AI的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)，是讓機(jī)器模仿人類的思維方式、最終替代人類進(jìn)行思考，人類可以從這件事情中完全抽離出來；而BI目前更多還是通過對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用等方式來提高工作效率，其使用的算法、及對算法的改進(jìn)仍然來自于人工設(shè)定，并非機(jī)器深度學(xué)習(xí)或思考的結(jié)果。換句話說BI目前仍是作為一個決策的輔助工作來使用，給決策者提供更多的幫助，目的是1）提高效率，2）變事后監(jiān)控為實(shí)時監(jiān)控；而AI未來將創(chuàng)造新的決策路徑、或者是作為決策手段本身來使用的?，F(xiàn)在大家在媒體上看到的各種關(guān)于財務(wù)領(lǐng)域IT技術(shù)運(yùn)用的報導(dǎo)，歸結(jié)起來大致可以分為兩種類別：一是以自動操作代替原來的手工操作（例如DTT的“財務(wù)機(jī)器人”），這可以視作傳統(tǒng)的“財會電算化”的進(jìn)階升級：原來需要人工貼發(fā)票、填寫并復(fù)核報銷單，現(xiàn)在隨著電子發(fā)票的普及、各種報銷軟件和OA的功能強(qiáng)化，逐漸被自動化替代了；原來每個月手工采集數(shù)據(jù)然后編制的各種報表，現(xiàn)在通過預(yù)設(shè)的系統(tǒng)端口可以直接生成導(dǎo)出了；原來依賴事后的人工審閱各種指標(biāo)的變化、判斷有無異常，現(xiàn)在由系統(tǒng)根據(jù)預(yù)設(shè)閾值實(shí)時監(jiān)控各項指標(biāo)數(shù)據(jù)，隨時做出預(yù)警。實(shí)際上過去多年所使用的各種財務(wù)軟件、ERP系統(tǒng)都走在這條路上，和如今的各種“智能財務(wù)系統(tǒng)”只是同一維度上技術(shù)和效率的差別，在應(yīng)用場景上并沒有實(shí)質(zhì)性的不同。但在上面的例子中，系統(tǒng)能替代部門主管去判斷某一筆市場推廣費(fèi)是否符合公司策略、應(yīng)當(dāng)被批準(zhǔn)嗎？能隨著業(yè)務(wù)的變化，自主決定需要生成哪些新的報表、或者對原本的分析口徑進(jìn)行何種改動嗎？能在指標(biāo)出現(xiàn)異常時決定何時要把業(yè)務(wù)繼續(xù)執(zhí)行下去、何時必須停下來等問題原因搞清楚了再推進(jìn)嗎？至少目前是肯定不能的，這些工作還是靠人來做，那么它就不是一個真正意義上的AI。二是通過系統(tǒng)的幫助收集并分析更多數(shù)據(jù)，增加預(yù)測、判斷、決策的信息來源、并提高準(zhǔn)確度。這在financial reporting工作中相對不多，在FP&A以及審計、盡調(diào)等第三方服務(wù)中更多見。然而與前述情況類似，BI 在這其中所起的作用仍然限于對底層信息的處理，將之轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策者更容易閱讀和使用的有效信息，而不是代替人類基于這些加工后的信息進(jìn)行下一步的工作。這仍然是決策的“前置”，不是決策本身。