人工智能对会计行业未来发展有什么影响
谢邀首先对于这个问题，我们大趋势要了解，人工智能财务是未来的趋势，就跟会计电算化代替算盘的第一次变革，财务信息化慢慢被不少企业运用的第二次变革，目前人工智能财务是未来的第三次财务变革。其次我们也理解企业现状，中小企业在目前可能还没有完成第一次变革，还是手工帐。财务erp等财务信息化的第二次变革，也只是在部分企业实施。我们也知道中小企业面对税务压力和经营压力，存在两套账的问题，如何解决两套账务智能化操作也是个问题。我们也了解部分企业可能压根没有资金和意愿去操作人工智能化的系统。但是对于财务人员，我们的职业选择和职业发展，更多的需要思维上紧跟时代发展，行动上更多将未来的趋势和现实结合起来。最后，本文探讨的是，财务人如何积极面对，未来的财务变革。因为我们作为一个会计，在几千万财务人的竞争下，智能更多的提升自己，转变能力，更新思维。才可能在面对新的财务变革和机遇下，作为一个有准备的人。一：人工智能对会计行业的改变1：公司会计运作组织模式及信息技术改变人工智能通过相关智能化报道了解，对财务方面涉及的技术应该主要是大数据，机器学习，云计算，区块连等。那么在这种运作下，原来的公司会计组织架构，运作模式必然发生改变。就跟当初财务由手工帐变为电算化，后续电算化转型为ERP等，势必改变原来的组织模式。但是人工智能下的改变和电算化和ERP又有本质不同，电算化转型为ERP，最多可能公司配置ERP维护人员，或者对原来的财务组织内的工作进行重新分工。但是人工智能下的技术层级更高，其涉及的是算法，大数据，程序等，所以具备财务和这类知识的岗位，似乎未来是一个需要改变的。同时在智能化下企业的财务运作模式，也会发生根本性的改变。2：公司会计人能力要求改变a：理念改变，对于中高层在智能化下，在以前的财税专业技术、业务财务融合下，更多的需要对于智能化系统的大数据思维和算法思维有财务视角的了解。才能真正实现智能财务下的新财务理念。b：能力层级转变：在智能化下更多的基础性财税工作，将被智能化系统代替。那么会计的能力层级就需要改变，不仅需要了解大数据、算法下的只能运作逻辑，同时也要更多将企业业务与技术的融合。并根据每个企业自身的业务，基于智能系统下的，规则分析，流程设计，业务模型建设，财务与业务融合等方面突破。二：人工智能对于会计人的影响1：人工智能下，会计人员部分工作肯定会被智能系统代替。因为智能化的标准化，规则化操作，与基础会计的存在一些共性。不要说人工智能下了，在目前大型集团的财务共享中心，财务很多操作都变成流水线模式，部分人员成为扫单，信息输入，检查等人员。那么人工智能下，会计人员肯定会有影响。那么财务人员智能是认知模式，思维方式，能力层级进行转型升级。尽可能的财务拥抱变化的态度，而不是一味认为我国从会计电算化到会计信息化都走了三十多年了，人工智能还要猴年马月呢。2：笔者今年早前读过的《智能时代财务管理》，其对于人工智能下，财务变革算是比较新且全的书籍。其中关于对于人工智能下，财务人员如何更新自身能力从战略财务、专业财务、业务财务、共享服务、通用支持等方面做出了分析和阐述。本人也认同作者对于智能下财务会计人员的能力层级转变。可能你认为人工智能离自己还很遥远，可能你认为你目前的工作和公司，对于人工智能还是天方夜谭。但是对于新技术的思维，对于人工智能背后的逻辑思维，也可以提前有一个认识，对于智能下的财务运作有一个了解。说不定也可以指导目前企业的财务。三：关于人工智能的详细了解对于人工智能下，会计行业的发展，以及财务人员的未来职业规划。此话题比较新，且话题比较大。在这个领域内目前有深度研究的，或者能提出一些看法的人生。还是比较少。且笔者个人对这方面也未有深度的研究，也就是比一般人多读了几本此方向书籍。但是以笔者个人看过的此方面文章来说，个人认为中兴通讯从业人员所著《从新开始--财务共享，财务转型，财务智能化》，和平安集团从业人员所著《智能时代财务管理》。算是对于智能化财务有一定分析和见解的书籍。当然如果非常有兴趣可以去了解。人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，四者的含义和关系
人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，四者的含义和关系人工智能机器学习深度学习神经网络四者的关系在很多关于人工智能的书中都提到了这些词：人工智能，机器学习，深度学习，神经网络。为了弄懂这些词的含义，我查看了百度百科，翻了各种书籍，来看下我的总结吧。
人工智能英语：ArtificialIntelligence，缩写为AI。Artificial有人造的、仿造的、虚伪的、人工的，这些意思。Intelligence有智力、才智、智慧等这些意思。其实就是由人制作出来的，并带有知识储备的机器、计算机或者机器人，所表现出来的一种智慧。从广义来说，人工智能可以指一切能够自己工作的机器或代码。而狭义的人工智能，则是一种科学，是从计算机科学独立出来的一个分支。百度百科上说：
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
360百科上说：
通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。
百度百科上说的更为狭义，而360百科上说的则是广义的人工智能。百科上还说：
人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
我觉得不全对，人工智能的研究方向是属于自然科学和社会科学的，但是如果要学习人工智能的技术，就是思维科学的范畴。思维学有三个组成部分，抽象(逻辑)思维学、折叠形象(直感)思维学、折叠灵感(顿悟)思维学。所以，想要学习人工智能，思维科学、自然科学、社会科学，一个都不能少。用一张图来简单表示：另外百科上还介绍了人工智能涉及的学科和研究范畴：
涉及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论研究范畴自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法
简单来说，人工智能可以处理人类可以利用直觉就能解决的问题。
机器学习百科中给出的定义：
机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
机器学习比人工智能更进一步，不仅有了知识储备，还有了自我学习的能力。百科中有这样一句话：
它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
说的再具体一些，机器学习就是利用现有的数据，建立数据模型，然后利用模型去预测。就像一个人，在小时候，由父母和老师灌输一些知识，等到大一些，就能自己去举一反三地学习。
机器学习的应用范围有：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
深度学习百度百科上是这样说深度学习的：
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。
360百科是这样说深度学习的：
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
深度学习的应用范围：搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。那么先来看看什么是神经网络？
神经网络神经网络也叫人工神经网络。英语：ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs。360百科上的定义是：
是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
神经网络的研究领域主要包括：模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。
四者的关系人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，四者的关系如下：机器学习是人工智能的进阶，机器学习深入后是深度学习，深度学习是从神经网络研究中发掘的。