कृत्रिम बुद्धिमत्ता लेखाचे भविष्य आहे?

स्टार्टअप अकाउंटिंग ऑटो करण्यासाठी वापरते

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (एआय) वयोमानाने आला आहे-बर्याच इतर उद्योगांमध्ये बँकिंग, कायदा आणि उत्पादन क्षेत्रात आधीच नोकरी काढून टाकली आहे. पुढील जाणीव आहे का?

जर्मन-आधारित सॉफ़्टर्वेअर फर्मला अलीकडेच हाय प्रोफाईल व्हेंचर कॅपिटलिस्ट्स आणि देवदूत गुंतवणूकदारांकडून मालिका अ से 3.5 दशलक्ष डॉलर्स प्राप्त झाली. Smacc freelancers मदत करण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरते, लहान कंपन्या आणि मध्यम आकाराच्या उपक्रम त्यांच्या लेखा प्रणाली आणि आर्थिक अहवाल स्वयंचलित.

संस्थापकांनी स्वतःच्या स्टार्टअप कंपनीच्या प्रारंभिक टप्प्यात अकाउंटिंगसह अडचणींचा सामना केल्यानंतर ही संकल्पना विकसित केली.

स्मॅक ग्राहक त्यांचे पावती प्रसारित करतात, जे नंतर मशीनद्वारे वाचता येण्यासारखे रूपांतरीत केले जातात. एन्क्रिप्शननंतर पावती योग्य खात्यात वाटली जाते. वेळोवेळी, प्रणाली स्वतःचे कार्य सुधारण्यासाठी शिकवते: विक्री, खर्च, चलन व्यवस्थापन आणि रोखता प्रोफाइल.

स्वत: ची शिक्षण आणि सुधारणा

प्राप्ती आणि बीजकांचे पुनरावलोकन करण्यासाठी सॉफ्टवेअर 60 पेक्षा जास्त डेटा पॉइंट्स वापरते. हे तपासते की गणित अचूक आहे आणि मूल्यवर्धित करा (व्हॅट) आयडेंटिफिकेशन नंबरप्रमाणे जारीकर्ता योग्य आहे की नाही हे सत्यापित करते. प्रत्येक पुरवठादाराला कसे हाताळावे हे सॉफ्टवेअराने शिकले आहे, तेव्हा कार्ये आपोआप हाताळली जातात. त्याची कृत्रिम बुद्धिमत्ता ते स्वत: ची जाणून घेण्याची आणि सतत क्रमवारी आणि माहिती वाटप करण्याची क्षमता सुधारण्यासाठी परवानगी देते.

ग्राहक कोणत्याही इंटरनेट कनेक्शनद्वारे रिअल टाइममध्ये त्यांचे बिलिंग आणि खर्च डेटा तपासू शकतात.

डेटामध्ये गुंतवणूक करणे किंवा त्यांच्या आर्थिक स्थितीचे स्थान कोठे आहे हे पाहण्यास महिन्याच्या अखेरीपर्यंत प्रतीक्षा करणे आवश्यक नाही. क्लिचबुकसारख्या अनेक कंपन्या क्लाउड-आधारित अकाउंटिंग सॉफ्टवेअरची ऑफर देतात, परंतु स्मॅप हे कृत्रिम बुद्धीमत्ता देते जे कार्ये स्वयंचलित करण्यासाठी सॉफ्टवेअरच्या क्षमता सुधारतात.

एआयचा उदय

कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरण्यात जलद गतीने वाढ होत असलेल्या उद्योगांच्या मालिकेतील लेखांकन ही जगातील सर्वात नवीन आहे. बिल गेट्स यांनी कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा उदय म्हणून संगणक विज्ञान "होली ग्रेल" म्हणून उल्लेख केला. भूतकाळात बर्याच अयशस्वी प्रयत्नांनंतर, आजच्या कृत्रिम बुद्धिमत्ताची अचूकता आणि गती खूप सुधारीत आहे.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि पुढच्या काही वर्षांत आपले कार्य कसे घ्याल याविषयी एक लेख शेअर करणार्या आपल्या फेसबुक फीडवर आपण दिवसाशिवाय जाऊ शकत नाही, परंतु या चिंता नवीन नसतात. द इकॉनॉमिस्टच्या मते 200 9 वर्षांपूर्वी ब्रिटनमध्ये पसरलेल्या कारखान्यांच्या बाबतीत हेच लोकांच्या भीतीबद्दल सर्वांचेच भय होते.

रोबोटचे उपयोग आधीपासूनच आमच्या घरे, कार्यालये आणि मनोरंजनासाठी केंद्रांमध्ये केले आहेत. पुढील 10 वर्षांमध्ये, फॉरेस्टर रिसर्चने असे अनुमान दिले की संयुक्त राज्य अमेरिकामध्ये एआयला 16 टक्के नोक-या होतील. गुगलचा असा अंदाज आहे की 202 9 पर्यंत रोबोट मानवी बुद्धिमत्ता पातळी गाठतील. गार्टनरचा अंदाज आहे की 2025 पर्यंत स्मार्टब्बोटद्वारे सर्व व्यवसायापैकी 33 टक्के काम केले जाईल. FOW ने अंदाज व्यक्त केले की पाच क्षेत्रांना सर्वात जास्त प्रभाव पडेल: स्वास्थ्य सेवा, उत्पादन, वाहतूक, ग्राहक सेवा, आणि अर्थ .

वास्तविकता तपासा

सर्व म्हणाले, अकाउंटंट कदाचित जास्त वेळ कृत्रिम बुद्धिमत्ता बद्दल चिंता करण्याची गरज नाही. Smacc पुढील स्वायत्त आणि बहीखाणी कार्ये सुलभ करण्यासाठी मदत करण्यासाठी मनोरंजक एआय अनुप्रयोग विकसनशील आहे. आणि क्लाउड-आधारित अकाउंटिंग सॉफ्टवेअर पॅकेज जसे की मला QuickBooks म्हणतात की ते आधीपासून 75% स्वयंचलित आहेत पण व्यावसायिक लेखापाल रसीदांचा मागोवा ठेवणे आणि मूलभूत अहवाल प्रदान करण्यापेक्षा बरेच काही करतात. ते सल्लागार म्हणून कार्य करतात जे कर नियोजनावर सल्ला देतात, ऑपरेशन चर्चा करतात, ग्राहकांचे लक्ष वेधणे आणि अधिक क्लायंट उद्योगांमध्ये होणारे बदलत्या वेगवान गती आणि क्लिष्ट नियमांचा विस्तार म्हणजे सुव्यवस्थेची आवश्यकता पूर्ण करणे आणि आर्थिक नियंत्रणे योग्य आहेत याची खात्री करण्यासाठी मानवी नियंत्रक सेवा आवश्यक असणे आवश्यक आहे.

एकाधिक देश

हे बहुतेक देशांमध्ये चालणार्या कंपन्यांसाठी विशेषत: सत्य आहे.

तुमच्या देशामध्ये कर लावण्याइतके कठीण आहे, परंतु अनेक परदेशी देशांमध्ये कर संहिता आणि व्यावसायिक नियमांचा अर्थ समजून घेणे अवघड आहे. एयू रोबोट्स युरोपियन युनियनशी संबंधित नियमांच्या उलटी झालेल्या वेब किंवा आर्थिक सहकार आणि विकास संघटना (ओईसीडी) च्या अनुपालन आवश्यकतांशी सुसंगत आहेत का? या जटिल परस्परसंवादांची क्रमवारी काढू नये अशा कृत्रिम बुद्धिमत्ता अल्गोरिदम अस्तित्वात आहेत.

संदर्भ सह समस्या

जर तुम्ही यातून बर्याच मोठ्या संख्येने उदाहरणे द्याल तर मशीनचे प्रशिक्षण एका वेगळ्या कार्ये हाताळण्यासाठी प्रशिक्षित केले जाऊ शकते. डेटा वैज्ञानिक हे नक्की खात्री देत ​​नाहीत की हे कसे घडते. गणित खूप गुंतागुंतीचे आहे, प्रणाली कशी शिकते हे पाहण्यासाठी ते पुन्हा इंजिनियरिंग करणे कठीण आहे. यामुळे समस्या निदान करणे कठीण होते

बर्याच काळापासून अकाउंट्स कदाचित सोपे राहतात. एआय आश्चर्यकारक गोष्टी करू शकतो, पण मानव नैसर्गिकरित्या अनेक गोष्टी येथे चांगले नाही. आम्ही संदर्भावर आधारित भरपूर निर्णय घेतो. व्यावसायिक कंट्रोलर सेवा त्यांच्या ग्राहकांनी पालन करणे आवश्यक आहे त्या नियम व कायद्यांची माहिती करून घेतात, आणि क्लायंट आपल्याला समजेल अशा पद्धतीने पर्याय आणि शिफारशी सादर करण्यास सक्षम आहेत.

वर्तमान-दिवस मशीन शिक्षण प्रणाली या प्रकारचे संदर्भ चांगले हाताळू शकत नाहीत. भविष्यांद्वारे अलीकडे एआयचे फायदे घोषित केले आहेत, आश्चर्यकारक जगातील लोकांचे वर्णन जेथे रोबोट आपल्या दैनंदिन जीवनात एक सोई आणि विश्रांती एक करा भविष्यात आपण विचार करता त्यापेक्षा वेगवान असू शकता, परंतु आतासाठी, आउटसोर्सच्या अकाउंटिंग सेवांना एक फायदा आहे ज्यामुळे सर्वात प्रगत अल्गोरिदम डुप्लिकेट करू शकत नाही-मानवी स्पर्श.