【MBAChina网讯】陈亚盛，厦门大学会计系教授、博士生导师、加拿大注册会计师(CPA)、英国皇家特许管理会计师(ACMA)、全球特许管理会 计师(CGMA)，获加拿大毅伟商学院博士学位。目前从事将神经会计学与人工智能结合的研究，运用“眼动跟踪”(Eye- tracking)、“磁共振脑扫描”(fMRI)、知识图谱和深度学习技术设计促进企业创新的管理控制系统，专注于 解决中国企业从“中国制造”到“中国创造”转型过程中遇到的挑战。

2018年12月16日，厦门大学会计学科名家论坛之十二在管理学院嘉二201教室如期举行。本次论坛有幸邀请到了管理学院陈亚盛教授，为我们2018级非全日制MPAcc同学带来《人工智能时代的会计：挑战与机遇》的精彩讲座。

陈亚盛教授在讲座伊始对会计在人工智能时代所面临的挑战和机遇进行了讨论，指出人工智能究竟是挑战或者是机遇，取决于我们是否能理解人工智能系统的运行机制和是否能掌握在会计业务中构建人工智能系统的技能。并提出获得驾驭人工智能所需技能的“三步学习法”：

第一步，了解人工智能的基本理论和运行机制。机器学习是目前创建人工智能的一种主要方法，可以分为无监督式学习、监督式学习以及强化学习。它们都各有各的特点。无监督式学习没有任何标准答案可以学习，只能通过观察数据来发现数据内在的规律和结构，常见的无监督式学习算法为K-均值。例如，在金融犯罪案件中，可以运用无监督学习方式，在无规律的数据中准确寻找出异常账户。陈教授又以K-近邻、支持向量机、人工神经网络、决策树、卷积神经网络和循环神经网络等算法为例展示了监督式学习。并通过计算机根据奖励函数战胜AlphaGo Lee和AlphaGo Master的例子生动地介绍了强化学习。

第二步，掌握一种机器学习的编程语言。陈教授向大家推荐了Python入门学习的书籍，便于同学们的学习。

第三步，亲手设计一个会计人工智能算法。陈教授向我们展示了如何通过算法使计算机在1秒内学会“有借必有贷，借贷必相等”的复式记账原则，以及如何让计算机从成本计算“小白”秒变为“专家”，更加深刻地让我们感受到人工智能应用于会计领域的远大前景。

同时，陈教授的博士生许欣向我们展示了，运用于半成品加工的决策以及识别客户盈利能力的python语言机器学习编程应用，其准确度高达78%以上。如果可以有效设计和使用该语言的强大功能，相信能为企业带来不少的经济收益，同时有利于企业战略规划的制定。

讲座尾声，陈教授针对机器学习在审计领域的运用与同学们展开了讨论。对于审计师和人工智能如何分工的问题，同学们各抒己见。陈教授指出机器学习很可能对于审计的抽样工作，独立性，审计流程以及审计准则带来不同程度的影响。

对于会计人员来说，人工智能既是挑战又是机遇。正是由于会计工作的性质，企业中的财务数据是最为完善和系统的，因此会计人员很可能将成为企业中最先使用机器学习的员工。人工智能的普及将提高人们的工作效率，优化企业的运作流程，同时会带来一个全新的时代和生活方式。在科技日益进步的时代，唯一不变的就是变化。因此，作为会计人员的我们，如果想要跟上人工智能时代，那么就需要主动顺应时代发展的需要，积极培养自己的跨学科复合能力。