صنعت حسابداری پس از ورود کامپیوتر شاهد تحولی عظیم بود و حالا با ظهور هوش مصنوعی در آستانه یک دگرگونی اساسی دیگر قرار دارد. ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های مالی با خودکارسازی ثبت تراکنش‌ها، تطبیق حساب‌ها و تهیه گزارش‌های مالی به افزایش دقت و کاهش خطای انسانی منجر می‌شود. در این مقاله از وبلاگ اهورا به بررسی 8 کاربرد هوش مصنوعی در حسابداری و همچنین نمونه های مطرح بکارگیری هوش مصنوعی در حسابداری خواهیم پرداخت.
مزایای هوش مصنوعی در حسابداری
ورود هوش مصنوعی (هوش مصنوعی چیست؟) به صنعت حسابداری مزایای چشمگیری را به همراه آورده که نمی‌توان از آنها چشم‌پوشی کرد .بیایید نگاهی دقیق‌تر به این مزایا بیندازیم.
1. صرفه‌جویی در زمان و افزایش بهره‌وری
تحقیقات شرکت دیلویت (Deloitte) نشان می‌دهد شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی در حسابداری استفاده می‌کنند، ۴۰ درصد افزایش اثربخشی و ۴۶ درصد صرفه‌جویی در هزینه داشته‌اند. انجام کارهای تکراری و زمان‌بر مانند ثبت تراکنش‌ها، مغایرتگیری بانکی و تهیه گزارش‌های مالی بخش قابل توجهی از زمان حسابداران را به خود اختصاص می‌دهد. هوش مصنوعی با خودکارسازی این فرآیندها نیاز به پرسنل را کاهش داده و بهره‌وری را افزایش می‌دهد.
2. کاهش خطاهای انسانی
حسابداری حوزه‌ای است که کوچک‌ترین اشتباهات می‌تواند عواقب بزرگی داشته باشد. هوش مصنوعی با الگوریتم‌های دقیق و توانایی پردازش حجم وسیعی از داده‌ها، احتمال بروز خطا را به حداقل رسانده و نتایج به مراتب مطمئن‌تری را به دست می‌دهد.
3. تحلیل دقیق‌تر داده‌ها
حسابداران به کمک ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی روندها را شناسایی کنند، انحرافات را تشخیص داده و گزارش‌های دقیق‌تر و جامع‌تری ارائه میدهند.این اطلاعات دقیق به مدیران امکان می‌دهد تا استراتژی‌های مالی را بهتر تدوین کرده و عملکرد سازمان را بهبود بخشند.
4. کاهش هزینه‌ها
بر اساس تحقیقات اکسنچر (Accenture) استفاده از AI تا سال ۲۰۲۳ به یک تریلیون دلار صرفه‌جویی در صنعت بانکی منجر می‌شود. کاهش هزینههای عملیاتی از طریق خودکارسازی فرآیندهای حسابداری و کاهش خطاهای انسانی صورت می‌گیرد. اجرای سریع‌تر فرایندها،نیاز کمتر به نیروی انسانی و صرفه‌جویی در هزینههای آموزش از دیگر مواردی است که به کاهش هزینه‌ها کمک می‌کنند.
5. بهبود امنیت داده‌ها
با توجه به حساسیت داده‌های مالی، امنیت این اطلاعات از اهمیت بالایی برخوردار است. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و تکنیک‌های رمزنگاری، امنیت داده‌ها را تضمین کرده و از دسترسی‌های غیرمجاز جلوگیری کند.
هوش مصنوعی در حسابداری باعث افزایش دقت در پردازش داده‌های مالی و کاهش خطاهای انسانی شده است. اما این تنها یکی از کاربردهای AI در صنایع مختلف است. در صنعت ارتباطات نیز هوش مصنوعی در مخابرات نقش مهمی در بهینه‌سازی شبکه‌ها و ارائه خدمات پیشرفته ایفا می‌کند.
کاربردهای هوش مصنوعی حسابداری
هوش مصنوعی در حسابداری صرفاً به نرم‌افزارهای ساده برای ورود و خروج اطلاعات محدود نمی‌شود. این فناوری با قابلیت‌های گسترده‌اش می‌تواند در بسیاری از جنبه‌های این حوزه تحول ایجاد کند. در این بخش کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در حسابداری را با بررسی می‌کنیم.
1. اتوماسیون فرایندهای مالی
اتوماسیون فرایندهای روباتیک یا RPA یکی از شاخه‌های اصلی هوش مصنوعی است که در حسابداری کاربرد فراوانی دارد. این فناوری وظایف تکراری مانند ورود داده‌ها، تطبیق صورت‌حساب‌ها، محاسبه مالیات، و ثبت تراکنش‌ها را خودکار می‌کند. این روند نه‌تنها دقت را افزایش می‌دهد، بلکه زمان انجام این فعالیت‌ها را به‌شدت کاهش می‌دهد.
2. ساده‌سازی فرایندها
نرم‌افزارهای حسابداری مبتنی بر هوش مصنوعی، با انجام ممیزی‌های مستمر و دقیق فرآیند بستن حساب‌های ماهانه و فصلی را بهینه کرده و نتایج قابل اعتمادتری را ارائه میدهند. به این ترتیب مراحل پیچیده و زمان‌بر بستن حساب‌ها به طور قابل توجهی ساده‌تر و سریع‌تر می‌شود.
3. حسابرسی هوشمند
در جریان حسابرسی اسناد و مدارک مالی، حجم زیادی از داده‌ها باید بررسی و تحلیل شود. هوش مصنوعی با تکیه بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌ها با دقت و سرعت بسیار بالا بررسی کرده و انحرافات یا الگوهای غیرعادی را شناسایی می‌کند. برای مثال حسابرسان با کمک AI به‌صورت خودکار اسناد مالی، فاکتورها و داده‌های بانکی را با دفاتر مالی تطبیق میدهند.
4. کشف تقلب و جلوگیری از کلاهبرداری
هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های انحرافی و الگوهای ناهنجار تقلب‌های مالی را به سرعت شناسایی می‌کند. برای مثال هوش مصنوعی به راحتی تراکنش‌های غیرمعمول، تغییرات ناگهانی در حساب‌ها و پرداخت‌های مشکوک را شناسایی می‌کند. همچنین در حسابداری سنتی از نمونه‌گیری تصادفی استفاده می‌شود اما هوش مصنوعی نمونه‌هایی را انتخاب می‌کند که احتمال خطا یا تقلب در آنها بیشتر باشد.
5. تحلیل ریسک مالی و اعتباری
ابزارهای مبتنی بر AI با تحلیل داده‌های شرکت ریسک‌های مالی و اعتباری را به طور دقیق ارزیابی می‌کنند. این سیستم‌ها با بررسی وضعیت مالی، شرایط بازار و ریسک‌های عملیاتی، می‌توانند احتمال ورشکستگی، ناتوانی در بازپرداخت بدهی‌ها و سایر ریسک‌های مالی را پیش‌بینی کنند. این امر به بانک‌ها، مؤسسات اعتباری و سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری در خصوص تخصیص منابع مالی اتخاذ کنند.
6. محاسبات مالیاتی
محاسبات مالیاتی مخصوصا در شرکت‌های بزرگ بسیار زمان‌بر و پیچیده است و هر اشتباهی در آن می‌تواند به زیان مالی چشمگیری منجر شود. هوش مصنوعی با بررسی فرصت‌های قانونی برای کاهش مالیات، به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا بار مالیاتی را کاهش داده و سودآوری خود بهبود ببخشند. همچنین می‌تواند به سرعت قوانین جدید را تحلیل کرده و محاسبات مالیاتی را به‌روزرسانی کند.
7. پیش‌بینی مالی و بودجه‌بندی مبتنی بر داده
الگوریتم‌های پیشرفته با تحلیل داده‌های تاریخی و روندهای بازار پیش‌بینی دقیقی از عملکرد مالی آینده ارائه میدهند. این پیش‌بینی‌ها به مدیران کمک می‌کند تا بودجه‌بندی دقیق‌تری انجام داده و تصمیمات استراتژیک آگاهانه‌تری اتخاذ کنند. برای مثال هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های فروش، هزینه‌ها و سایر عوامل مؤثر پیش‌بینی دقیقی از سودآوری و جریان نقدی آتی ارائه دهد.
8. مغایرتگیری هوشمند
مغایرتگیری مالی از وظایف حیاتی در حسابداری است که به شناسایی خطاها کمک می‌کند. سیستم‌های هوش مصنوعی با تحلیل دقیق تراکنش‌های بانکی و صورت‌حساب‌ها، حتی مغایرت‌های جزئی را نیز به طور خودکار شناسایی می‌کنند. این امر علاوه بر صرفه‌جویی قابل توجه در زمان، به تهیه صورت‌های مالی دقیق و قابل اعتماد منجر می‌شود.
همان‌طور که هوش مصنوعی در حسابداری باعث افزایش دقت و کاهش خطاهای انسانی می‌شود، در بخش آموزش نیز می‌تواند فرآیند یادگیری را بهبود بخشد. برای آشنایی با کاربرد هوش مصنوعی در آموزش و نحوه تأثیرگذاری آن، این مقاله را مطالعه کنید.
چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در حسابداری
هوش مصنوعی با تمام توانمندی‌هایش هنوز یکه‌تاز میدان حسابداری نیست. مثل هر فناوری نوظهور دیگری، چالش‌ها و محدودیت‌هایی دارد که باید با آنها دست‌وپنجه نرم کرد:
1. دقت و صحت داده‌ها
مهم‌ترین چالش کیفیت داده‌ها است. هوش مصنوعی برای عملکرد درست به داده‌های دقیق و بدون نقص نیاز دارد. اگر داده‌های ورودی مشکل داشته باشند، خروجی هم قابل اعتماد نخواهند بود. اینجاست که اهمیت ممیزی داده‌ها و کنترل کیفیت بیشتر خود را نشان می‌دهد.
2. هزینههای پیاده‌سازی
نرم‌افزارهای هوش مصنوعی در حسابداری اغلب قیمت بالایی دارند و برای راه‌اندازی و آموزش نیروها هم باید هزینه کرد. این موضوع شاید برای سازمان‌های بزرگ مشکل‌ساز نباشد اما برای شرکت‌های کوچک و متوسط می‌تواند یک مانع جدی شود.
3. درک قوانین و مقررات
قوانین مالیاتی و حسابداری در کشورهای مختلف پیچیدگی‌های زیادی دارند و مدام تغییر می‌کنند. هوش مصنوعی هنوز نمی‌تواند مثل یک حسابدار باتجربه به‌طور کامل این تغییرات را بفهمد یا تفسیر کند. بنابراین برای استفاده بهینه از چنین سیستمی باید هوش مصنوعی بومی‌سازی شده یا با قوانین مالی ایران تغذیه شود.
4. امنیت داده‌ها
ابزارهای هوش مصنوعی معمولاً با حجم زیادی از اطلاعات حساس مالی سروکار دارند. اگر این اطلاعات به‌درستی محافظت نشود، به مشکلات جدی مثل نقض حریم خصوصی یا سرقت داده‌ها منجر می‌شود.
نمونه‌هایی از به‌کارگیری هوش مصنوعی در حسابداری
بر اساس آماری که در تصویر زیر می‌بینید، هوش مصنوعی تنها توسط ۸ درصد شرکت ها در حسابداری به کار گرفته شده است. ۱۳ درصد سازمان‌ها برنامه‌ریزی‌ها برای استفاده از این ابزار را انجام داده‌اند و ۳۰ درصد دیگر هم در پی بکارگیری AI در فرآیندهای مالی خود هستند.
در ادامه به چند نمونه از کاربردهای هوش مصنوعی در حسابداری می‌پردازیم که توسط شرکت‌های بزرگ و معتبر Deloitte، PwC، EY و KPMG پیاده‌سازی شده است.
1. Deloitte: اتوماسیون بررسی اسناد
دیلویت (Deloitte) یک شرکت چندملیتی و باسابقه است که در زمینه حسابرسی، مشاوره مالی و امور مالیاتی خدمات ارائه می‌دهد.
این پلتفرم با استفاده از هوش مصنوعی فرآیند بررسی و استخراج اطلاعات از قراردادها را به‌طور کامل خودکار کرده و به میزان قابل‌توجهی از حجم کار انسانی کاسته است. این فناوری زمان صرف شده برای بررسی قراردادهای حقوقی، فاکتورها، صورت‌های مالی و صورتجلسات را تا ۵۰ درصد کاهش داده است.
2. EY: تحول در قراردادها و ممیزی
شرکت Ernst & Young که به اختصار EY شناخته می‌شود، یکی از چهار کمپانی بزرگ حسابرسی و مشاوره‌ای جهان است. هوش مصنوعی به این شرکت کمک کرده تا اطلاعات کلیدی قراردادها مانند میزان اجاره و گزینه‌های تمدید یا فسخ قرارداد را دقیق‌تر و سریع‌تر استخراج کنند.
3. PwC: شناسایی تقلب و خطا
دومین شرکت بزرگ حسابداری از نظر درآمد، از هوش مصنوعی برای کشف تقلب و خطا استفاده می‌کند. PwC پلتفرمی به نام GL.ai را توسعه داده که حجم عظیمی از داده‌های مالی را بر اساس قوانین مالیاتی کشورهای مختلف بررسی کرده و به سرعت تقلب و خطا را در آنها شناسایی می‌کند.
4. KPMG: مجموعه ابزارهای هوش مصنوعی
KPMG یکی دیگر از بزرگترین شرکت‌های حسابرسی و مشاوره مالی جهان است. مجموعه ابزارهای KPMG Ignite با کمک هوش مصنوعی به اتوماسیون فرآیندها، مدیریت ریسک، شخصی‌سازی خدمات و پیش‌بینی مالی و اقتصادی می‌پردازند.
آیا هوش مصنوعی جایگزین حسابداران خواهد شد؟
ورود هوش مصنوعی به حسابداری به معنی حذف شغل حسابدار نیست، بلکه به معنی تغییر نقش و وظایف آن است. اگر تا کنون حسابدارها وقتشان را صرف واردکردن داده‌ها و رسیدگی به امور تکراری می‌کردند، از حالا می‌توانند روی ارائه تحلیل‌های عمیق تمرکز کرده و در تصمیم‌گیری به مدیران کمک کنند.
در آینده نزدیک مهارت‌های جدیدی مثل تحلیل داده‌ها و کار با ابزارهای هوش مصنوعی به یکی از نیازهای اصلی حسابدارها تبدیل می‌شود. دیگر صرفاً آشنایی با قوانین مالیاتی یا نرم‌افزارهای قدیمی حسابداری کافی نیست؛ حسابدارهای امروز باید بدانند چطور از ابزارهای مدرن برای بهبود کارایی و کاهش هزینه‌ها استفاده کنند.
در مجموع هوش مصنوعی حسابداری را از یک شغل صرفا اجرایی به سمتی استراتژیک و مشاوره‌ای تبدیل خواهد کرد.
هوش مصنوعی در حسابداری با پردازش سریع داده‌های مالی و کاهش خطاها، عملکرد کسب‌وکارها را بهبود می‌بخشد. اما این فناوری تنها به امور مالی محدود نمی‌شود و در صنایع دیگری نیز تحولات چشمگیری ایجاد کرده است. یکی از حوزه‌هایی که تحت تأثیر AI قرار گرفته، کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل است که باعث بهینه‌سازی مسیرها، کاهش تصادفات و بهبود عملکرد وسایل نقلیه شده است.
بهترین ابزارهای هوش مصنوعی که هر حسابداری باید بشناسد
ابزارهای هوش مصنوعی متعددی برای حسابداری وجود دارد. برخی از این ابزارها به طور خاص برای خودکارسازی فرایندهای حسابداری طراحی شده و برخی دیگر به حسابداران در تحلیل داده‌ها کمک می‌کنند.
- QuickBooks Online: از محبوب‌ترین نرم‌افزارهای حسابداری است که از هوش مصنوعی برای دسته‌بندی خودکار تراکنش‌ها، پیش‌بینی جریان نقدی و ایجاد گزارش‌های مالی دقیق استفاده می‌کند.
- Xero: به‌خاطر قابلیت‌های هوشمندش مثل ورود داده‌ها، تطبیق خودکار تراکنش‌های بانکی و شناسایی الگوهای غیرعادی شناخته شده است.
- Zoho Books: این نرم‌افزار از هوش مصنوعی برای مدیریت فاکتورها، پیگیری پرداخت‌ها و حتی محاسبه مالیات استفاده می‌کند.
- Botkeeper: از یادگیری ماشین برای خودکارسازی وظایف حسابداری مثل مدیریت فاکتورها، ثبت تراکنش‌ها و ایجاد گزارش‌های مالی بهره می‌برد.
- BlackLine: این پلتفرم به شرکت‌های بزرگ کمک می‌کند تا فرآیندهای پیچیده حسابداری مثل تطبیق و بستن حساب‌ها را با کمک هوش مصنوعی به‌صورت خودکار انجام دهند.
نتیجه‌گیری
هوش مصنوعی در حال تغییر عمیق حسابداری است و به حرفه‌ای‌های این حوزه امکان می‌دهد با سرعت، دقت و بهره‌وری بیشتری کار کنند. از اتوماسیون وظایف ساده گرفته تا تحلیل داده‌های پیچیده و پیش‌بینی روندها این فناوری در تمام جنبه‌های حسابداری تأثیرگذار است. به‌کارگیری هوش مصنوعی در حسابداری نه‌تنها یک مزیت رقابتی محسوب می‌شود، بلکه به‌زودی به یک ضرورت برای بقای کسب‌وکارها تبدیل خواهد شد.
سوالات متداولی که شما می‌پرسید؟
1. تفاوت هوش مصنوعی با اتوماسیون در حسابداری چیست؟
اتوماسیون تنها وظایف تکراری را انجام می‌دهد، اما هوش مصنوعی با یادگیری از داده‌ها، تحلیل عمیق و ارائه بینش‌های هوشمندانه به تصمیم‌گیری کمک می‌کند.
2. هوش مصنوعی در حسابداری چه کاربردی دارد؟
فرآیندهای تکراری مانند ثبت اسناد مالی، تطبیق حساب‌ها، پیش‌بینی جریان نقدی و تهیه گزارش‌ها را خودکار کرده و در عین حال دقت و سرعت را افزایش دهد.
3. آیا هوش مصنوعی جای حسابداران را می‌گیرد؟
خیر، هوش مصنوعی کارهای وقت‌گیر را ساده‌تر می‌کند، اما مهارت‌های انسانی مثل توان قضاوت، استدلال و ارتباط همچنان ضروری است.
4. آیا استفاده از هوش مصنوعی در حسابداری هزینه‌بر است؟
در ابتدا هزینه‌بر است اما در بلندمدت با کاهش هزینههای عملیاتی و افزایش بهره‌وری، بازگشت سرمایه بسیار بیشتر خواهد بود.
5. آیا هوش مصنوعی تقلب و جعل را شناسایی می‌کند؟
بله، با شناسایی الگوهای غیرعادی تراکنش‌های مشکوک و تقلب را سریع‌تر و دقیق‌تر از روش‌های سنتی شناسایی می‌کند.
6. کدام نرم‌افزارها از هوش مصنوعی در حسابداری استفاده می‌کنند؟
نرم‌افزارهایی مانند QuickBooks، Xero، Zoho Books و ابزارهای مبتنی بر یادگیری ماشین مانند MindBridge و BlackLine.
7. آیا داده‌های مالی در سیستم‌های هوش مصنوعی امن هستند؟
بله، بسیاری از سیستم‌ها از رمزنگاری، احراز هویت چندمرحله‌ای و پروتکل‌های امنیتی پیشرفته استفاده می‌کنند.
8. آینده هوش مصنوعی در حسابداری چگونه خواهد بود؟
تجزیه و تحلیل پیشرفته‌تر، پیش‌بینی‌های دقیق‌تر، ادغام بهتر با سیستم‌های مالی و مشارکت در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک.
منابع:
