第七章AI對(duì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的影響與未來(lái)展望主講人：時(shí)間：目錄01第一節(jié)AI技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)02第二節(jié)AI技術(shù)對(duì)財(cái)務(wù)行業(yè)的影響03第三節(jié)AI對(duì)財(cái)務(wù)從業(yè)者的影響04第四節(jié)未來(lái)展望01第一節(jié)AI技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)”””””當(dāng)前AI模型仍以單模態(tài)為主已可實(shí)現(xiàn)文本、圖像、音頻、表格的聯(lián)合解析構(gòu)建虛實(shí)融合的全模態(tài)認(rèn)知系統(tǒng)NLP、CV等技術(shù)推動(dòng)跨模態(tài)融合未來(lái)將融合傳感器、3D點(diǎn)云等物理空間數(shù)據(jù)0102030405一、多模態(tài)與全模態(tài)發(fā)展趨勢(shì)通用大模型訓(xùn)練與部署成本高適用于自動(dòng)駕駛、工業(yè)生產(chǎn)等實(shí)時(shí)性場(chǎng)景算力與實(shí)時(shí)性成為應(yīng)用瓶頸推動(dòng)AI在終端設(shè)備與物聯(lián)網(wǎng)中的普及應(yīng)用通過(guò)模型壓縮、剪枝、蒸餾等技術(shù)實(shí)現(xiàn)輕量化二、大模型輕量化趨勢(shì)通用模型難以適配專業(yè)領(lǐng)域復(fù)雜邏輯財(cái)務(wù)、醫(yī)療等領(lǐng)域?qū)I(yè)模型需求增強(qiáng)通過(guò)微調(diào)與專業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練形成行業(yè)模型推動(dòng)AI與行業(yè)場(chǎng)景深度融合三、大模型專業(yè)化發(fā)展趨勢(shì)01訓(xùn)練范式從“數(shù)據(jù)規(guī)模驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“質(zhì)量驅(qū)動(dòng)”02精選少量高質(zhì)量數(shù)據(jù)可獲得更優(yōu)效果03數(shù)據(jù)精度、相關(guān)性成為核心競(jìng)爭(zhēng)力四、高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)趨勢(shì)智能體實(shí)現(xiàn)從“生成”到“執(zhí)行”的跨越可自主規(guī)劃任務(wù)并調(diào)用多種工具支持跨平臺(tái)操作與流程自動(dòng)化預(yù)示AI從對(duì)話式智能向執(zhí)行式智能演進(jìn)五、從大模型到智能體的發(fā)展傳統(tǒng)AI局限于虛擬空間支持與現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)時(shí)交互具身技術(shù)賦予AI物理實(shí)體推動(dòng)AI從虛擬助手向物理伙伴演進(jìn)六、具身智能的發(fā)展趨勢(shì)04對(duì)基礎(chǔ)崗位、社會(huì)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響03可能形成角色分化與行為規(guī)范01多智能體協(xié)作形成復(fù)雜社會(huì)系統(tǒng)02智能體可實(shí)現(xiàn)知識(shí)共享與協(xié)同決策七、Agent社會(huì)的形成趨勢(shì)02第二節(jié)AI技術(shù)對(duì)財(cái)務(wù)行業(yè)的影響0102覆蓋交易錄入、對(duì)賬、報(bào)表、稅務(wù)申報(bào)等環(huán)節(jié)推動(dòng)財(cái)務(wù)從人力密集型向智能化轉(zhuǎn)型03支持“自然語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)”的財(cái)務(wù)操作方式一、財(cái)務(wù)全流程自動(dòng)化打破業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)支持精細(xì)化管理與實(shí)時(shí)決策提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與預(yù)警能力二、業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)深度融合財(cái)務(wù)部門(mén)參與戰(zhàn)略規(guī)劃與風(fēng)險(xiǎn)管理提升經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)與資源配置能力AI支持多維數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)分析財(cái)務(wù)職能由事后記錄轉(zhuǎn)向事前預(yù)測(cè)三、預(yù)測(cè)性財(cái)務(wù)的發(fā)展提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別效率與監(jiān)管能力推動(dòng)審計(jì)從抽樣審計(jì)向全面審計(jì)轉(zhuǎn)變支持法規(guī)動(dòng)態(tài)跟蹤與自動(dòng)更新AI與區(qū)塊鏈提升數(shù)據(jù)可信度四、智能財(cái)稅合規(guī)與監(jiān)管數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)01大模型幻覺(jué)問(wèn)題02算法偏見(jiàn)與倫理風(fēng)險(xiǎn)03對(duì)AI決策透明性與可解釋性的要求04推動(dòng)AI監(jiān)管與立法體系完善05五、AI應(yīng)用中的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)03第三節(jié)AI對(duì)財(cái)務(wù)從業(yè)者的影響01基礎(chǔ)性、重復(fù)性崗位逐步被AI替代02會(huì)計(jì)核算、數(shù)據(jù)錄入等崗位需求下降03財(cái)務(wù)人員角色發(fā)生重構(gòu)一、傳統(tǒng)財(cái)務(wù)崗位的變化核算職能：AI核算+人工審核監(jiān)督職能：事前預(yù)測(cè)與過(guò)程監(jiān)督?jīng)Q策職能：從數(shù)據(jù)提供者轉(zhuǎn)向戰(zhàn)略支持者二、會(huì)計(jì)職能的升級(jí)與重構(gòu)戰(zhàn)略設(shè)計(jì)與規(guī)劃職能數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)分析職能AI技術(shù)管理職能財(cái)務(wù)模型訓(xùn)練與驗(yàn)證職能三、新型財(cái)務(wù)職能的衍生負(fù)責(zé)AI應(yīng)用場(chǎng)景規(guī)劃制定AI財(cái)務(wù)解決方案協(xié)調(diào)技術(shù)與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)010203推動(dòng)AI項(xiàng)目落地與持續(xù)優(yōu)化04四、財(cái)務(wù)AI項(xiàng)目經(jīng)理角色審計(jì)重心轉(zhuǎn)向AI系統(tǒng)審計(jì)關(guān)注數(shù)據(jù)治理、算法公平與倫理合規(guī)提升審計(jì)自動(dòng)化與智能化水平五、審計(jì)崗位的智能化轉(zhuǎn)型強(qiáng)調(diào)跨領(lǐng)域知識(shí)與綜合能力02提升數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)理解與溝通能力03單一專業(yè)能力不再具備絕對(duì)優(yōu)勢(shì)01六、從“專才”向“通才”轉(zhuǎn)變04第四節(jié)未來(lái)展望將AI視為思維與能力的延伸建立“AI實(shí)現(xiàn)—人類驗(yàn)證—持續(xù)修正”的工作模式強(qiáng)調(diào)人機(jī)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)一、人機(jī)協(xié)同思維01AI無(wú)法替代人類的創(chuàng)造力與價(jià)值判斷02財(cái)務(wù)人員需聚焦高價(jià)值決策與協(xié)調(diào)工作03在數(shù)字與人性之間發(fā)揮橋梁作用二、人本思維的重要性強(qiáng)調(diào)任務(wù)拆解與邏輯重組能力運(yùn)用流程思維優(yōu)化業(yè)務(wù)與工作流成為駕馭AI技術(shù)的