人与人之间的联系

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2020年可能是人类与人工智能融合的一年。埃隆·马斯克(Elon Musk)是当今大胆的科技梦想的守护神,去年曾承诺,他的秘密公司Neuralink有朝一日将极细的线植入人脑,以“实现与人工智能的共生”。

想法是让这些线程使人类能够使用大脑来控制外部电子设备,例如电话或计算机,这种功能特别适合那些身体残障和残障人士使用。

即将实现人机融合的梦想还有待观察。但隐喻地说,它已经存在:会计中有意义的AI实施当然取决于人类的伙伴关系,而会计人员在考虑使用AI时所采取的基于恐惧的方法常常缺少这一点。没有人工投入,人工智能是行不通的,但更重要的是,没有人工信任,它就无法运转。如果发现异常必须由会计师进行双重检查,则可以在几分钟内处理数百万笔交易的技术有什么好处?我们如何在人与机器之间建立这种信任?

ERP和财务软件制造商Sage的首席技术官Aaron Harris一直在使用一种对AI进行编码的方法,该方法涉及分配异常风险评分。他说:“在(人工智能开发)我们必须建立信任的阶段。” Sage正在研究可以测试分类帐中每个日记帐分录的技术。如果AI每测试一百万个条目,则错失1%的不良交易,那就是10,000个错失的条目-这没有任何价值。但是,如果AI甚至错过了一次不良交易,会计都不会信任检查到的所有其他数据点。这也没有任何价值。因此必须有信任。”

Sage建立信任的方法是退后一步,并允许AI为每个可疑日记帐分录分配风险分数。通过风险评分,人类用户可以观察到该技术“智能地”考虑了交易,从而增加了信任度。如果这听起来更像是心理学而不是技术,那就是:哈里斯通过与值得信赖的Sage焦点小组风格的会计师合伙人交谈来制定此计划。

如今,在该行业中,人们通常认为AI能够审查大量数据,这是人类必须采样而不是完全审查的数据,因为这些数据集太大。例如,这使得AI非常适合审计。但是,当然,AI不仅具有简单的数据查看和异常检测功能。它可以产生示例,执行数据分析并演示相关性。诸如提供预算,预测和报告解决方案的Adaptive Insights之类的公司使用AI有效地创建业务案例,这些案例是基于分析数据来讨论公司的发展方向。因此,对于创始人罗布·赫尔(Rob Hull),人类与AI之间的联系方式已经超越了信任。它与判断有关。

赫尔说:“在业务流程中,人们总是会扮演一个角色。” “人类的角色永远是运用判断力,而这确实很难实现自动化。人们必须判断所识别的趋势是否实际上是错误或异常;该过程实际上是否顺利执行;并查看似乎不适合任何需要清理的数据的数据。”


人为因素

Musk想要创造并嵌入人脑中的技术类型与会计师所关注的基于计算机的AI类型相距甚远。基于机器的AI是一种复杂的自动化类型,可以在使用和培训后进行学习。四大公司中的所有公司均已通过广泛的培训(即数据输入)实施了AI程序,以使系统能够满足其需求。

毕马威(KPMG)是一个很好的例子。该公司于2016年与IBM Watson合作,将其应用于审计服务,该服务领域是当今AI最强大的使用方式。当时,首席执行官Lynne Doughtie宣布这是“认知时代”,并在声明中表示:“毕马威(KPMG)对IBM Watson技术的使用将有助于提高我们团队分析和处理核心财务和运营数据的能力,而这对于保持公司健康至关重要组织和资本市场。”

从那时起,毕马威(KPMG)将AI技术应用于越来越复杂的任务,例如R&D为客户减税。据该公司称,税务专业人员和研发人员花费数千小时人工审查材料,以识别相关证据,以索取所有符合条件的R&D税收抵免,但在如此高风险的领域中缺少一个细节,可能意味着错过数百万美元的税收减免:首席创新官布拉德·布朗(Brad Brown)估计,政府准备退还1,480亿美元&如果公司申请了所有应得的抵免额,则在未来十年内减免税收。

这就是IBM Watson进来的地方。但是AI程序尚未完全形成。必须对其进行培训。毕马威(KPMG)使用10,634个文档,五个不同的R &D模型,以及13名税务专业人员。此后,据报道,沃森推荐了正确的税收待遇,大约四分之三。当然,这使我们想起,在现阶段评估AI驱动的建议仍然非常需要人类的判断,但是这也表明,没有人类的教学和培训,AI就算不了什么。这就是它的学习方式。

从这个角度来看,目前任何规模的公司都可以实施的市场上的产品是BQE Core Intelligence。这是一个启用语音的仪表板,会计人员可以跟踪所有客户的业务,客户也可以使用它们跟踪自己的业务。虚拟助手回答以下问题:“谁是我最好的顾客?”或者,“为什么我这个月的收入下降了?”这些问题需要对软件进行复杂的分析。客户的“最佳”客户可能表示购买最多产品或一直保持稳定状态的客户;收入可能由于多种原因而下降。助手会了解每个客户的业务使用情况,并且还会记住您向谁询问的几个问题,从而使讲者不必提醒Core Intelligence他们所指的客户或问题。公司使用该平台的次数越多,就越能理解用户的讲话和使用习惯。

另一个例子是Introhive,它为公司提供了一种维护客户关系的智能方法。该平台会跟踪客户的通讯,并会执行一些操作,例如提示他们在一段时间内没有发送或接收来自特定客户的电子邮件。

首席执行官兼联合创始人乔迪·格利登(Jody Glidden)说:“当您像大中型公司的合作伙伴那样拥有许多不同的关系时,很容易让关系偶然失效或不记得像您那样频繁地与他人联系。” “人际关系的差距越大,就越难以管理自己想要的方式。 AI软件可以弥补这一差距。”为了创建这项技术,Glidden和联合创始人Stewart Walchli“必​​须能够利用人们和员工与外界的互动,弄清谁知道谁以及如何知道他们。”

因此,人工智能当然需要人工训练。仅通过正常使用,该软件即可获得更多的“智能”,更易于使用,并为会计师提供更多价值。在处理数字,分类帐和关键绩效指标时,这没有真正的负面影响。那么什么时候训练AI需要更仔细的计划呢?


招聘道德

到目前为止,此处概述的AI的功能表明,在会计行业内,该技术非常适合审计,并且在战略性应用时也适用于流程分析和业务分析。但是,这对于企业运营来说也是最重要的问题之一-招聘。

例如,安永(EY)去年在美洲雇用了22,000多名员工,并计划在2020财年在美国雇用15,000名员工。对于如此高的数量,人工智能已成为必不可少的工具。这家四大公司还与客户一起实施了1300种机器人,这些机器人是为执行重复性任务而设计的软件,这些重复性任务需要人类在执行操作时就需要智能,例如选择申请人。该公司还实施了IBM Watson Candidate Assistant解决方案,以协助应聘者通过EY网站访问该公司寻找职位。

安永美洲招聘总监拉里·纳什(Larry Nash)说:“我们看招聘过程的方式是我们要专注于目标。” “我们希望改善候选人的经验,这在任何时代都至关重要,但特别是在像今天这样受到人才追捧的时代;我们想扩展我们的候选渠道;我们希望提高招聘人员的生产率。”

招聘路线图简单且合乎逻辑:寻找人才,评估人才,进行面试并根据要约做出决定。纳什说,目标是以任何可能的方式(无论是通过AI驱动的技术还是以其他方式)提高任何或所有这些步骤的效率。

但是,实施AI具有减少招聘过程中无意识偏见的额外好处。许多研究表明,在性别,种族,感知的文化背景,年龄和无数其他因素中都会出现无意识的偏见,这些因素最终不仅会伤害候选人,还会伤害雇用公司。为了确保在AI招聘流程中不会出现偏见,对该程序进行教学的培训必须周到且准确。

对于本文,我自己在EY网站上尝试了Candidate Assistant。我不是会计师,但是我在聊天框中写道,我对涉及写作的工作感兴趣。该机器人立即启动了看起来像是一场比赛的工作,并且如果我对更多比赛感兴趣,会提示我上传或粘贴简历。我非常轻松地上传了简历,并且找到了更有针对性的工作,并根据他们对我的匹配程度进行了排序。它甚至考虑了我的住址,并找到了对我来说有意义的工作。总体而言,这是非常容易的体验,至少对于求职的前几个步骤而言。与我过去的经验相比,不必玩要尝试搜索的单词的猜测游戏,也不必梳理数以千计的产品,这真是极大的满足。

纳什说:“沃森读了候选人的个人资料,并将其与职位空缺相匹配,而不是让他们猜测,'我适合哪里? “这为求职者节省了大量时间。”

毕马威(KPMG)通过培训Watson(R)&为了减税,安永对沃森进行了招聘方面的培训。 IBM公司开箱即用的Candidate Assistant已针对求职者提出的60个常见问题进行了预培训。 安永能够根据Candidate Assistant使用时提供的报告来修改,添加或更改问题。以一种非常自然的方式,此过程消除了无意识的偏见,因为没有有意识地将偏见引入其训练中。一个例子就是名称偏向:Watson对基于性别或种族的名称没有文化上的反应;而是只看资格。

这并不意味着完全不存在偏见。例如,关于程序如何与潜在申请人匹配的职位描述的编写方式很重要。

纳什说:“我们必须非常小心。” “我们看到的许多匹配项都与职位描述以及您如何描述广告角色有关。在过去的两年中,我们在全球范围内所做的工作是使用不带性别的术语来重写我们的职位描述,以剔除可能对性别或其他身份产生偏见的所有内容。 ……一旦有了良好的招聘广告,就可以减少匹配和筛选方面的偏见。”

不可预见的后果

重要的是要注意,人工智能不会带来无偏差的天堂。尽管安永努力确保偏差不会进入招聘流程,但对于将AI插入以前仅由人类执行的任务所产生的后果,我们仍有很多未知之处。

Bureau Works的创始人Gabriel Fairman在开发人工智能软件以更好地管理其内容交付公司时成为了AI方面的专家。 Bureau Works为跨国公司提供本地化品牌和内容策略,因此拥有大量翻译人员。当Fairman引入AI来简化翻译工作分配流程时,他认为他将能够通过提高效率来裁员。 “我认为项目经理会失业,因为在我们的组织中,项目经理将80%的时间都花在与翻译工作上,”费尔曼说。 “现在,人工智能平台接管了,他们会怎么做?”

他发现,人工智能取代了项目经理,取代了他们。现在,他们有更多时间花在那些以前优先执行任务分配的任务上:检查工作,确定机会并与员工沟通。 Bureau Works并没有节省工资,但它成为一家更好的公司。

实施AI必然会引发类似的问题,这就是Armanino的新AI Lab Resource Center等项目在其中发挥作用的地方。去年,这家总部位于加利福尼亚州的百强企业在该中心开业,旨在为成员提供协作和教育机会,以学习如何使用机器人流程自动化,预测分析和虚拟助手在组织中应用实用的AI解决方案。教育是关键所在:虽然会计师和企业主不必知道AI代码是如何工作的,但在此时此刻,当他们计划使用AI时,他们必须了解对员工和客户的实质意义。

“当您问首席执行官时,‘您在围绕AI做些什么?’实际上并没有一个明确的战略,” Armanino的咨询合伙人汤姆·梅斯卡尔(Tom Mescall)说。 “我们希望AI实验室从业务角度揭开AI的真正神秘面,并使公司脱颖而出。我们的成员可以参加有关如何利用AI的实际示例,提出问题并探索不同的业务情况。我们正在努力消除有关AI的影响力的所有宣传和头条新闻。”

AI确实很忙。但这是软件会计师正在使用的,并且整个领域的效率都在提高。了解更多关于它的知识只能将公司定位为长期成功的公司,当然,直到下一次创新为止。

区块链,有人吗?

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