可解释的人工智能：以用户为核心.pdf
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- 时间：2021/05/10
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在会计领域中，人工智能（AI）既不意味着完全的自动化，也非不切实际的空想。利用AI来增强员工能力、而不是加以替代，这种折中的方式能够取得最佳效果——但前提是，人们需要了解AI的行为方式，即此类系统应具有可解释性。
可解释的AI（XAI）着重关注的是：算法的作用不仅在于提供分析成果，而且还能就如何得出结论与用户共享支持信息。可解释AI系统的构建方法旨在揭示算法的内部工作原理，并且/或者透露出一些影响算法输出结果的因素。此外，其设计理念还包括，使这些信息能够以人类可读的方式加以使用，而不是隐藏在代码当中。
本报告从财会从业人员的角度出发，探讨了这种可解释性。可解释性有助他们能更明确地评估市场上供应商推出的各种解决方案，同时进一步加强已使用AI系统的价值，通过这些方式提高AI投资回报率。另一方面，使用AI工具来管理数据，能够强化审计与鉴证服务功能。报告还列举了一些来自市场参与者的实际案例，以展示当前的发展情况。
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