Pasaulē notiek digitālā transformācija, un grāmatvedības un finanšu pakalpojumu nozares nav izņēmums. Mākslīgā intelekta (MI) integrēšana ir izraisījusi būtiskas pārmaiņas grāmatvedības un finanšu pakalpojumu sniegšanas veidā, kas ļauj nodrošināt efektīvākus un precīzākus procesus un uzlabot lēmumu pieņemšanu.
Ikdienišķu uzdevumu automatizācija
Mākslīgā intelekta tehnoloģijas spēj automatizēt ikdienišķus un atkārtotus uzdevumus, atbrīvojot laiku grāmatvežiem un finanšu speciālistiem, lai tie varētu pievērsties vērtīgākām darbībām, piemēram, stratēģiskai plānošanai, analīzei un attiecībām ar klientiem. Turklāt mākslīgā intelekta sistēmas var analizēt lielus datu apjomus daudz ātrāk nekā cilvēki, tādējādi uzlabojot precizitāti un samazinot kļūdu skaitu.
Uzlabota precizitāte un samazināts kļūdu skaits
Viens no galvenajiem mākslīgā intelekta lietojumiem grāmatvedībā ir datu ievades automatizācija. To var panākt, izmantojot optiskās rakstzīmju atpazīšanas (OCR) tehnoloģiju, kas ļauj datoriem skenēt un iegūt datus no rēķiniem, kvītīm un citiem finanšu dokumentiem. Šis process ir daudz ātrāks un precīzāks nekā manuāla datu ievadīšana un novērš cilvēka kļūdas risku.
Krāpšanas atklāšana
Vēl viena joma, kurā mākslīgajam intelektam ir būtiska ietekme, ir krāpšanas atklāšana. AI algoritmi var analizēt lielus datu apjomus, identificēt modeļus un anomālijas, kā arī izcelt sarkanos karodziņus, ja tiek atklāta iespējama krāpšana. Tas ļauj finanšu iestādēm un ārpakalpojumu grāmatvedības uzņēmumiem daudz ātrāk un efektīvāk nekā tradicionālās metodes identificēt un novērst krāpšanu, tādējādi uzlabojot klientu aizsardzību un samazinot zaudējumus.
Izmaiņas finanšu pakalpojumu sniegšanā
Papildus šiem ieguvumiem mākslīgais intelekts maina arī veidu, kā tiek sniegti finanšu pakalpojumi. Piemēram, MI tērzēšanas roboti un virtuālie asistenti tiek izmantoti, lai sniegtu diennakts atbalstu klientiem un atbildētu uz klientu jautājumiem, tādējādi atbrīvojot cilvēkresursus, lai pievērstos sarežģītākiem jautājumiem.
Izaicinājumi mākslīgā intelekta ieviešanā grāmatvedības un finanšu pakalpojumu jomā
Neraugoties uz daudzajiem ieguvumiem, ko mākslīgais intelekts sniedz grāmatvedības un finanšu pakalpojumu jomā, ir arī problēmas, kas jārisina. Viens no lielākajiem izaicinājumiem ir MI sistēmu precizitātes un uzticamības nodrošināšana. Tas prasa ieguldījumus kvalitatīvos datos un stabilu algoritmu un modeļu izstrādē.
Vēl viens izaicinājums ir nodrošināt, ka MI sistēmas ir pārredzamas un izskaidrojamas. Tas ir īpaši svarīgi finanšu pakalpojumu nozarē, kur regulatīvās un atbilstības prasības ir stingras. Finanšu iestādēm jāspēj parādīt, kā MI sistēmas ir izstrādātas un kā ir pieņemti lēmumi, lai nodrošinātu, ka tie ir taisnīgi un pārredzami.
Nobeigumā var secināt, ka MI integrācijai grāmatvedībā un finanšu pakalpojumos ir un būs būtiska ietekme, kas uzlabo efektivitāti, precizitāti un klientu aizsardzību. Tomēr, lai pilnībā izmantotu potenciālos ieguvumus, ir būtiski risināt iepriekš izklāstītās problēmas. Finanšu iestādēm un grāmatvedības uzņēmumiem ir jāiegulda līdzekļi kvalitatīvu datu iegūšanā, jāizstrādā stabili algoritmi un modeļi un jānodrošina, ka MI sistēmas ir pārredzamas un izskaidrojamas.
Atsauces:
Bruna, I., Senkus, K., Subaciene, R., & Sneidere, R. (2017). Evaluation of Perception of the Accountant’s Role at the Enterprise in Latvia and Lithuania. European Research Studies Journal, 20(3A), 143-163.
European Commission. (2019). European Commission Regulated Professions. Accountant profession. Retrieved from http://ec.europa.eu/growth/tools-databases/regprof/index.cfm.
International Federation of Accountants. (2017). Handbook of International Education Pronouncements. Retrieved from http://www.ifac.org/publications-resources/2017-handbook-international-educationpronouncements.
Khanom, T. (2017). Cloud Accounting: A Theoretical Overview. IOSR Journal of Business and Management, 19(6), 31-38.
Krell, E. (2018). Finance and Accounting Outsourcing: Assessing and Planning for Success. Chartered Professional Accountants of Canada.
