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AI 1.0專注于單一數(shù)據(jù)、單一模型、單一任務(wù)，強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn)度和決策分析；而AI 2.0則實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一數(shù)據(jù)、統(tǒng)一模型、多任務(wù)的目標(biāo)。

在財(cái)務(wù)領(lǐng)域，AI主要應(yīng)用于管理端和核心價(jià)值鏈環(huán)節(jié)，如財(cái)務(wù)核算自動(dòng)化、業(yè)財(cái)融合自動(dòng)化等。

非標(biāo)或容錯(cuò)性強(qiáng)的工作環(huán)節(jié)更適合運(yùn)用大模型解決。

近日，《智能財(cái)務(wù)革命：揭秘AI 2.0如何重塑未來(lái)財(cái)經(jīng)世界》主題講座順利舉行。

復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院信息管理與商業(yè)智能系副教授、復(fù)旦MPAcc項(xiàng)目授課老師胥正川，與德勤中國(guó)科技、傳媒及電信行業(yè)主管合伙人程中展開(kāi)對(duì)話，他們就AI技術(shù)對(duì)未來(lái)行業(yè)的影響，特別是對(duì)財(cái)經(jīng)領(lǐng)域的影響展開(kāi)了深入的探討。

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如何看待AI在管理和科研中的作用？

過(guò)去幾個(gè)月AI已成為企業(yè)（尤其是500強(qiáng)企業(yè)）競(jìng)相探索的應(yīng)用工具。從原本不足20%的企業(yè)考慮使用AI，到現(xiàn)在接近80%的頭部企業(yè)開(kāi)始著手實(shí)踐。

盡管大模型如ChatGPT在市場(chǎng)上異?；鸨?，但由于其快速迭代和易于替代的特點(diǎn)，未來(lái)AI的發(fā)展將更趨向于技術(shù)和應(yīng)用層面的集中化，并呈現(xiàn)開(kāi)源與閉源、通用模型與垂直模型共存的局面。

復(fù)旦從2023年起就開(kāi)始積極采用AI技術(shù)進(jìn)行教學(xué)輔助和科學(xué)研究，并計(jì)劃在2024-2025學(xué)年推出至少100門(mén)AI領(lǐng)域課程。當(dāng)前AI已經(jīng)成為整個(gè)社會(huì)普遍接納的技術(shù)，不僅應(yīng)用于日常生活，更是深度滲透至企業(yè)和科研工作的各個(gè)方面，顯示出了前所未有的活力和變革潛力。

AI 1.0和2.0的主要區(qū)別是什么？分別適用于哪些場(chǎng)景？

AI 1.0專注于單一數(shù)據(jù)、單一模型、單一任務(wù)，強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn)度和決策分析；而AI 2.0則實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一數(shù)據(jù)、統(tǒng)一模型、多任務(wù)的目標(biāo)，雖然輸出的知識(shí)可能仍不夠精確，但在解決非標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題上有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

AI 1.0主要應(yīng)用于自動(dòng)處理「規(guī)則明確且具有自動(dòng)化條件」的任務(wù)，如財(cái)務(wù)核算、業(yè)財(cái)核對(duì)等。而AI 2.0更傾向于解決「非標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題」。企業(yè)在應(yīng)用AI時(shí)，則更多從場(chǎng)景出發(fā)。

例如在供應(yīng)鏈管理和客戶服務(wù)等領(lǐng)域，AI技術(shù)能顯著提升工作效率，減少人力成本。尤其是在客戶服務(wù)領(lǐng)域，大模型可以建立個(gè)性化客戶互動(dòng)方式，以提供更好的客戶體驗(yàn)和滿意度。

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大模型帶來(lái)的影響有哪些？

大模型通過(guò)有損壓縮方法將全球范圍內(nèi)的知識(shí)整合到自身內(nèi)部，使其具備仿佛“什么都懂”的特性，能夠?yàn)橹行∑髽I(yè)提供幫助并降低成本。

同時(shí)，大模型也重塑了知識(shí)管理方式，降低個(gè)人獲取知識(shí)的成本和時(shí)間消耗，使得信息傳遞更為迅速和便捷，也對(duì)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生巨大沖擊。

如何看待中國(guó)在技術(shù)和應(yīng)用層面上與國(guó)際領(lǐng)先水平的差異？

數(shù)據(jù)方面，之前中國(guó)由于人工標(biāo)注成本較低而在AI 1.0時(shí)代有一定優(yōu)勢(shì)，但隨著時(shí)代的變遷，高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)的需求上升，互聯(lián)網(wǎng)高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源不足成為追趕大模型的重要瓶頸。

算法方面，中國(guó)人才儲(chǔ)備豐富，能夠快速吸收和改進(jìn)，但也有被“卡脖子”的情況。

算力方面，雖然中國(guó)在芯片等硬件上存在明顯差距，但正在努力追趕。

但從應(yīng)用層來(lái)看，中國(guó)的市場(chǎng)廣闊。

在企業(yè)端的實(shí)際應(yīng)用案例中，無(wú)論是市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、供應(yīng)鏈管理還是藥物研發(fā)等關(guān)鍵領(lǐng)域，中國(guó)的進(jìn)展都不遜色于歐美國(guó)家。

由于中國(guó)企業(yè)更積極主動(dòng)地探索，尋找更高效、低成本的方法來(lái)利用新技術(shù)，在部分應(yīng)用場(chǎng)景下，中國(guó)比美國(guó)更快掌握并運(yùn)用新技術(shù)。例如，大模型剛出現(xiàn)時(shí)，中國(guó)就開(kāi)始探討如何開(kāi)發(fā)小模型以更好地適應(yīng)市場(chǎng)需求。

同時(shí)，中國(guó)企業(yè)在執(zhí)行力、熱點(diǎn)跟進(jìn)和效率方面表現(xiàn)突出。一旦將眾多企業(yè)的投資決策過(guò)程加快，有望實(shí)現(xiàn)快速追趕。

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財(cái)務(wù)領(lǐng)域中AI的具體應(yīng)用

在財(cái)務(wù)領(lǐng)域，AI主要應(yīng)用于管理端和核心價(jià)值鏈環(huán)節(jié)，如財(cái)務(wù)核算自動(dòng)化、業(yè)財(cái)融合自動(dòng)化等。尤其在共享財(cái)務(wù)領(lǐng)域，AI有助于解決報(bào)銷(xiāo)政策查詢頻繁、業(yè)務(wù)拓展分析等問(wèn)題，提供決策支持。

同時(shí)，AGI（人工通用智能，AGI可以被認(rèn)為是人工智能的更高層次，它可以實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)、自我改進(jìn)、自我調(diào)整）因其對(duì)規(guī)則準(zhǔn)確性要求不高、注重用戶體驗(yàn)等特點(diǎn)，在客戶服務(wù)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用潛力。

不過(guò)，在對(duì)絕對(duì)精準(zhǔn)度要求高的領(lǐng)域，如財(cái)務(wù)報(bào)告對(duì)外披露的部分，仍需依賴更為精準(zhǔn)的傳統(tǒng)技術(shù)手段或數(shù)字化工具進(jìn)行輔助。當(dāng)前AI 1.0版本更適用于財(cái)務(wù)管理工作。

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大模型可以為哪些工作環(huán)節(jié)提供助力？

非標(biāo)或容錯(cuò)性強(qiáng)的工作環(huán)節(jié)更適合運(yùn)用大模型解決。

它可以快速搜集并整理資料，并按照用戶喜好呈現(xiàn)，大大提升財(cái)務(wù)處理工作的效率。

在為決策者提供智力支持時(shí)，雖然無(wú)法保證信息100%精準(zhǔn)，但決策者依靠自身的判斷能力，可以根據(jù)大模型提供的信息做出最終決策，這時(shí)大模型可以起到輔助作用。

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企業(yè)則通常會(huì)結(jié)合通用模型和私有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建更為精細(xì)的知識(shí)庫(kù)，確保信息的準(zhǔn)確性。

比如在客服場(chǎng)景中，引入AGI技術(shù)，不僅可以利用歷史標(biāo)準(zhǔn)答案，還可以將各種正反面案例進(jìn)行整合訓(xùn)練，提升客戶服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。

如何應(yīng)用AI于企業(yè)管理？

AI作為一種強(qiáng)有力的推動(dòng)因素，將會(huì)對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)產(chǎn)生重大影響。

在應(yīng)用過(guò)程中，企業(yè)需要明確自身核心競(jìng)爭(zhēng)力，借助AI強(qiáng)化關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)表現(xiàn)，形成有效的應(yīng)用路徑。通過(guò)咨詢、實(shí)施和運(yùn)營(yíng)三個(gè)步驟，深入挖掘AI所能帶來(lái)的業(yè)務(wù)價(jià)值閉環(huán)。

此外，人才儲(chǔ)備（如具備AI技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用能力的專業(yè)人士），選擇合適的應(yīng)用場(chǎng)景（如醫(yī)療、養(yǎng)老等領(lǐng)域），正確處理數(shù)據(jù)、算法模型、算力需求，風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)建立等方面都是成功運(yùn)用AI的重要因素。

人工智能時(shí)代，復(fù)旦MPAcc項(xiàng)目與時(shí)俱進(jìn)，新增“數(shù)據(jù)分析與財(cái)務(wù)決策”方向，引入AI相關(guān)的課程，探討AI與財(cái)務(wù)的結(jié)合。