AI能有多可怕?
(資料圖)
盡管現(xiàn)在很多人認(rèn)為,人工智能會取代白領(lǐng)工作的觀點不過是夸張罷了。但如今,如果我們單純從會計行業(yè)的角度來看,其實人工智能大有取代這一行業(yè)的趨勢。
可能僅僅一個插件,就能讓幾乎所有金融學(xué)、會計學(xué)的學(xué)生失業(yè),讓苦讀CFA、CPA的職場人失去奮斗的目標(biāo)。
現(xiàn)在,有人發(fā)現(xiàn),一個名為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)雜對不對?但這卻基本上就是全球的財務(wù)工作者的所有工作。如果加上標(biāo)準(zhǔn)的格式,例如財務(wù)報表的格式,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務(wù)工作。未來,公司不用花大價錢聘請專業(yè)的財務(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,會計師們已經(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,插件很快意識到這是一個總賬,然后編寫了五個代碼塊進(jìn)行識別和整理。
Code Interpreter意識到這個CSV文件是一個總賬
它對數(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,會計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。插件同時還會做一些簡單的風(fēng)險檢查,比如說,如果有一周的交易量出現(xiàn)異常,會向用戶發(fā)出提醒。Code Interpreter完成這一切也只需要大約10秒時間,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還能夠迅速通過對比三張財務(wù)報表,向用戶提供重要財務(wù)比率。
這是用戶要求Code Interpreter計算衡量公司流動性的重要比率速動比率時,插件對用戶的回應(yīng)
但是,有一點是Code Interpreter做不到的,就是人們在錄入數(shù)據(jù)的時候,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,人工智能可能會不明白數(shù)據(jù)的含義,從而給出錯誤的結(jié)論。但如果用戶向插件指出錯誤,插件能夠立刻意識到問題所在并進(jìn)行修改。
此外,如果讓插件分析的文件數(shù)越來越多,插件就會顯得吃力,錯誤也會越來越多。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)不像是會計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的最大競爭對手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,這一新的平臺性能可能比GPT-4提高了50倍。
如果這不是噱頭,而是事實,可能包括財務(wù)工作在內(nèi)的所有白領(lǐng)工作都將會被顛覆。
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