Bugün Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) CPA sınavını geçtiğini iddia edebilir, ancak muhasebe dünyasını ele geçirmeye gerçekten hazırlar mı? Bu makalede, gerçek yapay zeka otomasyonunun neye benzediğine (ve neden o kadar basit olmadığına) bakacağız.

Giriş

Yapay zekanın 2024'te internette en çok konuşulan konu olduğu gerçeğinden kaçış yok. OpenAI tarafından geliştirilen LLM (Büyük Dil Modeli) yeteneklerini keşfetmeye yönelik popüler sohbet tabanlı arayüz Chat-GPT, kamuoyuna sunuldu. yılın başında.

Bununla sadece birkaç dakika oynayın ve herkesin ve köpeğinin neden bundan bahsettiğini anlamaya başlayabilirsiniz - Chat-GPT, neredeyse her alanda insanüstü yeterlilik gösterebilir. Yapay zeka, potansiyel olarak milyonlarca işi ve kariyeri etkilerken birçok çalışma alanını önemli ölçüde dönüştürmeyi vaat ediyor.

Yapay zeka artık otomasyona uygun profesyonel alanlarda (yazılım, hukuk, muhasebe, danışmanlık, finans vb. gibi çalışma alanları) uygulanıyor. Finans alanında, muhasebe işlevi bir bakıma benzersiz olarak ilgi odağı haline gelen bir işlevdir; özellikle de argümanın her iki tarafında da eşit miktarda gürültü var gibi göründüğünde, hem yapay zeka savunucuları hem de karşı çıkanlar neyin ne olacağı (veya ne olacağı) konusunda hararetli bir tartışma yaşarken. olmayacak).

Jüri, bu hızlı dönüşümün tam olarak nasıl sağlanacağı konusunda hala kararsız - ve özellikle ChatGPT'nin (ve genel olarak yapay zekanın) faydalarına ilişkin çoğu söylemin çizgiyi çekme eğiliminde olduğu yer burasıdır.

Muhasebede yapay zekaya duyulan ihtiyaç

Geleneksel muhasebe operasyonlarında şirketler, borç işlevlerini yerine getirmek için genellikle manuel süreçlere, kapsamlı evrak işlerine ve tekrarlanan görevlere güvenir. Bu görevler veri girişi, fatura işleme, finansal analiz gibi karar verme, operasyonel planlama ve risk yönetimi açısından hayati önem taşıyan faaliyetlerdir.

Ancak bu süreçler zaman (ve para) harcamayı içerir. Manuel muhasebe çalışmasının en büyük dezavantajları şunlardır:

Manuel veri girişi, yüksek hacimli veri girerken insanlar hata yapabileceğinden, yüksek hata potansiyeli doğurur. Fatura numaraları, tarihler, dolar tutarları gibi alanları düşünün; bunlardan herhangi birinin yanlış yapılması büyük sonuçlara yol açar.

Hesapların mutabakatını yapmak, raporlar oluşturmak ve mali analiz yapmak uzun saatler süren çalışma gerektirir ve zaman alıcıdır.

Senkron iletişimde ağırdır. Aşağıdaki gibi durumlarla karşılaştınız mı?

A. Müşteriyi ve CPA'yi aramadığınız sürece onaylar gerçekleşmez

B. Müşteri, fatura veri girişi ve belge yönetimini yapan ekibinizle bir toplantı planlayana kadar satır öğeleri çözülmez

Tüm bunlar, müşteriler için aylık kapanışta gecikmelere, satıcı ödemelerinin geç yapılmasına, yetersiz gider planlamasına ve mali bütünlüğün korunmasında zorluklara yol açar.

Muhasebe için yapay zekanın tamamen elden geçirilmesi anlamına gelmesi gerekmiyor

Yukarıda sıralanan sorunlar iyi bir şekilde belgelenmiştir ve sorulduğunda çoğu muhasebe ekibi yapay zekayı tanıtmanın kendilerine kesinlikle yardımcı olacağı konusunda hemfikir olacaktır. Makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi teknolojiler, doğru şekilde uygulanmaları ve entegre edilmeleri koşuluyla, muhasebe işlevinde çok derin bir devrim yaratma yeteneğine sahiptir.

Ancak bu genellikle birçok kişinin yapay zeka tabanlı otomasyonun kendilerine göre olmadığı sonucuna varmasına yol açıyor; hantal, zaman alıcı ve uygulanması pahalı görünüyor.

Ancak gerçek bundan daha farklı olamazdı; bugün muhasebe süreciniz için yapay zekayı birkaç dakika içinde kullanmaya başlamak mümkün. Ve bunu mevcut prosesinizin güvenilirliğinden, güvenliğinden ve verimliliğinden ödün vermeden başarabilirsiniz.

Üretken AI ve LLM'leri bir an için bir kenara bırakın; gerçek şu ki, giriş seviyesi AI otomasyonu bile bu sorunların çözümünde önemli ölçüde yardımcı olabilir. Onlarca yıldır kullanılan mütevazı OCR bile bir faturanın işlenmesi için gereken süreyi en az %60 azaltarak muhasebe ekiplerine her ay birkaç gün kazandırıyor. Ancak bu teknolojinin benimsenmesi hala yaygın değil.

Muhasebe sürecinde yapay zekanın potansiyel kullanım durumları

Peki yapay zekayı muhasebe sürecinize tam olarak nasıl entegre edeceksiniz? Nereden başlıyorsun?

Başlamanız gereken ilk şey, sürecin hangi bölümünün gerçekte çoğu zaman sürdüğüne bakmaktır. Muhasebe ekipleri tarafından bildirilen tipik darboğazlar aşağıdaki gibi faaliyetlerdir:

1. Fatura kodlama
2. Genel Muhasebe (GL) eşlemesi
3. Ödeme Ayrıntılarının Doğrulanması (dolandırıcılığı kontrol etmek için)
4. Yinelenen Algılama

Burada çok açık bir temel tema var; manuel veri girişi ve doğrulama, bu görevlerin sıkıcı ve zaman alıcı olmasına neden oluyor.

Yukarıdaki anket grafiği (Otomasyon Trendleri 2022 raporundan) pek çok şeyi ortaya koyuyor; insanların neredeyse %70'i, muhasebe süreçlerindeki en acil sorunları hâlâ otomatikleştirmedi. Yukarıda listelenen görevlerin tümü manueldir; daha fazla ilerlemeden önce birisinin faturadaki gerçek verilere bakması ve bunların doğru olduğunu onaylaması gerekir.

Bu nedenle, artık bir makinenin (eğitimli) bir insanla aynı düzeyde takdir yetkisine sahip olacağına güvendiğiniz için, bu görevleri otomatikleştirmek çok zorlayıcı olabilir.

Güzel haberler? Yapay zeka da aynı derecede iyi bir şekilde eğitilebilir! Aşağıda bunun bazı kullanım durumlarını daha ayrıntılı olarak ele alacağız.

1. Fatura kodlama ve Genel Muhasebe (GL) hesabı eşleme

Otomatikleştirilmesi belki de en zor görevlerden biri, muhasebe sisteminizde faturaları ve makbuzları doğru kategoriye ve GL koduna atamaktır. Bu neden özellikle zor?

Genellikle, satır öğelerine/tek tek ürün kodlarına göre bölünmüş, aynı gider için geçerli olan birden çok GL kodu vardır. Bu GL kodlarının atanması genellikle manüeldir ve iş ekipleri ve CFO'ya danışılarak yapılmalıdır.

Bir faturaya GL kodu atamak bazen özneldir; örneğin, normal satış faturaları hesap planınızda her zaman "Satışlar"a atanabilirken, bazen yükleniciler ve çalışan olmayanlar için tamamen aynı fatura formatı kullanılır. Bu, sözleşme giderlerinin temel otomasyon araçları tarafından hatalı bir şekilde "Satış" olarak etiketlenmesine yol açabilir.

Yapay zeka burada nasıl yardımcı olabilir?

LLM işlemeye dayalı olarak fatura kodlamayı otomatikleştirin - burada yapay zeka temel olarak size bu faturanın hangi GL'de sınıflandırılması gerektiğini söyler ve bu, uygun olabilecek birden fazla öneri sunacak şekilde yapılandırılabilir. Bu, kullanıcının işini biraz kolaylaştırır.

Kullanıcı girişlerini öğrenin ve ezberleyin – kullanıcı GL kodunu gerçekten seçtiğinde, sistem seçimi hatırlayabilir ve aynı satıcı için bir dahaki sefere bunu otomatikleştirebilir.

2. Dolandırıcılık tespiti ve hata işleme

Bir muhasebe ekibinin yapması gereken bir diğer önemli görev, hataları gerçekleşmeden önce yakalamaktır. Yanlış ödeme bilgileri ve fatura sahtekarlığı kadar ciddi olabileceği gibi, mükerrer fatura kadar basit de olabilir.

Hiç şüphe yok ki, bu sorunlar ortaya çıkmadan önce en iyi şekilde önlenir. Çoğu kuruluş bu süreci manuel hale getirmekte ısrar ediyor. Ancak her faturanın insan tarafından kontrol edilmesi işleri zorlaştırır çünkü:

Süreç için tek bir başarısızlık noktası (ve darboğaz) verir; bir çalışanın her masrafı hatalara karşı kontrol etmesi iyi olsa da bazen işler gözden kaçabilir.

Yalnızca muhasebe girişleri hakkında en fazla bilgiye sahip olan kişinin (CFO/muhasebe müdürü) düzeltme yapabilmesini ve başka hiç kimsenin düzeltme yapmamasını sağlar. Tüm bilgi ve bağlam yalnızca birkaç kişidedir ve kuruluş geneline yayılmaz.

Yapay zeka burada nasıl yardımcı olabilir?

Daha akıllı kopya tespiti/yanlış bilgi – Temel dosya kopya kontrolleri yalnızca iki dosyanın aynı olup olmadığını doğrular. Gelişmiş yapay zeka kopya kontrolleriyle bir adım daha ileri giderek iki farklı dosyanın içeriğinin şüpheli derecede benzer olup olmadığını kontrol edebilirsiniz.

Fatura verilerinde birden fazla veri doğrulaması - Birisinin yine de oturum açması ve doğrulaması gerekiyorsa, fatura verilerinin yalnızca otomatik olarak okunması hiçbir işe yaramaz. Gelişmiş yapay zeka araçları artık hijyen kontrollerini sağlamak için veri doğrulama gerçekleştirebiliyor (örneğin, bir faturadaki yeni banka hesap numarası bir satıcının normal banka hesap numarasıyla eşleşmiyorsa bildirim alırsınız!)

3. Tekrarlanabilir basit eylemleri öğrenmek

Herhangi birine AI'nın GERÇEKTEN ne yapmasını istediğini sorun ve en üstte çıkan cevap budur - birçok insan AI'nın gerçek değerinin, kalıplarını öğrenip onlara zaman kazandırabileceği zaman olduğunu düşünür.

Örneğin, birden fazla fatura/makbuz türü için tamamen aynı şekilde yapılan birçok küçük görev vardır. Bazı örnekler:

ERP'nizde doğru kategoriye/sınıfa/projeye fatura atama

Bir faturanın belirli bir satır öğesi için GL eşlemesini değiştirme

Belirli bir satıcının faturasının onay için her seferinde aynı kişiye gönderilmesi

Yapay zeka burada nasıl yardımcı olabilir?

İlk adım, muhasebe sürecinde yinelenen yeniden öğrenmeye ideal olarak uygun olan adımları belirlemektir (yani, her gün yapmaya devam ettiğiniz, sonunda yapay zeka tarafından ezberlenebilen ve zamanın %90'ında otomatik hale getirilebilen faaliyetler).

Bunun iyi örnekleri şunlardır:

GL kodu ataması – Buradaki mantık basittir: Uygulama bir faturaya doğru GL kodunu atarsa ​​harika! Değilse, bunu kendiniz değiştirirsiniz ve yapay zeka bu değişikliği bir dahaki sefere hatırlar. Sonuç olarak otomatik GL kodu ataması, yaptığınız her tıklamayla daha da iyi hale gelir.

Kategori/Sınıf/Proje sınıflandırması – Belirli bir satıcı faturası otomatik olarak doğru kategoriye sınıflandırılamazsa, yapay zeka seçiminizdeki kalıpları öğrenebilir (örneğin, Uber makbuzlarını her zaman "Seyahat" yerine "Proje Maliyetleri" olarak mı sınıflandırıyorsunuz?). Zamanla bu, platformunuzda bir kural seti haline gelir ve otomatik olarak uygulanır.

Nanonets, Muhasebe Sürecinizde Yapay Zekayı Uygulamanıza Nasıl Yardımcı Olabilir?

Yukarıdaki örnekler muhtemelen buzdağının sadece görünen kısmıdır; yapay zekanın muhasebe süreciniz için yapabileceğinden çok daha fazlası, yalnızca otomasyon ve makine öğrenimi sürecine ne kadar derinlemesine girebildiğinizle sınırlıdır.

Neyse ki bugün yapay zeka yeteneklerini muhasebe sürecinize uygulamaya başlamak için teknik açıdan bilgili olmanıza gerek yok; neredeyse anında başlamanıza olanak tanıyan araçlar var.

Örneğin Nanonets, mevcut muhasebe sürecinizi dönüştürebilen ve hayati önem taşıyan yapay zeka öğelerini iş akışınıza ekleyebilen bir yapay zeka platformudur. Yukarıda gösterilenlerin hepsini ve çok daha fazlasını yapabilir.

Uygulaması basit ancak yetenekleri karmaşık olan bu, muhasebe süreçlerini gerçekten hızlandırmak ve iş yüklerini daha verimli bir şekilde ölçeklendirmek isteyenler için ideal bir başlangıç ​​noktasıdır. Bu yapay zeka platformunun muhasebe fonksiyonunuz için neler yapabileceğini ücretsiz olarak görmek için bugün iletişime geçin.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://nanonets.com/blog/ai-automation-for-accounting-2/