大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于现在很多传统会计工作已经被软件取代，作为会计是不是应该学习使用智能软件，为什么，建不建议学智能会计这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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人工智能对会计人才的利弊
1、提高会计工作效率
人工智能时代的来临，许多大中型企业都自行研发或外购了会计办公软件。首先，在企业设立时注册账套系统，并根据企业具体特点分别设置各部门、岗位人员的职责和权限，完善企业基础档案，建立业务子系统。在企业日常业务发生时，再通过财务软件进行相应的凭证建立、发票的开具、差旅费报销等工作。财务人员只需点击相应系统，根据企业已发生的经济业务输入相应的数据和信息，即可“一条龙”式完成相应的会计工作。这样，大大节省了会计工作者进行常规化、琐碎的工作时间，提升其工作效率，从而有更多精力投注于公司内部管理型的工作，并根据系统生成的财务数据和信息及时为企业作出相应决策。
2、提升会计信息质量
会计软件的普及和应用，只需设置一定的公式，系统便可自动生成一系列财务数据，而无需财务人员的计量、核算和记录等工作，进而减少因人为核算而导致的失误。本来会计工作量较大，每天需要处理大量的数据信息，难免会出现一系列错误，而人工智能则可以避免出现核算错误的问题，从而大大提高了会计信息的质量和规范性。同时，电子档案记录也可以防止人为对会计凭证、发票等进行篡改，或者不及时登账、故意记错账户等问题，在人工智能环境下，会计信息变得更加透明可靠，也便于审计人员开展取证工作。
3、节省成本
人工智能的发展，使得许多财务工作得以直接在网上进行，网上缴费系统日趋健全，操作便捷高效，也节省了一系列交通费及人力成本。例如，近年来国家和地方税务总局官网的纳税服务平台均已开通网络报税服务。企业只需在税务局办理网上纳税手续，之后办理交税服务时只需在官网上填制纳税申报表和相关会计资料，即可轻松完成报税服务，便捷高效，且为企业节省了相应成本。
4、提高企业核心竞争力
对于企业而言，财务软件的高效使用，一方面使得数据处理更加精准，得出的财务信息比传统会计方法下更为可靠、真实；另一方面人工智能完成了财务核算的主要工作，为财会人员腾出更多的精力和时间。会计的两大基本职能分别是核算、监督，企业管理层可以专注于建立健全内部控制系统，使公司费用报销、借支流程等更加规范化，并提出对于企业战略管理可行性意见。同时，通过人工智能计算出的各项指标，合理预测企业未来的发展趋势和方向，做好成本控制工作，及时提出战略性决策，从而提高企业的核心竞争力。
现在很多传统会计工作已经被软件取代，作为会计是不是应该学习使用智能软件，为什么
科技在不远的将来给会计行业带来一场深刻的变革，如果不能继续提升自己去做更具智慧的财务工作，那些一直做初级工作的会计恐怕即将失业，好会计是一款智能财务软件，能够帮助企业实现财务管理，对于企业和会计本人来说都是非常有必要的。
学人工智能好不好
有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的AndrewNg机器学习课程。它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。
有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”。“ProgrammingCollectiveIntelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML算法在Python中的实际实现。它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。这些不错的资源你可能也感兴趣:
PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）TomMitchell在卡梅隆大学教授的AnothercourseonML（另一门ML课程）YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk二、深度学习
关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是DeepLearningWithPython。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。
在Google上也有一个greatintroductoryDLcourse，还有SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks。
之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：
GeoffreyHinton的coursera课程“NeuralNetworksforMachineLearning”。这门课程会带你了解ANN的经典问题——MNIST字符识别的过程，并将深入解释一切。MITDeepLearning（深度学习）一书。UFLDLtutorialbyStanford（斯坦福的UFLDL教程）deeplearning.net教程MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络和深度学习）一书SimonO.Haykin的NeuralNetworksandLearningMachines（神经网络和机器学习）一书三、人工智能
“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：现代方法）是关于“守旧派”AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。
来自加州大学伯克利分校的ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。
大脑如何工作
如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。
JeffHawkins的OnIntelligence（有声读物）G?del,Escher,Bach我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。
其他资源：
RayKurzweil的HowtoCreateaMind（如何创建一个头脑RayKurzweil）(有声读物).PrinciplesofNeuralScience（神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。它谈论的是核心科学，神经解剖等。非常有趣，但也很长–我还在读它。四、数学
以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：
微积分学
KhanAcademyCalculusvideos（可汗学院微积分视频）MITlecturesonMultivariableCalculus（MIT关于多变量微积分的讲座）线性代数
KhanAcademyLinearAlgebravideos（可汗学院线性代数视频）MITlinearalgebravideosbyGilbertStrang（GilbertStrang的MIT线性代数视频）CodingtheMatrix?（编码矩阵）–布朗大学线程代数CS课程概率和统计
可汗学院Probability（概率）与Statistics（统计）视频edxprobabilitycourse（edx概率课程）五、计算机科学
要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始，我建议阅读DiveIntoPython3（深入Python3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质–看这个经典的MITcourse（MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于CS-结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
六、其他资源
Metacademy?–是你知识的“包管理器”。你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。kaggle?–机器学习平台智慧会计专业怎么样
从总体上来说，智能会计专业的就业前景还是比较不错的。在当前社会发展格局中，智能行业发展得越来越迅速，跟国民经济发展和民众生活结合越来越紧密，而会计作为传统行业在与之结合以后更加具有专业优势了，相信会受到就业市场欢迎的
文章到此结束，如果本次分享的现在很多传统会计工作已经被软件取代，作为会计是不是应该学习使用智能软件，为什么和建不建议学智能会计的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！