会计自动化:如何优化您的业务

会计行业正在更新其业务实践,以提高生产率并在其竞争对手和客户中保持相关性。会计行业正在实施的一种升级是自动化。会计自动化是一种会计解决方案,利用人工智能(AI)来维持重复的簿记职责,例如数据输入和分析关键文档。

到2024年,会计智能人工智能预计将以48.4%的复合年增长率(CAGR)增长470万美元。自动化会计可以帮助释放专业会计师的时间,以便他们可以为客户提供真正的建议,并处理需要批判性思维和判断力的工作,这是AI无法做到的。

让我们检查一下AI在会计中的历史,AI拥有的功能以及AI的其他分支。

历史
1950年代,会计师和银行家开始讨论如何利用自动化来提高效率。但是,这个想法可以追溯到18世纪中叶。

贝叶斯统计
英国神学家和数学家托马斯·贝斯(Thomas Bayes)在1763年发表的论文《解决机会论中的问题的论文》中建立了一种新的统计方法。它回答了这个问题:如果以前的数据试验中经常出现一种模式,那么您如何知道将来会继续使用同一模式?贝叶斯制定了一种统计形式,可以帮助预测各种数据集中的重复模式。这些统计信息今天称为贝叶斯统计信息。

优点
在Sage的一项研究中,有66%的会计师表示他们将投资于AI以自动执行耗时的任务。此外,该研究中有55%的会计师表示,他们希望利用AI来更有效地开展业务。

继续读下去,了解一些关键优势,这些优势将解释为什么有些会计师正在扎根AI团队。

进行无纸化审核
进行审核可能既麻烦又耗时。但是,人工智能可以简化流程。AI的数字化功能可以自动跟踪谁以及何时访问了哪些重要文件,例如审计计划,清单,确认函等。数字化功能将提高关键数据和文件的安全性。此外,由于数字文件共享功能,您无需花费无数时间在混乱的文件柜中寻找文件。

加强公司政策
AI可确保您不必担心被员工滥用公司支出政策等问题。AI可以扫描和查看差旅预订,员工收据,信用卡交易等等,以监控员工支出。它可以识别违规支出,包括无法验证的收据,个人信用卡使用情况和旅行附加组件。它还可以帮助您确定哪些策略有效或无效。

减少欺诈
58%的组织的反欺诈人员和资源水平较低。但是,AI可以掌握模式并查明财务数据中各种不一致的范围。当您的数据在多个付款渠道中扩展和流通时,欺诈和差异的机会迅速增加。通常,审计师仅检查不合规的费用报告,这是一小部分。另一方面,人工智能可以审查和审核您的所有支出报告,毫不动摇。最后,由于AI是可调的,因此它可以像处理常规数据量一样高效地查看大量新财务信息。

AI的扩展分支
像树的许多分支一样,人工智能具有具有独特功能的各种子集。这些子集构成会计自动化的核心。他们每个人都可以提高公司的生产力,并使会计师成为为客户提供更详尽财务建议的主力军。

机器学习
AI的一个子集是机器学习。简而言之,机器学习由一些算法组成,这些算法可以分析数据并随时间学习数据。例如,Netflix使用机器学习。如果您观看许多喜剧电影,音乐纪录片和烹饪节目,则Netflix将为您找到并推荐更多此类电影。机器学习可以通过简化银行对帐,细读您的所有审计数据,澄清发票付款并生成内聚的风险评估来简化会计公司。

轻松处理银行对帐
机器学习可以简化银行对帐。观察以前的帐户选择和分配后,它可以为新的银行交易提供适当的建议。实施机器学习还可以帮助减少错误和重复条目。

查看所有审核数据
通常,审核员仅审核数据片段以进行审核。但是,必要时机器学习可以对整个分类帐执行多种分析。在分析完所有数据之后,它可以为您提供发现的异常列表供您查看和评估。另外,当机器学习观察审核员在确认或使异常无效时所得出的结论时,它将查明有关确认和无效的其他数据点,并将其应用于它发现的任何其他异常。机器学习可以解决您所有的异常情况。最后,机器学习可以读取外语收据,并确保它们是真实的并符合政策。

取消发票付款
当客户将发票合并为一笔付款,支付不正确的金额或忘记在付款中包含发票编号时,对于应收帐款或库务簿记员来说,这是一项艰巨的工作。簿记员必须加总可能与长期付款不匹配的各种发票,或者与客户联系以澄清付款信息。

机器学习可以缓解其中的一些头痛。它可以自动建议可能与已付款金额匹配的发票,立即清除短付款并立即生成差额发票。

绘制准确的风险评估图
财务团队在创建风险评估时需要考虑很多客户变量,包括期限,规模,当前系统状况等。这些项目通常分配给有创建经验的经理。尽管此策略在一定程度上有效,但是由于观点狭窄,因此风险评估的决策是狭窄的。机器学习可以拓宽视野。

自然语言处理
AI的另一个子集,自然语言处理(NLP),使技术能够理解和处理人类语音。如果没有NLP,Siri,Alexa或Cortana无法听到或处理您播放自己喜欢的歌曲,推荐电影或提醒重要医生预约的请求。NLP可以通过拾起不同的语调,暴露欺诈行为等来最大化簿记技术。

读取正或负音
如果NLP分析大量新闻文章,社交媒体,报告和其他Web内容,则可以选择正面或负面的语音提示。利用NLP的分析能力是一个关键优势,因为它可以识别财务报告中客户与特定公司之间或投资者与特定市场之间共享的真实感受。

检测并公开欺诈
与其他分析技术一起,NLP可以协助预测和识别欺诈活动。通常,欺骗性陈述具有明显的语言倾向,例如大量的否定情感词和少量的第一人称代词。NLP可以在电子邮件,向美国证券交易委员会(SEC)提交的年度文件,电话会议的笔录和其他形式的公司沟通中监视和揭露这些趋势。

自然语言生成和审核
NLP的子组自然语言生成(NLG)是一种计算机功能,可以将文本生成为可理解的人类语言。NLG可以分析图表和图形中使用的结构化数据和信息,并将其转换为文本以供审计人员澄清,因此对审计很有帮助。

自然语言理解
NLP的另一个分支是自然语言理解(NLU)。它可以理解语,发音错误,拼写错误和其他人类语音的特质。它还可以提取大量信息,然后将无关紧要的数据加密并提供有价值的内容。想象一下,让NLU筛选成千上万的支票,发票和收据,以便您将注意力集中在需要批判性思考和判断的任务上。

机器人过程自动化
机器人流程自动化(RPA)是AI的另一个分支,它可以像人类一样模拟可重复的任务,例如复制和粘贴信息。它的各种功能使其成为最复杂的簿记职责的重要资产。

轻松输入税收信息
税务准备人员会从报告表到收据和发票获取大量税务文件和文件。其中大多数以PDF格式输入。准备人员花费大量时间将这些信息输入电子表格和第三方税务准备软件中。RPA可以将客户的所有信息输入到税务准备软件中,甚至制作税务延期文件。

精确的分析和计算
查看审核中收集的文档和表格是一项全职工作。RPA系统可以登录客户的安全文件传输协议(FTP),并获取当前和上一年度的销售清单,试用余额和其他与审计有关的证据。该系统可以对每个清单的总销售额进行准确的计算,并将其与每个试算表的总数相关联。它还可以评估当年和上一年度列表的总收入金额是否不同,如果差异超过重要性阈值,则会发出警报。

向前进
会计自动化和其他类型的会计软件正在改变金融业。无论您投资哪种形式的会计自动化,请务必选择一种符合您的需求和偏好的方案,以提高生产率并满足客户需求。

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