स्टार्टअप लेखांकन स्वचालित करने के लिए एआई का उपयोग करता है
कृत्रिम बुद्धि (एआई) उम्र से आ गई है- यह कई अन्य उद्योगों के बीच बैंकिंग, कानून और विनिर्माण में पहले से ही नौकरियों को समाप्त कर चुकी है। क्या आगे जाने के लिए लेखांकन है?
एक जर्मन आधारित सॉफ्टवेयर फर्म को हाल ही में उच्च प्रोफ़ाइल उद्यम पूंजीपतियों और परी निवेशकों से श्रृंखला ए वित्तपोषण में $ 3.5 मिलियन प्राप्त हुए। Smacc फ्रीलांसरों, छोटी कंपनियों और मध्यम आकार के उद्यमों को उनकी लेखा प्रणाली और वित्तीय रिपोर्टिंग स्वचालित करने में मदद करने के लिए कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करता है।
संस्थापकों ने अपनी स्टार्टअप कंपनी के शुरुआती चरणों में लेखांकन के साथ कठिनाइयों का सामना करने के बाद अवधारणा विकसित की।
Smacc क्लाइंट अपनी रसीदों को प्रेषित करते हैं, जिन्हें बाद में मशीन-पठनीय रूप में परिवर्तित किया जाता है। प्राप्तियां एन्क्रिप्शन के बाद उचित खाते में आवंटित की जाती हैं। समय के साथ, प्रणाली अपने कार्यों को बेहतर बनाने के लिए सिखाती है: बिक्री, व्यय, चालान प्रबंधन, और तरलता प्रोफाइल।
आत्म-शिक्षण और सुधार
रसीदों और चालानों की समीक्षा के लिए सॉफ्टवेयर 60 से अधिक डेटा पॉइंट्स का उपयोग करता है। यह जांचता है कि गणित सटीक है और सत्यापित करता है कि जारीकर्ता मूल्य वर्धित कर (वैट) पहचान संख्या जैसे विवरणों के साथ सही है या नहीं। जब सॉफ़्टवेयर ने प्रत्येक सप्लायर को संभालने का तरीका सीखा है, तो कार्यों को बाद में स्वचालित रूप से संभाला जाता है। इसकी कृत्रिम बुद्धि इसे आत्म-सीखने और जानकारी को क्रमबद्ध करने और आवंटित करने की अपनी क्षमता में लगातार सुधार करने 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 की आवश्यकता नहीं है या महीने के अंत तक इंतजार नहीं करना है कि उनका वित्त कहां खड़ा है। क्विकबुक जैसे कई कंपनियां क्लाउड-आधारित एकाउंटिंग सॉफ़्टवेयर प्रदान करती हैं, लेकिन स्मेक कार्यों को स्वचालित करने की सॉफ़्टवेयर की क्षमता में सुधार करने के लिए कृत्रिम बुद्धि का लाभ उठाने वाले पहले व्यक्ति हैं।
एआई का उदय
कृत्रिम बुद्धि के उपयोग में तेजी से वृद्धि से प्रभावित उद्योगों की एक श्रृंखला में लेखांकन की दुनिया नवीनतम है। बिल गेट्स ने कृत्रिम बुद्धि के उदय को कंप्यूटर विज्ञान के "पवित्र Grail" के रूप में भी संदर्भित किया। अतीत में कई असफल प्रयासों के बाद, आज की कृत्रिम बुद्धि की सटीकता और गति में काफी सुधार हुआ है।
आप अपने फेसबुक फीड पर किसी के बिना कृत्रिम बुद्धि के बारे में एक लेख साझा करने के बिना एक दिन नहीं जा सकते हैं और यह अगले कुछ सालों में आपकी नौकरी कैसे लेगा, लेकिन ये चिंताएं नई नहीं हैं। इकोनोमिस्ट के मुताबिक, 200 साल पहले ब्रिटेन भर में कारखानों में फैले कारखाने लोगों के दिमाग में सबसे ज्यादा डर थे।
रोबोट पहले से ही हमारे घरों, कार्यस्थलों और मनोरंजन केंद्रों में उपयोग किए जाते हैं। अगले 10 वर्षों में, फॉरेस्टर रिसर्च का अनुमान है कि संयुक्त राज्य अमेरिका में एआई 16 प्रतिशत तक की नौकरियों का अधिग्रहण करेगा। Google का मानना है कि रोबोट 2029 तक मानव खुफिया स्तर हासिल करेंगे। गार्टनर का अनुमान है कि सभी व्यवसायों का 33 प्रतिशत स्मार्ट रोबोट द्वारा 2025 तक किया जाएगा। भविष्यवाणी है कि पांच क्षेत्रों का सबसे अधिक असर होगा: स्वास्थ्य, विनिर्माण, परिवहन, ग्राहक सेवा और वित्त ।
वास्तविकता की जांच
उन सभी के साथ, लेखाकारों को संभावना से अधिक लंबे समय तक कृत्रिम बुद्धि के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं है। स्काक बकाया कार्यों को और स्वचालित और व्यवस्थित करने में मदद के लिए दिलचस्प एआई अनुप्रयोग विकसित कर रहा है। और क्लाउड-आधारित लेखा सॉफ्टवेयर पैकेज जैसे कि क्विकबुक कहते हैं कि वे पहले से ही 75 प्रतिशत स्वचालित हैं। लेकिन व्यावसायिक एकाउंटेंट रसीदों का ट्रैक रखने और बुनियादी रिपोर्ट प्रदान करने से कहीं ज्यादा कुछ करते हैं। वे सलाहकार के रूप में कार्य करते हैं जो कर योजना पर सलाह देते हैं, संचालन पर चर्चा करते हैं, ग्राहक लक्ष्यों की समीक्षा करते हैं और बहुत कुछ करते हैं। ग्राहक उद्योगों में परिवर्तन की तीव्र गति और जटिल नियमों के विस्तार का अर्थ है कि मानव नियंत्रक सेवाओं को यह सुनिश्चित करना आवश्यक होगा कि अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा किया जाए और वित्तीय नियंत्रण ध्वनि हो।
एकाधिक देश
यह उन कंपनियों के लिए विशेष रूप से सच है जो कई देशों में काम करते हैं।
अपने घर के देश में करों से निपटने में काफी मुश्किल है, लेकिन कई विदेशी देशों में कर कोड और व्यापार नियमों को समझना मुश्किल है। क्या एआई रोबोट यूरोपीय संघ से जुड़े नियमों के उलझन वाले वेब या आर्थिक सहयोग और विकास संगठन (ओईसीडी) की अनुपालन आवश्यकताओं से निपटने के लिए तैयार हैं? कोई कृत्रिम बुद्धिमान एल्गोरिदम नहीं है जो इस जटिल इंटरैक्शन को हल कर सकता है इस समय पर मौजूद है।
संदर्भ के साथ कठिनाई
मशीन सीखने को कार्यों की एक अद्भुत विविधता को संभालने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है यदि आप इसे आकर्षित करने के लिए कई प्रकार के उदाहरण देते हैं। डेटा वैज्ञानिक बिल्कुल निश्चित नहीं हैं कि यह कैसे होता है। गणित इतना जटिल है, यह देखने के लिए कि सिस्टम कैसे सीखता है, इसे पुन: इंजीनियर करना मुश्किल है। इससे समस्याओं का निदान मुश्किल हो जाता है।
लेखाकार शायद लंबे समय तक आसानी से सांस ले सकते हैं। एआई आश्चर्यजनक चीजें कर सकता है, लेकिन इंसानों की स्वाभाविक रूप से कई चीजों में यह इतना अच्छा नहीं है। हम संदर्भ के आधार पर बहुत से निर्णय लेते हैं। पेशेवर नियंत्रक सेवाएं उन नियमों और विनियमों को समझती हैं जिनके ग्राहक को पालन करना चाहिए, और वे क्लाइंट को समझने के तरीके में विकल्प और सिफारिशें पेश करने में सक्षम हैं।
वर्तमान-दिन मशीन लर्निंग सिस्टम इस प्रकार के संदर्भ को अच्छी तरह से संभाल नहीं पाते हैं। भविष्यवादियों ने दशकों से एआई के लाभों की घोषणा की है, अद्भुत दुनिया का वर्णन करते हैं जहां रोबोट आपके दैनिक जीवन को आसानी और विश्राम में से एक बनाते हैं। वह भविष्य आपके विचार से तेज़ हो सकता है, लेकिन अभी के लिए, आउटसोर्सिंग एकाउंटिंग सेवाओं का लाभ है, सबसे उन्नत एल्गोरिदम मानव स्पर्श को डुप्लिकेट नहीं कर सकते हैं।