下一代财务管理：利用AI和新兴技术变革财务与会计

目录 奠定基础：全球研究追踪控制权技术发展进程����������������������������������������������������1 第一部分：人工智能：人工智能如何重塑会计与金融���������������������������������������������������1 第二部分：超越人工智能：引领变革的控制权相关技术������������������������������������������10 第三部分：从传统到科技：新兴技术如何影响控制权������������������15 第四部分：如何蓬勃发展：面向未来决策的框架�������������������������������������������19 结论：前行之路��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������23 附录：注释����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������24 关于作者������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������25 关于调查�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������26 德勤的1 Center for Controllership™ 德勤公司控制中心是一个进行研究、提供资源及合作交流的平台，旨在协助首席会计官（CAO）、企业控制官及其他控制职能相关人员。德勤帮助组织有效应对商业风险与机遇——从战略、声誉及财务风险到运营、网络及监管风险——以获取竞争优势。我们运用在持续业务运营和企业生命周期事件方面的经验，协助客户变得更强健、更具韧性。我们业界领先的专业团队帮助客户拥抱复杂性以加速绩效、通过创新实现颠覆，并在各自行业引领发展。欲了解更多关于德勤公司控制中心的信息，请访问www.deloitte.com/us/cfc 奠定基础：全球研究以追踪控制权技术发展历程 新兴技术正在改变金融与会计行业。随着人工智能（AI）以及数据定位、流程自动化和数据分析技术融合所提供的新功能的采纳，金融机构现在能够更快、更准确、且看似更高效地处理交易。然而，这些新技术的集成带来了一系列挑战。传统系统往往过时且缺乏与新技术的必要兼容性，这使新技术的采纳变得困难且昂贵。此外，新技术的实施需要大量投资于培训、基础设施和网络安全措施。尽管存在这些挑战，新兴技术在金融与会计方面的好处是充满希望的，有效整合这些技术的公司很可能在行业中获得竞争优势。 本报告呈现了本次调查的发现，并辅以行业专家和专业人员的见解，旨在深入探讨控制在职能中常用的新兴技术、这些技术对核心会计流程可能带来的益处，以及技术如何变革控制的职能。我们探讨了专业人员如何应用新工具、采用技术解决方案面临的挑战以及克服这些挑战的见解，优化积极影响，并满足控制在未来发展的预期。 这项研究所获得的洞察构成了我们对控制官及其团队能够利用实用框架应对新兴技术不可预测领域的指导基础。该框架旨在协助财务和会计专业人士优化将在下一代控制领域成为标配的技术所具有的功能价值。 从2023年冬季到2024年春季，IMA与德勤公司控制官中心对900多名财务与会计分析师、经理、总监、控制官及CFO进行了全球调查。此次全球调查旨在捕捉财务与会计职能如何在现有预期下应对新兴技术的涌现，以及这些技术对未来实施、可能应用和控制官影响方面的脉搏。 第一部分：人工智能：人工智能如何重塑会计与金融 传统人工智能通常基于规则，并提供数值、标签或分类等输出。如果你曾使用过网站上的虚拟助手或利用预测分析技术处理数据，那么你就在使用传统人工智能。这类人工智能针对处理大量遵循预定义规则的数据进行了优化，这些规则训练人工智能以应对特定情况。其特点在于其规定范围内的响应，但它无法适应训练集之外的情况。 什么是人工智能？对于一个始终占据新闻头条并处于商业讨论焦点的术语，你可能会想知道“人工智能”究竟是什么。 标准答案：人工智能 (AI)是关于计算机系统能够执行通常需要人类智能的任务的理论与发展。人工智能可以分为两大主要类别：传统型和生成型（图1）。 生成式人工智能（GenAI）generatehas the ability to新的内容，正如其名称所示。它是一种能够跨多 种模态创建内容的AI，例如文本、图像和代码，这些内容以前需要人类技能和专业知识才能创建。 当前AI的状况 让我们简化。人工智能包含许多协同工作的技术，旨在构建能同时变革社会和商业的创新解决方案。 AI 工具和其他基于规则的创新已无处不在，但 AI 正进入一个新时代。过去一年中围绕 AI 创新的炒作达到了新的高度，这并非毫无缘由。发生了什么变化？简而言之，AI 正在毕业。它正从基于规则的传统模型转变为能够生成自身规则的基础数据与语言模型。 在财务职能方面，这可能包括机器学习、自然语言处理、深度学习、预测分析、机器人流程自动化和语音识别。 当一个基于规则的模型专注于利用海量历史数据和语言模型进行预测和模式分析时，生成式人工智能则能基于基础数据生成内容与洞察。人工智能已具备先进的技术能力，能够赋能控制者并重塑商业运作方式。从智能自动化到机器学习、自然语言处理及生成式人工智能等工具，组织在财务与会计领域面临着机遇与风险的双重挑战。 何为人工智能的重要性 will当 问题是AI是否会影响你的工作，而不是。我们的全球调查表明，在未来三到五年内，在内部控制职能中实施和使用AI预计将翻一番。此外，AI被列为未来三到五年内控制器需要接受培训的最重要技术技能之一。 当GenAI在2022年下半年横空出世时，它迅速赢得了公众的想象力。很少有技术能以如此盛大的声势登场。GenAI的采用和使用在公众中是突然且快速的。以OpenAI为例，它在将ChatGPT向公众发布后60天内就达到了1亿用户。2 有许多人工智能工具可供会计和财务部门利用。当被问及目前控制部门中最常用的哪些人工智能产品时，受访者识别出微软产品（如Azure Synapse）是使用最广泛的AI工具。与调查中大多数工具类似，Azure Synapse主要用于分析目的。 GenAI可能是信息历史中的下一个伟大篇章。3对于企业而言，借助机器辅助智能来扩充专业人员和管理人员的机会是一项世代难遇的机遇。这是一种范式转变，可能有望开启新的商业机遇之门，并从根本上改变企业组织与运营的方式。 该工具紧随其后的是OpenAI，超过30%使用AI的受访者声称其组织使用OpenAI。 在受访者提及使用的排名前三的人工智能工具中，雪flake位列其中，其具备理解非结构化数据、解答自由形式问题的AI功能，并提供智能辅助。控制器职能领域还使用的其他人工智能工具包括Domo、甲骨文、Sage Intacct、SAP Concur以及ThoughtSpot。 德勤的洞察 尽管对传统人工智能（AI）和生成式人工智能（GenAI）的兴趣达到了前所未有的高度，但组织的AI工具采用率却低于许多人的预期。组织似乎在等待更具细分领域的工具进入市场，或更先进的即用型技术涌现，并能为财务和内部控制领域提供实际应用。 GenAI adoption challenges 实施GenAI工具报告的主要挑战是AI与现有系统的集成：, 有19%的受访者在调查中提到，过去实施过程中这曾是一个挑战。这安全顾虑，数据治理挑战随之而来。,和熟练劳动力lack of对于顶级实施挑战。对于与现有系统的集成未来计划的AI实施，仍然是最大的担忧；然而，受访者排名数据治理缺乏专业人才challenges withand预计将面临更高的未来挑战。预计将看到数据治理成为许多组织在计划实施人工智能时的有力支持（图2）。尽管具体的实施挑战可能有所不同，但一个常见的障碍是系统架构的一致性。这与跨应用程序的数据不一致性问题有关。组织内部数据治理的不一致导致在实施集成解决方案时面临挑战。 受访者提到的其他挑战还包括缺乏熟练劳动力、用例有限、信任问题、对不良数据的依赖、缺乏领导层支持以及融资问题（图2）。 在当前环境下，人工智能正受到广泛关注。随着其引入范式转变以加速转型，金融领导者们已更积极地投身于这项技术的热潮中，这很可能推动了他们资助实施项目的意愿。然而，这种热情可能超过了人工智能在金融和会计领域的当前影响力。因此，资助人工智能工具的意愿，或被感知到的意愿，可能会集中在更长期或未来的投资上，直到人工智能的影响与宣传相匹配，或为投资回报提供更多保障。 资金不足和缺乏领导层支持仍然是受访者认为最不大的挑战，无论是对于先前的实施还是未来的实施；然而，受访者指出资金不足在未来正成为一个更大的关注点。 人工智能是人类在金融领域实现雄心的运营力量倍增器。 GenAI在金融领域的优势 德勤的洞察 根据受访者，人工智能最报告的益处是自动化赋能的增强单调减少and the责任(图3)。全球调查显示，与过去三到五年相比，20%的受访者认为预测分析和规范性分析在未来五年内是一项优势。 组织历史上曾在更简单的应用场景中使用预测性（基于历史数据进行的预测）和规范性（由预测驱动的推荐）分析。然而，专业人士已注意到生成式人工智能（GenAI）能够增强预测分析的力量。借助GenAI，模型不仅能够提供预测，还能额外提供相关预测的背景信息及解释。自然语言模型将使这一过程更加便捷。将内置的规范性分析整合到更广泛的产品或服务中，也可能促进其普及。 GenAI有潜力减轻人类在手工密集型任务上的负担，让他们能够专注于更高价值和更雄心勃勃的策略。它是对运营的助推燃料，能够使劳动力利用技术来指导决策，并将更多精力集中于关键或战略性任务。4 Deloitte的洞见- 财务控制AI用例5 GenAI的广泛适用性使其成为跨角色、职能和整个企业都很有用的工具。例如，通过使用GenAI，控制职能可以实现重复性分录和核对的系统化、执行源到目标的科目表映射、审查和分析合同条款，以及准备包含评论和见解的内部和外部财务报告。7 提升自动化水平– 自动化分录；减少收付循环中的手动任务；在采购到付款过程中处理、匹配和支付，以支持无接触发票处理 减少单调性– 创建、跟踪和管理密切活动；根据预定义模板生成自动智能会计报告 金融领导者可以利用生成式人工智能保持对业务的洞察力，适应不断变化的市场条件，预测并规避战略宏观经济风险，优化组织结构，并为不断出现的问题和实时信息提供快速解答。总账会计师和金融领导者可以利用生成式人工智能对知识库、标准操作程序和监管文件进行智能搜索；生成控制合规报告，为业务决策提供特定领域的专业支持，并监控全公司的合规、道德和控制情况。8 数据分析– 自动分析数据并提供可选解决方案；利用非结构化数据改进差异分析；以视频、文本或图像格式生成洞察 减少人为错误– 调整不一致的日记账分录；评估会计分录的可靠性 生产力