元年科技李彤：从连续四年评选结果看五大潜在信息技术发展趋势

6月18日，由上海国家会计学院主办，元年科技等6家企业联合主办的“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。本次论坛揭晓了2023年影响中国会计行业的十大信息技术，各界嘉宾分别就入选的十大信息技术与潜在影响的五大信息技术进行了深入解读与前景判断。

“潜在影响中国会计行业的五大信息技术”具有前瞻性，对会计行业的工作模式、会计场景的应用实践影响重大。会上，北京元年科技股份有限公司（下文简称“元年科技”）董事、执行总裁李彤在总结2020年-2023年连续四年评选结果的基础上，对五大潜在信息技术的发展趋势进行了预测。

一、近四年五大潜在技术评选结果分析

表1 近四年五大潜在信息技术评选数据概览

从近四年五大潜在信息技术评选结果来看，整体结果波动较大。其中，分布式账本这项技术连续三年出现，并于2022年进入影响中国会计行业的十大信息技术；数字货币及大数据多维引擎与增强分析两年入选；数据、业务与管理中台在2021年入选潜在技术后，2022年入选影响中国会计行业的十大信息技术。随着今年以来ChatGPT的爆火，2023年几乎所有的技术都是与AI相关，其中四项100%相关，大数据多维引擎与增强分析与AI 50%相关。

元年科技董事、执行总裁李彤发表演讲

元年科技董事、执行总裁李彤表示，五大潜在技术与当年热点事件息息相关，借助ChatGPT4.0线上能力，分析了当年热点与五大潜在技术的关联关系。具体来讲，2020年的五大潜在技术是因为出现国家强调区块链技术重要性、区块链现投资热潮、央行发行数字货币、5G+物联网的应用等社会热点事件；随着2021年新冠疫情的加剧，数字经济、数字金融快速发展，数据处理能力得到较大关注；2022年国家税务总局官宣金税四期年底上线，全电票开始试点；2023年ChatGPT引发了AI热潮。

二、近四年潜在技术主要分类变化趋势

基于近四年五大潜在技术得票率进行归类，主要可以分为四类，包括区块链技术、人工智能（AI）、数据分析技术及其他，它们在近四年的评选中情况如下：

区块链技术：区块链技术在过去几年中一直是一个热门话题，尤其在2020年的评选中排名第一。然而，在2021年的评选中，区块链技术的排名下降，可能是因为其他技术的兴起或者对区块链技术实际应用的认知更加清晰，到2023年，区块链退出了五大潜在技术评选舞台。

人工智能（AI）：AI技术在过去几年中的发展持续增长，尤其是深度学习与智能决策，从2020年没有受到关注到2023年五项都是与AI相关，反映了AI在会计领域的日益重要和广泛应用及在大模型加持下的未来潜力，AI技术可以帮助会计人员处理大量的数据和复杂的决策，并提供智能化的支持和洞察力。

数据分析技术：数据分析技术在过去几年中也得到了重视，尤其是在2021年和2022年的评选中出现了数据、业务与管理中台以及大数据多维引擎与增强分析。这表明数据分析在会计领域的应用已经成为一个重要的趋势。通过数据分析技术，会计人员可以更好地理解和利用大量的数据，以做出更准确的决策和洞察。（以上结论由ChatGPT生成）

三、企业对各项技术的应用现状

基于2021年中国企业智能财务应用现状调研数据，ChatGPT对调研数据进行了分析与预测。

区块链技术：根据数据显示，区块链技术的应用率相对较低。仅有8.73%的企业已经采用了区块链技术，而32.14%的企业计划在短期内采用。然而，有高达59.13%的企业表示不打算采用区块链技术。这可能是由于区块链技术的复杂性、安全性和合规性等因素所致。预计到2023年，区块链技术的采用率可能会有一定程度的增长，但不打算采用的比例仍可能较高。

人工智能（AI）：从数据中可以看出，AI技术在智能财务领域的应用相对较低。平均已经采用率为11.38%，而短期内计划采用的比例为37.13%。然而，不打算采用的比例为56.50%，较高的不打算采用率可能是由于技术应用的复杂性和成本等因素。预计到2023年，AI技术的采用率可能会有所增加，但在不打算采用方面仍可能存在一定比例。

数据类技术：根据数据显示，大数据在2021年已经被17.69%的企业采用，而有51.73%的企业计划在短期内采用大数据技术。这表明大数据技术在智能财务领域具有较高的采用意愿和前景。预计到2023年，大数据的应用率可能会进一步增加，超过当前的17.69%。

综合来看，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。

同时，基于智能财务研究院与上海国家会计学院公众号里公开披露的“中国智能财务最佳实践案例”关键字频率统计，近3年部分“中国智能财务最佳实践案例”的主要技术采用率如下：

图1 近3年部分“中国智能财务最佳实践案例”主要技术采用率

通过图1可以看出，应用最高的是RPA和OCR+电子发票，其中，在五大潜在技术中，AI和会计大数据分析处理在中国智能财务应用较领先的企业里，有50%的较高采用率，而中台技术、区块链与数据治理在优秀实践案例里采用率较低。

四、区块链技术的应用场景与制约因素

区块链相关技术包括分布式账本、数字货币、智能合约，其中分布式账本具有去中心化、防篡改、可追溯等特性，可以解决会计领域面临的信任难题；数字货币具有较高的安全性与便捷性，法定的数字货币可以自由流通并替代现金，有望成为数字经济时代的重要基础设施；智能合约允许在没有第三方的情况下进行可信交易，交易可追踪且不可逆转。

随着区块链技术的不断成熟，区块链在多领域有着非常广阔的应用前景。如区块链电子发票、资金结算和清算、跨境贸易和信用证、银行和金融服务、供应链金融和可追溯性、风险管理和合规性等等。但与此同时，区块链技术也在普及应用方面也存在着诸多制约。李彤表示主要来自四方面的原因：一是技术成熟度，二是对网络的依赖和时效性问题，三是隐私和安全问题，四是投入产出比问题。李彤指出，在企业的实际应用中，目前区块链技术处在一个“叫好不叫座”的状态，未来几年可能区块链技术的应用也不会有一个特别快的增长。

五、大模型落地的七大能力、两大挑战与三个级别

今年以来的AI热潮让AIGC、多模型预训练大模型以及自适应人工智能三大概念爆火。其中，以ChatGPT为代表的大模型引发企业应用AI提升生产力的强烈期待。“大型语言模型AI想要在企业落地产生生产力，还有比较长的路要走”，李彤指出，大型语言模型AI在企业的落地需要具备七大能力、解决两大挑战。七大能力是指理解需求、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、动态决策与任务拆解、系统操作与任务执行；两大挑战是指安全的挑战以及训练成本的挑战，着力解决私有化部署以及低成本训练问题。

李彤认为，未来企业融合大模型的模式，一是通用大模型提供通用能力之外，还需要一个大模型中台去一致访问在不同领域有优势的各种大模型资源；二是除大模型之外，国外已经有研究尝试用一些成本能够掌控的小模型，通过知识蒸馏的方式，从大模型上萃取一些专业领域的知识去训练小模型，让小模型能在一个比较窄的领域里拥有比较强的能力；三是企业内部知识图谱与知识库的构建，包括数据的准备，数据中台的数据治理等基础工作也必不可少。通过三者结合的方式，未来应该能够产生面向用户侧不同应用场景的落地输出。

元年科技一直在积极推进大模型的应用落地工作。现场李彤展示了大模型在企业数据分析领域落地应用场景，他表示在路径与数据打通之后，大模型会帮助企业生成报告，报告中涵盖文字结论，如销售额下降、未达成目标率、退货率指标异常等，同时也可以生成大量的统计图表，从而更深入地了解数据。企业通过企业内部知识库的推理，加上大模型的任务处理和需求理解能力，达到较好的应用效果。

图2 大模型在企业数据分析领域的落地应用场景示例

AI模型提升生产力的三个级别分别是助手级、替代级以及主动级。其中助手级作为员工助手，提供参考、建议以及辅助完成工作任务；替代级作为数字员工，具有接受并完成任务的能力；主动级实现主动发现问题、分析问题、进行决策、并执行系列任务解决问题。

最后，李彤对AI的信任、风险和安全问题进行了强调，他表示，让大模型更加可解释是我们面临的最大挑战，模型本身开发过程的可控与可管理，AI应用被安全访问以及对隐私数据的保护，是我们在AI安全方面应该关注的问题。