據(jù)外媒報道，近年來，微軟的利潤、市值等都出現(xiàn)了大幅增長，但其財務團隊的人員數(shù)量基本不變，保持在 5000 人左右，其財務工作實現(xiàn)數(shù)字化、智能化是該公司穩(wěn)定財務人員數(shù)量的關鍵。

　　近日，微軟“現(xiàn)代金融”項目的負責人科里?赫恩西里克（Cory Hrncirik）向華爾街日報介紹了如何通過 AI、云計算、機器學習等技術提升財務工作效率，控制財務人員數(shù)量。

　　目前，微軟已經(jīng)使財務預測、風險管理以及內(nèi)部查詢等方面的工作實現(xiàn)了數(shù)字化、智能化。未來，微軟或?qū)Ｗ?AI、機器學習等技術在精細化程度更高的工作上的應用。

　　一、用機器學習做財務預測，僅需 30 分鐘，錯誤率降低一倍

　　七八年前，微軟已經(jīng)開始思考如何將財務工作自動化，提高財務工作效率，使員工能更好地關注那些不能用技術解決的領域，比如與商業(yè)伙伴談判、尋找綠地投資機會等等。

　　微軟最早在財務預測方面引進了機器學習技術。財務預測是指財務工作者根據(jù)企業(yè)近期的財務活動，運用數(shù)理統(tǒng)計方法，結合當前形式和未來趨勢預測企業(yè)未來財務狀況的工作。

　　赫恩西里克表示，在引入機器學習技術之前，微軟的財務團隊在做每個季度的財務預測時，往往需要 1000 人花費三周的時間才能完成，但在 2015 年引入機器學習模型之后，基本上 30 分鐘就能完成季度預測，并且使錯誤率從 3% 降到了 1.5%。

　　二、風險分析、內(nèi)部查詢，微軟多項業(yè)務實現(xiàn)智能化

　　此外，微軟還在定義風險、風險管理流程數(shù)字化等方面實現(xiàn)了智能化。赫恩西里克稱，微軟目前在使用機器學習等技術分析來自世界各國政府的文件，預測潛在的經(jīng)濟風險。目前，該公司還在努力將其用于內(nèi)部審計相關工作，如識別哪些發(fā)票可以進入自動化流程，哪些發(fā)票則需要人工干預等等。

　　▲ 微軟“Modern Finance”官網(wǎng)

　　未引入 AI、機器學習等技術前，微軟財務人員需手動輸入 50 個數(shù)據(jù)集，然后進行分析，最后得出結果，現(xiàn)在，財務人員可以將超過 100 個數(shù)據(jù)存儲在云端，通過云計算等技術自動生成分析報告。

　　此外，微軟還在嘗試引入機器人，設置了 AI 代理。AI 代理運用到了自然語言處理相關的技術，其能夠理解的語言超過 60 種。它能推斷對方的說話意圖，并將整個對話精簡為簡單的句子。目前，微軟有 30% 左右的內(nèi)部查詢工作是通過 AI 代理處理的。

　　結語：業(yè)務智能化提升工作效率，AI 漸成企業(yè)數(shù)字化轉型關鍵

　　今年 1 月，微軟發(fā)布的 2022 財年第二季度財報里，其營收額、凈收入和營業(yè)利潤均實現(xiàn)了超過 20% 的增幅，但近幾年來，微軟財務人員的數(shù)量沒有明顯增長，這一部分得益于微軟在財務工作數(shù)字化、智能化方面所做的努力。

　　目前，微軟已經(jīng)利用 AI、機器學習相關技術，在財務預測、風險管理等方面實現(xiàn)了效率提升，但赫恩西里克表示，在更深層次、精細化層面的工作上，機器學習等技術的表現(xiàn)還不是很好，財務工作的數(shù)字化、智能化程度還需進一步提升，適應數(shù)字經(jīng)濟浪潮。

　　隨著科技的發(fā)展，AI 在企業(yè)整體的數(shù)字化轉型中扮演著越來越重要的角色，未來，AI 如何更好地實現(xiàn)工業(yè)化落地，在企業(yè)的數(shù)字化轉型過程中，為更多業(yè)務的效率提升賦能，值得期待。