基于机器学习的智能会计引擎研究

“大智移云”时代,新兴信息技术正在不断颠覆传统并持续为企业的创新实践赋能,变革已成为企业经营管理新常态。其中,以机器学习为核心的人工智能技术能够自主深入挖掘现有海量数据的内在价值,预测未知,有效驱动企业财务管理,实现数字化、智能化转型,并与业务发展紧密交融。文章拟从会计引擎角度切入,探讨机器学习在财务会计和管理会计两个不同层面对企业财务的智能化革新,同时指出利用机器学习构建智能会计引擎所面临的机遇与挑战。研究表明,经机器学习再造的智能会计引擎将成为集高效率财务核算流程与多维度财务管理职能于一身的独立性平台工具,为企业业务与财务的顺利衔接与深度融合增添助力;国家政策和其他新兴技术的支持使得机器学习在智能时代对会计引擎的重塑充满机遇,但人才的紧缺和机器学习的局限都将是必须应对的挑战。

论会计引擎在现代银行新核心业务系统的运用

传统银行核心业务系统均采用交易与核算紧耦合的处理模式,本文针对该模式弊端,提出现代银行新核心业务系统交易与核算松耦合的概念。由此引出会计引擎的处理模式,分析其优点,并通过对其设计原理、功能架构的描述,介绍会计引擎在银行业的运用。

打造会计引擎 助推业财融合升级

受制于业态、区域政策和准则的差异化,跨业态、跨境的大型企业在业财一体化建设方面会面临较多困难。随着业财融合的发展,传统业财融合的局限性逐渐显现,会计引擎应运而生。本文介绍了构建会计引擎的难点、探讨了包括业务场景梳理、构建动态会计科目映射规则和设计万能单据等会计引擎的建设方法,并以案例形式介绍了会计引擎在企业中的实际应用以及未来发展趋势.

会计专业搜索引擎对比分析——以“会搜”和“IFACnet”为例

本文基于用户体验评价法,对比分析会搜和IFACnet的检索功能、界面和效果。发现:会搜检索查全率高、注重用户反馈,但界面单调、查准率低、时效性低、重复率高,适合初级或非会计从业人员进行简单的广泛性国内会计信息检索;IFACnet引导用户精确检索、提供多样化服务,检索查全率低、重复率低、查准率高、时效性高,适合长期从事会计工作的中高级会计师进行精准的专业性国际会计信息搜索。并提出建议:结合可视化技术改善导航性能,增加相关性链接提高查准率,注重个性化需求提高查全率。

会计核算视角下人工智能优化财务共享中心的路径探讨

财务共享服务中心作为一种应用在跨地区规模较大的企业中的新型管理模式,近年来在国内流行起来。进入信息化革命后,人工智能方兴未艾,在很多领域中都有不同的应用,其技术的不断发展和突破也必将深刻影响到财务共享中心,推动新一轮财务组织变革。本文将从财务核算的角度探讨人工智能优化财务共享中心的可能路径。

ERP环境下财务与生产业务集成综述

ERP是一个集成的信息系统,而将ERP生产业务模块与财务模块集成在一起的主要工具是会计引擎。通过强大的会计引擎,ERP实现了财务与生产业务的一体化。因此剖析ERP环境下财务与生产业务集成原理的内涵,深刻理解ERP中会计引擎的功能和改造方法以及生产基础数据的管理,对于ERP环境下财务与生产业务有效集成至关重要。