Je li umjetna inteligencija (AI) budućnost računovodstva?

Smacc, softverska tvrtka sa sjedištem u Njemačkoj, koristi umjetnu inteligenciju kako bi pomogla slobodnim profesijama, malim tvrtkama i srednjim poduzećima da automatiziraju svoje računovodstvene sustave i financijsko izvješćivanje. Primili su 3,5 milijuna dolara u financiranju serije A iz raznih velikih venture kapitalista i investitora anđela, a osnivači su razvili koncept nakon što su imali problema s računovodstvom u početnim fazama vlastite tvrtke za pokretanje.

Smacc klijenti prenose svoje primitke, koji se zatim pretvaraju u strojno čitljivi oblik. Računi se dodjeljuju na odgovarajući račun nakon šifriranja. S vremenom se sustav uči da poboljšava svoje funkcije: prodaja, troškovi, upravljanje fakturama i profili likvidnosti.

Samoučenje i poboljšanje

Softver koristi više od 60 podatkovnih točaka kako bi pregledao račune i račune. Provjera je li matematika točna i provjerava je li izdavatelj točan s pojedinostima kao što su identifikacioni brojevi poreza na dodanu vrijednost (PDV). Kada je softver naučio postupati s dobavljačem, zadatke se automatski obrađuju. Njegova umjetna inteligencija omogućuje joj da samostalno uči i stalno poboljšava svoju sposobnost sortiranja i dodjele informacija.

Korisnici mogu provjeriti podatke o naplati i troškovima u stvarnom vremenu na mreži, a više ne trebaju unositi podatke ili pričekati do kraja mjeseca da vide gdje se nalaze. Nekoliko tvrtki, kao što su QuickBooks, nude računovodstveni softver temeljen na oblaku, no Smacc je među prvima koji koristi umjetnu inteligenciju kako bi poboljšala sposobnost softvera da automatizira zadatke.

Uspon AI

Svijet računovodstva samo je najnoviji u nizu industrija na koje utječe brzo povećanje korištenja umjetne inteligencije. Bill Gates se čak pozvao na uspon umjetne inteligencije kao "Sveti gral" računalnih znanosti. Nakon mnogo neuspjelih napora u prošlosti, preciznost i brzina današnje umjetne inteligencije znatno su poboljšani.

Ne možete otići na dan bez da netko na vašem Facebook feedu podijeli članak o umjetnoj inteligenciji i kako će vaš posao preuzeti u narednih nekoliko godina, ali ti problemi nisu nova. Isti strahovi bili su na čelu ljudskih umova, jer su se tvornice širile diljem Britanije prije 200 godina.

Roboti se već koriste diljem naših domova, radnih mjesta i zabavnih centara, a tijekom sljedećih 10 godina Forrester Research procjenjuje da će AI preuzeti do 16 posto poslova u Sjedinjenim Državama. Google vjeruje da će roboti postići razine ljudske inteligencije do 2029., a Gartner procjenjuje da će 33% svih zanimanja obavljati pametni roboti do 2025. FOW predviđa da će pet područja osjetiti najveći utjecaj: zdravstvo, proizvodnju, prijevoz, službu za korisnike i financije.

Provjera stvarnosti

Uz sve što je reklo, računovođe se više vjerojatno neće dugo morati brinuti o umjetnoj inteligenciji. Smacc razvija zanimljive AI aplikacije kako bi pomogao daljnjem automatiziranju i pojednostavljenju knjigovodstvenih zadataka, a računalni softverski paketi kao što su QuickBooks tvrde da su već 75 posto automatizirani. To je rekao, profesionalni računovođe učiniti mnogo više nego pratiti račune i pružiti osnovna izvješća. Oni djeluju kao savjetnici koji savjetuju o planiranju poreza, raspravljaju o operacijama, pregledavaju ciljeve klijenata i još mnogo toga.

Brzim tempom promjena u klijentijskim industrijama i širenju složenih propisa znači da će službe za upravljanje ljudskim resursima biti neophodne kako bi se osiguralo ispunjavanje uvjeta poštivanja propisa i financijske kontrole.

Više zemalja

To se posebno odnosi na tvrtke koje posluju u više zemalja. Dovoljno je teško nositi se s porezima u vašoj zemlji, ali smišljanje poreznog zakona i poslovnih propisa u mnogim stranim zemljama je zastrašujuće. Jesu li AI roboti spremni da se bave zapetljanim mrežom propisa vezanih uz Europsku uniju ili zahtjevima za pridržavanje Organizacije za ekonomsku suradnju i razvoj (OECD)? Trenutno ne postoji umjetna inteligencija algoritmi koji mogu riješiti ove složene interakcije trenutno postoji.

Kontekstni izazovi

Strojno učenje može se obučiti za rješavanje nevjerojatnih raznih zadataka ako mu dajete dovoljno širok raspon primjera za crtanje. Podaci znanstvenici nisu sasvim sigurni kako se to događa. Matematika je tako složena, da je teško ponovno inženjering kako bi vidjeli kako sustav uči, što otežava dijagnozu problema.

AI može učiniti nevjerojatne stvari, ali nije tako dobro u mnogim stvarima koje ljudi čine prirodno. Donosimo mnogo odluka na temelju konteksta. Stručni kontrolori razumiju pravila i propise koje klijent mora pridržavati, a mogu predstaviti opcije i preporuke na način koji klijent može razumjeti.

Današnji sustavi učenja strojeva ne rješavaju dobro ovakvu vrstu konteksta. Futuristi su proglasili prednosti AI desetljećima, opisujući nevjerojatna svjetova u kojima roboti čine vaš svakodnevni život jednostavnim i opuštenim. Ta budućnost može biti ovdje brže nego što mislite, ali za sada su outsourced računovodstvene usluge imaju prednost jer najnapredniji algoritmi ne mogu duplicirati - ljudski dodir.