热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 人工智能 > 正文

人工智能和机器学习会影响您所选择的会计软件

人工智能和机器学习会影响您所选择的会计软件如果您经营的是中小企业,并正在选择云会计软件的话,您应该向供应商询问3个重要的行业动态。首先,要知道您的软件是否使用了机器算法。其次,要知道软

人工智能和机器学习会影响您所选择的会计软件

如果您经营的是中小企业,并正在选择云会计软件的话,您应该向供应商询问3个重要的行业动态。首先,要知道您的软件是否使用了机器算法。其次,要知道软件怎样通过人工智能将机器算法转化为数字助手。最后,您还要知道与其他系统相比,您的软件的可延展性如何。

我与几个云计算和企业资源规划(ERP)公司就这三点行业趋势进行了讨论,以明确这些趋势对您工作的重要性。更重要的是,我们认为当这些趋势成为会计软件的规范时,它们将会直接关系着您工作的成败。

机器算法(ML)

从根本上来讲,ML是指软件系统通过修改自己的内部算法以提高性能的能力。Facebook之所以能在您发布的照片中识别出其中的人物,是因为它已从您之前所有标注的推文中收集到了信息。Netflix能够给您推荐电影就是由于 Netflix知道根据您以前的选择推荐这部电影。更多文章推荐:免备案虚拟主机cn.bluehost.com

那机器算法与会计软件的关系何在?其实ML可以帮助您执行诸如自动排序帐单报表,推荐帐户代码和建议重复数据分布等操作。 更重要的是,随着您继续使用您的软件,并且不断地接受或拒绝ML算法的建议,该软件就会变得越来越智能化。 与使用ML接收建议和排序信息不同的是,您的软件将可以开始执行多步骤工作流程自动化操作。

企业资源规划公司Acumatica的首席执行官Jon Roskill表示:“机器学习能够赋予您更好的决策能力。它还有助于提高生产率,并提供更严格的控制和更多的数据洞察以见微知著。在今天,预算和预测是基于长期趋势规律而不是基于最近的发展和前瞻性预测的。因此,更好的报告系统能够让您做出更明智的决定。”

您大可不必担心云会计和机器计算会很昂贵。许多使用会计软件的大型企业已经在其系统中使用了ML,因此这项技术也会很快成为小型企业的会计解决方案标准。

小型商业软件公司Acclivity的联合创始人Scott Davisson表示:“与许多会计和财务软件变革更新一样,大型企业可能会在构建或制定机器学习的解决方案领域占据领先地位。 那时,数以百万计的小企业如果可以满足这些大型企业的要求,就可获得相关的创新技术。但是在涉及会计技术革新时,小型企业主大多奉行功利主义。换句话说,这些小企业主一心忙于挖掘资源,因而他们更愿意采用能够彰显出实际效益的解决方案。所以,虽然距离中小企业应用机器算法还有一段时间,但是一旦机器算法进入了中小企业领域,它将能够为企业提供关键的,可量化的优势。”


推荐阅读
  • Python 工具推荐 | PyHubWeekly 第二十一期:提升命令行体验的五大工具
    本期 PyHubWeekly 为大家精选了 GitHub 上五个优秀的 Python 工具,涵盖金融数据可视化、终端美化、国际化支持、图像增强和远程 Shell 环境配置。欢迎关注并参与项目。 ... [详细]
  • 机器学习中的相似度度量与模型优化
    本文探讨了机器学习中常见的相似度度量方法,包括余弦相似度、欧氏距离和马氏距离,并详细介绍了如何通过选择合适的模型复杂度和正则化来提高模型的泛化能力。此外,文章还涵盖了模型评估的各种方法和指标,以及不同分类器的工作原理和应用场景。 ... [详细]
  • 深入理解C++中的KMP算法:高效字符串匹配的利器
    本文详细介绍C++中实现KMP算法的方法,探讨其在字符串匹配问题上的优势。通过对比暴力匹配(BF)算法,展示KMP算法如何利用前缀表优化匹配过程,显著提升效率。 ... [详细]
  • 毕业设计:基于机器学习与深度学习的垃圾邮件(短信)分类算法实现
    本文详细介绍了如何使用机器学习和深度学习技术对垃圾邮件和短信进行分类。内容涵盖从数据集介绍、预处理、特征提取到模型训练与评估的完整流程,并提供了具体的代码示例和实验结果。 ... [详细]
  •   上一篇博客中我们说到线性回归和逻辑回归之间隐隐约约好像有什么关系,到底是什么关系呢?我们就来探讨一下吧。(这一篇数学推导占了大多数,可能看起来会略有枯燥,但这本身就是一个把之前算法 ... [详细]
  • 探索电路与系统的起源与发展
    本文回顾了电路与系统的发展历程,从电的早期发现到现代电子器件的应用。文章不仅涵盖了基础理论和关键发明,还探讨了这一学科对计算机、人工智能及物联网等领域的深远影响。 ... [详细]
  • 深入理解K近邻分类算法:机器学习100天系列(26)
    本文详细介绍了K近邻分类算法的理论基础,探讨其工作原理、应用场景以及潜在的局限性。作为机器学习100天系列的一部分,旨在为读者提供全面且深入的理解。 ... [详细]
  • Coursera ML 机器学习
    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准线性回归算法计算过程CostFunction梯度下降算法多变量回归![选择特征](https:static.oschina.n ... [详细]
  • 机器学习核心概念与技术
    本文系统梳理了机器学习的关键知识点,涵盖模型评估、正则化、线性模型、支持向量机、决策树及集成学习等内容,并深入探讨了各算法的原理和应用场景。 ... [详细]
  • 随着生活节奏的加快和压力的增加,越来越多的人感到不快乐。本文探讨了现代社会中导致人们幸福感下降的各种因素,并提供了一些改善建议。 ... [详细]
  • Python中HOG图像特征提取与应用
    本文介绍如何在Python中使用HOG(Histogram of Oriented Gradients)算法进行图像特征提取,探讨其在目标检测中的应用,并详细解释实现步骤。 ... [详细]
  • LambdaMART算法详解
    本文详细介绍了LambdaMART算法的背景、原理及其在信息检索中的应用。首先回顾了LambdaMART的发展历程,包括其前身RankNet和LambdaRank,然后深入探讨了LambdaMART如何结合梯度提升决策树(GBDT)和LambdaRank来优化排序问题。 ... [详细]
  • 在互联网信息爆炸的时代,当用户需求模糊或难以通过精确查询表达时,推荐系统成为解决信息过载的有效手段。美团作为国内领先的O2O平台,通过深入分析用户行为,运用先进的机器学习技术优化推荐算法,提升用户体验。 ... [详细]
  • 机器学习公开课备忘录(三)机器学习算法的应用与大数据集
    机器学习公开课备忘录(三)机器学习算法的应用与大数据集对应机器学习公开课第六周和第10周机器学习算法模型的选择与评价1、对于一个data,可以将data划分为trainingset、t ... [详细]
  • 支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的模型,主要在VC维和结构风险最小化的理论基础上发展而来。本文将探讨几种不同的SVM方法及其优化策略,旨在提高模型的效率和适用性。 ... [详细]
author-avatar
mobiledu2502890483
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有