Alman merkezli bir yazılım firması olan Smacc, serbest çalışanların, küçük şirketlerin ve orta ölçekli işletmelerin muhasebe sistemlerini ve finansal raporlamalarını otomatikleştirmesine yardımcı olmak için yapay zekayı kullanıyor. Çeşitli yüksek profilli risk sermayedarlarından ve melek yatırımcılardan A Serisi finansman olarak 3,5 milyon dolar aldılar ve Kurucular, kendi girişimlerinin ilk aşamalarında muhasebe konusunda zorluklar yaşadıktan sonra bu konsepti geliştirdiler. şirket.
Smacc istemcileri, daha sonra makine tarafından okunabilir forma dönüştürülen makbuzlarını iletir. Makbuzlar şifrelendikten sonra uygun hesaba tahsis edilir. Zamanla sistem kendi kendine işlevlerini geliştirmeyi öğretir: satışlar, giderler, fatura yönetimi ve likidite profilleri.
Kendi Kendine Öğrenme ve İyileştirme
Yazılım, makbuzları ve faturaları incelemek için 60'tan fazla veri noktası kullanır. Matematiğin doğru olup olmadığını kontrol eder ve Katma Değer Vergisi (KDV) kimlik numaraları gibi ayrıntılarla ihraççının doğru olup olmadığını doğrular. Yazılım her tedarikçiyi nasıl idare edeceğini öğrendiğinde, görevler daha sonra otomatik olarak gerçekleştirilir. Yapay zekası, kendi kendine öğrenmesine ve bilgileri sıralama ve dağıtma yeteneğini sürekli olarak geliştirmesine olanak tanır.
Müşteriler, fatura ve gider verilerini gerçek zamanlı olarak çevrimiçi olarak kontrol edebilir ve artık veri girmek veya mali durumlarının ne durumda olduğunu görmek için ay sonuna kadar beklemek zorunda kalmazlar. QuickBooks gibi birçok şirket bulut tabanlı muhasebe yazılımı sunuyor ancak Smacc, yazılımın görevleri otomatikleştirme yeteneğini geliştirmek için yapay zekadan yararlanan ilk şirketler arasında yer alıyor.
Yapay Zekanın Yükselişi
Muhasebe dünyası, yapay zeka kullanımındaki hızlı artıştan etkilenen bir dizi endüstrinin sadece sonuncusudur. Bill Gates, yapay zekanın yükselişinden bilgisayar biliminin "Kutsal Kase"si olarak bile bahsetti. Sonrasında Geçmişte pek çok başarısız girişimde bulunulmasına rağmen günümüz yapay zekasının doğruluğu ve hızı çok daha fazladır. gelişmiş.
Facebook akışınızda birisinin yapay zeka ve önümüzdeki birkaç yıl içinde işinizi nasıl götüreceği hakkında bir makale paylaşmadan bir gün geçiremezsiniz, ancak bu endişeler yeni değil. Aynı korkular, fabrikalar 200 yıl önce İngiltere'nin dört bir yanına yayılırken de insanların zihninde ön sıralarda yer alıyordu.
Robotlar halihazırda evlerimizde, işyerlerimizde, eğlence merkezlerimizde ve dünyanın her yerinde kullanılıyor. Forrester Research önümüzdeki 10 yıl içinde yapay zekanın Amerika'daki işlerin %16'sını devralacağını tahmin ediyor Devletler. Google, robotların 2029 yılına kadar insan zekası seviyesine ulaşacağına inanıyor ve Gartner, 2025 yılına kadar tüm mesleklerin %33'ünün akıllı robotlar tarafından gerçekleştirileceğini tahmin ediyor. FOW, beş alanın en fazla etkiyi hissedeceğini tahmin ediyor: sağlık hizmetleri, üretim, ulaşım, müşteri hizmetleri ve finans.
Gerçeklik kontrolü
Bütün bunlarla birlikte muhasebecilerin yapay zeka konusunda uzun süre endişelenmesine gerek kalmayacak. Smacc, defter tutmayı daha da otomatikleştirmeye ve kolaylaştırmaya yardımcı olacak ilginç yapay zeka uygulamaları geliştiriyor Görevler ve QuickBooks gibi bulut tabanlı muhasebe yazılım paketleri bu oranın zaten %75 olduğunu söylüyor otomatik. Bununla birlikte, muhasebe meslek mensupları makbuzları takip etmekten ve temel raporlar sunmaktan çok daha fazlasını yaparlar. Vergi planlaması konusunda tavsiyelerde bulunan, operasyonları tartışan, müşteri hedeflerini gözden geçiren ve daha pek çok konuda danışman olarak hareket ederler. Müşteri endüstrilerindeki hızlı değişim ve karmaşık düzenlemelerin genişlemesi, insan Uyumluluk gerekliliklerinin karşılanmasını ve mali kontrollerin yerine getirilmesini sağlamak için kontrolör hizmetleri gerekli olacaktır. ses.
Birden Fazla Ülke
Bu özellikle birden fazla ülkede faaliyet gösteren şirketler için geçerlidir. Kendi ülkenizde vergilerle uğraşmak yeterince zordur, ancak bazı yabancı ülkelerdeki vergi yasalarını ve iş düzenlemelerini anlamak göz korkutucudur. Yapay zeka robotları, Avrupa Birliği ile ilgili karmaşık düzenleme ağıyla veya Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü'nün (OECD) uyumluluk gereksinimleriyle başa çıkmaya hazır mı? Bu karmaşık etkileşimleri çözebilecek hiçbir yapay zeka algoritması şu anda mevcut değil.
Bağlam Zorlukları
Makine öğrenimine yeterince geniş çeşitlilikte örnekler verirseniz, inanılmaz çeşitlilikteki görevleri yerine getirecek şekilde eğitilebilir. Veri bilimcileri bunun nasıl gerçekleştiğinden tam olarak emin değiller. Matematik o kadar karmaşık ki sistemin nasıl öğrendiğini görmek için onu yeniden tasarlamak zor, bu da sorunların teşhisini zorlaştırıyor.
Yapay zeka harika şeyler yapabilir ancak insanların doğal olarak yaptığı pek çok şeyde o kadar iyi değildir. Pek çok kararı bağlama göre veriyoruz. Profesyonel kontrolör hizmetleri, müşterilerinin uyması gereken kural ve düzenlemeleri anlar ve müşterinin anlayabileceği şekilde seçenek ve öneriler sunabilirler.
Günümüzün makine öğrenimi sistemleri bu tür bağlamları iyi bir şekilde ele almıyor. Fütüristler, robotların günlük yaşamınızı kolaylık ve rahatlama haline getirdiği muhteşem dünyaları tanımlayarak onlarca yıldır yapay zekanın faydalarını ilan ediyorlar. Bu gelecek düşündüğünüzden daha hızlı olabilir, ancak şimdilik dış kaynaklı muhasebe hizmetlerinin en gelişmiş algoritmaların kopyalayamayacağı bir avantajı var: insan dokunuşu.
