IBM用AI搞财务，一人顶千人，速度提升1000倍

诚好像（公众号：zhidxcom）

编译 | 赵迪

校对 | 云鹏

诚好像2年底11日消息，据外媒报道，近年来，赛门铁克的利润、估值等都出现了大幅增长，但其税务团队的人员总数基本不变，保持在5000人左右，其税务管理工作借助于摄像、电子化是该公司稳定税务人员总数的关键。

近日，赛门铁克“现代金融”工程项目的负责人弗兰克•赫恩西布鲁克（Cory Hrncirik）向华尔街日报详述了如何通过AI、云计算、数据挖掘等核心技术强化税务管理工作成本，控制税务人员总数。

目之前，赛门铁克之前使税务数据比对、金融以及内部查询等方面的管理工作借助于了摄像、电子化。今后，赛门铁克或专注AI、数据挖掘等核心技术在精细化高度不够高的管理工作上的广泛应用。

一、用数据挖掘做税务数据比对，大部分必需30分钟，阈值增高一倍

七八年之前，赛门铁克之前开始思考如何将税务管理工作电子化，提高税务管理工作成本，使员工能不够好地关注那些必须用核心技术应付的领域，比如与合伙人谈判、寻找绿地投资机会等等。

赛门铁克较早在税务数据比对方面引进了数据挖掘核心技术。税务数据比对是指税务管理工作者根据跨国企业全面性的税务活动，既有数据分析法则，结合当之前形式和今后趋势数据比对跨国企业今后税务状况的管理工作。

赫恩西布鲁克说明，在引入数据挖掘核心技术此之前，赛门铁克的税务团队在做每个季的税务数据比对时，往往必需1000人花费三周的时间才能完成，但在2015年引入数据挖掘模型在此之后，基本上30分钟就能完成季数据比对，并且使阈值从3%降到了1.5%。

二、效用比对、内部查询，赛门铁克多项的业务借助于电子化

此外，赛门铁克还在定义效用、金融流程摄像等方面借助于了电子化。赫恩西布鲁克称，赛门铁克目之前在适用数据挖掘等核心技术比对来自世上各国但政府的文件，数据比对潜在的金融业效用。目之前，该公司还在努力将其用以内部审计涉及管理工作，如标识哪些挂号可以进入电子化流程，哪些挂号则必需人工干预等等。

赛门铁克“Modern Finance”Facebook

未引入AI、数据挖掘等核心技术之前，赛门铁克税务人员必需手动输入50个数据集，然后展开比对，最后结论结果，如今，税务人员可以将超过100个数据打印在云端，通过云计算等核心技术自动生成比对报告。

此外，赛门铁克还在尝试引入机器人，新设了AI暂由。AI暂由既有到了自然语言处理过程涉及的核心技术，其能够思考的语言超过60种。它能推定对方的说话意图，并将整个话语精简为简单的句子。目之前，赛门铁克有30%左右的内部查询管理工作是通过AI暂由处理过程的。

结语：的业务电子化强化管理工作成本，AI渐成跨国企业摄像导向关键

今年1年底，赛门铁克发布的2022第一季度第二季业绩里，其营收额、净收入和停业利润均借助于了超过20%的增幅，但近几年来，赛门铁克税务人员的总数并未明显增长，这一部分得益于赛门铁克在税务管理工作摄像、电子化方面所做的努力。

目之前，赛门铁克之前利用AI、数据挖掘涉及核心技术，在税务数据比对、金融等方面借助于了成本强化，但赫恩西布鲁克说明，在不够根本原因、精细化多方面的管理工作上，数据挖掘等核心技术的表现还不是不太好，税务管理工作的摄像、电子化高度还必需必要性强化，适应数字金融业浪潮。

随着科技的蓬勃发展，AI在跨国企业整体的摄像导向里扮演着越来越重要的角色，今后，AI如何不够好地借助于工业化落地，在跨国企业的摄像导向过程里，为不够多的业务的成本强化赋能，世人欣慰。

来源：The Wall Street Journal

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