Переводчик с бухгалтерского

Чего ждать от искусственного интеллекта в бухгалтерии. Часть 3: IA

Завершаю обзор возможностей роботизации бухгалтерии 🤖 Начало здесь и здесь.

IA – это технологии искусственного интеллекта. Но это не совсем разум, скорее, его дополнение. IA-решения основаны на методах машинного обучения, компьютерном зрении и анализе больших данных. Они обучаются, накапливая опыт, но не умеют думать. Искусственный интеллект отлично справляется с задачами классификации и прогнозирования - большего он пока не умеет. В бухгалтерском учете наиболее динамично развиваются следующие IA-решения:

👉 OCR (Optical Character Recognition) – оптическое распознавание символов. Это преобразование в машиночитаемый формат данных, извлеченных из отсканированных бумажных документов и PDF-файлов. Например, на российском рынке представлены сервисы Entera и Jetlex, которые умеют распознавать первичные документы, классифицировать их и вводить в бухгалтерские программы линейки 1С.

👉 ML (Machine Learning) – машинное обучение. Это математическая модель, которая анализирует большой объем данных и принимает решение без следования четкому алгоритму. Например, ML применяется для классификации отсканированных первичных документов. Акт, накладная или счет могут выглядеть по-разному, но использование ML позволяет в 98-99% случаев верно классифицировать документ и определить какое значение необходимо ввести в какое поле экранной формы документа, создаваемого в бухгалтерской программе.

IA-решения способны управлять процессами, роботизированными при помощи RPA. 45% участников исследования Deloitte внедряли IA после RPA и получали трехкратное увеличение эффективности роботизации по сравнению с внедрением только RPA-решений. Например, ввод первичного документа в бухгалтерскую базу может инициировать его проведение и формирование необходимых отчетов. Но для обучения таких роботов нужно много примеров и людей, которые показывают эти примеры. Чтобы правильно квалифицировать приобретенный актив опытному бухгалтеру нужно несколько секунд. А чтобы научить робота принимать такое решения – тысячи часов ⏳

Более сложные бухгалтерские задачи, например, разработку учетной политики, искусственный интеллект пока решать не способен. Для этого нужно научить его выносить профессиональное суждение и иметь соответствующие наборы данных об организации и ее внешнем окружении. Первое пока никем не описано даже на уровне концепции, не говоря о техническом задании. Свести всю бухгалтерскую работу к наборам классифицируемых признаков будет непросто, если вообще возможно. Второе потребует создания цифровых двойников всех хозяйствующих субъектов в экономике. Эта задача также не решится в среднесрочной перспективе из-за ее масштабности.

Поэтому развитие искусственного интеллекта будет драйвером превращения бухгалтера из исполнителя бухгалтерской работы в архитектора учетных систем, постановщика задач и учителя роботизированных помощников. И, конечно, в интерпретатора бухгалтерской информации для руководителя. Последняя роль требует того, что искусственный разум пока не умеет – эмоционального интеллекта 🤡

#тренды

👍 - еще побарахтаемся!
😎 - помрет Максим, да и фиг с ним!
👎 - все равно всех роботизируют!

www.group-telegram.com/tw/accwhisper.com/361

17.9K viewsedited  Apr 13, 2020 at 10:06

Чего ждать от искусственного интеллекта в бухгалтерии. Часть 3: IA

Завершаю обзор возможностей роботизации бухгалтерии 🤖 Начало здесь и здесь.

IA – это технологии искусственного интеллекта. Но это не совсем разум, скорее, его дополнение. IA-решения основаны на методах машинного обучения, компьютерном зрении и анализе больших данных. Они обучаются, накапливая опыт, но не умеют думать. Искусственный интеллект отлично справляется с задачами классификации и прогнозирования - большего он пока не умеет. В бухгалтерском учете наиболее динамично развиваются следующие IA-решения:

👉 OCR (Optical Character Recognition) – оптическое распознавание символов. Это преобразование в машиночитаемый формат данных, извлеченных из отсканированных бумажных документов и PDF-файлов. Например, на российском рынке представлены сервисы Entera и Jetlex, которые умеют распознавать первичные документы, классифицировать их и вводить в бухгалтерские программы линейки 1С.

👉 ML (Machine Learning) – машинное обучение. Это математическая модель, которая анализирует большой объем данных и принимает решение без следования четкому алгоритму. Например, ML применяется для классификации отсканированных первичных документов. Акт, накладная или счет могут выглядеть по-разному, но использование ML позволяет в 98-99% случаев верно классифицировать документ и определить какое значение необходимо ввести в какое поле экранной формы документа, создаваемого в бухгалтерской программе.

IA-решения способны управлять процессами, роботизированными при помощи RPA. 45% участников исследования Deloitte внедряли IA после RPA и получали трехкратное увеличение эффективности роботизации по сравнению с внедрением только RPA-решений. Например, ввод первичного документа в бухгалтерскую базу может инициировать его проведение и формирование необходимых отчетов. Но для обучения таких роботов нужно много примеров и людей, которые показывают эти примеры. Чтобы правильно квалифицировать приобретенный актив опытному бухгалтеру нужно несколько секунд. А чтобы научить робота принимать такое решения – тысячи часов ⏳

Более сложные бухгалтерские задачи, например, разработку учетной политики, искусственный интеллект пока решать не способен. Для этого нужно научить его выносить профессиональное суждение и иметь соответствующие наборы данных об организации и ее внешнем окружении. Первое пока никем не описано даже на уровне концепции, не говоря о техническом задании. Свести всю бухгалтерскую работу к наборам классифицируемых признаков будет непросто, если вообще возможно. Второе потребует создания цифровых двойников всех хозяйствующих субъектов в экономике. Эта задача также не решится в среднесрочной перспективе из-за ее масштабности.

Поэтому развитие искусственного интеллекта будет драйвером превращения бухгалтера из исполнителя бухгалтерской работы в архитектора учетных систем, постановщика задач и учителя роботизированных помощников. И, конечно, в интерпретатора бухгалтерской информации для руководителя. Последняя роль требует того, что искусственный разум пока не умеет – эмоционального интеллекта 🤡

#тренды

👍 - еще побарахтаемся!
😎 - помрет Максим, да и фиг с ним!
👎 - все равно всех роботизируют!

BY Переводчик с бухгалтерского