Opstart gebruik AI om Rekeningkunde te outomatiseer
Kunsmatige intelligensie (AI) het verouderd geword - dit is reeds werksgeleenthede in bankwese, reg en vervaardiging, onder baie ander nywerhede. Is die rekeningkunde die volgende?
'N Duits-gebaseerde sagteware firma het onlangs $ 3,5 miljoen in reeks A finansiering van 'n verskeidenheid van hoë profiel venture kapitaliste en engel beleggers . Smacc gebruik kunsmatige intelligensie om vryskutters, klein maatskappye en mediumgrootte ondernemings te help om hul rekeningkundige stelsels en finansiële verslagdoening te automatiseer.
Die stigters het die konsep ontwikkel nadat hulle probleme ondervind met die boekhouding in die aanvanklike stadiums van hul eie opstartmaatskappy.
Smacc-kliënte stuur hul ontvangste, wat dan in masjienleesbare vorm omgeskakel word. Die ontvangste word na die enkripsie na die behoorlike rekening toegeken. Met verloop van tyd leer die stelsel om sy funksies te verbeter: verkope, uitgawes, faktuurbestuur en likiditeitsprofiele.
Selfleer en verbetering
Die sagteware gebruik meer as 60 data punte om kwitansies en fakture te hersien. Dit kontroleer of die wiskunde akkuraat is en verifieer of die uitreiker korrek is met besonderhede soos BTW- identifikasienommers. Wanneer die sagteware geleer het hoe om elke verskaffer te hanteer, word take outomaties hanteer. Sy kunsmatige intelligensie stel dit in staat om self te leer en voortdurend sy vermoë te verbeter om inligting te sorteer en toe te ken.
Kliënte kan hul faktuur- en uitgawegegewens in reële tyd deur enige internet konneksie nagaan.
Hulle hoef nie data in te voer of te wag tot die einde van die maand om te sien waar hul finansies staan nie. Verskeie maatskappye, soos QuickBooks, bied wolkgebaseerde rekeningkundige sagteware aan, maar Smacc is een van die eerste wat gebruik maak van kunsmatige intelligensie om die sagteware se vermoë om take te outomatiseer, te verbeter.
Die opkoms van AI
Die wêreld van rekeningkunde is net die nuutste in 'n reeks nywerhede wat geraak word deur die vinnige toename in die gebruik van kunsmatige intelligensie. Bill Gates het selfs verwys na die opkoms van kunsmatige intelligensie as rekenaarwetenskap se "Heilige Graal." Na baie mislukte pogings in die verlede, is die akkuraatheid en spoed van vandag se kunsmatige intelligensie baie verbeter.
Jy kan nie 'n dag gaan sonder iemand op jou Facebook-feed wat 'n artikel oor kunsmatige intelligensie deel nie en hoe dit jou werk in die volgende paar jaar sal neem, maar hierdie kommer is nie nuut nie. Dieselfde vrese was aan die voorpunt van mense se gedagtes, aangesien fabrieke 200 jaar gelede in Brittanje versprei het, volgens The Economist.
Robotte word reeds deur ons huise, werkplekke en vermaaklikheidsentrums gebruik. Oor die volgende 10 jaar beraam Forrester Research dat AI tot 16 persent van werksgeleenthede in die Verenigde State sal oorneem. Google glo dat robots teen 2029 menslike intelligensievlakke sal bereik. Gartner skat dat 33 persent van alle beroepe teen 2025 deur slim robots uitgevoer sal word. FOW voorspel dat vyf areas die meeste impak sal hê: gesondheidsorg, vervaardiging, vervoer, kliëntediens en finansies .
Werklikheidskontrole
Met al wat gesê het, moet rekenmeesters meer as waarskynlik nie vir 'n lang tyd bekommerd wees oor kunsmatige intelligensie nie. Smacc is besig om interessante AI-toepassings te ontwikkel om die boekhouding take verder te automatiseer en te stroomlyn. En wolkgebaseerde rekeningkundige sagtewarepakkette soos QuickBooks sê hulle is reeds 75 persent outomaties. Maar professionele rekenmeesters doen veel meer as om van kwitansies tred te hou en basiese verslae te verskaf. Hulle tree op as konsultante wat rakende belastingbeplanning adviseer, bedrywighede bespreek, kliënte se doelwitte en meer hersien. Die vinnige tempo van verandering in kliëntbedrywe en die uitbreiding van ingewikkelde regulasies beteken dat menslike kontroleurdienste nodig sal wees om te verseker dat voldoeningsvereistes nagekom word en finansiële beheermaatreëls gesond is.
Meervoudige lande
Dit geld veral vir maatskappye wat in verskeie lande werk.
Dit is moeilik om belasting in u eie land te hanteer, maar dit is skrikwekkend om die belastingkode en besigheidsregulasies in 'n aantal buitelandse lande te verstaan. Is AI-robots gereed om te gaan met die verstrengelde web van regulasies wat verband hou met die Europese Unie of die voldoeningsvereistes van die Organisasie vir Ekonomiese Samewerking en Ontwikkeling (OESO)? Geen kunsmatige intelligensie-algoritmes wat hierdie komplekse interaksies kan uitdeel nie, bestaan op hierdie tydstip.
Moeilikheidsgraad Met Konteks
Masjienleer kan opgelei word om 'n wonderlike verskeidenheid take te hanteer as jy dit 'n wye verskeidenheid voorbeelde gee om van te teken. Data wetenskaplikes is nie presies seker hoe dit gebeur nie. Die wiskunde is so kompleks, dit is moeilik om dit te herontwerp om te sien hoe die stelsel leer. Dit maak probleme moeilik om probleme te diagnoseer.
Rekenmeesters kan waarskynlik vir 'n lang tyd maklik asemhaal. Ek kan wonderlike dinge doen, maar dit is nie so goed vir die baie dinge wat mense natuurlik doen nie. Ons maak baie besluite gebaseer op konteks. Professionele kontroleerder dienste verstaan die reëls en regulasies waaraan hul kliënt moet voldoen, en hulle kan opsies en aanbevelings aanbied op 'n manier wat die kliënt kan verstaan.
Hedendaagse masjienleerstelsels hanteer nie hierdie tipe konteks nie. Futurists het al dekades die voordele van AI verkondig, en beskryf ongelooflike wêrelde waar robotte jou gemak en ontspanning makliker maak. Daardie toekoms kan hier vinniger wees as wat jy dink, maar vir uitkontrakteerde rekeningkundige dienste het 'n voordeel dat die mees gevorderde algoritmes nie kan dupliseer nie - die menslike aanraking.