Ngày nay, Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể tuyên bố đã vượt qua kỳ thi CPA, nhưng liệu họ có thực sự sẵn sàng tiếp quản thế giới kế toán? Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu xem tự động hóa AI thực tế trông như thế nào (và tại sao nó không đơn giản như vậy).

Giới thiệu

Đơn giản là không thể thoát khỏi thực tế rằng AI là chủ đề được nhắc đến nhiều nhất trên Internet vào năm 2024. Chat-GPT, giao diện dựa trên trò chuyện phổ biến để khám phá các khả năng LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) do OpenAI phát triển, đã được phát hành ra công chúng đầu năm.

Chơi xung quanh nó chỉ trong vài phút và bạn có thể bắt đầu hiểu tại sao mọi người và con chó của họ lại nói về điều này – Chat-GPT có thể chứng minh trình độ siêu phàm trong hầu hết mọi lĩnh vực. AI rõ ràng hứa hẹn sẽ chuyển đổi đáng kể nhiều lĩnh vực công việc – đồng thời có khả năng tác động đến hàng triệu công việc và nghề nghiệp.

Trí tuệ nhân tạo hiện đang được áp dụng trên các lĩnh vực chuyên môn vốn đã chín muồi để tự động hóa – các lĩnh vực công việc như phần mềm, luật, kế toán, tư vấn, tài chính, v.v. Trong lĩnh vực tài chính, chức năng kế toán là một chức năng được chú ý vì có phần độc đáo - đặc biệt là khi dường như có sự ồn ào như nhau ở cả hai phía trong cuộc tranh luận, với những người ủng hộ AI và những người phản đối đều đang tranh luận gay gắt về điều gì sẽ (hoặc sẽ không) xảy ra.

Ban giám khảo vẫn chưa biết chính xác làm thế nào để đạt được sự chuyển đổi nhanh chóng này – và đây là lúc hầu hết các cuộc thảo luận về lợi ích của ChatGPT nói riêng (và AI nói chung) có xu hướng vạch ra ranh giới.

Sự cần thiết của AI trong kế toán

Trong hoạt động kế toán truyền thống, các công ty thường dựa vào các quy trình thủ công, thủ tục giấy tờ phức tạp và các nhiệm vụ lặp đi lặp lại để xử lý chức năng phải trả của mình. Những nhiệm vụ này là các hoạt động như nhập dữ liệu, xử lý hóa đơn và phân tích tài chính, rất quan trọng cho việc ra quyết định, lập kế hoạch hoạt động và quản lý rủi ro.

Tuy nhiên, những quá trình này liên quan đến việc tiêu tốn thời gian (và tiền bạc). Hạn chế chính của công việc kế toán thủ công là:

Việc nhập dữ liệu thủ công có nguy cơ xảy ra lỗi cao vì con người có thể mắc lỗi khi nhập dữ liệu với số lượng lớn. Hãy nghĩ đến các trường như số hóa đơn, ngày tháng, số tiền – nếu sai bất kỳ trường nào trong số này sẽ gây ra hậu quả nghiêm trọng.

Việc này tốn thời gian, đòi hỏi nhiều giờ làm việc để đối chiếu tài khoản, tạo báo cáo và thực hiện phân tích tài chính.

Nó nặng về giao tiếp đồng bộ. Bạn có gặp phải những tình huống như dưới đây không?

Một. Quá trình phê duyệt không diễn ra cho đến khi bạn gọi điện cho khách hàng và CPA

b. Các chi tiết đơn hàng không được giải quyết cho đến khi khách hàng lên lịch cuộc họp với nhóm của bạn, những người đang thực hiện việc nhập dữ liệu hóa đơn và quản lý tài liệu

Tất cả điều này dẫn đến sự chậm trễ trong việc đóng hàng tháng cho khách hàng, thanh toán nhà cung cấp chậm, lập kế hoạch chi tiêu không đầy đủ và khó khăn trong việc duy trì tính minh bạch tài chính.

AI cho kế toán không có nghĩa là phải đại tu toàn bộ

Các vấn đề được liệt kê ở trên đều được ghi chép rõ ràng – và khi được hỏi, hầu hết các nhóm kế toán sẽ đồng ý rằng việc giới thiệu AI chắc chắn sẽ giúp ích cho họ. Các công nghệ như học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên có khả năng cách mạng hóa chức năng kế toán một cách sâu sắc – miễn là chúng được triển khai và tích hợp theo cách chính xác.

Tuy nhiên, điều này thường khiến nhiều người kết luận rằng tự động hóa dựa trên AI không dành cho họ – việc triển khai nó có vẻ cồng kềnh, tốn thời gian và tốn kém.

Tuy nhiên, thực tế không thể khác hơn – ngày nay bạn có thể bắt đầu sử dụng AI cho quy trình kế toán của mình chỉ trong vài phút. Và bạn có thể đạt được điều này mà không ảnh hưởng đến độ tin cậy, bảo mật và hiệu quả của quy trình hiện tại.

Hãy tạm gác AI và LLM tổng quát sang một bên - thực tế là ngay cả tự động hóa AI ở cấp độ đầu vào cũng có thể giúp ích đáng kể trong việc giải quyết những vấn đề này. Ngay cả OCR khiêm tốn – đã tồn tại trong nhiều thập kỷ – cũng giảm ít nhất 60% thời gian xử lý hóa đơn, tiết kiệm cho nhóm kế toán nhiều ngày mỗi tháng. Tuy nhiên, việc áp dụng công nghệ này vẫn chưa phổ biến.

Các trường hợp sử dụng tiềm năng của AI trong quy trình Kế toán

Vậy chính xác thì bạn phải tích hợp AI vào quy trình kế toán của mình như thế nào? Bạn bắt đầu từ đâu?

Điểm đầu tiên để bắt đầu là xem phần nào của quá trình thực sự chiếm nhiều thời gian nhất. Những vướng mắc điển hình được nhóm kế toán báo cáo là các hoạt động như:

1. Mã hoá đơn
2. Ánh xạ sổ cái chung (GL)
3. Xác minh chi tiết thanh toán (để kiểm tra gian lận)
4. Phát hiện trùng lặp

Có một chủ đề cơ bản rất rõ ràng ở đây – việc nhập và xác minh dữ liệu thủ công là nguyên nhân khiến những nhiệm vụ này trở nên tẻ nhạt và tốn thời gian.

Đồ họa khảo sát ở trên (từ báo cáo Xu hướng tự động hóa năm 2022) tiết lộ nhiều điều – gần 70% mọi người vẫn chưa tự động hóa những vấn đề cấp bách nhất trong quy trình kế toán của họ. Các tác vụ được liệt kê ở trên đều là thủ công – ai đó cần xem dữ liệu thực tế trên hóa đơn và xác nhận rằng dữ liệu đó là chính xác trước khi tiếp tục.

Do đó, việc tự động hóa các tác vụ này có thể khiến bạn cảm thấy choáng ngợp vì hiện tại bạn đang tin tưởng vào một cỗ máy có mức độ tùy ý tương tự như một con người (được đào tạo).

Tin tốt? AI cũng có thể được đào tạo tốt như vậy! Chúng tôi đi sâu hơn vào một số trường hợp sử dụng điều này, dưới đây.

1. Mã hóa hóa đơn và ánh xạ tài khoản Sổ Cái (GL)

Có lẽ một trong những nhiệm vụ khó tự động hóa nhất là gán hóa đơn và biên lai vào đúng danh mục và mã GL trong hệ thống kế toán của bạn. Tại sao điều này đặc biệt phức tạp?

Thường có nhiều mã GL áp dụng cho cùng một khoản chi phí, được phân chia theo mục hàng/mã sản phẩm riêng lẻ. Việc gán các mã GL này thường là thủ công và phải được thực hiện với sự tham vấn của các nhóm kinh doanh và Giám đốc tài chính.

Việc gán mã GL cho hóa đơn đôi khi mang tính chủ quan - ví dụ: trong khi hóa đơn bán hàng thông thường có thể luôn được gán cho "Doanh số" trong biểu đồ tài khoản của bạn, đôi khi định dạng hóa đơn giống hệt nhau lại được sử dụng cho nhà thầu và người không phải là nhân viên. Điều này có thể dẫn đến chi phí hợp đồng bị các công cụ tự động hóa cơ bản gắn thẻ không chính xác là “Doanh số”.

AI có thể giúp gì ở đây?

Tự động mã hóa hóa đơn dựa trên quá trình xử lý LLM – về cơ bản, AI sẽ cho bạn biết hóa đơn này nên được phân loại vào GL nào và điều này có thể được định cấu hình để đưa ra nhiều đề xuất phù hợp. Điều này làm cho nhiệm vụ của người dùng dễ dàng hơn phần nào.

Tìm hiểu và ghi nhớ thông tin đầu vào của người dùng – khi người dùng thực sự chọn mã GL, hệ thống có thể ghi nhớ lựa chọn đó và tự động hóa nó vào lần tiếp theo cho cùng một nhà cung cấp.

2. Phát hiện gian lận và xử lý lỗi

Một nhiệm vụ quan trọng khác mà nhóm kế toán phải thực hiện là phát hiện lỗi trước khi chúng xảy ra. Nó có thể nghiêm trọng như chi tiết thanh toán sai và gian lận hóa đơn hoặc có thể đơn giản như một hóa đơn trùng lặp.

Không còn nghi ngờ gì nữa, những vấn đề này tốt nhất nên được ngăn chặn trước khi chúng xảy ra. Hầu hết các tổ chức đều nhấn mạnh vào việc hướng dẫn quy trình này. Tuy nhiên, việc con người kiểm tra từng hóa đơn sẽ gây khó khăn vì:

Nó đưa ra một điểm thất bại (và tắc nghẽn) duy nhất cho quy trình - mặc dù việc nhân viên kiểm tra mọi khoản chi để tìm sai sót là điều tốt, nhưng đôi khi mọi thứ có thể lọt vào kẽ hở.

Nó đảm bảo rằng chỉ người có hiểu biết sâu sắc nhất về các bút toán kế toán (CFO/trưởng phòng kế toán) mới có thể sửa chữa chứ không ai khác. Tất cả kiến ​​thức và bối cảnh chỉ đến với một số ít người chứ không lan rộng khắp tổ chức.

AI có thể giúp gì ở đây?

Phát hiện trùng lặp/thông tin sai thông minh hơn – Kiểm tra trùng lặp tệp cơ bản chỉ xác minh nếu hai tệp giống nhau. Với tính năng kiểm tra trùng lặp AI nâng cao, bạn có thể tiến thêm một bước nữa – kiểm tra xem nội dung của hai tệp khác nhau có giống nhau một cách đáng ngờ hay không.

Xác thực nhiều dữ liệu trên dữ liệu hóa đơn – Chỉ tự động đọc dữ liệu hóa đơn sẽ không có tác dụng nếu ai đó vẫn phải đăng nhập và xác minh dữ liệu đó. Các công cụ AI nâng cao hiện có thể thực hiện xác thực dữ liệu để đảm bảo kiểm tra vệ sinh (ví dụ: nếu số tài khoản ngân hàng mới trên hóa đơn không khớp với số thông thường của nhà cung cấp, bạn sẽ nhận được thông báo!)

3. Học những hành động đơn giản có thể lặp lại

Hãy hỏi bất kỳ ai rằng họ THỰC SỰ muốn AI làm gì và đây là câu trả lời xuất hiện hàng đầu – nhiều người cảm thấy rằng giá trị thực sự của AI là khi nó có thể học các mẫu của họ và tiết kiệm thời gian cho họ.

Ví dụ: có nhiều nhiệm vụ nhỏ được thực hiện theo cùng một cách, đối với nhiều loại hóa đơn/biên lai. Vài ví dụ:

Chỉ định hóa đơn cho đúng danh mục/lớp/dự án trong ERP của bạn

Thay đổi ánh xạ GL cho một mục hàng cụ thể của hóa đơn

Gửi hóa đơn của một nhà cung cấp cụ thể để phê duyệt cho cùng một người, mọi lúc

AI có thể giúp gì ở đây?

Bước đầu tiên là xác định các bước trong quy trình kế toán phù hợp lý tưởng cho việc học lại lặp đi lặp lại (tức là các hoạt động mà bạn tiếp tục thực hiện hàng ngày, cuối cùng có thể được AI ghi nhớ và tự động hóa 90% thời gian).

Ví dụ tốt về điều này là:

Gán mã GL – Logic ở đây rất đơn giản: nếu ứng dụng gán đúng mã GL cho hóa đơn thì thật tuyệt! Nếu không, bạn tự thay đổi và AI sẽ ghi nhớ thay đổi này cho lần sau. Do đó, việc gán mã GL tự động ngày càng trở nên tốt hơn sau mỗi cú nhấp chuột của bạn.

Hạng mục/Lớp/Phân loại dự án – Nếu một hóa đơn của nhà cung cấp cụ thể không thể được tự động phân loại vào đúng danh mục, AI có thể tìm hiểu các mẫu trong lựa chọn của bạn (ví dụ: bạn có luôn phân loại các khoản thu từ Uber là “Chi phí dự án” thay vì “Du lịch” không?). Theo thời gian, điều này sẽ trở thành một bộ quy tắc trong nền tảng của bạn và được áp dụng tự động.

Cách Nanonets có thể giúp bạn triển khai AI trong Quy trình kế toán của mình

Các ví dụ trên có lẽ chỉ là phần nổi của tảng băng trôi – còn rất nhiều điều AI có thể làm cho quy trình kế toán của bạn mà chỉ bị giới hạn bởi mức độ bạn có thể đi sâu vào quá trình tự động hóa và học máy.

May mắn thay, ngày nay bạn không cần phải am hiểu về mặt kỹ thuật để bắt đầu triển khai các khả năng AI vào quy trình kế toán của mình – có những công cụ cho phép bạn bắt đầu gần như ngay lập tức.

Ví dụ: Nanonets là nền tảng AI có thể chuyển đổi quy trình kế toán hiện tại của bạn và thêm các yếu tố AI quan trọng đó vào quy trình làm việc của bạn. Nó có thể làm được tất cả những điều đã được chứng minh ở trên – và nhiều hơn thế nữa.

Triển khai đơn giản nhưng lại phức tạp về khả năng, đây là điểm khởi đầu lý tưởng cho những ai muốn thực sự đẩy mạnh quy trình kế toán và mở rộng quy mô khối lượng công việc của mình hiệu quả hơn. Hãy liên hệ ngay hôm nay để được giới thiệu miễn phí về những gì nền tảng AI này có thể làm cho chức năng kế toán của bạn.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://nanonets.com/blog/ai-automation-for-accounting-2/