Hoje, os Large Language Models (LLMs) podem reivindicar a aprovação no exame CPA, mas estarão realmente prontos para dominar o mundo da contabilidade? Neste artigo, nos aprofundamos na aparência real da automação de IA (e por que ela não é tão simples).

Introdução

Simplesmente não há como escapar do fato de que a IA é o tópico mais falado na Internet em 2024. Chat-GPT, a popular interface baseada em bate-papo para explorar os recursos LLM (Large Language Model) desenvolvidos pela OpenAI, foi lançado ao público no início do ano.

Brinque com ele por apenas alguns minutos e você poderá começar a entender por que todos e seus cães estão falando sobre isso - o Chat-GPT é capaz de demonstrar proficiência sobre-humana em praticamente todos os domínios. A IA claramente promete transformar significativamente muitas áreas de trabalho – ao mesmo tempo em que impacta potencialmente milhões de empregos e carreiras.

A inteligência artificial está agora a ser aplicada em domínios profissionais que estão prontos para a automação – áreas de trabalho como software, direito, contabilidade, consultoria, finanças e assim por diante. Dentro das finanças, a função contabilística é uma das que ganha destaque como algo único – especialmente porque parece haver uma quantidade igual de ruído em ambos os lados do argumento, com os defensores da IA ​​e os opositores a terem um debate acalorado sobre o que irá (ou não) acontecerá.

O júri ainda não decidiu como exatamente essa rápida transformação será alcançada - e é aqui que a maioria dos discursos sobre os benefícios do ChatGPT em particular (e da IA ​​em geral) tendem a traçar a linha.

A necessidade de IA na contabilidade

Nas operações contábeis tradicionais, as empresas geralmente dependem de processos manuais, muita papelada e tarefas repetitivas para lidar com suas funções de contas a pagar. Essas tarefas são atividades como entrada de dados, processamento de faturas e análise financeira, que são cruciais para a tomada de decisões, planejamento operacional e gerenciamento de riscos.

No entanto, estes processos envolvem gasto de tempo (e dinheiro). As principais desvantagens do trabalho manual de contabilidade são:

A entrada manual de dados apresenta um alto potencial de erros, pois os humanos podem cometer erros ao inserir dados em grandes volumes. Pense em campos como números de faturas, datas, valores em dólares – errar qualquer um deles tem grandes consequências.

É demorado, exigindo longas horas de trabalho para reconciliar contas, gerar relatórios e realizar análises financeiras.

É pesado em comunicação síncrona. Você já se deparou com situações como as abaixo?

a. As aprovações não acontecem até que você ligue para o cliente e o CPA

b. Os itens de linha não são resolvidos até que o cliente agende uma reunião com sua equipe que está fazendo a entrada de dados da fatura e o gerenciamento de documentos

Tudo isso leva a atrasos no fechamento mensal dos clientes, atrasos nos pagamentos dos fornecedores, planejamento inadequado de despesas e dificuldades na manutenção da integridade financeira.

IA para contabilidade não precisa significar uma revisão completa

Os problemas listados acima estão bem documentados – e quando questionados, a maioria das equipes de contabilidade concordará que a introdução da IA ​​certamente os ajudará. Tecnologias como a aprendizagem automática e o processamento de linguagem natural têm a capacidade de revolucionar a função contabilística de uma forma muito profunda – desde que sejam implementadas e integradas da forma correta.

No entanto, isso geralmente leva muitos à conclusão de que a automação baseada em IA não é para eles – parece complicada, demorada e cara de implementar.

A realidade, porém, não poderia ser mais diferente – hoje é possível começar a usar IA em seu processo contábil em poucos minutos. E você pode conseguir isso sem comprometer a confiabilidade, segurança e eficiência do seu processo atual.

Deixe a IA generativa e os LLMs de lado por um momento – a realidade é que mesmo a automação de IA de nível básico pode ajudar significativamente a resolver esses problemas. Até mesmo o humilde OCR – que existe há décadas – reduz o tempo necessário para processar uma fatura em pelo menos 60%, economizando vários dias às equipes de contabilidade todos os meses. No entanto, a adopção desta tecnologia ainda não está generalizada.

Casos de uso potenciais para IA no processo de contabilidade

Então, como exatamente você deve integrar a IA ao seu processo contábil? Por onde você começa?

O primeiro lugar para começar é observar qual parte do processo realmente ocupa a maior parte do tempo. Gargalos típicos relatados pelas equipes de contabilidade são atividades como:

1. Codificação da fatura
2. Mapeamento de Razão Geral (GL)
3. Verificação de detalhes de pagamento (para verificar se há fraude)
4. Detecção Duplicada

Há um tema subjacente muito claro aqui – a entrada e verificação manual de dados é o que torna essas tarefas tediosas e demoradas.

O gráfico da pesquisa acima (do relatório Automation Trends 2022) revela muito – quase 70% das pessoas ainda não automatizaram as questões mais urgentes em seus processos contábeis. As tarefas listadas acima são todas manuais – alguém precisa olhar os dados reais da fatura e confirmar se estão corretos antes de prosseguir.

Como tal, automatizar essas tarefas pode parecer opressor, já que agora você está confiando em uma máquina para ter o mesmo nível de discrição que um ser humano (treinado).

As boas notícias? A IA também pode ser treinada igualmente bem! Nós nos aprofundamos em alguns casos de uso disso, abaixo.

1. Codificação da fatura e mapeamento da conta do Razão Geral (GL)

Talvez uma das tarefas mais difíceis de automatizar seja atribuir faturas e recibos à categoria e ao código contábil corretos em seu sistema contábil. Por que isso é particularmente complicado?

Muitas vezes, existem vários códigos contábeis que se aplicam à mesma despesa, divididos por itens de linha/códigos de produtos individuais. A atribuição desses códigos GL geralmente é manual e deve ser feita em consulta com as equipes de negócios e o CFO.

Atribuir um código GL a uma fatura às vezes é subjetivo – por exemplo, embora as faturas de vendas regulares possam sempre ser atribuídas a “Vendas” no seu plano de contas, às vezes o mesmo formato de fatura acaba sendo usado para prestadores de serviços e não funcionários. Isso pode fazer com que as despesas contratuais sejam rotuladas incorretamente como “Vendas” por ferramentas básicas de automação.

Como a IA pode ajudar aqui?

Automatize a codificação de faturas com base no processamento LLM – aqui, a IA basicamente informa em qual GL esta fatura deve ser categorizada, e isso pode ser configurado para oferecer várias sugestões que podem ser apropriadas. Isso torna a tarefa do usuário um pouco mais fácil.

Aprenda e memorize as entradas do usuário – depois que um usuário realmente seleciona o código GL, o sistema pode lembrar a seleção e automatizá-la na próxima vez para o mesmo fornecedor.

2. Detecção de fraude e tratamento de erros

Outra tarefa crucial de uma equipe de contabilidade é detectar erros antes que eles aconteçam. Pode ser tão grave como detalhes de pagamento errados e fraude na fatura, ou pode ser tão simples como uma fatura duplicada.

Sem dúvida, é melhor prevenir esses problemas antes que aconteçam. A maioria das organizações insiste em tornar este processo manual. No entanto, ter uma verificação humana de cada fatura dificulta as coisas porque:

Ele fornece um único ponto de falha (e gargalo) para o processo - embora seja bom ter um funcionário verificando todas as despesas em busca de erros, às vezes as coisas podem passar despercebidas.

Ele garante que apenas a pessoa com mais contexto sobre os lançamentos contábeis (CFO/chefe de contabilidade) possa fazer correções, e mais ninguém. Todo o conhecimento e contexto estão apenas com algumas pessoas e não estão espalhados por toda a organização.

Como a IA pode ajudar aqui?

Detecção de duplicatas/informações erradas mais inteligentes – Verificações básicas de duplicatas de arquivos verificam apenas se os dois arquivos são iguais. Com verificações avançadas de duplicatas de IA, você pode dar um passo adiante – verificando se o conteúdo de dois arquivos diferentes é suspeitamente semelhante.

Múltiplas validações de dados em dados de faturas – Apenas a leitura automática dos dados da fatura não adianta se alguém tiver que fazer login e verificá-los de qualquer maneira. Ferramentas avançadas de IA agora podem realizar validação de dados para garantir verificações de higiene (por exemplo, se um novo número de conta bancária em uma fatura não corresponder ao número normal de um fornecedor, você será notificado!)

3. Aprender ações simples que podem ser repetidas

Pergunte a qualquer um o que eles REALMENTE querem que a IA faça, e esta é a resposta que sai por cima – muitas pessoas acham que o valor real da IA ​​é quando ela pode aprender seus padrões e economizar tempo para eles.

Por exemplo, existem muitas pequenas tarefas que são feitas exatamente da mesma maneira, para vários tipos de faturas/recibos. Alguns exemplos:

Atribuir uma fatura à categoria/turma/projeto certa no seu ERP

Alterar o mapeamento GL para um item de linha específico de uma fatura

Enviando a fatura de um determinado fornecedor para aprovação para a mesma pessoa, todas as vezes

Como a IA pode ajudar aqui?

O primeiro passo é identificar as etapas do processo de contabilidade que são idealmente adequadas para a reaprendizagem iterada (ou seja, atividades que você continua realizando diariamente, que podem eventualmente ser memorizadas pela IA e automatizadas 90% do tempo).

Bons exemplos disso são:

Atribuição de código GL – A lógica aqui é simples: se o aplicativo atribuir o código contábil correto a uma fatura, ótimo! Caso contrário, você mesmo altera e a IA lembra dessa alteração para a próxima vez. Como resultado, a atribuição automática de código GL continua melhorando a cada clique que você faz.

Classificação de categoria/classe/projeto – Se a fatura de um determinado fornecedor não puder ser classificada automaticamente na categoria correta, a IA pode aprender padrões em sua seleção (por exemplo, você está sempre classificando os recebimentos do Uber como “Custos do Projeto” em vez de “Viagens”?). Com o tempo, isso se torna um conjunto de regras em sua plataforma e é aplicado automaticamente.

Como Nanonets podem ajudá-lo a implementar IA em seu processo contábil

Os exemplos acima são provavelmente apenas a ponta do iceberg – há muito mais do que a IA pode fazer pelo seu processo de contabilidade, que é limitado apenas pela profundidade com que você é capaz de entrar no processo de automação e aprendizado de máquina.

Felizmente, hoje você não precisa ter conhecimento técnico para começar a implementar recursos de IA em seu processo contábil – existem ferramentas que permitem que você comece quase imediatamente.

Por exemplo, Nanonets é uma plataforma de IA que pode transformar seu processo contábil atual e adicionar elementos vitais de IA ao seu fluxo de trabalho. Ele pode fazer tudo o que foi demonstrado acima – e muito, muito mais.

Simples de implementar, mas complexo nas suas capacidades, este é o ponto de partida ideal para quem procura realmente intensificar o seu processo contabilístico e dimensionar a sua carga de trabalho de forma mais eficiente. Entre em contato hoje mesmo para uma demonstração gratuita do que esta plataforma de IA pode fazer pela sua função contábil.

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• Fonte: https://nanonets.com/blog/ai-automation-for-accounting-2/