Dr. Živilė Simonaitytė-Vasiliauskienė

Įsivaizduokite darbuotoją, kuris niekada nemiega, nedaro klaidų ir apdoroja kalnus duomenų per kelias sekundes. Tokia yra dirbtinio intelekto (DI) galia. Tai burtininkas, kuris gali nustatyti paslėptas tendencijas, išversti sudėtingą finansinį žargoną į paprastą kalbą ir leisti itin tiksliai apdoroti duomenis. Skamba grėsmingai? O gal kaip tik įgalina? Patinka mums tai ar ne, DI ateina ir į apskaitos pasaulį, todėl buhalteriai, kurie nenorės keistis bei prisitaikyti, paprasčiausiai bus pakeisti. Taigi, nuo ko pradėti, siekiant suprasti, kas yra dirbtinis intelektas ir kaip jį panaudoti darbe?

Kas yra dirbtinis intelektas?

Dirbtinis intelektas leidžia informacinėms technologijoms imituoti žmogaus intelektą ir problemų sprendimo gebėjimus. Skamba sudėtingai? Siekiant suprasti, kas yra DI, visų pirma galime pagalvoti, kas yra žmogaus intelektas.

Iš esmės, tai žmogaus gebėjimas apibendrinti patirtį, dirbti su abstrakčiomis sąvokomis ir daryti išvadas iš prielaidų. Visas žmogaus elgesys, išskyrus paprasčiausią, priskiriamas intelektui, o, pavyzdžiui, net sudėtingiausias vabzdžių elgesys paprastai nelaikomas intelekto požymiu. Intelektas apima gebėjimą prisitaikyti prie naujų aplinkybių.

Dirbtinio intelekto nauda apskaitoje ir finansų valdyme

Apskaitoje galima išskirti ne vieną dirbtinio intelekto naudą, kuri užtikrintų efektyvesnį darbą, didesnį tikslumą, detalesnę ir gilesnę analizę, ekonomiškumą. Štai keletas sričių, kur DI akivaizdžiai lenkia žmogiškąjį:

1. Didesnis efektyvumas ir tikslumas. Dirbtinio intelekto valdomos apskaitos sistemos gali automatizuoti pasikartojančias užduotis, pavyzdžiui, duomenų įvedimą, sąskaitų faktūrų tvarkymą ir derinimą. Tai taupo tiek laiką, tiek ir žmogiškuosius išteklius, reikalingus šiam darbui atlikti. Be to, naudodamas mašininio mokymosi algoritmus, DI gali nuolat mokytis ir, laikui bėgant, didinti savo tikslumą, užtikrindamas patikimesnę finansinę informaciją ir mažesnę žmogiškųjų klaidų riziką.
2. Išplėstinė duomenų analizė. Įdiegus dirbtinio intelekto technologijas, finansinių duomenų analizė tampa veiksmingesnė ir įžvalgesnė. Dirbtinio intelekto įrankiai gali analizuoti didžiulius duomenų kiekius neregėtu greičiu. Iš sudėtingų duomenų rinkinių išgaunamos įžvalgos, DI sistemos gali pateikti finansines prognozes, nustatyti dėsningumus ir aptikti anomalijas.
3. Sukčiavimo aptikimas ir rizikos valdymas. Dirbtinio intelekto algoritmai gali aptikti neįprastus veiksmus, nukrypimus ir galimą sukčiavimą atliekant operacijas, taip pažymėdami galimai rizikingą veiklą. Vykdydamos nuolatinę stebėseną ir siunčiant įspėjimus realiuoju laiku, dirbtinio intelekto sistemos gali padėti nustatyti ir spręsti sukčiavimo atvejus.
4. Išlaidų taupymas. Įdiegus dirbtinį intelektą apskaitos ir finansų procesuose, galima sutaupyti nemažai išlaidų. Automatizuodamos rankines užduotis, organizacijos gali sumažinti darbo sąnaudas ir padidinti bendrą veiklos efektyvumą. Be to, dirbtinio intelekto valdomos sistemos gali optimizuoti finansinius procesus, nustatyti sąnaudų taupymo galimybes ir pateikti rekomendacijas dėl išteklių paskirstymo.

Neigiamas dirbtinio intelekto poveikis apskaitai ir finansams

Nepaisant visų teikiamų naudų, dirbtinis intelektas kartu su savimi atsineša ir rizikas, kurias būtina įvertinti ir apsvarstyti prieš imantis bet kokių veiksmų. Štai keletas iš jų:

1. Nuogąstavimai dėl darbo vietų perkėlimo. DI technologijos atneša pažangą, kuri taupo laiką ir žmogiškuosius išteklius, todėl kyla natūralus darbuotojų susirūpinimas dėl jų išstūmimo. Užduotys, kurias anksčiau atlikdavo buhalteriai ir finansų specialistai, automatizuojamos, todėl darbuotojų perkvalifikavimas ar perskirstymas gali būti neišvengiamas. Pasak „Harvard Business Review“, dirbtinis intelektas visų pirma skirtas žmogaus gebėjimams išplėsti, o ne visiškai panaikinti darbo vietas. Tačiau galimą nerimą būtina įvertinti.
2. Duomenų saugumo rizika. DI sistemos dirba su duomenimis, tad pažeidžiamos duomenų saugojimo ar apdorojimo vietos gali sukelti finansinės informacijos pažeidimus. Siekiant suvaldyti duomenų saugumo rizikas, visų pirma reikia nustatyti prioritetus ir įgyvendinti patikimas saugumo priemones, vėliau reguliariai atnaujinti DI sistemas.
3. Pernelyg didelis pasitikėjimas dirbtiniu intelektu. Pernelyg didelis pasitikėjimas ir priklausomybė nuo DI sistemų gali lemti perdėtą pasitikėjimą savimi ir kritinio mąstymo stoką. Siekiant to išvengti, ir toliau turėtų būti vykdoma žmogiškoji priežiūra, patvirtinanti DI generuojamų įžvalgų tikslumą ir pagrįstumą. Norint maksimaliai išnaudoti DI potencialą svarbiausia yra pusiausvyra tarp automatizavimo ir žmonių kompetencijų.

Kaip suderinti naudą ar rizikas?

Anglų kalboje yra du žodžiai, kurie apibūdina buhalterį – „bookkeeper“ ir „accountant“. Pirmasis apibūdina techninius buhalterio atliekamus darbus – duomenų suvedimą, įrašų darymą. Antrasis kalba apie duomenų analizę, ataskaitų rengimą, kokybinės informacijos vertinimą.

Kalbat apie bet kokias apskaitos proceso automatizavimo galimybes, svarbu užtikrinti, kad abiejų šių sąvokų slepiamus darbus galėtų atlikti DI, tačiau juos patikrintų žmogus. Jei DI sistema nepakankamai supranta apskaitos taisykles ar neteisingai interpretuoja duomenis, tai gali lemti klaidingus finansinius sprendimus ar net teisinius nesklandumus. Todėl žmogaus vaidmuo organizacijoje – kuris išmano ir DI atliekamas funkcijas, ir finansines subtilybes – tampa itin svarbus.

Be abejonės, žmonės apskaitos ir finansų valdyme liks. Tačiau keisis jų atliekamos funkcijos, mažės techninio pobūdžio, mąstymo nereikalaujančių darbų apimtys. Artimiausiu metu nebeliks tokių darbuotojų, kurie skaičiuoja darbo užmokestį, išrašinėja ar suvedinėja sąskaitas, užtikrina atsargų apskaitą. Juos pakeis DI.

Jau dabar dirbtinis intelektas gali automatizuoti apskaitos procesą, užtikrinti sąskaitų tvarkymą, užtikrinti integracijas su kitomis sistemomis, rengti įvairias standartines ataskaitas. Pernai viena Lietuvoje veikianti apskaitos paslaugas teikianti įmonė teigė, kad visų savo klientų finansinių ataskaitų rinkinius (įskaitant ir aiškinamuosius raštus) parengė naudodama ChatGPT. Taigi, jei DI dar neatėjo pas jus, tik laiko klausimas, kada tai nutiks.

Ką svarbu prisijaukinti

Pirmiausia vertėtų bent jau peržvelgti šiuo metu pasaulyje populiariausias dirbtinio intelekto apskaitos sistemas (pvz., Vic.ai, Docyt, Bill, ClickUp, Indy, Zeni, Grinlex) ir pagalvoti, kokios naudos jos galėtų duoti būtent jūsų organizacijai. Jeigu ne jos, tai bent jau ChatGPT, Gemini ar kitos populiarios DI sistemos integracija su jūsų Excel tikrai gali padėti.

Jei visi šie pavadinimai skamba kaip burtažodžiai, rinkoje šiuo metu jau tikrai ne vienas tiekėjas siūlo mokymus apie dirbtinį intelektą, jo priemones ir būdus viską prisijaukinti. O jei esate buhalteris, kuris bijote dėl savo darbo vietos, tada jums dar svarbiau susipažinti su šiomis sistemomis.

Prisiminkite istoriją apie Dorothy Vaughan, kuri sužinojusi, kad NASA planuoja automatizuoti dalį jos ir jos kolegų atliekamų skaičiavimų, vietoje to, kad išsigąstų, ėmėsi pirmoji mokytis Fortran programavimo kalbos tam, kad vėliau taptų nepakeičiama. Tokia ji ir tapo.

Dr. Živilė Simonaitytė-Vasiliauskienė, mokymų įmonės COUNTLINE lektorė