生成式人工智能对会计行业的影响探讨——以ChatGPT为例

胡 云

随着人工智能领域的不断发展，生成式AI已经成为当前全球最热门的话题之一。2022年，一款名为ChatGPT的生成式AI问世，仅仅五天内就拥有了超过100万的用户量，两个月后更是已经达到了超过1亿的用户规模。ChatGPT用其出色的答案提供能力、高效的信息获取方式以及强大的语言组织能力为用户提供了超出预期的交互体验，已经广泛应用于多个领域。例如，它可以用来编写和调试计算机程序，创作音乐、文章等。虽然ChatGPT的应用对会计行业的影响在当下并没有充分显现出来，但随着ChatGPT广泛普及，在会计行业使用这项技术将不可避免。会计行业工作者必须要认真思考如何更好地将ChatGPT与会计融合，以应对生成式

AI对传统会计的革命性冲击。基于此,本文在系统梳理 ChatGPT 的发展历程、总结其特点的基础上，首次以案例测试的方式分析了以ChatGPT 为代表的生成式AI对会计行业带来的具体机遇与挑战，并提出对应的建议和未来展望。

一、ChatGPT发展历程和特点

（一）发展历程

ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Trans former)是OpenAI公司开发的一种基于GPT模型的生成式AI技术。该技术起源于2015年OpenAI在旧金山创立的人工智能公司，其成立目的是促进人类AI技术的发展，通过与其他机构研究者的“自由合作”，向公众开放专利和研究成果。在2018年，该实验室推出了GPT-1。GPT-1 采用了自注意力机制的深度学习模型，可用于与监督任务无关的NLP任务。之后的整个GPT系列都遵循、执行和优化这一模型。

随后， OpenAI在2019年推出了GPT-2。该模型在语言生成能力方面表现出了惊人的能力，例如可以阅读摘要和编写故事等，但其在专业性较强、敏感度较高的任务中表现不佳。2020年，OpenAI推出了GPT-3。它是一个参数量达到1.75万亿的自监督模型，已经能够完成上下文学习而无需微调。例如可以提供定制化代码和创作定制化诗歌等。因而，GPT-3被认为是人工智能发展史上的里程碑事件。

2022年1月，OpenAI继续推出了GPT-3.5(InstructGPT)，该模型可以将有偏差的输出最小化，大大提升输出结果的准确度。12月，在GPT-3.5的基础上，OpenAI又推出了ChatGPT。ChatGPT既保留了GPT-3.5的性能，又成功地将模型大小缩减到原来的1/10。此外，ChatGPT增加了对特定领域的预训练数据和微调，使得它在某些领域的表现甚至超过了GPT-3。例如，其能够实现交互式的对话、生成多个连续的文本片段等，从而进一步提高了它的实用性和灵活性。最近，OpenAI于2023年3月17日推出了GPT-4，该模型最大的特点在于图文智能化处理。用户可以通过输入图像而不是文字，直接获得相应的图像输出。

（二）特点

ChatGPT的特点可以总结为以下5点：（1）生成自然流畅的语言：借助于GPT-3 架构和大量训练，ChatGPT可以生成自然流畅的语言，不仅语法正确、语义合理、而且逻辑通顺。（2）拥有广泛的知识储备：ChatGPT的训练数据来源于互联网上的大量文本，包含各个领域的知识，能够回答各种各样的问题，并提供多样化的信息。（3）能够进行人机对话：ChatGPT不仅能够回答单个问题，还可以进行对话，模拟人类对话的方式，和用户进行复杂的问答交互。（4）支持多语言：可以用不同的语言和ChatGPT进行对话，语种包括英语、中文、日语、法语等。（5）具有个性化定制功能：ChatGPT可以根据用户的输入和反馈进行学习和优化，为不同的用户提供个性化的回答和建议。

ChatGPT 的诞生标志着人工智能技术在自然语言处理领域迈向了一个新的高度，这对人类社会产生了深远的影响。一方面，ChatGPT 的出现推动了自然语言生成和理解技术的发展，使得人们能够更加方便地使用自然语言与计算机进行交互，从而提高了人机交互的效率和便捷性。另一方面，ChatGPT 的底层机器学习算法也为其他领域的人工智能技术提供了新的思路和启示。例如利用好ChatGPT的底层机器学习算法包括神经网络、决策树、随机森林来对海量数据进行训练，自动学习数据之间的规律和关联，并根据这些规律进行智能预测和决策。那么，就会计行业而言，ChatGPT又会产生哪些具体的影响呢？据此，本文提出下面的思维图，并进行展开论述（图1）。

图1 ChatGPT对会计行业的影响探讨思维图

二、ChatGPT给会计行业带来的机遇

（一）自动化会计工作流程

会计流程涉及原始凭证的录入、记账凭证、日记账、明细账、总账以及财务报表的制作。而ChatGPT具有强大的自然语言生成能力和上下文学习能力，能够生成高质量的自然语言文本。可以利用这种技术来助力自动化会计工作流程。

比如说，ChatGPT可以被用于辅助自动记账。传统的会计工作中，需要人工输入每个交易的信息，并将其分类到正确的账户中。这是一项繁琐而容易出错的任务。但是，如果使用ChatGPT技术，它可以通过分析输入的文本信息，自动将会计科目分类到正确的账户中。这种方式可以极大地减少人为错误，提高记账的准确性和速度。如图2所示，向ChatGPT提问原材料采购分录，ChatGPT能够提取谈话内容，并迅速绘制出相对应的会计分录。值得一提的是，ChatGPT会对涉及的分录作出详细的解释，进而方便用户理解。ChatGPT技术也可以被用于自动生成财务报表。传统的财务报表需要会计人员手动计算并填写各种数据。但是，如果使用ChatGPT技术，它可以自动分析和计算各种数据，并生成对应的财务报表。如图3所示，ChatGPT可以抓取大段文字中的关键数据，并绘制出对应的资产负债表。

图2 ChatGPT对原材料采购分录的回答

图3 ChatGPT绘制资产负债表

（二）辅助资料审查和更正

通过使用自然语言处理技术和机器学习算法，ChatGPT可以分析和解释会计报表、财务数据和相关文件，并提出其中可能存在的错误、不一致性或其他问题的建议和解决方案。例如，使用ChatGPT技术可以帮助审查会计分录、账户余额、交易记录和其他财务文件，检查它们是否符合会计准则和法规，并识别出可能的错误或漏洞。如果发现问题，ChatGPT可以提供纠正措施，如更正凭证、调整账户余额、更新交易记录等。如图4所示，当输入错误的会计分录(将本应计入生产成本的材料，错误计入制造费用)，ChatGPT能够准确识别出错误，并提供更正的分类，还贴心地对将材料计入生产成本的原因进行了解释。

图4 ChatGPT纠正会计分录

（三）数据分析和决策支持

ChatGPT通过对大量财务数据的学习和分析，能够为企业提供更加精准的预测和建议，帮助企业制定更加科学的决策。例如，ChatGPT可以分析财务报表、预算、销售数据、市场趋势等，识别出关键业务指标，比如收入、成本、利润、客户满意度等，进而帮助企业了解业务运营状况。ChatGPT还可以帮助企业发现数据之间的关系和趋势，并提供基于数据分析的建议和预测，如预测销售额、制定成本控制策略等。此外，ChatGPT可以通过深入了解企业的业务和市场，为企业提供有关如何优化业务、增加收入、降低成本等方面的建议。这些建议可以帮助企业制定更加科学的战略和决策，提高业务效率和盈利能力。

如图5所示，就生产成本分析与选择而言，ChatGPT可以提供相应的数据计算步骤。通过展示直接销售A产品和深加工成B产品的总利润的详细比较，清楚地给决策者提供了决策支持。

图5 ChatGPT对生产成品的分析

（四）个性化客户服务

ChatGPT 的自然语言生成和人机交互技术，可以为会计行业带来个性化客户服务。一方面，ChatGPT可以针对不同的客户需求，提供个性化的解决方案和建议，实现客户需求的精准匹配。例如，ChatGPT 可以根据客户的问题，提供相应的会计准则和政策，解答客户的疑惑和困惑。如图6所示，当客户询问科技型中小企业所得税税率，ChatGPT可以快速给出答案，且备注了税率认定需要注意的事项。除此之外，ChatGPT 还可以结合人工智能技术中的机器学习和数据挖掘技术，对客户数据进行分析和挖掘，为客户提供个性化的财务分析和预测服务。例如，ChatGPT 可以根据客户的财务数据，预测未来的财务状况，提供针对性的建议和决策支持，帮助客户更好地规划财务和风险管理。如图7所示，可以为客户比较股票价值，提供个性化投资建议。

图6 ChatGPT个性化询问

图7 ChatGPT对股票选择的回答

（五）预防欺诈和监管风险

Chat GPT 可以通过分析和挖掘大量的数据，找出其中的规律并挖掘出异常值，从而有效地识别潜在的欺诈和监管风险。具体来说，ChatGPT可以通过以下几个方面来帮助会计行业预防欺诈和监管风险：（1）ChatGPT可以自动地分析大量的交易数据、财务报表等其他会计信息，通过对比、分析和挖掘数据中的异常和矛盾之处，帮助个人或者企业发现和识别潜在的欺诈行为或监管违规行为。（2）ChatGPT可以利用机器学习算法对历史数据进行建模和分析，帮助个人或企业评估当前的风险水平，并预测未来可能出现的风险。这样个人或企业就可以提前采取相应的措施，防范可能出现的欺诈和监管风险。（3）ChatGPT可以实时监控交易和财务报表数据，及时发现异常情况，并给出预警提示。这样个人或企业就可以在第一时间采取措施，防止欺诈行为或监管违规行为造成的损失。如图8所示，在询问如何判断报表作假的时候，ChatGPT可以条理清晰地指出5条着手点，辅助会计人员和审计人员财务自查。

图8 ChatGPT对判断财务作假的回答

（六）助力会计科研

ChatGPT可以利用自然语言处理和机器学习算法对大量的会计文献和数据进行分析和挖掘，从而帮助会计学者深入了解会计领域的各种问题，并提出更加精准和可靠的研究结论。具体来说，ChatGPT可以通过以下几个方面来助力会计科研：首先，ChatGPT可以解决会计科研中遇到的各类常见操作问题，如代码咨询，名词解释等等。此外，ChatGPT可以通过识别现有会计文献的关键词、提取主题和分析文本之间的关联，帮助会计学者更快速、更准确地了解会计领域相关问题的研究现状。其次，ChatGPT可以利用机器学习算法对会计数据进行挖掘和建模，分析数据中的潜在规律和趋势，发现新的研究方向和问题，从而为会计学者提供更加准确和有力的研究依据。同时，ChatGPT可以利用自然语言处理技术对文章进行润色，为会计学者提供更加便捷、高效地语言修改服务。

如图9所示，向ChatGPT咨询会计研究中常遇到的工具变量代码问题，可以发现它能够直接给出示例，简单明了地给出代码步骤。可见将ChatGPT应用于会计科研可以极大地缩短查找时间。

图9 ChatGPT对科研代码的回答

三、ChatGPT给会计行业带来的挑战

（一）真实性存疑

Chat GPT 的数据库有限。GPT - 3 的预训语料集主要由CommonCrawl 数据集、Reddit 链接、书籍、期刊、英文维基百科数据等组成，总体量约7 5 3 G B。而ChatGPT的训练数据规模与其同级模型GPT-3.5模型的数据规模相似，都是在 GPT-3 等模型的数据基础上改进优化而来。因此，ChatGPT没有形成为面向全球会计用户而对应的足够大的数据来进行预训练，给出的信息有可能只是人工智能的“编造事实”，需要会计专业的相关人事进行专业判断。如图10所示，当询问ChatGPT关于税前加计扣除比例75%的企业，在2022年10月1日到2022年12月31日期间研发费用加计扣除比例是多少的时候，ChatGPT给出的回答貌似有理有据，但是并不符合《关于加大支持科技创新税前扣除力度的公告》中规定的100%。如果没有专业的会计判断，仅仅是依赖ChatGPT，极有可能造成企业的巨大损失。并且ChatGPT并没有可以追溯的信息来源。当笔者询问会计欺诈的最新文献的时候，ChatGPT看似给出了一连串的参考文献，但实际搜索这些文献，却查无此文。

图10 ChatGPT对研发费用加计扣除的回答

（二）会计信息滞后

ChatGPT 自动处理增量信息能力不强，导致会计信息滞后。ChatGPT的预训练语料是从已有的数据库爬取的，但是最新的知识更新截止于2021年。同时，ChatGPT缺乏对新知识的摄入及训练的流动性。一旦出现知识更新就需要重新预训练GPT模型。考虑到训练的时间成本以及金钱成本，无法有效实现知识地迅速预训练。即便是不惜成本，也需要考虑知识的融合。也就是说，难以近乎实时地将新知识融入GPT模型。因此ChatGPT模型并不符合会计的及时性原则。如图11所示，当询问关于个人所得税新增项目的时候，ChatGPT给出的回答并没有涵盖最新的“3岁以下婴幼儿照护专项附加扣除、个人养老金”可以在汇算中予以扣除的规定。

图11 ChatGPT对个税税前扣除的回答

（三）会计信息的隐私性和安全性得不到保障

作为一个面向大众的语言模型，ChatGPT的特点之一是数据共享，这也使得它难以保障会计数据的私密性和安全性。考虑到会计数据的主要使用对象是财务从业人员以及与财务相关的管理者，这些信息往往是敏感数据，对于企业的经营至关重要，是企业决策的重要依据。因此，企业往往对会计信息的保护非常重视，采取了各种措施来确保数据的安全性和完整性。这些措施包括但不限于限制访问权限、加密数据、备份等等。如果将会计信息输入到类似ChatGPT这种公开的第三方模型中可能会导致泄露敏感信息（如商业机密），会对企业的声誉和经营造成严重影响。此外，对于在个人信息的未经访问和泄漏等方面也存在极大的风险。

（四）建设和维护成本过高

ChatGPT的背后是数据、算法和算力，而这些离不开强大的经济支撑。首先就数据而言: 2020年，GPT-3使用的最大数据集在处理前容量达到了45TB。但是，中文语料数据仍不能满足训练数据的需要。在OpenAi公布的GPT-3训练数据集中中文语料只占总训练量的0.1%。而中文语料库的构建是一项极具挑战性的工作，其中需要涵盖各种不同的语言风格、主题和文本类型。如果想将中文进行筛选、清洗、标注以及预处理将会耗费大量的时间和金钱。

其次就算法而言： ChatGPT使用了深度学习领域中的自然语言处理（N L P）算法并使用转换器（Transformer）架构用于自然语言处理任务中的序列建模。而为了构建一个高效的模型，需要进行大量的实验、调试和训练，还需要使用高性能的计算硬件（如GPU）来加速模型的训练过程。此外，为了提高模型的性能，还需要对模型进行优化，通常需要耗费大量的资源和时间。

最后就算力而言：ChatGPT的模型需要使用大量的数据和复杂的算法来训练，相应的计算机的运行时间也会变得非常长。这通常需要大量的芯片、电力等资源，而这些资源的价格也非常昂贵。据国盛证券报告《ChatGPT 需要多少算力》估算，GPT-3的一次训练就需要约140万美元的成本，而对于更大的LLM模型，训练成本可能介于200万美元至1200万美元之间。大多数小型公司和初创企业往往难以承担这样的成本。即使拥有足够的资金，它们可能也无法支持巨大的计算资源和设备来训练和开发模型。这也限制了这些公司和企业能够开发和使用这些先进的自然语言处理技术，从而使他们难以在市场上竞争。

（五）对输入端的语料要求高

ChatGPT需要足够的专业语料来进行预训练，以便能够精确地回答类似具体会计的问题。如图12，当你询问如何制作购买一批原材料的会计分录时，你需要提供足够的信息，包括货款已付和另外已支付了的增值税金额。如果你没有提供增值税信息，ChatGPT可能会出现误解。但是如果你在询问中明确指出另外支付了1700元增值税，ChatGPT就更可以准确地回答问题，详见图2。

图12 ChatGPT对增值税的回答

此外，ChatGPT在处理复杂冗长的大段落信息方面存在一些限制，需要在提问时尽可能将复杂的问题分解成几个小问题。ChatGPT主要设计目的是能够根据输入的文本生成具有连贯性和合理性的输出文本。这意味着ChatGPT 更适合处理相对简单和短小的输入。其次，ChatGPT 的预训练模型是基于大规模语料库训练而来的，而这些语料库通常包含的是相对简单和短小的文本段落。因此，当输入的文本过于复杂冗长时，ChatGPT无法从其预训练模型中获取足够的相关知识和信息，从而影响其处理和回答问题的准确性和完整性。

（六）存在伦理问题

1.偏见和歧视。ChatGPT的生成结果和观点立场是由它所训练的数据决定的。如果数据中存在偏见或歧视性情感立场，ChatGPT可能会学习、继承或放大这些偏见或歧视，导致会计信息出现偏差并偏离初衷，甚至有被不良分子利用故意操纵ChatGPT来诱导用户错误行为的风险。其次，用户可能会基于从众的心里，趋向于不假思索地选择错误信息，导致信息在某个方向的聚集，加剧信息偏差。已有文献证明，当训练数据集是小众数据组时，ChatGPT已经表现出了偏见。

2 . 缺乏透明度和责任感。ChatGPT是基于深度学习(BP+分层模式识别为主)的人工智能系统，只有输入端以及输出端可以看到，而使用者并不清楚中间的网络是怎么形成的。换句话说，其工作流程及算法过程是不透明的，具有“黑箱”性质。如果中间的网络识别有误，使用者将很难解释产生错误的原因也难以加以纠正，更没有办法判定责任的归属。

3.过分依赖自动化。如果会计人员过度依赖自动化工具，可能会忽略或放弃他们在保证财务报告准确性和完整性方面的职责以及发挥自身的主观能动性。此外，ChatGPT也可能导致数据被错误地输入或解释，从而产生错误的财务报告。而对于会计教育行业而言，可能会使得会计学生用ChatGPT替代真实的教学，拉大教师与学生的距离。

四、一些建议

（一）加强批判思维训练

会计人员需要加强批判性思维训练以应对ChatGPT答案的真实性存疑。会计人员需要意识到生成式AI的局限性。在面对不确定性和可能存在的错误时，会计人员应该保持冷静、客观和审慎的态度，以确保ChatGPT所提供的信息准确可靠。会计人员需要系统地学习科学研究的方法论，掌握有效的探索、调查、验证和证实策略以及常见的逻辑谬误和思维偏差，从而建立批判性思维的基础。会计人员应该从多个角度审视问题，尤其是在处理复杂的问题时，需要从不同的角度进行分析和思考，以便得到更全面的结论。鼓励会计人员质疑ChatGPT生成的内容，对所提供的信息进行深入的分析和思考，并通过不同的角度和方法进行验证，以确保信息的准确性和可靠性。此外，会计人员还需掌握会计领域专业知识，包括但不限于企业会计准则、税法、审计和财务管理等方面的内容。只有在掌握了相关的专业知识后，才能更快、更准确地判断输出内容的质量。

（二）优化模型和更新知识

面对ChatGPT会计信息滞后的缺点，一方面程序开发者可以就系统本身不断地优化模型，包括但不限于更新预数据库，提高算法的准确性和实时性，以及加强对特定领域的理解和应用。这可以通过对数据源的持续监控和分析、不断调整和改进算法模型，以及利用人工智能技术的创新性应用等方式实现。

另一方面，会计人员需要保持持续学习和提高的态度，不断更新知识和技能，以更好地应对ChatGPT会计信息滞后的缺点。鼓励会计人员参加专业培训、学习最新的会计准则和法律法规、与同行进行交流和合作，以及了解和学习新兴技术和工具等方式来不断提高自己的专业素质和知识水平。在处理ChatGPT模型输出时，会计从业者需要根据实际情况进行个性化的分析和调整，从而确保输出结果的准确性和可靠性。

（三）保护数据隐私和安全

1.数据隐私保护。政府部门应该明确规定个人数据的收集、存储和使用的合法合规的标准，确保在收集、使用、存储、传输和销毁个人数据的过程中保护数据的隐私性和安全性。减少数据泄露和未经授权访问等安全事件的发生，为数据的可靠、安全和合规的使用提供保障。

2.数据采集授权。政府部门应该规定数据采集必须经过数据拥有者的同意，并且应该明确规定数据拥有者对于自己的数据有何种授权或限制的权限。

3.合规审查。政府部门应该制定数据安全和隐私保护的合规审查机制，对数据处理过程中的潜在漏洞进行检查，以确保数据处理的合法性和合规性。

4.安全响应和管理。政府、公司等应该建立事件响应计划和管理体系，及时识别和处理数据泄露和其他安全问题，以减轻数据泄露和未经授权访问对社会造成的影响。

5.数据培训和教育。应该开展针对不同群体的数据安全和隐私保护培训和教育，提高公众的数据隐私保护意识和能力。

（四）控制成本

1.鼓励成本分摊和共享经济。事务所可以与其他公司共享基础设施和资源，例如使用共享服务器和云计算平台来存储和处理数据。这可以减少会计师事务所自己购买和维护设备的成本，并提高设备的利用率和效率。

2.鼓励使用可再生能源的节能硬件。公司可以考虑使用能耗更低的硬件设备，并选择使用可再生能源来供电，例如太阳能或风能。这可以降低能源成本，并减少对环境的负面影响。

3.升级技术。会计师事务所可以通过研究和开发压缩、蒸馏和剪枝技术来减少模型的大小和所需的计算资源，从而降低计算成本。这可以通过压缩模型、减少模型参数、移除冗余数据等方式实现。

4.监控使用成本。会计师事务所应该对使用ChatGPT的成本进行监控和分析，以便及时发现和解决成本过高的问题。例如，可以通过记录查询次数和使用时间，来分析ChatGPT的使用情况和成本。

（五）输入端标准化

1.提供一个标准的操作指南。包括输入数据的规则、格式和模板，以确保所有数据录入的过程都是一致的，并且满足特定的数据质量和准确性要求。例如，在录入数据时，应该遵循特定的数据验证和清洗规则。

2 . 少量分步骤询问。 在向ChatGPT 输入信息时，用户可以自己先理清思维逻辑，再通过少量多次的方式进行输入。也就是说可以尝试将较大的任务分解成多个较小的任务，每次输入少量信息，这样能够得到ChatGPT的及时反馈，以便进行调整和纠正。这样不仅可以提高输出结果的准确性，还可以有效地节约时间和成本，避免不必要的浪费。

（六）校准和技能培养

鉴于存在偏见和歧视，可以在前端开发和提升偏差校准技术，训练或微调模型的多样化数据集，以确保它不偏向任何特定群体。此外对于模型训练和更新，只应考虑以符合法规和道德的方式收集和注释的数据。在中期，使用者需要强化伦理教育，使用和输出多样化、公平、无偏差的数据。后期则需要定期监测和评估模型的性能以识别和解决任何可能存在的偏见；鉴于缺乏透明度，开发者可以制定透明机制，明确说明模型输出的数据来源和假设，提供模型输出的解释和可视化，帮助用户更好地理解模型的推断过程和结果。给会计工作者提供专业培训和资源诸如如何评估模型质量、处理偏差等，使他们能够了解如何识别和解决模型输出中的潜在偏差和其他故障。此外，可以使用多样化、无偏差的数据更新模型来减少模型输出中的偏差和误差。同时，还需要由人类专家监督审查结果，确保模型输出符合专业标准和实际情况。

鉴于依赖自动化，一方面要意识到人工智能的局限性，不能产生一切依赖人工智能的错误想法。另一方面鼓励人们将人工智能当成辅助设备，鼓励和引导自我成长。将时间和精力放在更有创造性的事务上。

五、未来展望

未来，生成式AI对会计行业的影响将是全面而深远的。综合考虑现有的机遇、挑战以及结合未来趋势，会计行业有望基于“基础审计语料库+自有资料”的框架，搭建起属于自己的会计类生成式AI，实现共享行业智库+高效个性化服务，推动会计行业标准化、智能化发展。具体可以从以下几个方面进行展望（图13）：

图13 未来展望的框架图

1.实现数据共享平台，提升会计行业效率。以会计准则、会计制度以及相关法律法规为基础，以会计师事务所公开的审计数据为处理对象，构建起基础审计语料库。具体步骤包括：通过统一命名规范、字段定义和数据格式，来确保数据的一致性和可比性；按照行业、报表类型、审计对象等标准对数据进行归类，并通过标注和注释重要信息，使得语料库中的数据更有价值和可解释性；建立存储和管理审计语料库的系统，以确保数据的安全性、可访问性和可维护性；根据新的财务数据，及时更新和维护语料库，保证其有效性和实用性。审计语料库的构建，一方面可以节约后续企业软件开发的成本，另一方面带来了共享的行业智库。会计人员可以从中获取经验的同时得到一个可以对比和参考的基准，进而对自身的会计工作进行评估和改进，提高会计工作的质量和效率。

2.开发会计类生成式AI，实现个性化财务服务。在基础审计语料库的基础上，融入自有专业或私密的财务数据，并对整合后的数据集进行模型训练，进而开发出适用于各个企业的会计类生成式AI。具体步骤包括：收集并整合自有专业或私密的资料；对关键信息进行标注并对数据进行预处理，以便于后续的模型训练；以预训练的语言模型作为基础，对特定领域的数据进行微调，以提高模型准确性和适应性；基于训练好的模型，搭建一个类ChatGPT软件的对话接口，以实现实时个性化服务；通过数据加密、身份验证、限制对敏感数据的访问和使用等，构建起软件隐私和安全保护机制。此外，定期更新和维护数据集，并通过用户反馈和模型监控来改进软件的性能和准确性。定制化会计类生成式AI的建立，可以为各个企业提供一个适合自身的财务智能助手，满足用户对于财务信息安全以及个性化的需求。

3.创新业务模式和服务领域，推动会计行业进步。会计类生成式AI的建立将颠覆以往的会计处理方式，推动会计行业智能化转型。首先，该系统的智能化能力可以将企业的服务范围拓展至更广泛的领域。相较于传统的财务软件侧重于核算和报告，会计类生成式AI可以为注册会计师提供丰富的行业信息，助力注册会计师更为深入地与客户合作，提供更多战略性的财务咨询、规划和决策支持，为会计行业带来新的利润增长点。其次，会计类生成式AI的集成和互联使得各个环节和系统之间的连接更加紧密，加强了企业间的合作和交流。通过与同行业乃至不同行业技术的合作和交流，有利于产生协同效应，创造出新的商业机会。例如，会计师事务所与金融机构合作，为客户提供更为精准的投资分析和风险评估。最后，会计类生成式AI加速了数据的实时共享和流动，这会迫使落后的企业不断改善业务模式，提高整个会计行业的工作效率和服务质量，推动了整个会计行业的进步。