AI能有多可怕？

(資料圖)

盡管現(xiàn)在很多人認(rèn)為，人工智能會(huì)取代白領(lǐng)工作的觀點(diǎn)不過是夸張罷了。但如今，如果我們單純從會(huì)計(jì)行業(yè)的角度來看，其實(shí)人工智能大有取代這一行業(yè)的趨勢(shì)。

可能僅僅一個(gè)插件，就能讓幾乎所有金融學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)的學(xué)生失業(yè)，讓苦讀CFA、CPA的職場(chǎng)人失去奮斗的目標(biāo)。

現(xiàn)在，有人發(fā)現(xiàn)，一個(gè)名為Code Interpreter的ChatGPT插件，可以將用戶上傳的文件提取數(shù)據(jù)，然后通過Python來理解和分析其中的數(shù)據(jù)。

聽起來這并不復(fù)雜對(duì)不對(duì)？但這卻基本上就是全球的財(cái)務(wù)工作者的所有工作。如果加上標(biāo)準(zhǔn)的格式，例如財(cái)務(wù)報(bào)表的格式，用數(shù)據(jù)填充這些表格，再加上分析，那么，Code Interpreter就可以取代大部分財(cái)務(wù)工作。未來，公司不用花大價(jià)錢聘請(qǐng)專業(yè)的財(cái)務(wù)工作者，Code Interpreter分析一份文件所需的成本可能只要0.1美元。

其實(shí)，會(huì)計(jì)師們已經(jīng)使用AI技術(shù)很多年。但大規(guī)模語言模型、生成式AI還沒有滲透到這一行業(yè)之中。但如今，隨著ChatGPT的問世，這一情況出現(xiàn)了變化。

Code Interpreter是怎么進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的呢？

有用戶嘗試將一家公司的總賬目上傳到Code Interpreter插件中，插件很快意識(shí)到這是一個(gè)總賬，然后編寫了五個(gè)代碼塊進(jìn)行識(shí)別和整理。

Code Interpreter意識(shí)到這個(gè)CSV文件是一個(gè)總賬

它對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并準(zhǔn)備好讓用戶在大約10秒內(nèi)向它提問，與之相比，如果要拿到同樣的結(jié)果，會(huì)計(jì)師最快也需要一整天的工作才能完成。

用戶可以在插件整理完總賬數(shù)據(jù)后，要求這一插件做一些圖表，例如每周交易量等。插件同時(shí)還會(huì)做一些簡單的風(fēng)險(xiǎn)檢查，比如說，如果有一周的交易量出現(xiàn)異常，會(huì)向用戶發(fā)出提醒。Code Interpreter完成這一切也只需要大約10秒時(shí)間，遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于專業(yè)金融人士的工作速度。

這是Code Interpreter生成的每周交易量圖表

這還不是最酷炫的。

Code Interpreter還能夠迅速通過對(duì)比三張財(cái)務(wù)報(bào)表，向用戶提供重要財(cái)務(wù)比率。

這是用戶要求Code Interpreter計(jì)算衡量公司流動(dòng)性的重要比率速動(dòng)比率時(shí)，插件對(duì)用戶的回應(yīng)

但是，有一點(diǎn)是Code Interpreter做不到的，就是人們?cè)阡浫霐?shù)據(jù)的時(shí)候，如果不按照規(guī)范錄入，而只是按照自己習(xí)慣的方式錄入的話，人工智能可能會(huì)不明白數(shù)據(jù)的含義，從而給出錯(cuò)誤的結(jié)論。但如果用戶向插件指出錯(cuò)誤，插件能夠立刻意識(shí)到問題所在并進(jìn)行修改。

此外，如果讓插件分析的文件數(shù)越來越多，插件就會(huì)顯得吃力，錯(cuò)誤也會(huì)越來越多。因此，據(jù)現(xiàn)在的用戶總結(jié)來看，這一插件能夠完成大約90%的財(cái)務(wù)工作，剩下10%依然需要人工。只不過，這10%已經(jīng)不像是會(huì)計(jì)或者金融分析師的工作，更像是數(shù)據(jù)工程師的工作。

在最近的AI大潮中被人們忽視的一條消息是，OpenAI的最大競(jìng)爭對(duì)手Anthropic在今年4月宣布，它需要10億美元來構(gòu)建“Claude-Next”，這將比GPT-4強(qiáng)大10倍，而根據(jù)業(yè)內(nèi)人士的分析，這一新的平臺(tái)性能可能比GPT-4提高了50倍。

如果這不是噱頭，而是事實(shí)，可能包括財(cái)務(wù)工作在內(nèi)的所有白領(lǐng)工作都將會(huì)被顛覆。

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