Paleistis naudoja automatinio apskaitos AI
Dirbtinis intelektas (AI) jau senas - tai jau pašalino darbo vietas bankininkystėje, teisėje ir gamyboje, tarp daugelio kitų pramonės šakų. Ar yra apskaitos šalia eiti?
Neseniai Vokietijos programinės įrangos įmonė gavo 3,5 milijono JAV dolerių serijos A finansavimą iš įvairių aukštųjų rizikos kapitalo ir angelų investuotojų . "Smacc" naudoja dirbtinį intelektą, kad padėtų savanoriams, mažoms įmonėms ir vidutinėms įmonėms automatizuoti savo apskaitos sistemas ir finansinę atskaitomybę.
Steigėjai sukūrė koncepciją, susidūrę su apskaitos sunkumais savo pradinėse įmonėse.
"Smacc" klientai perduoda savo kvitus, kurie vėliau paverčiami mašininio skaitymo forma. Įplaukos priskiriamos tinkamai paskyrai po šifravimo. Laikui bėgant, sistema moko patobulinti savo funkcijas: pardavimus, išlaidas, sąskaitų tvarkymą ir likvidumo profilius.
Savęs mokymasis ir tobulėjimas
Programinė įranga naudoja daugiau nei 60 duomenų punktų, kad patikrintų įplaukas ir sąskaitas faktūras. Ji patikrina, ar matematika yra tiksli, ir patikrina, ar emitentas yra teisingas, nurodant išsamią informaciją apie pridėtinės vertės mokesčio (PVM) identifikavimo numerius. Kai programinė įranga sužinojo, kaip elgtis su kiekvienu tiekėju, užduotis vėliau apdoroja automatiškai. Jo dirbtinis intelektas leidžia jam savarankiškai mokytis ir nuolat tobulinti savo sugebėjimą rūšiuoti ir paskirstyti informaciją.
Klientai gali patikrinti savo atsiskaitymo ir išlaidų duomenis realiuoju laiku bet kuriuo interneto ryšiu.
Jiems nereikia įvesti duomenų arba palaukti iki mėnesio pabaigos, kad pamatytumėte, kur jų finansai yra. Keletas kompanijų, tokių kaip "QuickBooks", siūlo debesų pagrįstą apskaitos programinę įrangą, tačiau "Smacc" yra viena iš pirmųjų, kuri naudoja dirbtinį intelektą, kad pagerintų programinės įrangos galimybes automatizuoti užduotis.
AI pakilimas
Apskaitos pasaulis yra tik naujausias sektorių serijoje, kurioms įtakos turi sparčiai didėjantis dirbtinio intelekto naudojimas. Bill'as Gatesas netgi nurodė dirbtinio intelekto kilimą, kaip kompiuterių mokslo "Šventąjį Gralį". Praėjus daugeliui nesėkmingų pastangų, šiandienos dirbtinio intelekto tikslumas ir greitis gerokai pagerėjo.
Jūs negalite eiti dieną be kieno nors savo "Facebook" bendrinimui dalintis straipsniu apie dirbtinį intelektą ir kaip jis imsis jūsų darbo per keletą ateinančių metų, tačiau šios problemos nėra naujos. Pasak "The Economist", tokios pačios baimės buvo žmonių protu priešakyje, kaip gamyklos, platinamos visoje Britanijoje prieš 200 metų.
Robotai jau naudojami mūsų namuose, darbo vietose ir pramogų centruose. Per ateinančius 10 metų "Forrester Research" apskaičiavo, kad AI perims iki 16 procentų darbo vietų Jungtinėse Amerikos Valstijose. "Google" tiki, kad iki 2029 m. Robotai pasiekia žmogaus žvalgybos lygį. "Gartner" apskaičiavo, kad iki 2025 m. Protingi robotai atliks 33 proc. Visų profesijų. "FOW" prognozuoja, kad penkios sritys patirs didžiausią poveikį: sveikatos priežiūra, gamyba, transportavimas, klientų aptarnavimas ir finansai .
Realybės patikrinimas
Su viskuo sakytu, buhalteriai ilgiau nei tikimės, kad nereikės nerimauti dėl dirbtinio intelekto. "Smacc" kuria įdomias AI programas, skirtas toliau automatizuoti ir supaprastinti buhalterinės apskaitos užduotis. Debesis pagrįstos apskaitos programinės įrangos paketai, tokie kaip "QuickBooks", sako, kad jie jau automatiškai yra 75 proc. Tačiau profesionalūs buhalteriai atlieka daug daugiau nei sekti pajamas ir teikia pagrindines ataskaitas. Jie veikia kaip konsultantai, kurie konsultuoja mokesčių planavimą, aptaria veiksmus, peržiūri kliento tikslus ir dar daugiau. Spartus klientų pramonės pokyčių tempas ir sudėtingų reglamentų plėtimas reiškia, kad bus reikalingos žmogiškųjų išteklių valdytojų paslaugos, kad būtų laikomasi atitikties reikalavimų ir patikima finansų kontrolė.
Kelios šalys
Tai ypač aktualu įmonėms, veikiančioms keliose šalyse.
Gana sunku tvarkyti mokesčius savo šalyje, tačiau mokesčių kodo ir verslo taisyklių supratimas keliose užsienio šalyse yra bauginantis. Ar "AI" robotai pasirengę susidoroti su įvairiomis taisyklėmis, susijusiomis su Europos Sąjunga, ar su Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacijos (EBPO) reikalavimų atitiktimi? Šiuo metu nėra egzistuojančių dirbtinio intelekto algoritmų, kurie galėtų išspręsti šias sudėtingas sąveikas.
Sunkumo kontekstas
Į mašinų mokymąsi galima išmokyti dirbti su nuostabia įvairiomis užduotimis, jei pateikiate pakankamai daugybę pavyzdžių, iš kurių galite atkreipti dėmesį. Duomenų mokslininkai tiksliai nežinojo, kaip tai vyksta. Matematika yra tokia sudėtinga, sunku ją pertvarkyti, kad sužinotumėte, kaip sistema mokosi. Dėl to sunku diagnozuoti problemas.
Apskaitos pareigūnai tikriausiai gali ilgai kvėpuoti. AI gali padaryti neįtikėtinus dalykus, bet tai nėra toks geras daugeliu dalykų, kuriuos žmonės daro natūraliai. Mes priimame daugybę sprendimų atsižvelgdami į kontekstą. Profesionalių valdiklių paslaugos supranta taisykles ir taisykles, kurių turi laikytis klientas, ir jie gali pateikti galimybes ir rekomendacijas tokiu būdu, kurį klientas gali suprasti.
Dabartinės mašinos mokymosi sistemos nesugeba susidoroti su tokio pobūdžio kontekstu. Dabar futūristininkai jau dešimtmečius skelbia AI pranašumus, apibūdindami neįtikėtinus pasaulius, kuriuose robotai kasdienį gyvenimą daro lengvai ir atsipalaidavę. Tokia ateitis gali būti čia greičiau, nei manote, tačiau šiuo metu užsakomosioms apskaitos paslaugoms tenka pranašumas, nes pažangiausi algoritmai negali dubliuoti - žmogaus lietis.