真可怕啊,一个插件基本做了财务大部分工作

  AI 能有多可怕?

  尽管现在很多人认为,人工智能会取代白领工作的观点不过是夸张罢了。但如今,如果我们单纯从会计行业的角度来看,其实人工智能大有取代这一行业的趋势。

  可能仅仅一个插件,就能让几乎所有金融学、会计学的学生失业,让苦读 CFA、CPA 的职场人失去奋斗的目标。

  现在,有人发现,一个名为 Code Interpreter 的 ChatGPT 插件,可以将用户上传的文件提取数据,然后通过 Python 来理解和分析其中的数据。

  听起来这并不复杂对不对?但这却基本上就是全球的财务工作者的所有工作。如果加上标准的格式,例如财务报表的格式,用数据填充这些表格,再加上分析,那么,Code Interpreter 就可以取代大部分财务工作。未来,公司不用花大价钱聘请专业的财务工作者,Code Interpreter 分析一份文件所需的成本可能只要 0.1 美元。

  其实,会计师们已经使用 AI 技术很多年。但大规模语言模型、生成式 AI 还没有渗透到这一行业之中。但如今,随着 ChatGPT 的问世,这一情况出现了变化。

  Code Interpreter 是怎么进行财务分析的呢?

  有用户尝试将一家公司的总账目上传到 Code Interpreter 插件中,插件很快意识到这是一个总账,然后编写了五个代码块进行识别和整理。

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Code Interpreter 意识到这个 CSV 文件是一个总账

  它对数据进行分类,并准备好让用户在大约 10 秒内向它提问,与之相比,如果要拿到同样的结果,会计师最快也需要一整天的工作才能完成。

  用户可以在插件整理完总账数据后,要求这一插件做一些图表,例如每周交易量等。插件同时还会做一些简单的风险检查,比如说,如果有一周的交易量出现异常,会向用户发出提醒。Code Interpreter 完成这一切也只需要大约 10 秒时间,远远快于专业金融人士的工作速度。

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这是 Code Interpreter 生成的每周交易量图表

  这还不是最酷炫的。

  Code Interpreter 还能够迅速通过对比三张财务报表,向用户提供重要财务比率。

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这是用户要求 Code Interpreter 计算衡量公司流动性的重要比率速动比率时,插件对用户的回应

  但是,有一点是 Code Interpreter 做不到的,就是人们在录入数据的时候,如果不按照规范录入,而只是按照自己习惯的方式录入的话,人工智能可能会不明白数据的含义,从而给出错误的结论。但如果用户向插件指出错误,插件能够立刻意识到问题所在并进行修改。

  此外,如果让插件分析的文件数越来越多,插件就会显得吃力,错误也会越来越多。因此,据现在的用户总结来看,这一插件能够完成大约 90% 的财务工作,剩下 10% 依然需要人工。只不过,这 10% 已经不像是会计或者金融分析师的工作,更像是数据工程师的工作。

  在最近的 AI 大潮中被人们忽视的一条消息是,OpenAI 的最大竞争对手 Anthropic 在今年 4 月宣布,它需要 10 亿美元来构建“Claude-Next”,这将比 GPT-4 强大 10 倍,而根据业内人士的分析,这一新的平台性能可能比 GPT-4 提高了 50 倍。

  如果这不是噱头,而是事实,可能包括财务工作在内的所有白领工作都将会被颠覆。