{count, plural, one {Program} other {Program}}
Dasar-Dasar Bisnis Kecerdasan Buatan
{hours} jam
Apa itu AI dalam Akuntansi?
Kecerdasan Buatan (AI) adalah istilah luas yang mencakup berbagai teknologi dan teknik untuk memungkinkan mesin melakukan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. AI dalam akuntansi adalah penerapan teknologi dan teknik ini di bidang akuntansi untuk mengotomatisasi proses, melakukan analisis data, dan membantu pengambilan keputusan keuangan yang tepat.
AI dapat diterapkan di berbagai area akuntansi seperti audit, penyusunan pajak, penilaian risiko, deteksi kecurangan, dan pelaporan keuangan. Berikut beberapa contohnya:
- Entri dan pemrosesan data: Perangkat lunak bertenaga AI dapat mengekstrak data dari dokumen, seperti kuitansi dan faktur, lalu memasukkannya secara akurat ke dalam sistem keuangan. Ini mengurangi kebutuhan entri data manual oleh akuntan, menghemat waktu dan menurunkan risiko kesalahan.
- Analitik prediktif: Dengan himpunan data besar dan algoritma canggih, AI dapat menganalisis pola dan tren dalam data keuangan untuk memprediksi hasil di masa depan. Ini memungkinkan akuntan mengambil keputusan yang lebih tepat berdasarkan prakiraan yang akurat.
- Deteksi kecurangan: AI dapat mendeteksi anomali dan menandai transaksi mencurigakan, sehingga mengurangi risiko aktivitas penipuan yang luput dari pengawasan.
- Otomatisasi proses: Tugas berulang seperti rekonsiliasi bank dan pemrosesan faktur dapat diotomatisasi melalui AI, membebaskan waktu akuntan untuk fokus pada tugas yang lebih kompleks.
Secara keseluruhan, AI dalam akuntansi bertujuan memperlancar proses, menurunkan biaya, serta meningkatkan akurasi dan efisiensi.
Manfaat Utama AI dalam Akuntansi
AI dalam akuntansi semakin penting bagi daya saing dan keberlangsungan industri.
Faktanya, menurut The State of AI in Accounting Report 2024 oleh Karbon Magazine, 71% responden percaya bahwa AI akan membawa perubahan besar pada operasional mereka.
Untuk meninjau prospek AI, mari lihat beberapa manfaat yang mungkin diberikannya bagi organisasi Anda.
1. Otomatisasi tugas berulang
Teknologi AI sangat andal untuk semua hal yang memerlukan pengulangan.
Karena itu, AI dapat mengotomatisasi tugas akuntansi yang memakan waktu seperti entri data, pemrosesan faktur, dan rekonsiliasi akun.
Menurut laporan McKinsey, banyak fungsi dalam keuangan dan akuntansi dapat diotomatisasi.
Seperti terlihat pada gambar di atas, subfungsi operasi akuntansi umum memiliki porsi tertinggi dari tugas yang dapat ditangkap oleh teknologi AI saat ini.
Perusahaan yang mengadopsi AI untuk tujuan otomatisasi dapat membebaskan waktu akuntan untuk fokus pada aktivitas strategis berdampak tinggi seperti analisis keuangan.
Sebagai contoh, sistem bertenaga AI dapat secara otomatis mengkategorikan transaksi, merekonsiliasi akun, bahkan menyusun laporan keuangan, sehingga secara signifikan mengurangi upaya manual yang diperlukan. Sebuah perusahaan perangkat lunak, Accountancy Cloud, telah mengembangkan solusi AI untuk mengotomatisasi tugas berbasis bahasa atau teks bagi klien mereka.
2. Akurasi lebih baik dan berkurangnya kesalahan
Salah satu keunggulan signifikan AI dalam akuntansi adalah kemampuannya mengurangi kesalahan manusia. Tugas seperti pembukuan dan pelaporan keuangan rentan terhadap kesalahan ketika dikelola secara manual.
AI meminimalkan risiko ini dengan memastikan konsistensi akurasi data, sehingga meningkatkan keandalan laporan keuangan. Ketelitian ini krusial bagi bisnis yang mengandalkan data keuangan akurat untuk mengambil keputusan penting.
3. Wawasan keuangan real-time
AI memberdayakan bisnis dengan analisis data keuangan secara real-time, memungkinkan pengambilan keputusan lebih cepat dan terinformasi berdasarkan metrik keuangan terkini.
Proses akuntansi tradisional sering menunda pelaporan, tetapi platform bertenaga AI menganalisis data secara berkelanjutan, memberi organisasi wawasan seketika tentang arus kas, pengeluaran, dan profitabilitas.
Menurut J.P. Morgan, AI berpotensi merevolusi peramalan arus kas melalui analisis platform data perusahaan, media online, dan perubahan regulasi.
4. Penghematan biaya dan skalabilitas
Mengadopsi AI juga dapat menghasilkan penghematan biaya yang signifikan. Waktu dan sumber daya untuk pekerjaan manual yang ekstensif dapat dihemat, memungkinkan organisasi beroperasi dengan tim akuntansi yang lebih ramping.
Sistem AI dapat menangani himpunan data besar secara efisien, memungkinkan perusahaan menskalakan operasi keuangannya tanpa peningkatan sumber daya yang sebanding.
Sebagai contoh, Artificial Intelligence Central Europe CFO Survey 2019 oleh Deloitte menemukan peningkatan efektivitas 40% dan pengurangan biaya 46% pada perusahaan yang mengimplementasikan AI untuk akuntansi.
Cara AI Digunakan dalam Akuntansi
Penggunaan AI masih relatif baru dalam akuntansi, tetapi aplikasinya sudah berdampak pada industri.
Berikut beberapa contoh nyata AI dalam akuntansi:
1. Deteksi kecurangan dan manajemen risiko
AI berperan penting dalam mendeteksi kecurangan dengan menganalisis volume besar data keuangan untuk mengidentifikasi anomali dan transaksi mencurigakan.
Algoritma AI tingkat lanjut dapat:
- Menilai pola
- Mengenali ketidakteraturan
- Memberi peringatan kepada akuntan atas potensi kecurangan
Hal ini membantu memitigasi kecurangan di dalam organisasi.
Sebagai contoh, sebuah bank bermitra dengan Cognizant untuk membuat jaringan saraf AI guna mengidentifikasi cek palsu, menghemat kerugian penipuan sebesar $20 juta.
2. AI dalam audit
AI juga berpotensi mentransformasi proses audit. Tugas yang secara tradisional padat karya dapat diperlancar melalui penggunaan AI.
Ini dilakukan dengan menganalisis himpunan data besar, mengurangi kebutuhan pengujian sampel manual, serta mengidentifikasi tren dan anomali yang mungkin luput dari auditor manusia.
Dengan demikian auditor dapat fokus pada area yang memerlukan penilaian profesional, sehingga meningkatkan kualitas audit.
Namun, ini tidak berarti auditor tidak terlibat dalam proses. Menurut KPMG, 64% responden survei mengharapkan auditor melakukan peninjauan lebih rinci atas lingkungan pengendalian terkait penggunaan AI mereka. Ini berarti auditor tetap diperlukan untuk mengatur dan mengelola penggunaan AI dalam audit.
3. Analitik prediktif untuk peramalan keuangan
Analitik prediktif bertenaga AI memungkinkan akuntan memproyeksikan kinerja dan tren keuangan masa depan dengan akurasi lebih tinggi.
Analisis data historis dan faktor eksternal dapat memungkinkan model AI memproyeksikan pendapatan, arus kas, dan metrik keuangan lainnya, membantu penyusunan anggaran dan perencanaan strategis.
4. Generative AI dalam pelaporan keuangan
Alat Generative AI, seperti model bahasa, menyederhanakan proses penyusunan laporan keuangan dan analisis pesaing.
Alat-alat ini dapat menganalisis informasi dalam jumlah besar, menghasilkan ringkasan, dan membuat komunikasi otomatis, sehingga akuntan dapat menghasilkan laporan berkualitas tinggi secara efisien.
Sebagai contoh, AI dapat digunakan untuk pemrosesan faktur, di mana AI secara otomatis mengekstrak dan mengkategorikan data dari faktur, menghilangkan upaya manual yang diperlukan.
AI dalam Akuntansi dan Audit: Contoh
AI saat ini sedang dieksplorasi dan diterapkan di berbagai area baik oleh ‘Big Four’ maupun di luar itu. Mari kita lihat di bawah ini:
Use case Big Four
Firma akuntansi terkemuka dari Big Four juga telah menerapkan AI dalam operasional mereka.
Berikut beberapa contohnya:
KPMG
Di KPMG, inovasi AI diimplementasikan melalui platform AI KPMG Ignite. Platform ini menggunakan machine learning, deep learning, dan computer vision untuk berbagai aplikasi di akuntansi
EY
Ernst & Young Global Limited (EY) juga merupakan pesaing Big Four lain yang telah mulai menggunakan AI dalam layanan mereka.
Berikut beberapa penawaran layanan mereka:
- Peningkatan penagihan piutang: Asisten AI mengidentifikasi pelanggan yang “berisiko” dan merekomendasikan tindakan selanjutnya untuk penagihan Account Receivables yang lebih efisien.
- Komentar keuangan cerdas: Otomatisasi laporan keuangan standar dan non-standar melalui penggunaan AI.
PWC
PwC, juga dikenal sebagai PricewaterhouseCoopers, berkolaborasi dengan OpenAI untuk menjadi penjual kembali ChatGPT Enterprise, produk kunci yang berfokus pada B2B.
Perusahaan ini juga berencana meluncurkan lisensi ChatGPT Enterprise kepada 75.000 karyawan di AS dan 26.000 karyawan di Inggris.
PwC juga telah mengembangkan chatbot internal, ChatPwC, berdasarkan model GPT-4 dari OpenAI. Alat ChatPwC mencatat peningkatan produktivitas 20% hingga 40% di kalangan karyawan.
Deloitte
Deloitte juga mengambil langkah untuk menjadikan AI sebagai bagian kunci dari layanan auditnya. Misalnya, Teknologi Audit Digital mereka, Deloitte Omnia, telah mengintegrasikan kapabilitas AI melalui chatbot internal, DARTbot.
DARTbot adalah penerapan Generative AI untuk membuat chatbot helpdesk yang disederhanakan bagi profesional audit dan assurance sebagai referensi dan asisten.
Contoh dari firma yang lebih kecil
Firma akuntansi yang lebih kecil juga mendapatkan manfaat dari AI, khususnya dalam mengotomatisasi tugas pembukuan dan persiapan pajak.
Alat AI yang dirancang untuk usaha kecil dapat memiliki aplikasi berikut:
- Melancarkan entri data
- Menyederhanakan kepatuhan pajak
- Mengotomatisasi penagihan/faktur
Sebagai contoh, pendamping bisnis cerdas bertenaga GenAI milik Xero, Just Ask Xero (JAX), memungkinkan usaha kecil menanyakan berbagai hal terkait akuntansi menggunakan antarmuka percakapan. Pelanggan mereka tidak perlu memiliki keahlian AI untuk mendapatkan wawasan mendalam tentang data keuangan mereka.
Generative AI dalam Akuntansi
Di luar AI reguler, Generative AI menjadi sorotan dalam beberapa tahun terakhir karena kemampuannya menciptakan konten baru dan unik.
Gambaran umum Generative AI
Generative AI adalah jenis AI yang dapat menciptakan konten dan ide baru, seperti teks, gambar, video, musik, dan audio. Teknologi ini bekerja dengan belajar dari data yang ada, kemudian menghasilkan data baru dengan karakteristik serupa.
Generative AI kini diterapkan di berbagai penggunaan, dengan aplikasi paling banyak digunakan adalah chatbot AI untuk referensi internal.
Sebagai contoh, Deloitte meluncurkan chatbot internal ‘DARTbot’ untuk membantu profesional audit dan assurance meneliti pertanyaan akuntansi yang kompleks dengan cepat
Kapabilitas ini memungkinkan tim akuntansi menangani volume besar tugas rutin, meningkatkan kapasitas untuk fokus pada fungsi strategis dan pemberian nasihat.
Dampak pada profesional akuntansi
Dengan Generative AI yang menangani riset dan pelaporan berulang, profesional akuntansi dapat mencurahkan lebih banyak waktu untuk peran strategis dan analitis.
Perubahan ini memungkinkan akuntan lebih mendukung tujuan bisnis, memberikan wawasan, dan terlibat dalam perencanaan ke depan alih-alih pekerjaan transaksional rutin.
Dalam laporan KPMG, sebagian besar responden survei merasa bahwa auditor sebaiknya memprioritaskan penggunaan GenAI untuk mitigasi risiko dan pengendalian internal, serta analisis data dan manajemen kualitas, antara lain.
Tantangan dan Pertimbangan Etis
Memiliki AI di organisasi Anda sangat bermanfaat, tetapi memastikan implementasinya berjalan dengan benar menghadirkan beberapa tantangan.
Berikut beberapa hal yang perlu dipertimbangkan:
1. Pelatihan data dan literasi AI
Agar tim akuntansi dapat memanfaatkan AI secara efektif, mereka memerlukan pelatihan dalam manajemen data dan alat AI.
Di sinilah DataCamp For Business berperan.
DataCamp For Business menyediakan solusi tingkat perusahaan untuk membekali profesional Anda dengan keterampilan yang mereka butuhkan guna memahami dan memanfaatkan AI dalam alur kerja akuntansi. Dengan opsi yang dapat diskalakan dan disesuaikan, serta pelaporan khusus, tim Anda dapat memulai dengan kursus dasar seperti Introduction to ChatGPT dan AI Fundamentals dan melanjutkan ke kursus tingkat ahli.
Manfaatkan teknologi AI secara maksimal hari ini, mulai di sini, atau Ajukan Permintaan Demo.
