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लेखांकन में AI क्या है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) एक व्यापक शब्द है, जो विभिन्न तकनीकों और तरीकों को समेटे हुए है जिनसे मशीनें वे कार्य कर पाती हैं जो सामान्यतः मानव बुद्धिमत्ता की आवश्यकता रखते हैं। लेखांकन में AI से आशय इन तकनीकों और तरीकों का लेखांकन क्षेत्र में प्रयोग है—प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, डेटा विश्लेषण करने, और सूचित वित्तीय निर्णय लेने में सहायता के लिए।
AI को लेखांकन के विभिन्न क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है, जैसे ऑडिटिंग, कर तैयारी, जोखिम आकलन, धोखाधड़ी का पता लगाना, और वित्तीय रिपोर्टिंग। यहाँ कुछ उदाहरण हैं:
- डेटा एंट्री और प्रोसेसिंग: AI-संचालित सॉफ़्टवेयर रसीदों और इनवॉइसेज़ जैसे दस्तावेज़ों से डेटा निकालकर उसे सटीक रूप से वित्तीय प्रणालियों में दर्ज कर सकता है। इससे एकाउंटेंट्स द्वारा मैन्युअल डेटा एंट्री की आवश्यकता घटती है, समय बचता है और त्रुटियों का जोखिम कम होता है।
- प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स: बड़े डेटासेट और उन्नत एल्गोरिद्म के साथ, AI वित्तीय डेटा में पैटर्न और रुझानों का विश्लेषण करके भविष्य के परिणामों का पूर्वानुमान लगा सकता है। इससे एकाउंटेंट्स सटीक पूर्वानुमानों के आधार पर अधिक सूचित निर्णय ले सकते हैं।
- धोखाधड़ी का पता लगाना: AI विसंगतियों का पता लगा सकता है और संदिग्ध लेनदेन को फ़्लैग कर सकता है, जिससे धोखाधड़ी की गतिविधियाँ अनदेखी रह जाने का जोखिम घटता है।
- प्रक्रिया स्वचालन: बैंक रिकन्सिलिएशन और इनवॉइस प्रोसेसिंग जैसे दोहराए जाने वाले कार्य AI के माध्यम से स्वचालित किए जा सकते हैं, जिससे एकाउंटेंट्स का समय जटिल कार्यों पर केंद्रित हो सके।
कुल मिलाकर, लेखांकन में AI का उद्देश्य प्रक्रियाओं को सरल बनाना, लागत घटाना, और सटीकता व दक्षता में सुधार करना है।
लेखांकन में AI के प्रमुख लाभ
उद्योग की प्रतिस्पर्धात्मकता और अस्तित्व के लिए लेखांकन में AI दिन-ब-दिन अनिवार्य होता जा रहा है।
वास्तव में, Karbon Magazine की The State of AI in Accounting Report 2024 के अनुसार, 71% उत्तरदाताओं का मानना है कि AI उनके संचालन में बड़ा बदलाव लाएगा।
AI की संभावनाओं को समझने के लिए, आइए देखते हैं कि यह आपके संगठन को कौन-से लाभ दे सकता है।
1. दोहराए जाने वाले कार्यों का स्वचालन
AI तकनीक उन सभी कार्यों में उत्कृष्ट है जिनमें दोहराव की ज़रूरत होती है।
इसलिए, AI समय लेने वाले लेखांकन कार्यों—जैसे डेटा एंट्री, इनवॉइस प्रोसेसिंग, और अकाउंट रिकन्सिलिएशन—को स्वचालित कर सकता है।
McKinsey की एक रिपोर्ट के अनुसार, वित्त और लेखांकन के कई फ़ंक्शंस को स्वचालित किया जा सकता है।
जैसा कि ऊपर की छवि में दिख रहा है, सामान्य लेखांकन संचालन का उप-कार्य वर्तमान AI तकनीकों द्वारा सबसे अधिक मात्रा में कैप्चर किया जा सकता है।
स्वचालन के लिए AI अपनाने वाली कंपनियाँ एकाउंटेंट्स का समय मुक्त कर सकती हैं ताकि वे वित्तीय विश्लेषण जैसे उच्च-प्रभाव, रणनीतिक कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकें।
उदाहरण के लिए, AI-चालित सिस्टम स्वचालित रूप से लेनदेन का वर्गीकरण कर सकते हैं, खातों का मिलान कर सकते हैं, और यहाँ तक कि वित्तीय विवरण भी बना सकते हैं, जिससे आवश्यक मैन्युअल प्रयास में काफ़ी कमी आती है। एक सॉफ़्टवेयर कंपनी, Accountancy Cloud ने अपने क्लाइंट्स के लिए भाषा या टेक्स्ट-आधारित कार्यों को स्वचालित करने हेतु AI समाधान विकसित किए हैं।
2. बेहतर सटीकता और कम त्रुटियाँ
लेखांकन में AI का एक बड़ा लाभ मानव-त्रुटि को घटाने की इसकी क्षमता है। बहीखाता और वित्तीय रिपोर्टिंग जैसे कार्य मैन्युअल रूप से संचालित होने पर त्रुटिपूर्ण हो सकते हैं।
AI इन जोखिमों को निरंतर डेटा-सटीकता सुनिश्चित करके कम करता है, जिससे वित्तीय रिपोर्टों की विश्वसनीयता बढ़ती है। यह परिशुद्धता उन व्यवसायों के लिए महत्वपूर्ण है जो महत्वपूर्ण निर्णय लेने हेतु सटीक वित्तीय डेटा पर निर्भर रहते हैं।
3. रीयल-टाइम वित्तीय इनसाइट्स
AI व्यवसायों को रीयल-टाइम वित्तीय डेटा विश्लेषण की शक्ति देता है, जिससे वे नवीनतम वित्तीय मेट्रिक्स के आधार पर तेज़ और सूचित निर्णय ले सकें।
पारंपरिक लेखांकन प्रक्रियाएँ अक्सर रिपोर्टिंग में देरी करती हैं, लेकिन AI-चालित प्लेटफ़ॉर्म डेटा का लगातार विश्लेषण करते हैं, जिससे संगठनों को नक़दी प्रवाह, व्यय, और लाभप्रदता पर तत्काल इनसाइट्स मिलते हैं।
J.P. Morgan के अनुसार, एंटरप्राइज़ डेटा प्लेटफ़ॉर्म, ऑनलाइन मीडिया, और नियामकीय बदलावों के विश्लेषण के माध्यम से AI नक़दी प्रवाह पूर्वानुमान में क्रांतिकारी बदलाव ला सकता है।
4. लागत में बचत और स्केलेबिलिटी
AI अपनाने से उल्लेखनीय लागत बचत भी हो सकती है। व्यापक मैन्युअल कार्यों में लगने वाला समय और संसाधन बचाए जा सकते हैं, जिससे संगठन छोटी लेखांकन टीमों के साथ काम कर सकते हैं।
AI सिस्टम भारी-भरकम डेटासेट को कुशलतापूर्वक संभाल सकते हैं, जिससे कंपनियाँ अपने वित्तीय संचालन को संसाधनों में आनुपातिक वृद्धि के बिना स्केल कर सकती हैं।
उदाहरण के लिए, Deloitte की Artificial Intelligence Central Europe CFO Survey 2019 में उन कंपनियों में 40% प्रभावशीलता में सुधार और 46% लागत में कमी पाई गई, जिन्होंने लेखांकन के लिए AI लागू किया।
लेखांकन में AI का उपयोग कैसे होता है
लेखांकन में AI का उपयोग अपेक्षाकृत नया है, लेकिन इसके अनुप्रयोग पहले से ही उद्योग पर असर डाल रहे हैं।
यहाँ लेखांकन में AI के कुछ वास्तविक उदाहरण दिए गए हैं:
1. धोखाधड़ी का पता लगाना और जोखिम प्रबंधन
AI विशाल मात्रा में वित्तीय डेटा का विश्लेषण करके विसंगतियों और संदिग्ध लेनदेन की पहचान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
उन्नत AI एल्गोरिद्म निम्न कर सकते हैं:
- पैटर्न का आकलन
- अनियमितताओं की पहचान
- संभावित धोखाधड़ी पर एकाउंटेंट्स को सचेत करना
ये उपाय संगठन के भीतर धोखाधड़ी को कम करने में सहायक होते हैं।
उदाहरण के लिए, एक बैंक ने Cognizant के साथ साझेदारी करके धोखाधड़ी वाले चेक की पहचान करने हेतु AI न्यूरल नेटवर्क बनाया, जिससे धोखाधड़ी से होने वाले $20M के नुकसान की बचत हुई।
2. ऑडिटिंग में AI
AI में ऑडिट प्रक्रिया को रूपांतरित करने की क्षमता भी है। परंपरागत रूप से श्रम-प्रधान कार्यों को AI के उपयोग से सरल बनाया जा सकता है।
यह बड़े डेटासेट का विश्लेषण करके, मैन्युअल सैंपल टेस्टिंग की आवश्यकता घटाकर, और उन रुझानों व विसंगतियों की पहचान करके किया जाता है जो मानव ऑडिटर्स की नज़र से छूट सकती हैं।
इससे ऑडिटर्स उन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित कर पाते हैं जिनमें पेशेवर निर्णय की ज़रूरत होती है, और ऑडिट की गुणवत्ता बढ़ती है।
हालाँकि, इसका अर्थ यह नहीं है कि ऑडिटर प्रक्रिया से अलग हो जाता है। KPMG के अनुसार, 64% सर्वेक्षण प्रतिभागी उम्मीद करते हैं कि ऑडिटर्स AI के उपयोग से संबंधित नियंत्रण वातावरण की अधिक विस्तृत समीक्षा करेंगे। यानी ऑडिट में AI के उपयोग को संचालित और प्रबंधित करने की ज़िम्मेदारी अब भी ऑडिटर्स पर रहती है।
3. वित्तीय पूर्वानुमान के लिए प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स
AI-चालित प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स एकाउंटेंट्स को भविष्य के वित्तीय प्रदर्शन और रुझानों का अधिक सटीक पूर्वानुमान लगाने में सक्षम बनाते हैं।
ऐतिहासिक डेटा और बाहरी कारकों के विश्लेषण से AI मॉडल राजस्व, नक़दी प्रवाह और अन्य वित्तीय मेट्रिक्स का आकलन कर सकते हैं, जिससे बजटिंग और रणनीतिक योजना में मदद मिलती है।
4. वित्तीय रिपोर्टिंग में जनरेटिव AI
जनरेटिव AI टूल, जैसे भाषा मॉडल, वित्तीय रिपोर्ट का ड्राफ्ट तैयार करने और प्रतिस्पर्धी विश्लेषण करने की प्रक्रिया को सरल बनाते हैं।
ये टूल विशाल मात्रा में जानकारी का विश्लेषण कर सकते हैं, सारांश बना सकते हैं, और स्वचालित संचार तैयार कर सकते हैं, जिससे एकाउंटेंट्स उच्च-गुणवत्ता रिपोर्ट कुशलता से बना पाते हैं।
उदाहरण के लिए, AI का उपयोग इनवॉइस प्रोसेसिंग में किया जा सकता है, जहाँ यह इनवॉइस से डेटा स्वचालित रूप से निकालकर वर्गीकृत कर सकता है, जिससे मैन्युअल प्रयास समाप्त हो जाते हैं।
लेखांकन और ऑडिटिंग में AI: उदाहरण
‘बिग फ़ोर’ और उनके परे, विभिन्न क्षेत्रों में AI की खोज और कार्यान्वयन जारी है। आइए नीचे इन्हें देखते हैं:
बिग फ़ोर के उपयोग मामले
बिग फ़ोर की अग्रणी लेखा फर्मों ने भी अपने संचालन में AI लागू किया है।
यहाँ कुछ उदाहरण हैं:
KPMG
KPMG में, AI में नवाचारों को KPMG Ignite AI प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से लागू किया जा रहा है। यह प्लेटफ़ॉर्म लेखांकन में विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और कंप्यूटर विज़न का उपयोग करता है।
EY
Ernst & Young Global Limited (EY) भी बिग फ़ोर का एक प्रतिस्पर्धी है जिसने अपनी सेवाओं में AI का उपयोग शुरू कर दिया है।
उनकी कुछ सेवाएँ इस प्रकार हैं:
- बेहतर प्राप्ति संग्रह: एक AI असिस्टेंट “जोखिम में” ग्राहकों की पहचान करता है और अकाउंट्स रिसीवेबल्स के अधिक कुशल संग्रह के लिए अगला कदम सुझाता है।
- इंटेलिजेंट फ़ाइनेंशियल कमेंट्री: AI के उपयोग से मानक और गैर-मानक वित्तीय रिपोर्टों का स्वचालन।
PWC
PwC, जिसे PricewaterhouseCoopers भी कहा जाता है, OpenAI के साथ सहयोग कर रहा है ताकि वह B2B पर केंद्रित प्रमुख उत्पाद ChatGPT Enterprise का रीसेलर बन सके।
कंपनी की योजना है कि ChatGPT Enterprise लाइसेंस अपने 75,000 अमेरिकी और 26,000 यूके कर्मचारियों तक पहुँचाया जाए।
PwC ने OpenAI के GPT-4 मॉडल पर आधारित एक आंतरिक चैटबॉट ChatPwC भी विकसित किया है। ChatPwC टूल से कर्मचारियों में उत्पादकता में 20% से 40% तक बढ़ोतरी देखी गई है।
Deloitte
Deloitte भी अपनी ऑडिट सेवाओं में AI को एक प्रमुख घटक बनाने के लिए क़दम उठा रहा है। उदाहरण के लिए, उनकी डिजिटल ऑडिट टेक्नोलॉजी Deloitte Omnia ने एक आंतरिक चैटबॉट DARTbot के माध्यम से AI क्षमताओं को सम्मिलित किया है।
DARTbot जनरेटिव AI का एक अनुप्रयोग है, जो ऑडिट और एश्योरेंस प्रोफेशनल्स के लिए एक सरल हेल्पडेस्क चैटबॉट तैयार करता है ताकि वे इसे संदर्भ और सहायक के रूप में उपयोग कर सकें।
छोटी फर्मों के उदाहरण
छोटी लेखा फर्में भी AI से लाभान्वित होती हैं, विशेष रूप से बहीखाता और कर तैयारी जैसे कार्यों के स्वचालन में।
छोटे व्यवसायों के लिए डिज़ाइन किए गए AI टूल्स के निम्नलिखित अनुप्रयोग हो सकते हैं:
- डेटा एंट्री को सुव्यवस्थित करना
- कर अनुपालन को सरल बनाना
- इनवॉइसिंग का स्वचालन
उदाहरण के लिए, Xero का नया GenAI-संचालित स्मार्ट बिज़नेस साथी, Just Ask Xero (JAX), छोटे व्यवसायों को वार्तालापीय इंटरफ़ेस का उपयोग करके किसी भी लेखांकन-संबंधी विषय पर प्रश्न पूछने में सक्षम बनाता है। उनके ग्राहकों को अपने वित्तीय डेटा से गहन इनसाइट्स प्राप्त करने के लिए किसी AI कौशल की आवश्यकता नहीं होगी।
लेखांकन में जनरेटिव AI
सामान्य AI से आगे बढ़कर, जनरेटिव AI ने हाल के वर्षों में नई और विशिष्ट सामग्री बनाने की अपनी क्षमता के कारण विशेष ध्यान आकर्षित किया है।
जनरेटिव AI का अवलोकन
जनरेटिव AI AI का एक प्रकार है जो टेक्स्ट, छवियाँ, वीडियो, संगीत और ऑडियो जैसी नई सामग्री और विचार बना सकता है। यह मौजूदा डेटा से सीखकर समान विशेषताओं वाले नए डेटा उत्पन्न करता है।
जनरेटिव AI अब विभिन्न उपयोगों में लागू हो रहा है, जिसमें सबसे अधिक उपयोग आंतरिक संदर्भ के लिए AI चैटबॉट्स का है।
उदाहरण के लिए, Deloitte ने ‘DARTbot’ नामक एक आंतरिक चैटबॉट लॉन्च किया है ताकि ऑडिट और एश्योरेंस प्रोफेशनल्स जटिल लेखांकन प्रश्नों पर शीघ्रता से शोध कर सकें।
ये क्षमताएँ लेखांकन टीमों को बड़ी मात्रा में नियमित कार्य संभालने की अनुमति देती हैं, जिससे वे रणनीतिक फ़ंक्शंस और परामर्श पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकें।
लेखांकन पेशेवरों पर प्रभाव
जनरेटिव AI द्वारा दोहराए जाने वाले रिसर्च और रिपोर्टिंग कार्य सँभालने पर, लेखांकन पेशेवर रणनीतिक और विश्लेषणात्मक भूमिकाओं के लिए अधिक समय समर्पित कर सकते हैं।
यह बदलाव एकाउंटेंट्स को व्यावसायिक उद्देश्यों का बेहतर समर्थन करने, इनसाइट्स प्रदान करने, और नियमित लेनदेनात्मक कार्यों के बजाय भविष्य-उन्मुख योजना में संलग्न होने में सक्षम बनाता है।
KPMG की एक रिपोर्ट में, अधिकांश सर्वेक्षण प्रतिभागियों का मानना था कि ऑडिटर्स को जोखिम शमन और आंतरिक नियंत्रण, साथ ही डेटा विश्लेषण और गुणवत्ता प्रबंधन सहित अन्य क्षेत्रों में GenAI के उपयोग को प्राथमिकता देनी चाहिए।
चुनौतियाँ और नैतिक विचार
अपने संगठन में AI का होना अत्यंत लाभकारी है, लेकिन इसे सही ढंग से लागू करना कुछ चुनौतियाँ लेकर आता है।
यहाँ कुछ बिंदु हैं जिन पर विचार करना चाहिए:
1. डेटा प्रशिक्षण और AI साक्षरता
AI का प्रभावी लाभ उठाने के लिए लेखांकन टीमों को डेटा प्रबंधन और AI टूल्स में प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।
यहीं पर DataCamp For Business काम आता है।
DataCamp For Business एंटरप्राइज़-स्तरीय समाधान प्रदान करता है ताकि आपके प्रोफेशनल्स को लेखांकन वर्कफ़्लोज़ में AI को समझने और उपयोग करने के लिए आवश्यक कौशल मिल सकें। स्केलेबल और कस्टमाइज़ेबल विकल्पों के साथ-साथ कस्टम रिपोर्टिंग की सुविधा से, आपकी टीमें Introduction to ChatGPT और AI Fundamentals जैसे बुनियादी पाठ्यक्रमों से शुरुआत कर सकती हैं और विशेषज्ञ-स्तर के पाठ्यक्रमों तक प्रगति कर सकती हैं।
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