当一个客户遇到一个问题，它们可能会用到很多工具、网站、文档、设备以及应用去解决问题，这就是用户需求痛点。
目前很多企业在尝试整合AI、机器人技术，为客户、企业内部人员提供大数据、知识库中整合起来的一体化信息服务，以此来针对性解决问题。
传统财税领域也正在感受人工智能和机器学习对其日常工作的改变。智能财税服务平台的出现，为传统财税带去了更大的方便与效率，可以说，在很多层面，财务和审计都是人工智能能够发挥作用的典型代表。
财税审计行业的特点是有很多结构性的数据，这就为机器学习提供了非常大的便利。未来，传统行业的会计师、税务师将需要提升自己的业务技能，保证自己的能力走在前列，并且开发更多的增值服务。因为基础的数据录入、转录和翻译等工作将会被智能化的系统所取代。
当然，这个行业被人工智能改变主要体现在，将会有更多的工作模式的创新和更有价值的服务，同时入行门槛也将会被改变。从前一位会计师通过计算器、表格、软件去处理数据和报告，用网络进行搜索，但未来随着这些工作的效率大幅提升，对会计师的要求将会史无前例的高。话虽如此，这个行业中“人”的因素并没有消失，会计师将通过人工智能这样的技术为他们的客户提供更有价值的增值服务，换句话说，我们完全可以相信智能财税服务平台在财税审计这样的服务行业会创造更多的机会和需求。
人工智能和机器学习技术发展的十分迅速，但目前机器学习的应用案例明显多于神经网络的应用，主要因为发展成百上千节点的高端神经网络的时间和成本很高。
相比而言，一个基础的机器学习算法可以应用在不同的输出模型中。 输出量越大，机器会变得更聪明更准确。比如，用算法去识别会计单据和税务表格中的变量数据，并且将数据传输到另外一份文件或者合规表格中看起来是非常合理的应用。其中最重要的是有大量的输入数据。
智能财税服务平台基于人工智能技术的解决方案，重新定义了传统财税如何利用云技术发展业务。神经网络在财税和审计领域的应用也有很多设想，未来的智能财税服务平台或许可以尝试下这种可能性。
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