之前學習並更新過壹陣子人工智能-機器學習方面的技術文集，原本想致力於AI領域發展，但正好遇到了人工智能的第壹輪泡沫期，AI巨頭紛紛裁員，市場環境低迷。遂，回到了傳統互聯網行業。新公司業務復雜，花了很長的時間也未能全部理順。因此，原本預定更新的深度學習文集也被壹再得擱淺。
新公司正處於快速發展的階段，由於舊有的ERP系統無法支持企業的業務，因此M1層決定將系統進行壹波大換血。CRM、OA、財務系統、報銷系統被重新定義，主要體現在系統的可擴展性更強，且打破了原本各個系統之間的信息孤島。
從長遠來看，新系統有更多優點和價值，但每個企業在更替的過程中會有陣痛期，好似病人做了器官移植手術後的排他反應。這個階段過度得是否平穩，主要依賴於IT人員在 技術 和 業務 上的雙重專業性。
下個階段筆者將接手財務系統 (後文簡稱NS) 的運維工作。相比於CRM和OA的運維，NS系統需要更深的專業知識。查詢了知乎等各類咨詢網站後我得到壹個令人絕望的結論：IT人員想單純依靠溝通來運維壹套財務系統，可能性為零。除非只是同步壹些人員基礎數據，或簡單排查下接口數據是否報錯。
和幾個做財務的朋友暢談後，對方戲言讓我系統得學習下財務知識，甚至連學習路徑都給我規劃了壹番。說者玩笑居多，聽者隱約覺得財務學好像有點意思。抱著興趣，我回家翻了翻近兩年來AI+財務的相關論文，發現AI給財務的賦能可以體現在多個領域。
舉個例子： 金蝶 向財務人員描繪了壹幅財務管理新世界的圖景。未來的財務管理新世界，是企業中的每個人包括業務人員都將成為自我財務的管理者。擋在財務和業務之間的那堵圍墻已經被金蝶所拆掉，企業經營過程中的業務、流程以及財務信息通道由此被徹底打通。
之後我會緩慢更新AI+財務系統相關的文集，目前大致的規劃如下：
1、財務的學習路徑：會計基礎 => 管理會計=> 財務管理
2、結合目前的系統，了解財務工作中常見的基礎數據。如：憑證、科目、企業各種業務的借貸記賬處理、財務對內對外的報表。相信運維財務系統的小夥伴們對這些術語都相當熟悉了。
3、熟悉NS外的其他財務系統。
4、基於財務知識和市場主流財務系統的認知，再開深度學習+財務的篇章，深入研究財務的數據分析和算法。
PS：人工智能和傳統互聯網的技術只是工具，只有結合具體的業務才能把工具的價值最大化。致：每天只是調參建模，且樂此不疲的AI工程師們。
會計基礎 - 大綱