چرا باید از هوش مصنوعی در حسابداری استفاده کنیم؟

امروزه هوش مصنوعی درحال تغییر جهان پیرامون ماست. این فناوری نوظهور به سرعت وارد تمام صنایع از جمله حسابداری شده است. استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند کارایی و دقت فرایندهای حسابداری را بهبود بخشد. یکی از جدیدترین ابزارها در این زمینه هوش مصنوعی جمینی است که به تازگی توسط گوگل معرفی شده است.

آشنایی با هوش مصنوعی جمینی

هوش مصنوعی جمینی گوگل، که پیش از این با نام Bard شناخته می‌شد، یک پلتفرم مکالمه‌ای است که به کاربران امکان می‌دهد تا از قابلیت‌های AI گوگل، در زمینه‌های مختلفی مانند نوشتن، برنامه‌ریزی و یادگیری بهره ببرند. این سیستم قادر است تا متون را تحلیل کرده و حتی داده‌های موجود در تصاویر و ویدیوها را به راحتی درک کند، که این امر آن را به ابزاری قدرتمند برای کمک به کاربران در فرایندهای خلاقانه تبدیل می‌کند.

جمینی نه تنها در تحلیل متن بلکه در درک و پردازش تصاویر، ویدئوها و صداها نیز توانمند است. به عنوان یک مدل چندوجهی، این سیستم می‌تواند وظایف پیچیده‌ای را در حوزه‌هایی مانند حسابداری، ریاضیات، فیزیک و برنامه‌نویسی انجام دهد و کدهایی با کیفیت بالا در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف تولید کند. این ویژگی‌ها، جمینی را به ابزاری ایده‌آل برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده و تسهیل فرایندهای تحلیلی تبدیل می‌کند.

کاربرد گوگل جمینی در حسابداری

همانطور که می‌دانیم هوش مصنوعی جمینی کاربردهای زیادی در حوزه‌های مختلف از جمله حسابداری دارد. در ادامه به بررسی 4 کاربرد گوگل جمینی در حسابداری می‌پردازیم.

پردازش زبان طبیعی برای تجزیه و تحلیل اسناد

یکی از کاربردهای گوگل جمینی در حسابداری، تجزیه و تحلیل اسناد با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) است. فرایند پردازش دستی اسناد مالی مانند: صورت حساب‌ها، قراردادها و سایر اسناد مرتبط بسیار زمان‌بر و آسیب‌پذیر است. با به‌کارگیری الگوریتم‌های NLP، سیستم‌های هوش مصنوعی قادر به خواندن و درک این اسناد و استخراج اطلاعات کلیدی از آن‌ها هستند. این فرایند به طور خودکار انجام می‌شود و می‌تواند دقت و سرعت پردازش داده‌ها را به طور قابل توجهی افزایش دهد.

برای مثال، یک شرکت حسابداری می‌تواند از NLP برای خوانش و درک صورتحساب‌های الکترونیکی استفاده کند. الگوریتم NLP می‌تواند مبالغ، تاریخ‌ها، شرح خدمات و سایر جزئیات مهم را از صورتحساب استخراج کند. این امر باعث صرفه‌جویی در زمان و افزایش دقت می‌شود؛ زیرا دیگر نیازی به ورود دستی داده‌ها نیست.

تجزیه و تحلیل هوشمند برای کشف الگوهای پنهان در داده‌ها

حسابداری فراتر از ثبت اعداد و ارقام است. تحلیل درست این داده‌ها منجر به تصمیم‌گیری‌های مالی بهینه می‌شود. هوش مصنوعی با ابزارهای یادگیری ماشین (Machine Learning)، قادر به تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های مالی برای پیش‌بینی وضعیت مالی آینده یک سازمان یا شرکت است. این ابزارها می‌توانند روندها، الگوها و عوامل کلیدی را شناسایی کرده و بر اساس آن‌ها، سناریوهای مختلف برای آینده را پیش‌بینی نمایند. برنامه‌ریزی مالی دقیق و هوشمند، امکان تصمیم‌گیری‌های بهتر و به‌موقع را در زمینه‌های مختلف از جمله سرمایه‌گذاری، مدیریت ریسک، بودجه‌بندی و کنترل هزینه‌ها فراهم می‌کند.

فرض کنید شما حسابدار یک شرکت تولیدی هستید. هوش مصنوعی با بررسی داده‌های مربوط به مواد اولیه و تولید، می‌تواند الگوهای مصرف را شناسایی کند. این امر به شما کمک می‌کند تا موجودی انبار را بهینه مدیریت کرده و از کمبود یا مازاد مواد اولیه جلوگیری نمایید.

تشخیص تقلب

تشخیص تقلب یکی از مهم‌ترین کاربردهای گوگل جمینی در حسابداری است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های مالی را تجزیه و تحلیل کنند و الگوهای غیرمعمول یا مشکوک را شناسایی نمایند. این الگوها می‌توانند نشان‌دهنده فعالیت‌های متقلبانه یا غیرقانونی مانند دستکاری در سوابق مالی، اختلاس، یا کلاهبرداری باشند. هوش مصنوعی با آموزش بر روی داده‌های گذشته و مدل‌سازی الگوهای تقلب، قادر است تا هشدارهایی را در مورد معاملات یا رویدادهای مشکوک ایجاد کند. این امر به شرکت‌ها و سازمان‌ها کمک می‌کند تا به موقع از چنین فعالیت‌هایی آگاه شوند و اقدامات لازم را برای پیشگیری یا مقابله با آنها انجام دهند. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص تقلب، می‌تواند به افزایش شفافیت و اعتماد در گزارش‌های مالی کمک کند و از این طریق، ریسک‌های مالی و قانونی را کاهش دهد.

مشاوره و پاسخگویی به سوالات

با استفاده از فناوری پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی می‌تواند به سوالات و درخواست‌های کاربران در زمینه حسابداری پاسخ دهد و مشاوره ارائه کند. این کاربرد گوگل جمینی در حسابداری از چندین جنبه مفید است:

• دسترسی آسان به اطلاعات: کاربران می‌توانند به صورت طبیعی و با زبان گفتاری یا نوشتاری خود، سوالات حسابداری را مطرح کنند و هوش مصنوعی می‌تواند پاسخ‌های مربوطه را از پایگاه داده‌های حسابداری استخراج و ارائه کند.
• پاسخگویی 24/7: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در هر ساعت از شبانه‌روز و در تمام ایام هفته در دسترس باشند، در حالی که دسترسی به حسابداران انسانی محدود است.
• سرعت و دقت بالا: هوش مصنوعی می‌تواند با سرعت بالا و دقت قابل قبول، پاسخ‌های مربوطه را ارائه کند، که این امر می‌تواند به صرفه‌جویی در زمان و هزینه کمک کند.
• مشاوره هوشمند: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی می‌تواند از تجربیات گذشته یاد بگیرد و مشاوره‌های سفارشی و مرتبط با موقعیت خاص کاربر ارائه کند.

با این حال، لازم است که هوش مصنوعی توسط حسابداران خبره آموزش داده و نتایج آن توسط انسان‌ها بررسی شده تا از دقت و صحت آن اطمینان حاصل شود.

انواع مدل‌های هوش مصنوعی جمینی

گوگل هوش مصنوعی جمینی را در سه مدل مختلف عرضه کرده است. این سه مدل قدرتمند عبارتند از:

جمینی نانو (Gemini Nano)

هوش مصنوعی جمینی نانو (Gemini Nano)، یکی از مدل‌های پیشرفته و کوچک‌سازی شده سری جمینی گوگل است. این مدل برای اجرا بر روی دستگاه‌های موبایل طراحی شده و قادر است تا متون را تولید کند، در مکالمات مختلف استفاده شود و متون موجود را تحلیل یا خلاصه کند. جمینی نانو به طور ویژه برای تولید و تجزیه بلوک‌های متنی مختصر طراحی شده است و اکنون قابلیت‌های هوش مصنوعی را بر روی گوشی Google Pixel 8 فراهم می‌کند. این مدل می‌تواند در برنامه‌های مختلف گوگل مانند Pixel Recorder، WhatsApp و Google Texts کارکردهای متنوعی از جمله خلاصه‌سازی ضبط‌های صوتی، پاسخ هوشمند و بهبود متون را ارائه دهد.

جمینی اولترا (Gemini Ultra)

هوش مصنوعی جمینی اولترا (Gemini Ultra)، مدل پیشرفته جمینی گوگل است. این مدل برای مقاصد مختلفی از جمله

تحلیل متن، تصویر، صدا، ویدئو و کدنویسی بهینه‌سازی شده است. جمینی اولترا در تست‌های فهم زبان (MMLU) که یکی از روش‌های محبوب برای سنجش دانش و توانایی‌های حل مسئله مدل‌های هوش مصنوعی است، عملکردی فراتر از کارشناسان انسانی نشان داده و در مقایسه با مدل‌های پیشین مانند GPT-4، عملکرد بهتری در معیارهای مختلف از جمله متن و کدنویسی داشته است.

جمینی پرو (Gemini Pro)

هوش مصنوعی جمینی پرو (Gemini Pro)، نیز یک مدل پیشرفته و قدرتمند توسعه یافته توسط گوگل است که قابلیت پردازش انواع داده از جمله متن، تصویر، صدا، ویدئو و کد را داراست. این مدل برای کاربردهایی که نیازمند پردازش محلی و مستقل از سرورها هستند، مانند پیشنهاد پاسخ در چت‌ها یا خلاصه سازی متون طراحی شده است. گوگل ادعا می‌کند این مدل از لحاظ استدلال، برنامه ریزی و درک کلی نسبت به لامبدا پیشرفت چشمگیری داشته و ظرفیت پردازش اطلاعات آن 35 برابر بیشتر است که به حل سریع‌تر و دقیق‌تر مسائل پیچیده کمک می‌کند. این مدل با رابط کاربری ساده برای همگان قابل استفاده است.

چرا باید از هوش مصنوعی در حسابداری استفاده کنیم؟

استفاده از هوش مصنوعی گوگل جمینی در حسابداری مزایای متعددی را برای سازمان‌ها به همراه دارد. یکی از مهم‌ترین دلایل برای به‌کارگیری این فناوری، افزایش دقت و کاهش خطاهای انسانی در فرایندهای حسابداری است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند داده‌های عظیم مالی را پردازش کرده و با دقت بالایی تحلیل نمایند، در حالی که انسان‌ها ممکن است در این کار دچار اشتباه شوند.

البته امروزه شرکت‌ها از نرم افزارهای حسابداری پیشرفته برای انجام امور حسابداری خود استفاده می‌کنند. این نرم افزارها می‌توانند فرایندهای تکراری و زمان‌بر حسابداری را خودکار سازد، که این امر منجر به صرفه‌جویی در زمان و هزینه‌ها می‌شود. از طرفی استفاده از نرم افزار حسابداری در کنار هوش مصنوعی جمینی نتایج خیره کننده ای به همراه دارد.

همچنین، با کاربرد گوگل جمینی در حسابداری به خصوص در تشخیص الگوهای غیرمعمول و مشکوک، می‌توان از تقلب‌های مالی و فعالیت‌های غیرقانونی پیشگیری کرد. در نهایت، توانایی هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده‌های گذشته و پیش‌بینی وضعیت آینده، به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا تصمیمات مالی آگاهانه‌تر و استراتژیک‌تری اتخاذ نمایند. بنابراین، استفاده از هوش مصنوعی در حسابداری باعث افزایش کارایی، دقت، شفافیت و در نهایت بهبود عملکرد مالی سازمان‌ها می‌شود.

سخن آخر

ما در این مطلب به بررسی کاربرد گوگل جمینی در حسابداری پرداختیم. این فناوری، با ارائه‌ی تحلیل‌های دقیق و به‌موقع، به حسابداران امکان می‌دهد تا از داده‌های مالی به شکلی هوشمندانه‌تر استفاده کنند و تصمیم‌گیری‌های مالی خود را بر اساس پیش‌بینی‌های دقیق‌تری شکل دهند. نرم‌افزار حسابداری در کنار هوش مصنوعی گوگل جمینی، نه تنها سرعت و دقت عملیات حسابداری را افزایش می‌دهد، بلکه به کاهش خطاها و افزایش شفافیت در گزارش‌های مالی نیز کمک شایانی می‌کند. در نتیجه، متخصصان حسابداری می‌توانند با اطمینان بیشتری به تحلیل‌ها و استراتژی‌های خود بپردازند و به بهینه‌سازی منابع مالی سازمان خود کمک کنند.