Opstart bruger AI til at automatisere regnskab
Kunstig intelligens (AI) er blevet gammel - den har allerede elimineret job inden for bank, lov og produktion blandt mange andre industrier. Er regnskabsføring den næste til at gå?
Et tyskbaseret softwarefirma modtog for nylig 3,5 millioner dollars i serie A-finansiering fra en række højt profilerede venturekapitalister og engleinvestorer . Smacc bruger kunstig intelligens til at hjælpe frilansere, små virksomheder og mellemstore virksomheder med at automatisere deres regnskabssystemer og regnskabsaflæggelse.
Grundlæggerne udviklede konceptet efter at have oplevet vanskeligheder med bogføring i de første faser af deres eget opstartsselskab.
Smacc-klienter sender deres kvitteringer, som derefter omdannes til maskinlæsbar form. Kvitteringerne er allokeret til den korrekte konto efter kryptering. Over tid lærer systemet sig selv at forbedre sine funktioner: salg, omkostninger, fakturahåndtering og likviditetsprofiler.
Selvlæring og forbedring
Softwaren bruger mere end 60 datapunkter til at gennemgå kvitteringer og fakturaer. Det kontrollerer, om matematikken er korrekt og verificerer, om udstederen er korrekt med detaljer som momsregistreringsnumre . Når softwaren har lært, hvordan man håndterer hver leverandør, håndteres opgaver automatisk. Dens kunstige intelligens tillader det at lære sig selv og løbende forbedre sin evne til at sortere og allokere information.
Kunder kan tjekke deres fakturerings- og udgiftsdata i realtid gennem enhver internetforbindelse.
De behøver ikke indlæse data eller vente til slutningen af måneden for at se, hvor deres økonomi står. Flere virksomheder, såsom QuickBooks, tilbyder skybaseret regnskabssoftware, men Smacc er blandt de første til at udnytte kunstig intelligens for at forbedre softwareens evne til at automatisere opgaver.
Stigningen af AI
Regnskabsverdenen er kun den seneste i en række industrier, som påvirkes af den hurtige stigning i brugen af kunstig intelligens. Bill Gates henviste endda til stigningen af kunstig intelligens som computervidenskabens "Hellige Graal". Efter mange mislykkede indsatser i fortiden er nøjagtigheden og hastigheden i nutidens kunstige intelligens meget forbedret.
Du kan ikke gå en dag uden nogen på din Facebook-feed, der deler en artikel om kunstig intelligens, og hvordan det vil tage dit job i de kommende år, men disse bekymringer er ikke nye. Den samme frygt var i spidsen for folks sind, da fabrikker spredte sig over hele Storbritannien for 200 år siden, ifølge The Economist.
Roboter bruges allerede i hele vores hjem, arbejdspladser og underholdningscentre. I de næste 10 år estimerer Forrester Research, at AI overtager op til 16 procent af arbejdspladser i USA. Google mener, at robotter vil nå menneskelige intelligensniveauer inden 2029. Gartner vurderer, at 33 procent af alle erhverv vil blive udført af smarte robotter inden 2025. FOW forudser, at fem områder vil føle størst effekt: sundhedspleje, fremstilling, transport, kundeservice og finansiering .
Virkelighedstjek
Med det hele sagt, skal regnskabsmænd i høj grad sandsynligvis ikke bekymre sig om kunstig intelligens i lang tid. Smacc udvikler interessante AI applikationer til yderligere at automatisere og strømline bogføring opgaver. Og skybaserede regnskabssoftwarepakker som QuickBooks siger, at de allerede er 75 procent automatiserede. Men professionelle revisorer gør meget mere end at holde øje med kvitteringer og give basisrapporter. De fungerer som konsulenter, der rådgiver om skatteplanlægning, diskuterer operationer, gennemgår klientmål og mere. Den hurtige udvikling i klientindustrien og udvidelsen af komplicerede regler indebærer, at det vil være nødvendigt med menneskelige styringstjenester for at sikre, at kravene til overholdelse er opfyldt, og at finanskontrollen er forsvarlig.
Flere lande
Dette gælder især for virksomheder, der opererer i flere lande.
Det er svært nok at beskæftige sig med skatter i dit hjemland, men det er skræmmende at forstå for skattelovgivningen og forretningsregler i en række fremmede lande. Er AI-robotter klar til at håndtere det sammenbrudte net af bestemmelser i forbindelse med Den Europæiske Union eller overholdelseskravene i Organisationen for Økonomisk Samarbejde og Udvikling (OECD)? Ingen kunstige intelligensalgoritmer, der kan sortere disse komplekse interaktioner eksisterer på dette tidspunkt.
Vanskeligheder med kontekst
Maskinindlæring kan trænes til at håndtere et fantastisk udvalg af opgaver, hvis du giver det et bredt udvalg af eksempler at tegne fra. Dataforskere er ikke helt sikre på, hvordan dette sker. Matematikken er så kompleks, det er svært at genkonstruere det for at se, hvordan systemet lærer. Det gør det vanskeligt at diagnosticere problemer.
Revisorer kan sandsynligvis trække vejret længe i lang tid. AI kan gøre fantastiske ting, men det er ikke så godt i de mange ting mennesker gør naturligt. Vi træffer mange beslutninger baseret på kontekst. Professionelle styringstjenester forstår de regler og regler, som deres klient skal overholde, og de er i stand til at præsentere muligheder og anbefalinger på en måde klienten kan forstå.
Nutidens maskine læringssystemer håndterer ikke denne type kontekst godt. Futurister har proklameret fordelene ved AI i årtier nu og beskriver fantastiske verdener, hvor robotter gør din hverdag til en nem og afslappet måde. Denne fremtid kan være her hurtigere end du tror, men i øjeblikket har outsourcede regnskabstjenester en fordel, at de mest avancerede algoritmer ikke kan duplikere - den menneskelige berøring.