区块链＋人工智能，引导生产关系变革前路漫漫

区块链（Blockchain）和人工智能（Artificial Intelligence）是当下非常前沿的技术，两者作为目前金融科技Fintech最热门的话题，成为投资界关注的焦点。其实两者都是计算机学科的一个分支。区块链的本质是一种数据存储方式，或者叫“超级账本”。而人工智能的本质是一种“能力”，一种能让计算机学习和模拟人类的思维的能力。两者各有优势，那么未来的发展趋势究竟在哪里呢？

6月23日，由上海国家会计学院和澳洲CPA联合主办的区块链的应用逻辑与发展趋势研讨会在上海举行，特别邀请到区块链技术领域的研究专家，上海国家会计学院教授吴忠生博士，以及财务人工智能的先驱者、澳洲注册会计师冯哲老师，为100多名参会者献上了一场区块链技术普及与发展前景以及人工智能在财务中的应用探讨的知识大餐。

在研讨会开场白中，吴博士首先分享了区块链在中国应用的火热情况，根据2018年工信部的报告，我国区块链产业链已初步形成。同时我国政府已明确将区块链列入战略性前沿技术布局，多个地方政府已经出台了相关政策。紧接着，吴博士指出在区块链信息爆炸和混杂的情况下，应当掌握了解区块链的正确“姿势”，需要明白区块链发展的历程，其中很重要就是要了解比特币等数字货币的产生和运作机制。全球加密数字货币市场已经非常繁荣，存在的数字货币超过1600种。虚拟数字货币与区块链并非水火不容，数字货币受到投资者的关注和追捧（以比特币为例，起初比特币籍籍无名，而在2017年12月比特币的单价一度接近2万美元），实际上是表明了市场对区块链技术带来变革的期待。

✔ 区块链＝去中心化的分布式数据库

谈论区块链与比特币的关系，普遍都认为比特币是区块链的应用。实际上比特币概念的诞生要早于区块链，2008年10月中本聪发表的比特币白皮书中并未提及区块链。在比特币运行数年之后，人们惊叹其生命顽强的同时，也好奇其背后的技术支撑是什么，于是就有了区块链技术的诞生。

比特币最大的创新在于它的币发行和运作可以脱离传统意义上不可或缺的第三方，理论上就能够摆脱政府和金融监管机构的监督。这是比特币很重要的特点，那么从比特币中提取出来的区块链概念也理应继承这一特点。比特币或者区块链核心特点即是一个去中心化的分布式数据库，最in的词就是去中心化。

✔ 区块链技术的本质是生产关系的变革！

吴博士认为，与人工智能、大数据等技术不同，区块链技术的本质并不是通过技术变革带来生产力的直接提升，而是通过调整生产关系，从原来的有中心机构转变为去中心化，来释放全网节点的创造能力，从而间接带来生产力的提升。现今，全球75亿人，其中互联网用户人数突破40亿，而区块链的钱包用户人数达到2400万，区块链用户还存在很大的上升空间。

区块链的应用有公有链和联盟链之分，在比较比公有链和联盟链概念时，吴博士也提出：不同模式的区块链解决的问题不同，所带来的价值不同，同时需要克服的难点也不尽相同。公有链的一大特征是加入这一类型区块链不需验证，从而能把价值分布到更加广阔的用户里面去。以公有链社交平台领域为例，去中心化将社交平台的所有权真正交付给全体网民，使得他们成为真正的主人，从而激励网民去创造和维护社交平台。而联盟链则是通过搭建基于区块链的平台，将原来缺乏信任而无法建立信息联通的特定群体，聚集在一起，从而解决这一群体的信任及信息流通问题。

       ✔ 区块链技术真正能够落地的场景？

区块链在很多领域都得到应用试验，有部分已经被证明区块链并非最佳解决方案，而部分领域也看到了引入区块链技术所带来的变革创新，如社交网络、网络游戏等数字化产业。

区块链技术大面积推广可能还需要经历数年，尤其是与实体经济的对接，还有待一些关键问题的解决，例如实体经济资产的上链问题。

在我国的《‘十三五’国家信息化规划》中把区块链作为一项重点前沿技术，明确提出需加强区块链等新技术的创新、试验和应用，以实现抢占新一代信息技术主导权。我国区块链产业已初步形成，未来国家将在区块链技术和应用持续创新，并在供应链金融、征信、产品溯源、版权交易、数字身份、电子证据等领域快速应用，有望推动我国经济体系实现技术变革，组织变革和效率变革，为构建现代化经济体系做出重要贡献。

冯哲老师在开始之前首先提出财务中人工智能的定义。他认为所谓的人工智能其实是把很多历史上的数据，或者大数据教给某一个程序，让它去学习，学习的过程当中他获得你财务的逻辑，然后变成软件来实现。那么它能起到什么功能？当你的业务逻辑变了它会跟着学习，变化，这个就是软件与人工智能质的区别。

✔ 人工智能在会计领域上的应用

在九十年代初开始出现会计电算化，接着在九十年代末的时候开始有了ERP这个名字。其实ERP就是把MRP生产过程跟你的财务做一个无缝地连接，真正为了做到业财融合。再到后来ERP慢慢互联网化，在2018年我们开始听到移动化办公或者说把财务的工作前置化。市场上出现诸多报销软件，所有财务公司不在后端了，而在前端。在报销过程当中这些分路全部生成。第二是云，第三就是大数据跟人工智能。

✔ 财务部门是掌握着企业里的大数据

其实，除了互联网企业外，在一个企业当中能叫大数据的也就是财务部门。因为财务部门是一个公司里唯一个部门，它收集了企业生产活动当中的所有数据。像生产部门做生产部门的事，仓库做仓库的事，销售做销售的事，员工报销，这些数据最后流到财务了，财务要干什么？要把这些数据分析、做对账，将差异不标准、不准确的内容标准化，形成财务报表、管理报表。所以在财务层面上才是叫真正的大数据。

✔ 人工智能还没有真正地进入财务

在1990年统计在业财务人员差不多两千多万，但2017年依然是两千多万，为什么号称业财一体的ERP没有能够真正地为财务减负呢？大家是否在月末、季末、年末逃不过加班，为了几分钱的差异翻箱倒柜的核实？

第一，软件的局限性。这是软件跟人工智能的差别。软件是一大堆固定的逻辑堆积出来的，当要搭建一个财务软件，财务需要告诉IT需求。而当一家企业做大之后，每个人只从事局部工作，当需要提出全方面的需求有效地和IT沟通时，基本就不可能了。

第二，复杂性、人员流动。财务工作是相对复杂的，如果非常资深的IT能够了解业务，了解财务，了解供应链，了解生产公司生产中的每一个步骤，他的确能够设计出一个非常好的应用架构来满足业务的法则，但是这样的IT人员是非常稀缺的。并且人员也是跟着流动的。

第三，在系统开发过程当中财务的参与度基本上是前期提出需求的过程，忽视系统完成后的调试，所以这个过程中我们经常发现有它的局限性、复杂性、参与度，就造成了财务在处理账目的过程当中需要在多个系统当中切换。

最后冯哲老师总结到，财务是一个很辛苦的工作，在某一段阶段内工作时非常密集的。第二所谓的财务软件其实并不是真正的人工智能，当财务工作经常变化的情况下，它并不是一个能够为财务工作的系统。第三，人工智能在财务身上，其实还没有到全面铺开的地步。