众所周知，会计业、金融业总是和“数据”打交道。而人工智能的优点之一，即是可以剔除种种情绪因素滋扰，严酷凭证规则，高效处置惩罚种种商业“大数据”，为人类决议提供可靠依据。
那么，在会计金融领域，人工智能会比人类更善于生意吗 ？我们可以信托机械人给出的投资建议吗 ？通过机械学习来剖析公司相关的推文会获得哪些有价值的发明 ？会计金融遇上AI以来，已经爆发了许多我们意想不到的转变，伟易博会计系卢海教授对此举行了相关研究。
机械人接手会计和金融营业，
体现十分亮眼
克日，中共中央、国务院印发《法治政府建设实验纲要(2021-2025年)》，要求实时跟进研究数字经济、互联网金融、人工智能、大数据、云盘算等相关执法制度，抓紧补齐短板，以良法善治包管新业态新模式康健生长。
“在规则日益完善的同时，我们也可以看到人工智能等新手艺正成为金融业厘革的新实力，行业正在加速智能化程序。究其缘故原由，人工智能是通过研究处置惩罚文本、视觉、视频等信息资助人类作出相关决议，而会计和金融实质是商业语言，通过处置惩罚商业信息，总结所有的经济主体信息，向外部的投资者报告，内部则用信息举行决议。因此两个领域相撞是一定的。”卢海教授以为。
近年来，有关人工智能和机械学习在会计和金融领域的研究和应用有指数级的增添。
卢海以为，在会计领域，人工智能可助力财务展望与财报明确。已有大宗的文章接纳深度学习和机械学习对自然语言处置惩罚的要领、对财务报表的文本举行了剖析，并举行一系列的预算，包括财务造假、公司未来的投资和政策、信用危害、休业、信用评级下降、电话聚会文本等。同时，研究发明机械学习在结构数据上具有非线性的特点，因此可以对差别的大数据，差别的领域中的数据使用机械学习的要领举行处置惩罚，实现对财务的剖析。
尚有审计�；峒剖挛袼嵴攵运械哪瓯ê突峒菩畔⒕傩猩蠹�。有研究发明接纳人脸识别手艺可以怀抱公司首席财务官的信托度，关于值得信托的首席财务官所在企业，审计师愿意镌汰收取审计费。另外，审计历程经常需要对当事人举行访谈。由于审计凭证事情时间收费，访谈会导致较高的人力本钱。研究发明用虚拟人（机械人）举行访谈不会影响访谈体现，可以节约一定本钱。别的，可使用无人机拍摄牛、羊等畜牧的照片，再通过图像处置惩罚软件盘算头数，可以降低时间和过失率，显著提高审计的效率。
尚有人机交互。美联社从2014年最先用机械人誊写公司盈余报告，发明生意量和流动性有所增添。研究也发明，解读财务信息和投资决议时，投资者更信托匿名机械人投顾，并且信托的水平与信息的重漂后有关系。也有研究发明在机械决议贷款决议的基础上，人的干预可以进一步降低信用危害。类似的人机交互在会计领域中有很主要的应用远景。
在金融领域，人工智能可以助力谋划或投资展望。譬如要考察大型连锁店的谋划情形，通过停车场的卫星图片，看停车场有几多车，可以在公司财务报表宣布之前剖析公司真正的谋划体现，资助举行投资决议。还可以将非线性的机械学习要领应用于选出企业董事，或更好地展望资产的危害回报和债券回报等谋划决议。
尚有公司治理和资产定价。通过展望公司真正的体现，可以有用镌汰使用财务报表举行投契操作的空间，镌汰治理者的投契行为�；笛白罱谧什鄣囊蜃友≡穹矫嬉灿行碌挠τ�。
尚有文本和视频剖析。专利文天职析可以展现立异类型与果真上市的关系，哪些立异类型对金融最有价值。应用自然语言剖析处置惩罚电话聚会纪录也可以资助评估公司的文化。视频剖析可资助风投决议，等等。
用机械学习研究公司相关Twitter推文，
获得有价值发明
卢海教授在社交媒体信息处置惩罚领域应用机械学习，针对公司、高管和社会责任披露举行了研究。
研究以标普1500家公司在2012至2016年宣布的推特（Twitter）推文作为样本举行研究，发明岂论事务是正面或负面，公司在推特上推送财务相关信息都和事务的主要性有关；公司财务推文包括外部链接（URL）的概率随着事务的主要性而增添。
公司高管在社交媒体上的推送在资源市场当中是很是主要的事务。研究关注公司推文的目的以及其对资源市场的影响，发明2013年美国证券生意委员会（SEC）宣布报告后，高诉讼危害的企业高管更少加入推特；高管的推送行为和公司的时间和内容基本一致，同时和时间内容有关；市场对公司和高管的推文都有显著反应，但对高管的推文，特殊是财务相关的推文，反应更显着；当高管的推文和公司推文更相似时，市场反应更显着。这一效果说明市场对高管推文的反应并不是由于新的信息内容，而是它镌汰了不确定性，增添了披露的信息可靠性。
研究还发明，企业社会责任（CSR）体现一样平常的公司更多推送CSR相关的推文，且推文较短，多接纳被动式和较量极端的文字；加入推特后，CSR体现好的公司相比体现差的公司，机构持有量下降，生意价差和股票波动性上升。
人工智能在会计金融领域
应用远景辽阔
卢海体现，可以通过人工智能助力可一连高质量的企业生长，解决情形、社会和治理（ESG）问题。现在企业普遍使用人工智能增添商业利润，但同时也应关注怎样用机械学习的要领资助公司更好地治理，例如选择更适合的董事、实现更好的员工福利和降低危害清静性。
通过野外研究和大数据剖析（譬如机械学习）团结明确机制�；笛案龉赜谏缁嵴飨蟆⒅卫碚飨蟮慕崧�，资助做出更好的展望，可是其背后的运行机制，结论是否可靠，还需要回到最基本的野外研究。就像人工智能研究者一直在探讨人的大脑是怎样思索的，若是我们可以把野外研究和大数据的剖析团结在一起，人工智能在会计金融甚至治理等学科的应用前途会可能越发辽阔，影响会越发深远。
（本文凭证卢海教授在2021智源大会上的讲话整理）
卢海，伟易博和加拿大多伦多大学罗特曼治理学院会计学教授。美国南加州大学工商治理博士。研究领域涉及资源市场羁系、证券估值、公司治理和金融剖析等。研究效果获海内各大媒体和外洋华尔街日报，美国证监会，加拿大投资工业羁系组织等媒体和羁系机构关注。现为国际会计学术期刊 《今世会计研究》 编辑。2015年至2017年，在新加坡治理大学担当全职教授和副院长，并在2015年至2016年担当北美中国会计学教授协会会长。
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