هوش مصنوعی در حسابداری: یک تحول بزرگ

هوش مصنوعی در حسابداری به‌عنوان یک فناوری تحول‌آفرین، فرآیندهای حسابداری را متحول ساخته و نقش حسابداران و حسابرسان را به‌طور چشمگیری تغییر داده است. این فناوری علاوه بر ساده‌سازی فعالیت‌های پیچیده مالی، مزایای گسترده‌ای را برای کسب‌وکارها به همراه دارد. شرکت ترازپویش به‌عنوان یکی از پیشگامان ارائه نرم‌افزارهای مدیریت کسب‌وکار، همواره در مسیر هوشمندسازی و ارتقای فرآیندهای مالی سازمان‌ها کوشیده است. انتظار می‌رود روند رشد و توسعه هوش مصنوعی در حسابداری همچنان ادامه یافته و حتی شتاب بیشتری بگیرد. این فناوری می‌تواند به تیم‌های حسابداری در حل بسیاری از چالش‌های سنتی کمک کند و جایگاه آنان را در سازمان‌ها ارتقاء دهد. آگاهی و شناخت از این فناوری‌ها قدرتی ارزشمند به کسب‌وکارها می‌بخشد. در این مقاله با هم به بررسی فناوری‌های کلیدی در حوزه هوش مصنوعی در حسابداری، مزایا، چالش‌ها و راهکارهای بهره‌برداری هوشمندانه از آن برای موفقیت کسب‌وکار و حرفه حسابداری می‌پردازیم.

کاربرد های هوش مصنوعی در حسابداری 

همانند بسیاری از کاربردهای نوین، هوش مصنوعی در حسابداری بر پایه فناوری‌هایی چون یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی مولد استوار است. این فناوری‌ها به‌طور مشترک نقطه عطفی در تحول فرآیندهای مالی به شمار می‌آیند. ابزارهای هوشمند می‌توانند حجم انبوه داده‌ها را تحلیل، الگوها را شناسایی و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند و همچنین بسیاری از وظایف تکراری مانند ورود داده، تطبیق تراکنش‌ها و تهیه گزارش‌های مالی را خودکار کنند. این دستاوردها باعث افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و بهبود کیفیت تصمیم‌گیری می‌شوند — دقیقاً همان ارزشی که ترازپویش در توسعه راهکارهای نرم‌افزاری ERP برای صنایع مختلف ارائه می‌کند.

نکات کلیدی

• هوش مصنوعی در حسابداری باعث خودکارسازی بسیاری از وظایف تکراری، تحلیل حجم انبوهی از داده‌ها و پیش‌بینی روندها شده است که برای برخی از فعالان این حوزه هیجان‌انگیز و برای برخی دیگر نگران‌کننده است.

• مزایای تجاری هوش مصنوعی شامل کاهش هزینه‌ها، بهبود بهره‌وری، دقت بالاتر، مقیاس‌پذیری، کیفیت خدمات به مشتری، کشف تقلب و پشتیبانی بهتر از تصمیم‌گیری است.

• این فناوری فرصت می‌دهد تا حسابداران از انجام فعالیت‌های صرفاً تراکنشی فاصله بگیرند و بر فعالیت‌های مشاوره‌ای و ارزش‌افزا متمرکز شوند.

• بسیاری از چالش‌های فعلی در استفاده از هوش مصنوعی، به‌مرور با تکامل فناوری و گسترش پذیرش آن در صنعت رفع خواهند شد.

• نرم‌افزارهای پیشرفته حسابداری و ERP، قابلیت‌های هوش مصنوعی را به‌طور مستقیم در بستر داده‌های جمع‌آوری‌شده سازمان پیاده‌سازی می‌کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی در فرآیندهای حسابداری

تیم‌های حسابداری در صنایع مختلف از هوش مصنوعی برای انجام وظایفی مثل ثبت‌دفتر، تهیه اظهارنامه مالیاتی و حسابرسی بهره می‌برند. شرکت‌های بزرگ حسابرسی مانند Deloitte، EY، PwC و KPMG پیشتاز استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود دقت و سرعت در فرآیندهای حسابرسی و مدیریت داخلی خود هستند.

هوش مصنوعی به حسابرسان این امکان را می‌دهد که به جای نمونه‌گیری سنتی، کل داده‌ها را تحلیل و تراکنش‌های مشکوک را شناسایی کنند. شرکت‌های کوچک‌تر نیز به تدریج این فناوری را در خدمات مالیاتی و ثبت‌دفتر به کار می‌گیرند.

در کل، هوش مصنوعی باعث افزایش بهره‌وری، دقت و بهبود تصمیم‌گیری مالی شده و تیم‌های حسابداری را قادر می‌سازد تا به جای انجام کارهای تکراری، روی برنامه‌ریزی و مشاوره راهبردی تمرکز کنند؛ مسیری که شرکت ترازپویش با راهکارهای نرم‌افزاری خود به‌خوبی پشتیبانی می‌کند.

فناوری‌های کلیدی در هوش مصنوعی در حسابداری

امروزه فناوری‌های متعددی چه به‌صورت رسمی و چه غیررسمی تحت عنوان هوش مصنوعی شناخته می‌شوند. چهار فناوری اصلی که پیش‌تر هم اشاره شد — یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی مولد — ستون‌های اصلی هوش مصنوعی در حسابداری را تشکیل می‌دهند، همان‌طور که در بسیاری از حوزه‌های دیگر هوش مصنوعی نیز کاربرد دارند. این فناوری‌ها موتور محرکه‌ای هستند که باعث می‌شوند تحلیل داده‌ها با سرعت بیشتر و دقت بالاتر انجام شود.

در کنار این فناوری‌های نوین، برخی تکنولوژی‌های قدیمی‌تر مانند اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) و تشخیص کاراکتر نوری (OCR) هم دیده می‌شوند که اگرچه ذاتاً هوش مصنوعی نیستند، اما گاهی با آن ادغام شده یا حتی با آن اشتباه گرفته می‌شوند. در ادامه به معرفی این فناوری‌ها می‌پردازیم تا تصویر دقیق‌تری ارائه شود.

۱. یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین به رایانه‌ها امکان می‌دهد بدون برنامه‌نویسی صریح، از تجربه و داده‌ها یاد بگیرند. الگوریتم‌های ML بر اساس تجربه به‌مرور بهبود پیدا می‌کنند و می‌توانند تحلیل‌های توصیفی، پیش‌بینی و توصیه‌محور انجام دهند. این فناوری از طریق شناسایی الگوها در حجم انبوهی از داده‌ها — کاری که انسان در این مقیاس قادر به انجام آن نیست — فرآیندهای مالی را متحول کرده است. برای نمونه، یادگیری ماشین می‌تواند بر اساس داده‌های فروش تاریخی تا سطح کد کالا (SKU)، پیش‌بینی‌های دقیق فروش ارائه کند یا با تحلیل الگوهای تراکنش، موارد مشکوک به تقلب را شناسایی کرده و کنترل‌های داخلی را تقویت نماید. همچنین در ثبت‌دفتر حسابداری هم با اختصاص خودکار کدهای هزینه به فاکتورها، دقت و سرعت را افزایش می‌دهد. این نوع هوشمندسازی دقیقاً همان چیزی است که ترازپویش در توسعه نرم‌افزارهای ERP به مشتریان خود ارائه می‌کند.

۲. یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق درواقع نوعی یادگیری ماشین است که بر پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه ساخته شده است. فناوری‌های قدیمی‌تر هوش مصنوعی پیشرفت‌های خوبی در زمینه‌هایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تحلیل پیش‌بینی داشته‌اند، اما مدل‌های جدید مبتنی بر یادگیری عمیق عملکرد به‌مراتب بهتری را نشان داده‌اند. در حوزه هوش مصنوعی در حسابداری، یادگیری عمیق دقت و کارایی تمام کاربردهای قبلی یادگیری ماشین را چند برابر می‌کند و حتی می‌تواند در تحلیل ریسک، پیش‌بینی روندهای مالی و شناسایی تقلب نقش مهم‌تری ایفا کند.

۳. پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی به رایانه‌ها امکان می‌دهد داده‌های متنی را به‌جای داده‌های صرفاً عددی بخوانند و تفسیر کنند. نسخه‌های قدیمی‌تر NLP هنوز هم کارآمد هستند، اما فناوری‌های جدید NLP عموماً بر مبنای یادگیری عمیق توسعه یافته‌اند. برای مثال، NLP می‌تواند حجم عظیمی از متون — مانند اخبار مالی یا نظرات مشتریان — را خلاصه کرده و به داده‌های ساختاریافته تبدیل کند تا به فرآیندهای مالی غنا ببخشد. یکی دیگر از کاربردهای ارزشمند NLP در حسابداری، تحلیل قراردادها و استخراج بندهای کلیدی برای پایبندی به توافق‌های مالی و ارزیابی ریسک‌های احتمالی است. همچنین پردازش زبان طبیعی در بررسی مستندات قانونی، الزامات مالیاتی و دستورالعمل‌های دولتی نقش مهمی دارد و انطباق‌پذیری حسابداری را تقویت می‌کند.

۴. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

هوش مصنوعی مولد از جمله قابلیت‌های شگفت‌انگیز مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق است که می‌تواند در پاسخ به دستورات متنی، محتوای جدید خلق کند. این مدل‌ها نه‌تنها زبان طبیعی را درک می‌کنند، بلکه قادر به تولید آن نیز هستند. در حسابداری، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مولد می‌توانند پیش‌نویس گزارش‌ها و صورت‌های مالی را تهیه کرده و به حسابداران و حسابرسان کمک کنند تا در تحلیل داده‌های مالی کسب‌وکار، فرصت‌های بهبود بهره‌وری مالی را شناسایی کنند. این ویژگی باعث صرفه‌جویی در زمان و بهبود کیفیت گزارش‌گری مالی می‌شود.

۵. اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA)

هرچند RPA ذاتاً یک فناوری هوش مصنوعی محسوب نمی‌شود، اما به‌دلیل توانایی آن در انجام خودکار وظایف تکراری، گاهی با هوش مصنوعی اشتباه گرفته می‌شود. RPA بیشتر با داده‌های ساختاریافته کار می‌کند و برای تراکنش‌های مبتنی بر قوانین مناسب است، اگرچه امروزه به‌طور فزاینده با یادگیری ماشین ادغام می‌شود و قابلیت‌های هوشمندتری پیدا می‌کند. برای مثال، RPA در سیستم‌های پرداخت حساب‌های قابل پرداخت (AP) می‌تواند فاکتورهای تأمین‌کنندگان را با سفارش‌های خرید تطبیق دهد، هزینه‌های سفر را با سیاست‌های سازمان مقایسه کند و حساب‌ها را به‌طور خودکار آشتی دهد. در بخش حساب‌های دریافتنی نیز می‌تواند صورتحساب‌های مشتریان را بررسی و پس از تأیید، به‌طور خودکار در سیستم حسابداری ثبت نماید. وقتی RPA با فناوری‌های ML ادغام شود، در پردازش هوشمند فاکتورها، شناسایی تقلب و کنترل‌های تطبیقی عملکرد بهتری خواهد داشت. این ویژگی‌ها می‌تواند در راهکارهای ERP ترازپویش به ارزش‌آفرینی مالی کمک بزرگی کند.

۶. تشخیص کاراکتر نوری (OCR)

تشخیص کاراکتر نوری (OCR) یک فناوری قدیمی است که متن اسناد اسکن‌شده یا دیجیتال را به داده‌های قابل‌پردازش برای رایانه تبدیل می‌کند. البته سیستم‌های NLP مبتنی بر یادگیری ماشین امروزی همین کار را با دقت بیشتر انجام می‌دهند، اما همچنان اصطلاح OCR در بین کسب‌وکارها رایج است. OCR با حذف ورود دستی اطلاعات، زمان صرف‌شده را کاهش داده و احتمال خطای انسانی را کم می‌کند. علاوه‌براین، این فناوری امکان بایگانی دیجیتال و جستجوپذیری اسناد را فراهم می‌سازد و به‌ویژه در پردازش خودکار فاکتورها در بخش AP کاربرد گسترده‌ای دارد.

مزایای هوش مصنوعی در حسابداری

هوش مصنوعی در حسابداری تمام شاخص‌های کلیدی این حوزه را تحت تأثیر قرار داده است: دقت، کارایی و مقیاس‌پذیری. افزون بر این، هوش مصنوعی سرعتی بی‌رقیب به فرآیندهای حسابداری می‌بخشد. در ادامه به مهم‌ترین مزایای استفاده از هوش مصنوعی در این زمینه می‌پردازیم:

افزایش بهره‌وری

زمانی که هوش مصنوعی در حسابداری برای انجام وظایف روتین به‌کار گرفته می‌شود، تیم‌های مالی می‌توانند تمرکز بیشتری روی کارهای ارزش‌افزا داشته باشند. این تغییر تعادل باعث افزایش بازدهی کلی و استفاده بهینه از مهارت و تجربه کارکنان حسابداری می‌شود. ترازپویش با طراحی نرم‌افزارهای مدیریت کسب‌وکار، دقیقاً همین مزیت را برای مشتریان خود فراهم کرده است.

بهبود دقت

خودکارسازی فعالیت‌ها — از جمله کدگذاری تراکنش‌های دفتر کل — احتمال بروز خطاهای دستی را کاهش داده، دقت ثبت‌دفاتر را بهبود می‌بخشد و نیاز به اصلاحات بعدی را کم می‌کند.

ارتقای تصمیم‌گیری

هوش مصنوعی اطلاعات بهتری را با سرعت بیشتر در اختیار مدیران تصمیم‌گیرنده قرار می‌دهد. تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند جامع‌تر باشد و داده‌های بخش‌های مختلف سازمان را به‌صورت یکپارچه تحلیل کند تا بینش‌های عمیق‌تری برای تصمیم‌سازی در سطح کلان به‌دست آید.

تقویت کشف تقلب

یکی از راهکارهای کلیدی برای شناسایی تراکنش‌های مشکوک یا متقلبانه، تحلیل داده‌ها برای یافتن موارد ناهنجار و استثنایی است. هوش مصنوعی با توانایی بررسی سریع حجم زیادی از داده‌ها، این فرآیند را بسیار قدرتمندتر می‌سازد. براساس یک نظرسنجی سال ۲۰۲۴ از انجمن حسابرسان تقلب (ACFE)، انتظار می‌رود طی دو سال آینده استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌های مقابله با تقلب سه برابر شود.

صرفه‌جویی در هزینه‌ها

خودکارسازی وظایف تکراری علاوه بر کاهش زمانی که کارکنان برای این کارها صرف می‌کنند، باعث بهبود فرآیندها و کاهش هزینه‌های ناشی از دیرکرد پرداخت‌ها و جرائم مالیاتی یا قراردادی می‌شود.

مقیاس‌پذیری

با توجه به اینکه هوش مصنوعی در حسابداری بسیاری از کارهای زمان‌بر مانند ورود اطلاعات و تطبیق تراکنش‌ها را مدیریت می‌کند، این قابلیت به رشد و توسعه کسب‌وکار کمک می‌کند. این ویژگی به‌ویژه در شرایط کمبود نیروی حسابداری — که ناشی از خستگی شغلی است — اهمیت بالایی دارد.

بهبود انطباق (Compliance)

چالش‌های انطباق در حسابداری معمولاً شامل اجرای فرآیندهایی است که از رعایت قوانین، استانداردها و مقررات اطمینان حاصل شود. هوش مصنوعی با تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند داده‌های سازمان را با دقت بیشتری بررسی کرده و تخلفات احتمالی را سریع‌تر شناسایی کند. شناسایی زودهنگام موارد ناهنجار، بهترین راهکار برای پیشگیری از مشکلات انطباقی است. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند تغییرات قوانین مالی و مالیاتی را از منابع معتبر به‌طور خودکار رصد کرده و فرآیندهای حسابداری را به‌روز نگه دارد.

ارتقای خدمات به مشتری

ابزارهای هوش مصنوعی به تیم حسابداری کمک می‌کنند تا خدمات دقیق‌تر، منسجم‌تر و حرفه‌ای‌تری به مشتریان داخلی و خارجی ارائه دهند. برای مثال، ابزارهای مولد هوش مصنوعی می‌توانند ارتباطات ایمیلی را حرفه‌ای‌تر کنند یا اطلاعات صحیح‌تر را برای مشتریان فراهم آورند و از بروز خطاهایی مانند ارسال اخطار بدهی به مشتریان تسویه‌حساب‌شده جلوگیری نمایند.

چالش‌های هوش مصنوعی در حسابداری

همان‌طور که در پیاده‌سازی هر فناوری جدید تجربه می‌شود، استفاده از هوش مصنوعی در حسابداری نیز چالش‌ها و موانعی دارد که برای رفع آنها به حمایت مدیریتی از بالا به پایین نیاز است. در ادامه برخی از این چالش‌ها را مرور می‌کنیم:

هزینه‌های اولیه

هزینه‌های آغازین استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند مانعی برای پذیرش آن باشد، حتی اگر در بلندمدت مزایا و صرفه‌جویی‌های بسیاری ایجاد شود. این هزینه‌ها شامل لایسنس نرم‌افزار، هزینه‌های یکپارچه‌سازی و آموزش کارکنان است. با این حال، بسیاری از نرم‌افزارهای ERP مبتنی بر SaaS مانند محصولات ترازپویش، قابلیت‌های هوش مصنوعی را به‌صورت یکپارچه و با کمترین هزینه اضافه در اختیار مشتریان قرار می‌دهند و در نتیجه مانع ورود کاهش می‌یابد.

شکاف مهارت‌ها

فاصله مهارتی میان متخصصان حسابداری و کارشناسان فناوری اطلاعات در موضوع هوش مصنوعی می‌تواند برای سازمان‌ها چالش‌زا باشد. این موضوع به‌ویژه برای کسب‌وکارهای کوچک که منابع انسانی و زیرساخت فناوری کمتری دارند، پررنگ‌تر است. علاوه‌براین، اختلاف مهارت میان نسل‌های مختلف کارکنان، نیاز به آموزش مداوم و برنامه‌ریزی‌شده را دوچندان می‌کند.

نگرانی‌های نظارتی

حسابداری تحت نظارت نهادها و استانداردهای قانونی مختلفی قرار دارد. به‌روزرسانی مداوم هوش مصنوعی برای هماهنگی با این تغییرات می‌تواند دشوار باشد. همچنین، در صورتی که هوش مصنوعی به داده‌های حساس دسترسی داشته باشد، باید الزامات امنیت و حریم خصوصی داده‌ها را رعایت کند. ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های حسابداری که همواره مطابق آخرین قوانین به‌روزرسانی می‌شوند

مشکلات یکپارچه‌سازی

سیستم‌های قدیمی یا میراثی (Legacy) ممکن است قابلیت ادغام با نرم‌افزارهای هوش مصنوعی را نداشته باشند یا نیاز به سفارشی‌سازی پرهزینه پیدا کنند. همچنین کیفیت ضعیف داده‌های موجود — مثل داده‌های ناقص یا نامعتبر — می‌تواند خروجی هوش مصنوعی را نادرست کند. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌ها پیش از اجرای فناوری هوش مصنوعی از اهمیت بالایی برخوردار است. به همین دلیل استفاده از نرم‌افزارهای ابری یکپارچه با قابلیت‌های داخلی هوش مصنوعی، مانند سیستم‌های ترازپویش، راهکاری ایده‌آل خواهد بود.

روندهای هوش مصنوعی در حسابداری

امروز تیم‌های حسابداری در دورانی هیجان‌انگیز به سر می‌برند؛ چراکه آشنایی و راحتی آنها با هوش مصنوعی در حسابداری روزبه‌روز بیشتر می‌شود و این فناوری به بخشی جدایی‌ناپذیر از فعالیت‌های روزانه آنان بدل شده است. شرکت‌های نرم‌افزاری پیشرو، قابلیت‌های هوش مصنوعی را به‌صورت یکپارچه در سیستم‌های ERP، نرم‌افزارهای مالی و حسابداری خود قرار داده‌اند تا کارایی و کیفیت خدمات را افزایش دهند. در ادامه چند روند مهم را مرور می‌کنیم:

هوش مصنوعی به‌عنوان دستیار یا مشاور

قابلیت‌های هوش مصنوعی در حال تبدیل‌شدن به نوعی مشاور برای حسابداران سازمانی است و توان آنها را برای ارائه بینش‌های ارزشمند و تصمیم‌گیری آگاهانه بهبود می‌بخشد. چون نرم‌افزارهای مدرن حسابداری مجهز به هوش مصنوعی قادر به تحلیل حجم گسترده‌ای از داده‌ها هستند، می‌توانند الگوها و روندهای تازه‌ای را شناسایی کرده و به حسابداران ارائه دهند تا راهکارهای راهبردی‌تری به مدیریت ارائه کنند. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند دقت پیش‌بینی‌ها را بالا برده، استراتژی‌های مالیاتی را بهینه کرده و بررسی‌های انطباق‌پذیری را خودکار کند. سیستم‌های هوش مصنوعی هرگز از تولید سناریوهای جدید مالی خسته نمی‌شوند و به‌طور پیوسته به حسابداران در بررسی پیش‌بینی‌ها و پیشنهادهایشان کمک می‌کنند.

هوش مصنوعی به‌عنوان مزیت رقابتی

استفاده از هوش مصنوعی در بخش‌هایی مانند فروش و بازاریابی به‌عنوان مزیت رقابتی شناخته شده است، اما در حسابداری چطور؟ کافی است به ارتباط میان پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و بهینه‌سازی موجودی و زمان‌بندی نیروی کار نگاه کنیم. هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های تاریخی و روندهای بازار را تحلیل کرده و پیش‌بینی‌های تقاضا را به‌طور دقیق‌تری ارائه دهد تا سازمان‌ها بتوانند موجودی کالا را در بهترین زمان و مقدار مناسب مدیریت کنند و هزینه‌های انبارداری را کاهش دهند. چنین مزیتی در نرم‌افزارهای ERP ترازپویش کاملاً قابل پیاده‌سازی است.

تحلیل پیش‌بینی‌کننده پیشرفته

بسیاری از شرکت‌ها از تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای شبیه‌سازی نتایج احتمالی با استفاده از مدل‌سازی کمی و احتمالاتی بهره می‌برند، اما این کار بسیار پیچیده و دشوار است. با پیشرفت هوش مصنوعی، شناسایی الگوها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی به‌طور خودکار انجام می‌شود و کسب‌وکارها می‌توانند پیش‌بینی درآمد، جریان نقدی و سایر شاخص‌های مالی را با دقت بیشتری انجام دهند. علاوه‌براین، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های بدون ساختار — مانند شبکه‌های اجتماعی، تماس‌های خدمات مشتری، ویدئوها، تصاویر، ایمیل‌ها و صفحات وب — را هم در تحلیل‌ها وارد کند و کیفیت پیش‌بینی‌ها را با توجه به رفتار مشتری و روند بازار ارتقا دهد. این سطح از تحلیل پیشرفته، تصمیم‌گیری مدیران را هوشمندانه‌تر می‌کند و جایگاه هوش مصنوعی در حسابداری را به‌عنوان یک ابزار تحول‌آفرین تثبیت می‌کند.

تحلیل داده بلادرنگ

سیستم‌های پشتیبانی‌شده با هوش مصنوعی می‌توانند تحلیل داده‌های بلادرنگ را به‌صورت خودکار و با سرعت و دقت بالاتر انجام دهند. این ویژگی باعث بهبود کیفیت گزارش‌ها، سرعت واکنش و در نتیجه تقویت مزیت رقابتی می‌شود. تحلیل بلادرنگ همچنین نقش مهمی در ارتقای کیفیت خدمات مشتری، شناسایی تقلب و پیش‌بینی روندهای مالی ایفا می‌کند. به همین دلیل انتظار می‌رود تحلیل بلادرنگ به یکی از ارکان نرم‌افزارهای حسابداری مدرن تبدیل شود و ترازپویش نیز در همین مسیر حرکت کند.

ادغام هوش مصنوعی با بلاکچین

فناوری بلاکچین با قابلیت ثبت تراکنش‌های غیرقابل تغییر، هم‌افزایی فوق‌العاده‌ای با حسابداری و حسابرسی دارد. بلاکچین به مدیریت ریسک، اطمینان از صحت داده‌ها و انطباق‌پذیری کمک می‌کند. وقتی هوش مصنوعی در کنار بلاکچین به‌کار گرفته شود، می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها و تراکنش‌های بلاکچین را به‌سرعت بررسی کرده و ناهنجاری‌ها را شناسایی کند. این همکاری باعث بهبود سرعت و دقت حسابرسی مالی خواهد شد و می‌تواند فرآیندهای پرهزینه و زمان‌بر را ساده‌تر کند.

نمونه‌های کاربرد هوش مصنوعی در حسابداری

هوش مصنوعی به‌طور واقعی در حال تغییر شیوه کار تیم‌های حسابداری است و شواهد فراوانی از افزایش کارایی و دقت به کمک این فناوری مشاهده می‌شود. در ادامه، چند مثال عینی از کاربردهای هوش مصنوعی در حسابداری ارائه می‌شود:

پیش بینی مالی

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های تاریخی را در مقیاس بزرگ تحلیل کرده و الگوهایی را شناسایی کند که به پیش‌بینی روندهای آینده کمک می‌کند. این پیش‌بینی‌ها شامل جریان‌های نقدی، درآمد، هزینه‌ها و سایر شاخص‌های مالی خواهد بود و به‌مرور، با ورود داده‌های بیشتر، دقت پیش‌بینی‌ها افزایش می‌یابد. این موضوع نسبت به روش‌های آماری سنتی، یک پیشرفت بزرگ است.

زمان بندی منابع

هوش مصنوعی در زمان‌بندی منابعی مانند نیروی انسانی و موجودی کالا براساس دوره‌های اوج یا رکود تقاضا بسیار کارآمد است. همچنین می‌تواند برنامه‌ریزی و مدیریت کارهای دوره‌ای — مانند جمع‌آوری وجوه، بستن ماهانه حساب‌ها و هماهنگی وظایف بخش‌ها — را بهینه کند.

مدیریت جریان نقدی

با تحلیل داده‌های سیستم‌های مختلف مثل حساب‌های پرداختنی و دریافتنی، هوش مصنوعی پیش‌بینی‌های دقیق‌تری از منابع و مصارف نقدی ارائه می‌دهد. این قابلیت به بهبود برنامه‌ریزی سرمایه‌گذاری‌ها و کاهش هزینه‌های ناشی از استقراض بی‌مورد کمک می‌کند.

خودکارسازی فرآیندها

هوش مصنوعی در سطحی بالاتر از اتوماسیون ساده می‌تواند تصمیم بگیرد که کدام وظایف نیاز به تأیید دارند و کدام‌یک را می‌توان به‌طور خودکار پردازش کرد. این امر باعث کاهش حجم کار نیروی انسانی و جلوگیری از گم‌شدن یا فراموش شدن وظایف می‌شود. پردازش گزارش‌های هزینه، بررسی اسناد حسابرسی و تسویه‌حساب‌ها از جمله فرآیندهایی هستند که می‌توانند با کمک هوش مصنوعی به‌صورت هوشمند انجام شوند.

مدیریت ایمیل و ارتباطات

هوش مصنوعی می‌تواند ایمیل‌های دریافتی را براساس موضوع، اهمیت یا اولویت دسته‌بندی کرده و موارد نیازمند پاسخ را مشخص کند. همچنین هنگام نگارش پاسخ‌ها به بررسی لحن، گرامر و صحت محتوا کمک می‌کند. حتی فراتر از این، می‌تواند اطلاعات کلیدی را استخراج کرده و به‌طور مستقیم در سیستم CRM ثبت کرده و پیش‌نویس پاسخ‌ها را آماده نماید.

پردازش فاکتورها و مدیریت هزینه‌ها

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های فاکتورهای تأمین‌کنندگان را به‌طور خودکار شناسایی و ثبت کند و آنها را با سفارش خرید و رسید کالا تطبیق دهد. این موضوع سرعت پردازش را افزایش داده و خطاها را به حداقل می‌رساند.

تحلیل داده

هوش مصنوعی در گردآوری داده از منابع گوناگون و تهیه گزارش‌های جامع، سرعت و دقتی را ارائه می‌دهد که فراتر از توان انسان است. برای مثال، می‌تواند انحرافات بودجه‌ای و مقایسه‌های درونی یا بیرونی سازمان را استخراج کرده و تحلیل‌های ارزشمندی در اختیار حسابداران قرار دهد تا تمرکز خود را بر برنامه‌ریزی راهبردی بگذارند.

سوالات متداول درباره هوش مصنوعی در حسابداری

• آیا هوش مصنوعی جایگزین حسابداران می‌شود؟

هوش مصنوعی می‌تواند وظایف تکراری و سطح پایین حسابداری، مانند ورود داده‌ها را به‌طور خودکار انجام دهد و جایگزین برخی از کارکنان دفتری شود. اما حسابدارانی که مهارت‌های تحلیلی و تفکر راهبردی دارند، همچنان ارزشمند خواهند بود و نقش آنها از کارهای تراکنشی به فعالیت‌های ارزش‌آفرین تغییر می‌کند. در واقع هوش مصنوعی در حسابداری یک ابزار قدرتمند برای کمک به حسابداران محسوب می‌شود، نه جایگزین کامل آن‌ها.

• هوش مصنوعی در حسابداری چگونه استفاده می‌شود؟

کاربردهای هوش مصنوعی در حسابداری بسیار گسترده است و شامل بهبود پیش‌بینی‌های مالی، برنامه‌ریزی منابع، پردازش فاکتورها، مدیریت ارتباطات تجاری و خودکارسازی فرآیندها می‌شود. همچنین هوش مصنوعی در ارزیابی ریسک‌های حسابرسی و جایگزین‌کردن نمونه‌گیری‌های حسابرسی سنتی نقشی موثر ایفا می‌کند.

• کدام شرکت‌های حسابرسی از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند؟

بسیاری از شرکت‌های حسابرسی از جمله چهار موسسه بزرگ جهان یعنی Deloitte، EY، PwC و KPMG، از هوش مصنوعی در حسابداری و خدمات مالی مانند حسابرسی، تهیه اظهارنامه مالیاتی و ثبت اسناد استفاده می‌کنند. شرکت‌های حسابرسی کوچک و متوسط نیز به تدریج در حال بهره‌گیری از این فناوری برای انجام تحقیقات و خدمات حسابداری هستند.

• آیا از GenAI می‌توان در حسابداری استفاده کرد؟

بله. GenAI (هوش مصنوعی مولد) شکلی پیشرفته از هوش مصنوعی است که می‌تواند محتوای جدید تولید کند. تفاوت اصلی GenAI با هوش مصنوعی سنتی در این است که GenAI توانایی خلق خروجی‌های نوآورانه را دارد، در حالی که هوش مصنوعی کلاسیک براساس پاسخ‌های از پیش‌تعریف‌شده یا الگوهای یادگرفته‌شده عمل می‌کند. در حسابداری، GenAI می‌تواند برای تولید پیش‌نویس گزارش‌ها، بهبود ارتباطات یا تحلیل سریع‌تر داده‌های گسترده به‌کار رود.

• چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در حسابداری چیست؟

پیاده‌سازی هوش مصنوعی در حسابداری با چالش‌هایی مانند هزینه‌های اولیه، کمبود مهارت‌های تخصصی، مسائل امنیت داده و مشکلات یکپارچه‌سازی با سیستم‌های قدیمی روبه‌رو است. با این حال، این موانع با آموزش مناسب، استفاده از نرم‌افزارهای مدرن و پشتیبانی مشاوران فناوری قابل مدیریت خواهد بود.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی در حسابداری یکی از تحول‌آفرین‌ترین فناوری‌های عصر حاضر است و با سرعت چشمگیری در حال ورود به تمامی جنبه‌های حسابداری و مالی سازمان‌ها است. از تحلیل داده‌های بلادرنگ گرفته تا پردازش خودکار فاکتورها و بهبود پیش‌بینی‌های مالی، همه این کاربردها باعث افزایش دقت، سرعت و کیفیت خدمات حسابداری شده‌اند. شرکت دانش‌بنیان ترازپویش با ارائه نرم‌افزارهای مدیریت کسب‌وکار و ERP مبتنی بر هوش مصنوعی، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا این تحولات را به‌طور کامل و موثر پیاده‌سازی کنند و از مزایای رقابتی آن بهره‌مند شوند.

در نهایت، اگرچه هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از فرآیندها را خودکار کند، اما حسابداران همچنان نقش کلیدی در تفسیر داده‌ها، ارائه بینش‌های استراتژیک و حفظ ارزش انسانی در سازمان‌ها ایفا خواهند کرد. بهترین مسیر برای آینده حسابداری، ترکیبی از مهارت‌های انسانی و قدرت فناوری هوش مصنوعی است؛ همان مسیری که ترازپویش با راهکارهای نوآورانه خود هموار کرده است.