快速承接会计业务，全面解决财务问题

随着经济的不断发展，各个行业都在不断发展壮大，这也就导致了财务问题的愈加复杂。而针对这些财务问题，快速承接会计业务这一方案的出现，为解决这些问题带来了一定的便利。本文将从四个方面介绍快速承接会计业务，全面解决财务问题，以期为读者带来一些启示和帮助。

快速承接会计业务是什么？

快速承接会计业务，顾名思义，就是指快速地承接企业的会计业务，从而为企业提供相应的财务服务。而这些业务，主要包括财务记录、税务申报、财务报表、审计等等。实际上，现在的很多企业都不再选择自己单独负责会计业务，而是将这些业务委托给专业的会计机构进行处理，以保证自身业务的有序进行。

快速承接会计业务不仅能够降低企业自身的运营成本，更能够在财务方面提供给企业更加专业、高效的服务。企业可以通过与会计机构的合作，让专业的会计人员为自己实时地提供各种财务支持服务，从而更好地解决一系列的财务问题。

快速承接会计业务的优势

优化企业管理效率

对于企业来说，繁琐的会计操作是一项非常耗费精力的工作，而这些工作往往会占用企业很多的时间和人力资源。如果将这些会计业务都委托给专业的会计机构处理，不仅能够解放企业自身的管理精力，还能够提高企业的管理效率，避免了许多管理上的瑕疵。

提高企业财务管理水平

细致入微的会计操作，不仅需要责任心，还需要一定的专业知识和操作技巧。而专业的会计机构，不仅拥有丰富的会计操作经验，还能够通过各种专业手段提高企业的财务管理水平，从而更好地帮助企业解决一系列的财务问题。

降低企业的财务成本

现在的企业在处理会计业务的时候，往往需要雇佣一些会计人员，用来负责企业的财务业务。而这些人员不仅会占用企业的劳动力资源，还会成为企业自身的财务支出。而将这些会计业务委托给专业的会计机构处理，可以降低企业的运营成本，从而更好地维护企业的经济利益。

快速承接会计业务的适用范围

虽然快速承接会计业务的优势非常明显，但是这并不代表每一家企业都需要去使用这项服务。实际上，快速承接会计业务要适用于一定的场景，才能够带来最好的效果。

首先，适用于规模较大的企业。这些企业在处理财务问题的时候，往往需要更多的专业技术支持，同时需要更多的财务记录与处理。而这些工作，对于一个单纯的内部团队来说困难重重。但是，对于专业的会计机构来说，这些问题都可以迎刃而解。

其次，适用于业务范围较为广泛的企业。这些企业往往需要处理更多的各类财务问题，包括税务申报、企业财务、会计审计等等。而如果企业内部没有专业的会计团队，这些财务问题就很难得以完整解决。而通过使用快速承接会计业务的服务，这些企业可以轻松解决这些问题。

如何选择快速承接会计业务机构？

如果想要使用快速承接会计业务的服务，就需要找到一个专业、可靠的会计机构。而针对这一点，企业需要从以下几个方面进行考虑：

资质与信誉

首先需要考虑的是会计机构的资质与信誉。只有选择具有一定资质和信誉的会计机构，才能够确保服务的专业性和可靠性。而要想了解会计机构的资质和信誉，可以通过咨询当地的商会和行业协会，或者通过其他的评价机构进行查询。

服务内容和专业水平

其次需要考虑的就是会计机构的服务内容和专业水平。不同的会计机构针对的服务内容和财务业务不同，因此企业需要根据自身的实际需求进行选择。同时，在选择会计机构之前，还需要考虑该机构是否有丰富的行业经验和专业的会计团队。

服务价格和售后保障

最后需要考虑的就是会计机构的服务价格和售后保障。不同的会计机构针对的服务价格不同，企业需要根据自身的实际情况进行选择。同时，在选择会计机构之后，需要同时考虑该机构是否有良好的售后服务体系和售后保障，从而能够在使用过程中更好地保障企业的利益。

总结

快速承接会计业务可以为企业提供专业的会计服务，从而帮助企业更好地解决财务问题。通过本文的介绍我们可以了解到，快速承接会计业务的优势主要包括优化企业管理效率、提高企业财务管理水平和降低企业的财务成本。此外，要想使用快速承接会计业务，企业需要根据自身的实际情况进行选择，从资质和信誉、服务内容和专业水平、服务价格和售后保障等多个方面进行考虑。

问答话题

问题1：快速承接会计业务只适用于大企业吗？

答：不完全是。虽然快速承接会计业务适用于规模较大的企业，但是对于规模较小的企业也同样适用。对于这些企业来说，快速承接会计业务可以帮助其更好地解决财务问题，从而提高企业管理效率和竞争力。

问题2：快速承接会计业务的价格是怎么计算的？

答：快速承接会计业务的价格通常是根据企业所需服务的具体内容和服务周期等因素来进行计算的。价格区间一般会在服务机构的官网上体现，企业可以根据自身的实际需求进行选择。

问题3：如何保障企业在使用快速承接会计业务服务过程中的权益？

答：企业在使用快速承接会计业务的服务过程中，可以选择具有良好售后保障的会计机构，同时在选择服务机构之前，可以通过咨询当地商会和行业协会等方式来对该机构的信誉和资质进行核实，以保证服务的可靠性。

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：Aeneas 好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】據(ju)The Information爆(bao)料(liao)，OpenAI在(zai)最(zui)近(jin)幾(ji)個(ge)月(yue)裏(li)挖(wa)了(le)至(zhi)少(shao)十(shi)几名(ming)谷歌AI的(de)員(yuan)工(gong)，而(er)這(zhe)些(xie)工程(cheng)師(shi)都(dou)在ChatGPT的研(yan)究(jiu)中(zhong)發(fa)揮(hui)了至關(guan)重(zhong)要(yao)的作(zuo)用(yong)。

如(ru)今(jin)已(yi)經(jing)沒(mei)人能(neng)否(fou)認(ren)，OpenAI憑(ping)ChatGPT火(huo)遍(bian)了全(quan)球(qiu)。

所(suo)有(you)AI從(cong)業(ye)者(zhe)和(he)投(tou)資(zi)人都想(xiang)知(zhi)道，壹(yi)家(jia)成(cheng)立(li)7年(nian)的小(xiao)初(chu)創(chuang)公(gong)司(si)，究竟(jing)是(shi)如何(he)擊(ji)敗(bai)谷歌的。

其(qi)實(shi)，OpenAI的一个「大(da)殺(sha)器(qi)」就(jiu)是——从谷歌挖人。

而如今ChatGPT既(ji)然(ran)已成顶流(liu)，谷歌的人才們(men)也(ye)紛(fen)纷開(kai)始(shi)主(zhu)動(dong)跳(tiao)槽(cao)到(dao)OpenAI。

今天(tian)，兩(liang)位(wei)前(qian)谷歌员工Jason Wei和Hyung Won Chuang仿(fang)佛(fo)約(yue)好了一般(ban)，前後(hou)腳(jiao)宣(xuan)布(bu)从谷歌大腦(nao)離(li)職(zhi)、入(ru)职OpenAI，還(hai)互(hu)相(xiang)轉(zhuan)了推(tui)。

只(zhi)有谷歌受(shou)傷(shang)的世(shi)界(jie)達(da)成了。

OpenAI的秘(mi)密(mi)武(wu)器：前谷歌工程师

其实，為(wei)了ChatGPT，OpenAI很(hen)早(zao)就开始了「挖角(jiao)」工作。

在公开发布ChatGPT的前几周(zhou)，OpenAI悄(qiao)悄从谷歌挖來(lai)至少5名员工，進(jin)行(xing)了最后的潤(run)色(se)，以(yi)便(bian)ChatGPT可(ke)以在11月发布。

在OpenAI的官(guan)宣博(bo)客(ke)中，Barret Zoph、Liam Fedus、Luke Metz、Rapha Gontijo Lopes，这几位前谷歌员工的名字(zi)，被(bei)列(lie)在了ChatGPT的主要貢(gong)獻(xian)者名單(dan)中。

上(shang)：Jacob Devlin, Liam Fedus和Shane Gu；下(xia)：Rapha Gontijo Lopes, Samuel Schoenholz和Barret Zoph

上个月，OpenAI又(you)从谷歌那(na)里挖来一名負(fu)責(ze)为搜(sou)索(suo)引(yin)擎(qing)开发機(ji)器學(xue)習(xi)模(mo)型(xing)的研究员。然后，OpenAI不(bu)出(chu)意(yi)外(wai)地(di)把(ba)这項(xiang)技(ji)術(shu)用到了自(zi)家的ChatGPT上。

而最近，就像(xiang)我(wo)们开頭(tou)看(kan)到的那樣(yang)，谷歌主要AI团隊(dui)——谷歌大脑的研究人员，纷纷跳槽到了OpenAI。据粗(cu)略(lve)統(tong)計(ji)，谷歌大脑至少失(shi)去(qu)了4名核(he)心(xin)成员。

Bard发布會(hui)上大出醜(chou)，员工時(shi)候(hou)纷纷吐(tu)槽不用心、糊(hu)弄(nong)事(shi)兒(er)，谷歌大脑核心员工又纷纷「叛逃」，真是應(ying)了那句(ju)話(hua)：人倒(dao)黴(mei)的时候，喝(he)涼(liang)水(shui)都塞(sai)牙(ya)。

但(dan)其实，谷歌能走(zou)到这一步(bu)，是冥(ming)冥之(zhi)中的必(bi)然。

谷歌：没趕(gan)上熱(re)乎(hu)的

在吸(xi)納(na)了世界上大部(bu)分(fen)机器学习人才之后，谷歌卻(que)被OpenAI搶(qiang)了先(xian)。

谷歌只能忙(mang)不疊(die)(die)地追(zhui)赶OpenAI的脚步，向(xiang)公眾(zhong)推出以AI为中心的產(chan)品(pin)。

客觀(guan)地說(shuo)，谷歌的做(zuo)法(fa)是经過(guo)深(shen)思(si)熟(shu)慮(lv)的、负责任(ren)的。作为一个有龐(pang)大影(ying)響(xiang)力(li)的科(ke)技巨(ju)头，谷歌时刻(ke)防(fang)範(fan)著(zhu)(zhe)高(gao)風(feng)險(xian)，害(hai)怕(pa)新生(sheng)的技术会出錯(cuo)。（當(dang)然也有一个原(yuan)因(yin)是，與(yu)经典(dian)的搜索相比(bi)，聊(liao)天机器人提(ti)供(gong)類(lei)人答(da)案(an)的成本(ben)会更(geng)高。）

但是商(shang)場(chang)如戰(zhan)场，不会給(gei)妳(ni)猶(you)豫(yu)的机会。

谷歌早早孵(fu)化(hua)出的一些AI技术，已经不知不覺(jiao)被OpenAI转化为新型的创收(shou)服(fu)務(wu)，包(bao)括(kuo)聊天机器人，以及(ji)文(wen)本生成圖(tu)像和視(shi)頻(pin)的AI。

谷歌的人才，也慢(man)慢流失到了这类小初创公司。

最近，两位谷歌大脑研究员表(biao)示(shi)，团队里有不少员工都认为谷歌現(xian)在的产品计劃(hua)过度(du)謹(jin)慎(shen)，充(chong)斥(chi)着繁(fan)文縟(ru)節(jie)。在这種(zhong)大環(huan)境(jing)下，工程师们不得(de)不面(mian)對(dui)，自己(ji)費(fei)盡(jin)心思研究的新技术却始終(zhong)無(wu)法被采(cai)用的挫(cuo)败感(gan)。

某(mou)些员工相当憋(bie)屈(qu)，因为自己这几年一直(zhi)在建(jian)議(yi)將(jiang)聊天功(gong)能融(rong)入搜索引擎之中，但並(bing)没有得到反(fan)饋(kui)。

因此(ci)他(ta)们下定(ding)決(jue)心离开，去其他地方(fang)尋(xun)找(zhao)机会，比如OpenAI。

其实，谷歌在创立之初，也正(zheng)是这样从大廠(chang)挖人的。

20世紀(ji)90年代(dai)末(mo)，当时的老(lao)牌(pai)技术公司Digital Equipment就面臨(lin)着学术研究難(nan)以商业化的問(wen)題(ti)。而谷歌正是借(jie)此机会，得到了现在的AI扛(kang)把子(zi)——Jeff Dean。

当然，谷歌现在也没有坐(zuo)以待(dai)斃(bi)，很快(kuai)就推出了Bard，和ChatGPT正面硬(ying)剛(gang)。

之后的故(gu)事大家都知道了，Bard一上来就翻(fan)了車(che)——在关於(yu)詹(zhan)姆(mu)斯(si)·韋(wei)伯(bo)太(tai)空(kong)望(wang)遠(yuan)鏡(jing)的问题上给出了错誤(wu)的答案。

在无法避(bi)免(mian)AI聊天机器人胡(hu)说八(ba)道这方面，谷歌確(que)实預(yu)判(pan)得很準(zhun)。

但既然遲(chi)早要走上这一步，「聲(sheng)譽(yu)风险」只能暫(zan)且(qie)忽(hu)略，当初何必如此谨慎，被OpenAI和微(wei)軟(ruan)抢了先呢(ne)？

谷歌真是一步错步步错啊(a)。

搞(gao)出Transformer，给他人做嫁(jia)衣(yi)

谷歌新老员工都在吐槽，公司对员工的科技创新转化实在是太緩(huan)慢了。

但谷歌之所以如此谨慎，是有前情(qing)的。

行业观察(cha)家们早就警(jing)告(gao)说，AI会生成假(jia)图像、错误信(xin)息(xi)、歧(qi)视言(yan)論(lun)，因此造(zao)成不良(liang)的社(she)会影响。

比如，在2015年，谷歌照(zhao)片(pian)中的图像識(shi)別(bie)AI，曾(zeng)将一些黑(hei)人標(biao)記(ji)为「大猩(xing)猩」。

两年后，谷歌大脑的一个团队发表了那篇(pian)著名的论文，提出了振(zhen)聾(long)发聵(kui)的机器学习新方法——Transformer，也为OpenAI创建ChatGPT夯(hang)实了基(ji)礎(chu)。

奇(qi)怪(guai)的是，当其他公司使(shi)用谷歌的论文创建自己的Transformer，制(zhi)作AI聊天机器人，或(huo)文本生成图像模型时，谷歌却从未(wei)推出类似(si)的产品。

在发起(qi)Transformer革(ge)命(ming)四(si)年后，谷歌宣稱(cheng)已经创建了一个基于Transformer的大語(yu)言模型LaMDA，可以理(li)解(jie)并生成与人类的对话。

但谷歌却始终犹豫不决，没有公开推出LaMDA，因为擔(dan)心技术不夠(gou)准确。

一位前谷歌大脑员工说，他们认为谷歌人工智能研究部門(men)的管(guan)理者剝(bo)奪(duo)了一些团队的计算(suan)资源(yuan)，讓(rang)他们无法像OpenAI那样訓(xun)練(lian)AI模型。

一位谷歌现任员工说，如果(guo)有誰(shui)想推出一个新的AI产品，就要跨(kua)越(yue)重重官僚(liao)主義(yi)的障(zhang)礙(ai)，因此最后，所有人都放(fang)棄(qi)了努(nu)力，留(liu)在了舊(jiu)軌(gui)道上。

对比鮮(xian)明(ming)的是，微软的CEO纳德(de)拉(la)和OpenAI的CEO Sam Altman之間(jian)已经达成了協(xie)议，允(yun)許(xu)OpenAI免费在微软的雲(yun)端(duan)训练AI。

在所有Transformer驅(qu)动的技术上，谷歌都非(fei)常(chang)谨慎。

据说，OpenAI在去年发布文本生成图像模型Dall-E 2时，谷歌已经有了两个类似功能的模型。

但是据知情人士(shi)透(tou)露(lu)，当Dall-E 2生成的图像开始在網(wang)上瘋(feng)转时，谷歌依(yi)然对自家的同(tong)类模型坐视不理，即(ji)使有保(bao)障措(cuo)施(shi)，也不願(yuan)意与公众分享(xiang)，因为谷歌担心它(ta)们可能被濫(lan)用。

自家员工，还要簽(qian)免责声明

在去年年底(di)，谷歌员工想使用公司的图像生成技术时，仍(reng)然需(xu)要先申(shen)請(qing)。

谷歌把这个技术修(xiu)改(gai)为不生成人臉(lian)，就是为了防止(zhi)误用。并且，这个技术的內(nei)部用戶(hu)还必須(xu)签署(shu)一份(fen)免责声明，免除(chu)谷歌对該(gai)系(xi)统产生内容(rong)的责任。

爆料称，创建谷歌两大图像生成AI工具(ju)之一Imagen的团队中，一些员工已经离职。

据说，Imagen共(gong)同作者Mohammad Norouzi所領(ling)銜(xian)的初创公司，最近以超(chao)过1億(yi)美(mei)元的估(gu)值(zhi)进行了融资，尽管这个团队对想要推出什(shen)麽(me)产品暂时还没有明确的想法。

在ChatGPT推出后的几周内，谷歌领导層(ceng)就在一次(ci)全體(ti)员工会议上告訴(su)员工们，雖(sui)然公司有类似的技术，但谷歌产品的規(gui)模（數(shu)十亿人用户）意味(wei)着它必须比OpenAI这样的初创公司更谨慎地推出这种技术。

不过，谷歌看到ChatGPT的繁榮(rong)景(jing)象(xiang)之后，立馬(ma)发布紅(hong)色代碼(ma)，还推出了「綠(lv)色通(tong)道」，縮(suo)短(duan)評(ping)估和減(jian)輕(qing)潛(qian)在危(wei)害的流程。

可惜(xi)，为时已晚(wan)。

一个接(jie)一个，全走了

借着ChatGPT的勢(shi)头，OpenAI还在持(chi)續(xu)吸引着在谷歌的研究员们。

今年1月，Jacob Devlin跳槽到了OpenAI。他曾他曾幫(bang)助(zhu)谷歌创建了極(ji)为著名的机器学习模型——Bidirectional Encoder Representations from Transformers，簡(jian)称BERT。

根(gen)据社交(jiao)媒(mei)体资料和知情人士的说法，Shane Gu、David Dohan、Alexandre Passos和Samuel Schoenholz最近也已离开谷歌加(jia)入OpenAI。

而刚刚提到的这位Alexandre Passos，不僅(jin)是谷歌大脑的高级软件(jian)工程师，而且发表过众多(duo)机器学习和自然语言處(chu)理的论文。

其中的「Scikit-learn: Machine learning in Python」，甚(shen)至已经被引用了将近7萬(wan)次。

不过，少数人员的流失，对于有着800名世界顶尖(jian)人才的谷歌大脑来说，影响并不大。

此外，明星(xing)员工离开大厂自立门户也是一个常態(tai)。有不少新興(xing)的AI初创公司都是出自谷歌大脑的前员工之手(shou)。比如，开发聊天机器人的Character。

然而，在競(jing)爭(zheng)对手OpenAI的壓(ya)力下，谷歌领导层越来越傾(qing)向于更快地交付(fu)新的产品。

自去年年底以来，隨(sui)着谷歌試(shi)图进一步提高产品推出的速(su)度，谷歌大脑对工程师的需求(qiu)也在不斷(duan)增(zeng)加，工作节奏(zou)明顯(xian)加快。

多种因素(su)叠加的后果就是，向来谨慎的谷歌在Bard的演(yan)示中，由(you)于一个明显的事实性(xing)错误，瞬(shun)间让千(qian)亿美元的市(shi)值化为烏(wu)有。

谷歌——載(zai)入史(shi)冊(ce)的「黃(huang)埔(pu)軍(jun)校(xiao)」

「矽(gui)谷的黄埔军校」，谷歌确实当得起这个称呼(hu)。

在过去一年左(zuo)右(you)的时间里，谷歌有不少大牛(niu)都跳到了更靈(ling)活(huo)的初创公司，比如OpenAI和Stable Diffusion。

包括Character.AI、Cohere、Adept、Inflection.AI和Inworld AI等(deng)等这些圍(wei)繞(rao)着大规模语言模型建立的初创公司，也都是出自谷歌顶级AI研究人员之手。

此外，还有使用类似模型开发聊天界面的搜索初创公司，如谷歌前高管Sridhar Ramaswamy经營(ying)的Neeva。

其中，Character.AI的创始人Noam Shazeer，Cohere的聯(lian)合(he)创始人Aidan Gomez，更是研发Transformer以及其他核心机器学习架(jia)構(gou)的关鍵(jian)人物(wu)。

著名研究科学家David Ha在推特(te)上说：「如果谷歌再(zai)不振作起来，开始发布自己的人工智能产品，就将作为训练整(zheng)整一代机器学习研究人员和工程师的『黄埔军校』载入史册。」

而这位大佬(lao)也在2022年离开谷歌大脑，加入了明星初创公司Stable Diffusion。

參(can)考(kao)资料：

https://www.theinformation.com/articles/openais-hidden-weapon-ex-google-engineers?rc=epv9gi

https://www.businessinsider.com/chatgpt-openai-google-ai-employees-hired-report-2023-2返(fan)回(hui)搜狐(hu)，查(zha)看更多

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