新格局下数智会计的创新与发展

在社会新格局的背景下,经济的全面数字化发展打开了新的篇章。数智化会计成为了高新技术与具有天然应用这些数字技术基因特征的财务共享中心相互结合的有机产物,影响着企业的市场竞争与发展。本文从《“十四五”智能制造发展规划》入手,探讨如何利用数智化会计更好地服务于企业,最大化的释放数据价值。并结合案例分析了大数据时代背景下会计如何帮助企业做出更全面精准的战略、经营决策,进而推动数智化会计在企业中的发展进程。     

人工智能时代财务会计与管理会计的融合与应用研究

新时代的到来,社会的快速发展,加快人工智能的出现,同时为社会带来很多便利。在企业中合理使用人工智能技术,可以进一步提升会计工作人员的工作效率,并且现在行业内已经广泛应用了人工智能技术。因为会计工作对于相关工作人员来说是比较乏味的,智能技术的出现代替了简单基础的工作。但是广泛使用人工智能后,很多会计从业人员不得不下岗。因此人工智能是一把双刃剑,它能够为企业的发展带来很多好处,同时也扰乱了企业正常的运营。面对这样的情况,合理融合财务会计和管理会计是最有效的办法。     

天津人工智能技术风险与对策研究

人工智能技术是一把双刃剑,本文结合天津人工智能产业快速发展的现实情况,从社会舆情、公众隐私、生产安全、劳动就业、招商引资等五个方面阐述了人工智能技术可能带来的技术性风险,提出未来人工智能技术风险的解决方案要从技术和制度双向入手,以技术创新和制度创新解决人工智能技术风险,并就未来人工智能技术发展安全风险防范提出了五条对策...     

基于人工智能的税务筹划与财务优化研究

在人工智能背景下,企业的税务筹划与财务优化正经历一场深刻变革。在税务筹划与财务优化中应用人工智能技术,不仅能提高税务筹划与财务优化的效率和精确性,还能优化税务流程,为企业提供个性化的税务筹划方案。因此,企业应重视人工智能技术的应用,提高相关人员的素质和运用人工智能技术的能力,加强数据安全管理与保护,制定防范税收筹划风险的方案,建立动态税务筹划系统,让人工智能技术在企业的税务筹划和财务优化中发挥更大的作用,为企业带来更多的收益。     

数智化时代高校财务管理创新研究

随着信息技术的迅猛发展和高校管理水平的提高,数字化手段在高校内部治理中的应用逐渐引起了人们的关注,高校财务智能化成为了现代高校管理的重要方向。文章从高校财务智能化的内涵和意义出发,探讨了人工智能对现代高校财务工作积极影响和消极影响,进而提出用数字化手段提升内部治理、用精准化方法优化业务流程、以智能化导向构建共享服务。     

一种元宇宙银行虚拟营业厅设计与建设

元宇宙是目前数字技术发展的主要方向之一,元宇宙与人工智能技术结合为人机交互带来了新的形态。银行客户服务软件系统具有业务繁多、快速迭代、数据量大等特点,因此,云原生微服务技术和领域驱动设计是构建银行客户服务软件系统的最佳选择。文章提出一个方法：将虚拟数字人、智能语音、图形界面等人机交互技术相结合来构建跨平台元宇宙客户端,实现基于数字员工的银行虚拟营业厅系统,从而向客户提供类似线下银行营业厅的多场景服务。文章所采用的封闭域的对话系统是面向具体任务的,具有明确的目标和限定的知识范围,在银行元宇宙场景中有助于节省人力成本或提升人工效率。     

监管科技对反洗钱工作的赋能研究和路径探索

数字时代背景下,大数据挖掘和分析、人工智能的应用带来了大量的监管科技创新。监管科技的赋能必然会大幅提升反洗钱工作效率,降低成本消耗,然而其发展无法一蹴而就,必须经过一些技术“底盘”,才能稳步向前发展。文章结合当前反洗钱工作存在的关键难点,分析监管科技在反洗钱领域的实施目的及具体目标,深入探索监管科技对反洗钱工作的赋能路径,指出其相应的发展步骤和方法。     

人工智能时代下财务会计向管理会计转型研究

随着社会经济快速发展和信息科技水平的不断提升,推动了人工智能这一领域的高速前进,使其成为当今企业发展的得力助手,得到各行业领域的普及性运用。人工智能技术的优化创新,也在改变着企业财务的管理模式,企业财务人员在由传统记账会计转变为管理分析会计,以使其更好地适应社会发展,企业财务会计的转型是社会发展需要,也是大势所趋。人工智能时代为企业会计转型提供了新的机遇,面对企业实际经营管理的新形势,财务会计已难以适应,加快推进企业财务会计向管理会计转变显得尤为必要。将财务会计逐步转变为管理会计,能够有效降低财务风险,切实提高企业会计工作质量。对于会计人员而言,人工智能虽然减轻了会计工作量,但也对会计人员的综合能力提出了更高的要求,需要会计人员转变思想观念,跟上时代发展的步伐,从基础财务视角向管理者视角转变,顺应社会经济发展趋势。本文通过阐述财务会计和管理会计的特性与区别,以及转型的意义,提出了一些建议,以供有需要的阅读者进行参考。     

智能推荐系统在金融领域的应用

随着客户的金融需求逐渐多元化,如何为千万级的零售客户提供个性化的金融服务成为了金融领域的新课题。针对传统推荐算法难以解决银行产品推荐结构趋向同质化、泛化性差等问题,文章提出一种面向金融领域的智能推荐算法框架。对比基线,该项目的推荐效果显著提高,召回率recall@1从22.2%提升至41.1%,线上产品销量提升56%。