Startup Koristi AI za automatizaciju računovodstva
Veštačka inteligencija (AI) je postala doba - već je eliminisano poslovanje u bankarstvu, pravu i proizvodnji, među mnogim drugim industrijama. Da li je računovodstvo sledeće?
Nemačko softversko preduzeće je nedavno dobilo 3,5 miliona dolara za finansiranje serije A od raznih velikoprofesionalnih kapitalista i anđelskih investitora . Smacc koristi veštačku inteligenciju kako bi pomogao freelancima, malim preduzećima i srednjim preduzećima da automatizuju svoje računovodstvene sisteme i finansijsko izveštavanje.
Osnivači su razvili koncept nakon poteškoća sa računovodstvom u početnim fazama sopstvene startup kompanije.
Klijenti Smacc prenose svoje primanja, koji se zatim pretvaraju u strojno čitljivu formu. Prihodi se dodeljuju odgovarajućem računu nakon šifriranja. Vremenom se sistem upoznaje da poboljša svoje funkcije: prodaju, troškove, upravljanje računa i profil likvidnosti.
Samo-učenje i poboljšanje
Softver koristi više od 60 tačaka podataka za pregled primitaka i faktura. Proverava da li je matematika tačna i proverava da li je izdavalac tačan sa detaljima kao što su identifikacijski brojevi za porez na dodatu vrednost (PDV) . Kada softver nauči kako da upravlja sa svakim snabdevačem, zadaci se kasnije postupaju automatski. Njegova veštačka inteligencija dozvoljava joj da samostalno uči i stalno poboljšava svoju sposobnost sortiranja i dodeljivanja informacija.
Korisnici mogu provjeriti svoje podatke za obračun i troškove u realnom vremenu putem bilo koje internet veze.
Oni ne moraju da unose podatke ili čekaju do kraja meseca da bi videli gde su njihove finansije. Nekoliko kompanija, poput QuickBooks-a, nudi računarski softver zasnovan na oblaku, ali Smacc je među prvima koji koriste veštačku inteligenciju kako bi poboljšali sposobnost softvera da automatizuje zadatke.
Uspon AI-a
Svijet računovodstva je najsvežiji u nizu industrija koje su pogođene brzim povećanjem upotrebe vještačke inteligencije. Bill Gejts je čak govorio o porastu veštačke inteligencije kao "Sveti gral" na računarstvu. Nakon mnogo napornih napora u prošlosti, preciznost i brzina današnje veštačke inteligencije su mnogo poboljšani.
Ne možete ići dan bez nekoga na vašem Facebooku dijeljenju članka o vještačkoj inteligenciji i kako će vam trebati posao u narednih nekoliko godina, ali ove brige nisu nove. Isti strahovi bili su na čelu ljudskih umova, jer su fabrike prošle širom Britanije pre 200 godina, navodi The Economist.
Roboti se već koriste u svim domovima, radnim mestima i centrima za zabavu. U narednih 10 godina, Forrester Research procjenjuje da će AI preuzeti preko 16 posto radnih mjesta u Sjedinjenim Državama. Google veruje da će roboti do 2029. godine postići nivo ljudskih obaveštajnih podataka. Gartner procenjuje da će do 2025. godine pametni roboti obavljati 33 procenata svih zanimanja. FOW predviđa da će pet oblasti imati najveći uticaj na zdravlje, proizvodnju, transport, usluge za kupce i finansije .
Provera realnosti
Uz sve to, računovođe više nego verovatno ne moraju brinuti o veštačkoj inteligenciji dugo vremena. Smacc razvija zanimljive AI aplikacije kako bi pomogao u daljem automatizaciji i racionalizaciji knjigovodstvenih zadataka. Softverski paketi računovodstva zasnovani na oblaku kao što su QuickBooks kažu da su već 75 posto automatizovani. Međutim, profesionalni računovođe rade mnogo više od praćenja primanja i pružanja osnovnih izvještaja. Oni djeluju kao konsultanti koji savetuju o poreskom planiranju, razgovaraju o operacijama, razmatraju klijentske ciljeve i više. Brz tempo promjene u klijentima i širenje složenih propisa znači da će službe ljudskih kontrolera biti neophodne kako bi se osiguralo ispunjenje zahtjeva za usklađenost i finansijske kontrole.
Višestruke zemlje
Ovo naročito važi za kompanije koje posluju u više zemalja.
Dovoljno je teško da se bavite porezima u vašoj zemlji, ali je osjećaj poreznog zakona i pravila poslovanja u nekolicini inostranih zemalja zastrašujuće. Da li su AI roboti spremni da se suoče sa zamućenom mrežom propisa koji su povezani sa Evropskom unijom ili sa zahtjevima organizacije za ekonomsku saradnju i razvoj (OECD)? U ovom trenutku ne postoje algoritmi veštačke inteligencije koji mogu da reše ove složene interakcije.
Teškoće sa kontekstom
Mašinsko učenje može se obučiti da obrađuje neverovatan broj zadataka ako vam daju dovoljno raznovrsnih primera za crtanje. Naučnici podataka nisu baš sigurni kako se ovo događa. Matematika je tako složena, teško je ponovo inženirati kako bi saznala kako sistem uči. To otežava dijagnostikovanje problema.
Računovođe verovatno mogu dugo da diše. AI može učiniti neverovatne stvari, ali nije toliko dobra u mnogim stvarima koje ljudi rade prirodno. Mi donosimo mnogo odluka zasnovanih na kontekstu. Usluge profesionalnog kontrolora razumeju pravila i propise koje njihovi klijenti moraju pridržavati, a oni su u mogućnosti da prezentiraju opcije i preporuke na način koji klijent može da razume.
Sistemi mašinskog učenja u današnjem vremenu ne mogu dobro da se bave ovom vrstom konteksta. Futuristi već decenijama proglaljavaju koristi AI, opisujući neverovatne svetove u kojima roboti čine svakodnevni život jednostavnim i opuštenim. Ta budućnost može biti brža nego što mislite, ali za sada, računovodstvene usluge koje se koriste od strane outsourcinga imaju prednost, najnapredniji algoritmi se ne mogu duplirati - ljudski dodir.