生成式人工智能對財務領域的影響 2023 -德勤

財務領域的新前沿2生成式人工智能在財務領域的影響截至2022年底，生成式人工智能(GenerativeAI)已經(jīng)充激發(fā)了公眾對未來的想象力。消費者和企業(yè)多年來一直在使用人工智能：與Siri或Alexa等語音助手對話、自動完重復性高的日常工作、利用算法識別數(shù)據(jù)間的相關性及模式。近年來，能夠生成原創(chuàng)內容或數(shù)字藝術作品的AI應迅速擴散家喻戶曉，預示著人工智能模仿人類進行創(chuàng)造智能的技術突破可能會使全球GDP增長7%——接近7萬億美元，并促進生產(chǎn)離增長1.5個百分生成式人工智能的起步應用可能包括生成簡明連貫的文本摘要(例如會議紀要)、將現(xiàn)有內容轉化為新的格式(例如將文本轉化為可視化圖表)、亦或對推行應用新規(guī)章制度所產(chǎn)生的影響強人類的能力，推動人類文明進步。首席財務官(CFO)和財務領導者們應該從現(xiàn)在開始制定戰(zhàn)略，思考生成式人工智能在未。生成式人工智能的定義和運作方式。生成式人工智能具有以下?能夠創(chuàng)建原創(chuàng)內容，如文本、圖像、音頻、代碼和視頻。到目前為止，這些類型的內容僅能依賴人類的技能和專業(yè)知識?可以為企業(yè)和財務工作流程增加上下文情景感知能力，并模方式。生成式人工智能在財務領域的影響“意義重大”。生成式人工智能以數(shù)據(jù)為驅動力，而財務領域依賴于海量數(shù)據(jù)，因此利用生成式人工智能賦能財務是我們列舉了財務領域中適合進行生成式人工智能驅動轉型的場景：財務計劃與分析首席財務官(CFO)可能面臨整合財務數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)和商業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)，并提供洞察建議財務首席財務官(CFO)追求效率提升、運營成本降低的同時注重改善工作體驗財務管控首席財務官(CFO)可能不太相信人工但也許可以接受其完成報告初稿在極短的時間內審查大量數(shù)據(jù)集，顯示即時且持續(xù)的數(shù)據(jù)趨勢，并實現(xiàn)實時監(jiān)控和預測。未來我們可能會看到生成式人工智能模型進行高階場景和影響因子分析，在一次次的模擬過程中通過改變微小的變量，為領導者們提供有洞察力的靈感啟發(fā)，以朝著嶄新、高效和從而節(jié)省企業(yè)的時間并降低成本。生成式人工智能驅動的“代理者”進一步轉變了查詢和搜索的方式，未來可以根據(jù)個人需求和溝通偏好提供量身定制的內容。生成式通過動態(tài)生成新的標準化操作流程，捕捉流程中的細微變化，并使用經(jīng)過企業(yè)數(shù)據(jù)訓練的模型進行對話交互問答，從而支持內外部財務報告初稿可在月末和季末為財務人員節(jié)省大量時間。生成式人工智能還可以用于自動對賬、日記賬和財務合并等活動，以勾稽財務數(shù)據(jù)的準確和衡等。生成式人工智能還可以協(xié)助財務人員起草定期的管理報告的數(shù)并且比從前更及時迅速發(fā)現(xiàn)成本、購銷模式4生成式人工智能在財務領域的影響首席財務官(CFO)需要更加警惕地預見并降低風險，這比以往任何時候為重要稅務處理首席財務官(CFO)希望稅務職能有更高的靈活度和敏捷性，從而創(chuàng)造更多的值投資者關系利益相關者管理變得越來越復雜，不斷壓縮研究戰(zhàn)略信息的時間人工智能可以實時分析交易并立即發(fā)同步、持續(xù)的異常偵測。生成式人工智能可以監(jiān)測財務系統(tǒng)和數(shù)據(jù)湖之間的連接，及時向財務技術團隊發(fā)出警報。未來隨著技術的發(fā)展，由生成式人工智能賦能的系統(tǒng)不僅可以標記可疑活動，還可以分析并實施響應機制。這些系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)異常情況并主動采取安全措施，例如創(chuàng)建操作報告、提供建議并務人員的工作更加靈活，使其能夠從事更具未來戰(zhàn)略導向的工作。生成式人工智能解決方案使稅務部門更好地整合并分析結構化及非結構化數(shù)據(jù)，使其更貼近實際交易，并將其無縫地流入財務系統(tǒng)中。這樣一來，稅務部門可以更準確地進行稅務報告，發(fā)現(xiàn)潛在的問題或差異，并及時采取相應措施。生成式人工智能解決方案在未來可能會實現(xiàn)自動化稅務計算、稅務文件生成(根據(jù)特定利益相關者和稅務機構的要求進行定制)，以及對新法規(guī)的影響進行分析，從而使稅務部門新的挑戰(zhàn)、期望和利益相關方，投資者關系(IR)工作在未來可能會更加復雜且耗時。生成式人工智能模型可基于公歷史投資者關系材料，以及公開的監(jiān)管和經(jīng)濟信息，可以生成利益相關方材料的初稿，例如期間對比分析、財報電話會議提綱、業(yè)績發(fā)布和競爭分析，甚至可能提供業(yè)績答疑的初稿。通過節(jié)省收集和輸入數(shù)據(jù)的時間，可以將領導者的注意力集中于戰(zhàn)略規(guī)劃，并向利益相關者傳遞一致且有5生成式人工智能在財務領域的影響正如我們所知，生成式人工智能(GenerativeAI)可以帶財務與商業(yè)的轉型，這將需要前期在時間和金錢上進行投資。根據(jù)Gartner的一項研究顯示，2022年受訪的80%的首席財務官預計在未來兩年內將于AI領域展開更多投資。2而也有大約三分之二的人認為，通過這項投資，他們的導者必須考慮從企業(yè)范圍內使用生成式人工智能，并清首席財務官(CFO)和財務主管可以在動關鍵高級管理層之間的戰(zhàn)略協(xié)作方鍵作用，從而更好地實現(xiàn)人工及應用，并獲取更大的投資從制定合理的策略和實際用例開始，以良好治理且可訪問的數(shù)據(jù)進行測試和學習。它6生成式人工智能在財務領域的影響雖然未來一片光明，但生成式人工智能目前仍存在財務專業(yè)人士應該考慮的局限性。偏差放大效應人類在訓練驅動生成式人工智能的基礎模型的同時，也為工作帶來了固有的偏差。糟糕的樣本輸入會導致糟糕的數(shù)據(jù)產(chǎn)出。如果基礎訓練數(shù)據(jù)存在偏差(例如人口群體的代表性過高或不足)，那么這些偏差可能會在生成的內容中被放大，其結果與組織的其中訓練數(shù)據(jù)過于依賴某些特定信息以進行相應的判斷，可能會對使用生成式人工智設計新的流程來消除偏差并優(yōu)化審計方法來追蹤用于生成內容的數(shù)據(jù)的沿襲輸出的可靠性基礎模型可能會對提示產(chǎn)生不正確但自認為可信的反應。這些被認作為模型的錯覺，不正確的可伴隨著模型的持續(xù)學習而產(chǎn)生。不成熟的人工智能就像過度自信的人類：他們無法意識己什么時候會出錯。這在簡單的程序中不太可能會出錯，但是當問題引入主觀性需要模型成不準確內容的潛在可能性會增加。人們預計這種情況會隨著時間的推移而改善。你可能希望限制初始使用以提高推理判斷的準確性，進而擴展并縮放模型。也許有一天，模型甚至必須通過認證測試才能提供與財務相關的洞但無論如何，財務主管們都應該在驗證和認證內容時保持警惕。信息安全今天大多數(shù)生成式人工智能應用程序都不能保證數(shù)據(jù)的隱私。公共用戶使用的應用程序將現(xiàn)有許多企業(yè)最終可能會在安全環(huán)境中訓練隱私模型以消除相關安全風險。無論如何，保護敏感的數(shù)據(jù)主權工智能在如何共享內容方面不會使用自由裁量權。它也不一定遵循不同公司的政策和國家隱私法律法規(guī)，尤其是對于那些差異很大的跨國公司。例如，企業(yè)可能通過合同來限制他用戶控件可能會提供保護措施以限制對數(shù)據(jù)的訪問。7生成式人工智能在財務領域的影響財務人才的影響盡管生成式人工智能在自動化和增強流程方面具有極大能。作的推動者轉變?yōu)闈撛诘暮献髡?。需要新心、批判性思維、團隊合作等仍然不可缺。財務專業(yè)人員可能需要開發(fā)并強化流?如何設計提示(即提出好問題)以獲得所需?如何確認生成輸出的質量和有效性，并隨著但同時也不能忽視它帶來的潛在威脅。生成式人工智能可能會徹底改變財務職能。領先的組。短期內，生成式人工智能將實現(xiàn)財務分析和報告的進一步自動化，加強風險緩解，并優(yōu)化財務我們無法預料的顛覆性改變。能夠適應并主動學習的首席財務官和財務主管將是未來的引領者。8生成式人工智能在金融領域的影響聯(lián)系我們以獲取更多資訊。領導合伙人，深圳財務轉型與績效管理服務德勤管理咨詢中國合伙人，上海財務轉型與績效管理服務德勤管理咨詢中國1.GoldmanSachs,“GenerativeAIcouldraiseglobalGDPby7%,”April5,2023.2.Gartner,“GartnerpredictsthreewaysautonomoustechnologieswillimpacttheFP&AandControllerfunctionsinFinance,”pressrelease,March1,2023.3.AndrewLaningham,“What’smissingintheconversationaboutgenerativeAIandjobs,”TheHarrisPoll,February6,2023.于德勤Deloitte(“德勤”)泛指一家或多家德勤有限公司，以及