Saat ini, Model Bahasa Besar (LLM) dapat mengklaim lulus ujian CPA, namun apakah mereka benar-benar siap untuk mengambil alih dunia akuntansi? Dalam artikel ini, kita akan mendalami seperti apa otomatisasi AI yang sebenarnya (dan mengapa hal ini tidak sesederhana itu).

Pengantar

Tidak dapat dipungkiri bahwa AI adalah topik yang paling banyak dibicarakan di internet pada tahun 2024. Chat-GPT, antarmuka berbasis obrolan populer untuk mengeksplorasi kemampuan LLM (Large Language Model) yang dikembangkan oleh OpenAI, dirilis ke publik di awal tahun.

Bermain-main dengannya selama beberapa menit, dan Anda dapat mulai memahami mengapa semua orang dan anjing mereka membicarakan hal ini – Chat-GPT mampu menunjukkan kemahiran manusia super di hampir setiap domain. AI dengan jelas berjanji untuk mengubah banyak bidang pekerjaan secara signifikan – sambil berpotensi memengaruhi jutaan pekerjaan dan karier.

Kecerdasan buatan kini diterapkan di seluruh domain profesional yang siap untuk otomatisasi – bidang pekerjaan seperti perangkat lunak, hukum, akuntansi, konsultasi, keuangan, dan sebagainya. Dalam bidang keuangan, fungsi akuntansi merupakan salah satu fungsi yang menjadi sorotan karena merupakan hal yang unik – terutama karena terdapat banyak pendapat yang sama di kedua sisi argumen, dimana para pendukung dan penentang AI sama-sama berdebat sengit mengenai apa yang akan (atau tidak akan) terjadi.

Juri masih belum tahu bagaimana tepatnya transformasi cepat ini akan dicapai – dan di sinilah sebagian besar wacana tentang manfaat ChatGPT pada khususnya (dan AI pada umumnya) cenderung menarik garis batas.

Kebutuhan AI dalam Akuntansi

Dalam operasi akuntansi tradisional, perusahaan sering kali mengandalkan proses manual, dokumen ekstensif, dan tugas berulang untuk menangani fungsi hutang mereka. Tugas-tugas ini adalah aktivitas seperti entri data, pemrosesan faktur, dan analisis keuangan, yang penting untuk pengambilan keputusan, perencanaan operasional, dan manajemen risiko.

Namun, proses ini memerlukan waktu (dan uang). Kelemahan utama dari pekerjaan akuntansi manual adalah:

Entri data manual menimbulkan potensi kesalahan yang tinggi, karena manusia dapat melakukan kesalahan saat memasukkan data dalam jumlah besar. Pikirkan bidang-bidang seperti nomor faktur, tanggal, jumlah dolar – kesalahan dalam hal ini akan menimbulkan konsekuensi besar.

Hal ini memakan waktu, memerlukan jam kerja yang panjang untuk merekonsiliasi akun, menghasilkan laporan, dan melakukan analisis keuangan.

Ini berat pada komunikasi sinkron. Pernahkah Anda menghadapi situasi seperti di bawah ini?

A. Persetujuan tidak akan terjadi sampai Anda menghubungi klien dan CPA

B. Item baris tidak terselesaikan hingga klien menjadwalkan pertemuan dengan tim Anda yang melakukan entri data faktur dan manajemen dokumen

Semua ini menyebabkan tertundanya penutupan bulanan klien, keterlambatan pembayaran vendor, perencanaan pengeluaran yang tidak memadai, dan kesulitan dalam menjaga integritas keuangan.

AI untuk akuntansi tidak harus berarti perombakan total

Masalah-masalah yang tercantum di atas sudah terdokumentasi dengan baik – dan ketika ditanya, sebagian besar tim akuntansi akan setuju bahwa memperkenalkan AI pasti akan membantu mereka. Teknologi seperti pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami memiliki kemampuan untuk merevolusi fungsi akuntansi secara mendalam – asalkan teknologi tersebut diterapkan dan diintegrasikan dengan cara yang benar.

Namun, hal ini biasanya membawa banyak orang pada kesimpulan bahwa otomatisasi berbasis AI bukan untuk mereka – hal ini tampaknya rumit, memakan waktu, dan mahal untuk diterapkan.

Namun kenyataannya, sangat berbeda – saat ini Anda dapat mulai menggunakan AI untuk proses akuntansi Anda dalam hitungan menit. Dan Anda dapat mencapainya tanpa mengorbankan keandalan, keamanan, dan efisiensi proses Anda saat ini.

Kesampingkan AI generatif dan LLM – kenyataannya adalah bahwa otomatisasi AI tingkat pemula pun dapat membantu secara signifikan dalam mengatasi masalah ini. Bahkan OCR sederhana – yang telah ada selama beberapa dekade – mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk memproses faktur setidaknya 60%, sehingga menghemat beberapa hari bagi tim akuntansi setiap bulannya. Namun adopsi teknologi ini masih belum meluas.

Potensi kasus penggunaan AI dalam proses Akuntansi

Jadi bagaimana sebenarnya Anda bisa mengintegrasikan AI ke dalam proses akuntansi Anda? Di mana Anda memulai?

Hal pertama yang harus dilakukan adalah melihat bagian proses mana yang paling memakan waktu. Hambatan umum yang dilaporkan oleh tim akuntansi adalah aktivitas seperti:

1. Pengkodean faktur
2. Pemetaan Buku Besar (GL).
3. Verifikasi Detail Pembayaran (untuk memeriksa penipuan)
4. Deteksi Duplikat

Ada tema mendasar yang sangat jelas di sini – entri dan verifikasi data manual adalah penyebab tugas-tugas ini membosankan dan memakan waktu.

Grafik survei di atas (dari laporan Automation Trends 2022) mengungkapkan banyak hal – hampir 70% orang masih belum mengotomatiskan masalah paling mendesak dalam proses akuntansi mereka. Tugas-tugas yang tercantum di atas semuanya bersifat manual – seseorang perlu melihat data sebenarnya pada faktur dan memastikan kebenarannya, sebelum melanjutkan lebih jauh.

Oleh karena itu, mengotomatiskan tugas-tugas ini mungkin terasa berat, karena Anda sekarang memercayai mesin untuk memiliki tingkat kebijaksanaan yang sama dengan manusia (terlatih).

Berita bagus? AI juga bisa dilatih dengan baik! Kami membahas lebih dalam beberapa kasus penggunaan ini di bawah.

1. Pengodean faktur dan pemetaan akun General Ledger (GL).

Mungkin salah satu tugas tersulit untuk diotomatisasi adalah menetapkan faktur dan tanda terima ke kategori yang tepat dan kode GL dalam sistem akuntansi Anda. Mengapa ini sangat rumit?

Sering kali ada beberapa kode GL yang berlaku untuk pengeluaran yang sama, dipisahkan menurut item baris/kode produk individual. Penetapan kode GL ini biasanya manual, dan harus dilakukan dengan berkonsultasi dengan tim bisnis dan CFO.

Menetapkan kode GL ke faktur terkadang bersifat subyektif – misalnya, meskipun faktur penjualan reguler mungkin selalu ditetapkan ke “Penjualan” di bagan akun Anda, terkadang format faktur yang sama persis digunakan untuk kontraktor dan non-karyawan. Hal ini dapat menyebabkan pengeluaran kontraktual salah ditandai sebagai “Penjualan” oleh alat otomatisasi dasar.

Bagaimana AI dapat membantu dalam hal ini?

Mengotomatiskan pengkodean faktur berdasarkan pemrosesan LLM – di sini, AI pada dasarnya memberi tahu Anda di GL mana faktur ini harus dikategorikan, dan ini dapat dikonfigurasi untuk menawarkan beberapa saran yang sesuai. Ini membuat tugas pengguna menjadi lebih mudah.

Pelajari dan hafal masukan pengguna – setelah pengguna benar-benar memilih kode GL, sistem dapat mengingat pilihan tersebut dan mengotomatiskannya di lain waktu untuk vendor yang sama.

2. Deteksi penipuan dan penanganan kesalahan

Tugas penting lainnya yang dimiliki tim akuntansi adalah menemukan kesalahan sebelum terjadi. Ini mungkin serius seperti rincian pembayaran yang salah dan penipuan faktur, atau mungkin sesederhana faktur duplikat.

Tentu saja, masalah ini sebaiknya dicegah sebelum terjadi. Kebanyakan organisasi bersikeras untuk membuat proses ini menjadi manual. Namun, meminta manusia memeriksa setiap faktur membuat segalanya menjadi sulit karena:

Hal ini memberikan satu titik kegagalan (dan hambatan) dalam proses – meskipun sebaiknya karyawan memeriksa setiap pengeluaran untuk mencari kesalahan, terkadang ada hal-hal yang bisa lolos.

Hal ini memastikan bahwa hanya orang yang memiliki konteks paling banyak dalam entri akuntansi (CFO/kepala akuntansi) yang dapat melakukan koreksi, dan tidak ada orang lain. Semua pengetahuan dan konteks hanya ada pada segelintir orang, dan tidak tersebar ke seluruh organisasi.

Bagaimana AI dapat membantu dalam hal ini?

Deteksi duplikat yang lebih cerdas/informasi yang salah – Pemeriksaan duplikat file dasar hanya memverifikasi apakah kedua file tersebut sama. Dengan pemeriksaan duplikat AI tingkat lanjut, Anda dapat melangkah lebih jauh – memeriksa apakah konten dari dua file berbeda memiliki kemiripan yang mencurigakan.

Validasi beberapa data pada data faktur – Membaca data faktur secara otomatis tidak ada gunanya jika seseorang tetap harus masuk dan memverifikasinya. Alat AI tingkat lanjut kini dapat melakukan validasi data untuk memastikan pemeriksaan kebersihan (misalnya, jika nomor rekening bank baru pada faktur tidak cocok dengan nomor biasanya untuk vendor, Anda akan diberi tahu!)

3. Mempelajari tindakan sederhana yang dapat diulang

Tanyakan kepada siapa pun apa yang BENAR-BENAR mereka ingin AI lakukan, dan inilah jawaban yang muncul di atas – banyak orang merasa bahwa nilai sebenarnya dari AI adalah ketika AI dapat mempelajari pola mereka dan menghemat waktu untuk mereka.

Misalnya, ada banyak tugas kecil yang dilakukan dengan cara yang persis sama, untuk beberapa jenis faktur/kwitansi. Beberapa contoh:

Menetapkan faktur ke kategori/kelas/proyek yang tepat di ERP Anda

Mengubah pemetaan GL untuk satu item baris tertentu pada faktur

Mengirimkan faktur vendor tertentu untuk disetujui kepada orang yang sama, setiap saat

Bagaimana AI dapat membantu dalam hal ini?

Langkah pertama adalah mengidentifikasi langkah-langkah dalam proses akuntansi yang cocok untuk pembelajaran ulang berulang (yaitu, aktivitas yang terus Anda lakukan setiap hari, yang pada akhirnya dapat diingat oleh AI dan diotomatisasi 90% dari waktu).

Contoh bagus dari ini adalah:

penugasan kode GL – Logikanya sederhana: jika aplikasi menetapkan kode GL yang tepat ke faktur, bagus! Jika tidak, Anda mengubahnya sendiri, dan AI akan mengingat perubahan ini untuk waktu berikutnya. Hasilnya, penetapan kode GL otomatis menjadi lebih baik dengan setiap klik yang Anda lakukan.

Klasifikasi Kategori/Kelas/Proyek – Jika faktur vendor tertentu tidak dapat diklasifikasikan secara otomatis ke dalam kategori yang tepat, AI dapat mempelajari pola yang Anda pilih (misalnya, apakah Anda selalu mengklasifikasikan tanda terima Uber sebagai “Biaya Proyek” dan bukan “Perjalanan”?). Seiring berjalannya waktu, hal ini menjadi seperangkat aturan dalam platform Anda, dan diterapkan secara otomatis.

Bagaimana Nanonets dapat membantu Anda menerapkan AI dalam Proses Akuntansi Anda

Contoh di atas mungkin hanyalah puncak gunung es – ada lebih banyak hal yang dapat dilakukan AI untuk proses akuntansi Anda, yang hanya dibatasi oleh seberapa dalam Anda dapat mendalami proses otomatisasi dan pembelajaran mesin.

Untungnya, saat ini Anda tidak harus paham secara teknis untuk mulai menerapkan kemampuan AI ke dalam proses akuntansi Anda – ada alat yang memungkinkan Anda untuk segera memulai.

Misalnya, Nanonets adalah platform AI yang dapat mengubah proses akuntansi Anda saat ini, dan menambahkan elemen AI penting tersebut ke alur kerja Anda. Ia dapat melakukan semua yang telah ditunjukkan di atas – dan masih banyak lagi.

Sederhana untuk diterapkan namun memiliki kemampuan yang kompleks, ini adalah titik awal yang ideal bagi mereka yang ingin benar-benar meningkatkan proses akuntansi dan menskalakan beban kerja mereka dengan lebih efisien. Hubungi kami hari ini untuk mendapatkan demonstrasi gratis tentang apa yang dapat dilakukan platform AI ini untuk fungsi akuntansi Anda.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://nanonets.com/blog/ai-automation-for-accounting-2/