Kesan kecerdasan buatan terhadap pembangunan perakaunan masa depan
Inovasi dalam kecerdasan buatan akan menjadikan perakaunan sebagai profesion yang menguntungkan, dan akauntan boleh memanfaatkan nilainya.
Kecerdasan buatan boleh menjadikan kerjaya perakaunan lebih menarik melalui teknologi dan inovasi. Sesetengah akauntan bimbang AI akan menggantikan pekerjaan mereka, tetapi peluang sebenar ialah akauntan yang tahu cara memanfaatkan perisian AI mungkin suatu hari nanti menggantikan mereka yang tidak.
Jika anda tidak terasing sepenuhnya dari dunia, anda tidak akan terdedah kepada tajuk utama kecerdasan buatan (AI) setiap hari. Sama ada melalui ChatGPT, Bard atau salah satu daripada banyak apl yang memanfaatkan keupayaannya, kecerdasan buatan membantu orang ramai dengan menulis, membeli-belah, tugas pembantu peribadi dan banyak lagi. Seperti mana-mana pembangunan teknologi baharu, terdapat peluang dan cabaran. Memandangkan kecerdasan buatan terus maju dengan pantas, pemimpin dalam organisasi merentas industri perlu menavigasi kerumitan alatan ini dan mempelajari cara memanfaatkannya untuk kejayaan perusahaan.
Kepintaran Buatan dalam Perakaunan
Kepintaran Buatan mempunyai pelbagai kegunaan dalam hampir setiap industri. Walaupun terdapat banyak cara teknologi baharu ini boleh meningkatkan kehidupan, pertimbangan yang berlebihan dan kebimbangan mengenai etika manusia adalah hampir sama. Memandangkan kecerdasan buatan menjadi lebih biasa dalam profesion perakaunan, soalan yang ditanya oleh ramai akauntan ialah: "Adakah kecerdasan buatan menggantikan kami?" Kecerdasan buatan akan mengubah cara akauntan bekerja, tetapi ia tidak boleh dan tidak akan menggantikannya. Apa yang benar-benar membimbangkan ialah akauntan yang tahu cara menggunakan perisian AI untuk meningkatkan kecekapan dan kecekapan mungkin dalam masa terdekat menggantikan mereka yang tidak menggunakan AI dengan baik.
Akaun mungkin bimbang bahawa mesin akan mengambil alih tugas mereka, tetapi isu yang mendesak adalah kekurangan bakat dalam industri perakaunan. Malah, tinjauan Deloitte 2022 mendapati bahawa 82% daripada mengambil pengurus untuk jawatan perakaunan dan kewangan di syarikat awam dan 69% di syarikat swasta berkata pengekalan bakat perakaunan adalah satu cabaran. Oleh kerana AI boleh mengurangkan tugas perakaunan yang membosankan, membebaskan akauntan untuk memberi tumpuan kepada tugas peringkat lebih tinggi, melaksanakan AI boleh menjadikan pembukaan pekerjaan lebih menarik kepada pencari kerja yang lebih muda yang berminat dalam teknologi dan inovasi.
AI boleh melakukan kerja yang membosankan dalam perakaunan
Apabila orang berfikir tentang laluan kerjaya yang lebih baik, perakaunan mungkin bukan kerjaya pertama yang mereka fikirkan. Ini kerana, dari segi sejarah, tugas itu sering melibatkan kitaran pengebilan yang membosankan selama berbulan-bulan, formula Excel yang tidak berkesudahan dan audit yang tidak berkesudahan. Walaupun automasi boleh melaksanakan beberapa tugas ini, AI melampaui pemahaman peraturan dan sebenarnya boleh mengekstrak dan menyuap maklumat ke kawasan lain dan memberikan pengguna ringkasan maklumat yang padat yang mungkin perlu membaca ratusan halaman dokumen .
AI meningkatkan kecekapan akauntan malah membenarkan bukan akauntan mengendalikan beberapa kerja yang sibuk sambil menumpukan pada tugas yang lebih kompleks seperti mengurus perhubungan, membangunkan strategi, menilai peluang dan membuat keputusan strategik.
AI menambah nilai
Apabila penyelesaian perisian berasaskan awan mesra pengguna menjadi lebih biasa, penyedia perkhidmatan merentas industri dicabar untuk memahami kerumitan perniagaan pelanggan mereka dan membantu mereka mencapai matlamat mereka dengan lebih strategik cara. Laporan Guardians of the Future Economy Microsoft baru-baru ini menunjukkan bahawa 80% pemimpin kewangan percaya ia lebih mencabar berbanding sebelum ini bagi mereka dan pasukan mereka untuk menambah nilai di luar peranan dan tanggungjawab standard. Memandangkan profesional perakaunan mencari lebih banyak cara untuk bekerja dengan lebih bijak (bukan lebih sukar), automasi dan kecerdasan buatan mempunyai potensi untuk membebaskan orang ramai, membolehkan lebih banyak kerjasama dan oleh itu kerja yang lebih strategik.
Aplikasi Kepintaran Buatan dalam Perakaunan Pajakan
Satu bidang industri perakaunan yang baru-baru ini menambah kerumitan baharu ialah jabatan perakaunan pajakan. Piawaian perakaunan pajakan baharu ASC842 yang dikeluarkan oleh Lembaga Piawaian Perakaunan Kewangan (FASB) menetapkan cara entiti merekodkan kesan kewangan perjanjian pajakan mereka.
Dianggap sebagai salah satu perubahan paling ketara dalam perakaunan pajakan dalam beberapa dekad, ASC 842 memerlukan semua entiti awam dan swasta yang melaporkan di bawah Prinsip Perakaunan yang Diterima Umum (GAAP) A.S. kini merekodkan sebahagian besar pajakan mereka kepada aset dalam kunci kira-kira. Piawaian baharu ini direka untuk meningkatkan ketelusan liabiliti yang timbul daripada pengaturan pajakan dan mengurangkan aktiviti luar kunci kira-kira.
Jadi, apakah maksud ini untuk CPA Bagi kebanyakan orang, memahami sepenuhnya ASC842 telah menjadi sumber kekecewaan segera kerana mereka menentukan implikasi piawaian yang dikemas kini dan mula melaksanakan perubahan yang diperlukan. Dalam dua tahun yang lalu sahaja, hampir 300,000 akauntan telah meninggalkan pekerjaan mereka pada tahun lepas sahaja, lebih daripada 40% kerja pengauditan dan perakaunan tidak disiapkan. Profesion perakaunan pemajakan sudah tentu tidak menjadi lebih menarik kepada pemohon baharu kerana beban pemahaman yang berat dan berjaya mematuhi piawaian baharu semakin menghantui mereka.
Di sinilah kecerdasan buatan masuk dan akan menjadikan kehidupan akauntan lebih mudah. Perisian perakaunan pajakan menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk mengurangkan masa yang diperlukan secara berkesan untuk tugasan yang membosankan dan berulang, di samping mengurangkan kebarangkalian kesilapan manusia. Ia memberi lebih banyak masa kepada orang ramai untuk berfikir secara mendalam tentang perniagaan dan kesan amalan perakaunan ke atasnya, menjadikan pekerjaan orang lebih bernilai.
Kecerdasan Buatan dalam Tindakan
Perkara di atas membincangkan banyak isu tentang kecerdasan buatan dari perspektif teori. Melihat dengan lebih mendalam dari perspektif produk, bagaimana AI sebenarnya memainkan peranan dalam aliran kerja pengurusan proses perakaunan pajakan.
Sekiranya anda pernah menyewa barang sebelum ini, anda akan tahu bahawa ini biasanya melibatkan banyak pencetakan dan pendaftaran di kira-kira 500 tempat. Kemudian, selepas menggunakan dakwat dalam pen, pajakan mungkin diimbas dengan mesin penyalin atau pencetak, dimuat naik dan disimpan sebagai imej dalam fail PDF yang tidak boleh dicari. Menggunakan perisian perakaunan pajakan berkuasa AI, pengguna boleh memuat naik dokumen pajakan, yang kemudiannya diproses melalui penglihatan komputer dan teknologi OCR untuk menghasilkan salinan digital yang bersih dan boleh dicari. Proses ini sahaja boleh menjimatkan ratusan jam kerja dan menjadikan maklumat lebih mudah diakses.
Seterusnya, menggunakan salinan pajakan yang boleh dicari, teknologi AI dapat mengekstrak data penting dengan tepat untuk pengesahan dan memasukkan data ini ke dalam sistem. Walau bagaimanapun, ketepatan AI bukan satu-satunya faktor penting. Apabila digunakan dengan potensi penuhnya, AI harus digabungkan dengan pengalaman yang disesuaikan untuk membantu pengguna memahami pajakan dengan lebih cepat, daripada perlu membaca keseluruhan dokumen untuk mencari syarat penting seperti pembaharuan, penamatan, HVAC atau kos penyelenggaraan. Memahami istilah ini bermakna pemajak dan pemajak boleh memahami tanggungjawab mereka dan melaporkannya di mana sesuai. Membenamkan AI membantu semua pengguna dengan mudah dan tepat memasukkan pajakan mereka ke dalam produk, mengautomasikan perakaunan dan melengkapkan pematuhan.
Perjalanan pematuhan tidak berakhir dengan penggunaan piawaian perakaunan pajakan baharu. Sentiasa ada pajakan baru dan pengubahsuaian kepada pajakan sedia ada. Kecerdasan buatan mempunyai potensi yang tidak terhad untuk terus mengurangkan beban tugas yang membosankan dan menghadapi kebosanan perakaunan harian.
Atas ialah kandungan terperinci Kesan kecerdasan buatan terhadap pembangunan perakaunan masa depan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
