利益相關：曾經是會計師，現在搞IT，業余玩AI。
我現在研究的範圍跨度非常大。
隨著2024年數據資產入表，對會計人員資訊化能力的要求也會越來越高。
這是一個很復雜的問題，我認為未來會計這個職業會發生巨大的變化。
傳統意義上的會計很可能會消失，而結合金融、大數據思維的會計可能會大受歡迎。
現階段，傳統會計最大的工作量是證賬表的錄入和編制，
在AI到來之前，RPA已經基本解決了這些問題，
但因為成本問題，RPA的普及率不高，很多中小企業依然在用人力操作。
寧願雇個廉價的會計，也不願意花幾十萬買一套RPA軟體（當然了，絕大多數老板並不知道RPA是什麽東西）。
當AI來臨後，RPA+AI，對會計人員的沖擊是淪陷性的。
RPA可以把標準化的業務自動化，
AI可以把非標準化的業務標準化。
舉個例子，
員工報銷單（發票）上的單位名稱和系統裏的不一致，以前要人工判斷，現在扔給AI即可：
也可以透過OCR自動提取原始單據資訊錄入系統：
即便是OCR準確率達不到100%，AI也可以進行自動修復，
也就是說，當RPA+AI普及，80%以上的日常操作，都可以做到自動化。
那麽問題來了，會計師從做賬中「解脫」出來，去幹什麽？
分析也能自動化、AI化，決策支持也可以AI化。
一方面，會計這個職業的總需求量是越來越小的；
另一方面，對大浪淘沙留下來的會計師要求更高了。
高端會計師不僅僅要會做賬，還需要熟練的掌握AI相關知識，同時能精準的把握經營脈搏，能夠以一當百，為經營決策提供支撐。
基於此，我認為沒入行的就盡量不要入行了，這個行業太卷了；
已經入行的，或者大學讀了好幾年的，沈沒成本過大，唯一的選擇就是卷上天際，考研考ACCA考CPA學RPA學Python學AI... ...
但是，朋友的另一句話把我幹沈默了：學文科的女孩子不學會計學什麽呢？總不能學新聞吧？
