人工智能工具正在改变金融工作的重心。人类角色的重要性虽会以不同程度发生改变，但依然举足轻重。

根据思爱普（SAP）洞察部门委托进行的研究，在五个关键的金融学科领域，人工智能工具已具备超越人类能力的实力。

该研究对财务职能中常用的典型业务流程进行了考察，并确定了人工智能在以下五个方面对工作产生最大程度重塑的领域：会计、数据管理、规划与战略、控制以及分析。

人工智能工具主要通过自动化流程和提高效率来实现这些成果。例如，人工智能工具能够快速分析大量数据，并且比人类更迅速地发现数据中的差异。它们可以识别趋势并进行预测，还能利用预测分析实现预算流程的自动化。

目前，其他一些领域受到的影响较小，例如批判性思维与伦理道德、有效沟通、问题解决以及领域知识/学习的积累。人工智能工具（目前）缺乏伦理推理能力，也缺乏直觉和创造性技能。这限制了它们解决复杂问题的能力，但它们仍能为决策提供更好的支持。

该研究揭示了人类技能在哪些方面仍然不可或缺。同时，它也展示了人工智能工具最终将接管人类目前所执行任务的一些领域，例如在管理资本时改进投资管理和资产估值。人工智能将带来新的需求或任务，同时也会改变金融工作的侧重点。

深入观察面临最大变革的五个学科领域，可以发现人工智能存在一些共性的优势与不足，同时也展现出一些独特的特点。

1. 会计：交易自动化，改善现金流

在会计领域，人工智能工具通过自动化交易流程，在提升效率、减少错误以及更快处理交易方面优于人类。它们可以进行持续的交易监控，确保准确的现金流管理，还能在极少人工干预的情况下进行税务会计处理，实现实时税务合规与报告。

人工智能系统对实施、维护和控制提出了新的要求，但人类工作的重点正转向战略与合规，而非交易记录的保存。数据录入的需求正在减少。人类需要运用技能来监督合规情况、做出伦理决策以及进行战略财务管理。

2. 数据管理技能：速度与精度

同样，卓越的处理速度和精度意味着人工智能工具正在革新数据管理领域。这些工具支持实时数据检索与处理，和会计领域一样，极大地减少了对人工数据录入的需求。

然而，数据的解读，尤其是为商业战略提供信息方面，仍由人类来处理更为合适。人工智能的能力将引发对开发和管理人工智能数据管理系统的新需求。与此同时，人类在工作中需要运用更多的数据监督、分析和决策技能。

3. 规划与战略：更好的预测

人工智能工具卓越的数据处理能力使其能够识别趋势并做出更好的预测，更准确地预测未来事件——尽管仅限于定量数据。它们可以整合各种数据源，以实现更全面的风险管理，还能利用预测分析实现预算流程的自动化。

然而，人类在战略思维方面仍然更胜一筹，直觉和经验依然重要。此外，人类必须创建输入内容并为情景建模和战略制定设定参数。因此，人类的职责将更多地转向解读人工智能生成的预测，并制定战略应对措施。

4. 控制：发现差异

哪一项与其他项不匹配？人工智能工具能够比人类更快地发现数据中的差异，然后提出修复建议。它们可以制定准确、合理的预算。还能进行实时监控，控制参数并识别计划偏差。

人类仍然需要进行更高级的分析，以解读人工智能生成的发现结果，并根据这些结果采取纠正措施。他们无需再监控账户余额和公司账目，但需要监控人工智能系统。换句话说，人类的监督仍然至关重要。

5. 分析：洞察与建模

人工智能工具擅长快速综合和分析大量数据。它们可以通过先进的数据建模技术提供见解，并通过基于数据的建议支持决策。

人类的工作正转向对人工智能生成的建议进行批判性评估，例如事实核查。而且，实施这些建议需要人类，而非人工智能工具来提供洞察。随着技术变得更加强大，人类也将更加关注人工智能模型的训练与开发。

人工智能将影响每一个金融学科

人工智能工具正在渗透到金融领域的各个方面，但它们改变的是人类的角色与职责，而非将其取代。这些工具的自动化能力减少了对数据录入和报告生成等任务的需求，但使用人工智能也创造了新的任务，例如对所有人工智能数据进行监督和分析，这就需要人类运用卓越的批判性和战略性思维技能。

目前，人工智能工具在几个方面远不及人类的能力。它们无法进行伦理推理。它们可以进行事实分析，但无法分辨是非。它们可以处理常规沟通，但无法应对复杂或战略性的沟通。它们缺乏同理心和直觉，这限制了它们与人类（如客户）互动的能力。

人工智能正在重塑金融领域。但它对每个领域人类工作的改变程度各不相同。

这并不意味着在需要人类判断的学科中人工智能没有用武之地，尽管在可预见的未来，这些领域的工作岗位将继续保持与现在相似的状态。人工智能可以自动化常规任务，提高速度和准确性，并为有效解决问题提供分析支持。

最终，人工智能与人类技能提升的结合，有助于采用这些技术的企业在金融领域的各个方面做出更快、更明智的商业决策。

内容参考：SAP 《Five ways that AI is changing finance》