据现在的用户总结来看，ChatGPT的插件Code Interpreter能够完成大约90%的财务工作，剩下10%依然需要人工。只不过，这10%已经不像是会计或者金融分析师的工作，更像是数据工程师的工作。
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AI能有多可怕？
尽管现在很多人认为，人工智能会取代白领工作的观点不过是夸张罢了。但如今，如果我们单纯从会计行业的角度来看，其实人工智能大有取代这一行业的趋势。
可能仅仅一个插件，就能让几乎所有金融学、会计学的学生失业，让苦读CFA、CPA的职场人失去奋斗的目标。
现在，有人发现，一个名为Code Interpreter的ChatGPT插件，可以将用户上传的文件提取数据，然后通过Python来理解和分析其中的数据。
听起来这并不复杂对不对？但这却基本上就是全球的财务工作者的所有工作。如果加上标准的格式，例如财务报表的格式，用数据填充这些表格，再加上分析，那么，Code Interpreter就可以取代大部分财务工作。未来，公司不用花大价钱聘请专业的财务工作者，Code Interpreter分析一份文件所需的成本可能只要0.1美元。
其实，会计师们已经使用AI技术很多年。但大规模语言模型、生成式AI还没有渗透到这一行业之中。但如今，随着ChatGPT的问世，这一情况出现了变化。
Code Interpreter是怎么进行财务分析的呢？
有用户尝试将一家公司的总账目上传到Code Interpreter插件中，插件很快意识到这是一个总账，然后编写了五个代码块进行识别和整理。
Code Interpreter意识到这个CSV文件是一个总账它对数据进行分类，并准备好让用户在大约10秒内向它提问，与之相比，如果要拿到同样的结果，会计师最快也需要一整天的工作才能完成。
用户可以在插件整理完总账数据后，要求这一插件做一些图表，例如每周交易量等。插件同时还会做一些简单的风险检查，比如说，如果有一周的交易量出现异常，会向用户发出提醒。Code Interpreter完成这一切也只需要大约10秒时间，远远快于专业金融人士的工作速度。
这是Code Interpreter生成的每周交易量图表
这还不是最酷炫的。
Code Interpreter还能够迅速通过对比三张财务报表，向用户提供重要财务比率。
这是用户要求Code Interpreter计算衡量公司流动性的重要比率速动比率时，插件对用户的回应但是，有一点是Code Interpreter做不到的，就是人们在录入数据的时候，如果不按照规范录入，而只是按照自己习惯的方式录入的话，人工智能可能会不明白数据的含义，从而给出错误的结论。但如果用户向插件指出错误，插件能够立刻意识到问题所在并进行修改。
此外，如果让插件分析的文件数越来越多，插件就会显得吃力，错误也会越来越多。因此，据现在的用户总结来看，这一插件能够完成大约90%的财务工作，剩下10%依然需要人工。只不过，这10%已经不像是会计或者金融分析师的工作，更像是数据工程师的工作。
在最近的AI大潮中被人们忽视的一条消息是，OpenAI的最大竞争对手Anthropic在今年4月宣布，它需要10亿美元来构建“Claude-Next”，这将比GPT-4强大10倍，而根据业内人士的分析，这一新的平台性能可能比GPT-4提高了50倍。
如果这不是噱头，而是事实，可能包括财务工作在内的所有白领工作都将会被颠覆。
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