क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अकाउंटिंग का भविष्य है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (ऐ) उम्र के आ गए हैं - यह बैंकिंग, कानून और विनिर्माण क्षेत्र में पहले से ही समाप्त हो चुका है, अन्य कई उद्योगों के बीच। अगले जाने के लिए लेखांकन है?

जर्मन-आधारित सॉफ्टवेयर फर्म ने हाल ही में 3 डॉलर प्राप्त किए 5 मिलियन सीरीज ए फाइनेंसिंग में विभिन्न प्रकार के हाई-प्रोफाइल उद्यम पूंजीपतियों और एन्जिल निवेशक शामिल हैं। स्मैक फ्रीलांसरों, छोटी कंपनियों और मध्यम आकार के उद्यमों को अपनी अकाउंटिंग सिस्टम और वित्तीय रिपोर्टिंग को स्वचालित बनाने में कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करता है

संस्थापकों ने अपनी स्टार्टअप कंपनी के प्रारंभिक चरणों में लेखांकन के साथ कठिनाइयों का सामना करने के बाद अवधारणा का विकास किया।

स्मैड ग्राहक अपनी प्राप्तियां प्रेषित करते हैं, जो तब मशीन पठनीय रूप में परिवर्तित हो जाते हैं। एन्क्रिप्शन के बाद रसीदों को उचित खाते में आवंटित किया जाता है। समय के साथ, सिस्टम अपने कार्यों को बेहतर बनाने के लिए खुद को सिखाता है: बिक्री, व्यय, चालान प्रबंधन और तरलता प्रोफाइल

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सेल्फ-लर्निंग एंड इम्प्रेशन

सॉफ्टवेयर रसीदों और चालानों की समीक्षा के लिए 60 से अधिक डेटा पॉइंट का उपयोग करता है। यह जांचता है कि क्या गणित सही है और यह सत्यापित करता है कि जारीकर्ता वैल्यू वर्धित कर (वैट) पहचान संख्या जैसे विवरण के साथ सही है या नहीं। जब सॉफ्टवेयर ने प्रत्येक आपूर्तिकर्ता को कैसे संभालना है, तो कार्य बाद में स्वचालित रूप से नियंत्रित किया जाता है। इसकी कृत्रिम बुद्धि यह जानकारी स्वयं को सीखने और आवंटित करने की क्षमता को आत्म-जानने और लगातार सुधारने की अनुमति देती है।

ग्राहक किसी भी इंटरनेट कनेक्शन के माध्यम से वास्तविक समय में अपनी बिलिंग और व्यय डेटा देख सकते हैं।

उन्हें डेटा इनपुट करने या महीने के अंत तक इंतजार करने की ज़रूरत नहीं है, यह देखने के लिए कि उनका वित्तीय स्थान कहाँ खड़ा है। कई कंपनियां, जैसे कि क्विकबुक, क्लाउड-आधारित लेखा सॉफ्टवेयर की पेशकश करते हैं, लेकिन स्मैक पहले कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठाने के लिए है, जो कि कार्यों को स्वचालित करने के लिए सॉफ्टवेयर की क्षमता में सुधार ला सकता है।

एआई का बढ़ना

कृत्रिम बुद्धि के उपयोग में तेजी से वृद्धि के कारण लेखांकन की दुनिया उद्योगों की एक श्रृंखला में नवीनतम है। बिल गेट्स ने कम्प्यूटर साइंस की "होली ग्रेल" के रूप में कृत्रिम बुद्धि का उदय भी कहा। अतीत में कई असफल प्रयासों के बाद, आज की कृत्रिम बुद्धि की सटीकता और गति काफी सुधार है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में एक लेख साझा करने और अगले कुछ वर्षों में यह आपकी नौकरी कैसे लेंगी, लेकिन आपके फेसबुक फ़ीड पर किसी के बिना एक दिन नहीं जा सकते, लेकिन ये चिंताएं नए नहीं हैं। द इकोनोमिस्ट के मुताबिक, 200 साल पहले पूरे ब्रिटेन में कारखानों के फैसले के रूप में लोगों के दिमाग में भी यही भय था।

हमारे घरों, कार्यस्थलों और मनोरंजन केंद्रों में पहले से ही रोबोट उपयोग किए जा रहे हैं अगले 10 वर्षों में, फॉरेस्टर रिसर्च का अनुमान है कि ए यू में 16% तक की नौकरियों का अधिग्रहण करेगा।एस। Google का मानना ​​है कि 2029 रोबोट 2029 तक मानव खुफिया स्तर प्राप्त करेंगे। गार्टनर का अनुमान है कि 2025 तक स्मार्ट रोबोटों द्वारा सभी व्यवसायों में से 33 प्रतिशत का प्रदर्शन किया जाएगा। एफओई भविष्यवाणी करता है कि पांच क्षेत्रों को सबसे अधिक प्रभावित होगा: स्वास्थ्य देखभाल, विनिर्माण, परिवहन, ग्राहक सेवा और वित्त

वास्तविकता की जांच करें

सभी ने कहा है कि, लंबे समय तक एकाउंटेंट को अधिक से अधिक कृत्रिम बुद्धि के बारे में चिंता करने की आवश्यकता नहीं होती है।

स्माकस मज़ेदार एआई अनुप्रयोगों का विकास कर रहा है ताकि बहीखाता कार्यों को और स्वचालित बनाने में मदद मिल सके। और क्लाउड-आधारित लेखांकन सॉफ्टवेयर पैकेज जैसे कि QuickBooks का कहना है कि वे पहले से ही 75 प्रतिशत स्वचालित हैं लेकिन व्यावसायिक एकाउंटेंट रसीदों का ट्रैक रखने और मूल रिपोर्ट प्रदान करने से बहुत अधिक करते हैं। वे सलाहकार के रूप में कार्य करते हैं जो कर की योजना बनाते हैं, संचालन पर चर्चा करते हैं, ग्राहक लक्ष्यों की समीक्षा करते हैं और अधिक। ग्राहक उद्योगों में परिवर्तन की तीव्र गति और जटिल नियमों के विस्तार का मतलब है कि अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने और वित्तीय नियंत्रण ध्वनि होने पर यह सुनिश्चित करने के लिए मानव नियंत्रक सेवाएं आवश्यक होंगी।

एकाधिक देश

विशेष रूप से उन कंपनियों के लिए सच है जो कई देशों में संचालित होते हैं। अपने देश में करों से निपटने में काफी मुश्किल है, लेकिन कई विदेशी देशों में टैक्स कोड और बिजनेस नियमों को समझना कठिन है।

क्या एयू रोबोट यूरोपीय संघ से संबद्ध नियमों के गड़बड़ी वेब या आर्थिक सहकारिता और विकास संगठन (ओईसीडी) के अनुपालन आवश्यकताओं से निपटने के लिए तैयार हैं? कोई कृत्रिम खुफिया एल्गोरिदम, जो इस जटिल समय-समय पर मौजूद हो सकते हैं, समय पर मौजूद हैं।

संदर्भ के साथ कठिनाई

मशीन सीखने से अद्भुत कार्यों की एक किस्म को संभालने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है अगर आप इसे बहुत से विभिन्न उदाहरणों से आकर्षित करते हैं डाटा वैज्ञानिक बिल्कुल निश्चित नहीं हैं कि ऐसा कैसे होता है। गणित बहुत जटिल है, यह जानने के लिए कि यह कैसे सिस्टम सीखता है, इसे फिर से इंजीनियर करने में मुश्किल है। इससे समस्याएं निदान आसान हो जाता है

लेखाकार शायद एक लंबे समय के लिए आसान साँस ले सकते हैं। ऐ अद्भुत काम कर सकती है, लेकिन इंसान स्वाभाविक रूप से कई चीजों में इतनी अच्छी नहीं है हम संदर्भ के आधार पर बहुत सारे निर्णय लेते हैं व्यावसायिक नियंत्रक सेवाएं उन नियमों और विनियमों को समझते हैं, जिनके क्लाइंट को उनका पालन करना चाहिए, और वे विकल्प और सिफारिशें पेश कर सकते हैं जिससे ग्राहक समझ सके।

वर्तमान दिन की मशीन सीखने की व्यवस्था इस तरह के संदर्भ को अच्छी तरह से संभाल नहीं करती है भविष्यवाणियों ने दशकों से एआईए के लाभों की घोषणा की है, जिसमें आश्चर्यजनक दुनिया का वर्णन किया गया है जहां रोबोट आपकी रोजमर्रा की जिंदगी आराम और विश्राम में से एक बनाते हैं। यह भविष्य आपके विचार से तेज़ी से हो सकता है, लेकिन अब के लिए, आउटसोर्स लेखांकन सेवाओं का एक फायदा है, सबसे उन्नत एल्गोरिदम डुप्लिकेट नहीं कर सकते हैं - मानव स्पर्श।