摘要：人工智能区块链哪个❶金融科技ABCD：人工智能、区块链、云计算、大数据近日，中国信息通信研究院主任工程师、金融科技负责人韩涵在“2018中国金融科技产业峰会”...

人工智能区块链哪个

❶ 金融科技ABCD：人工智能、区块链、云计算、大数据

近日，中国信息通信研究院主任工程师、金融科技负责人韩涵在“2018中国金融科技产业峰会”上正式发布了《中国金融科技前沿技术发展趋势及应用场景研究报告》，详细讲解了A（人工智能）B（区块链）C（云计算）D（大数据）四大技术发展趋势及在金融行业的落地应用方案，预测了金融科技七大未来发展趋势。

科技悄然改变金融行业生态

一是互联网金融快速兴起，对传统金融行业带来巨大冲击。首先，互联网技术极大拓展了信息传播的渠道、方式，大幅减小了信息不对称的现象，扩展了金融服务供需双方的客户群。其次，互联网金融模式下，交易双方直接在网上进行互动，打破了时空上的限制，提高了交易效率，减少了中间环节与中间成本的消耗。再者，互联网利用先进的技术实现资源高度实时共享，能够使业务处理逐步实现自助化、自动化与系统化，使交易更加便捷、有效。

二是大量非金融企业进入金融行业，金融市场主体出现显著变化。一方面大量科技企业借助金融科技发展契机，积极获取金融牌照，跨界提供金融服务，“科技+牌照”成为趋势。另一方面，大量具有To C服务经验的传统企业，发挥用户规模优势，通过用户数据资源与金融科技的结合，也积极跨界提供金融服务。此外，大量依托于金融科技的新兴创业企业，成为金融市场的新兴力量，在金融科技领域的技术和商业模式创新成为其核心竞争力。

四大技术落地金融行业

当前，“大智移云”等新兴科技快速演进，人类社会正在从信息化走向数字化和智能化。随着云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术在金融行业的深入应用，科技对于金融的作用被不断强化，创新性的金融解决方案层出不穷，金融科技发展进入新阶段。

其中，云计算技术能够为金融机构提供统一平台，有效整合金融结构的多个信息系统，消除信息孤岛，在充分考虑信息安全、监管合规、数据隔离和中立性等要求的情况下，为机构处理突发业务需求、部署业务快速上线，实现业务创新改革提供有力支持。大数据技术为金融业带来大量数据种类和格式丰富、不同领域的大量数据，而基于大数据的分析能够从中提取有价值的信息，为精确评估、预测以及产品和模式创新、提高经营效率提供了新手段。人工智能能够替代人类重复性工作，提升工作效率与用户体验，并拓展销售与服务能力，广泛运用于客服、智能投顾等方面。区块链技术能够有效节约金融机构间清算成本，提升交易处理效率，增强数据安全性。

金融科技七大发展趋势

随着，金融与科技的不断融合，金融科技将出现七大发展趋势，韩涵表示，

云计算技术发展已经进入成熟期，金融云的应用也正在向更加核心和关键的“深水区”迈进。据中国信息通信研究院的调研，已有过半数的金融机构使用OpenStack等开源云计算技术。传统计算、网络和存储云方案已经同质化，客户需要的是上层PaaS甚至SaaS 能力甚至是业务和商业解决方案能力，有互联网金融实际业务经验、有生态合作伙伴的厂商更能得到客户青睐。云这个领域特别强调“吃自己的狗食”。

金融行业数据资源丰富，而且业务发展对数据依赖程度高。大数据技术在金融领域的应用起步早、发展快，已经成为金融行业的基础能力。当前，金融行业的大数据应用已经非常普遍和成熟，也取得了较为显著的应用成效，最大的特点是数据资产化的 愈加凸显、有深度的大数据分析变得越来越重要，用户画像和知识图谱成为最重要的技术。2017年知识图谱一下子火起来，除了传统实体知识图谱外，事件图谱（描述动态关系）开始越来越重要，即实时性要求越来越高，时间就是金钱。另外，还有一个关键问题就是合法获取数据，涉及法律、政策、技术、机制等问题，需要各方推动和努力，

人工智能一般分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。从目前人工智能在金融领域的应用趋势来看，计算智能通过与大数据技术的结合应用，已经覆盖营销、风控、支付、投顾、投研、客服各金融应用场景。人工智能最重要就是AI in all，传统金融很多是“知道型”的业务，按规则、经验办事，很多简单重复性工作被证明完全可以被AI取代（例如客服），认知型的业务目前看也可能机器不比人差（例如智能投顾、智能营销）。那么金融业最重要的是如何最大发挥人的价值。一是风险防范，AI算法不一定完全正确需要人在样本特征准备或审核上来补充；二是金融创新，创新是门艺术，目前没有证据表明AI在创新上有啥独到之处，所以人的创新非常重要；三是发挥领域知识的价值，AI目前最大的缺陷就是它是没有常识是不行的，知识会成为重要的竞争力分水岭，知识图谱、业务规则补充、业务数据标注这些都是产生知识的手段。

区块链技术近年来一直受到广泛关注，其技术公开、不可篡改和去中心化的技术属性，拥有在金融领域应用的先天优势，因为本质上区块链就是一种经济模式，主要解决非信任网络的记账问题，如果说其他技术主要是生产力变革，区块链更像是生产关系变革，我们有几个判断：

（1）区块链的技术还没有成熟到金融级，包括金融经常用的联盟链有没有技术问题，还是一个探索的过程，所以会看到并没有大型的金融区块链应用（非数字货币类）上线，尝试很多，普及还早；

（2）因为区块链不仅仅是技术，所以这一轮技术革命中区块链的影响要远大于其他技术，可能会有颠覆性的业务、技术或者企业出现，这个趋势是不可阻挡的，有人说这是价值互联网的春天可能并不过分；

（3）区块链3.0叫去中心化应用就是应用生态将决定最后的赢家。目前公链和私链（或联盟链）都有一些金融应用，但还不成气候，应该胜负未分，这里面大公司不一定有优势，开源力量不可小觑；

（4）政策风险仍然很大，包括最近ICO还有代币发行，有些可能就是伪创新。

国家高度重视金融风险防控和安全监管，十九大报告明确指出要“健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线”。随着金融科技的广泛应用，金融产业生态发生深刻变革，以互联网金融为代表的金融服务模式创新层出不穷。传统模式下事后的、手动的、基于传统结构性数据的监管范式已不能满足金融科技新业态的监管需求，以降低合规成本、有效防范金融风险为目标的监管科技(Regtech)正在成为金融科技的重要组成部分。

利用监管科技，一方面金融监管机构能够更加精准、快捷和高效的完成合规性审核，减少人力支出，实现对于金融市场变化的实时把控，进行监管政策和风险防范的动态匹配调整。另一方面金融从业机构能够无缝对接监管政策，及时自测与核查经营行为，完成风险的主动识别与控制，有效降低合规成本，增强合规能力。可以预见，未来1-3年监管科技将依托于监管机构的管理需求和从业结构的合规需求，进入快速发展阶段，成为金融科技应用的爆发点。

技术满足需求的同时，也将在需求的驱动下不断发展创新。金融科技应用在推动金融行业转型发展的同时，金融业务发展变革也在不断衍生出新的技术应用需求，将实现对金融科技创新发展的反向驱动。这种驱动可以从发展和监管两条主线上得到显著体现：

一是发展层面，新技术应用推动金融行业向普惠金融、小微金融和智能金融等方向转型发展，而新金融模式又衍生出在营销、风控和客服等多个领域的一系列新需求，要求新的技术创新来满足。

二是监管层面，互联网与金融的结合带来了一系列创新的金融业务模式，但同时互联网金融业务的快速发展也带来了一系列的监管问题，同样对金融监管提出了新的要求，需要监管科技创新来实现和支撑。从未来的发展趋势看，随着金融与科技的结合更加紧密，技术与需求相互驱动作用将更加明显，金融科技的技术创新与应用发展将有望进入更加良性的循环互动阶段。

云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能依托于云计算和大数据，推动金融科技发展走向智能化时代。区块链为金融业务基础架构和交易机制的变革创造了条件，它的实现离不开数据资源和计算分析能力的支撑。

从未来发展趋势看，云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术，在实际应用过程变得越来越紧密，彼此的技术边界在不断削弱，未来的技术创新将越来越多的集中在技术交叉和融合区域。

尤其是在金融行业的具体应用落地方面，金融云和金融大数据平台一般都是集中一体化建设，人工智能的相关应用也会依托集中化平台来部署实现。新一代信息技术的发展正在形成融合生态，并推动金融科技发展进入新阶段。

❷ 区块链和人工智能：完美匹配

区块链和人工智能是目前最热门的两种技术趋势。尽管这两种技术有着高度不同的开发方和应用，但研究人员一直在讨论和探索它们的结合。

普华永道预测，到2030年，人工智能将为世界经济增加15.7万亿美元，因此全球GDP将增长14％。根据Gartner的预测，区块链技术带来的商业价值将在同年增加到3.1万亿美元。

根据定义，区块链是一个分布式的、分散的、不可变的分类账，用于存储加密数据。另一方面，人工智能是引擎或“大脑”，能够从收集的数据中进行分析和决策。

不言而喻，每种技术都有其各自的复杂程度，但人工智能和区块链都处于可以相互受益、相互帮助的境地。

由于这两种技术都能够以不同的方式对数据进行影响和实施，因此它们的结合是有意义的，而且可以将数据的利用提升到新的水平。同时，将机器学习和人工智能集成到区块链中，反之亦然，可以增强区块链的基础架构，提升人工智能的潜力。

此外，区块链还可以使人工智能更加连贯和易于理解，我们可以追踪和确定为什么要在机器学习中做出决策。区块链及其分类帐可以记录在机器学习下做出决策的所有数据和变量。

此外，人工智能可以比人类更好地提高区块链的效率。看看当前在标准计算机上运行区块链的方式，就可以证明这一点，即使是基本任务，也需要大量的处理能力。

智能计算能力

如果您要在计算机上运行区块链及其所有加密数据，则需要大量处理能力。例如，用于挖掘比特币的哈希算法采用了“强力”方法，即系统地列举解决方案的所有可能候选项，并在验证交易之前检查每个候选项是否满足问题陈述。

人工智能为我们提供了一个机会，让我们摆脱这一困境，以一种更加智能和高效的方式处理任务。想象一下一个基于机器学习的算法，如果给它适当的训练数据，它实际上可以“实时”地提高它的技能。

创建多样化的数据集

与基于人工智能的项目不同，区块链技术创造了分散、透明的网络，世界各地的任何人都可以在区块链公共网络环境下访问这些网络。虽然区块链技术是加密货币的分类账，但区块链网络现在正被应用于许多行业，以实现权力下放。例如，Singuarlitiynet特别专注于利用区块链技术鼓励更广泛的数据和算法分布，帮助确保人工智能的未来发展和“分散人工智能”的创建。

SingularityNET 将区块链和人工智能结合起来，创建更智能、分散的人工智能块链网络，可以托管不同的数据集。通过在区块链创建一个应用编程接口，它将允许人工智能代理之间的相互通信。因此，不同的算法可以建立在不同的数据集上。

数据保护

人工智能的发展完全依赖于数据的输入——我们的数据。人工智能通过数据接收关于世界和世界上发生的事情的信息。基本上，数据是人工智能的来源，通过它，人工智能将能够不断提高自己。

另一方面，区块链本质上是一种允许在分布式分类账上加密存储数据的技术。它允许创建完全安全的数据库，获得批准的各方可以查看这些数据库。当区块链和人工智能结合时，我们有一个备份系统，用于备份个人的敏感和高价值的个人数据。

医疗或财务数据过于敏感，无法移交给一家公司及其算法。将这些数据存储在一个可被人工智能访问的区块链上，但只有在获得许可并通过适当程序后，才能在安全存储敏感数据的同时，为我们提供个性化建议。

数据货币化

将这两种技术结合起来可能带来的另一个颠覆性创新是数据货币化。对Facebook 和谷歌等大公司来说，将收集的数据货币化是一个巨大的收入来源。

让其他人决定如何销售数据以便为企业创造利润表明数据正在被商业化，而且不利于我们。区块链允许我们加密保护我们的数据，并以我们认为合适的方式使用它。如果我们愿意，这也可以让我们个人货币化数据，而不会损害我们的个人信息。

同样的情况也适用于需要我们数据的人工智能程序。为了学习和开发人工智能算法，人工智能网络将被要求通过数据市场直接从其创建者那里购买数据。这将使整个过程比现在更加公平，而且没有技术巨头可以利用它的用户。

这样的数据市场也将为小公司开放。开发和提供人工智能对于那些不生成自己数据的公司来说是非常昂贵的。通过分散的数据市场，他们将能够访问其他过于昂贵和私人保存的数据。

信任人工智能决策

随着人工智能算法通过学习变得更加智能，数据科学家将越来越难理解这些程序是如何得出具体结论和决策的。这是因为人工智能算法将能够处理难以置信的大量数据和变量。然而，我们必须继续审核人工智能得出的结论，因为我们想确保它们仍然反映现实。

通过使用区块链技术，人工智能在决策过程中使用的所有数据、变量和过程都有不可改变的记录。这使得审计整个过程变得更加容易。

通过适当的区块链程序，可以观察到从数据输入到结论的所有步骤，观察方将确保这些数据没有被篡改，它让人们相信人工智能得出的结论。这是一个必要的步骤，因为如果个人和公司不了解人工智能应用程序的功能和决策的基础信息，他们就不会开始使用人工智能应用。

区块链技术和人工智能的结合仍然是一个很大程度上未被发现的领域。尽管这两种技术的融合在学术上受到了相当大的关注，但致力于这种突破性组合的项目仍然很少。

将这两种技术结合在一起有可能以前所未有的方式使用数据。数据是开发和增强人工智能算法的关键要素，区块链保护这些数据，允许我们审计人工智能从数据中得出结论的所有中间步骤，并允许个人将其生成的数据货币化。

人工智能可能具有难以置信的革命性，但它的设计必须极其谨慎——区块链可以对此提供很大帮助。这两种技术之间的相互作用将如何发展，谁也说不准，然而，其真正的颠覆潜力显然是存在的，并且正在迅速发展。

❸ 人工智能使生产力智能化区块链时什么智能化

答：人工智能使生产力智能化区块链使生产关系智能化，“人工智能是一场生产力革命，而区块链则是一次生产关系革命。区块链会对人工智能发展后产生的隐私、安全以及公平等难题提供重要解决方案。简而言之，区块链是未来人工智能治理的关键技术和核心领域，”，人工智能和区块链的共同点 区块链关注的是保持准确的记录、认证和执行，而人工智能则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。人工智能和区块链共同拥有几个特点，可以确保在不久的将来能够实现无缝互动

❹ 人工智能和区块链有什么关系

最近几年区块链和人工智能一直很热门

首先区块链是建立去中心化的网络，所谓的去中心化，就是说这个网络不属于你也不属于我。

它属于所有人。

而人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。也就是说，“机器的自我学习”

这样一来我们就可以思考区块链与人工智能的结合了。

首先我们要了解到，区块链目前可以简单的分为三个阶段。

而在前三个阶段中，都存在着：无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、 网络总是以最大容量运行等问题。严重的浪费资源并降低效率。

那么我们是不是可以将人工智能结合到底层公链技术当中，来解决这些问题呢？

答案是可以的！并且已经有团队研发，并已经取得了一定的进度。

Velas 是一个通过人工智能（AI）优化的神经网络来增强 其共识算法，进行自我学习和自我优化的公链，致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。 Velas 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识，在不 降低安全性和交易速度的情况下，完全实现去中心化。不光如此， AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 ；Velas 只在需要时出块； 每 1 秒到每 2 分钟之间 ；可扩展性（可扩展至 30,000 TPS) ； 区块生产商是通过人工直觉选出的。

❺ 区块链和人工智能哪个较容易成为入门级开发工程师

大数据是新的概念，“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合”。还有更新的云计算概念，都是和海量数据的存储和处理和应用相关联。大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。“但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。”大数据和云计算和人工智能联系紧密，或许今后会有一些融合和变化。

❻ 区块链与人工智能究竟谁会是财务工作的终结者呢

回答这个问题之前，首先，我觉得还是有必要先说一下什么是区块链，区块链的本质是一个去中心化的分布式账簿，数据可追溯，不可篡改。去中心化，那么谁是那个中心呢？拿我们的货币来说，央行是发行货币的，去中心就是用不着通过央行发行货币了，比如大名鼎鼎的比特币，就不是央行发行的。当我们谈到分布式的账簿，我们自然而然的就就想到了财务的分类账，那么分布式的账簿，是不是财务的分类账呢？实际上分布式账簿包含的范围要比分类账大得多，应该说分布式账簿包含了所有交易的所有数据，合同、票据等等，当然也就包含了财务信息。

区块链 技术具有三个明显的 特性 :公开性、安全性和唯一性，根据区块链的这些特性呢，在需要信任的领域、在需要效率的领域、在需要安全的领域都是大有可为。可以想象，财务造假在区块链上将比登天还难，即使你进行最轻微的造假，由于数据是不可逆的，不可篡改的，追溯核查时也无处遁形。如果你财务本身就没有这些问题，就不必担心。所以从目前看，区块链并不能对财务带来很大的冲击。 就好比我们实行电算化这么多年，是不是所有的信息都录入到ERP系统中了呢？ 所以说，区块链这个技术呢，并不能替代财务会计的很多功能，也不能够帮助我们去做决策分析这样的事情，区块链技术即使成熟了也不可能独立对财务产生深刻影响，区块链更多的影响是在思想和流程方面。

实际上相比区块链，对财务影响更大的是 人工智能、云计算、智能ERP ，如今移动互联网与人工智能逐步渗透到了大众生活的方方面面，会计工作也将因此而受到冲击，并且冲击的力度会越来越大。比如说，自从财务软件问世后，繁琐的总分类账、明细账不再需要会计人工登记，月末结账只需轻点鼠标就可以完成。网银出现后，出纳的大部分工作也都移到了网络。记得手工帐时代，会计们最提心吊胆的就是月末结账，做不平账是司空见惯的事，能快速找出报表不平原因的会计是财务骨干，未来的财务总监。当财务软件出现后，凭证与账簿自动平衡，多少老会计引以为傲的技能没了用武之地。

最近还有两条新闻应该引起会计人的重视，一个是全球最大的会计师事务所之一DTT公司推出了财务机器人；另一个是海尔财务中心引入人工智能，要大幅裁减上千名财务人员。这两条新闻有一个明显的共同点，都是信息技术冲击传统的会计领域。一个是近在眼前的技术取代会计人，另一个是人工智能未来将终结会计工作，相信大多数会计人看了以后会有一种前途堪忧的感觉。有机构预测，10年后财务会计需求将削减 2/3 ,大量传统财务人员面临转型或者失业。也许未来大学不会再有独立的会计专业，若干年以后可能不会再有专职的会计人员。不用怀疑，就如你可能相信随着自动驾驶技术的发展，10年后不会再有司机这个职业一样。 科技 的进步会把简单重复、规则性强的工作交给人工智能。如果现在会计人员还是一味埋头于会计核算工作，一方面这样的工作对企业而言是低价值的，另一方面这样的工作也不会给自己带来太多的价值。

❼ 物联网、区块链和人工智能应用相互关联

商业和技术之间的联系非常紧密，每当技术发展商业经济都会受到影响。三种新兴技术是商业世界的重要组成部分，分别是物联网、区块链和人工智能。每当新技术推出企业就开始揭示它的潜力，以改进现有商业模式。

区块链等前沿技术或可为解决版权纠纷痛点提供技术支撑，助力版权产业高质量发展。当前版权在开发、管理和商业变现中，遇到的主要阻力是版权归属判定难，“搬运”、抄袭现象屡见不鲜，版权运营的变现机制尚需要进一步完善。

数字化时代，电子印章的广泛应用对于提升政企运营效率起到了重要作用，但电子印章也面临数据被篡改、信息难互认的难题，区块链技术成为解决方案，一时间涌现出大量“区块链+印章”的平台应用。

以区块链为代表的智能合约技术能够有力促进产业链各方协同合作。在产业链上点对点沟通交易的版权内容方、二次创作者、商家（被授权方）、服务商等参与者，都可以通过区块链的智能合约技术即时完成深度合作。

版权内容方还可通过NFT等相关区块链技术，使创作者的数字内容更快地转化成数字商品。区块链技术将数据库分散，使每个人都可以访问数据，这可以帮助他们调用信息无需花费大量的时间和精力。

人工智能、区块链和物联网这三种技术正在改变世界。事实证明它们在核心业务和增强实力方面提供更好的机会。

BTC

我时常在想，人为什么活着，人这辈子究竟该何去何从？世间万物皆有命数，皆有自己的使命。众生的命运、我单个人的命运，大到中国，小到成都，有各自的命运，于是个体的命运裹挟在命运的洪流之中此消彼长、起落沉浮。

最后：虽然现在的币圈氛围低迷，但是也不能认定为币圈了无希望，即便江河日下，万籁俱静

#数字货币# #比特币[超话]# #欧易OKEx#

❽ 什么是数据标注|“人工智能+区块链”科普第5问

上一问讲到深度学习的时候，我们提到了一个非常关键的名词：数据标注。

要讲清楚什么是数据标注，就不得不提到“数据标注员”这个特殊的群体。“人工智能”这个名词看似高深莫测，但目前提供给机器学习的 大数据采集工作，仍基于密集劳动力的人工智能数据标注产业 。那些坐在电脑前被称为“人工智能背后的工人”的人们，每天工作的内容事实上和上个世纪80年代的很多流水线工人并没有什么本质上的不同。

这是事实，无需辩驳。

据不完全统计，全国“数据标注者”从业人员已达到10万人，兼职人群接近100万。

在人工智能灼热与闪亮的背后，数据标注产业，作为做基础的支撑，显得格外粗粝与拙朴。无怪乎有人说： 所谓的人工智能，就是有多少人工就有多少智能。

那么到底什么是数据标注呢？

要理解数据标注，得先理解 人工智能其实是部分替代人的认知功能 。回想一下人类是如何学习的，例如小时候我们认识苹果，妈妈拿着一个苹果到你面前告诉你，这是一个苹果。以后你再遇到苹果，你就知道：哦，这又大又红酸酸甜甜的东西叫做“苹果”。

类比机器学习，我们要教机器认识一个苹果，当然它是尝不出来味道的。我们只能给它一张苹果的图片，机器当然无法理解这是个什么鬼！我们得先有苹果的图片，上面标注着“苹果”两个字然后拿给机器去学习。 机器虽然处理速度快记性好，但是在联想、类比和举一反三方面智商几乎为零 。机器学习了A图片中的苹果，但是你再拿来一张机器从没有学习过得另一张苹果图片B，它就不一定认识了。因为我们说世界上没有两片一模一样的树叶，那么自然也没有两个一模一样的苹果了。那怎么办呢？我们通过给机器学习大量不同的苹果图片，让机器来 捕捉到这些相同标注中的特征 ，这时候再给机器一张陌生的苹果的图片，它可能就能认出来了。

假设我们有1000张标注着“苹果”的图片，那么我们可以拿900张作为 训练集 ，100张作为 测试集 。机器通过捕捉900张苹果图片中的特征学习得到一个模型，然后我们将剩下的100张机器没有见过的图片去给它识别，然后我们就能够测试出通过前面900张图片的学习，机器认识苹果的准确率有多高了。

总之， 数据标注就是人类借助计算机等工具，对各种类型的数据包括文本、图片、语音、视频等，完成分类、画框、注释、标记并打上说明其某种属性的标签的工作。

人工智能是大数据喂养出来的，而数据标注是形成有价值的海量数据中非常重要的一环。 如何高效的激励和组织更多人群来参与数据贡献将会是未来科技公司成功的关键。

下期内容： 什么是知识图谱？|“人工智能+区块链”科普第6问

❾ 区块链与人工智能究竟谁会是财务工作的终结者呢

根据权威机构预测，未来会深刻影响会计从业人员的IT信息技术分别是：区块链技术、智能ERP、云计算、人工智能等。尤其是 区块链 技术，最近受到广泛的关注。也有人把区块链形容成会彻底颠覆财务的技术, 真的是这样吗?区块链这个技术和财务到底有什么关系，如果不懂区块链会被淘汰么？

回答这个问题之前，首先，我觉得还是有必要先说一下什么是区块链，区块链的本质是一个去中心化的分布式账簿，数据可追溯，不可篡改。去中心化，那么谁是那个中心呢？拿我们的货币来说，央行是发行货币的，去中心就是用不着通过央行发行货币了，比如大名鼎鼎的比特币，就不是央行发行的。当我们谈到分布式的账簿，我们自然而然的就就想到了财务的分类账，那么分布式的账簿，是不是财务的分类账呢？实际上分布式账簿包含的范围要比分类账大得多，应该说分布式账簿包含了所有交易的所有数据，合同、票据等等，当然也就包含了财务信息。

区块链 技术具有三个明显的 特性 :公开性、安全性和唯一性，根据区块链的这些特性呢，在需要信任的领域、在需要效率的领域、在需要安全的领域都是大有可为。可以想象，财务造假在区块链上将比登天还难，即使你进行最轻微的造假，由于数据是不可逆的，不可篡改的，追溯核查时也无处遁形。如果你财务本身就没有这些问题，就不必担心。所以从目前看，区块链并不能对财务带来很大的冲击。 就好比我们实行电算化这么多年，是不是所有的信息都录入到ERP系统中了呢？ 所以说，区块链这个技术呢，并不能替代财务会计的很多功能，也不能够帮助我们去做决策分析这样的事情，区块链技术即使成熟了也不可能独立对财务产生深刻影响，区块链更多的影响是在思想和流程方面。

实际上相比区块链，对财务影响更大的是 人工智能、云计算、智能ERP ，如今移动互联网与人工智能逐步渗透到了大众生活的方方面面，会计工作也将因此而受到冲击，并且冲击的力度会越来越大。比如说，自从财务软件问世后，繁琐的总分类账、明细账不再需要会计人工登记，月末结账只需轻点鼠标就可以完成。网银出现后，出纳的大部分工作也都移到了网络。记得手工帐时代，会计们最提心吊胆的就是月末结账，做不平账是司空见惯的事，能快速找出报表不平原因的会计是财务骨干，未来的财务总监。当财务软件出现后，凭证与账簿自动平衡，多少老会计引以为傲的技能没了用武之地。

最近还有两条新闻应该引起会计人的重视，一个是全球最大的会计师事务所之一DTT公司推出了财务机器人；另一个是海尔财务中心引入人工智能，要大幅裁减上千名财务人员。这两条新闻有一个明显的共同点，都是信息技术冲击传统的会计领域。一个是近在眼前的技术取代会计人，另一个是人工智能未来将终结会计工作，相信大多数会计人看了以后会有一种前途堪忧的感觉。有机构预测，10年后财务会计需求将削减 2/3 ,大量传统财务人员面临转型或者失业。也许未来大学不会再有独立的会计专业，若干年以后可能不会再有专职的会计人员。不用怀疑，就如你可能相信随着自动驾驶技术的发展，10年后不会再有司机这个职业一样。 科技 的进步会把简单重复、规则性强的工作交给人工智能。如果现在会计人员还是一味埋头于会计核算工作，一方面这样的工作对企业而言是低价值的，另一方面这样的工作也不会给自己带来太多的价值。

那么，普通会计人员未来的出路在哪里呢，我认为只有不断学习ERP系统知识、预算管理、内部控制、决策支持、风险管理、成本分析等内容，从传统的财务人员转型为 管理会计 人员，不断提升财务与企业实际业务的融合能力，预测商业需求及制定策略决策的能力，从而支持企业的战略决策分析，实行成本控制，推动企业业绩提升，做企业价值的创造者，更多的帮助管理者做好经营与管理决策，只有朝这个方向努力，才能大大降低人工智能替代的可能性。亲爱的小伙伴们，对于这个问题，您有什么看法呢，欢迎在评论区留言，一起来讨论。