世界經濟論壇（World Economic Forum；WEF） 報告指出，2020年以後， 各職業將逐漸被人工智慧（Artificial Intelligence；AI）取代，原因在於人工智慧擁有高準確度及快速變化處理的特性，可以處理繁複、機械化、專業性工作，例如：企業策劃、經營管理、建築工程、生產製造、行銷業務等相關工作，WEF更進一步指出，也許不久的未來，連同會計師、律師、醫師、建築師、教師等專業也可能被取代。
未來學家克茲維爾認為，從整個20 世紀100 年的人類科學技術進步來看， 若按照2000 年的科技進步速度只要20 年就能達成。換言之，21 世紀初的平均發展速度是20 世紀平均發展速度的5 倍。仔細地說，他認為2000年開始只要花14 年就能達成整個20 世紀100年的進步， 而2014 年開始， 只要花7 年（ 到2021 年），就能達到又一個20 世紀100 年的進步。
工業4.0 自2011 年在德國的漢諾威展提出後， 典範移轉丕變， 從1780s 代工業1.0蒸氣化製造、1870s 工業2.0 機械化製造、1970s 工業3.0 自動化製造， 目前發展出21世紀（2015+） 工業4.0 智慧製造， 各種新興科技推陳出新， 例如： 人工智慧（AI）、大數據分析（Big Data）、物聯網（IoT）、雲端運算（Cloud Computing）、區塊鏈（Blockchain）、5G等，這些新興科技已經逐漸應用於各產業生態圈，如圖一。現在大家更關切的是，有哪些新穎應用？對於產業產生什麼立即影響？哪些工作可能被取代？這些衝擊對於會計和審計產生哪些影響？也是本文探討的方向。
會計與AI 打破傳統尋找新價值
AI 最早可從1904 年開始探究，經歷四波產業典範興衰，第一波：邏輯規則、第二波：機器學習、第三波：認知能力、第四波：自主學習。近年AI 大放異彩，主因網路頻寬大幅提升、半導體運算預期超前、新演算法推陳出新、準確度不斷創新高、完整商業模式與產業生態圈形成。AI 重要應用在視覺辨識與生成（Vision Recognition and Generation）、語音辨識與生成（Speech Recognition andGeneration）、文字辨識與生成（Language Recognition and Generation）、樣態辨識與生成（Pattern Recognition and Generation）、知識辨識與生成（Pattern Recognition andGeneartion）等，目前準確度可達九成，甚或超過九成五，是商用AI的主力。
AI 一般具有四方面的能力，包括：感知能力、記憶和思維能力、學習和自主適應能力、行為決策能力。電腦科學家希望用計算機模擬人類的認知體系，隨著電腦科學和計算機運算的發展，發現人腦的複雜程度和認知過程的難度遠遠地超過人類的想像，就像一段程序無法驗證自身一樣。科學家想到如果只通過給定輸入和輸出，不通過強制的邏輯認知，而是通過大量數據輸入，讓計算機藉由結果來理解過程和認知，這樣就可行，也就是機器學習（Machine Learning）的雛形。至於深度學習（Deep Learning）的概念於2006 年由電腦學者提出，基礎在於深度置信網絡，提出非監督式貪婪逐層訓練的演算法，解決深層結構最佳化的難題，也就是，人工智慧、機器學習及深度學習是一個遞進的關係，前一層成為後一層的底層建築，而後一層是在前一層基礎上對某個問題點的具體解決。
因應新科技的趨勢與挑戰，國際四大會計師事務所以及中大型會計師事務所，都已積極布局尋找數位浪潮的新典範，企圖透過AIoT（AI+IoT）發展會計與審計創新應用，以新的會計與審計模式來改變傳統方式，從紙本、計算機、網路化、到AIoT化，導入數位轉型環境，優化跟客戶之間的互動模式，提高會計與審計品質，創造產業更具有價值的會計與審計服務。
【完整內容請見《會計研究月刊》2019.7月號】
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