相信挺多财务同好，在职业生涯起步阶段的第一个职位，是账实兼管的出纳岗。不知道大家还记得，那些被票据统治的恐怖么。

感谢科技进步，现在的财务工作，支持九成九的信息化处理，就连过去人见人爱的现金，现在大家也更倾向直接网络银行转账。可以说，误收假钞和糊涂账的可能性大幅降低。

虽然，出纳岗位上跟各种银行、中介机构往来的工作正在变得越来越繁杂，但带来便利的科技进步，并没有把出纳岗位具体工作事项“升级”之外，似乎越来越接近取代这个职位了。

在记账方面，机器学习系统已充分投入使用多个年头，特别是在中小型企业。例如，市场上不仅推出了能够扫描支出收据并自动对其进行分类的产品，而且部分还引入了更先进的强化学习和自然语言处理技术，自动对扫描的收据做出分析、提取和归类，无需人工输入任何辅助信息。

以在线会计软件供应商Xero为例，它于年5月宣布，其机器学习软件自推出以来，已经向客户提出了超过10亿条建议，其中在发票编码和银行对账方面表现特别突出。这10亿条建议由7.5亿多条发票和账单编码建议和2.5亿多条银行对账建议组成。Xero估计，每天通过其开出的发票约达80万张，相当于节约个小时。

在发票编码方面，不像传统使用默认代码那样耗费大量人力，Xero软件会“学习”企业如何对常规项目进行编码并根据对历史的“理解”自动填写。采用这种方法，该软件只需四个实例就能对80%的交易实现正确编码。该公司的博客文章表示，该软件正采用逻辑回归方法进行最佳预测，但出于竞争原因文中没有详细介绍预测算法的具体细节，这也是可以理解的。

在最初运营时，为了让算法学习用户行为，Xero将这些编码作为建议提供给用户并在必要时提供特定的（尽管很容易）验证或更正。公司表示：“我们非常密切地

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