Smacc, німецька фірма з програмного забезпечення, використовує штучний інтелект, щоб допомогти фрілансерам, малим і середнім підприємствам автоматизувати свої системи бухгалтерського обліку та фінансової звітності. Вони отримали 3,5 мільйона доларів у рамках фінансування серії A від різноманітних відомих венчурних капіталістів та інвесторів-ангелів, а також Засновники розробили концепцію після того, як зазнали труднощів з бухгалтерським обліком на початкових етапах власного стартапу компанії.
Клієнти Smacc передають свої квитанції, які потім перетворюються в машиночитану форму. Після шифрування квитанції розподіляються на відповідний рахунок. З часом система вчиться вдосконалювати свої функції: продажі, витрати, керування рахунками та профілі ліквідності.
Самонавчання та вдосконалення
Програмне забезпечення використовує понад 60 точок даних для перегляду квитанцій і рахунків-фактур. Він перевіряє, чи точні підрахунки, і чи правильний емітент із деталями, такими як ідентифікаційні номери податку на додану вартість (ПДВ). Коли програмне забезпечення навчилося обробляти кожного постачальника, завдання згодом обробляються автоматично. Його штучний інтелект дозволяє йому самонавчатися та постійно вдосконалювати свою здатність сортувати та розподіляти інформацію.
Клієнти можуть перевіряти дані про свої рахунки та витрати в режимі реального часу в режимі онлайн, і їм більше не потрібно вводити дані чи чекати до кінця місяця, щоб побачити стан своїх фінансів. Декілька компаній, наприклад QuickBooks, пропонують хмарне бухгалтерське програмне забезпечення, але Smacc є однією з перших, хто використовує штучний інтелект для покращення здатності програмного забезпечення автоматизувати завдання.
Розквіт ШІ
Світ бухгалтерського обліку є лише останньою з низки галузей, на які вплинуло стрімке зростання використання штучного інтелекту. Білл Гейтс навіть назвав розвиток штучного інтелекту «святим Граалем» інформатики. Після багато невдалих зусиль у минулому, точність і швидкість сучасного штучного інтелекту значно покращений.
Ви не можете пройти дня, щоб хтось у вашій стрічці Facebook не поділився статтею про штучний інтелект і про те, як він сприятиме вашій роботі в найближчі кілька років, але ці занепокоєння не нові. Ці ж страхи були в голові людей, коли заводи поширювалися по всій Британії 200 років тому.
Роботи вже використовуються в наших домівках, на робочих місцях і в розважальних центрах За оцінками Forrester Research, протягом наступних 10 років ШІ займе до 16% робочих місць у США. держави. Google вважає, що роботи досягнуть рівня людського інтелекту до 2029 року, а Gartner вважає, що до 2025 року розумні роботи виконуватимуть 33% усіх професій. FOW прогнозує, що найбільший вплив відчують п’ять сфер: охорона здоров’я, виробництво, транспорт, обслуговування клієнтів і фінанси.
Перевірка реальності
З огляду на все це, бухгалтерам, швидше за все, не доведеться турбуватися про штучний інтелект протягом тривалого часу. Smacc розробляє цікаві програми штучного інтелекту, щоб допомогти в подальшій автоматизації та оптимізації бухгалтерського обліку завдань, а пакети хмарного бухгалтерського програмного забезпечення, такі як QuickBooks, кажуть, що вони вже становлять 75% автоматизований. Тим не менш, професійні бухгалтери роблять набагато більше, ніж відстежують квитанції та надають базові звіти. Вони діють як консультанти, які консультують щодо податкового планування, обговорюють операції, аналізують цілі клієнтів тощо. Швидкі темпи змін у клієнтських галузях і розширення складних правил означає, що людина послуги контролера будуть необхідні для забезпечення дотримання вимог відповідності та фінансового контролю звук.
Кілька країн
Особливо це стосується компаній, які працюють у кількох країнах. Досить складно мати справу з податками у своїй країні, але розібратися в податковому кодексі та правилах ведення бізнесу в ряді іноземних країн складно. Чи готові роботи штучного інтелекту впоратися з заплутаною мережею правил, пов’язаних з Європейським Союзом або вимогами Організації економічного співробітництва та розвитку (ОЕСР)? Наразі не існує алгоритмів штучного інтелекту, які могли б розібрати ці складні взаємодії.
Виклики контексту
Машинне навчання можна навчити справлятися з неймовірною різноманітністю завдань, якщо ви надасте йому достатньо широке розмаїття прикладів. Фахівці з даних точно не впевнені, як це відбувається. Математика настільки складна, що її важко переробити, щоб побачити, як система навчається, що ускладнює діагностику проблем.
ШІ може робити дивовижні речі, але він не такий хороший у багатьох речах, які люди роблять природним шляхом. Ми приймаємо багато рішень на основі контексту. Професійні служби диспетчерів розуміють правила та норми, яких мають дотримуватися їхні клієнти, і вони можуть надати варіанти та рекомендації у зрозумілій для клієнта формі.
Сучасні системи машинного навчання погано справляються з таким типом контексту. Футурологи десятиліттями проголошували переваги штучного інтелекту, описуючи дивовижні світи, де роботи роблять ваше повсякденне життя легким і розслаблюючим. Це майбутнє може настати швидше, ніж ви думаєте, але наразі аутсорсингові бухгалтерські послуги мають перевагу, яку не можуть повторити найсучасніші алгоритми,— людський дотик.
