در دنیای امروز که داده‌ها به سرعت در حال افزایش هستند، استفاده از تحلیل کلان داده و هوش مصنوعی در حسابداری به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا فرآیندهای مالی خود را بهینه‌سازی کنند و تصمیمات دقیق‌تری بگیرند. کلان داده به مجموعه‌های عظیم و پیچیده‌ای گفته میشود که به‌راحتی قابل پردازش با ابزارهای سنتی نیستند، اما با استفاده از هوش مصنوعی در حسابرسی و تجزیه و تحلیل آن‌ها و تماشای آموزش هوش مصنوعی در حسابداری، می‌توان به بینش‌های مهم و قابل‌اعتمادی دست پیدا کرد.
کلان داده چیست؟
کلان داده به مجموعه‌های بزرگتر و پیچیده‌تری از داده‌ها گفته میشود که مدیریت و تحلیل آن‌ها برای ابزارهای پایگاه داده سنتی، بسیار چالش‌برانگیز است.
دسترسی و درک کلان داده ، می‌تواند برای کسب‌وکارها بسیار ارزشمند باشد، زیرا شما می‌توانید تصمیمات مبتنی بر داده بگیرید که باعث افزایش کارایی و درآمد میشود. با این حال، تحلیل کلان داده چالش‌های خاص خود را دارد. کلان داده‌ها با حجم و سرعت روزافزونی گسترش می یابند و شامل داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار هستند که باعث میشود پردازش داده سنتی دشوار شود. اینجاست که فناوری هوش مصنوعی وارد میشود و ابزارهای تحلیلی را به قدری قدرتمند میکند که بتوانند ورود کلان داده روزافزون را مدیریت کنند.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به فناوری‌های علوم کامپیوتر گفته میشود که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا وظایف مختلفی را انجام داده و توانایی‌های انسانی را شبیه‌سازی کنند. الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تکنیک‌های یادگیری ماشین (ML) به نحوی طراحی شده‌اند که از فرآیندهای تصمیم‌گیری انسان‌ها مدل‌سازی شوند و این امکان را به کامپیوترها می‌دهند که از داده‌ها یاد بگیرند و نتیجه‌گیری‌ها و پیش‌بینی‌های منطقی انجام دهند. پذیرش هوش مصنوعی در کسب‌وکارها به‌طور چشمگیری رشد کرده است، به‌طوری‌که ۷۲٪ از سازمان‌های جهانی گزارش داده‌اند که از هوش مصنوعی در حداقل یک عملکرد تجاری استفاده می‌کنند.
رابطه بین هوش مصنوعی و کلان داده
هوش مصنوعی و کلان داده به‌طور متقابل به یکدیگر وابسته هستند و برای عملکرد نیاز به هم دارند. هوش مصنوعی به حجم عظیمی از داده‌ها نیاز دارد تا یاد بگیرد و تکنیک‌های خود را برای بهبود تصمیم‌گیری‌ها اصلاح کند، در حالی‌که کلان داده‌ها به ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی نیاز دارند تا تحلیل‌های دقیق و به موقع انجام دهند. هم‌افزایی بین هوش مصنوعی و کلان داده در فرآیندهای زیر نمایان میشود:
جمع‌آوری داده‌ها
کلان داده شامل مقادیر زیادی داده‌های ساختاریافته (اعداد، تاریخ‌ها یا متن‌های ساختارمند) و بدون ساختار (تصاویر، صدا، ویدیو و اسناد بزرگ متنی) است. داده‌های ساختاریافته را می‌توان در جداول مدل‌سازی کرده و به‌راحتی برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها قالب‌بندی کرد، در حالی‌که داده‌های بدون ساختار پیچیده‌تر هستند و جمع‌آوری و سازمان‌دهی آن‌ها دشوارتر است.
این داده‌ها از منابع مختلفی مانند تعاملات مشتری، رسانه‌های اجتماعی، بازدیدکنندگان وب‌سایت و غیره به‌دست می‌آیند. و ستون فقرات ابزارهای هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند و به آن‌ها اجازه می‌دهند تا از اطلاعات استفاده کرده و یاد بگیرند..
ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها
الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی برای آموزش، به داده‌های زیادی نیاز دارند. هر چه داده‌های بیشتری در اختیار هوش مصنوعی قرار گیرد، بهتر است، زیرا داده‌های کم و کیفیت پایین تأثیر منفی بر دقت و کیفیت یافته‌های آن دارند.
فناوری‌های ذخیره‌سازی کلان داده این امکان را فراهم می‌کنند که مقادیر عظیمی از داده‌های خام مورد نیاز برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را ذخیره و پردازش کنند. روش ذخیره‌سازی مبتنی بر ابر امکان انتقال سریع‌تر داده‌ها را فراهم میکند.
پاک‌سازی، تبدیل و ساختاردهی داده‌ها
کلان داده اطلاعات را از منابع، پلتفرم‌ها و برنامه‌های مختلف جمع‌آوری میکند، اما پیش از اینکه هوش مصنوعی قادر به تحلیل آن‌ها باشد، باید پیش‌پردازش شوند. این فرآیند شامل پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها به ساختاری است که برای استفاده در مدل‌ها و الگوریتم‌ها مناسب باشد. داده‌های خام از منبع اصلی خود گرفته شده و به فرمت قابل استفاده برای ابزارهای هوش مصنوعی تبدیل میشوند.
مدل‌سازی هوش مصنوعی
پس از پردازش داده‌ها، می‌توان از آن‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کرد. این مدل‌ها الگوریتم‌های خاصی را بر روی ورودی‌های کلان داده اعمال می‌کنند تا تصمیم‌گیری کنند یا نتایج برنامه‌ریزی شده‌ای مانند شناسایی الگو را به‌دست آورند.
آموزش مدل‌ها
مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بدون آموزش مناسب کارآمد نخواهند بود و اینجاست که کلان داده وارد میشوند. مدل‌ها برای یادگیری به داده‌های تاریخی نیاز دارند و از یک الگوریتم خاص برای شناسایی الگوها در داده‌ها براساس هدف یا پاسخی که مدل باید پیدا کند، استفاده می‌کنند. اغلب، چندین الگوریتم در مدل‌ها در حین آموزش آزمایش میشوند تا بهترین نتیجه پیدا شود. هنگامی که یک مدل آموزش دید، می‌تواند الگوها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌هایی را روی داده‌های جدید و نادیده گرفته شده در زمان واقعی انجام دهد.
تحلیل‌های هوشمند و تصمیم‌گیری استراتژیک
ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند روندها، الگوها و ناهنجاری‌های موجود در کلان داده که ممکن است توسط تحلیل انسانی نادیده گرفته شوند را شناسایی کنند. کسب‌وکارها می‌توانند از این بینش‌های هوشمند برای بهبود عملیات روزانه، ارتقاء خدمات، تنظیم پیشنهادات محصول، بهینه‌سازی زنجیره تأمین، کاهش تقلب یا خطرات امنیتی و غیره استفاده کنند. پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌های هوش مصنوعی به شرکت‌ها مزیت‌های بیشتری می‌دهد، زیرا می‌توانند استراتژی‌هایی بر اساس اطلاعات مستند و دقیق توسعه دهند تا تصمیمات بر اساس احساسات انجام دهند.
نقش تحلیل کلان داده و هوش مصنوعی در حسابداری
تحلیل کلان داده و هوش مصنوعی در حسابداری نقش مهمی در بهبود دقت، سرعت و کارایی فرآیندهای مالی دارند. حسابداران با استفاده از تحلیل کلان داده، قادرند حجم عظیمی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و الگوهای مهم را شناسایی کنند که می‌تواند در تصمیم‌گیری‌های مالی به آن‌ها کمک کند. هوش مصنوعی در حسابداری ، فرآیندهایی مانند شبیه‌سازی سناریوهای مالی، شناسایی تقلب و خطاهای احتمالی، و پیش‌بینی جریان‌های نقدی را بهینه میکند. به این ترتیب، کاربرد هوش مصنوعی در حسابرسی و حسابرسی دقیق‌تر میشود. برای مثال، در یک شرکت بزرگ، تحلیل کلان داده به کمک هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای خرید مشتریان را شبیه‌سازی کرده و پیش‌بینی‌هایی دقیق‌تری از روندهای بازار و تقاضا ارائه دهد. این اطلاعات می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا تصمیمات مالی هوشمندتری بگیرند و ریسک‌های مالی را کاهش دهند.
ابزارها و نرم افزارهای تحلیل کلان داده در حسابداری
Microsoft Excel
اکسل به‌عنوان یک ابزار اساسی برای کار با داده‌های مالی شناخته میشود. این ابزار بسیار انعطاف‌پذیر است و با توجه به جداول محوری، فرمول‌ها و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده، اکسل به کاربران این امکان را می‌دهد که محاسبات مالی مختلفی انجام دهند و سناریوهای جریان نقدی را مشاهده کنند.
ویژگی‌های کلیدی:
- معادلات و فرمول‌های پیشرفته برای محاسبات حسابداری
- جداول محوری برای خلاصه‌سازی و تحلیل داده‌ها
- قالب‌های گزارش‌دهی انعطاف‌پذیر از وضعیت مالی سازمان و بودجه
Tableau
Tableau یک سیستم تحلیل داده است که به کاربران این امکان را می‌دهد که داده‌های مالی را استخراج کرده و گزارش‌های پویا ایجاد کنند. این ابزار به دلیل سادگی و نمایش گرافیکی قدرتمند خود، در بین تحلیلگران مالی محبوب است.
ویژگی‌های کلیدی:
- رابط کاربری ساده
- ارتباط با منابع داده دیگر مانند جداول داده و پایگاه داده‌های دیگر
- تحلیل داده‌ها و ایجاد داشبوردهای جذاب و دیدنی
QuickBooks
QuickBooks یک نرم‌افزار ساده برای ارائه راه‌حل‌های حسابداری برای کسب‌وکارهای کوچک است که ابزارهایی برای حسابداری داده‌های مالی فراهم میکند که قادر به پیگیری هزینه‌ها، ایجاد فاکتورها و مدیریت جریان نقدی است.
ویژگی‌های کلیدی:
- تولید گزارش‌های مالی و تحلیل‌ها با استفاده از سیستم خودکار
- یکپارچگی با سیستم‌های بانکی و پرداخت
- پیگیری هزینه‌ها و روش‌های کنترل هزینه‌ها
SAS (SAS Financial Management)
SAS یک ابزار جامع تحلیل مالی است که برای استفاده خاص در شرکت‌های بزرگ توسعه یافته است. این ابزار به سازمان‌ها کمک میکند تا توانایی‌های بهتری در محاسبه برنامه‌های مالی و پیش‌بینی برای اتخاذ تصمیمات استراتژیک و تقویت مدیریت مالی داشته باشند.
ویژگی‌های کلیدی:
- ابزارهای پیشرفته برنامه‌ریزی مالی و بودجه‌بندی
- تجزیه و تحلیل و مدل‌سازی سناریوها
- یکپارچگی با سیستم‌های مالی سازمانی
هوش مصنوعی و اتوماسیون در حسابداری
اتوماسیون حسابداری به استفاده از نرم‌افزارها برای ساده‌سازی و خودکارسازی وظایف مختلف حسابداری مانند ورود داده‌ها، تطبیق حساب‌ها و گزارش‌دهی مالی اشاره دارد. این فرآیند به صرفه‌جویی در زمان، کاهش اشتباهات و افزایش کارایی در مدیریت فرآیندهای مالی کمک میکند.
اتوماسیون و تحلیل کلان داده و هوش مصنوعی در حسابداری امور مالی با استفاده از یادگیری ماشین رشد کرده است و به نرم‌افزارها این امکان را می‌دهد که داده‌ها را پیگیری، ثبت و سفارشی‌سازی کنند. با خودکارسازی وظایف تکراری و وقت‌گیر مانند ورود داده‌ها و محاسبات، زمان بیشتری برای تیم‌های حسابداری فراهم میشود تا بر مسئولیت‌های مهم‌تر تمرکز کنند .
ابزارهای هوش مصنوعی برای اتوماسیون در حسابداری
Bill.1
یک ابزار مبتنی بر ابر است که فرآیندهای حسابداری پرداخت و دریافت را خودکار میکند. این ابزار برای شرکت‌های حسابداری و کسب‌وکارهایی طراحی شده است که می‌خواهند فرآیند صدور صورت‌حساب و فاکتور را ساده کنند.
ویژگی‌های کلیدی
- استفاده از قوانین هوشمند برای خودکارسازی پرداخت و تأیید فاکتورها
- کنترل هزینه‌ها در تیم‌ها، پروژه‌ها، بخش‌ها و فروشندگان با دید بهتری
- مدیریت چندین مشتری برای پردازش فاکتورها، تأیید و پرداخت‌ها
Zeni.2
Zeni از تحلیل کلان داده و هوش مصنوعی در حسابداری برای خودکارسازی فرآیندها ، هزینه‌ها و بودجه‌بندی استفاده میکند تا عملیات مالی را بهینه کند. این ابزار تحلیل داده‌های مالی به‌روزرسانی‌شده را برای بهبود تصمیم‌گیری‌های تجاری ارائه می‌دهد
ویژگی‌های کلیدی
- مقایسه گزارش‌های ماهانه، سه‌ماهه و سالانه برای پیگیری پیشرفت مالی و شناسایی روندها
- استخراج داده‌های ضروری از رسیدها و ارسال آن‌ها به یک آدرس ایمیل اختصاصی برای ذخیره سازی
- بهبود ارتباط و اشتراک‌گذاری اطلاعات بین تیم‌های مختلف با به‌روزرسانی‌ها و اعلان‌های خودکار
Docyt.3
Docyt یک پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی است که برای خودکارسازی وظایف حسابداری طراحی شده است. این ابزار با استفاده از تحلیل کلان داده و هوش مصنوعی در حسابداری گزارش‌های به‌روزرسانی‌شده را به صورت آنی ارائه می‌دهد و تمام جوانب مالی کسب‌وکار را کنترل میکند.
ویژگی‌های کلیدی
- دارای اپلیکیشن موبایل با رابط کاربری ساده که ابزارها و اطلاعات مالی امن را در اختیار شما قرار می‌دهد
- استفاده از ویژگی پیگیری هزینه‌ها برای نظارت و کنترل بودجه
- ادغام با اکثر سیستم‌های POS و PMS برای ارائه گزارش‌های خاص
۴. ClickUp
ClickUp Accounting یک نرم‌افزار مدیریت کسب‌وکار مبتنی بر ابر است که برای ساده‌سازی فرآیندهای مالی طراحی شده است. از جمله ویژگی‌های این ابزار مدیریت حساب‌ها، ایجاد گزارش‌های قابل اشتراک و استفاده از ClickUp Brain به عنوان دستیار شخصی دیجیتال شما برای تمرکز بر استراتژی‌های بزرگتر، است.
ویژگی‌های کلیدی
- استفاده از هوش مصنوعی ClickUp Brain برای خلاصه کردن جلسات برنامه‌ریزی مالی، ارتباط با مشتریان، تدوین سیاست‌های حسابرسی، به‌روزرسانی گزارش‌های پیش‌بینی فروش
مزایا و معایب پیاده‌سازی کلان داده و هوش مصنوعی در حسابداری
مزایا
- مدیریت بهتر ریسک‌ها
استفاده از تحلیل کلان داده و هوش مصنوعی در حسابداری به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا ریسک‌های مالی را پیش‌بینی و مدیریت کنند. این فناوری‌ها به تیم‌های حسابداری کمک می‌کنند تا از داده‌های تاریخی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای شبیه‌سازی وضعیت‌های مختلف مالی و شناسایی خطرات احتمالی استفاده کنند، که موجب کاهش ریسک‌های مالی و بهبود تصمیم‌گیری‌ها میشود. - پیش‌بینی دقیق‌تر
با ورود هوش مصنوعی به حسابداری این امکان فراهم شده است که پیش‌بینی‌های مالی دقیق‌تری در زمینه‌های مختلف مانند جریان نقدی، هزینه‌ها و درآمدها انجام شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به‌طور خودکار روندهای مالی را شبیه‌سازی کرده و آینده مالی کسب‌وکار را پیش‌بینی کند، که به بهبود تصمیم‌گیری‌های مالی کمک میکند. - بهبود تصمیم‌گیری‌ها
با استفاده از کاربرد هوش مصنوعی در حسابداری، تحلیل کلان داده به‌طور سریع‌تر و دقیق‌تر انجام میشود، که به مدیران مالی این امکان را می‌دهد تا تصمیمات بهتری در مورد بودجه‌بندی، سرمایه‌گذاری و مدیریت هزینه‌ها اتخاذ کنند. هوش مصنوعی همچنین به حسابرسان کمک میکند تا گزارش‌های مالی دقیق‌تری ایجاد کرده و نقاط ضعف احتمالی را شناسایی کنند.
معایب
- مشکلات امنیتی:
داده‌های حساس مالی به‌طور مداوم در حال پردازش و ذخیره‌سازی هستند و استفاده از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است خطرات امنیتی مانند حملات سایبری یا دسترسی غیرمجاز به اطلاعات حساس را به همراه داشته باشد. - هزینه‌های پیاده‌سازی:
پیاده‌سازی کلان داده و هوش مصنوعی در حسابداری نیازمند سرمایه‌گذاری قابل توجهی است. هزینه‌های مربوط به خرید نرم‌افزار، زیرساخت‌های سخت‌افزاری، و مشاوره‌های فنی می‌تواند برای بسیاری از کسب‌وکارها، به‌ویژه برای شرکت‌های کوچک سنگین باشد. این هزینه‌ها ممکن است باعث تأخیر در پیاده‌سازی فناوری‌های جدید شود. - نیاز به آموزش:
با اجرای تحلیل کلان داده و هوش مصنوعی در حسابداری در سازمان ها، نیاز به آموزش کارکنان برای استفاده بهینه از ابزارهای جدید نیز پررنگ میشود. این امر ممکن است زمان‌بر باشد و هزینه‌های اضافی را به دنبال داشته باشد. علاوه بر این، تغییرات فناوری ممکن است مقاومت‌هایی از سوی کارکنان ایجاد کند که نیاز به مدیریت و اجرای فرآیندهای آموزشی دقیق دارد.
نمونه های موفق استفاده از کلان داده و هوش مصنوعی در حسابداری
- استفاده از هوش مصنوعی برای حسابرسی دقیق‌تر در شرکت Deloitte
Deloitte یکی از بزرگترین شرکت‌های حسابرسی و مشاوره در جهان است که از تحلیل کلان داده و هوش مصنوعی در حسابداری برای بهبود فرآیندها استفاده میکند. این شرکت با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل کلان داده‌ها، توانسته است فرآیند حسابرسی را به صورت خودکار انجام دهد و الگوهای تقلبی یا مشکوک را سریع‌تر شناسایی کند. این سیستم‌های هوش مصنوعی به حسابرسان کمک می‌کنند تا اطلاعات مالی را دقیق‌تر تحلیل کنند و زمان انجام حسابرسی را کاهش دهند.
- استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های مالی در شرکت Ernst & Young
EY از کاربرد هوش مصنوعی در حسابرسی استفاده میکند تا به مشتریان خود خدمات بهینه‌تری ارائه دهد. این شرکت از تحلیل کلان داده برای تجزیه و تحلیل تراکنش‌های مالی استفاده کرده و از مدل‌های هوش مصنوعی برای شبیه‌سازی سناریوهای مختلف و پیش‌بینی نتایج استفاده میکند. به این ترتیب، EY قادر است تا ناهنجاری‌ها و اشتباهات احتمالی را زودتر شناسایی کند و به مدیران مالی توصیه‌های دقیق‌تری بدهد.
نتیجه‌گیری
استفاده از تحلیل کلان داده و هوش مصنوعی در حسابداری می‌تواند تحولی اساسی در بهبود فرآیندهای مالی و حسابرسی ایجاد کند. این فناوری‌ها امکان تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده را فراهم میکند و به کسب‌وکارها کمک میکند تصمیمات دقیق‌تری بگیرند با این حال، باوجود مزایای فراوان هوش مصنوعی، هنوز به نیروی انسانی برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک، نظارت بر نتایج و تحلیل‌های پیچیده نیاز است. بنابراین، هوش مصنوعی و نیروی انسانی با همکاری یکدیگر می‌توانند بهترین نتایج را در دنیای حسابداری به‌دست آورند و به کسب‌وکارها کمک کنند تا به اهداف مالی خود برسند.
سوالات متداول
تحلیل کلان داده چه نقشی در بهبود حسابداری ایفا میکند؟
تحلیل کلان داده با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی به حسابداران کمک میکند تا داده‌های عظیم و پیچیده را تجزیه و تحلیل کنند، الگوها و روندهای مهم را شناسایی کنند و تصمیمات مالی بهتری بگیرند.
هوش مصنوعی چگونه به بهبود دقت در حسابرسی کمک میکند؟
هوش مصنوعی در حسابرسی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی، می‌تواند سریع‌تر از روش‌های سنتی الگوهای تقلب و خطاهای مالی را شناسایی کند
چه مزایایی در استفاده از تحلیل کلان داده و هوش مصنوعی در حسابداری وجود دارد؟
استفاده از تحلیل کلان داده در حسابداری به کسب‌وکارها کمک میکند تا تصمیمات مبتنی بر داده بگیرند، فرآیندهای مالی خود را بهینه کنند، و از پیش‌بینی‌های دقیق‌تری برای بهبود روندهای مالی و کاهش ریسک‌های مالی بهره‌مند شوند.
با پیشرفت هوش مصنوعی در حسابداری، آیا این حرفه همچنان نیازمند نیروی انسانی است؟
بله، با وجود پیشرفت‌های قابل توجه هوش مصنوعی در حسابداری، همچنان به نیروی انسانی نیاز است. هوش مصنوعی می‌تواند وظایف خودکار و تکراری مانند پردازش داده‌ها، تجزیه و تحلیل مالی و پیش‌بینی‌ها را انجام دهد، اما تصمیم‌گیری‌های استراتژیک، تحلیل‌های پیچیده و نظارت بر نتایج همچنان نیاز به تخصص انسانی دارند.
