Sora将如何影响财会领域

　　输入寥寥数语即可生成效果逼真的60秒视频，美国开放人工智能研究中心(OpenAI)推出的视频生成模型Sora近期震惊全球。OpenAI继推出ChatGPT一年多后，再度扔出一枚“重磅炸弹”。

　　 Sora出世标志着人工智能(AI)在理解真实世界场景并与之互动的能力方面实现飞跃。新一轮进阶的AI有哪些本领？它将为财会领域带来哪些影响？

　　本领突出

　　 Sora这一名称源于日文“空”，即天空之意，以示其无限的创造潜力。据OpenAI官网介绍，Sora可以用文本生成长达一分钟的视频，视频可具有多个角色、特定类型的运动、精确主题和背景细节等复杂场景。其特点可以总结为“真、灵、动”，主要通过扩散模型和Transformer模型架构技术特点实现。

　　全国高端会计人才、供职于中国农业银行的李恒表示：“Sora已具备可观的商业化落地价值。Sora实现了对现实世界的理解和对世界的模拟两层能力，对外输出外溢效应显现。此外，Sora能够准确解释并生成能够表达生动情感与真实孪生的角色，虽然目前仅停留在视频模拟阶段，但依靠其强大的模型架构技术，加以丰富的训练数据，未来完全可以实现对财会数据的深度挖掘、冲洗和解析。”

　　在中国财政科学研究院教授张庆龙看来，Sora模型可以在以下几个财会领域的应用场景发挥作用。

　　其一，在企业内部沟通中，视频通常比纯文本更具有吸引力。Sora模型可以更直观地展示会计数据，增强会计数据的可理解性，提升决策效率并进行风险预警。

　　他进一步表示，传统的会计报表、财务分析报告更倾向于采用文字与图表相结合的形式呈现，而视频形式更加直观，更易于管理层理解，尤其是对于非财会背景的管理者来说，能够帮助其更快地获取关键信息，提高决策效率和准确性，以便更好地进行财务规划和风险管理，提高企业竞争力和可持续性。

　　其二，财会是一个相对专业的领域。在日常工作中，财会部门与管理层及业务部门沟通时常常因涉及晦涩难懂的专业内容而耗费大量的时间，Sora模型将有利于解决这一问题。

　　“Sora模型可以将财会关键知识和经验转化为视频形式，方便员工之间的知识共享和学习，不仅可以提高其专业素养和技能水平，还可以为客户提供更加直观、形象的服务体验，从而提高客户满意度。”张庆龙举例说。

　　其三，Sora模型有利于财会人员自身继续教育体系的完善，有利于通过更加形象的视频形式，将业务场景还原到会计核算场景，丰富教育内容与形式，实现多元化继续教育。

　　驱动变革

　　 Sora模型的横空出世不仅标志着AI在内容创造领域正在经历从文字、图片到动态视频的跨越，更昭示着AI的发展方向正“由虚向实”，走向现实立体空间的解析与模拟。

　　技术的发展与进阶往往蕴含深层变革。许多财会人员一边惊讶于Sora模型强大的文本转视频功能，一边将针对财会行业走向的探讨推向高潮。

　　张庆龙认为，财会人员面临转型挑战成为共识。AI技术对于从事高附加值工作的财会人员来说，可能是助力职业发展的“解药”，能够帮助其提高工作效率，创造更大价值，服务和推动财会行业转型。

　　“AI技术的发展和应用为财会行业注入新变革，能够帮助财会人员更好做好降本增效、风险控制、价值管理和绩效提升。”李恒说，从应用场景来看，AI赋能财会，主要体现在精准的预算预测、几何级数据挖掘、敏捷高效流程审批、人机交互决策支持和优序化的财务资源分配等方面。

　　财会数据的采集、挖掘、分析，核算流程的再造以及对未来新型财会人员的需求都在驱动财会模式变革。

　　李恒进一步表示，数智化时代，会计处理建立在海量的业务数据基础上。AI强大的数据处理和分析能力、复杂模型构建能力等可以在预测、分析、决策、绩效评价等财会核心领域，精准捕捉各类信息，实现有效管理。

　　同时，AI会催生未来财会人才培养的新需求。面向未来的财会人员需要具备“财会+”的能力，具备业财融合能力，深入了解企业内部运营和外部市场趋势，提供准确的财务分析和预测，并具备数技融合能力，在AI的辅助甚至牵引下，进行大规模的数据处理并提取有价值的信息。

　　此外，AI将推动孵化敏捷化价值管理工具。现代企业普遍呈现出组织和经营的规模化、集中化趋势，不仅存在一定业财脱节现象，且企业内部的多业态、多组织失衡结构，使得多系统共存。

　　在李恒看来，企业每个系统之间存在场景、周期以及水平差异，且无法互相完全替代，因而面临的“数字森林”生态异常复杂，存在系统变多、节奏变快、口径散乱等典型问题，“数据孤岛”弊病愈演愈烈。

　　“在多业态、多组织、多系统的企业生态环境下，财会人员必须依托AI技术，掌握弹性敏捷、广泛连接的数智化工具，建立柔性的价值管理组织，打破传统的、机构维度为主的财务会计报告模式，在管理会计的基础上进行突破创新，按照事项会计和对象会计衍生路径，逐渐实现各类事项、对象的数智化计量和价值管理。”李恒说。

　　潜在风险

　　“财会行业转型持续为数智化技术应用提供场景以及数据基础，但相应的数据治理、数据贯通、数据安全问题也成为业内关注的焦点。”张庆龙说。

　　那么，财会人员在享受AI技术发展带来便利的同时，应如何有效防范其潜在风险？

　　李恒认为，“数据获取+应用方式”是AI应用的两大核心问题，合理合法获取数据至关重要。这两大核心问题如果处理不当，将会严重影响AI发展和应用。

　　“从数据获取方面来看，采集和获取不仅涉及数据的产权问题，还涉及国家安全和个人隐私。如何合理合法地获取数据，至关重要。从应用方式来看，如何促进数据交换共享应用，提升数据之间的安全交互能力，也是推动AI应用的重点。”他补充道。

　　李恒进一步表示，财会人员需要关注AI技术滥用导致的数据安全、隐私安全等问题，防范如下风险。

　　一方面，财务决策权存在丧失实质控制权风险。人类社会正在加速数据化和智能化发展，数据流可能成为极其重要的全球资源，如何平衡人工与智能决策权成为当前重要课题，确保AI技术发展过程安全可控是重中之重。

　　另一方面，需克服AI嵌入财会后产生的脆弱性。由于AI框架、数据、算法、模型具有一定脆弱性，技术漏洞及天然缺陷需要采取有效手段加以防护。

　　李恒举例说，以云计算为例，由于云供应商拥有云资源所有权，该资源租赁给云会计数据租户使用，使得租户的会计数据资源使用者与拥有者分离，不再是同一个对象。而广泛应用量子通信数据具有一定泄密危险，数据资产风险性极大，导致会计计量的真实性在云计算平台上不再适用，可靠性风险成为数据交换系统的软肋。

　　来源：《》4月19日16版

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