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La situación actual y la tendencia de la aplicación de la inteligencia artificial en el campo de la contabilidad de acuerdo con la investigación de la literatura, la aplicación de la tecnología de la inteligencia artificial en el campo de la contabilidad en la actualidad se utiliza generalmente en el servidor, a través del diseño del programa relacionado para realizar el procesamiento de algunos trabajos contables básicos, que efectivamente ahorra el costo de mano de obra y mejora la precisión y eficiencia del trabajo contable. 2017 es un hito histórico en la aplicación de la inteligencia artificial a la profesión contable, que ha traído un impacto en el negocio contable tradicional y ha promovido la mejora y reforma de la contabilidad. A partir de entonces, en la práctica de aplicación concreta, su función es muy limitada, sólo se utiliza para tratar con el programa de repetición simple. Con el desarrollo de la tecnología informática de la información, el robot financiero seguirá mejorando para promover mejor el desarrollo de la contabilidad. La aplicación futura de la inteligencia artificial en el campo contable se refleja principalmente en los siguientes cuatro aspectos: En primer lugar, hacer el certificado original. La tecnología OCR bajo inteligencia artificial puede realizar la entrada de documentos, reconocer automáticamente la información de datos en la imagen, y editar directamente los datos de información en la imagen en forma de texto, por lo que la información de texto en el documento original se puede extraer eficazmente. En segundo lugar, generar información contable. Después de introducir la información contable original, la inteligencia artificial puede utilizar las ventajas de la computación en nube en la extracción de datos, el análisis de datos y el almacenamiento de datos para promover aún más la inteligencia de la consulta y aplicación de la información contable. En tercer lugar, generar informes financieros. XBRL Language Technology, as a very eXtensible Business Language, can effectively promote the Efficiency and transparency of Accounting Information Processing. Su principio es dividir eficazmente el contenido de la divulgación de informes financieros y clasificar la información de los datos por categoría. Además, la tecnología XBRL basada en la inteligencia artificial puede identificar, extraer y analizar la ventaja de los datos a gran escala en la información financiera y mejorar la eficiencia de la contabilidad financiera. En cuarto lugar, promover la transición de la contabilidad financiera a la contabilidad de gestión. En el desarrollo de las empresas modernas, la contabilidad ya no se limita a la adopción de decisiones sobre la base de la información financiera pasada, sino que tiende a mejorar la función de gestión y previsión de la contabilidad financiera. La inteligencia artificial puede utilizar el Servicio de computación en nube para optimizar la información de la toma de decisiones contables, extraer la información de datos relevante de la base de datos de información existente, y comparar con la información de datos existente para mejorar la racionalidad científica de la toma de decisiones de gestión.Idioma alemán
Aktuelle Situation und Trend der Anwendung künstlicher Intelligenz im Bereich der Buchhaltung gemäß Literaturrecherche, derzeit wird die Anwendungstechnologie der künstlichen Intelligenz im Bereich der Buchhaltung im Allgemeinen auf dem Server verwendet, und die Verarbeitung einiger grundlegender Buchhaltungsarbeiten wird durch die Gestaltung relevanter Programme realisiert Es spart effektiv Arbeitskosten und verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Buchhaltungsarbeit. 2017 ist ein historischer Meilenstein in der Anwendung künstlicher Intelligenz in der Buchhaltungsbranche, die Auswirkungen auf das traditionelle Buchhaltungsgeschäft hatte und die Verbesserung und Reform der Buchhaltung förderte. Seitdem ist seine Funktion in praktischen Anwendungen sehr eingeschränkt und wird nur für einfache Programmwiederholungen verwendet. Mit der Entwicklung der Computerinformationstechnologie wird sich der Finanzroboter weiter verbessern, um die Entwicklung der Buchhaltung besser zu fördern. Die Anwendungsperspektive künstlicher Intelligenz im Bereich der Buchhaltung spiegelt sich vor allem in folgenden vier Aspekten wider: erstens in der Herstellung von Original-Gutscheinen. OCR-Technologie unter künstlicher Intelligenz kann Dokumenteneingaben realisieren, die Dateninformationen im Bild automatisch identifizieren und die Dateninformationen im Bild direkt in Textform bearbeiten, um die Textinformationen im Originaldokument effektiv zu extrahieren. Zweitens, erstellen Sie Buchhaltungsinformationen. Nach der Einführung der ursprünglichen Buchhaltungsinformationen kann künstliche Intelligenz die Vorteile des Cloud Computing in Data Mining, Datenanalyse und Datenspeicherung nutzen, um die intelligente Abfrage und Anwendung von Buchhaltungsinformationen weiter zu fördern. Drittens: Erstellen Sie Finanzberichte. Als hochgradig erweiterbare Geschäftssprache kann die XBRL-Sprachtechnologie die Effizienz und Transparenz der Buchhaltungsinformationsverarbeitung effektiv verbessern. Sein Prinzip ist es, die im Finanzbericht offenbarten Inhalte effektiv zu unterteilen und die Informationsdaten nach Kategorien zu klassifizieren. XBRL-Technologie basierend auf künstlicher Intelligenz kann die Vorteile von Großdaten im Finanzbericht identifizieren, extrahieren und analysieren und die Effizienz der Finanzbuchhaltung verbessern. Viertens, fördern Sie die Transformation von der Finanzbuchhaltung zur Managementbuchhaltung.Mit der Entwicklung moderner Unternehmen beschränkt sich die Buchhaltung nicht mehr auf Entscheidungen auf der Grundlage vergangener Finanzinformationen, sondern neigt dazu, die Management- und Vorhersagefunktion der Finanzbuchhaltung zu verbessern. Künstliche Intelligenz kann Cloud-Computing-Dienste nutzen, um buchhalterische Entscheidungsfindungsinformationen zu optimieren, relevante Dateninformationen aus der bestehenden Informationsdatenbank zu extrahieren und mit den vorhandenen Dateninformationen zu vergleichen, um die wissenschaftliche Rationalität des Entscheidungsmanagements zu verbessern.
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