研究显示，机器学习成为现实的可能性越来越高，因此对许多组织来说机器学习正变得越来越重要。

对于会计师来说这是提升商业智能并开展一系列活动的*佳机会。

机器学习的使用应基于必要的业务需求，而不是为了使用AI而使用AI。

未来将面临道德挑战——会计师在使用人工智能和机器学习时需要考虑到专业能力和应尽责任。

在*，目前有三分之*的会计师认为人工智能很大程度上是一种过度关注，而**的会计师则表示，三年后人工智能将成为现实。

 

这些研究结果源于ACCA（特许公认会计师公会）发布的较新报告：

《机器学习:科学向左，科幻向右》（Machine learning: more science than fiction）。

该报告着眼于新技术的发展如何为财会行业带来巨大潜力，主要侧重于机器学习，即计算机“学习”的能力，以及通过对大量数据集进行分析从而做出决策或预测的能力。

 

该报告作者、ACCA商业洞察主管魏雅安（Narayanan Vaidyanathan）表示:“机器学习是会计师发展的一个关键领域。展望未来，了解机器学习的价值和益处以及由此带来的道德挑战，这些都是至关重要的。*所有一切的出发点*是正当业务需求，并清楚地了解机器学习能为组织带来什么。”

 

“人工智能和机器学习可以为会计师的工作增加价值，比如为商业决策提供有价值的见解、监测欺诈、评估风险、了解复杂的税务处理以及更有效的非财务报告。因此财会行业需要了解人工智能和机器学习是如何运行的，尤其是考虑到机器学习会影响到我们对这些系统决策的信任度。”

ACCA*事务总监于翔天表示:“近年来，*在以制造业为代表的多个领域内大力投入发展技术能力，科技蓬勃发展的状况令人瞩目。但提到人工智能，会计师正试图透过表象来认清现实。与所有技术发展一样，能力越大责任也越大。就机器学习而言，如何解决其引发的道德问题也是亟待考量的。通过算法做出的决策是否会导致道德上的妥协，比如为机器提供的数据集本身可能存在偏见，以及所做决策的责任归属等问题，这些都需要会计师进行考量和管理。”

 

调研中来自*的样本显示，**的企业没有在其组织中采用机器学习的计划，20%的企业尚未决定是否采用机器学习。只有19%的企业正在进行初步讨论或概念探索，而全球这一比例为24%。4%的企业处于持平的测试阶段，打算在三至六个月后“上线”，5%的企业处于处理实时数据的全面生产模式。

 

对*来说，**的企业表示采用机器学习的主要障碍是缺乏熟练的员工来负责这项工作，**的企业是出于成本考量。27%的企业认为使用机器学习没有明显的收益，而10%的企业则尚未做出决定。

报告强调，至少所有财会专业人士都应了解人工智能的发展进程，并留意到正在发展的技术能力可能对各自的角色产生交叉影响。为了迎接数字化未来的到来，ACCA已经在其专业资格中融入了一系列数字化议题，同时在多门考试中提高了数字化内容的比例，并确保数字化内容融入到会员的持续职业发展之中。

 

于翔天总结道：“机器学习成为财会行业的主流，对*乃至全球来说都是一个巨大的机遇。在该领域，专业会计师有机会培养对新兴技术的核心理解力，在培养自身数字技能的同时培养沟通能力，以便他们能够更好地阐释成果。这样他们就能真正受益于机器学习等技术能力，通过对海量数据进行智能分析来为业务提供支持。”

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