一、引言
随着科技的飞速发展，我们迎来了一个全新的时代——物联网时代。
物联网技术的广泛应用为各行各业带来了前所未有的机遇与挑战。
特别是在会计领域，物联网与人工智能（AI）的结合，催生了AI服务器的发展，改变了传统会计工作的模式。
伴随着这一变革，我们也面临着诸多挑战。
本文将重点探讨物联网时代下的AI服务器发展与挑战，以及如何在会计领域应对这些挑战。
二、物联网时代AI服务器的发展
1. 数据处理能力的提升
在物联网时代，海量的数据无处不在，AI服务器凭借强大的数据处理能力，成为了处理这些数据的关键设备。
通过对会计数据的实时处理与分析，AI服务器能够帮助会计人员提高决策效率，优化资源配置。
2. 自动化程度的提高
随着AI技术的不断发展，AI服务器的自动化程度越来越高。
在会计领域，AI服务器可以自动完成财务报表的编制、税务申报等工作，大大提高了会计工作的效率。
3. 智能化决策的支持
AI服务器通过对会计数据的深度挖掘和分析，能够为企业的决策提供智能化支持。
例如，通过对企业成本、收入、利润等数据的分析，AI服务器可以帮助企业制定更为合理的财务策略。
三、物联网时代AI服务器面临的挑战
1. 数据安全与隐私保护
在物联网时代，数据的安全和隐私保护成为了亟待解决的问题。
特别是在会计领域，企业的财务数据极为敏感，如何确保AI服务器在处理这些数据时的安全性，防止数据泄露，是我们需要关注的重要问题。
2. 技术更新与人才培养
随着AI技术的不断发展，AI服务器的技术也在不断更新。
这就要求会计人员不仅要掌握会计知识，还要熟悉AI技术。
目前许多会计人员的技术水平还无法适应这一变革，人才的培养成为了我们需要解决的另一个问题。
3. 法律法规与道德伦理
随着AI服务器在会计领域的广泛应用，相关法律法规与道德伦理问题也浮出水面。
如何制定合理的法规，规范AI服务器在会计领域的应用，防止滥用技术，成为了我们必须面对的挑战。
四、应对策略
1. 加强数据安全与隐私保护
为确保数据安全，企业应加强对AI服务器的安全防护，采用先进的加密技术，防止数据泄露。
同时，还要建立健全的内部审计制度，定期对数据进行审计，确保数据的真实性和完整性。
会计人员还需要提高数据安全意识，严格遵守数据使用规定。
2. 推动技术更新与人才培养
面对技术更新和人才培养的挑战，企业应加大对会计人员的培训力度，提高会计人员的技术水平。
同时，高校也应调整课程设置，增加AI技术相关课程，为行业培养更多具备会计和AI技术双重知识的人才。
企业还可以与高校合作，共同开展科研项目，推动技术的更新和发展。
3. 建立完善的法律法规与道德伦理规范
政府应加快制定相关法规，规范AI服务器在会计领域的应用。
同时，行业协会也应发挥桥梁和纽带作用，组织专家讨论并制定行业规范。
还应加强道德伦理教育，提高会计人员的道德素养，确保技术的合理应用。
五、结论
物联网时代下的AI服务器为会计领域带来了诸多机遇和挑战。
我们应抓住机遇，应对挑战，加强数据安全与隐私保护、推动技术更新与人才培养、建立完善的法律法规与道德伦理规范等方面的工作。
只有这样，我们才能在物联网时代更好地发挥AI服务器的作用，推动会计领域的持续发展。
讨论一下信息化环境、互联网 等对会计假设的影响
关键是ai。
人工智能在未来有望代替很多会计。
当然前提是电子化和数字化。
会计从业人员将会大大降低，而处理效率与准确性却会大大提升，这就是机器的力量。
人则更多的参与审计、审批，决策和维护人工智能。
财务机器人和自动会计的区别是什么
关于对财务机器人的理解：先说德勤引爆的四大事务所的财务机器人，感觉很酷炫，很科幻，外界以为财务会被机器人取代了。
这种线性的思维，做为不了解财务的人来说可以理解。
的确，记账这个事情是简单和标准化的劳动。
“财务即IT”这个观点也广受认可。
但是冷静下来想想，目前的这些财务机器人实现的功能酷炫成分大于真实的价值。
财务机器人无非是让记录价值这件事情高效化了，也让财务人员从底层的事务中解脱出来，去做更有价值的业务财务和战略财务的事情，这个是值得肯定的。
然后仔细想想，当我们处在从IT（信息技术）时代向DT（数据技术）时代转变的时候，不仅仅是提高记录价值的效率就够了。
节省低端的财务人员并不是企业关注的重点，而怎么把业财融合，把数据价值最大化才是企业在DT时代关注的重点。
在做好业财融合的同时，裁掉低端财务人员是个自然而然的事情，千万不要本末倒置。
四大机器人的真实意图在于审计的全量化而非抽样化，降低他们对大型企业的审计成本，也是对数据的价值变现吧。
所以人家站在审计的角度，把企业做不好或者做不到的事情从这简单点切入进来了。
但是这个立场还是不一样的。
企业还是要关注自己的核心问题到底是记账效率还是业财融合不完善和不充分。
请参看笔者的《智能财务时代下财务工作的核心问题》大家都愿意去做简单易懂，能够马上见成效的事情，而这样的事情，一般只是解决表象问题。
如同市面上很多报销类的SaaS软件一样，没有搞清楚为什么会有报销问题存在，仅仅提升一个事后处理的效率，没有去报销化，没有控制企业的财务黑洞，解决方案都是流于形式。
关于对财务共享中心的理解：首先财务共享中心是工业时代和PC时代的产物，那个时候中心化，集约化是最适应那在那个时代发展的产物。
财务共享中心在中国也发展了10余年，真正做好做出效果的企业并不多。
然而在这10多年，科技已经迭代了好几轮，已经从PC时代过渡到移动互联网时代，马上进入物联网时代或者DT时代，财务共享中心的几个不适应的问题就会凸显出来；1.中心化思维与移动互联网时代的不契合：移动互联网时代的标志就是共享，共赢和去中心化和去中介化。
注意这里的共享是指数据与信息的共享而不 是财务共享中心里面的职能共享，业务处理能力共享。
去中心化就是组织形态的变革，要跨职能和阿米巴化，中 心化的思维不会适应新兴组织形态的要求，反而成为了掣肘和瓶颈。
应该把决策权交给能够“听见炮声”的团队。
2.统一和规范的财务数据处理是否一定需要集中：在工业时代和PC时代，互联网技术和数据自动化处理能力没有像当前那么发达的时候，这种财务共享中心的 做法是符合当时技术环境和时代需求的。
而现在的科技已经能够根据场景与技术的结合，智能化实时按照预设好 的规则进行标准化处理的时候，再去做财务共享中心的集中化处理，显得没有和当前时代的技术融合起来。
企业目 前要做到财务记账和处理规范统一，重心是放在规则和流程的梳理，做好场景的预设和判断，然后智能化的业财一 体化系统能够根据场景和预设规则自动处理，并且自动记账，那么上述的财务机器人和财务共享中心所想解决的问 题都一并解决了。
而不是，现有企业的解决方案估计会是上一个财务共享中心和财务机器人。
看起来很好和实际的 效果，这个大家在对比一下智能财务的理解，就能够有清晰的判断了。
关于对智能财务的理解：智能财务，最关键的要素是一定要把管理会计的专业能力和DT时代的大数据和互联网技术结合起来，帮助企业管 理者和财务工作者实现从事后的记录价值到实时的创造价值的转变。
那么最关键的一步就是先帮助企业做到业财融 合。
没有这个基础，那么管理会计的理论和方法仍然停留在方案和纸面上。
企业成功经营和管理一定是先终后始，先算后做；智能财务是把管理会计的无边界的定义用技术的无限扩展的能力 实现出来。
因为企业管理问题多种多样，从成本到绩效，从人员到激励，最终的运营数据的最终反映是财务数据。
财务 数据的事后价值是远远小于财务数据的规划价值，预测价值，过程管理的分析价值。
所以智能财务解决问题的着眼点一定是要和业务融合起来，在业务的源头把可能需要控制的风险，需要提供的财务 支持；需要提升的效率，需要留下的数据多维度标签，需要设定的场景都提前规划好，设计好，然后让技术来按照这些规划来追踪，判断，控制，分析，记录。
这样的好处是原来企业飘着各种表象级的问题，通过智能财务的解决方案，抓住源头与根源，连根拔起式的方式，让企业的业绩和效率最大化的提升。
请参看笔者的《en+智能财务如何提升上市企业市值管理水平》。
最后，从智能财务到智慧财务的迭代：人工智能的发展，会让智能财务走向智慧财务，智慧涵盖了对数据的处理，自然语义的判断，人工智能的思考和方案的推荐，但是最终的目的都是为企业提供有价值的经营决策支持的数据。
技术和时代不断的在变化，但是财务的本质并没有改变。
物联网大数据给企业带来哪些挑战
导读： 大数据应用仍处在非常初级的阶段，就目前来看，在大数据应用的五个主要核心环节中，从数据的获取、预处理、数据存储、数据分析到数据可视化，企业CIO目前对大数据的应用主要集中在数据的预处理和存储这两个环节，占比高达63%。
2017CIO生态实践报告显示，在下一阶段的新技术应用方向上，对于大数据应用，40%的企业表示热情较高，11.5%的CIO表示非常高；对物联网的应用，39.2%的企业表示倾向性较高，9.2%的企业表示非常高；对B2B电子服务，39.2%的企业表示较高的热情。
应用场景缺乏，技术门槛高，大数据无法落地大数据应用仍处在非常初级的阶段，就目前来看，在大数据应用的五个主要核心环节中，从数据的获取、预处理、数据存储、数据分析到数据可视化，企业CIO目前对大数据的应用主要集中在数据的预处理和存储这两个环节，占比高达63%。
63.5%的企业CIO表示将利用大数据提高企业决策速度，57.3%的企业表示将会利用大数据服务提高生产作业的安全性，这说明CIO们对于利用大数据实现何种服务已经有较为明确的规划。
从大数据的应用场景上看，50%（经过验证）的企业已经将大数据服务应用于市场营销端的数字传播和舆情监测，45.7%的企业已经将大数据服务引入质量控制端的良品率提升和合理设计，33.7%的企业已经在大数据引入战略决策管理端的管理控制和经营决策。
当然，目前阻挠大数据成功落地的因素有很多，51.1%的企业表示，大数据技术难度高阻碍了大数据进一步的应用和尝试，42.4%的企业对数据相关人才的匮乏表示无可奈何。
能源技术滞后，物联网生不逢时在物联网实践过程中，技术是第一实践路径。
数据显示，55.1%的CIO关注无线通信技术，53.9%的CIO关注无线传感网络，47.2%的CIO关注网络与移动网络。
CIO也会遭遇物联网实践中的困难和挑战，52.8%的CIO认为能源技术滞后，47.2%的CIO认为安全解决方案缺失，而33.7%的CIO认为感知技术的缺失与阻挠了企业物联网项目的成功实践。
未来，56.3%的CIO将基于智能互联产品创新企业服务模式，支持企业转型。
B2B逐步更迭，SaaS化、智能化成为关键词调研数据显示，67.8%的CIO认为B2B优化了供应链管理，控制了生产成本。
59.8%的CIO认为B2B打破了地域限制，提高了企业销售能力。
在B2B实践方面，69%的CIO选择第三方电子平台开设旗舰店，56.3%的CIO则选择第三方垂直电商平台，与公司上游或下游伙伴形成供销关系。
从根本上讲，企业一般选择成熟的第三方电商平台作为切入点，一是增加企业的IT渠道，二是增加B2B服务的经验，本质上还是B2C的方式，在获客方面的效果更加突出。
在B2B应用方面，49.4%的CIO选择信息抓取工具，40.2%的CIO选择进存销软件，还有40.2%的被调研者选择即时通讯软件。
未来，B2B电子商务平台将迎来六个变化：一是传统巨头电商化，二是从信息平台转为链接平台，三是从商业智能到人工智能进化，四是地方特色产业链集群出现，五是逐渐做到产业纵深的All-in-one，六是B2B的SaaS化。
除此之外，社交网络、VR、Fintech、AI、认知学习等新技术的崛起和商业化道路的不断尝试，不仅在当下可间接为企业增产提效，还有望在未来掀起第四次工业革命。
当然，越是便捷的新技术服务，支撑其运行的应用架构也分散、复杂。
无论是部署在IDC机房的服务器、存储和网络设备，还是前端的应用程序，都离不开IT团队的共同努力，而CIO在扮演决策者形象的同时，在应对新技术学习和实施方面的能力就显得尤为首要。
