大數(shù)據(jù)時代下如何運(yùn)用Python語言優(yōu)化會計(jì)工作

裴育瑩

摘要：人工智能的高速發(fā)展不斷打破了傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)模型，行業(yè)也啟動了智能變革，財(cái)務(wù)等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)同樣面臨著極大的考驗(yàn)，會計(jì)工作與大數(shù)據(jù)相融合已是大勢所趨。文章主要從現(xiàn)階段人工智能技術(shù)在會計(jì)行業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用情況入手，通過研究目前人工智能技術(shù)中尚存的不足，引導(dǎo)公司會計(jì)研究人員了解并使用Python編程語言，剖析企業(yè)會計(jì)轉(zhuǎn)型的應(yīng)用方法，從而為在計(jì)算機(jī)條件下企業(yè)會計(jì)轉(zhuǎn)化研究的開展，找到了科學(xué)的突破口。

關(guān)鍵詞：人工智能；Python；會計(jì)行業(yè)；措施

當(dāng)今時代，云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等高科技快速發(fā)展。海量信息正由龐大體量的信息集合噴涌般爆發(fā)，人工智能走進(jìn)人們的視野。各行各業(yè)都在逐漸轉(zhuǎn)變運(yùn)行模式，逐步走向智能化發(fā)展。特別是會計(jì)工作——這樣一個傳統(tǒng)行業(yè)，也已經(jīng)慢慢進(jìn)入了人工智能時期，如四大會計(jì)師事務(wù)所之一德勤開發(fā)的財(cái)會智能機(jī)器人“小勤人”幾分鐘內(nèi)就能夠?qū)崿F(xiàn)財(cái)務(wù)人員幾十分鐘就能夠進(jìn)行的基本操作，甚至還能夠7×24小時不間斷的運(yùn)行，財(cái)務(wù)人員的工作岌岌可危。大數(shù)據(jù)時代下人工智能在會計(jì)行業(yè)的充分利用，可以及時察覺企業(yè)在財(cái)務(wù)工作上的漏洞，使得會計(jì)工作的開展和創(chuàng)新變得更加高效，也讓大量的基礎(chǔ)核算財(cái)會人員面臨被人工智能機(jī)器人取代的風(fēng)險。為了擺脫這一困境，會計(jì)人員只能順應(yīng)時代潮流，學(xué)會將人工智能運(yùn)用于傳統(tǒng)會計(jì)工作中以實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型發(fā)展。筆者將從人工智能的基礎(chǔ)語言——Python的運(yùn)用研究會計(jì)人員的未來努力發(fā)展方向。

一、對現(xiàn)行會計(jì)工作中人工智能應(yīng)用的研究

中國的會計(jì)技術(shù)經(jīng)過了三次發(fā)展過程，從最初的傳統(tǒng)手工會計(jì)，到后來的電算化再到如今的智能會計(jì)，技術(shù)的應(yīng)用與會計(jì)實(shí)踐的結(jié)合越來越深入，會計(jì)核算大數(shù)據(jù)信息的獲取、數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性大幅增強(qiáng)，準(zhǔn)確性也獲得了進(jìn)一步提高。其應(yīng)用主要表現(xiàn)在機(jī)器視覺核對驗(yàn)證、財(cái)務(wù)核算、財(cái)務(wù)分析方面。

（一）主要應(yīng)用

1. 機(jī)器視覺核對驗(yàn)證

機(jī)器視覺控制系統(tǒng)則是利用機(jī)器視覺控制系統(tǒng)（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩類）把被攝取對象資料轉(zhuǎn)換成圖像信息，再傳輸?shù)綄ｉT的圖片信息處理控制系統(tǒng)，從而獲取有關(guān)被攝對象的圖像信息，再根據(jù)圖像位置和清晰度、色彩等數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號。在大多數(shù)企業(yè)中，大量紙質(zhì)票據(jù)主要依賴于人工手動錄入，票據(jù)錄入出錯率高，票面信息繁雜，票據(jù)種類繁多等問題，使得財(cái)務(wù)人員信息錄入工作錄入繁重，效率和信息準(zhǔn)確度無法保證，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在會計(jì)方面的運(yùn)用，主要是發(fā)票信息的識別與核驗(yàn)，系統(tǒng)在核對報銷單與發(fā)票信息的一致性后，自動進(jìn)行費(fèi)用核算制作憑證，完成發(fā)票抵扣。

2. 財(cái)務(wù)核算

會計(jì)核算作為企業(yè)會計(jì)中的主要部門之一，在現(xiàn)實(shí)經(jīng)營中也占有很重要的地位。傳統(tǒng)的會計(jì)核算方法必須對應(yīng)付、應(yīng)收等往來款項(xiàng)實(shí)行人工處理，手工編制票據(jù)并與收據(jù)加以核算。而人工智能的到來，則徹底改變了傳統(tǒng)記賬方法，產(chǎn)生了自動記賬平臺。目前應(yīng)用較廣泛的有金蝶財(cái)務(wù)做賬軟件，會計(jì)人員不用再根據(jù)原始憑證填制紙質(zhì)記賬憑證，一切記賬流程直接實(shí)現(xiàn)電腦辦公。設(shè)計(jì)會計(jì)科目只需輸入平臺設(shè)定的科目序號，重復(fù)的記賬憑證只需選擇復(fù)制選項(xiàng)，這些功能大大提高了財(cái)務(wù)會計(jì)人員的工作效率。

3. 財(cái)務(wù)分析

人工智能在公司財(cái)務(wù)管理中的另一項(xiàng)主要運(yùn)用就是實(shí)現(xiàn)了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析。公司利用人工智能，就可以對個人信息加以分門別類整合，從而自動形成企業(yè)需要的財(cái)務(wù)報表，從而大大減少了企業(yè)會計(jì)人員的工作量。會計(jì)信息使用者還可以從多種角度對公司的財(cái)務(wù)狀況加以分析，并以此收集到企業(yè)需要的信息內(nèi)容，從而便于會計(jì)信息使用者作出投資決策。而且，公司內(nèi)部管理人員也可以全方位掌握公司財(cái)務(wù)狀況，并形成相應(yīng)的內(nèi)部管理措施，從而避免了公司內(nèi)部發(fā)生嚴(yán)重風(fēng)險，以避免公司無謂的財(cái)務(wù)損失。

4. 財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析

利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，能夠?qū)ζ髽I(yè)同行業(yè)的信息以及內(nèi)部財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營管理的各個方面的信息進(jìn)行挖掘、分類、收集、對比，把所采集和記錄的數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行各個領(lǐng)域的信息集成以適應(yīng)企業(yè)管理的需求。企業(yè)可通過人工智能整合不同的信息集，廣泛收集數(shù)據(jù)信息，建立內(nèi)部數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。同時，也能夠?qū)?nèi)外部的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行信息更新。然后，針對數(shù)據(jù)庫，人工智能利用數(shù)據(jù)挖掘與解析的技術(shù)發(fā)掘和推理未知關(guān)系，并構(gòu)建與之相適應(yīng)的數(shù)據(jù)模型。最后，人工智能依據(jù)大數(shù)據(jù)的分析結(jié)論，并根據(jù)企業(yè)實(shí)際狀況，選取相關(guān)參數(shù)，從而導(dǎo)出相應(yīng)結(jié)果，以供企業(yè)的管理者進(jìn)行應(yīng)用或服務(wù)與決策。

5. 財(cái)務(wù)風(fēng)險智能控制技術(shù)應(yīng)用

企業(yè)智能管理利用機(jī)械設(shè)備進(jìn)行測量、建模并警示經(jīng)營風(fēng)險變化，使財(cái)務(wù)管理分析實(shí)現(xiàn)了相當(dāng)程度的形式化、公式化和智能化。基于擁有強(qiáng)有力的信息庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)智能控制可以對企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層次的數(shù)據(jù)分析，以避免經(jīng)營風(fēng)險和不確定性問題。這一管理過程目前主要有對動態(tài)環(huán)境模型、專家信息系統(tǒng)反饋、模糊綜合決策、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別，以及自動財(cái)務(wù)風(fēng)險辨識。

（二）目前人工智能在會計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用中存在的缺陷

雖然人工智能在會計(jì)行業(yè)早已獲得了應(yīng)用，但其應(yīng)用尚處在初期，人工智能技術(shù)在會計(jì)行業(yè)的引入尚存不足之處。人工智能技術(shù)的運(yùn)用，目前在中國主要局限于行業(yè)復(fù)雜和科技領(lǐng)先的大公司，一些中小型企業(yè)僅僅局限于上述機(jī)器視覺、財(cái)務(wù)核算、財(cái)務(wù)分析方面的應(yīng)用，未能充分利用IA技術(shù)實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)自動化，仍然需要大量的人力精力投入。另外，會計(jì)人員沒有從自身意識到人工智能的未來發(fā)展前景可能取代傳統(tǒng)記賬工作，不能主動地學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)知識，與會計(jì)理論結(jié)合，提高綜合素養(yǎng)和競爭力。

二、Python是什么

（一）人工智能的原理

人工智能是指用人工的方式在機(jī)器上實(shí)現(xiàn)智能，通過研究構(gòu)造智能機(jī)器或者智能系統(tǒng)來對人類的智能活動進(jìn)行模擬，并將其應(yīng)用于實(shí)際來提高人類的智能。簡而言之，其原理就是根據(jù)數(shù)據(jù)擬合一個函數(shù)映射。所以本質(zhì)上說人工智能就是統(tǒng)計(jì)學(xué)，根據(jù)已有數(shù)據(jù)，經(jīng)統(tǒng)計(jì)和數(shù)值優(yōu)化去猜測這個函數(shù)。而統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)優(yōu)化的過程需要專業(yè)人士運(yùn)用計(jì)算機(jī)編程語言從原始數(shù)據(jù)中提取特征值，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合。因此想要在企業(yè)工作中運(yùn)用好人工智能，必須先了解人工智能的編程語言。編程語言也是人工智能研究項(xiàng)目的重要基礎(chǔ)，目前主要運(yùn)用于人工智能研究的編程語言包括Python、R、Java、LISP、C++等。只有掌握了IA編程語言，才可在實(shí)際工作中靈活運(yùn)用人工智能算法進(jìn)行工作，提高工作效率。

（二）Python的特點(diǎn)

Python是一個跨平臺的計(jì)算機(jī)編程語句。它是高水平融合了理解性、編輯性、交互與基于對象特性的腳本編程語言，它具有大量的工具包和活躍的開放社區(qū)，因此可以對數(shù)據(jù)做出高效的探索性研究;其超強(qiáng)的可視化能力，可以把大量非結(jié)構(gòu)化信息財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以可視化的效果顯示出來，為實(shí)現(xiàn)在會計(jì)實(shí)踐中使用的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)提供了經(jīng)驗(yàn)保障。完成一個任務(wù)，Python可能只有二十行，而Java要編寫一百行，而C編程語言則需要編寫一千行代碼。另外學(xué)習(xí)Python的方法較簡單，對于零基礎(chǔ)的初學(xué)者來說也容易接受。

三、Python在財(cái)務(wù)會計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用

Python作為一門簡單易學(xué)的計(jì)算機(jī)語言，現(xiàn)已成為人工智能的主要編程語言，因此，Python已被應(yīng)用于各行各業(yè)。在財(cái)會領(lǐng)域，Python語言可以用來實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)。

（一）提高會計(jì)核算效率

目前，大部分企業(yè)自動記賬平臺的會計(jì)業(yè)務(wù)核算過程仍需要會計(jì)人員運(yùn)用專業(yè)素養(yǎng)，結(jié)合計(jì)算機(jī)的excel功能進(jìn)行會計(jì)處理。有了python語言后，會計(jì)人員只需輸入有關(guān)業(yè)務(wù)的相應(yīng)代碼，更改時填寫不同的數(shù)額，實(shí)現(xiàn)會計(jì)業(yè)務(wù)處理全電算化。

以公司固定資產(chǎn)折舊法為例：某公司一固定資產(chǎn)的原值約為10000萬元，設(shè)計(jì)總的可利用期限為五年，預(yù)計(jì)凈殘值為5%，按直線法進(jìn)行折舊，截至上月，已計(jì)提折舊8333.5元。求解：未來12個月，每個月應(yīng)當(dāng)計(jì)提的折舊額，傳統(tǒng)記賬過程中需要會計(jì)人員利用計(jì)算器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，在Python語言的幫助下，會計(jì)人員只需輸入以下代碼便可處理企業(yè)的所有折舊問題。

原值=10000

年限=5

殘值率=0.05#殘值為原值的5%

殘值=原值*殘值率

累計(jì)折舊=8333.5#截至本月初的累計(jì)折舊

本月折舊=0#初始化設(shè)置

for i in range（1，13）：#計(jì)算接下來12個月的累計(jì)折舊=累計(jì)折舊+本月折舊#計(jì)算每月折舊

本月折舊=round（（原值/（年限*12）），2）# round（）函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)四舍五入保留2位小數(shù)#計(jì)算固定資產(chǎn)凈值（即總剩余待提折舊）

凈值=原值-累計(jì)折舊-本月折舊-殘值#假設(shè)按上期相同口徑計(jì)提的剩余凈值if凈值>0：

本月折舊=本月折舊

else：

本月折舊=round（原值-累計(jì)折舊-殘值，2）#最后1期，倒擠

print（f'第{i}個月應(yīng)計(jì)提的折舊為：'，str（本月折舊）+"元"）

（二）快速爬取上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

上市公司的很多網(wǎng)頁中，都是用圖表的方式顯示公司，以往我們需要依靠人工手動復(fù)制粘貼數(shù)據(jù)來進(jìn)行收集、整理。掌握了Python代碼，我們只需要通過十幾行的爬蟲代碼，就能夠完成。Python軟件還可以通過Selenium模型人工登錄公司線上銷售平臺，定位并爬取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，大大提高工作效率，以便財(cái)務(wù)人員進(jìn)行專項(xiàng)經(jīng)營情況的分析。

（三）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化

一般情況下，Python 的數(shù)據(jù)可視化基本上只需要一個Matplotlib庫可以滿足人們的需求。Matplotlib庫在Python可視化程序庫占據(jù)著較高的地位。無論程序如何變化，它仍是使用最廣泛的數(shù)據(jù)可視化繪圖庫。有了Matplotlib庫，企業(yè)財(cái)務(wù)人員可以運(yùn)用python語言對往年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)繪制直方圖、餅圖，便于信息使用者進(jìn)行經(jīng)濟(jì)決策。

以華為營業(yè)額為例，可利用如下Python語言可快速繪制各財(cái)務(wù)指標(biāo)的趨勢變化直方圖。

#-*- coding： utf-8-*-

#導(dǎo)入matplot的繪圖庫

import matplotlib.pylab as plt

# pandas 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)庫

import pandas as pd

if __name__=="__main__"：

data_frame = pd.read_excel（'C：＼＼Users＼＼peiyuying＼＼Documents＼＼華為營業(yè)額.xlsx'，sheet_name='Sheet1'）

#獲取x軸label-年份列表

years = data_frame.keys（）[1：]

#銷售收入 Sales revenue

sales_revenue = data_frame.iloc[0，1：5]

#營業(yè)利潤 operating profit

operating_profit = data_frame.iloc[1，1：5]

#凈利潤 net profit

net_profit = data_frame.iloc[2，1：5]

#定義柱狀的寬度和個數(shù)

total_width， n =0.8，3

width = total_width / n

#定義模板

x = list（range（len（years）））

#填充第一個銷售收入柱狀圖

plt.bar（x， sales_revenue， width， label='Sales Revenue'， fc='y'， tick_label=years）

for i in range（len（x））：

x[i]+= width

#填充第二個營業(yè)利潤柱狀圖

plt.bar（x， operating_profit， width， label='Profit'， fc='r'）

for i in range（len（x））：

x[i]+= width

#填充第三個凈利潤柱狀圖

plt.bar（x， net_profit， width， label='Net Profit'， fc='g'）

plt.legend（）

#繪圖

plt.show（）

（四）實(shí)現(xiàn)文本可視化

除了 Matplotlib 庫，使用得最多的還有詞云圖可視化庫 word cloud等。關(guān)鍵詞云是利用文字中出現(xiàn)概率較大的“關(guān)鍵詞”進(jìn)行視覺上的突出表現(xiàn)，進(jìn)行重點(diǎn)詞的描繪，這樣一眼便能夠領(lǐng)略文字中要傳達(dá)的重要含義。在企業(yè)日常管理工作中，管理會計(jì)人員可利用詞云實(shí)現(xiàn)對公司業(yè)績、相關(guān)利益者、管理制度等的清晰掌握，跟蹤公司各類資產(chǎn)的投資計(jì)劃執(zhí)行過程。

四、相關(guān)人員適應(yīng)IA技術(shù)促進(jìn)會計(jì)更好發(fā)展需采取的措施

（一）高校教育方面

目前各院校財(cái)會類教學(xué)側(cè)重于理論的會計(jì)核算和基本會計(jì)準(zhǔn)則的掌握，而實(shí)踐教學(xué)安排相對較少，學(xué)生一般沒有大數(shù)據(jù)分析的思維。且部分學(xué)校早期開展的手工財(cái)務(wù)記賬類教學(xué)獨(dú)立作業(yè)，與系統(tǒng)配合實(shí)踐教學(xué)對學(xué)員的實(shí)質(zhì)性幫助程度已逐漸下降。而隨著財(cái)務(wù)機(jī)器人的誕生，以及云會計(jì)技術(shù)和財(cái)務(wù)共享等概念的發(fā)展，更需要未來的會計(jì)人員不但有堅(jiān)實(shí)的財(cái)務(wù)基礎(chǔ)知識，還應(yīng)具有構(gòu)建系統(tǒng)模塊、數(shù)據(jù)挖掘以及設(shè)計(jì)實(shí)際管理系統(tǒng)的能力。所以，學(xué)校還必須給會計(jì)專業(yè)生提供大數(shù)據(jù)分析、Python等相關(guān)課程。同時教師們在課程中，還必須適度介紹大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的綜合運(yùn)用例子，譬如企業(yè)管理者對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息的收集，管理和運(yùn)用。實(shí)驗(yàn)課鼓勵學(xué)生運(yùn)用Python會計(jì)操作，供學(xué)生上手學(xué)習(xí)。期末同其他專業(yè)理論課以考試形式考核學(xué)生們的熟練運(yùn)用程度。通過設(shè)計(jì)此類案例，訓(xùn)練人們運(yùn)用計(jì)算機(jī)科學(xué)處理會計(jì)問題的思考方法。另外老師的教學(xué)要跟隨信息技術(shù)的趨勢，不斷提升課堂教學(xué)的實(shí)效度。只有把握教學(xué)重難點(diǎn)，才能讓教學(xué)提升，才能讓學(xué)員更好的學(xué)習(xí)專業(yè)知識，能夠更加從容地適應(yīng)市場對會計(jì)崗位的要求。

（二）會計(jì)人員方面

在人工智能大環(huán)境下，部分繁瑣的工作被取代。財(cái)會工作者也必須對此保持高度警惕，并了解到人工智能為會計(jì)工作所帶來的機(jī)會與挑戰(zhàn)，要有超前意識及自我學(xué)習(xí)能力，平時可自主學(xué)習(xí)人工智能python語言的基礎(chǔ)理論，在工作中合理運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行簡單的會計(jì)核算工作以此提高工作效率。會計(jì)人員只有通過持續(xù)的提升自我素養(yǎng)才能與時并進(jìn)，不被大數(shù)據(jù)時代的高科技所取代。

（三）企業(yè)方面

企業(yè)要做好財(cái)務(wù)部門與其他部門的整合，建成全面型智能型的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)。此外，對于企業(yè)，還應(yīng)該注重對審計(jì)團(tuán)隊(duì)的建立，以吸納更多專業(yè)的會計(jì)人員，對現(xiàn)有的人員也應(yīng)該做好培養(yǎng)，形成一支專業(yè)素質(zhì)高的會計(jì)團(tuán)隊(duì)。企業(yè)可以通過聘請專門的人員對企業(yè)的員工進(jìn)行培訓(xùn)、講座，鼓勵企業(yè)員工學(xué)習(xí)高科技基礎(chǔ)知識，為員工開設(shè)如何將Python與會計(jì)工作相結(jié)合的有關(guān)課程，并對企業(yè)人員在實(shí)際工作中的應(yīng)用實(shí)行業(yè)績考核，提升會計(jì)人員的整體水平。

五、結(jié)語

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展，人工智能對傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理方式產(chǎn)生了重要影響。人工智能在會計(jì)行業(yè)已經(jīng)得到普遍應(yīng)用，給傳統(tǒng)會計(jì)工作帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn)，這也是會計(jì)行業(yè)應(yīng)當(dāng)提高競爭力的動力。會計(jì)人員要時刻激勵自己不斷學(xué)習(xí)，掌握Python語言在會計(jì)工作中的運(yùn)用，形成優(yōu)勢互補(bǔ)提高工作效率。企業(yè)要轉(zhuǎn)變會計(jì)就是記賬的固有思維，鼓勵員工們多學(xué)習(xí)IA相關(guān)知識，實(shí)現(xiàn)人工智能與企業(yè)財(cái)務(wù)體系的整合，爭取做到智能財(cái)務(wù)。目前，人工智能在企業(yè)中的運(yùn)用尚處于初級階段，企業(yè)和會計(jì)人員要適應(yīng)不斷變化的趨勢以此作出調(diào)整，促進(jìn)企業(yè)的長久發(fā)展。

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（作者單位：中南林業(yè)科技大學(xué)）