会计工作的基本流程(小公司会计一个月工作流程)

会计和出纳的工作流程

文峰的效率提高和会计信息化流程的优化-基于财务管理研究的人工智能视角（）：长按图景会计信息化与人工智能的结合越来越紧密，但是信息化和智能化却有着不同的重点。通常，信息化着重于提高处理会计数据的效率，而智能则倾向于优化处理会计数据的效果。前者的主要特点是高效，可靠地完成重复工作，而后者的主要特点是追求高质量和优化加工效果。当前，会计信息化和智能化正在朝着高度协调，深度融合的方向发展，会计行业将迎来挑战与机遇并存的新时代。会计信息化；人工智能会计信息化极大地提高了企业会计信息生成，传输和表示的效率。会计信息化作为企业资源集成系统的组成部分，已经成为企业改善管理水平，提高决策质量的重要支撑。随着新经济时代的到来，人工智能已逐渐渗透到人类社会活动的各个方面，会计行业也不例外。基于机器学习的算法（例如随机森林和朴素贝叶斯分类）已用于检测财务异常并发现欺诈性交易。诸如深度学习之类的大规模神经网络学习方法也在金融数据特征提取，类型识别和金融文本分析中起着关键作用。一个明显的事实是，会计信息化和会计智能（即人工智能在会计中的应用）正在迅速向深度集成发展，并直接导致了业界对智能会计理论的研究。但是，无论是将会计智能视为会计信息化的升级版（以金融机器人和系统为代表），还是试图构建智能会计的理论框架，相关实践和研究都将使用信息化的应用场景。仅限单个会计实体（此处的会计实体既包括公司等单一经济实体，也包括合并报表中的实体），并且为单个会计实体提供服务。因此，本文将重点分析会计信息化过程的作用以及人工智能可以完成的工作，并适当预测会计信息化与会计深度融合后对会计行业的影响和深刻变化。情报。是机器人过程自动化的缩写，它是基于计算机编码和规则的软件，
一种使手动活动自动化的信息处理技术。由于它仍在不断发展和迭代中，因此在学术界和实践中没有统一而严格的定义。在财务会计领域中使用的财务机器人（在没有歧义的前提下，本文将与本文中的财务机器人具有相同的概念）。从最早的会计计算机化，到会计信息化，再到系统，核心考虑因素是减少传统财务会计中的大量重复性和常规工作，从而使会计人员摆脱纯粹的交易工作，参与更有价值的活动例如企业生产管理，战略决策和激励措施。但是，企业是否需要引入它取决于该决策是否具有比较优势。比较优势的概念最初源自国际贸易理论。克鲁格曼认为，“如果一个国家在本国生产产品的机会成本（以其他产品衡量）低于在另一个国家生产该产品的机会成本，那么该国就具有比较优势。 “如果将此定义应用于企业一级，比较优势可以表示为：两个企业之间的劳动生产率差距在任何产品中都不相等。如果一个企业生产产品的机会成本（可以用其他产品来衡量）低于企业生产产品的机会成本，则企业具有相对于企业的比较优势；如果将财务​​工作视为企业内部的服务产品，则每个企业都有能力提供该产品，并且消费该产品也有内部需求，假设企业有两种选择，我们将采用该方案的企业虚拟化为企业，将采用财务外包方案的企业虚拟化为企业。低于金融外包的机会成本，企业比企业具有比较优势，因此应该选择执行计划，否则选择执行财务外包计划。同样，在做出是否选择的决定时，您也可以根据比较优势的原则进行判断，但是在这种情况下，比较优势和绝对优势是重叠的，企业只需要简单地比较哪个选择会更节省成本。 -有效。为了获得不同计划的收益，这不仅可以解释为节省金融服务的成本，还可以解释为财务人员在财务外包之后或之后可以为企业创造的新增值。从会计信息化的角度来看，采用后
生成的会计信息的质量将大大提高。因此，在生成高质量会计信息的前提下，财务人员更有可能为企业带来管理上的高附加值，并且企业可能更倾向于采用技术。本文认为，除了基于比较优势来选择是否投资技术外，公司对技术的最重要的内在动力来自于会计信息处理的高效率和低错误率，从而确保了会计信息的高可靠性和提供管理决策更有力的支持。一个月以来，四大会计师事务所（德勤，普华永道，毕马威和安永）先后推出了金融机器人解决方案，主要用于以下任务：（）取代财务流程中的手动操作（）自动化财务的管理和监控处理过程。 （）会计信息的输入，合并和摘要。 （）根据已建立的业务逻辑做出简单的判断。通过对以上工作内容的分析，金融机器人已经替代了很多重复性工作，并且在建立的业务规则下，可以实现×小时的不间断工作。因此，当处理这种会计数据时，它具有人类无法比拟的效率优势。以德勤的金融机器人“小秦人”为例，在处理发票过程中，将每张发票的平均发票时间从人工发行的时间缩短到大约几分钟，效率提高了近一倍。在四大巨头之后，金蝶和用友这两家国内主要的金融软件巨头也发布了云服务金融机器人。预计到年底，将有更多的大型企业采用该工具，相应地，这将使会计人员面临裁员或调动的情况。在未来的几年中，预计会有更多的会计人员将面对金融机器人的挑战。会计信息化提供的相关数据是否可靠，关系到企业管理决策的质量。但是，该系统尚未与其他系统（如税务报告系统和相关政府部门的特殊报告系统（如国资委财务报告系统等））形成有效的集成（某些通用系统软件已集成了某些电子邮件功能），仍需要财务人员手动转换。在与外界的互连方面，通用系统尚未完全有效地直接连接到企业邮箱或个人邮箱，并且需要财务人员手动操作以获取相应的数据。同时，金融机器人通常具有自动识别数据类型和流程跟踪功能的功能。无论是单个会计实体还是网络财务共享平台，都可以实现自动数据报告。
可以看出，通过将记帐数据从一种格式手动转换为另一种格式并将其重新导入到系统或其他系统中，错误率比自动处理的错误率高得多。实时传输和实时响应带来的新型会计信息处理模式，大大提高了会计信息的可靠性，为会计智能奠定了坚实的基础。尽管在提高会计信息处理效率和降低会计信息处理错误率方面取得了显著成就，但目前它还没有人工智能功能。无法通过图灵测试。图灵测试意味着，如果一个人彼此不接触，则会以另一种特殊方式与另一方（可能是一个人或一台计算机）进行一系列问答。 ，一个人不能根据这些问题判断对方是计算机还是计算机，则可以认为该计算机具有与人同等的智力，从而确认该计算机具有类人的思维能力，即人工智能。当前的主要设计目标是根据某些规则处理大量重复性任务，并且这些任务会根据设置的指令自动执行。对于已设置的场景，财务机器人可以实现高效率的工作。一旦离开这些场景，金融机器人将无法高效工作，甚至无法工作，并且人类识别并适应场景变化的能力非常灵活，并且可以快速响应工作。现场变化。例如，在基于计算机系统日期提取邮件的情况下，在某些情况下，计算机系统日期可能会错误地显示为年，月和日，而实际的日期是年，月和日，但是仍将按照每月的预设工作流程邮件提取年份。但是，如果手动完成此工作，则可以正确判断计算机系统日期与实际日期之间的不一致，并根据任务的实际需要查找并提取所需的邮件，从而成功完成任务。由于当前无法通过图灵测试，因此可以认为金融机器人没有人工智能。它的本质仍然是人类手动工具的自动化替代品。它通过预定的过程来处理某些重复性任务，以提高效率并减少错误的目的。无法自动迭代和优化解决方案人工智能的基础是算法，该算法具有通过自动迭代解决优化的功能。人工智能可以概括为具有某些智能行为的人工智能系统，以人类的智力活动范式为参考。而类似于人类智能的系统应该具有的基本特征是学习，
为了获得其认知和能力范围内的最优解。显然，当前的金融机器人没有最佳的解决能力。相同的工作重复数千次和数万次，效率和错误率基本稳定。对于人类而言，可以通过连续的重复劳动来总结和总结通过大脑进行的主动学习，并逐步学习和改进现有的程序和工作模式。工作效率逐渐提高，错误率逐渐降低，从而形成学习曲线。学习曲线的本质是动态的生产函数，反映了由于工人熟练程度的提高而减少了工作时间并逐渐降低了单位生产成本的过程。在单个工作任务过程中，金融机器人经过多次优化后获得了更高的效率。但是，随着场景的变化和平台网络的复杂性的增加，原始程序可能无法适应新的工作场景。如果您没有学习曲线功能，则只能依靠人工软件升级来匹配和适应。在极端情况下，您可能必须重构业务逻辑并重写代码，并且公司将面临新的投资。从这个意义上讲，很难称其为具有人工智能的机器人。在处理高效率，低错误的会计信息的前提下，如何分析和处理高质量的会计信息是该问题的正确含义。如前所述，人工智能具有自动迭代求解优化方案的特征。因此，在会计信息化中引入人工智能的意义在于使会计实体和外部利益相关者能够使用人工智能技术不断优化会计信息的生成，传输和表示，并提供高质量的会计信息和解决方案。 。会计信息化不仅应提供低延迟和低错误率的会计数据，还应具有深入分析相关会计数据的能力。高质量的会计数据分析可以为企业的高质量管理决策和企业外部利益相关者的高质量行为决策提供有力的保证。通常，高质量会计数据的主要特征如下。对于计费数据，所谓的高可验证性，是指在一个计费信息系统中生成的计费数据是可逆的，从而达到可验证性的目的，并且这种推论和验证过程具有很高的可靠性。这里的反向推论意味着可以将财务报表的显示反转为会计凭证和原始凭证。由于会计数据是典型的结构化数据，因此是根据某些会计标准生成的，因此统计法中没有随机生成功能，
在实际生成会计数据时，出于收益管理或其他目的，相同或大致相同的交易行为和原始凭证在不同会计方案中可能具有不同的会计处理方法。这种处理通常称为面向原则。区别对待会计方法。以企业拥有的房地产资产为例，如果将其用于自用，则记为固定资产；如果为增值目的出租或持有该物业，则将该物业确定为投资性房地产，并进行相应的会计处理。可以发现，从财务报表的显示到原始交易数据，很难实现一一对应，并且有很多可能的选择。我们认为，与自然法则不同，会计信息化过程生成的会计数据具有明显的“人为干预和选择”特征。即使会计准则为生成会计数据给出了明确的规则，仍然很难实现验证。本文提到的高因果关系（与本文提到的因果关系概念密切相关的两个会计术语是匹配原理和应计基础，它们都在一定程度上反映了会计数据生成的因果链。指因果关系的适用范围高于匹配原则和应计基础）主要是指会计数据生成与业务运营之间存在明显的因果关系。以销售为例，如果本期销售合同增加，则同一会计期间的采购量也相应增加。如果当期销售合同减少，则同一会计期间的采购额也应相应减少。基于经济学的理性人认为，如果企业没有订单，那么就不必投资经济资源来避免有限资金过早耗尽，从而导致不可持续的经营。因此，销售合同的增加导致购买的增加，随后销售收入的增加也将导致销售成本的增加，这是一对显而易见的因果组合。与会计匹配原理的概念不同，该匹配原理仅是指会计数据的生成，例如销售收入与销售成本之比，而不涉及销售合同和采购合同的变更。仅从会计的角度来看，只要销售收入与销售成本匹配，会计数据的生成就可以满足要求。但是，如果销售合同的增加没有伴随购买活动的相应增加，则销售收入与销售成本之比可能会受到人为操纵因素的影响，例如虚拟销售或应计销售成本。此外，如果发布了新的税收法规和税收法规，企业外部的其他利益相关者（例如税务部门）
为方便起见，许多公司将实际税额用作当前税负。以所得税为例，假设税务部门调整了应税计算规则，公司通常不会在年底进行所得税调整，而是等到下一年的最终结算和调整后再进行调整，在下一年的财务报告中包含或多或少的税款。仅从会计数据的因果关系的角度来看，没有足够的因果关系来解释和生成会计数据。简而言之，高质量会计数据的生成必须与企业的业务运营甚至企业外部其他利益相关者的行为相对应，并形成可靠的因果链。当无法或无法通过因果关系解释会计数据的生成时，我们可以退后一步，专注于会计数据的相关性。关联检验是计量经济学中非常有价值的检验，通过计算两组数据的关联系数来判断关联。所谓的相关性分析是一种统计分析方法，用于研究同一位置的两个或多个随机变量之间的相关性。例如，人类的身高和体重，空气中的相对湿度以及降雨。显然，人的身高会更高，但是体重增加的原因并不一定是因为身高。这两个随机变量之间没有因果关系。尽管通过会计信息处理生成的会计数据是结构化的，但是许多记录的业务活动是随机的。例如，一家主要业务为出租公寓的公司发现，大型公寓通常由白领等中产阶级工人出租。因此，反映在财务报告中的租金收入来源结构分析报告表明，应该对白领进行关键营销。但是，实际的原因和结果可能是公司的大公寓可以得到更多的阳光，而充足的阳光很可能是白领愿意租房的真正原因。在这种情况下，很难通过相关的会计数据分析来挖掘真实的因果链，但是我们可以使用相关的分析来针对企业的目标客户并尝试增加大面积公寓的供应。人工智能（人工智能的成功通常与大数据和云计算密不可分，这已成为业界共识。在讨论人工智能在会计中的各种应用场景时，本文假设人工智能是建立在云计算和大数据之上的。数据平台（如财务共享平台）具有处理异常和学习的功能，并且可以在已知条件下不断改进以获得最佳结果。因此，我们可以尝试从以下两种方式引入人工智能，以提高会计信息处理和数据分析的质量。
该系统有点类似于专家系统。通过分析会计标准和会计政策，系统会自动冲销会计数据。如果发现异常，它将根据问题的严重性（由财务人员预先设置）自动记录，比较和报告异常，会计信息流程管理人员将报告该异常。具体的实现过程如下：（）通过算法反推获得的假定原始数据。 （）与实际原始数据进行比较。 （）将估计的原始数据与实际的原始数据混合以生成模拟的会计信息。 （）在退步之前，将模拟的会计信息再次与会计信息进行比较。 （）重复过程（）〜（），直到异常低于可接受的水平。通过重复执行上述过程，每个财务显示信息最终都可以实现有效的可验证性。在因果分析和相关分析领域，人工智能具有大量算法和工具。对于因果分析，可以使用贝叶斯分析框架（人工智能具有许多因果分析方法，本文仅使用贝叶斯分析作为分析方法的示例）。贝叶斯公式如下：这是最基本的贝叶斯公式，主要关注两个概念。它是后验概率，代表先验概率，而分母是关于事件的总概率划分，即事件发生的概率。根据公式，如果给出了第一个事件的概率（即先验概率），那么当新证据出现时，发生概率（变为后验概率）将如何改变？例如，会计信息化过程生成相应的数据后，根据以往的经验和数据，当每年年底货币资金高于10000元时，企业贷方银行利率降低的可能性就较小。 ;但是实际上，银行的利率已经降低了，那我们就要判断当年货币资金高于一万元的可能性。如果概率很高，例如接近，那么确定该公司年底的货币资金金额超过10，000元的主要原因可能是其贷款银行的利率为减少，资金成本下降，导致公司愿意使用贷款资金扩大生产。除上述之外，还有许多人工智能算法可以执行类似的因果分析和相关分析，例如众所周知的深度学习模型。因此，在提高会计信息处理和分析质量的领域中，人工智能是有前途的。会计智能的基础是会计信息化，因此，会计信息化与会计智能将高度协调，深度融合
在会计信息化阶段，重点是会计信息的生成，如何计算和有效完成规定的流程，同时有效地减少错误。其目的是为企业和外部利益相关者提供真实的财务信息以供决策。在智能阶段，重点是如何分析高质量的会计信息数据，其目的是为企业创造更多价值。这些价值主要体现在以下两个方面。会计领域的大规模部署和人工智能为会计界深入参与企业管理和增强自身的管理能力带来了新的机遇。公司业务发展与财务信息生成之间的界线往往模糊不清。全面会计工作将大量出现，例如数据提取工作，会计现场编程和金融机器人操作员。一方面，这些职位涉及会计信息的生成和维护，因此属于会计类别；另一方面，它们深深植根于企业价值的划分中，成为企业管理的核心环节。一个典型的应用程序是财务共享平台，它可以极大地扩展会计在企业管理中的功能，增强决策能力，并显着增强会计在企业中的作用和地位。过去，财务预测和风险规避更多地依赖会计人员的经验和专业素质。一旦会计人员离职，公司在该领域的风险管理能力将受到影响，甚至严重的业务决策甚至可能失败，从而导致重大的经济损失。通过不断的迭代和优化，人工智能将处理这些年来的数据并形成许多专家知识库。当外部环境变化时，可以快速有效地提出几种解决方案，并结合财务会计师自身的经验和专业知识，以有效地应对风险并抓住整个市场机遇，即使会计师离开了，也可以拥有专业的知识基础。不会因此而失败，并且随着时间的推移，会计智能的程度将越来越高。因此，会计智能可以稳定，连续地为企业创造价值。会计的发展遵循人工会计，计算机化和信息化，并最终发展为智能。一般来说，这是工业趋势背景下的产业发展。它的快速发展速度和雄心勃勃的发展目标可谓是一个世纪。会计行业从未发生过重大变化。人工智能的大规模应用将深刻改变企业的运营模式。会计信息的生成，传输，表示和分析将体现出高效，高信誉和高智能的特点。
并最终升级为会计智能信息平台。但是，还必须指出，人工智能在会计信息化中的应用或多或少在一定程度上干扰了人类的行为，因此人类的行为除了受到人类智慧的影响之外，还受到另一种全新人工智能的影响。因此，人类需要学习如何控制人工智能。由此可能产生的问题包括：人工智能直接导致初级会计职位的大量减少，这导致会计行业面临专业焦虑；此外，人工智能会削弱人类行为的学习效率，使人们感知会计基础知识。获得全面专业经验的机会将大大减少。随着人工智能的成熟，会计行业本身也可能面临危机。会计专业人员必须采取预防措施，并从专注于生成会计信息转变为创造企业价值。