chatgapt對會計行業(yè)影響

chatgapt對會計行業(yè)影響

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1. 加快決策過程：ChatGPT可以加快會計行業(yè)的決策過程，使會計師可以節(jié)省更多的時間和精力來處理重要的財務(wù)問題。 ChatGPT可以幫助會計師了解客戶的情況，并基于當(dāng)前的市場情況，迅速做出決定，從而提高決策效率。

2. 改進(jìn)財務(wù)自動化：ChatGPT可以改進(jìn)會計行業(yè)的財務(wù)自指毀動化，包括收入和支出的偵測，以及偏差的互動發(fā)現(xiàn)。聊天機器人可以記錄并存儲關(guān)鍵信息，幫助會計師較易地找到更多關(guān)于審計和稅收方面的信息。

3. 增加可視化數(shù)據(jù)：ChatGPT可以為數(shù)百個會計行業(yè)數(shù)據(jù)源分析和整合，提供實時更新的可視化分析工具。在之前的會計實踐中，數(shù)據(jù)分析常常依賴于靜態(tài)的表格數(shù)據(jù)，而ChatGPT可以提供實時的數(shù)據(jù)，能夠更清楚地展示市場發(fā)展變化，以便更好地支持會計決策。

4. 提高客戶端體驗：聊天機器人可以幫助會計師更快地處理和服務(wù)客戶，實現(xiàn)智能服務(wù)，而無需過多的輸入。使用ChatGPT，會計師可以回答客戶的問題，更便捷地處理客戶訴求，進(jìn)而提升客戶體驗。

5. 提高安全性：ChatGPT可以幫助會計師減少人員誤操作的風(fēng)險，使會計工作的安全性大大提高。 ChatGPT可以通過實時監(jiān)測和識別風(fēng)險，從而幫助會計師安全地完成態(tài)腔各項財務(wù)操作。

6. 實現(xiàn)客戶個性化服務(wù)：通過ChatGPT，會計師可以實現(xiàn)客戶個性化的服務(wù)，例如根據(jù)客戶的需求提供專門的稅收或咨詢服務(wù)，幫助客戶做好準(zhǔn)備，節(jié)約時間和成本。

7. 改善報表結(jié)構(gòu)：ChatGPT可以對會計報表、報表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等進(jìn)行研究和分析，幫助會計師制定準(zhǔn)確、有效的報表結(jié)構(gòu)，優(yōu)化會計行業(yè)的報表形式。

8. 改善報表質(zhì)量：通過ChatGPT，財務(wù)報表可以更準(zhǔn)確、及時更新，以滿足會計行業(yè)的高要求。ChatGPT可以在企業(yè)的日常人事管理、稅務(wù)報告、歷史財務(wù)數(shù)據(jù)等方面幫助會計師改善報表質(zhì)量，使財務(wù)報表信息更準(zhǔn)確。

9. 改善信息流動：ChatGPT可以促進(jìn)會計行業(yè)內(nèi)部信息流通，使會計師可以更快更有效地交流、協(xié)作。例如，通過ChatGPT，各方可以共享信息，從而加快財務(wù)信息的流通，方便會計師加工財務(wù)數(shù)據(jù)，有效縮短會計歷程。

10. 提高會計績效：ChatGPT可以讓會計師了解客戶的需求，優(yōu)化會計流程，提升會計績效。會計行業(yè)的信息處理工作量巨大，通過ChatGPT技術(shù)，會計師可以節(jié)約更多的時間來研究客戶的財務(wù)情況，更快地收集、處理和分析客戶信息，大帆逗衫大提高會計績效。

chatgtp和chatbot區(qū)別

很多人對這個可能不懂，其實chatgpt就是度娘的高級形式，舉例：我們有什么不懂的，就會在百度搜索欄里輸入問題，然后就會出現(xiàn)和這個問題相關(guān)的很多內(nèi)容，但這時候看到內(nèi)容很分散很雜，我們需要看好幾個內(nèi)容然后通過大腦總結(jié)形成最終的答案，而chatgpt就是把這些分散的內(nèi)容總結(jié)了一下，不再需要通過我們的大腦總結(jié)，總結(jié)內(nèi)容可以通過語音圖像文字呈現(xiàn)。

人工智能要做這些事件需要有圖像語音視頻動畫等的轉(zhuǎn)換能力，總結(jié)就需要AI芯片算力等，總結(jié)需要有內(nèi)容就需要很大的數(shù)據(jù)庫，這就是chatgpt涉及的各個方向。

chatbot和chatgpt的區(qū)別就是，chatgpt是度娘，問他什么問題都可以回答，但不一定非常細(xì)致，而chatbot是專業(yè)的人工智能，目前的應(yīng)用都是為企業(yè)服務(wù)的，比如你問一個東方財富軟件功能問題，chatgpt不一定能夠回答你，而chatbot就可以回答，主要是因為他們數(shù)據(jù)庫內(nèi)容的問題，chatbot可以做到內(nèi)容的即時跟新，而chatgpt卻不可能，面太廣了，做不到專業(yè)。

內(nèi)容是需要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的，這就涉及到文化政治傾向問題，你放哪些內(nèi)容到數(shù)據(jù)庫，人工智能就會怎么回答你，所以意識形態(tài)的差異就會導(dǎo)致歐美不用我們的產(chǎn)品，我們不用歐美的產(chǎn)品。

chatgpt和chatbot在技術(shù)上是沒有多大區(qū)別，chatbot也可以升級到語音視頻動畫圖像，目前國內(nèi)的chatbot因為是專業(yè)領(lǐng)域，所以都有固定的答案，不需要很強大的AI，最終區(qū)別chatgpt需要更大的數(shù)據(jù)庫和算力，僅此而已！

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全部評論 (4)

最新

陸日升

來自:廣東

贊一個專業(yè)分析

02-11 13:49

回復(fù)

抄牛牛

來自:廣東

最近很多人在爭論AIGC哪個是最正宗的問題，其實答案是沒有爭議的，哪個公司能利用AIGC創(chuàng)造最大的社會價值，哪個公司凳指就正宗的。很顯然，思維要點在于哪人公司可以利用AI打造產(chǎn)業(yè)經(jīng)營模式閉環(huán)的問題。 無疑OPENAI公司是引爆了chatgpt的社會熱點，讓在家誤以為，誰跟open AI公司有關(guān)系，誰最像他誰就有是AI最正宗的公司，是這樣的嗎？也末必吧。 回到剛才講的標(biāo)準(zhǔn)的問題，誰能利用AI打造產(chǎn)業(yè)經(jīng)營閉環(huán)創(chuàng)造最大的社會價值呢？ 我的回答是，昆侖萬維和螢石網(wǎng)絡(luò)，這個文章我主要說的是昆侖萬維。 所以，思路是很清晰了，昆侖萬維打造了適應(yīng)AI產(chǎn)業(yè)經(jīng)營模式的閉環(huán)，能創(chuàng)造最大的社會價值，所以昆侖萬維才最正宗。而不是去比較誰的服務(wù)器誰牛逼，誰模型參數(shù)多誰牛逼。這就像你有小孩經(jīng)常考90分所以你認(rèn)為你兒子將來能當(dāng)總統(tǒng)一樣。大家不要陷入敏粗桐這種思維誤區(qū)。 AI的本質(zhì)是什么，是讓機器變得聰明，讓機器變聰明是為了讓機器能完成更復(fù)雜的工作。哪些行業(yè)的機器在現(xiàn)在的科技水平下能能體現(xiàn)最大的AI+效益的行業(yè)才是好行業(yè)。 所以剛才的問題的等價變換成，哪個行業(yè)能利用AI最快提升生產(chǎn)效率。 無疑，答案還是昆侖萬維和螢石網(wǎng)絡(luò)。 AI+行業(yè)的模式是：數(shù)據(jù)+人+物 所以核心的是，人的平臺+數(shù)的平臺+物的平=流量平臺+大數(shù)據(jù) 人的平臺：騰迅 META 等 物的平臺：物聯(lián)網(wǎng)平臺（小米，螢石網(wǎng)絡(luò)，華為） 數(shù)據(jù)平臺：云服務(wù) 當(dāng)然，最重要的那個要素其實是那個+，是規(guī)模化應(yīng)用場景。 只有規(guī)模化的應(yīng)用場景，真是社會真正需要的。 打造了規(guī)模化應(yīng)用場景的，是昆侖成維，是螢石網(wǎng)絡(luò)（不看好小米橋坦是因為那個+沒有做好） 即便是如日中天的Open AI公司，他想好了他的經(jīng)營模式了嗎？靠回答問題賺錢嗎？ 在考慮這個問題的時侯，我突然明白，為什么昆侖萬維已經(jīng)在這個問題上深思熟慮很久了。因為昆侖萬維在研究天工模型的時侯，也是幾年前了。不像其它友商，趕鴨子上架硬蹭概念的感覺。 想明白了這件事，我們就想明白了很多事情，比如，其實原理模型并不是那么重要，是價值含量最低的要素，所以昆侖萬維很聰明的出來說，我們要開源模型原型。 其實,AIGC也并不是我們想象的那么聰明，AIGC其實是按照我們設(shè)定好的路徑去處理數(shù)據(jù)。 同時，模型也并不見得是參數(shù)越多越智能，而是找到性價比最好的應(yīng)用場景。在沒有找到規(guī)模化的應(yīng)用場景盈利之前，不要說利好GPU什么的話出來。我不會花一萬塊錢的電費問AIGC晚上吃10塊錢的蓋澆飯好呢，還是10塊錢的泡面好呢。 現(xiàn)實就是這樣，很多AI公司都沒有找到能觸發(fā)良性循環(huán)的盈利應(yīng)用場景。所以大批AI公司一直在虧錢，解決不了碎片化應(yīng)用拼成規(guī)模化應(yīng)用的場景問題。 但是，不好意思，昆侖萬維和螢石網(wǎng)絡(luò)解決了這個問題。 他們的打法是同構(gòu)的，都是在垂直細(xì)分里發(fā)力，然后整合成大的應(yīng)用場景。 換句話說，選擇應(yīng)用場景顆粒度的問題，在多大層面打造統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，又在多小細(xì)分層面打造專有模式。統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和專有技術(shù)的組合拿捏平衡，才創(chuàng)造出了獨有的經(jīng)營模式，最富于創(chuàng)新力的經(jīng)營模式閉環(huán)。 螢石網(wǎng)絡(luò)的通用技術(shù)上，我的視頻技術(shù)算法有優(yōu)勢， 我的終端接入量也有優(yōu)勢（雖然還比不上小米），專有技術(shù)上，我在攝像頭里增加AI識別火災(zāi)模塊，識別老人跌到模式，識別魚缸變臟模塊。疊加起來就變成了螢石網(wǎng)絡(luò)獨有的竟?fàn)幜Α?昆侖萬維也是如此，收購歐朋瀏覽器，把頭條模式復(fù)制到歐州非洲，打造元宇宙游戲社區(qū)，打造在線音樂平臺。組合在一起就是有特色的垂直流量矩陣。是未來最有前景的流量平臺。再加上AI賦能，這本身就是天然成熟的應(yīng)用場景，AI天然就能直接賦能的。 所以，核心還是經(jīng)營模式的問題，能贏利且能良性循環(huán)迭代的經(jīng)營模式閉環(huán)才最重要。新時代的大樹總是從小樹苗開始的，如果你僅僅因為他小認(rèn)為他沒有實力這個錯誤就太大了。比如，昆侖萬維的模型參數(shù)確實沒有 openAI公司的多，但確實昆侖萬維已經(jīng)把AI技術(shù)用在游戲研發(fā)當(dāng)中，確實又降了很多成本了。確實腳踏實地的接地氣了。 所以我認(rèn)為，我對AIGC的理解還算到位的，純邏輯推導(dǎo)來說。 轉(zhuǎn)錢的格律詩

02-11 12:11

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2

慢慢掙錢1314 其實不管是投入還是成果，百度阿里字節(jié)華為騰訊都是國內(nèi)的龍頭，人工智能最重要的是算法，應(yīng)用需要軟件配合，百度阿里騰訊字節(jié)會發(fā)展很快，因為他們有現(xiàn)成的平臺，用戶基礎(chǔ)好，最終聯(lián)網(wǎng)萬物智能大概率需要華為的鴻蒙系統(tǒng)，這是產(chǎn)業(yè)升級，子系統(tǒng)會誕生很多偉大的公司，專業(yè)的事還得專業(yè)的公司做

股友vU49YJ

來自:天津

02-11 11:05

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寫評論 ...

ChatGPT容易取代哪些崗位？

ChatGPT 可能會取代好畝部分低技能崗位，比如客服、翻譯、文案編輯等，使得這些崗位由ChatGPT來執(zhí)行。

例如，使用ChatGPT可以更快速地處理客戶服務(wù)上的問題，同時也可以提供及時、準(zhǔn)確的答復(fù)，縮短客戶解決問題的時間。

此外，ChatGPT還可以幫助項目管理，如分配任務(wù)和檢查完成情況，并能夠及時識別風(fēng)險，提高項目管理的效率。

另外，ChatGPT也可以取代部分視覺處理任務(wù)，比如圖像識別和語音識別等，從而提高工作的效率。

由于ChatGPT具有高效的源語言和目標(biāo)語言的文本理解功能，能夠處理一定量的任務(wù)要求，因此，友御森通過大量低成本的計算能力支持，ChatGPT 將會取代低技能崗位，而不會取拆鎮(zhèn)代高技能崗位，如研究人員、工程師等。 它也可以作為輔助處理和優(yōu)化工作流程，幫助企業(yè)和管理者實現(xiàn)更高效的運營管理。

chatgpt會取代搜索引擎嗎

目前形態(tài)的chatGPT還不能取代搜索引擎。以ChatGPT的技術(shù)路線為主體框架，再吸納其它對話系統(tǒng)采用的一些現(xiàn)成的技術(shù)手段，來對ChatGPT進(jìn)行改造，從技術(shù)角度來看握饑棚，除了成本問題外的前兩個技術(shù)問題，目前看是可以得到很好地解決。我段則們只需要在ChatGPT的基礎(chǔ)上，引入sparrow系統(tǒng)以下能力：基于retrieval結(jié)果的生成結(jié)果證據(jù)展示，以及引入LaMDA系統(tǒng)的對于新知識采取retrieval模式，那么前面提到的新知識的及時引入，以及生成內(nèi)容可信性驗證，基本就不是什么大問題。

為什么說目前形態(tài)的chatGPT還不能取代搜索引擎呢？主要有三點原因：首先，對于不少知識類型的問題，chatGPT會給出看上去很有道理，但是事實上是錯誤答案的內(nèi)容（參考上圖的例子（from@GordonLee）,ChatGPT的回答看著胸有成竹，像我這么沒文化的基本看了就信了它，回頭查了下這首詞里竟然沒這兩句），考慮到對于很多問題它又能回答得很肢鄭好，這將會給用戶造成困擾：如果我對我提的問題確實不知道正確答案，那我是該相信ChatGPT的結(jié)果還是不該相信呢？此時你是無法作出判斷的。這個問題可能是比較要命的。

其次，ChatGPT目前這種基于GPT大模型基礎(chǔ)上進(jìn)一步增加標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模式，對于LLM模型吸納新知識是非常不友好的。新知識總是在不斷出現(xiàn)，而出現(xiàn)一些新知識就去重新預(yù)訓(xùn)練GPT模型是不現(xiàn)實的，無論是訓(xùn)練時間成本還是金錢成本，都不可接受。如果對于新知識采取Fine-tune的模式，看上去可行且成本相對較低，但是很容易產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的引入導(dǎo)致對原有知識的災(zāi)難遺忘問題，尤其是短周期的頻繁fine-tune，會使這個問題更為嚴(yán)重。所以如何近乎實時地將新知識融入LLM是個非常有挑戰(zhàn)性的問題。

其三，ChatGPT或GPT4的訓(xùn)練成本以及在線推理成本太高，導(dǎo)致如果面向真實搜索引擎的以億記的用戶請求，假設(shè)繼續(xù)采取免費策略，OpenAI無法承受，但是如果采取收費策略，又會極大減少用戶基數(shù)，是否收費是個兩難決策，當(dāng)然如果訓(xùn)練成本能夠大幅下降，則兩難自解。以上這三個原因，導(dǎo)致目前ChatGPT應(yīng)該還無法取代傳統(tǒng)搜索引擎。

分享文章：智能聊天部署成本預(yù)估 ChatGPT部署
網(wǎng)站網(wǎng)址：http://www.chinadenli.net/article26/ddpcijg.html

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