微软用AI搞财务:一人顶千人,速度提升 1000 倍

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2 月 11 日消息，据外媒报道，近年来，微软的利润、市值等都出现了大幅增长，但其财务团队的人员数量基本不变，保持在 5000 人左右，其财务工作实现数字化、智能化是该公司稳定财务人员数量的关键。

近日，微软“现代金融”项目的负责人科里・赫恩西里克（Cory Hrncirik）向华尔街日报介绍了如何通过 AI、云计算、机器学习等技术提升财务工作效率，控制财务人员数量。

目前，微软已经使财务预测、风险管理以及内部查询等方面的工作实现了数字化、智能化。未来，微软或专注 AI、机器学习等技术在精细化程度更高的工作上的应用。

一、用机器学习做财务预测，仅需 30 分钟，错误率降低一倍

七八年前，微软已经开始思考如何将财务工作自动化，提高财务工作效率，使员工能更好地关注那些不能用技术解决的领域，比如与商业伙伴谈判、寻找绿地投资机会等等。

微软最早在财务预测方面引进了机器学习技术。财务预测是指财务工作者根据企业近期的财务活动，运用数理统计方法，结合当前形式和未来趋势预测企业未来财务状况的工作。

赫恩西里克表示，在引入机器学习技术之前，微软的财务团队在做每个季度的财务预测时，往往需要 1000 人花费三周的时间才能完成，但在 2015 年引入机器学习模型之后，基本上 30 分钟就能完成季度预测，并且使错误率从 3% 降到了 1.5%。

二、风险分析、内部查询，微软多项业务实现智能化

此外，微软还在定义风险、风险管理流程数字化等方面实现了智能化。赫恩西里克称，微软目前在使用机器学习等技术分析来自世界各国政府的文件，预测潜在的经济风险。目前，该公司还在努力将其用于内部审计相关工作，如识别哪些发票可以进入自动化流程，哪些发票则需要人工干预等等。

▲ 微软“Modern Finance”官网

未引入 AI、机器学习等技术前，微软财务人员需手动输入 50 个数据集，然后进行分析，最后得出结果，现在，财务人员可以将超过 100 个数据存储在云端，通过云计算等技术自动生成分析报告。

此外，微软还在尝试引入机器人，设置了 AI 代理。AI 代理运用到了自然语言处理相关的技术，其能够理解的语言超过 60 种。它能推断对方的说话意图，并将整个对话精简为简单的句子。目前，微软有 30% 左右的内部查询工作是通过 AI 代理处理的。

结语：业务智能化提升工作效率，AI 渐成企业数字化转型关键

今年 1 月，微软发布的 2022 财年第二季度财报里，其营收额、净收入和营业利润均实现了超过 20% 的增幅，但近几年来，微软财务人员的数量没有明显增长，这一部分得益于微软在财务工作数字化、智能化方面所做的努力。

目前，微软已经利用 AI、机器学习相关技术，在财务预测、风险管理等方面实现了效率提升，但赫恩西里克表示，在更深层次、精细化层面的工作上，机器学习等技术的表现还不是很好，财务工作的数字化、智能化程度还需进一步提升，适应数字经济浪潮。

随着科技的发展，AI 在企业整体的数字化转型中扮演着越来越重要的角色，未来，AI 如何更好地实现工业化落地，在企业的数字化转型过程中，为更多业务的效率提升赋能，值得期待。