Oggi i Large Language Models (LLM) possono affermare di superare l’esame CPA, ma sono davvero pronti a conquistare il mondo della contabilità? In questo articolo, approfondiamo come si presenta l'effettiva automazione dell'intelligenza artificiale (e perché non è così semplice).
Introduzione
Semplicemente non si può sfuggire al fatto che l'intelligenza artificiale è l'argomento di cui si parla di più su Internet nel 2024. Chat-GPT, la popolare interfaccia basata su chat per esplorare le funzionalità LLM (Large Language Model) sviluppata da OpenAI, è stata rilasciata al pubblico all'inizio dell'anno.
Giocaci solo per pochi minuti e puoi iniziare a capire perché tutti e il loro cane ne parlano: Chat-GPT è in grado di dimostrare competenze sovrumane praticamente in ogni dominio. L'intelligenza artificiale promette chiaramente di trasformare in modo significativo molte aree di lavoro, con un potenziale impatto su milioni di posti di lavoro e carriere.
L’intelligenza artificiale viene ora applicata in ambiti professionali maturi per l’automazione: aree di lavoro come software, diritto, contabilità, consulenza, finanza e così via. Nell’ambito finanziario, la funzione contabile è quella che viene messa in luce come in qualche modo unica, soprattutto perché sembra esserci la stessa quantità di rumore su entrambi i lati della questione, con i sostenitori e gli oppositori dell’intelligenza artificiale che hanno entrambi un furioso dibattito su cosa sarà (o cosa farà) non accadrà).
La giuria è ancora fuori su come verrà raggiunta esattamente questa rapida trasformazione ed è qui che la maggior parte dei discorsi sui vantaggi di ChatGPT in particolare (e dell'intelligenza artificiale in generale) tende a tracciare il limite.
La necessità dell’intelligenza artificiale in contabilità
Nelle operazioni contabili tradizionali, le aziende spesso fanno affidamento su processi manuali, ampie pratiche burocratiche e attività ripetitive per gestire la propria funzione di gestione dei debiti. Questi compiti sono attività come l'immissione di dati, l'elaborazione delle fatture e l'analisi finanziaria, che sono cruciali per il processo decisionale, la pianificazione operativa e la gestione del rischio.
Tuttavia, questi processi implicano un dispendio di tempo (e denaro). I principali svantaggi del lavoro contabile manuale sono:
L'immissione manuale dei dati introduce un alto potenziale di errori, poiché gli esseri umani possono commettere errori quando immettono dati in volumi elevati. Pensa a campi come numeri di fattura, date, importi in dollari: sbagliare uno di questi ha conseguenze importanti.
La riconciliazione dei conti, la generazione di report e l'esecuzione di analisi finanziarie richiedono molto tempo e lunghe ore di lavoro.
È pesante sulla comunicazione sincrona. Hai incontrato situazioni come quelle qui sotto?
UN. Le approvazioni non avvengono finché non si chiama il cliente e il commercialista
B. Le voci non vengono risolte finché il cliente non pianifica un incontro con il tuo team che sta eseguendo l'immissione dei dati della fattura e la gestione dei documenti
Tutto ciò porta a ritardi nella chiusura mensile dei clienti, ritardi nei pagamenti dei fornitori, pianificazione inadeguata delle spese e difficoltà nel mantenere l’integrità finanziaria.
L'intelligenza artificiale per la contabilità non deve necessariamente significare una revisione completa
I problemi sopra elencati sono ben documentati e, quando richiesto, la maggior parte dei team contabili concorderà sul fatto che l’introduzione dell’intelligenza artificiale li aiuterà sicuramente. Tecnologie come l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale hanno la capacità di rivoluzionare la funzione contabile in modo molto profondo, a condizione che siano implementate e integrate nella maniera corretta.
Tuttavia, questo di solito porta molti alla conclusione che l'automazione basata sull'intelligenza artificiale non fa per loro: sembra ingombrante, dispendiosa in termini di tempo e costosa da implementare.
La realtà, tuttavia, non potrebbe essere più diversa: oggi è possibile iniziare a utilizzare l’intelligenza artificiale per i propri processi contabili in pochi minuti. E puoi raggiungere questo obiettivo senza compromettere l'affidabilità, la sicurezza e l'efficienza del tuo processo attuale.
Mettiamo da parte per un momento l’intelligenza artificiale generativa e i LLM: la realtà è che anche l’automazione dell’intelligenza artificiale entry-level può aiutare in modo significativo ad affrontare questi problemi. Anche l’umile OCR, utilizzato da decenni, riduce il tempo necessario per elaborare una fattura di almeno il 60%, facendo risparmiare ai team contabili più giorni ogni mese. Eppure l’adozione di questa tecnologia non è ancora diffusa.
Potenziali casi d’uso dell’intelligenza artificiale nel processo di contabilità
Quindi, come dovresti integrare esattamente l’intelligenza artificiale nel tuo processo contabile? Da dove iniziare?
Il primo punto da cui iniziare è vedere quale parte del processo occupa realmente la maggior parte del tempo. I colli di bottiglia tipici segnalati dai team contabili sono attività come:
- Codifica fattura
- Mappatura della contabilità generale (GL).
- Verifica dei dettagli di pagamento (per verificare la presenza di frodi)
- Rilevamento duplicati
C’è un tema di fondo molto chiaro qui: l’immissione e la verifica manuale dei dati sono ciò che rende queste attività noiose e dispendiose in termini di tempo.
Il grafico del sondaggio qui sopra (tratto dal rapporto Automation Trends 2022) rivela molto: quasi il 70% delle persone non ha ancora automatizzato le questioni più urgenti nel proprio processo contabile. Le attività sopra elencate sono tutte manuali: qualcuno deve esaminare i dati effettivi sulla fattura e confermare che siano corretti, prima di procedere oltre.
Pertanto, l'automazione di queste attività potrebbe sembrare opprimente, dal momento che ora ti fidi di una macchina per avere lo stesso livello di discrezione di un essere umano (addestrato).
Le buone notizie? Anche l'intelligenza artificiale può essere addestrata altrettanto bene! Approfondiamo alcuni casi d'uso di questo, di seguito.
1. Codifica delle fatture e mappatura dei conti di contabilità generale (GL).
Forse una delle attività più difficili da automatizzare è l'assegnazione di fatture e ricevute alla categoria e al codice GL corretti all'interno del sistema contabile. Perché è particolarmente complicato?
Spesso ci sono più codici GL che si applicano alla stessa spesa, suddivisi per voci/singoli codici prodotto. L'assegnazione di questi codici GL è generalmente manuale e deve essere effettuata in consultazione con i team aziendali e il CFO.
L'assegnazione di un codice GL a una fattura a volte è soggettiva: ad esempio, mentre le normali fatture di vendita potrebbero sempre essere assegnate a "Vendite" nel piano dei conti, a volte lo stesso identico formato di fattura finisce per essere utilizzato per appaltatori e non dipendenti. Ciò può comportare che le spese contrattuali vengano erroneamente contrassegnate come “Vendite” dagli strumenti di automazione di base.
In che modo l'IA può aiutare qui?
Automatizza la codifica delle fatture in base all'elaborazione LLM: qui, l'intelligenza artificiale ti dice sostanzialmente in quale GL deve essere classificata questa fattura e questo può essere configurato per offrire più suggerimenti che possono essere appropriati. Ciò rende il compito dell'utente un po' più semplice.
Impara e memorizza gli input dell'utente: una volta che un utente seleziona effettivamente il codice GL, il sistema può ricordare la selezione e automatizzarla la volta successiva per lo stesso fornitore.
2. Rilevamento delle frodi e gestione degli errori
Un altro compito cruciale del team contabile è individuare gli errori prima che si verifichino. Potrebbe trattarsi di un problema grave come dettagli di pagamento errati e fatture fraudolente, oppure potrebbe essere semplice come una fattura duplicata.
Senza dubbio, è meglio prevenire questi problemi prima che si verifichino. La maggior parte delle organizzazioni insiste nel rendere questo processo manuale. Tuttavia, avere un controllo umano su ogni fattura rende le cose difficili perché:
Fornisce un singolo punto di errore (e collo di bottiglia) per il processo: sebbene sia positivo che un dipendente controlli ogni spesa per gli errori, a volte le cose possono sfuggire.
Garantisce che solo la persona con il maggior contesto in materia di registrazioni contabili (CFO/responsabile contabile) possa apportare correzioni e nessun altro. Tutta la conoscenza e il contesto sono riservati a poche persone e non sono diffusi all'interno dell'organizzazione.
In che modo l'IA può aiutare qui?
Rilevamento duplicati/informazioni errate più intelligente: i controlli di base sui duplicati dei file verificano solo se i due file sono uguali. Con i controlli duplicati avanzati basati sull'intelligenza artificiale, puoi fare un ulteriore passo avanti: verificare se i contenuti di due file diversi sono sospettamente simili.
Convalide multiple dei dati sulle fatture: la semplice lettura automatica dei dati delle fatture non è utile se qualcuno deve comunque effettuare il login e verificarli. Gli strumenti avanzati di intelligenza artificiale possono ora eseguire la convalida dei dati per garantire controlli igienici (ad esempio, se un nuovo numero di conto bancario su una fattura non corrisponde a quello abituale di un fornitore, riceverai una notifica!)
3. Imparare azioni semplici ripetibili
Chiedi a chiunque cosa vuole VERAMENTE che l'IA faccia, e questa è la risposta che viene fuori in cima: molte persone ritengono che il vero valore dell'IA sia quando può apprendere i loro schemi e risparmiare tempo per loro.
Ad esempio, ci sono molte piccole attività che vengono eseguite esattamente allo stesso modo, per più tipi di fatture/ricevute. Qualche esempio:
Assegnare una fattura alla giusta categoria/classe/progetto nel tuo ERP
Modifica della mappatura contabilità generale per una voce specifica di una fattura
Invio della fattura di un fornitore specifico per l'approvazione alla stessa persona, ogni volta
In che modo l'IA può aiutare qui?
Il primo passo è identificare i passaggi del processo contabile che sono ideali per il riapprendimento iterato (ovvero, attività che continui a svolgere quotidianamente, che possono eventualmente essere memorizzate dall'intelligenza artificiale e automatizzate il 90% delle volte).
Buoni esempi di questo sono:
Assegnazione del codice GL – La logica qui è semplice: se l'applicazione assegna il codice GL corretto a una fattura, bene! In caso contrario, lo cambi tu stesso e l'IA ricorda questo cambiamento per la prossima volta. Di conseguenza, l'assegnazione automatica del codice GL continua a migliorare con ogni clic che fai.
Classificazione Categoria/Classe/Progetto – Se una particolare fattura fornitore non può essere classificata automaticamente nella giusta categoria, l'intelligenza artificiale può apprendere i modelli nella tua selezione (ad esempio, classifichi sempre le ricevute Uber come "Costi del progetto" anziché "Viaggio"?). Nel tempo, questo diventa un set di regole all'interno della tua piattaforma e viene applicato automaticamente.
In che modo Nanonets può aiutarti a implementare l'intelligenza artificiale nel tuo processo contabile
Gli esempi sopra riportati sono probabilmente solo la punta dell’iceberg: c’è molto di più di quanto l’intelligenza artificiale può fare per il tuo processo contabile, ed è limitato solo dalla profondità con cui riesci ad approfondire il processo di automazione e apprendimento automatico.
Fortunatamente, oggi non è necessario essere tecnicamente esperti per iniziare a implementare le funzionalità dell’intelligenza artificiale nel processo contabile: esistono strumenti che ti consentono di iniziare quasi immediatamente.
Ad esempio, Nanonets è una piattaforma di intelligenza artificiale in grado di trasformare il tuo attuale processo contabile e aggiungere elementi di intelligenza artificiale vitali al tuo flusso di lavoro. Può fare tutto ciò che è stato dimostrato sopra – e molto, molto di più.
Semplice da implementare ma complesso nelle sue capacità, questo è il punto di partenza ideale per coloro che desiderano davvero intensificare il proprio processo contabile e scalare il proprio carico di lavoro in modo più efficiente. Contattaci oggi per una dimostrazione gratuita di ciò che questa piattaforma di intelligenza artificiale può fare per la tua funzione contabile.
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- Fonte: https://nanonets.com/blog/ai-automation-for-accounting-2/
