スタートアップがAIを使用して会計を自動化する
人工知能（AI）は時代を迎えています。これは、銀行、法律、製造業など、他の多くの業界で既に廃止されています。 次に会計が行われますか？
ドイツに本拠を置くソフトウェア会社は、様々な有名なベンチャーキャピタリストやエンジェル投資家から、シリーズAファイナンスで350万ドルを受け取った。 Smaccは人工知能を使用して、フリーランサー、中小企業、中規模企業が会計システムや財務報告を自動化するのを支援します。
創業者は、スタートアップ企業の初期段階で会計上の困難を経験した後でコンセプトを開発しました。
Smaccクライアントは領収書を送信し、その後機械可読形式に変換されます。 領収書は、暗号化後に適切なアカウントに割り当てられます。 時間が経つにつれて、システムは機能を向上させることを自らに教える：販売、経費、請求書管理、流動性プロファイル。
自己学習と改善
このソフトウェアは、領収書と請求書を確認するために60以上のデータポイントを使用しています。 数学が正確かどうかをチェックし、発行者が付加価値税（VAT）識別番号のような詳細で正しいかどうかを検証します。 ソフトウェアが各サプライヤの処理方法を学習すると、タスクはその後自動的に処理されます。 その人工知能は自己学習を可能にし、情報の分類と割り当て能力を絶えず向上させます。
顧客は、インターネット接続を介してリアルタイムで請求および経費データを確認することができます。
彼らはデータを入力する必要はなく、月末まで待って財政がどこにあるかを知ることができます。 QuickBooksなどのいくつかの企業はクラウドベースのアカウンティングソフトウェアを提供していますが、Smaccは人工知能を活用してタスクを自動化するソフトウェアの能力を向上させました。
AIの上昇
会計の世界は、人工知能の急速な利用の影響を受けている一連の産業の最新のものです。 ビル・ゲイツは、人工知能の台頭をコンピュータ科学の「聖杯」と呼んでいました。 過去の多くの失敗した努力の後、今日の人工知能の精度とスピードが大幅に改善されました。
あなたのFacebookフィードに誰かが人工知能に関する記事を共有していて、今後数年間でどのようにあなたの仕事がどのようになるかは分かりませんが、これらの懸念事項は新しいものではありません。 エコノミストによれば、200年前に英国全土に工場が広がったことで、同じ懸念が人々の心の最前線にあった。
ロボットは、すでに家庭、職場、エンターテイメントセンターで使用されています。 フォレスターリサーチは、今後10年間で、AIは米国内で最大16％の雇用を占めると予測しています。 Googleは、2029年までにロボットが人間の知能レベルを達成すると考えています.Gartnerは、2025年までにすべての職業の33％がスマートロボットによって実行されると予測しています。FOWは、医療、製造、輸送、顧客サービス、 。
リアリティチェック
すべてのことを言って、会計士は、おそらく人工知能について長い間心配する必要はありません。 Smaccは興味深いAIアプリケーションを開発し、簿記作業の自動化と合理化を図っています。 QuickBooksのようなクラウドベースの会計ソフトウェアパッケージは、すでに75％の自動化されていると言います 。 しかし、 プロの会計士は領収書を追跡し、基本的なレポートを提供する以上に多くのことをしています。 彼らは、税務計画、業務の協議、クライアントの目標の見直しなどをアドバイスするコンサルタントとして行動します。 顧客産業の急速な変化と複雑な規制の拡大は、コンプライアンス要件が満たされ、財務管理が健全であることを確実にするために人間のコントローラサービスが必要であることを意味します。
複数の国
これは、複数の国で事業を展開する企業に特に当てはまります。
あなたの母国では税金を扱うのは難しいですが、多くの外国では税法やビジネス規制を理解するのは難しいです。 AIロボットは、欧州連合（EU）に関連する複雑な規制や経済協力開発機構（OECD）のコンプライアンス要件に対処する準備ができていますか？ これらの複雑な相互作用を分類できる人工知能アルゴリズムは、現時点では存在しません。
コンテキストとの難しさ
あなたがそれを描画するのに十分な幅広い例を与えるならば、機械学習は驚くほど多様な仕事を扱うように訓練することができます。 データの科学者は、これがどのように起こるか正確には分からない。 数学はとても複雑で、システムの学習方法を見直すために再設計するのは難しいです。 それは問題の診断を困難にします。
会計士は、おそらく長い間、簡単に呼吸することができます。 AIはすばらしいことをすることができますが、人間が自然に行うことはそれほど良くありません。 コンテキストに基づいて多くの決定を下します。 プロフェッショナルコントローラサービスは、クライアントが遵守しなければならない規則と規則を理解しており、クライアントが理解できる方法でオプションと推奨事項を提示できます。
現代の機械学習システムは、この種のコンテキストをうまく扱いません。 未来は、ロボットがあなたの日常生活を容易にし、リラックスさせる驚くべき世界を描いて、今何十年にもわたってAIの利点を宣言しました。 その未来はあなたが思っているよりも速いかもしれませんが、今のところ、アウトソーシングされた会計サービスは、最も高度なアルゴリズムが人間の手で触れることができないという利点があります。