大家好，今天来为大家解答安永人工智能这个问题的一些问题点，包括安永 人工智能也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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现在的财务机器人都能做什么？
财务机器人，即所谓的RPA，是指机器人的流程自动化。是一款基于桌面记录的自动化软件。它主要有以下特征：
1、可以出色地完成大量重复性、定义清晰、有固定逻辑而少有意外情况的工作；
2、能够7*24h*365d地不间断工作，其具有相当于人工n倍的超高工作效率；
3、数量可以机动调整、灵活调配，例如，在高峰期时大量投入，而在低潮期大量缩减；
4、具备极强的管控能力及审核能力；
5、在虚拟环境下复制人机交互行为的RPA机器人无需人工操作、不会发生错误并提供自动校验和流程检查。
RPA适合做哪些工作？
实践证明，具有如下特征的工作，最适合被RPA所取代：
一、借助电脑来完成的结构化的、可重复的工作任务；
二、基于规则预定义的工作任务；
三、跨多平台、多系统进行的工作任务；
四、数据查询、收集和更新相关的工作任务；
五、具有逻辑性强的工作任务。
从上我们不难看出，RPA所关注的重点是一些重复性高、业务规则标准化程度高、基于明确规则的业务流程。而在实际工作过程中，诸多财务、业务流程其实都具有上述特点。因此，RPA可在财务领域进行广泛应用。目前，就RPA技术在财务管理领域的应用范围来看，基本覆盖了财务运营管理的方方面面。比如：账单管理、报表管理、预算管理、信用管理、税务管理、流程控制等等，依据每个企业流程的规范化、标准化程度不同，RPA技术应用的范围也不同。
在财务结算流程中，经常会有十几个，甚至上百个需要执行的小任务，并且每项任务之间环环相扣，密不可分，完成一个任务才能开始下一个任务。另一方面，又在发票问题上面临着极大又繁琐的工作量，并且需要进行长时间的复核工作，以防出现作业失误的情况。针对此类价值不高的工作环节，RPA可以完美地取代人力的投入，高效完成重复性高但却有逻辑性的工作。
比如在财务工作的应付结算环节，需要采购订单、入库单、采购发票三单完成匹配后才能确定应付款。在ERP系统中一般入库单可以由采购订单推出，采购发票可以由影像系统OCR识别或从国税底账库调出信息形成发票单据。之后RPA可以完成发票和入库单的核对匹配工作，形成应付款单并导入共享平台。如下图所示。
会计未来会被人工智能替代吗？
在西方法治成熟且执行较严格的国家，会计也没有完全被人工智能所替代。人工智能只能替代会计核算和预算工作的部分工作。这些都是固定的标准和程序。管理会计即财务管理部分绝大部份都是灵活多变，人为因素占相当的比重，人工智能是解决不了的。因此，只有低端的、死板的会计工作可能由人工智能替代；凡是不走标准程序或者有多重方案选择的，包括那些不同程度违规的业务，人工智能是派不上用场的，还得需要人脑进行综合复杂思考并做出判断，然后实际操作。
现在的很多宣传只是强化目标意图，曲扭了事物的本身，不要被不实的宣传所误导。从会计工作的性质看，属于文职人员，受很多规则(会计法规、税法、企业财税制度、社会惯例、企业内部习惯等）所制约，环境、条件、规则变化无常，人工智能可以解决吗？若文职人员被人工智能化了，那些理工科被人工智能化且不更加厉害？所以，想做会计的人别担心被人工智能化了，关键是你要会做非人工智能化的那部分复杂且有价值的业务，这才是你努力的方向。
学人工智能好不好？
首先，抛开这个问题的对象所针对的个体对象，光看问题本身，我可以确定的说学人工智能很好。薪资相对较高是一个原因，越来会有越来越多的领域涉及并在不断改变我们的生活是另一个原因。掌握好了人工智能，就像之前小时候老师说的学好数理化，走遍天下都不怕。
但是，这个问题终归是要回归到个人的。既然论及个人，那么就要考虑学习的目的动机是什么了。
如果，你是为了社交需求，比如增加谈资，在妹子面前耍帅，学习人工智能是个不错的想法，瞬间形象显得睿智起来，收获妹子崇拜的目光。这一类朋友的学习需求就不是很旺盛了，他们学习的结果也停留在一些概念，具体情况可能就不能回答了。
如果，你是为了增加薪资，人工智能领域的薪水确实比普通码农高一些。或者个人感兴趣想做一些不同尝试。快速熟练的掌握各种工具方法应该不是太大难事，网上有很多这方面的资料，毕竟我们都是面向谷歌/百度编程。这种学习下，薪资增加了，经历也丰富了，美滋滋。大部分码农团体，我相信是处于这个阶段的。已经对于人工智能有了一些了解，具有实战经验，能够大致说明白工具或者算法的应用。
但是，如果你真的只是想学人工智能想搞明白他的神奇之处，作为资深码农，我想给的建议是不要直接学人工智能。还记得老师说过的学好数理化走遍天下都不怕吗。其实正确的理解应该是，学好了这些基础学科，想学其他的都容易。而人工智能恰恰是建立在这些基础学科上的高层建筑。所以，我的建议是先把数学学好了，计算机的基础理论学好了，再来考虑人工智能。这个时候你可能会发现很多东西变得容易理解了。有些朋友们需要使劲不停试参数来获得比较好的结果，你已经可以根据自己的知识迅速的缩小范围。这些都是没办法通过那些培训机构或者单单一个人工智能课程来获得的。
很多事情其实都是相通的或者本质一样的，只不过包装了不一样的外表。很多时候有些朋友HDFS学不好用不好，其实就是他们Linux的基本功没有学好。docker没玩好，那多半Linux环境隔离的一些知识没掌握好。很多程序中的重试机制借鉴于TCP重传。。。。。
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