6月18日，由上海国家会计学院主办，中兴新云服务有限公司、金蝶软件（中国）有限公司、浪潮数字企业技术有限公司、用友网络科技股份有限公司、北京元年科技股份有限公司、上海汉得信息技术股份有限公司联合主办的“会计数字化转型的中国经验”主题论坛暨2023年影响中国会计行业的十大信息技术评选结果发布会在上海国家会计学院国际会议中心顺利举行。
潜在影响会计行业的五大信息技术一向具有前瞻性，可能对会计行业的工作模式、会计场景的应用实践影响更大。针对本次由207位专家评选出的潜在影响中国会计行业的五大信息技术，本次论坛邀请多位嘉宾从信息技术的内涵、发展趋势、可能出现的产品、广泛的应用场景等维度进行深入分析，通过对未来的前瞻性展望，判断将对会计人员产生的影响方式和范围。
对此，元年科技董事、执行总裁李彤从连续四年评选结果的角度分析了五大潜在信息技术的发展趋势。
潜在技术主要是由专家进行票选，与当年的热点事件挂钩比较紧密，从近五年潜在的五大信息技术变化趋势来看，五大潜在技术波动较大。只有分布式账本、分布式记账技术连续三年出现，去年开始进入当前影响会计行业十大信息技术范畴。今年非常显著的特征是ChatGPT引发大模型热潮，AI应用成为绝对热点，本年度所有五大潜在信息技术均与AI相关。
从社会热点对潜在技术评选的影响方面分析，2020年国家强调区块链的重要性，数字货币央行发行，以及区块链创投热潮的带动性，当年五大潜在技术中有三项与区块链技术相关。2020年5G开始带动互联网概念的兴起，当年度5G和物联网技术入围。2021年数字经济的发展，特别是数字金融、数字货币受到追捧，区块链、数据处理能力技术得到比较大的关注。2022年金税四期的推进使其成为当年度普遍关注的潜在技术。整体来看，2020年到2023年区块链的技术热度逐渐缩小。当前影响的十大技术中数据类的技术占比越来越高，数据类技术越来越得到重视是一个趋势。AI技术从2020年在五大技术里没有受到关注到本年度全部五项技术都与AI相关，也反映了AI技术尤其在大模型的加持下形成生产力的潜在能力。区块链技术一直备受关注，但其排名可能受到实际应用和认知的影响。AI技术在会计领域的应用日益增长，提供了智能化的支持和决策能力。数据分析技术则成为会计工作中的重要工具，帮助会计人员更好地处理和利用数据。随着技术的不断进步和应用场景的扩展，这些领域的发展将继续影响会计行业，并产生新的趋势和机遇。
另一方面，根据2021年中国企业智能财务应用现状调查报告数据，大数据和AI技术在智能财务领域的应用预计将持续增加，尤其是大数据技术。区块链技术的采用可能增长较慢，但有望在未来几年内逐渐获得更广泛的应用。随着技术的发展和成熟，企业对大数据、AI和区块链的采用意愿可能会增强，并在2023年取得更高的应用率。
综上可以得出，近年来技术热点已经逐步从区块链向大模型和AI、数据应用转移。近年来潜在技术中有四项技术与区块链相关，包括区块链本身、分布式账本、数字货币、智能合约。区块链技术无论在是全球还是国内落地的采用率不高，主要有几个原因：一是技术成熟度本身的制约，二是对网络的依赖，以及性能、能耗、隐私和安全的问题，三是投入产出比的问题，导致区块链技术企业实际运用中叫好不叫座，预测未来几年区块链技术的应用也不会有特别快速地增长。
AIGC、多模态预训练大模型、自适应人工智能三项AI技术是从不同的角度对同一个AI应用的技术进行阐述。AIGC更多是通过对大量数据的学习和分析，自动创作出符合人类审美和语言习惯的内容，从而提高内容创作的效率和质量。多模态预训练大模型本质上是从模型视角对多种数据进行训练，从而提高模型的准确性和性能，为企业提供更准确的预测和识别服务。自适应人工智能强调通过不断反复训练模型并在运行和开发环境中使用新的数据进行学习，根据实时反馈动态调整学习和目标，够适应外部环境的快速变化，并快速进行响应优化，以满足企业运营需求。这三项技术都依赖于深度学习算法，尤其是神经网络模型。深度学习算法通过多层次的神经网络结构来提取和学习数据的特征，以实现模型的训练和预测。
大模型的AI技术在通识领域的应用体验未来会超出预期。但是在企业落地产生生产力，还有比较长的路要走。大型语言模型AI在企业形成生产力需要建立7项能力，分别是理解需求、具备通用知识、具备企业私有知识、访问企业数据、调用企业计算模型、动态决策及任务拆解、系统操作及任务执行。同时大模型的开放还面临安全和训练成本的挑战。未来企业融合大模型的模式主要有：由通用大模型提供的通用能力，从大模型上萃取专业知识训练小模型，针对细分领域培养能力，也离不开企业内部的知识图谱构建、知识库构建、数据准备、数据中台、数据治理等基础工作。基于小模型访问企业的内部知识以及调用外部大模型结合的方式，未来不同的应用场景能够产生更多落地输出，主动发现问题、分析问题、进行决策、并执行系列任务解决问题。
未来技术趋势会向着数据、大模型和AI方向进一步发展，相关技术可能会得到持续关注。未来几年AI技术的落地速度会比预期更快。与此同时也要关注AI信任、安全的访问以及对隐私数据保护的问题。
