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| 本文作者：李晓利 | 2017-07-30 21:33 |
除了法律和医学领域，AI将如何帮助到会计师群体呢？从个人角度来说，会计师在日常工作中任务繁多，有很多实际需求得不到解决；从行业角度来看，目前会计行业从业人数已达饱和，但比较缺乏高级专业人才，对于很多企业来说，想要从会计师那边得到专业的商业咨询比较困难，而这直接影响到相关企业得到正确的、符合法律法规的财务报告。
那么AI将如何帮助解决这个问题。
目前AI相关公司通过大量的训练来帮助解决这些问题。但值得注意的是，企业仍然需要会计师来对执行结果进行“把关”筛选，因此它只会更好地服务人类，而不是取代会计师的工作。如果相关技术能够一直发展完善并得到用户的认可及使用，它将为用户节省大量的时间和金钱。
那么，人工智能系统如何与会计师及企业进行交互？——聊天机器人。
聊天机器人变得越来越普遍，用户可以通过其进行自然语言查询，或者通过语音识别组件与之交谈，查询处理器连接到人工智能，然后人工智能连接到企业的数据库以及互联网，为用户带来丰富的专业信息。这些通常有多个组件用于语音输入、自然语言处理、了解各种业务领域的专业知识，以及多种呈现结果的方式。
在使用过程中，有一些聊天机器人以失败告终，比如微软的Twitter聊天机器人，很快就变成了一个“种族主义者”。不过，据雷锋网了解，目前已经开始看到一些成功案例，比如Sage的Pegg或荷兰航空公司的Messenger机器人。此外，像Alexa、Siri和Allo这样的通用机器人也变得相当智能，还有一些非常棒的工具包，比如Amazon Lex，它可以用来开发聊天机器人，因此对于越来越多的开发人员来说，这将变得非常容易。
近日，在杭州举行的2017“法律+科技”领军者国际峰会上，最高人民法院司法改革办公室规划处处长何帆表示，中国法院一直在努力地把人工智能引入办案系统。
何帆说：“人工智能对法院未来的模式会有很多的改变，比如它改变了法官的判断和决策的模式，过去法官根据自己在庭上的所看所想，以及他对法律的理解就可以做判断，但是现在可能需要用人工智能软件进行推演。此外，人工智能对我们的诉讼流程发生一些改变，随着人工智能的推进，未来可能要制定一部互联网的诉讼法。”
目前，“AI办案”的一种理想呈现模式是上海刑事案件智能辅助办案系统，简称206工程。该系统将公安局、检察院、法院的所有数据办案系统打通，以人工智能在过去海量证据规则和法律规则的吸收基础之上，对办案人员进行提醒，重构刑事案件的办案流程。自5月3日在25个试点单位上线以来，“206”试运行已满两个月。“206”在对上海几万份刑事案件的卷宗、文书数据进行学习后，这个以大数据、云计算和人工智能为技术内核的“小婴儿”，已经具备了初步的证据信息抓取、校验和逻辑分析能力。
以往，大部分公司都会专门聘请网络安全专家来解决这些问题，但面对日益渐多且复杂的软件程序，很多专家也显得力不从心。而近日，微软发布了一个“AI安全风险检测”工具，可以即时、高效地解决这些问题，保护系统免受攻击。
该工具借助了云的功能，在内部扩展了当前的测试协议，为开发人员提供可能错过的解决问题的方法。据微软称，如果软件有任何问题，企业可以通过该工具来主动处理并做好应急准备。
微软研究员David Molnar所领导的团队开发了这套风险检测工具。Molnar表示，风险检测服务可以作为辅助手段，帮助开发人员借助人工智能来查找安全问题，当查找出漏洞之后，开发人员可以使用其它工具来修复漏洞、降低风险或探索其它解决方案。
雷锋网了解到，微软安全风险检测服务的特别之处在于它能发现可能触发崩溃并引发安全隐患的因素。每次运行时，它都会重点关注最为关键的区域，以寻找其它未采用智能方法的工具可能会忽视的漏洞。
Molnar表示，这套工具非常适合独立开发软件、修改现成软件或使用开源产品许可证的企业。
DocuSign公司是一家帮助用户以电子方式而不再以纸笔方式签署文件的公司。他们参加了2016年秋季发布的Windows版风险检测服务的小范围试用。DocuSign软件安全高级总监John Heasman表示，这套工具帮助他们识别出了其它方式可能无法发现的潜在错误。
据外媒报道， 以色列实时分析和异常检测的大数据创业公司Anodot目前正在使用先进的机器学习算法来克服人类在数据分析方面的限制。 人工智能可以通过分析所有数据提出更多的答案，而Anodot认为没有将机器学习整合到数据分析中的电子商务公司将会出现亏损。
Anodot营销副总裁Rebecca Herson解释了这个领域对人工智能的需求：“因为有这么多的数据被生成，人类无法浏览所有数据。有时，当我们为企业分析历史数据时，他们会无法辨别出数据，并且不知道从哪里找到数据。很明显，企业知道一旦服务器崩溃后，他们很难找到所有数据。”
这不仅仅关乎销量下降，还有产品供应中断和客户满意度等数据。在许多案例的研究中，Anodot发现其机器学习软件发现的异常值的80％是负面因素，而不是积极的机会。这些公司因为没有意识到具体问题而出现亏损。Anodot正在使用无人监督的人工智能，它可以通过深度学习自主地找到新的方式来分类和理解数据。
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