表示,这并不意味着会计师需要成为软件工程师或数据分析师,但他们要了解数据的潜在陷阱、人工智能和数据分析在处理和报告方面的优缺点。数据的来源有多种,许多来源缺少正式的质量控制和标准,如博客上的评论或商店里的手机探测器。

此外,所获得数据的最终用途与初衷相背,例如通过统计疫苗相关话题的推特数量来评估公共卫生项目的效果。

而且人工智能和数据分析工具本身就存在偏差。编程人员采用的收入定义可能与企业所采用的截然不同。

会计师还必须随时留意法律和道德问题,包括企业进行二级市场数据交易时面临的声誉风险。

机器学习与混合型会计师

Davern表示,如果会计师想要继续担任商业顾问和战略规划师的角色,那就必须掌握数据工具的工作原理。传统上,会计师使用发票、收据以及其他财务信息来描述并诠释企业与外界的互动。

Davern说道:“从这方面来说,会计师的职责并未改变。他们仍然想要确保自己能够掌控所有这些数据,这实际上真的可能吗?这对我们来说实际上意味着什么?”

Eassom表示,关键在于会计师需要能够评估数据的质量和准确性,以及哪些数据可以作为行动的依据。他说:“他们必须能够识别哪些数据可以创造价值,同时也要清楚并非所有数据都有价值。”他们越来越需要在有限的时间内完成这些工作。数据处理速度和连接性意味着每年只需提交一次年度评估报告的日子已经一去不复返了。

Eassom表示:“决策过程正在日益加快。”“不再需要等到年底出具年度报告才能了解企业的经济状况,通过每天甚至每小时的实时数据就可以对其经济状况进行监测。”Eassom认为,反应时间的大幅缩短意味着会计师必须更具前瞻性,能够展望未来的运营环境并预测某个决策会对企业账目产生哪些影响。这进而需要对会计师的培训和认证方式进行彻底反思。

Eassom表示:“我们必须以更加灵活、更加敏锐的方式来贯彻会计教育,以化整为零的方式让学习者更易于消化理解,这样他们可以持续吸纳新知识,并且在整个职业生涯期间坚持不懈地学习。”

在Davern看来,最终企业会十分重视并依赖这些会计操作,即会计师运用自己的判断力和专业知识来诠释数据并规划未来发展方向,而机器人和数据分析技术对这方面的影响也是最小的。当然,能够掌握并利用这些技术将成为未来会计师技能组合的关键部分。就像计算机和电子数据表格,它们是供会计师使用的工具,但无法取代会计师。

区块链与会计行业

另一项在会计行业经常提及的技术就是区块链。它能够安全地记录数据资料并使其不可更改,可用于支持智能合同等交易,其中的条款可以自动验证、生效并执行。区块链系统还支持持续的报告和审计安排。

不过Davern认为,除了智能合同等特定应用外,区块链技术对于会计行业的影响依然有限。尽管区块链可确保数据的安全性和完整性,但对于数据的有效性、准确性和适当性却毫无帮助。Davern表示:“区块链就是为你提供清晰的审计线索并确保信息一旦进入系统就很难再更改。”

区块链评论员Danny Bradbury曾一针见血地指出:“谎言写入区块链后依然是谎言,只是不可更改而已。”

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