为了欢迎数字化未来的到来，ACCA持续关注一系列数字化议题，并在今年4月启动了2019年度的第一个主题：“数字新动能”。
ACCA认为，至少所有财会专业人士都应理解人工智能的发展进程，并留神到正在发展的技能打破可能对各自角色产生的交叉影响。

关于数字化和人工智能在未来财会行业中的运用，在不久前结束的ACCA年度峰会上，就曾有过深入的谈论。
本次机器学习的报告中，ACCA研究团队正式就这一不雅观点进行了更详尽的剖析和磋商，并将机器学习在当前财务系统和未来财务系统中的运用处景，进行阐发和仿照，这些场景包括***编码、舞弊识别、公司报告、税务和营运资金管理等。

机器学习赋能专业工具，财会模式逐步进化

ACCA《机器学习：科学向左，科幻向右》报告指出，调研过程中的受访者们提及较多的一个适用领域是，机器学习能够帮助更好地识别表示舞弊交易的规律。
他们认为，在大数据无处不在的天下，机器学习在剖析信息量巨大且充满繁芜性的数量时，是不可或缺的工具。
除此之外，通过运用试验创造，机器学习可以赞助进行风险评估，即根据实证数据和专业判断，评估涌现舞弊、不准确或虚假陈述等问题的可能性。

ACCA研究团队在当下财务系统的运转流程上，对机器学习参与后的利用场景以及利用后的变革做了细致的解释和记录。
以智能记账为例，机器学习系统在记账中的运用已有多个年头，中小型企业运用尤广。
从投入利用至今，智能记账系统一贯在进步更新，如今市场上不仅推出了能够扫描支出收据并自动对其进行分类的产品，还引入了更前辈的强化学习和自然措辞处理技能，无需人工输入任何赞助信息，就能自动对扫描的收据做出剖析、提取和归类。

商业代价的背后，是道德与技能的平衡

关于对人工智能的认知程度，ACCA本次的报告研究团队面向其会员与准会员，就人工智能领域的专业术语做了一次调研。
调研结果显示，对付任何给定的术语：62%的受访者表示没有听说过，或者虽然有所耳闻，但不清楚其详细含义或只有基本的理解;仅有13%的受访者拥有深入或专家级的认识。
在加强人工智能教诲和提高运用意识方面，环球财会界仍旧任重道远。

此外，有很大一部分受访者对付机器学习的适用领域和办法表示担忧。
对机器学习的运用所带来的道德寻衅，该报告作者、ACCA商业洞察主管魏雅安(Narayanan Vaidyanathan)表示:“机器学习是司帐师发展的一个关键领域。
展望未来，理解机器学习的代价和益处以及由此带来的道德寻衅，这些都是至关主要的。
不过所有统统的出发点必须是知足正当业务需求，并清楚地理解机器学习能为组织带来什么。
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ACCA的计策与发展实行总监郝飞(Alan Hatfield)也表示：”当前，有关人工智能将给天下带来何种负面影响的谈论甚嚣尘上，我们的目标在于，在普遍过分浮夸的见地中加入寻思熟虑、谨严精密的见地。
我们由衷希望，本报告可以为关心人工智能发展的人们供应实用的参考，并且支持那些故意义的、有培植性的谈论。
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ACCA认为，机器学习在财务领域的广泛运用，将与企业的未来发展密不可分。
财务系统本身属于企业发展的基本保障，而机器学习将可以成为企业的发展注入全新的代价。
以现金流为例，早在ACCA发布《中国企业未来100强》榜单时，就指出了现金流成分对企业发展的主要性。
而机器学习中所涵盖的现金流管理运用程序(如现金流预测运用程序“Fluidly”)可帮助管理职员更加动态地节制现金流状况，预测未来走势，并据此做出相应业务调度。
从当下已投入利用的运用程序所带来的成效来看，机器学习在财务领域的运用不仅能带来商业代价，而且可在激烈的市场竞争中大幅度提升企业的竞争上风。