会计未来会被人工智能替代吗
”一开始我是害怕的，仔细思考之后，我又得瑟了老半天。“一名会计人员观此文有感。
事情是这样的。
在大数据、云计算、人工智能、区块链和物联网等数字技术愈演愈烈的形势下，“机器代替或者战胜人类”这一个话题也被讨论得越来越激烈，技术确实给各行各业都带来了挑战。爱思考的财会宝宝们问“财会人员会面临失业吗？”这确实是一个值得好好抓抓脑门子的问题。
因为数字化太可怕了！新华社有了智能主编，文章都不一定非要你去苦思冥想；各种AI主持人登上荧屏不知疲倦；无人驾驶汽车穿梭人流全天候服务......
很多人都感到恐慌的问题是：
“未来的世界还需要我们吗？”
说到财会行业，最近国家税务局大力推进纳税人实行增值税专用发票电子化政策。有警觉的财会人再一次清醒地认识到：电子会计档案时代已经全面来临！而这背后更深层次的问题是什么？难道不是时代的变革、财会行业的革命吗？
会计这样一份要求不算低，职业前景也被社会主流看好的职业竟有高达97.6%的几率被机器人取代，着实令人意外，然而这已经不是什么新鲜事了。凯恩斯早就分析过，人类的失业里面有两类，一类是技术性失业，一类是结构性失业，结构性失业是因为某个行业消失了，技术性失业是由于技术的进步，某些行业因此被改变了。
财务工作被技术替代的说法在目前学术界和实务界已经定论了，就看在时间长河里如何演进了。
技术会取代财会哪些工作？
哪里有市场哪里就有杀戮！
现在很多企业盯着“技术取代会计工作”背后的市场，研发了很多智能机器和程序系统，基层财务的记账、制表、报销、审核票据都成了小问题，前仆后继的企业正不断研究如何解决更复杂更高级的财会工作问题。
事实上，早在2018年，全球四大会计师事务所中的德勤、普华永道和安永相继推出了财务智能机器人的方案。
好吧，一个追求效益的企业绝不会耗费人工、时间成本去做大量重复性工作！
那么，技术是如何取代财务基础工作的？
第一步便是让会计平日收集的实物变成数字。除了已有电子数据外，企业运营过程中的纸质文件，比如票据、文本、表单、电子邮件、二维码等通过技术变成数字储存起来。财会宝宝们，你们的手以后不用再酸痛三日了，手工作坊就此歇业。
第二步就是加工上面收集到的数据啦！人工总是要耗费大量的时间精力制表、处理数据，为避免错误还需要几人重复数据整理工作。有了可信赖算法后，机器处理完数据就不再需要人工复查。机器还负责完成包括自动审核、自动核算等一系列会计工作。
以上两步好操作并且已被实务界投入企业经营活动。技术的世界还可以去到哪里？
将人工智能技术与云计算、大数据相结合，还可以通过人工智能技术提高财务管理的工作能力，在财务共享服务数字化转型的基础上向智能财务迈进。
区块链技术可以把任何区块链数据、交易、有形或无形资产，形成可编程控制的软件系统、市场和资产。这样不仅为企业提供了去中心化的交易模式与数据安全保障，还为财会领域自动化业务提供了解决方案。
然后，物联网又可获取多维度数据，推动万物互联。网络层通过接入设备与互联网、云计算平台等，迅速、准确、安全地传递和处理在感知层获取的信息，应用层则利用经过分析处理的信息，为用户提供特定服务。财会服务的智能化上限难以想象！
财会人员将往何处去？
山雨欲来风满楼。财会人员有危机感是件好事。只有保持危机意识，拥抱变化，时刻准备着的人，才能变“失业”为“事业”，变危机为机遇。
财会宝宝们要好好思考一下自己擅长于财务的哪个方面：行业、资本、税务、基金、证券、并购、管理中的哪一项？确定好发展方向后进行深入学习，努力成为某一领域的资深专家。一个优秀的财会人员，一定是具有广阔财会和管理视野的。如果会计只会记账，放在以前来看，可能一辈子只能从小会计熬成老会计。放在现在来看，只有面临失业。
数字化使得会计如虎添翼，是因为它解放了财务宝宝的双眼与双手，使其更注意自己的大脑。财会从来就是“高要求得高发展，低要求得低发展”，方差巨大。
数字化浪潮下，财会人员还需具备数字化思维，财务要实现数字化转型，应掌握现代技术快速处理数据、分析数据，进而为企业的规划、决策、控制、评价以及价值创造方面发挥作用。
现阶段，会计们无须恐慌，毕竟技术的普及和国家政策的推行都需时日。华为联合全球权威的咨询与服务机构IDC发布的白皮书指出，当前企业数字化转型数据仅涉及企业10%的管理数据，90%的数据仍处于“沉睡”中。换句话说，数字化浪潮虽然到来，但是距离真正失业还有一段距离，我们还有时间去全身心地拥抱数字化后的会计世界。
所以，小伙伴们，未来已来，又该努力啦！
2020年投融资人工智能产业链是否大有可为
人工智能产业肯定大有所为，但需要有所为有所不为。先来看一个新闻：
全球知名的AI芯片企业——WaveComputing公司即将破产。据悉，该公司已经遣散了所有员工，并申请破产保护。如无意外，这将成为第一家在疫情期间申请破产的AI芯片公司。WaveComputing被誉为全球最有前途的AI公司之一，曾被认为有和英特尔、英伟达等巨头一较高下的潜力。2018年底，WaveComputing宣布完成8600万美元E轮融资，这一轮融资过后，这家公司累计融资金额已超过2亿美元。一、人工智能的起源及发展
人工智能（AI）一词最早出现于1956年的达特茅斯会议，受限于早期的计算性能、数据存储成本，人工智能在实际生产生活中的应用较少。进入21世纪，随着计算能力的大幅提升和数据存储成本的大幅下降、互联网数据量急剧增长，人工智能从此进入发展的快车道，并在全球经济发展中发挥越来越大的作用。普华永道预测到2030年，AI将为全球GDP带来14%的增长，也就是15.7万亿美元。1999年至2017年，全球人工智能领域中图像识别、生物特征识别、语音识别、语音合成、自然语言理解、机器学习等关键技术的发明及授权专利数量超过10万项。
1999年至2017年全球AI专利申请增长趋势
二、人工智能产业链包括哪些
人工智能产业链结构分为基础层（计算基础设施）、技术层（软件算法及平台）与应用层（行业应用及产品）。
人工智能产业链分布图
基础层主要包括计算硬件（AI芯片）、计算系统技术（云计算、大数据和5G通信）和数据（数据采集、标注和分析）。可以打这样一个比方：深度学习是人工智能这台火箭的发动机，燃料是大数据，云计算是引擎。
技术层面，我们可以从三个维度来理解：算法理论（机器学习算法、类脑算法）、开发平台（基础开源框架、技术开放平台）和应用技术（计算机视觉、自然语言理解和人机交互）。
应用层面，我们可以包括行业解决方案（“AI+”）和典型产品（机器人、智能音箱、智能汽车、无人机等）两个方向。
三、人工智能投资价值如何判断要判断是否有投资价值，个人觉得需要回答一下三个问题：
是否在产业链中有清晰的定位？参照上文能找准自己在产业链中的定位是基础，如果一上来就说的自己能一条龙包打天下，那要么是骗子、要么是小白。有些入门者自以为拿着tensorflow搭个神经网络训练个人脸识别模型就学通人工智能了，其实这是很容易做到的，但离能用还有十万八千里。除非是两位马爸爸那样的巨头，一般创业团队能在某个层面中做好做精已经相当不错了。
是否有清晰的数据来源？前几年李飞飞离开大学加盟谷歌，主要就是为了数据，她在学校耗尽科研经费和数年时间才能获得的数据，在谷歌唾手可得。所以AI中有七大黑洞之说，就是指AI人才都被全球七个掌握数据的公司说吸引（中国BAT和美国的亚马逊、微软、谷歌、脸书）。目前所有AI技术都是基于海量数据训练，所以没有数据的AI都是耍流氓。
是否有明确的应用场景？有些团队也许某些方面很强，比如图片识别准确率多高多高、语音识别率多高多高，但如果没有落地场景，最好的结果也就是被巨头收购。但即便是这个结果也是虚妄，因为巨头更省力的方法是高薪挖人然后模仿，因为他们有数据。
人工智能时代资本对劳动力的控制
在人工智能时代，资本对劳动力的控制确实存在一定的影响。由于人工智能技术的快速发展，许多传统行业和职业面临着被自动化取代的风险。在这种情况下，资本可能会通过控制技术和资源来进一步巩固其地位，并可能对劳动力市场产生一定的影响。首先，资本可能会通过投资和研发来推动人工智能技术的发展。这种投资和创新可能会使一些劳动力失去工作，因为人工智能技术可以自动化地完成许多传统的工作。例如，在制造业中，机器人已经取代了大量的人工生产线。这种趋势可能会继续扩展到其他行业，特别是涉及大量重复性任务的领域。其次，资本可能会控制人工智能技术来提高其竞争力。通过拥有或控制关键的人工智能技术，资本可以使其产品和服务更具竞争力，从而获得更多的市场份额和利润。这种控制可能会使一些劳动力面临失业的风险，因为人工智能技术可以更高效地完成许多工作。另外，资本可能会通过调整工资和福利来控制劳动力。由于人工智能技术的引入可能导致一些工作被自动化取代，资本可能会降低工资和福利来控制成本。这种做法可能会使一些劳动者受到不公平的待遇，因为人工智能技术往往是由少数公司所掌握的，而大多数劳动者无法从中获得足够的收益。然而，人工智能技术的发展也可能会创造新的就业机会和商业模式。资本可能会投资于新的领域和技术，从而创造更多的就业机会和商业机会。同时，政府和社会也可以采取措施来促进就业和培训，以帮助劳动者适应新的就业市场。总之，人工智能时代资本对劳动力的控制确实存在一定的风险和挑战。然而，政府、社会和劳动者需要共同努力来适应这种变革，并寻找新的机会和发展道路。
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