حسابداری و هوش مصنوعی

چرا حسابداران باید بیش‌تر با مهارت‌های هوش مصنوعی همسو شوند؟
ممکن است نگرانی‌های فزاینده‌ای در مورد تأثیر مخرب هوش مصنوعی بر نقش‌ها و مشاغل وجود داشته باشد، اما تأثیرهای سازنده و خلاقانه‌ی آن فراتر است.
فناوری‌هایی که در حال حاضر طراحی و ارائه می‌شوند، بسیاری از تصمیم‌ها و تهیه‌ی گزارش‌های معمول درباره‌ی داده‌های معاملات تاریخی را به سیستم‌ها واگذار می‌کنند.

این لزوماً برای حسابداران خبر بدی نیست. وظایفی مانند وارد کردن دستی داده‌ها یا مغایرت‌گیری بهترین بخش‌های کار نیستند. فناوری‌ها همچنین می‌توانند فشار ناشی از افزایش شدید حجم کاری را که خصیصه‌ی کار حسابداری در پایان ماه یا پایان سال است، برعهده گیرند. جنبه‌ی خلاقانه‌ی این تغییرات، پشتیبانی از حوزه‌های جدید خدمات حسابداری است.

شرایطی را تصور کنید که حسابداران قادر هستند با اتکا بر فناوری‌های نوظهور، تأثیر تغییرات در نشانگرهای مالی همچون تأثیر ریسک‌های شناخته‌شده و نوسانات قابل پیش‌بینی در تورم یا نرخ بهره را قبل از تصمیم‌گیری آزمون نمایند یا تأثیر ریسک‌های کم‌تر رایج را مدل‌سازی کنند.

تغییر به سمت تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، شما را به شریک ارزشمند رهبران سازمان‌ها در سال‌های پرتلاطم آینده تبدیل می‌کند. تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده‌ی پیشرفته اغلب با تغییر نرم‌افزاری که از آن به‌عنوان ابزار استفاده می‌کنید از الگوریتم سری زمانی و الگوریتم مرتب سازی قدرتمند در پشت فیلدهای مجموعه‌ی داده‌های شما استفاده می‌کند.

مهارت‌های زیادی در فرایند حسابرسی وجود دارد که موجب می‌شود هوش مصنوعی نتواند همه چیز را در اختیار بگیرد. با این حال، حسابرسی در حال حاضر به شدت به مرحله‌ی نمونه‌گیری وابسته است. این موضوع در حالی‌ است که مکانیسم‌های ایجاد شده بر بستر فناوری امکان حسابرسی کل داده‌ها را فراهم می‌کند.

به این ترتیب می‌توان ناهنجاری‌ها را به‌سرعت شناسایی کرده و داده‌ها را به‌طور کارآمد با هم تطبیق داد، به این ترتیب تعداد حسابرسی‌هایی که به شکل منطقی انجام می‌گیرند، افزایش می‌یابد.

رهبران شرکت‌هایی که می‌خواهند از فساد جلوگیری کنند نیز ممکن است بخواهند بررسی‌های حسابرسی داخلی قوی‌تری را مبتنی بر فناوری اجرا کنند. راه‌حل‌های حسابرسی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به سرعت پرداخت‌های تکراری و شاخص‌های تقلب را با هدف بهبود و ساده‌سازی فرایند حسابرسی شناسایی کند.

همچنین الگوریتم‌های تشخیص نوسان‌ها یکی از مراحل ابتدایی یادگیری ماشین هستند. این وجه از فناوری به حسابرسان اجازه می‌دهد تا روی کارهای با ارزش‌تر مانند تفسیر داده‌ها، درک یا پیش‌بینی این‌که چرا موقعیتی به وجود آمده است و مهم‌تر از آن ارائه‌ی توصیه‌هایی برای اقدام در دوره‌های بعدی، تمرکز کنند.

با ایجاد و انتقال بیش‌تر داده‌ها در انتهای فرایندهای حسابداری، طبیعی است که تقاضا برای کار قضاوت یا ارزیابی محرک‌های جدید افزایش یابد و این‌جاست که هوش مصنوعی می‌تواند بینش لازم را ایجاد کند اما نمی‌تواند به داده‌ها معنی یا مفهوم ببخشد.

حسابداران ممکن است نیاز داشته باشند بیش‌تر با مهارت‌های هوش مصنوعی و تأثیر آن‌ها بر تصمیم گیری در سیستم‌های استراتژیک همسو شوند. بسیاری از تغییرات آتی نیاز به تعریف مجدد از چیستی حسابداری دارند. همواره تفسیرهای زیادی از نقش‌های وسیع حسابداران و هر صنعت جدیدی که در آن وارد می‌شوند، وجود دارد.

ممکن است نگرانی‌های فزاینده‌ای در مورد تأثیر مخرب هوش مصنوعی بر نقش‌ها و مشاغل وجود داشته باشد، اما تأثیرهای سازنده و خلاقانه‌ی آن فراتر است.