机器学习：科学向左，科幻向右

机器学习科学向左，科幻向右© The Association of Chartered Certified Accountants April 2019关于ACCA ACCA（特许公认会计师公会）是全球广受认可的国际专业会计师组织，为全世界有志投身于财会、金融以及管理领域的专才提供首选的资格认证。ACCA目前在大中华区拥有25,000名会员及108,000名学员，并在北京、上海、广州、深圳、成都、沈阳、青岛、武汉、长沙、香港和澳门共设有11个代表处。ACCA为全球179个国家的208,000名会员及503,000名学员提供支持，从雇主的技能需求出发，为会员和学员的事业发展提供完善的专业服务。ACCA透过全球104个办事处和中心，以及全球超过7,300家认可雇主，为员工的学习与发展提供高标准服务。ACCA致力于维护公共利益，提倡适度的会计监管方式，同时，通过开展国际化研究，不断提升财会行业的声誉与影响力。目前，ACCA的核心——ACCA专业资格正在进行重大创新，以确保我们的会员继续成为全球倍受推崇和青睐、与时俱进的专业会计师。自1904年成立以来，ACCA一直秉承着独特的核心价值，即机遇、多元性、创新、诚信和责任。 了解详情，请访问ACCA网站： www.accaglobal.com机器学习科学向左，科幻向右关于本报告本报告介绍了机器学习，并特别强调了财会行业对机器学习的需求。除了总体介绍机器学习外，本报告还围绕如何应用此项技术、伦理道德考量、以及对未来所需技能的影响展示了一系列观点。了解更多信息：魏雅安（Narayanan Vaidyanathan）ACCA商业洞察主管4前言数字化对财会行业的影响是ACCA当前关注的重要主题，贯穿于我们所有的思考和行动中。我们以其为中心展开组织活动，构建推广最佳实践的领先思想。作为专业会计师组织，ACCA已将数字技术应用纳入了培训计划的内容与交付当中。我们的课程内容强调，从数据分析法到人工智能，专业会计师需要培养对一系列技术的理解能力。ACCA资格认证和后续职业教育（CPD）服务则致力于通过在线、灵活的数字化方法，为遍布180多个国家的会员和学员提供最优质的服务。我们的思想领导力同样是建立在自身组织对数字技术应用的关注上的。我们开展着广泛而深入的技术研究——从机器人流程自动化一直延伸至区块链，本报告提供的机器学习观点是这一强大研究组合的最新成果。报告首先以通俗易懂、切实可行的方式对机器学习的基础知识以及其如何在财会行业中运用进行了介绍。此外，本报告还探讨了与公共利益相关的道德问题和其他考量。这些事项都是ACCA使命的重要组成部分，也是我们与监管机构、标准制定者、合作伙伴、成员和学员开展对话时不可或缺的议题。当前，有关人工智能将给世界带来何种负面影响的讨论正如火如荼地进行，我们的目标在于，在普遍过分夸大的意见中加入深思熟虑、审慎周详的意见。我们由衷希望，本报告可以为关心人工智能发展的人们提供实用的参考，并且支持那些有意义的、有建设性的讨论。郝飞（Alan Hatfield） 战略与发展执行总监目录执行摘要 6引言 81. 机器学习与财会职业 102. 厘清术语 123. 机器学习的应用 184. 伦理道德的考量 255. 机器学习环境中的技能 35结束语 37附录 1 38附录 2 – 国别概况 39英国 40中国 41马来西亚 42新加坡 43阿联酋 44爱尔兰 45巴基斯坦 46附录 3 47免责声明本报告的部分内容会提到来自第三方的机器学习产品或其他举措，这仅出于信息提供的目的，以便读者了解真实案例。报告并非是对所提及的特定产品或举措做出认可，也并非提供完整的清单。时至今日，人工智能（AI）对大众观念产生着重大影响。使用数学算法来处理大型数据集的机器学习（ML）技术也正被越来越多地运用到由人工智能主导决策的商业应用程序之中。就在几年前，人们还普遍认为人工智能仅仅是科幻电影的素材。但现在，由于可以获得比以往更多的数据和拥有更强大的数据处理能力，机器学习似乎即将颠覆这种观点。 人工智能领域有很多专业术语，每一术语的定义之间仍存在争议。ACCA面向会员和准会员的调查中，受访者对于人工智能、机器学习、自然语言处理（NLP）、数据分析法和机器人流程自动化（RPA）等术语相关理解的回复充分印证了这一点。对于任何给定的术语：62%的受访者表示没有听说过，或者虽然有所耳闻，但不清楚其具体含义或只有基本的了解；仅有13%的受访者拥有深入或专家级的认识。这表明在加强教育和提高意识方面，仍有巨大的空间等待全球财会界去挖掘。对于人工智能一种定义即机器在与思考、理解、推理、学习或感知相关的领域中所展示出的类似人类的能力。机器学习作为 人工智能的子集，通常被理解具备基于历史数据集的系统分析进行预测或决策的能力。从本质上讲，机器学习意味着，机器能够随着时间推移，学习整个数据集的特征并识别出各个数据点的特征。在这一过程中，其“学习”所获得的结果并不依靠事先的明确的编程。它们依托机器学习算法，随着不断吸收更多数据并确定其中的相关性而得出结论。6执行摘要7本报告首先介绍了基础知识。这对在一定程度上建立对这些应用程序工作方式的认识、信任此类系统并且了解机器学习如何成为开发更高水平机器智能的基础都具有十分重要的意义。就此而言，“智能”是指无需以固定的、预先确定的方式依靠指令就能处理给定的数据集，在某些情况下做出决策或作出推论的技术能力。但这并不意味着，该技术突然形成了一种独立的意识——机器人大行其道的时代尚未来临！ 五分之二的受访者表示其所在的组织在一定程度上使用了机器学习的技术，这表明市场正在认识到机器学习的力量。这其中包括：企业已在完全运行模式下处理实时数据（6%）；处于高级测试阶段，将在3-6个月内“上线”（3%）；早期准备阶段，将在12个月内“上线”（8%）；以及仍在初步讨论和概念探索阶段（24%）。 可选择的应用程序涵盖多个领域，包括发票编码、舞弊识别、公司报告、税务和营运资金管理等。本报告探讨了这些领域的各种产品与举措。这些研究发现突显出，由于各种组织都将越来越需要这些技能，财会行业需要优先考虑在这一领域中建立认知与理解。事实上，调查中所提及最多的技术应用的障碍，正是缺乏有经验的员工来牵头机器学习技术的应用（52%）。与任何技术一样，力量越大，责任越大。就机器学习而言，道德问题始终与之紧密相关。专业会计师需要考虑并恰当管理可能由算法决策引发的潜在道德妥协问题。谁应在这种情况下承担责任？机器学习算法将不可避免地产生所获取数据集所有偏差，那么这种偏差会引发哪些风险？约五分之四的受访者认为，当通过机器学习算法做出决策时，组织有责任以某种形式披露这一信息。 本报告考虑了一系列与专业会计师相关的道德因素，用以指导如何践行国际会计师职业道德标准委员会（IESBA）所制定的基本原则。媒体中经常会提到人工智能接替人类工作的能力。毋庸置疑，这些技术的确能够更有效地完成多种任务——如前所述，本报告详细探讨了其中的一些领域。 但即使像人工智能这样高深复杂的技术，似乎也难以匹敌人类所具备的完全理解和综合思考能力。尽管人工智能已取得诸多进步，但就例如建立客户关系、领导成功团队等