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天天微頭條丨真可怕啊,一個插件基本做了財務大部分工作

AI能有多可怕?

盡管現在很多人認為,人工智能會取代白領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的角度來看,其實人工智能大有取代這一行業的趨勢。


(資料圖)

可能僅僅一個插件,就能讓幾乎所有金融學、會計學的學生失業,讓苦讀CFA、CPA的職場人失去奮斗的目標。

現在,有人發現,一個名為Code Interpreter的ChatGPT插件,可以將用戶上傳的文件提取數據,然后通過Python來理解和分析其中的數據。

聽起來這并不復雜對不對?但這卻基本上就是全球的財務工作者的所有工作。如果加上標準的格式,例如財務報表的格式,用數據填充這些表格,再加上分析,那么,Code Interpreter就可以取代大部分財務工作。未來,公司不用花大價錢聘請專業的財務工作者,Code Interpreter分析一份文件所需的成本可能只要0.1美元。

其實,會計師們已經使用AI技術很多年。但大規模語言模型、生成式AI還沒有滲透到這一行業之中。但如今,隨著ChatGPT的問世,這一情況出現了變化。

Code Interpreter是怎么進行財務分析的呢?

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行識別和整理。

Code Interpreter意識到這個CSV文件是一個總賬

它對數據進行分類,并準備好讓用戶在大約10秒內向它提問,與之相比,如果要拿到同樣的結果,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據后,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險檢查,比如說,如果有一周的交易量出現異常,會向用戶發出提醒。Code Interpreter完成這一切也只需要大約10秒時間,遠遠快于專業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報表,向用戶提供重要財務比率。

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

但是,有一點是Code Interpreter做不到的,就是人們在錄入數據的時候,如果不按照規范錄入,而只是按照自己習慣的方式錄入的話,人工智能可能會不明白數據的含義,從而給出錯誤的結論。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行修改。

此外,如果讓插件分析的文件數越來越多,插件就會顯得吃力,錯誤也會越來越多。因此,據現在的用戶總結來看,這一插件能夠完成大約90%的財務工作,剩下10%依然需要人工。只不過,這10%已經不像是會計或者金融分析師的工作,更像是數據工程師的工作。

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10億美元來構建“Claude-Next”,這將比GPT-4強大10倍,而根據業內人士的分析,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,可能包括財務工作在內的所有白領工作都將會被顛覆。

風險提示及免責條款 市場有風險,投資需謹慎。本文不構成個人投資建議,也未考慮到個別用戶特殊的投資目標、財務狀況或需要。用戶應考慮本文中的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資,責任自負。

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