Jenesys 和 Truewind 🌟 Jenesys：AI财会先锋 最近在财会业内风很大，基本是被会计从业者这些离技术比较远的人当作是 AI 在财会领域的典范和领跑了。🎤 宏观分享的震撼效果很大程度上得益于他们最近在业界一个比较主流的大会上作为 AI 模块的分享者在比较宏观的层面分享了 AI 对财会行业的影响，让在场的会计从业者“大为震撼”。不过我们最近两年都一直有持续尝试把 AI 和财会结合起来，ta 在分享会提到让那些会计从业者“震撼”的很多应用场景，比如文件识别、背景理解、高精度做账、财务分析这些，说实话和我们两年前开始思考 AI 在财会领域的应用范围几乎是一样的。不是我们多聪明，而是你如果对 AI 技术最新应用有点了解的拿着锤子找钉子，能应用的领域就那么一些。 ⚖️ 应用场景的实际效用对于这些应用场景的前景，其实我持偏保守的态度。因为这些应用场景酷炫但不够关键不够痛，你的解决方案最后就是得帮会计所降本提效的。但是上述应用领域切的点都不是会计所目前最脏最累还最关键丢不掉的，所以酷炫是酷炫，但是会计所真正上手用完可能慢慢就会发现对自己的毛利率净利率提升一般，所以经济账算不出来。他们家说是自己三年前就开始训练财会领域专用模型，对于这个“财会模型”的效用我也有些存疑，因为不确定财会专用模型是否真的“存在”且真实有用。就目前场景，ChatGPT 在这块的智能已经超过传统新手簿记员，这样都没太有用，因为痛点不完全在这里。不过这里确实是个包装好了长期能打通才可以吸引从业者的一个点，对应行业里一个大家习以为常但其实细究下来长期是有点恼人的点，我们对内长期有规划对外短期确实在营销上能打动人。所以很好奇 ta 三年前就开始训练的“财务模型”究竟是能在哪有惊喜。 🧮 高精度做账的挑战目前 ta 主打的核心功能点是高精度做账但是这里有问题，AI 做账不是说你每条账置信度 90% 会计就放心了的，只要不是百分百且没法走传统实践里真人问责制，会计还是心里害怕要去一个个看，时间心力节省得有限。以及比较吊诡的一个点，不走 AI，走传统规则制（rule-based）的技术工程手段，能实现的技术做账精度其实没有比这个 AI 做账的精度低多少。而且，做账精度并不是行业大痛点，这里涉及到行业里面一些从业技术细节了，简单来说大部分会计所其实并不需要高精度做账🤫（和报税机制要求有关，很实操很基础的一个点，但是确实是导致会出现这种你要是没有真的自己当过会计实打实给客户做账报税的话，真的潜意识以为做账精度是个非常意义非凡的点，可惜不是）。 🎯 方案与行业需求真正从业的话，其实你会发现最痛的点在另一个环节（也是目前我们在着重攻克的一个点）。但是也不能说 ta 切的点有问题吧，因为真正痛的那个点至少纯靠 AI 解不了，限定在纯 AI 能攻克的点里的话，ta 切的不算错。然后我们的方案虽然切了最痛的点，但是方案也有两面性，需要会计所让渡一些控制权限，然后又是比较新的方案所以他们顾虑更重。而且Jenensys 的方案至少是给了会计所完全的控制权，所以如果成本打到足够低的话，加上相较于纯人工在规模化上的劣势（你需要花时间精力培养磨合簿记员）算得过来账会计所还是有可能用。以及他们家的产品还没有真实投用，目前只是在内测，看节奏不确定今年年底能不能真的业内能用上的。不过风真的很大，我们有个潜在的会计所客户就是在纠结是用我们还是等他们。 ---------- 🔍 Truewind：AI与财务洞察 刚出来的时候，有关注过，最早主打说 AI 吃下消化企业所有财务文件，自动做账➕出洞察。 📝 团队背景与方案理想化当时感觉方案有点理想，看了下团队，研发者是刚刚毕业的 CS 背景，然后有一个持证会计。不确定是不是因为他们在美国做，至少英国财会做动作账这个你吃掉所有财务文件帮助不是特别大。出洞察这个听着挺吸引人的，但是我们尝试过，纯靠 AI 出不了太靠谱太复杂的洞察，AI 现在的能力，你输入的变量太多了它就乱说，然后你就要靠传统工程去拆解专业财务分析的套路逻辑，但是这样拆解完 AI 能发挥的空间又被限制。 🌐 解决方案的实际应用看了下他们最新的官网，解决方案着力点倒是和我们现在在做的有些相近。但是我们更聚焦些，他们覆盖的范围更广，不确定是他们技术实力强还是没有真正落地。我们一年前也是觉得能覆盖超多范围，但是聚焦再聚焦之后仍然觉得还是太深了，学无止境的那种。所以他们现在官网放的那些覆盖范围，我挺好奇实现程度到了多少的。在这点上，我倒是觉得 Jenensys 更加聚焦和落地的。 ---------- 不过上述评论都只是基于我们肤浅的尝试和接触到的有限市场以及客群对一些想法，也不一定对。可能最后实践证明它俩的路子才是正道。目前我们就：只做目前业界缓解里最痛最脏的，以及解法不限 AI 有用就行。我猜后者其实这俩者心里也有数，只是 AI 在市场营销和融资面向的时候确实是很有用。
