近期，“数治成长·迈向一流——2024大型企业财务管理高峰论坛”在上海国家会计学院盛大举行。 上海国家会计学院智能财务研究院院长刘勤教授 在大会现场发表了题为《智能财务：从知识模拟到知识创新》的精彩演讲，指出 智能财务当前仍处于知识模拟阶段，并探讨了从知识模拟到知识创新的可能。 特别与您分享演讲全文（有删减），希望对您有所启发。 刘勤 智能财务：从知识模拟到知识创新 大家好！非常荣幸有机会跟大家一起交流，今天我给大家报告的题目是 《智能财务：从知识模拟到知识创新》 。为什么取这个题目？这来自于我的一个思考：智能财务是一直在模仿人类的存量知识，还是可以通过人工智能的方式对知识进行创新？ 我的这个思考来自于一个案例，即IBM的 Watson系统。 Watson系统是全世界最著名的几个人工智能系统之一。谈到这个系统，大家首先想到的，是它曾经在全美知识大赛上战胜了两个很强大的人类选手。此后，IBM把这个系统应用到很多领域。其中有一个应用是把Watson引入到了医疗健康领域，声称在医生输入患者的医疗记录或者X光片后，可以判断患者的病症，并推荐多种治疗的药物和方案。这在当时受到很多关注，因为这意味着这套系统不仅是对已有知识的模仿，还有自学习和知识创新的能力。但后来我查了一些资料，该项目最后进行得并不顺利，有一些误诊和法律纠纷，可能有商业模式的原因。 这个案例引发了我的思考，人工智能仅仅是模仿人类已有的知识，还是有自学习的能力？ 当前， 人工智能在财务领域的应用绝大部分都是在形式化的基础上，对显性的存量知识，比如模型、规则、算法等等的应用，仍处于对人类已有知识模仿的阶段。 未来的智能财务是否能够自动地从历史经验，包括众多文献和数据当中学习，演绎和归纳出新的财经管理知识，甚至创建出新的知识体系，由此进入超越人类传统知识的阶段呢？这是非常值得期待的，也是智能财务研究和发展的重要方向之一。但我们从Watson的例子也可以看到，发展当中的阻碍也显而易见。 01 智能财务与知识管理密不可分 人工智能是十分广泛的科学，包含的内容很多。在会计领域有很多应用，比如模式识别的技术、基于规则和知识图谱的技术、 专家系统 的技术、基于神经网络训练的技术等等，在财会领域都有一些应用。 而 智能财务，就是利用以人工智能为代表的新一代信息技术，对财务领域进行升级改造，最后通过不断地模拟、延伸、扩展和部分替代人类财务专家的职能，最终为企业赋能和实现价值创造。 这是我对智能财务的理解。 那么智能财务跟知识管理什么关系呢？我们从财会的具体应用场景来分析。 [图片] 曾经我们和金蝶写了一本书《智能财务——打造数字时代财务新世界》，里面描述了智能财务相关的典型应用场景，包含横向的技术：智能流程自动化IPA、专家系统ES、机器学习ML、自然语言处理NLP，模式识别PR、语言模型GPT等；众向的财会应用领域：比如会计核算、财务报告等；以及中间交集的部分就是智能财务的典型应用。 之后，我们联合金蝶等合作伙伴又发布了《人工智能技术财务应用白皮书》，以 财务共享服务中心 为例，详细描述了智能财务的很多应用场景。 比如， 票据信息智能采集 。在大批量票据处理时，我们对相关票据进行扫描影像处理，对图像进行预处理，用 OCR技术 进行识别，把非结构化数据转化为结构化数据。而OCR的过程是高度依赖知识的，如果没有知识的支撑，就无法实现自动识别。把图像中的文字提取出来，把很多关键信息提取出来，这些都是基于大量知识处理的。 [图片] 再看 合同的智能审阅 。如果没有合同的语料库、财税法规库、公司规章库，也就是说没有相关的知识库，是做不了智能审阅的。另外合同审阅有很多规则，比如你的大小写是不是对应，它有一条规则来判断；比如分期付款，三期加在一起是否等于合同的总额，这也是有一条规则来体现的，这些必要的规则就是知识的一部分。 又比如 报销智能审核 当中，你的地点是否合适、时间是否合适、权限是否合适，这些判断都需要通过大量的知识来表达。有的单位用规则来体现，也有的单位用知识图谱来体现，通过知识图谱匹配，来判断它是不是符合要求。比如你是不是符合“八项规定”，你的权限只能住四星级酒店，材料里却是五星级酒店的票据等等，这种审核可以通过大量的知识图谱匹配来实现。而知识图谱是典型的知识表达方式，包含了大量的知识。 从这些例子可以看到，在智能财务决策支持系统里面有很多知识应用。 金蝶财务大模型当中也肯定有大量的知识应用。 每个智能系统里，都可以看到知识库或者相关的规则、知识图谱的身影，否则系统是无法运行的。 02 知识管理可从数据管理中寻找启示 学过数据库管理的朋友可能都知道，数据早期是人工管理。那时数据是嵌在应用程序里面的，如果数据变了，就要改应用程序。后来有人把数据单独放到数据文件里，把应用程序和数据分离，这样当数据发生变化，就可以只改数据不改程序，二者相对独立。这大大改善了项目管理，但如果数据发生增减或是改变，那还是需要要人工操作。所以后来创造了 数据库管理系统，专门对数据库进行有效管理 ，比如增减、 一致性检查 等等。 那对知识可以这样做吗？ 可以发现，很多知识是嵌在程序里的。算法跟程序绑在一起，当算法发生变化，程序就要跟着变。有没有可能把规则、知识、处理的算法跟应用程序分离呢？我们来调用知识，当知识发生变化，只需要修改知识即可。比如会计准则、税法发生变化时，只要把知识相应修改一下，不用修改程序，这样工作量就会大幅减少。 [图片] 再进一步想象，有没有可能存在一个知识库管理系统，对规则、知识图谱，进行维护和管理呢？现在其实没有。所以对知识的管理远远落后于对数据的管理，我们期待知识库管理系统有知识库的定义功能、知识的增减功能、知识的一致性检查功能，还有知识自学习功能、知识库的安全保护功能等等。 在当前的智能财务系统中，还未形成系统化的知识管理系统理念，更未出现知识库管理系统。 因此，在财经知识库的管理中，尚存在大量难以解决的问题，如知识更新困难、知识库标准化程度差、知识的冗余和逻辑冲突不断，知识库防篡改功能缺失等等。所以，我们需要一个知识库管理系统来解决这些问题。 03 知识模拟、知识创新与扩展 以前的知识库是人类总结以后把内容输入，未来可以通过系统自学习的能力，即通过知识获取模块来把知识梳理以后自动录入知识库，但目前自学能力还是比较弱的。 我曾经写过一篇文章，在知识管理里面除了知识存储和引擎之外，还有一个“知识发现系统”。即系统要自动发现知识，并把它输入知识库里，进行应用。未来知识发现系统，是智能财务实现知识创新的一个重要因素。 [图片] 未来我们需要的系统，不仅有大模型和深度学习，还要用基于规则和知识图谱的符号理论，把大模型和深度学习连接、结合起来使用。 最后，我们可以利用智能技术来开拓创造新知识的途径。比如通过自动化数据采集和预处理系统来大量获取知识，通过人工智能驱动的数据分析来学习隐藏的相关知识，通过知识图谱来显性化地构建或表达知识，通过自然语音处理和文本挖掘来进行情感分析和主题建模等等。 或许有人说你今天讲的可能比较生涩，有点和平时讲的不太一样，不怎么相通。实际上，我主要是想给大家讲一下，我们不仅要关注数据，更要关注知识。我们对知识的管理，系统性远远低于对数据的管理。 最后，总结一下今天的观点：本演讲主要讨论智能财务当中，知识获取和应用的趋势。当前智能财务系统对知识的处理，大多数是对人类专家已有的知识进行模仿，基本上不具备对人类知识延伸、扩展和创新的能力。 未来的智能财务系统，如需超越现有专家的知识和技能，就必须具备自学习和归纳出新知识的能力，甚至更进一步具备创建出新知识体系的能力。 没有这些能力，人工智能的发展就会触达瓶颈。 另外， 通用人工智能大模型的出现，给智能财务系统超越传统人类财务专家的知识能力带来了希望。 因为大模型是典型的机器学习的算法、深度学习的算法，所以它可以创造出很多新知识。但是大家已经从大模型中发现了很多问题，比如它创造的新知识不是很全面，很多逻辑没有完备。 怎么把这些东西探索明白，是我们智能财务研究未来需要考虑的问题。谢谢大家！ [图片] 金蝶国际软件集团有限公司（简称“金蝶国际”或“金蝶”）始创于1993 年，是香港联交所主板上市公司（股票代码：，总部位于中国深圳，是全球知名的企业管理云SaaS公司。以“致良知、走正道、行王道”为核心价值观，以“全心全意为企业服务，与天下用户共同成长”为使命，致力成为“最值得托付的企业服务平台”。 [图片] [图片]

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