Autora Blogs Par Finansēm Un Uzņēmējdarbību

Mākslīgais intelekts (AI) un grāmatvedība


Vācu programmatūras uzņēmums Smacc izmanto mākslīgo intelektu, lai palīdzētu ārštata darbiniekiem, mazajiem uzņēmumiem un vidējiem uzņēmumiem automatizēt grāmatvedības sistēmas un finanšu pārskatu sniegšanu. Viņi saņēma A sērijas finansējumu 3,5 miljonu ASV dolāru apmērā no dažādiem augsta līmeņa riska kapitālistiem un eņģeļu investoriem, un dibinātāji izstrādāja šo koncepciju pēc tam, kad bija grūtības ar grāmatvedības uzskaiti paša starta uzņēmuma sākumposmā.

Smacc klienti nosūta savus čekus, kurus pēc tam pārvērš mašīnlasāmā formā. Pēc šifrēšanas ieņēmumi tiek piešķirti atbilstošajam kontam. Laika gaitā sistēma māca uzlabot savas funkcijas: pārdošanas, izdevumu, rēķinu pārvaldības un likviditātes profilus.

Pašmācība un pilnveidošana

Programmatūra izmanto vairāk nekā 60 datu punktus, lai pārskatītu čekus un rēķinus. Tā pārbauda, ​​vai matemātika ir precīza, un pārbauda, ​​vai emitents ir pareizi, piemēram, pievienotās vērtības nodokļa (PVN) identifikācijas numuri. Kad programmatūra ir iemācījusies rīkoties ar katru piegādātāju, uzdevumi tiek apstrādāti automātiski. Tā mākslīgais intelekts ļauj tai pašmācīties un pastāvīgi uzlabot savu spēju kārtot un piešķirt informāciju.

Klienti var pārbaudīt savus rēķinu un izdevumu datus reālā laikā tiešsaistē un vairs nav jāievada dati vai jāgaida līdz mēneša beigām, lai redzētu, kur atrodas viņu finanses. Vairāki uzņēmumi, piemēram, QuickBooks, piedāvā mākoņa arhitektūras programmatūru, bet Smacc ir viens no pirmajiem, kas izmanto mākslīgo intelektu, lai uzlabotu programmatūras spēju automatizēt uzdevumus.

AI pieaugums

Grāmatvedības pasaule ir tikai jaunākā virkne nozaru, ko ietekmē straujais mākslīgā intelekta izmantošanas pieaugums. Bill Gates pat atsaucās uz mākslīgā intelekta kā datorzinātnes "Svētā Grāla" pieaugumu. Pēc daudziem neveiksmīgiem centieniem pagātnē mākslīgā intelekta precizitāte un ātrums ir daudz uzlabojies.

Jūs nedrīkstat doties dienā, kad kāds no jūsu Facebook barotnes koplieto rakstu par mākslīgo intelektu un kā tas tuvākajā laikā veiks jūsu darbu, taču šīs bažas nav jaunas. Tās pašas bailes bija cilvēku prāta priekšplānā kā rūpnīcas, kas pirms 200 gadiem izplatījās visā Lielbritānijā.

Roboti jau tiek izmantoti mūsu mājās, darba vietās un izklaides centros, un nākamajos 10 gados Forrester Research lēš, ka AI pārņems līdz pat 16 procentiem darbavietu Amerikas Savienotajās Valstīs. Google uzskata, ka roboti sasniegs cilvēka izlūkošanas līmeni līdz 2029. gadam, un Gartner lēš, ka viedie roboti veiks 20 procentus no visām profesijām. FOW prognozē, ka vislielākā ietekme būs piecām jomām: veselības aprūpe, ražošana, transports, klientu apkalpošana un finansējumu.

Realitātes pārbaude

Ar visu, kas teica, grāmatvežiem vairāk nekā iespējams, ilgu laiku nav jāuztraucas par mākslīgo intelektu. Smacc izstrādā interesantas AI lietojumprogrammas, lai palīdzētu vēl vairāk automatizēt un racionalizēt grāmatvedības uzdevumus, un mākonis balstītas grāmatvedības programmatūras paketes, piemēram, QuickBooks, saka, ka tās jau ir 75% automatizētas. Tas nozīmē, ka profesionālie grāmatveži dara daudz vairāk, nekā izsekot ieņēmumiem un sniedz pamatziņojumus. Viņi darbojas kā konsultanti, kas konsultē par nodokļu plānošanu, apspriež darbības, pārskata klienta mērķus un vairāk.

Straujš pārmaiņu temps klientu nozarēs un sarežģītu noteikumu paplašināšana nozīmē, ka ir nepieciešami cilvēku kontrolieru pakalpojumi, lai nodrošinātu atbilstību prasībām un finanšu kontroli.

Vairākas valstis

Tas īpaši attiecas uz uzņēmumiem, kas darbojas vairākās valstīs. Ir pietiekami grūti risināt nodokļus savā mītnes zemē, bet nodokļu kodeksa un uzņēmējdarbības noteikumu izpratne vairākās ārvalstīs ir biedējoša. Vai AI roboti ir gatavi risināt ar Eiropas Savienību saistīto noteikumu tangled tīklu vai Ekonomiskās sadarbības un attīstības organizācijas (ESAO) atbilstības prasības? Pašlaik nav mākslīgā intelekta algoritmu, kas varētu atrisināt šīs sarežģītās mijiedarbības.

Konteksta izaicinājumi

Apmācība mašīnā var tikt apmācīta, lai apstrādātu pārsteidzošus dažādus uzdevumus, ja dodat tam pietiekami daudz dažādu piemēru, no kuriem jūs varat izdarīt. Datu zinātnieki nav īsti pārliecināti, kā tas notiek. Matemātika ir tik sarežģīta, ka to ir grūti pārstrukturēt, lai redzētu, kā sistēma mācās, un tas apgrūtina problēmu diagnosticēšanu.

AI var darīt pārsteidzošas lietas, bet tas nav tik labi, cik daudz cilvēku dara dabiski. Mēs pieņemam daudz lēmumu, pamatojoties uz kontekstu. Profesionālā kontroliera pakalpojumi saprot noteikumus un noteikumus, kas jāievēro viņu klientam, un viņi spēj piedāvāt iespējas un ieteikumus tādā veidā, kā klients to saprot.

Šodienas mašīnmācības sistēmas nepārvalda šāda veida kontekstu. Futūristi jau vairākus gadu desmitus ir pasludinājuši AI priekšrocības, aprakstot pārsteidzošas pasaules, kur roboti padara jūsu ikdienas dzīvi vieglu un relaksējošu. Šī nākotne var būt šeit ātrāka nekā jūs domājat, bet tagad ārpakalpojumu grāmatvedības pakalpojumiem ir priekšrocība, jo vismodernākie algoritmi nevar dublēt cilvēka pieskārienu.


Video No Autora:

Saistītie Raksti:

✔ - Nepareiza nāves un atbildības politika

✔ - Pieteikšanās TSA TWIC kartei

✔ - Kāda ir maksātspēja uzņēmējdarbībā


Noderīga? Dalīties Ar Saviem Draugiem!