最近關於人工智慧、大資料、機器人、財務共用中心等， 這些詞彙出現的次數太多了， 成為了網路的關鍵字。 Google的語音助手， 在朋友圈裡火了一把。 火一把以後， 確實也帶來了一些思考。
財務共用中心， 曾經給財會界帶來一股悲觀氣息。 確實也因為財務共用中心的存在， 造成大批量的財務人員被裁員的。 我參加過一次龐金偉博士講的關於“大資料&企業納稅風險管控”的主題， 裡面就提到過一個大型的鋼鐵企業， 財務部只有17個人， 2個人搞核算， 15個人搞分析。 像這樣大型的企業， 在沒有實現財務共用中心的時候，
樂觀一點想， 那些單一且重複性的工作， 其實我們也不願意做。 這話沒錯， 但是當這樣的崗位， 都不需要你的時候， 還能做什麼？做分析？講真， 我怕以後連分析的活， 我們都是撿剩的了。 為什麼這麼說呢？很簡單， 分析是以什麼為“原材料”？大多還是以“資料”， 也可以稱之為大資料。 但是大腦加工資料的活， 我覺得超越不了EXCEL。 EXCEL是死的， 只有通過“人腦”“運作”以後， 才能出具我們想要的資料。 這話沒毛病， 但現在的人工智慧就是熟悉各種資料情景的， 你要什麼， 它給你什麼。 換句話說， 只要人類能造的， 它能更簡單、更快捷的造出你想要的結果。
前面提到龐金偉博士講的主題“大資料&企業納稅風險管控”， 關於人工智慧， 你也許也會想到關於稅務相關的：稅務不會讓財務失業的， 稅務的政策變化非常之快， 沒有明確的演算法， 不管是企業人員也好， 還是各地稅務機關， 對稅務法條的理解都存在偏差。 而人工智慧需要具體的、明確的規則， 不是抽象的， 面對稅務的複雜性和不確定性， 人工智慧很難做到， 而且稅務還需要大量的人際溝通。 我的理解是， 對稅務政策的理解看起來真的是很難， 但是人類在判斷的時候， 也是基於歷史的資料， 人工智慧在資料存儲方面， 對以往政策的解讀， 還是可以做出判斷的， 演算法也可以根據不同的場景，
說到人際溝通， 又想到了開篇Google的語音助手。 人工智慧真的無法替代人類的人際溝通嗎？這是一個問題。 本週二上國會舉辦了一場直播， 是關於“財務人工智慧與共用中心建設”的話題， 對於Google的語音助手， 孟高棟嘉賓很愉快的說了一句：“Google的語音助手， 標誌著人工智慧提升到了情景智慧。 像我們現在運用的很多都是資料智慧。 ”（大概意思）
對於人工智慧， 《未來簡史》也提出了很多看法。 下面就是萬維鋼老師對《未來簡史》的部分解讀：
一、從現在看來， 世界有三大趨勢， 對應著人的三種不同命運：
1、人工智慧如此強大，
2、也許人類整體還是有價值的， 但是每個人作為個體， 是沒有價值的。
3、也許有些個體還是有價值的， 但他們是經過了生物升級改造的“超人”。
二、有人做了一項大規模的研究， 判斷各個行業的職位在未來被人工智慧取代的概率。 其中一個有意思的結果是考古學家這個職業是比較安全的， 在近期被取代的可能性很低。 但這並不是因為考古學太難了——更重要的原因是考古學是個沒什麼利潤的行業——人工智慧公司不值得為這個行業專門研發一套系統。
從上面萬老師的解讀， 我認為， 人工智慧， 只有你想不到的， 沒有造不出的， 但需要有一個前提：時間。 時間的早晚、多少年可達到什麼效果。
（本文為視野知行社社員的感悟， 圖片為視野知行社社員流雲無聲提供， 轉載請注明出處）
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