Det går knapt en dag uten at vi kan lese om kunstig intelligens (KI). De siste månedene har ChatGPT gitt oss mange eksempler på anvendelsen av KI. KI er allerede en integrert del av vår hverdag. Teknologien har allerede fått stor innvirkning på mange bransjer. Dette gjelder også regnskapsbransjen. I denne artikkelen skal vi gi deg eksempler på hvordan KI kan brukes innen regnskap. Det er en del av oss som har en litt feilaktig oppfatning av KI. La oss starte med å presisere hva vi mener med KI.
Hva er kunstig intelligens?
KI refererer til en maskins evne til å imitere menneskelig intelligens. Dette omfatter oppgaver som å lære (fra data), resonnere (ta beslutninger basert på dataene) og i automatisk korrigere seg selv. Systemer for KI kan analysere store mengder data, gjenkjenne mønstre og gi prediksjoner eller beslutninger basert på det. Kunstig intelligens (KI) kan være transformerende for regnskapsbransjen. Integreringen av AI i regnskap kan optimalisere prosesser, redusere feil og gi innsikt på høyere nivå i økonomiske data.
Det er forskjell på automatisering og KI
La oss starte med en presisering. Det er mange som setter likhetstegn mellom automatisering og KI. KI bruker automatisering, men ikke all automatisering er basert på KI. Automatisering bruker teknologi for å utføre repeterende oppgaver eller følge fastsatte prosedyrer uten kontinuerlig menneskelig innblanding. Det er regelbasert. Hvis X skjer, gjør Y.
KI bruker maskiner (roboter og algoritmer) som tar avgjørelser eller spådommer basert på data uten å være eksplisitt programmert for den spesifikke avgjørelsen. Den kan tilpasse seg og lære av data over tid. Automatisering håndterer vanligvis enkle, repeterende oppgaver. Den «lærer» ikke av disse oppgavene. KI håndterer komplekse oppgaver og kan forbedre ytelsen over tid ved å lære av data.
La oss se på et enkelt eksempel: Automatisering: En termostat som skrur på varmen når temperaturen i et rom synker under et visst punkt. KI: En smart termostat som lærer timeplanen og preferansene dine over tid, justerer temperaturen på egen hånd for å optimalisere for komfort og energisparing.
Her er noen måter KI kan brukes på i regnskap.
Automatisert dataregistrering
KI-algoritmer kan lære av historiske data for å forstå hvordan ulike transaksjoner skal kategoriseres. For eksempel, hvis en bedrift jevnlig betaler en bestemt leverandør, vil KI-systemet kunne gjenkjenne og kategorisere fremtidige betalinger til denne leverandøren automatisk. KI kan bruke OCR til å lese og konvertere ulike typer dokumenter, som fakturaer og kvitteringer, til digitalt format. KI kan også identifisere avvik mellom banktransaksjoner og bokførte data, og varsle regnskapsføreren om potensielle feil eller uoverensstemmelser.
Avdekke og forhindre svindel
KI-systemer kan overvåke kontinuerlig for transaksjoner som avviker fra normale mønstre. For eksempel, en uvanlig stor betaling til en ny leverandør kan flagges for videre granskning.
KI kan identifisere uvanlige frekvenser i transaksjoner, som gjentatte små utbetalinger som kan indikere «småbeløps-svindel».
KI kan analysere hver regnskapspost for å se etter unormale mønstre som kan tyde på manipulering, for eksempel hyppige justeringer av inntekter mot slutten av en regnskapsperiode.
Prediktiv analyse
KI kan brukes til å analysere historiske økonomiske resultater og balanse, sammenstille disse med eksternt tilgjengelige data og forutsi fremtidige trender, for eksempel hvordan bedriftens likviditet eller salg utvikler seg. Dette kan hjelpe bedrifter med budsjettering, prognoser og å ta informerte økonomiske beslutninger.
KI-funksjonalitet i regnskapsprogrammet kan bruke historiske betalingsdata til å vurdere kredittrisikoen forbundet med enkelte kunder eller prosjekter. Dette kan brukes til optimalisering av betalingsvilkår: Basert på denne risikovurderingen, kan KI-funksjonaliteten anbefale betalingsvilkår eller kredittgrenser for ulike kunder.
Klassifisering av utgifter
KI kan automatisk kategorisere utgifter i de riktige kontoene basert på lærte mønstre og regler. KI kan gjenkjenne mønstre i utgiftstransaksjoner og automatisk kategorisere dem i riktige regnskapskategorier, som reise, kontorutstyr, eller underleverandørkostnader. Over tid kan KI-systemet lære seg bedriftens utgiftsmønstre og bli stadig mer nøyaktig i sin kategorisering. Automatisering av utgiftsklassifiseringen reduserer risikoen for menneskelige feil som kan oppstå i manuell dataregistrering. KI kan automatisk generere dashboards som gir detaljert innsikt i utgiftsmønstre, hjelper bedrifter med å identifisere muligheter for kostnadsreduksjon.
Automatisering av revisjon
Bruken av kunstig intelligens i revisjon av selskaper som er underlagt ekstern revisjon av sine regnskaper, representerer et betydelig skifte i hvordan revisjonsprosessen kan utføres. KI kan øke effektiviteten, nøyaktigheten og omfanget av en revisjon, noe som fører til mer robuste og innsiktsfulle revisjonsresultater. KI gjør det enklere å analyse hele datasett, noe som gir en mer fullstendig forståelse av selskapets økonomiske og finansielle aktiviteter.
Kunstig intelligens kan også brukes i større selskaper som bruker mye tid på intern revisjon. KI kan analysere transaksjoner og aktiviteter over tid, noe som gir revisorene en dypere forståelse av eventuelle svakheter i kontrollprosedyrene.
Chatboter for kundeforespørsler
KI-chatbots kan raskt svare på en rekke standardiserte regnskapsspørsmål, som handler om fakturering, betalingsstatus, skatteopplysninger, etc. Chatbots kan gi grunnleggende support og rettlede kunder gjennom ulike regnskapsprosesser, som hvordan de skal sende inn dokumenter eller få tilgang til relevante rapporter. I fremtiden kan chatbots integreres med eksisterende regnskapsprogramvare, slik at de kan trekke ut rapporter eller utføre bestemte oppgaver på brukerens vegne.
KI-drevne chatboter kan svare på vanlige kundespørsmål, for eksempel spørsmål om regnskap, skattefrister eller generelle kontorelaterte forespørsler. Foreløpig er det få boter som er smarte, men i årene fremover kommer mange regnskapsprogrammer å tilby KI i chatbotene.
Optimalisert beslutningstaking
KI kan gi regnskapsførere innsikt og anbefalinger basert på analyse av økonomiske data, noe som kan hjelpe til med mer strategisk beslutningstaking. Kunstig intelligens kan raskt analysere langt større mengder data enn hva mennesker er i stand til, og trekke ut viktige innsikter og mønstre som kan gå tapt i manuelle analyser. KI er spesielt dyktig til å identifisere komplekse mønstre og korrelasjoner i data som kan indikere trender, risikoer eller muligheter.
Analyse av kontrakter
KI-algoritmer kan raskt skanne gjennom kontrakter for å identifisere og klassifisere viktige klausuler, som forpliktelser, rettigheter, straffegebyrer og oppsigelsesvilkår. KI-systemer kan trekke ut kritisk informasjon som datoer, beløp, parter involvert og andre relevante detaljer for regnskapsførere. I fremtiden kan KI kan analysere kontraktsforpliktelser og fremtidige betalingsstrømmer, noe som hjelper regnskapsførere med å lage mer nøyaktige budsjett- og likviditetsprognoser.
Risikovurdering
KI kan analysere historiske betalingsdata og finansiell informasjon for å vurdere en kundes kredittverdighet. Dette inkluderer å identifisere risikoindikatorer som forsinkede betalinger eller finansiell ustabilitet. Ved å bruke maskinlæringsteknikker kan KI-systemer forutsi sannsynligheten for at en kunde vil misligholde betalinger, noe som hjelper bedrifter med å ta mer informerte kredittrisikobeslutninger.
Ettersom teknologien fremdeles er i rivende utvikling, vil anvendelsene innen regnskap sannsynligvis utvide seg, og tilby enda større effektivitet og innsikt. Mange frykter kanskje at jobbene vil forsvinne, men erfaringene viser at arbeidsinnholdet endres ved bruk av KI. Et eksempel er der datavolumene er store og ustrukturerte. Der erstatter ikke KI menneskelig arbeidskraft. Der bidrar KI til å løse oppgaver vi selv ikke evner å utføre. Det finnes også eksempler på enklere, rutinemessige oppgaver som egner seg for å bli helt eller delvis automatiserte. Disse oppgavene er kandidater for å bli erstattet av roboter (dataprogrammer støttet av KI). En mulig konsekvens er at frigjort kapasitet kan brukes til mer analyse og rådgivning.
Denne artikkelen er skrevet av Torfinn Lundblad, daglig leder i Addero.