人工知能が会計の将来の発展に与える影響
人工知能のイノベーションにより、会計は儲かる職業となり、会計士はその価値を活用できるようになります。
人工知能は、テクノロジーとイノベーションを通じて会計のキャリアをより魅力的なものにすることができます。一部の会計士は、AI が自分たちの仕事を置き換えるのではないかと心配していますが、本当の可能性は、AI ソフトウェアの活用方法を知っている会計士が、そうでない会計士に取って代わられる日が来るかもしれないということです。
もし私たちが世界から完全に隔離されていなかったら、毎日人工知能 (AI) に関する見出しにさらされることはなかったでしょう。 ChatGPT、Bard、またはその機能を利用する多くのアプリの 1 つを通じて、人工知能は執筆、ショッピング、パーソナル アシスタントのタスクなどで人々を支援しています。新しい技術開発には常にチャンスと課題があります。人工知能が急速なペースで進歩し続けるにつれ、さまざまな業界の組織のリーダーは、これらのツールの複雑さを理解し、企業の成功のためにツールを活用する方法を学ぶ必要があります。
会計における人工知能
人工知能は、ほぼすべての業界で幅広い用途に使用されています。この新しいテクノロジーが生活を改善できる方法はたくさんありますが、人間の倫理に関する余分な考慮事項や懸念も同様に一般的です。会計業界で人工知能がより一般的になるにつれ、多くの会計士が抱いている疑問は「人工知能は私たちに取って代わるのか?」というものですが、答えはノーです。人工知能は会計士の働き方を変えるでしょうが、会計士に代わることはできませんし、代わることもありません。本当に懸念されるのは、AIソフトウェアを使用して効率性を向上させる方法を知っている会計士が、近い将来、AIをうまく活用できない会計士に取って代わられる可能性があることです。
会計士は、機械に仕事を奪われてしまうのではないかと心配するかもしれませんが、本当に差し迫った問題は、会計専門職における人材の不足です。実際、2022年のデロイトの世論調査では、上場企業の会計および財務職の採用担当者の82%、非公開企業の69%が、会計人材の定着が課題であると回答した。 AI は退屈な会計業務を軽減し、会計士をより高度な業務に集中させることができるため、AI の導入により、テクノロジーやイノベーションに興味のある若い求職者にとって求人がより魅力的なものになる可能性があります。
人工知能は経理という単調な仕事をこなせる
人々がより良いキャリアパスを考えるとき、最初に思い浮かべるキャリアは経理ではないかもしれません。なぜなら、これまでこの仕事には、数か月に及ぶ請求サイクル、終わりのない Excel の計算式、終わりのない監査などの単調な作業が伴うことが多かったからです。自動化はこれらのタスクの一部を引き受けることができますが、AI はルールを理解するだけでなく、実際に情報を抽出して他の領域にフィードし、他の方法では何百ページもの文書を読まなければならないユーザーに情報の簡潔な要約を提供することができます。
人工知能により、会計士の効率が向上し、会計士以外の人でも多忙な業務の一部を処理しながら、人間関係の管理、戦略の策定、機会の評価、戦略的意思決定などのより複雑なタスクに集中できるようになります。
人工知能は価値を付加します
ユーザーフレンドリーなクラウドベースのソフトウェア ソリューションがより一般的になるにつれて、さまざまな業界のサービス プロバイダーは、顧客のビジネスの複雑さを理解し、顧客の目標達成を支援するという課題に直面しています。より戦略的な方法で。 Microsoft の最新の「Guardians of the Future Economy」レポートによると、財務リーダーの 80% が、標準的な役割や責任を超えて価値を付加することが、自分たちとそのチームにとってこれまで以上に困難になっていると考えています。会計専門家がよりスマートに(ハードにではなく)働くためのさらなる方法を模索する中、自動化と人工知能は人々を解放し、より多くのコラボレーションを可能にし、より戦略的な仕事を可能にする可能性を秘めています。
リース会計における人工知能の応用
会計業界で最近新たな複雑さが加わっている分野の 1 つは、リース会計部門です。財務会計基準審議会 (FASB) が発行した新しいリース会計基準 ASC842 は、企業がリース契約の財務上の影響をどのように記録するかを規定しています。
ここ数十年でリース会計に対する最も抜本的な変更の 1 つと考えられている ASC 842 は、米国一般に認められた会計原則 (GAAP) に基づいて報告を行うすべての公的および民間企業に対し、リースの大部分を資産として記録することを義務付けています。バランスシート。新しい基準は、リース契約から生じる負債の透明性を高め、オフバランスシート活動を削減することを目的として設計されています。
それでは、公認会計士にとって、これは何を意味するのでしょうか? 多くの人にとって、ASC842 を完全に理解することは、更新された標準の影響を判断し、必要な変更の実装を開始する際に、直接のフラストレーションの原因となっています。過去 2 年間だけでも 30 万人近くの会計士が離職しており、昨年だけでも監査および会計業務の 40% 以上が完了していません。新しい基準を理解し、それにうまく準拠するという重荷がのしかかるため、リース会計の専門職は、新規志願者にとって決して魅力的な職業ではなくなっている。
ここで人工知能が登場し、会計士の業務が楽になります。リース会計ソフトウェアは人工知能テクノロジーを使用して、退屈で反復的なタスクに必要な時間を効果的に削減すると同時に、人為的エラーの可能性も減らします。これにより、人々はビジネスと会計慣行がビジネスに与える影響について深く考える時間が増え、人々の仕事の価値が高まります。
実際に動作する人工知能
上記では、理論的な観点から人工知能に関する多くの問題について説明しました。 AI が実際にリース会計プロセスの管理ワークフローでどのような役割を果たしているかを製品の観点から詳しく見てみましょう。
これまでに商品をレンタルしたことがある方は、通常、約 500 か所に署名する必要がある大量の印刷文書が必要になることをご存知でしょう。次に、ペンのインクを使い切った後、リースをコピー機またはプリンターでスキャンし、アップロードして、検索不可能な PDF ファイルに画像として保存します。 AI を活用したリース会計ソフトウェアを使用すると、ユーザーはリース書類をアップロードし、コンピューター ビジョンと OCR テクノロジーによって処理されて、クリーンで検索可能なデジタル コピーを作成できます。このプロセスだけで何百もの工数が節約され、情報へのアクセスが容易になります。
次に、検索可能なリース コピーを使用して、AI テクノロジーが検証用の重要なデータを正確に抽出し、このデータをシステムに入力することができます。ただし、AI の精度だけが重要な要素ではありません。 AI の可能性を最大限に活用する場合、更新、終了、HVAC、メンテナンス費用などの重要な用語を見つけるために文書全体を読む必要がなくなり、ユーザーがリースについてより迅速に理解できるよう、カスタマイズされたエクスペリエンスと組み合わせる必要があります。これらの用語を理解することは、貸手と借手が自らの責任を理解し、必要に応じて報告できることを意味します。 AI を組み込むことで、すべてのユーザーがリース契約を製品に簡単かつ正確に入力し、会計を自動化し、コンプライアンスを完了できるようになります。
コンプライアンスの取り組みは、新しいリース会計基準の採用で終わるわけではありません。常に新しいリースと既存のリースの変更が発生します。人工知能は、退屈なタスクの負担を軽減し、日々の退屈な会計業務を引き受ける無限の可能性を秘めています。
以上が人工知能が会計の将来の発展に与える影響の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
