اليوم، يمكن لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) المطالبة باجتياز اختبار CPA، لكن هل هم مستعدون حقًا لتولي عالم المحاسبة؟ في هذه المقالة، نتعمق في الشكل الفعلي لأتمتة الذكاء الاصطناعي (ولماذا لا تكون بهذه البساطة).
المُقدّمة
ببساطة ، لا مفر من حقيقة أن الذكاء الاصطناعي هو أكثر الموضوعات التي يتم الحديث عنها على الإنترنت في عام 2024. تم إطلاق Chat-GPT ، واجهة الدردشة الشهيرة لاستكشاف قدرات LLM (نموذج اللغة الكبيرة) التي طورتها شركة OpenAI ، للجمهور في وقت سابق من العام.
العب بها لبضع دقائق فقط ، ويمكنك البدء في فهم سبب حديث الجميع وكلابهم عن هذا - Chat-GPT قادر على إثبات الكفاءة الخارقة في كل مجال تقريبًا. من الواضح أن الذكاء الاصطناعي يعد بتحويل العديد من مجالات العمل بشكل كبير - مع التأثير المحتمل على ملايين الوظائف والمهن.
يتم الآن تطبيق الذكاء الاصطناعي عبر المجالات المهنية التي أصبحت جاهزة للأتمتة، مثل مجالات العمل مثل البرمجيات والقانون والمحاسبة والاستشارات والتمويل وما إلى ذلك. في مجال التمويل، تعتبر وظيفة المحاسبة هي الوظيفة التي يتم تسليط الضوء عليها باعتبارها فريدة من نوعها إلى حد ما - خاصة أنه يبدو أن هناك قدرًا متساويًا من الضجيج على جانبي الحجة، حيث يدور نقاش محتدم بين مؤيدي الذكاء الاصطناعي والمعارضين حول ما سوف (أو لن) يحدث.
لا تزال هيئة المحلفين غير معروفة حول كيفية تحقيق هذا التحول السريع بالضبط - وهذا هو المكان الذي تميل فيه معظم النقاشات حول فوائد ChatGPT بشكل خاص (والذكاء الاصطناعي بشكل عام) إلى رسم الخط.
الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي في المحاسبة
في العمليات المحاسبية التقليدية، غالبًا ما تعتمد الشركات على العمليات اليدوية والأعمال الورقية الشاملة والمهام المتكررة للتعامل مع وظيفة الذمم الدائنة الخاصة بها. هذه المهام هي أنشطة مثل إدخال البيانات، ومعالجة الفواتير، والتحليل المالي، والتي تعتبر ضرورية لاتخاذ القرار، والتخطيط التشغيلي، وإدارة المخاطر.
ومع ذلك، فإن هذه العمليات تنطوي على إنفاق الوقت (والمال). العيوب الرئيسية للعمل المحاسبي اليدوي هي:
يوفر الإدخال اليدوي للبيانات احتمالية عالية لوقوع أخطاء ، حيث يمكن للبشر ارتكاب أخطاء عند إدخال البيانات بكميات كبيرة. فكر في حقول مثل أرقام الفواتير والتواريخ والمبالغ بالدولار - فإن الحصول على أي منها بشكل خاطئ له عواقب وخيمة.
يستغرق الأمر وقتًا طويلاً ، ويتطلب ساعات طويلة من العمل لتسوية الحسابات ، وإنشاء التقارير ، وإجراء التحليل المالي.
إنها ثقيلة على الاتصال المتزامن. هل واجهت مواقف مثل تلك أدناه؟
أ. لا تتم الموافقات حتى تحصل على العميل واتفاقية السلام الشامل عبر مكالمة هاتفية
ب. لا يتم حل البنود حتى يقوم العميل بجدولة اجتماع مع فريقك الذي يقوم بإدخال بيانات الفاتورة وإدارة المستندات
كل هذا يؤدي إلى تأخير الإقفال الشهري للعملاء، وتأخر دفعات البائعين، وعدم كفاية تخطيط النفقات، وصعوبات في الحفاظ على النزاهة المالية.
الذكاء الاصطناعي في المحاسبة لا يعني بالضرورة إجراء إصلاح شامل
المشاكل المذكورة أعلاه موثقة جيدًا - وعندما يتم سؤالها، ستوافق معظم فرق المحاسبة على أن إدخال الذكاء الاصطناعي سيساعدهم بالتأكيد. تتمتع تقنيات مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية بالقدرة على إحداث ثورة في وظيفة المحاسبة بطريقة عميقة جدًا - بشرط تنفيذها ودمجها بالطريقة الصحيحة.
ومع ذلك ، فإن هذا عادة ما يقود الكثيرين إلى استنتاج مفاده أن الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي ليست مناسبة لهم - يبدو الأمر مرهقًا ويستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا في التنفيذ.
ومع ذلك، فإن الواقع مختلف للغاية - فمن الممكن اليوم البدء في استخدام الذكاء الاصطناعي في عملية المحاسبة الخاصة بك في غضون دقائق. ويمكنك تحقيق ذلك دون المساس بموثوقية العملية الحالية وأمانها وكفاءتها.
لنضع الذكاء الاصطناعي التوليدي ومهندسي إدارة الأعمال جانبًا للحظة واحدة - فالحقيقة هي أنه حتى أتمتة الذكاء الاصطناعي للمبتدئين يمكن أن تساعد بشكل كبير في معالجة هذه المشكلات. وحتى تقنية التعرف الضوئي على الحروف المتواضعة - والتي كانت موجودة منذ عقود - تقلل من الوقت المستغرق لمعالجة الفاتورة بنسبة 60% على الأقل، مما يوفر على فرق المحاسبة عدة أيام كل شهر. ومع ذلك، فإن اعتماد هذه التكنولوجيا لا يزال غير منتشر على نطاق واسع.
حالات الاستخدام المحتملة للذكاء الاصطناعي في عملية المحاسبة
إذن، كيف من المفترض أن تقوم بدمج الذكاء الاصطناعي في عملية المحاسبة الخاصة بك؟ أين تبدأ؟
أول مكان للبدء به هو النظر إلى أي جزء من العملية يستغرق حقًا معظم الوقت. الاختناقات النموذجية التي أبلغت عنها فرق المحاسبة هي أنشطة مثل:
- ترميز الفاتورة
- تعيين دفتر الأستاذ العام (GL)
- التحقق من تفاصيل الدفع (للتحقق من الاحتيال)
- كشف مكرر
هناك موضوع أساسي واضح جدًا هنا - إدخال البيانات يدويًا والتحقق منها هو ما يجعل هذه المهام مملة وتستغرق وقتًا طويلاً.
يكشف رسم الاستطلاع أعلاه (من تقرير Automation Trends 2022) الكثير - ما يقرب من 70% من الأشخاص لم يقوموا بعد بأتمتة المشكلات الأكثر إلحاحًا في عملية المحاسبة الخاصة بهم. جميع المهام المذكورة أعلاه يدوية - يحتاج شخص ما إلى إلقاء نظرة على البيانات الفعلية الموجودة في الفاتورة والتأكد من صحتها، قبل المضي قدمًا.
على هذا النحو ، قد تشعرك أتمتة هذه المهام بالإرهاق ، نظرًا لأنك تثق الآن في أن الجهاز يتمتع بنفس المستوى من التقدير الذي يتمتع به الإنسان (المدرب).
الاخبار الجيدة؟ يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي على قدم المساواة أيضًا! نتعمق في بعض حالات استخدام هذا ، أدناه.
1. ترميز الفاتورة وتعيين حساب دفتر الأستاذ العام (GL)
ربما تكون إحدى أصعب المهام للأتمتة هي تعيين الفواتير والإيصالات للفئة الصحيحة ورمز GL داخل نظام المحاسبة الخاص بك. لماذا هذا صعب بشكل خاص؟
غالبًا ما توجد أكواد دفتر الأستاذ العام متعددة تنطبق على نفس المصاريف ، مقسمة حسب البنود / أكواد المنتج الفردية. عادةً ما يتم تعيين رموز دفتر الأستاذ العام هذه يدويًا ، ويجب أن يتم ذلك بالتشاور مع فرق العمل والمدير المالي.
يكون تعيين رمز GL لفاتورة أمرًا ذاتيًا في بعض الأحيان - على سبيل المثال، في حين أنه قد يتم دائمًا تعيين فواتير المبيعات العادية إلى "المبيعات" في دليل الحسابات الخاص بك، في بعض الأحيان ينتهي الأمر باستخدام نفس تنسيق الفاتورة بالضبط للمقاولين وغير الموظفين. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تصنيف النفقات التعاقدية بشكل غير صحيح على أنها "مبيعات" بواسطة أدوات الأتمتة الأساسية.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة هنا؟
أتمتة ترميز الفاتورة بناءً على معالجة LLM - هنا، يخبرك الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي بالسجل العام الذي يجب تصنيف هذه الفاتورة فيه، ويمكن تكوين ذلك لتقديم اقتراحات متعددة يمكن أن تكون مناسبة. وهذا يجعل مهمة المستخدم أسهل إلى حد ما.
تعلم وحفظ مدخلات المستخدم – بمجرد قيام المستخدم بتحديد رمز GL فعليًا، يمكن للنظام أن يتذكر التحديد ويقوم بتشغيله تلقائيًا في المرة التالية لنفس البائع.
2. كشف الاحتيال ومعالجة الخطأ
من المهام الحاسمة الأخرى التي يتعين على فريق المحاسبة اكتشاف الأخطاء قبل حدوثها. قد يكون الأمر خطيرًا مثل تفاصيل الدفع الخاطئة والاحتيال في الفاتورة، أو قد يكون بسيطًا مثل فاتورة مكررة.
ومما لا شك فيه أنه من الأفضل منع هذه المشاكل قبل حدوثها. تصر معظم المنظمات على جعل هذه العملية دليلاً. ومع ذلك، فإن إجراء فحص بشري لكل فاتورة يجعل الأمور صعبة للأسباب التالية:
إنه يعطي نقطة فشل واحدة (واختناق) للعملية - في حين أنه من الجيد أن يقوم الموظف بفحص كل حساب بحثًا عن الأخطاء ، في بعض الأحيان يمكن للأشياء أن تنزلق من خلال الثغرات.
فهو يضمن أن الشخص الذي يتمتع بأكبر قدر من السياق فيما يتعلق بالإدخالات المحاسبية (المدير المالي/رئيس المحاسبة) هو فقط من يمكنه إجراء التصحيحات، ولا يمكن لأي شخص آخر. كل المعرفة والسياق موجودة فقط في عدد قليل من الأشخاص، ولا تنتشر عبر المنظمة.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة هنا؟
الكشف عن التكرارات/المعلومات الخاطئة بطريقة أكثر ذكاءً - يتم التحقق من عمليات التحقق من الملفات المكررة الأساسية فقط إذا كان الملفان متماثلين. باستخدام عمليات التحقق المكررة المتقدمة التي تعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي، يمكنك المضي قدمًا خطوة أخرى – التحقق مما إذا كانت محتويات ملفين مختلفين متشابهة بشكل مثير للريبة.
عمليات التحقق من صحة البيانات المتعددة في بيانات الفاتورة - مجرد القراءة التلقائية لبيانات الفاتورة لا فائدة منها إذا كان على شخص ما تسجيل الدخول والتحقق منها على أي حال. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة الآن إجراء التحقق من صحة البيانات لضمان فحوصات النظافة (على سبيل المثال، إذا كان رقم الحساب البنكي الجديد الموجود في الفاتورة لا يتطابق مع الرقم المعتاد للمورد، فسيتم إعلامك!)
3. تعلم الإجراءات البسيطة التي يمكن تكرارها
اسأل أي شخص عما يريده حقًا أن يفعله الذكاء الاصطناعي ، وهذه هي الإجابة التي تأتي في المقدمة - يشعر الكثير من الناس أن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي تكمن في معرفة أنماطهم وتوفير الوقت لهم.
على سبيل المثال ، هناك العديد من المهام الصغيرة التي تتم بالطريقة نفسها تمامًا ، لأنواع متعددة من الفواتير / الإيصالات. بعض الأمثلة:
تعيين فاتورة للفئة / الفئة / المشروع الصحيح في ERP الخاص بك
تغيير تعيين دفتر الأستاذ العام لبند محدد في الفاتورة
إرسال فاتورة بائع معين للموافقة عليها لنفس الشخص في كل مرة
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة هنا؟
تتمثل الخطوة الأولى في تحديد خطوات العملية المحاسبية المناسبة بشكل مثالي لإعادة التعلم المتكرر (أي الأنشطة التي تستمر في القيام بها يوميًا، والتي يمكن حفظها في النهاية بواسطة الذكاء الاصطناعي وإدارتها آليًا بنسبة 90٪ من الوقت).
ومن الأمثلة الجيدة على ذلك:
تعيين رمز دفتر الأستاذ العام - المنطق هنا بسيط: إذا قام التطبيق بتعيين رمز GL الصحيح إلى فاتورة ، فهذا رائع! إذا لم يكن الأمر كذلك ، فأنت تقوم بتغييره بنفسك ، ويتذكر الذكاء الاصطناعي هذا التغيير في المرة القادمة. نتيجة لذلك ، يستمر تعيين رمز GL التلقائي في التحسن مع كل نقرة تقوم بها.
الفئة / الفئة / تصنيف المشروع - إذا تعذر تصنيف فاتورة بائع معين تلقائيًا في الفئة الصحيحة ، يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط في اختيارك (على سبيل المثال ، هل تصنف دائمًا إيصالات Uber على أنها "تكاليف مشروع" بدلاً من "سفر"؟). بمرور الوقت ، تصبح هذه قاعدة معيّنة داخل النظام الأساسي الخاص بك ، ويتم تطبيقها تلقائيًا.
كيف يمكن لـ Nanonets مساعدتك في تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملية المحاسبة الخاصة بك
ربما تكون الأمثلة المذكورة أعلاه مجرد غيض من فيض - هناك الكثير مما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي لعملية المحاسبة الخاصة بك والذي يقتصر فقط على مدى عمق قدرتك على الخوض في عملية الأتمتة والتعلم الآلي.
لحسن الحظ، ليس عليك اليوم أن تكون ماهرًا تقنيًا من أجل البدء في تنفيذ قدرات الذكاء الاصطناعي في عملية المحاسبة الخاصة بك - فهناك أدوات تسمح لك بالبدء على الفور تقريبًا.
على سبيل المثال، Nanonets عبارة عن منصة للذكاء الاصطناعي يمكنها تحويل عملية المحاسبة الحالية لديك وإضافة عناصر الذكاء الاصطناعي الحيوية إلى سير عملك. ويمكنها أن تفعل كل ما تم توضيحه أعلاه - وأكثر من ذلك بكثير.
يعد هذا البرنامج سهل التنفيذ ولكنه معقد في قدراته، وهو نقطة البداية المثالية لأولئك الذين يتطلعون إلى تكثيف عملياتهم المحاسبية وتوسيع نطاق عبء العمل بشكل أكثر كفاءة. تواصل معنا اليوم للحصول على عرض توضيحي مجاني لما يمكن أن تفعله منصة الذكاء الاصطناعي هذه لوظيفة المحاسبة الخاصة بك.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://nanonets.com/blog/ai-automation-for-accounting-2/
