Siin on tõelist väärtust ja väga palju müra. Kasulik raamistus on lihtne: tehisintellekt muudab seda, mida te oma raamatupidamisandmetest kätte saate, ja ei muuda midagi selles, kas need andmed on õiged. Need kaks asja on sõltumatud ja ainult üks neist on teie kontrolli all.
Kus see tõesti toimib
Liigitamine ja sidumine. Tehingute kodeerimine, maksete sidumine arvetega, duplikaatide märgistamine. See on mustrituvastus korduvatel andmetel ja see on nüüd tõesti hea - usaldusväärselt kiirem kui inimene ja rutiinsetel kirjetel umbes sama täpne.
Kõrvalekallete tuvastus. Selle leidmine, mis ei sobi: tarnija arve 40% üle tavapärase, tasu, mis sel kuul tekkis, dubleeriv tellimus, klient, kelle maksemuster muutus. Just siin lööb tehisintellekt inimest otsustavalt, sest tal ei hakka igav ja ta vaatab iga rida.
Prognoosimine. Rahaseisu projitseerimine ajalooliste mustrite, hooajalisuse ja teadaolevate kohustuste põhjal. Kahe-kolme aasta puhaste kuuandmetega e-kaubandusettevõtte jaoks on see oluliselt parem kui tabeliekstrapolatsioon.
Hälbe selgitamine. Küsimine, miks marginaal teatud kuul langes, ja panustavate tegurite saamine pingereas, selle asemel et käsitsi läbi töötada.
Kus see enesekindlalt ebaõnnestub
Ta ei oska öelda, et teie andmed on valed. Kui platvormi väljamaksed on kirjendatud käibena, analüüsib tehisintellekt teie käivet suure keerukusega ja iga järeldus on vale. Tal ei ole võimalust teada, et aluseks olev liigitus on ekslik, ja ta ei kõhkle.
Ta ei tunne teie ärikonteksti. 30% käibelangus on kriis või oodatav hooajaline põhi. Mudel näeb mõlemal juhul sama numbrit.
Maksukäsitlus ei ole mustrituvastuse ülesanne. Kas konkreetne kulu on mahaarvatav, kas makse on erisoodustus, kas tehing tekitab püsiva tegevuskoha - need sõltuvad reeglitest ja faktidest, mitte sellest, kuidas sarnase välimusega tehingud varem kodeeriti. Üldmudelid eksivad siin enesekindlalt sagedamini, kui neil õigus on, ja vead näevad usutavad välja.
Jälgida tuleb mitte ilmset jama. Vaid hästi esitatud, täpselt sõnastatud vastust, mis on ehitatud valele liigitusele, mida keegi ei kontrollinud. Valed andmed pluss tehisintellekt ei tooda nähtavaid vigu; nad toodavad enesekindlaid.
Miks struktuur otsustab kõik
Küsige tehisintellektilt, milline müügikanal on kõige kasumlikum. Kui teie raamatupidamine sildistab iga tehingu kanali järgi ja viib igakuiselt vastavusse, saate päris vastuse sekunditega. Kui kõik on ühel käibekontol, saate kas keeldumise või väljamõeldud vastuse, sõltuvalt tööriistast.
Siin on praktiline seos selle teema kahe poole vahel. Väärtust, mida tehisintellekt suudab kätte saada, piirab see, kui hästi on aluseks olevad andmed struktureeritud - mis on raamatupidamisotsus, tehtud ammu enne, kui keegi analüüsi käivitab.
Mida tegelikult teha
- Parandage esmalt andmed. Õige liigitus ja igakuine vastavusse viimine. Iga siin kulutatud tund kordistab kõige järgneva väärtust
- Kasutage tehisintellekti seal, kus vead on nähtavad. Liigitamine, kõrvalekallete märgistamine, hälbe esmane analüüs - kus inimene näeb kohe, kas vastus on vale
- Ärge kasutage seda maksukäsitluse lõpliku sõnana. Kasutage küsimuse tekitamiseks, seejärel saage vastus kelleltki, kes selle eest vastutab
- Kontrollige arvutusi. Keelemudelid arutlevad numbrite üle palju paremini kui varem ja ei ole ikkagi kalkulaator. Kõik, mis toidab otsust, kontrollitakse üle
- Hoidke inimene kuulõppu üle vaatamas. Automatiseerimine tegeleb mahuga; otsustusvõime tabab selle, mis on tehniliselt õige ja ärilises mõttes murettekitav
Realistlik lähitulevik
Raamatupidamise rutiinsed osad automatiseeritakse ja see on tõesti hea - suurem osa sellest ei olnud kunagi väärtuslik töö. Mis ei automatiseeru, on otsustamine, kuidas tehingut käsitleda, teadmine, et kliendikontsentratsioon on muutumas riskiks, või märkamine, et struktuur on lakanud ärile sobimast.
Ettevõtted, kes lähiaastatel finantsis tehisintellektist kõige rohkem võidavad, ei ole need, kes võtsid kasutusele tööriista. Need on need, kelle raamatupidamisandmed olid piisavalt hästi struktureeritud, et tööriistadel oleks midagi päris, millega töötada.
Korduma kippuvad küsimused
Kas tehisintellekt saab teha mu raamatupidamist?
Ta saab teha suure osa rutiinsest: tehingute liigitamine, maksete sidumine arvetega, duplikaatide ja kõrvalekallete märgistamine. Ta ei oska öelda, kas aluseks olev liigitus on õige, ega tee maksukäsitluse otsuseid.
Kas tehisintellekt on maksuküsimustes usaldusväärne?
Mitte lõpliku vastusena. Maksukäsitlus sõltub konkreetsetest reeglitest ja faktidest, mitte sarnaste tehingute mustritest, ja üldmudelid eksivad enesekindlalt piisavalt sageli, et see loeks. Kasutage küsimuse sõnastamiseks, mitte otsustamiseks.
Miks annab tehisintellekti analüüs mu äri kohta valesid vastuseid?
Peaaegu alati seetõttu, et aluseks olevad andmed on valesti liigitatud. Kui platvormi väljamaksed on kirjendatud käibena, on iga käibe analüüs vale ja tööriistal ei ole võimalust seda teada.
Mida teha enne tehisintellekti kasutamist raamatupidamisandmetel?
Viia liigitus korda ja viia igakuiselt vastavusse ning sildistada tehingud kanali, riigi ja tootegrupi järgi. Struktuur määrab, mida ükski tööriist kätte saab.
Sildidtehisintellekt raamatupidamisesprognoosiminekõrvalekallete tuvastusjuhtimisaruandlus
Üldine teave, mitte maksunõustamine
Artikkel kajastab Eesti õigust näidatud kuupäeva seisuga. Reeglid muutuvad ja asjaolud on erinevad - kinnita oma olukord meiega enne tegutsemist.