인공지능이 미래 회계 발전에 미치는 영향
인공 지능의 혁신으로 인해 회계사는 수익성이 좋은 직업이 될 것이며 회계사는 그 가치를 활용할 수 있습니다.
인공지능은 기술과 혁신을 통해 회계 경력을 더욱 매력적으로 만들 수 있습니다. 일부 회계사는 AI가 자신의 직업을 대체할 것이라고 걱정하지만 실제로는 AI 소프트웨어를 활용하는 방법을 아는 회계사가 언젠가는 그렇지 않은 회계사를 대체할 수도 있다는 것입니다.
세상과 완전히 격리되지 않았다면 매일 인공지능(AI) 헤드라인에 노출되지 않았을 것입니다. ChatGPT, Bard 또는 그 기능을 활용하는 많은 앱 중 하나를 통해 인공 지능은 글쓰기, 쇼핑, 개인 비서 작업 등을 통해 사람들을 돕고 있습니다. 모든 새로운 기술 개발에는 기회와 도전이 있습니다. 인공 지능이 빠른 속도로 계속 발전함에 따라 업계 전반에 걸쳐 조직의 리더는 이러한 도구의 복잡성을 탐색하고 기업 성공을 위해 이를 활용하는 방법을 배워야 합니다.
회계의 인공지능
인공지능은 거의 모든 산업에서 폭넓게 활용됩니다. 이 새로운 기술이 삶을 개선할 수 있는 방법은 많지만 인간 윤리에 대한 중복된 고려와 우려는 거의 공통적입니다. 회계 분야에서 인공지능이 보편화됨에 따라 많은 회계사들이 “인공지능이 우리를 대체할 것인가?”라는 질문을 던지고 있습니다. 대답은 '아니요'입니다. 인공지능은 회계사의 업무 방식을 변화시킬 것이지만 이를 대체할 수도 없고 대체하지도 않을 것입니다. 정말 걱정스러운 것은 AI 소프트웨어를 사용하여 효율성과 효율성을 높이는 방법을 아는 회계사가 가까운 미래에 AI를 잘 사용하지 않는 회계사를 대체할 수 있다는 것입니다.
회계사는 기계가 자신의 일자리를 대체할 것이라고 걱정할 수도 있지만, 실제로 시급한 문제는 회계업계의 인재 부족입니다. 실제로 2022년 딜로이트 여론조사에 따르면 공공 기업의 회계 및 재무 직위 채용 관리자 중 82%, 민간 기업의 69%가 회계 인재 유지가 어려운 일이라고 답했습니다. AI는 지루한 회계 업무를 줄여 회계사가 더 높은 수준의 업무에 집중할 수 있도록 해주기 때문에 AI를 구현하면 기술과 혁신에 관심이 있는 젊은 구직자에게 채용 기회가 더 매력적으로 보일 수 있습니다.
AI가 회계의 고된 일을 할 수 있습니다
사람들이 더 나은 진로를 생각할 때 회계가 가장 먼저 떠오르는 직업이 아닐 수도 있습니다. 그 이유는 역사적으로 해당 업무에는 수개월에 걸친 청구 주기, 끝없는 Excel 공식, 끝이 없는 감사라는 고된 일이 종종 수반되었기 때문입니다. 자동화는 이러한 작업 중 일부를 수행할 수 있지만 AI는 규칙을 이해하는 것 이상으로 실제로 정보를 추출하여 다른 영역에 제공할 수 있으며 수백 페이지의 문서를 읽어야 하는 사용자에게 간결한 정보 요약을 제공할 수 있습니다.
AI는 회계사의 효율성을 높이고 회계사가 아닌 사람도 바쁜 업무 중 일부를 처리하는 동시에 관계 관리, 전략 개발, 기회 평가 및 전략적 결정과 같은 보다 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다.
AI가 가치를 더합니다
사용자 친화적인 클라우드 기반 소프트웨어 솔루션이 더욱 일반화됨에 따라 업계 전반의 서비스 제공업체는 고객의 비즈니스 복잡성을 이해하고 더 나은 솔루션을 제공해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 고객이 전략적 방식으로 목표를 달성할 수 있도록 지원 . Microsoft의 최근 Guardians of the Future Economy 보고서에 따르면 재무 리더의 80%가 자신과 팀이 표준 역할 및 책임 범위를 넘어서 가치를 추가하는 것이 그 어느 때보다 어렵다고 믿고 있습니다. 회계 전문가가 더 스마트하게(더 열심히 일하지 않고) 일할 수 있는 더 많은 방법을 모색함에 따라 자동화와 인공 지능은 사람들의 업무를 자유롭게 하여 더 많은 협업과 더 많은 전략적 업무를 가능하게 할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
리스회계에 인공지능 적용
회계산업에서 최근 새로운 복잡성이 추가된 분야 중 하나가 바로 리스회계부서입니다. FASB(재무회계기준위원회)가 발행한 새로운 리스 회계 표준 ASC842는 기업이 리스 계약의 재무적 영향을 기록하는 방법을 명시합니다.
수십 년 만에 임대 회계에 대한 가장 획기적인 변화 중 하나로 간주되는 ASC 842는 미국 GAAP(일반적으로 인정되는 회계 원칙)에 따라 보고하는 모든 공공 및 민간 기업이 이제 대부분의 임대를 대차대조표에 기록하도록 요구합니다. 새로운 기준은 리스 계약으로 인해 발생하는 부채의 투명성을 높이고 부외 활동을 줄이기 위해 고안되었습니다.
그렇다면 이는 CPA에게 무엇을 의미합니까? ASC842를 완전히 이해하는 것은 업데이트된 표준의 의미를 결정하고 필요한 변경 사항을 구현하기 시작할 때 즉각적인 좌절의 원인이 되었습니다. 지난 2년 동안에만 거의 30만 명의 회계사가 직장을 떠났고, 지난해에만 감사 및 회계 업무가 40% 이상 완료되지 않았습니다. 새로운 기준을 이해하고 성공적으로 준수해야 하는 무거운 부담이 그들의 머리 위로 다가오기 때문에 임대 회계 전문직은 신규 지원자에게 더 이상 매력적이지 않습니다.
여기서 인공 지능이 등장하여 회계사의 삶을 더 쉽게 만들어 줄 것입니다. 임대 회계 소프트웨어는 인공 지능 기술을 사용하여 지루하고 반복적인 작업에 필요한 시간을 효과적으로 줄이는 동시에 인적 오류 가능성도 줄입니다. 이는 사람들이 비즈니스와 회계 관행이 비즈니스에 미치는 영향에 대해 깊이 생각할 수 있는 시간을 더 많이 제공하여 사람들의 일자리를 더욱 가치 있게 만듭니다.
Artificial Intelligence in Action
위에서는 이론적 관점에서 인공지능에 관한 많은 이슈에 대해 이야기했습니다. 제품 관점에서 더 자세히 살펴보면 임대 회계 프로세스의 관리 워크플로에서 AI가 실제로 어떤 역할을 하는지 알 수 있습니다.
이전에 물품을 대여한 적이 있다면 일반적으로 인쇄된 문서가 많고 약 500곳에서 서명이 필요하다는 것을 아실 것입니다. 그런 다음 펜에 있는 잉크를 모두 사용한 후 임대 계약서를 복사기나 프린터로 스캔하여 검색 불가능한 PDF 파일에 이미지로 업로드하여 저장할 수 있습니다. AI 기반 임대 회계 소프트웨어를 사용하면 사용자는 임대 문서를 업로드한 다음 컴퓨터 비전 및 OCR 기술을 통해 처리하여 깨끗하고 검색 가능한 디지털 사본을 생성할 수 있습니다. 이 프로세스만으로도 수백 시간의 작업 시간을 절약하고 정보에 대한 접근성을 높일 수 있습니다.
다음으로, AI 기술은 검색 가능한 임대 사본을 사용하여 검증을 위한 핵심 데이터를 정확하게 추출하고 이 데이터를 시스템에 입력할 수 있습니다. 그러나 AI 정확도만이 중요한 요소는 아닙니다. AI를 최대한 활용하면 갱신, 종료, HVAC 또는 유지 관리 비용과 같은 중요한 용어를 찾기 위해 전체 문서를 읽을 필요 없이 사용자가 임대 계약을 더 빠르게 이해할 수 있도록 돕는 맞춤형 경험과 AI를 결합해야 합니다. 이러한 용어를 이해한다는 것은 임대인과 임차인이 자신의 책임을 이해하고 적절한 경우 이를 보고할 수 있음을 의미합니다. AI를 내장하면 모든 사용자가 쉽고 정확하게 임대 계약을 제품에 입력하여 회계를 자동화하고 규정 준수를 완료할 수 있습니다.
새로운 임대 회계 표준을 채택한 후에도 규정 준수 여정은 끝나지 않습니다. 항상 새로운 임대 계약이 있고 기존 임대 계약에 대한 수정 사항이 있습니다. 인공지능은 지루한 업무의 부담을 지속적으로 줄이고 일상적인 회계 업무의 지루함을 대신할 수 있는 무한한 잠재력을 가지고 있습니다.
위 내용은 인공지능이 미래 회계 발전에 미치는 영향의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

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