《经济学人》杂志曾通过调查罗列了未来20年最有可能被机器人抢走饭碗的岗位。排名靠前的包括低端制造业的生产、销售、会计等。在大多数人还认为人工智能离我们还有些远的时候，人工智能在财税和审计领域的应用已经开始全球范围进行大范围的试水。
9月20日，由荷兰威科集团主办的2017威科国际财税论坛中国峰会上，威科集团财税与会计事业部首席技术官和资深副总裁布莱尔.迪芬(brian diffin)和以《人工智能和机器学习在全球财税行业的应用》为题，分享了威科在财税领域人工智能的最新发展趋势。威科集团财税审计事务部产品管理副总裁巴斯.克尼佛斯特(bas kniphorst)展示了威科集团人工智能和机器学习的先进创新产品cch iq。
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。
神经网络在财税和审计领域的应用有很多设想，但目前我们仍然要测试这些想法的商业可行性。