當一個客戶遇到一個問題，它們可能會用到很多工具、網(wǎng)站、文檔、設備以及應用去解決問題，這就是用戶需求痛點。
目前很多企業(yè)在嘗試整合AI、機器人技術(shù)，為客戶、企業(yè)內(nèi)部人員提供大數(shù)據(jù)、知識庫中整合起來的一體化信息服務，以此來針對性解決問題。
傳統(tǒng)財稅領域也正在感受人工智能和機器學習對其日常工作的改變。智能財稅服務平臺的出現(xiàn)，為傳統(tǒng)財稅帶去了更大的方便與效率，可以說，在很多層面，財務和審計都是人工智能能夠發(fā)揮作用的典型代表。
財稅審計行業(yè)的特點是有很多結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)，這就為機器學習提供了非常大的便利。未來，傳統(tǒng)行業(yè)的會計師、稅務師將需要提升自己的業(yè)務技能，保證自己的能力走在前列，并且開發(fā)更多的增值服務。因為基礎的數(shù)據(jù)錄入、轉(zhuǎn)錄和翻譯等工作將會被智能化的系統(tǒng)所取代。
當然，這個行業(yè)被人工智能改變主要體現(xiàn)在，將會有更多的工作模式的創(chuàng)新和更有價值的服務，同時入行門檻也將會被改變。從前一位會計師通過計算器、表格、軟件去處理數(shù)據(jù)和報告，用網(wǎng)絡進行搜索，但未來隨著這些工作的效率大幅提升，對會計師的要求將會史無前例的高。話雖如此，這個行業(yè)中“人”的因素并沒有消失，會計師將通過人工智能這樣的技術(shù)為他們的客戶提供更有價值的增值服務，換句話說，我們完全可以相信智能財稅服務平臺在財稅審計這樣的服務行業(yè)會創(chuàng)造更多的機會和需求。
人工智能和機器學習技術(shù)發(fā)展的十分迅速，但目前機器學習的應用案例明顯多于神經(jīng)網(wǎng)絡的應用，主要因為發(fā)展成百上千節(jié)點的高端神經(jīng)網(wǎng)絡的時間和成本很高。
相比而言，一個基礎的機器學習算法可以應用在不同的輸出模型中。 輸出量越大，機器會變得更聰明更準確。比如，用算法去識別會計單據(jù)和稅務表格中的變量數(shù)據(jù)，并且將數(shù)據(jù)傳輸?shù)搅硗庖环菸募蛘吆弦?guī)表格中看起來是非常合理的應用。其中最重要的是有大量的輸入數(shù)據(jù)。
智能財稅服務平臺基于人工智能技術(shù)的解決方案，重新定義了傳統(tǒng)財稅如何利用云技術(shù)發(fā)展業(yè)務。神經(jīng)網(wǎng)絡在財稅和審計領域的應用也有很多設想，未來的智能財稅服務平臺或許可以嘗試下這種可能性。
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