真可怕啊，一個插件基本做了財務大部分工作

AI 能有多可怕？

盡管現在很多人認為，人工智能會取代白領工作的觀點不過是夸張罷了。但如今，如果我們單純從會計行業的角度來看，其實人工智能大有取代這一行業的趨勢。

可能僅僅一個插件，就能讓幾乎所有金融學、會計學的學生失業，讓苦讀 CFA、CPA 的職場人失去奮斗的目標。

現在，有人發現，一個名為 Code Interpreter 的 ChatGPT 插件，可以將用戶上傳的文件提取數據，然后通過 Python 來理解和分析其中的數據。

聽起來這并不復雜對不對？但這卻基本上就是全球的財務工作者的所有工作。如果加上標準的格式，例如財務報表的格式，用數據填充這些表格，再加上分析，那么，Code Interpreter 就可以取代大部分財務工作。未來，公司不用花大價錢聘請專業的財務工作者，Code Interpreter 分析一份文件所需的成本可能只要 0.1 美元。

其實，會計師們已經使用 AI 技術很多年。但大規模語言模型、生成式 AI 還沒有滲透到這一行業之中。但如今，隨著 ChatGPT 的問世，這一情況出現了變化。

Code Interpreter 是怎么進行財務分析的呢？

有用戶嘗試將一家公司的總賬目上傳到 Code Interpreter 插件中，插件很快意識到這是一個總賬，然后編寫了五個代碼塊進行識別和整理。

它對數據進行分類，并準備好讓用戶在大約 10 秒內向它提問，與之相比，如果要拿到同樣的結果，會計師最快也需要一整天的工作才能完成。

用戶可以在插件整理完總賬數據后，要求這一插件做一些圖表，例如每周交易量等。插件同時還會做一些簡單的風險檢查，比如說，如果有一周的交易量出現異常，會向用戶發出提醒。Code Interpreter 完成這一切也只需要大約 10 秒時間，遠遠快于專業金融人士的工作速度。

這還不是最酷炫的。

Code Interpreter 還能夠迅速通過對比三張財務報表，向用戶提供重要財務比率。

這是用戶要求 Code Interpreter 計算衡量公司流動性的重要比率速動比率時，插件對用戶的回應

但是，有一點是 Code Interpreter 做不到的，就是人們在錄入數據的時候，如果不按照規范錄入，而只是按照自己習慣的方式錄入的話，人工智能可能會不明白數據的含義，從而給出錯誤的結論。但如果用戶向插件指出錯誤，插件能夠立刻意識到問題所在并進行修改。

此外，如果讓插件分析的文件數越來越多，插件就會顯得吃力，錯誤也會越來越多。因此，據現在的用戶總結來看，這一插件能夠完成大約 90% 的財務工作，剩下 10% 依然需要人工。只不過，這 10% 已經不像是會計或者金融分析師的工作，更像是數據工程師的工作。

在最近的 AI 大潮中被人們忽視的一條消息是，OpenAI 的最大競爭對手 Anthropic 在今年 4 月宣布，它需要 10 億美元來構建 "Claude-Next"，這將比 GPT-4 強大 10 倍，而根據業內人士的分析，這一新的平臺性能可能比 GPT-4 提高了 50 倍。

如果這不是噱頭，而是事實，可能包括財務工作在內的所有白領工作都將會被顛覆。