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天天微頭條丨真可怕啊,一個(gè)插件基本做了財務(wù)大部分工作

AI能有多可怕?

盡管現在很多人認為,人工智能會(huì )取代白領(lǐng)工作的觀(guān)點(diǎn)不過(guò)是夸張罷了。但如今,如果我們單純從會(huì )計行業(yè)的角度來(lái)看,其實(shí)人工智能大有取代這一行業(yè)的趨勢。


(資料圖)

可能僅僅一個(gè)插件,就能讓幾乎所有金融學(xué)、會(huì )計學(xué)的學(xué)生失業(yè),讓苦讀CFA、CPA的職場(chǎng)人失去奮斗的目標。

現在,有人發(fā)現,一個(gè)名為Code Interpreter的ChatGPT插件,可以將用戶(hù)上傳的文件提取數據,然后通過(guò)Python來(lái)理解和分析其中的數據。

聽(tīng)起來(lái)這并不復雜對不對?但這卻基本上就是全球的財務(wù)工作者的所有工作。如果加上標準的格式,例如財務(wù)報表的格式,用數據填充這些表格,再加上分析,那么,Code Interpreter就可以取代大部分財務(wù)工作。未來(lái),公司不用花大價(jià)錢(qián)聘請專(zhuān)業(yè)的財務(wù)工作者,Code Interpreter分析一份文件所需的成本可能只要0.1美元。

其實(shí),會(huì )計師們已經(jīng)使用AI技術(shù)很多年。但大規模語(yǔ)言模型、生成式AI還沒(méi)有滲透到這一行業(yè)之中。但如今,隨著(zhù)ChatGPT的問(wèn)世,這一情況出現了變化。

Code Interpreter是怎么進(jìn)行財務(wù)分析的呢?

有用戶(hù)嘗試將一家公司的總賬目上傳到Code Interpreter插件中,插件很快意識到這是一個(gè)總賬,然后編寫(xiě)了五個(gè)代碼塊進(jìn)行識別和整理。

Code Interpreter意識到這個(gè)CSV文件是一個(gè)總賬

它對數據進(jìn)行分類(lèi),并準備好讓用戶(hù)在大約10秒內向它提問(wèn),與之相比,如果要拿到同樣的結果,會(huì )計師最快也需要一整天的工作才能完成。

用戶(hù)可以在插件整理完總賬數據后,要求這一插件做一些圖表,例如每周交易量等。插件同時(shí)還會(huì )做一些簡(jiǎn)單的風(fēng)險檢查,比如說(shuō),如果有一周的交易量出現異常,會(huì )向用戶(hù)發(fā)出提醒。Code Interpreter完成這一切也只需要大約10秒時(shí)間,遠遠快于專(zhuān)業(yè)金融人士的工作速度。

這是Code Interpreter生成的每周交易量圖表

這還不是最酷炫的。

Code Interpreter還能夠迅速通過(guò)對比三張財務(wù)報表,向用戶(hù)提供重要財務(wù)比率。

這是用戶(hù)要求Code Interpreter計算衡量公司流動(dòng)性的重要比率速動(dòng)比率時(shí),插件對用戶(hù)的回應

但是,有一點(diǎn)是Code Interpreter做不到的,就是人們在錄入數據的時(shí)候,如果不按照規范錄入,而只是按照自己習慣的方式錄入的話(huà),人工智能可能會(huì )不明白數據的含義,從而給出錯誤的結論。但如果用戶(hù)向插件指出錯誤,插件能夠立刻意識到問(wèn)題所在并進(jìn)行修改。

此外,如果讓插件分析的文件數越來(lái)越多,插件就會(huì )顯得吃力,錯誤也會(huì )越來(lái)越多。因此,據現在的用戶(hù)總結來(lái)看,這一插件能夠完成大約90%的財務(wù)工作,剩下10%依然需要人工。只不過(guò),這10%已經(jīng)不像是會(huì )計或者金融分析師的工作,更像是數據工程師的工作。

在最近的AI大潮中被人們忽視的一條消息是,OpenAI的最大競爭對手Anthropic在今年4月宣布,它需要10億美元來(lái)構建“Claude-Next”,這將比GPT-4強大10倍,而根據業(yè)內人士的分析,這一新的平臺性能可能比GPT-4提高了50倍。

如果這不是噱頭,而是事實(shí),可能包括財務(wù)工作在內的所有白領(lǐng)工作都將會(huì )被顛覆。

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