AI は手作業の自動化には優れていますが、ビジネス プロセスの自動化は 1 行のプロンプトほど簡単ではありません。 ChatGPT のようなツールは、あなたの質問に驚くほど答えてくれます。 ただし、真の自動化は異なります。 それでは詳しく見ていきましょう:
概要
2023 年に AI がインターネット上で最も話題になるトピックになることは避けられません。Chat-GPT は、OpenAI によって開発された LLM (Large Language Model) 機能を探索するための人気のあるチャットベースのインターフェイスで、XNUMX 年初めに一般公開されました。年。
ほんの数分間遊んでみると、なぜみんなとその犬がこのことについて話しているのかが理解できるようになります。 Chat-GPT は、事実上あらゆる分野で超人的な熟練度を実証できます。 AI は多くの作業領域を大きく変革し、数百万もの仕事やキャリアに影響を与える可能性があります。
人工知能は現在、ソフトウェア、法律、会計、コンサルティングなどの作業分野など、自動化の機が熟した専門領域全体に適用されています。会計の中でも、会計機能はやや特殊なものとして注目を集めています。特に、同じ量の会計処理が行われているように見えるためです。 AI推進派と否定論者が、何が起こるのか（あるいは起こらないのか）について激しい議論を交わしており、議論の両側でノイズが増えている。
この急速な変革が正確にどのように達成されるかについては、まだ陪審の結論が出ていません。そして、特に ChatGPT (および AI 一般) の利点に関するほとんどの議論がこの点で一線を画す傾向があります。
会計におけるAIの必要性
従来の会計業務では、多くの場合、企業は会計機能を処理するために手動プロセス、膨大な事務処理、反復的なタスクに依存しています。 これらのタスクには、意思決定、業務計画、リスク管理に重要なデータ入力、請求書処理、財務分析が含まれます。
ただし、これらの手動プロセスには重大な欠点があります。
エラーの可能性: 手動でデータを入力すると、人間が大量のデータを入力するときに間違いを犯す可能性が高いため、エラーが発生する可能性が高くなります。 請求書番号、日付、金額などのフィールドは特にエラーが発生しやすく、精度とコンプライアンスに重大な影響を与える可能性があります。
時間がかかる： 手作業による会計作業は時間がかかり、会計の照合、レポートの作成、財務分析の実行に長時間を要します。 これにより、財務報告や意思決定の遅れが生じる可能性があります。
同期通信: 同期通信に負荷がかかります。 以下のような状況に遭遇したことはありませんか?
ａ． CFO とビジネス責任者に電話をかけるまで承認は行われません
b. AP 機能が会議をスケジュールするまで、広告申込情報は解決されません。
これらすべてがベンダーの支払いの遅延や不適切な支払いにつながります。 経費計画、財務健全性を維持することが困難です。
会計用 AI は完全な見直しを意味する必要はない
上記の問題は十分に文書化されており、質問すると、ほとんどの会計チームは AI の導入が確実に解決することに同意するでしょう。 機械学習や自然言語処理などのテクノロジーは、正しく実装され統合されていれば、AP 機能を非常に深く変革することができます。
しかし、このため多くの人は、AI ベースの自動化は自分には向いていない、実装するには面倒で時間と費用がかかりそうだという結論に達します。
しかし、現実はこれ以上ありません。今日では、AP プロセスに AI を数分以内に使用し始めることができます。 これを達成できます 無し 現在のプロセスの信頼性、セキュリティ、効率が犠牲になります。
生成 AI と LLM については少し脇に置きます。現実には、エントリーレベルの AI 自動化でさえ、これらの問題の解決に大きく役立ちます。 何十年も前から存在する簡易 OCR でさえ、請求書の処理にかかる時間を少なくとも 60% 短縮し、AP チームは毎月数日を節約できます。 それでも、このテクノロジーの採用は、 まだ普及していない.
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会計プロセスにおける AI の潜在的なユースケース
では、AI を会計プロセスに具体的にどのように統合すればよいのでしょうか? どこから始めますか?
まず最初に、プロセスのどの部分が実際にほとんどの時間を費やしているのかを確認することから始めます。 AP チームによって報告される一般的なボトルネックは、次のようなアクティビティです。
- 請求書のコーディング
- 総勘定元帳 (GL) のマッピング
- 支払い詳細の確認（不正行為をチェックするため）
- 重複検出
ここには非常に明確な根底にあるテーマがあります – 手動でのデータ入力と検証 これらのタスクが退屈で時間のかかる原因となっています。
上のこの調査図（ 2022 年自動化トレンド レポート) から多くのことが明らかになりました。ほぼ 70% の人が、AP プロセスの最も差し迫った問題をまだ自動化できていません。 上記のタスクはすべて手動です。先に進む前に、誰かが請求書の実際のデータを見て、それが正しいことを確認する必要があります。
機械が（訓練された）人間と同じレベルの裁量権を持っていると信頼しているので、これらのタスクを自動化するのは大変だと感じるかもしれません。
良いニュース？ AI も同様にうまくトレーニングできます。 以下では、これのいくつかの使用例について詳しく説明します。
1. 請求書のコーディングと総勘定元帳 (GL) 勘定のマッピング
おそらく、自動化するのが最も難しいタスクの XNUMX つは、請求書と領収書を会計システム内の適切なカテゴリと GL コードに割り当てることです。 これが特に難しいのはなぜですか?
- 多くの場合、複数の GL コードが同じ経費に適用され、品目/個々の製品コードごとに分割されます。 これらの GL コードの割り当ては通常手動で行われ、ビジネス チームおよび CFO と相談して行う必要があります。
- 請求書に GL コードを割り当てると、 主観的 – たとえば、通常の売上請求書は常に勘定科目表の「売上」に割り当てられますが、場合によっては、請負業者や非従業員に対してまったく同じ請求書の形式が使用されることがあります。 これにより、基本的な自動化ツールによって契約上の経費が誤って「売上」としてタグ付けされる可能性があります。
AI はここでどのように役立つでしょうか?
- LLM 処理に基づいて請求書のコーディングを自動化 – ここで、AI は基本的に、この請求書をどの GL に分類すべきかを教えてくれます。これは、適切と考えられる複数の提案を提供するように構成できます。 これにより、ユーザーのタスクがいくらか簡単になります。
- ユーザー入力を学習して記憶する – ユーザーが実際に GL コードを選択すると、システムはその選択を記憶し、次回同じベンダーに対してそれを自動化できます。
2. 不正行為の検出とエラー処理
AP チームのもう XNUMX つの重要なタスクは、エラーが発生する前にそれを検出することです。 それは、間違った支払い詳細や請求書の詐欺と同じくらい深刻な場合もあれば、重複した請求書のような単純な場合もあります。
間違いなく、これらの問題は発生する前に防ぐのが最善です。 ほとんどの組織 主張する このプロセスマニュアルの作成について。 ただし、人間が各請求書をチェックすると、次のような理由から作業が難しくなります。
- これにより、プロセスに単一障害点 (およびボトルネック) が生じます。従業員にすべての経費に誤りがないかチェックさせるのは良いことですが、場合によっては問題がすり抜けてしまうことがあります。
- これにより、ベンダーの支払いについて最も詳しい情報を持っている人 (CFO/AP 責任者) のみが修正を行うことができ、他の者は修正を行うことができなくなります。 すべての知識とコンテキストは少数の人々にのみ存在し、組織全体には広がりません。
AI はここでどのように役立つでしょうか?
- よりスマートな重複検出/誤った情報 – 基本的なファイル重複チェックでは、XNUMX つのファイルが同一であるかどうかのみが検証されます。 高度な AI 重複チェックを使用すると、さらに一歩進んで、XNUMX つの異なるファイルの内容が疑わしいほど似ているかどうかをチェックできます。
- 請求書データに対する複数のデータ検証 – いずれにしても誰かがログインして確認する必要がある場合、請求書データを自動で読み取るだけでは役に立ちません。 高度な AI ツールがデータ検証を実行して、衛生チェックを確実に実行できるようになりました (たとえば、請求書の新しい銀行口座番号がベンダーの通常の番号と一致しない場合は、通知が届きます)。
3. 繰り返し可能な単純な動作を学習する
AI に本当に何をしてもらいたいかを誰にでも尋ねると、これがトップに来る答えです。多くの人は、AI の本当の価値はパターンを学習して時間を節約することだと感じています。
たとえば、複数の種類の請求書/領収書に対してまったく同じ方法で実行される小さなタスクが多数あります。 いくつかの例：
- ERP の適切なカテゴリ/クラス/プロジェクトに請求書を割り当てる
- 請求書の XNUMX つの特定の明細に対する GL マッピングの変更
- 承認を得るために特定のベンダーの請求書を毎回同じ人に送信する
AI はここでどのように役立つでしょうか?
最初のステップは、反復再学習に最適な AP プロセスのステップを特定することです (つまり、毎日実行し続け、最終的には AI に記憶され、90% の確率で自動化できるアクティビティ)。
この良い例は次のとおりです。
- GLコードの割り当て – ここでのロジックは単純です。アプリケーションが正しい GL コードを請求書に割り当てれば、素晴らしいことになります。 そうでない場合は、自分で変更すると、次回のために AI がこの変更を記憶します。 その結果、自動 GL コード割り当ては、クリックするたびに改善され続けます。
- カテゴリ/クラス/プロジェクト分類 – 特定のベンダーの請求書を適切なカテゴリに自動分類できない場合、AI は選択のパターンを学習できます (たとえば、Uber の領収書を常に「出張」ではなく「プロジェクト費用」として分類していますか?)。 時間の経過とともに、これはプラットフォーム内のルールセットとなり、自動的に適用されます。
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Nanonets が会計プロセスへの AI の導入にどのように役立つか
上記の例はおそらく氷山の一角にすぎません。AP プロセスで AI ができることは他にもたくさんありますが、これは自動化と機械学習のプロセスにどれだけ深く踏み込むことができるかによってのみ制限されます。
幸いなことに、現在では、AP プロセスへの AI 機能の実装を開始するために技術的に精通している必要はありません。これを可能にするツールがあります。 ほぼすぐに始める.
たとえば、Nanonets には、と呼ばれる AI プラットフォームがあります。 Flow 現在の AP プロセスを変革し、重要な AI 要素をワークフローに追加できます。 これまでに説明したすべてのこと、そしてさらに多くのことを行うことができます。
実装は簡単ですが機能は複雑なので、AP プロセスを本格的に強化し、ワークロードをより効率的に拡張したいと考えている人にとって、これは理想的な出発点です。 今日連絡してください この AI プラットフォームが AP 機能で何ができるかを無料でデモします。
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- 情報源： https://nanonets.com/blog/ai-automation-for-accounting/
