人类在自掘坟墓？微软AI财务一人顶千人

长远来说，人类被人工智能代替是不可避免的，只是或早或迟的结果而已

微软“现代金融”项目的负责人科里•赫恩西里克（Cory Hrncirik）向华尔街日报介绍了如何通过AI、云计算、机器学习等技术提升财务工作效率，控制财务人员数量。

目前，微软已经使财务预测、风险管理以及内部查询等方面的工作实现了数字化、智能化。未来，微软或专注AI、机器学习等技术在精细化程度更高的工作上的应用。

一、用机器学习做财务预测，仅需30分钟，错误率降低一倍

七八年前，微软已经开始思考如何将财务工作自动化，提高财务工作效率，使员工能更好地关注那些不能用技术解决的领域，比如与商业伙伴谈判、寻找绿地投资机会等等。

微软最早在财务预测方面引进了机器学习技术。财务预测是指财务工作者根据企业近期的财务活动，运用数理统计方法，结合当前形式和未来趋势预测企业未来财务状况的工作。

赫恩西里克表示，在引入机器学习技术之前，微软的财务团队在做每个季度的财务预测时，往往需要1000人花费三周的时间才能完成，但在2015年引入机器学习模型之后，基本上30分钟就能完成季度预测，并且使错误率从3%降到了1.5%。

二、风险分析、内部查询，微软多项业务实现智能化

此外，微软还在定义风险、风险管理流程数字化等方面实现了智能化。赫恩西里克称，微软目前在使用机器学习等技术分析来自世界各国政府的文件，预测潜在的经济风险。目前，该公司还在努力将其用于内部审计相关工作，如识别哪些发票可以进入自动化流程，哪些发票则需要人工干预等等。

未引入AI、机器学习等技术前，微软财务人员需手动输入50个数据集，然后进行分析，最后得出结果，现在，财务人员可以将超过100个数据存储在云端，通过云计算等技术自动生成分析报告。

此外，微软还在尝试引入机器人，设置了AI代理。AI代理运用到了自然语言处理相关的技术，其能够理解的语言超过60种。它能推断对方的说话意图，并将整个对话精简为简单的句子。目前，微软有30%左右的内部查询工作是通过AI代理处理的。

结语：业务智能化提升工作效率，AI渐成企业数字化转型关键

今年1月，微软发布的2022财年第二季度财报里，其营收额、净收入和营业利润均实现了超过20%的增幅，但近几年来，微软财务人员的数量没有明显增长，这一部分得益于微软在财务工作数字化、智能化方面所做的努力。

目前，微软已经利用AI、机器学习相关技术，在财务预测、风险管理等方面实现了效率提升，但赫恩西里克表示，在更深层次、精细化层面的工作上，机器学习等技术的表现还不是很好，财务工作的数字化、智能化程度还需进一步提升，适应数字经济浪潮。

随着科技的发展，AI在企业整体的数字化转型中扮演着越来越重要的角色，未来，AI如何更好地实现工业化落地，在企业的数字化转型过程中，为更多业务的效率提升赋能，值得期待

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