یادگیری ماشین در حسابداری و بازارهای مالی

الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی تقلب، خودکارسازی فعالیت‌های معاملاتی و ارائه خدمات مشاوره مالی برای سرمایه‌گذاران مورد استفاده قرار می‌گیرد. 

یادگیری ماشینی (در امور مالی) چیست؟ 

یادگیری ماشین در حسابداری (Machine learning) نوعی هوش مصنوعی یا (AI) به شمار می‌آید که  این امکان را به برنامه‌های نرم‌افزاری می‌دهد تا نتایج دقیق تری پیش‌بینی شوند، بدون اینکه برنامه ریزی برای این کار شده باشند. الگوریتم های یادگیری ماشین از تاریخ داده ها به عنوان ورودی، برای پیش بینی مقادیر خروجی جدید استفاده می‌کنند. 

به زبان ساده با یادگیری ماشین، پیش بینی با کمترین مداخله انسانی و توانایی یادگیری خود به خود از داده‌ها و تجربیات گذشته را به منظور شناخت الگوها برای ما فراهم می‌کند.

یادگیری ماشین در حسابداری اکنون یکی از جنبه‌های کلیدی سرویس‌های مالی و برنامه‌های کاربردی مانند مدیریت دارایی‌، ارزیابی سطح ریسک، محاسبه امتیازات اعتباری و حتی تایید وام‌ها در نظر گرفته می‌شود. یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از علم و داده است که توانایی یادگیری و برنامه ریزی را فراهم می‌کند.

به عنوان یک هوش مصنوعی، یادگیری ماشین بر روی سیستم هایی است که می‌توانند به مجموعه ای از داده ها دسترسی داشته باشند و سیستم به طور خودکار پارامترهای خود را برای بهبود تجربیات تنظیم کند. سیستم‌های کامپیوتری عملیات‌ را در پس‌زمینه اجرا می‌کنند و بر اساس نحوه آموزش، نتایج را به‌طور خودکار تولید می‌کنند.

مطالعه بیشتر: برنامه حسابداری

تحلیلگران استراتژی عقیده دارند که نباید همه تلاش‌ها و منابع را فقط در یک زمینه متمرکز کرد. زیرا اگر مشکلی پیش بیاید، همه چیز را از دست خواهید داد. 

از دیدگاه آن‌ها اقتصاد به شما می‌آموزد که پولتان را حساب شده خرج کنید و مفهوم تورم یعنی عرضه و تقاضا را بفهمید و درک کنید. نتیجه این که شما همیشه باید یک جایگزین یا یک منبع متفاوت یا درآمد اضافی برای پول‌تان داشته باشید. در حقیقت همه تخم مرغ‌های خود را در یک سبد نگهداری نکنید. سرمایه شخصی و یا تصمیم تجاری خود را طوری برنامه ریزی کنید که متنوع باشد و بهترين سود را به شما دهد.
آنچه تا به حال گفته شد بسیارمهم است و باید در برنامه کاری خود قرار دهید، ولی باید توجه داشته باشید بدون کمک فناوری در قرن حاضر این کار انجام شدنی نیست. با کاهش هزینه‌های عملیاتی و به لطف فرایند اتوماسیون، افزایش درآمد و بهره وری بيشتر، تجربه مصرف کنندگان نیز افزایش می‌یابد. 

با ظهور یادگیری ماشین در سیستم مالی، مقدار بسیار زیاد داده‌ها را می‌توان بدون برنامه‌ریزی صحیح محاسبه، تحلیل،  و تفسیر کرد.

حتما مطالعه کنید: نرم افزار حقوق و دستمزد

استفاده از یادگیری ماشین در امور مالی 

با برآورد غیرواقعی و کمبود بودجه، داشتن یک زیرساخت نرم افزاری برای شروع خوب است ولی کافی نیست. برای انجام یک پروژه با ارزش و توسعه یادگیری ماشین، به دانش فنی، تمرکز و دیدگاهی روشن نیاز دارید. 

به محض اینکه فهم و درک خوبی از این تکنولوژی به دست آوردید، این دانش در دستیابی به اهداف تجاری و پیشبرد ایده‌ها به شما کمک می‌کند. وظیفه متخصصین ای تی این است که این ایده را بررسی کنند و در نتیجه به شما کمک کنند عملکرد شاخص کلیدی ( KPI ) درخور و مناسبی ایجاد کنید و تخمین واقع گرایانه‌ای بزنید. 

توجه داشته باشید که باید تمام داده‌های جمع‌ آوری شده برای انجام این مرحل را داشته باشید. در غیر این صورت برای مرتب کردن وجمع آوری این داده‌ها به یک مهندس ای تی نیاز خواهید داشت. 

بیشتر بدانید: نرم افزار انبار

یادگیری عمیق چیست؟ 

یادگیری عمیق یا (Deep Learning) شکلی از یادگیری ماشین در حسابداری و هوش مصنوعی است که در آن روش های کسب دانش توسط انسان را تقلید می کند. فناوری یادگیری عمیق، الگوریتم هایی دارد که داده‌ها و اطلاعات را با ساختارهای منطقی مشابه به نتیجه‌گیری های یک انسان، تجزیه و تحلیل و بررسی می‌کند. 

تفاوت عمده یادگیری ماشین با یادگیری عمیق در چیست؟

یادگیری عمیق یادگیری ماشینی است و یادگیری ماشینی نوعی هوش مصنوعی است.
حتی اگر درگیر دنیای علم داده نیستید، احتمالاً اصطلاحات هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را در سال‌های اخیر شنیده‌اید. گاهی اوقات، آنها حتی به جای هم استفاده می شوند چرا که مرتبط به هم هستند. هر یک از این اصطلاحات معنای خاص خود را دارند، و در حقیقت کلمات رایجی هستند که برای توصیف خودروهای خودران یا ماشین بدون راننده استفاده می‌شوند.

یادگیری ماشین در حسابداری و یادگیری عمیق هر دو نوعی هوش مصنوعی هستند. به‌طور خلاصه، یادگیری ماشینی هوش مصنوعی است که می‌تواند به‌طور خودکار با کمترین دخالت انسان سازگار شود. یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی است که از شبکه های عصبی مصنوعی برای تقلید از فرآیند یادگیری مغز انسان استفاده می کند.

باید مطالعه کنید: نرم افزار CRM

هوش مصنوعی در صنعت حسابداری 

  استفاده از فناوری هوش مصنوعی نه تنها ارزشمند، بلکه برای شرکت‌های صنعت حسابداری نیز متحول کننده است.  برنامه‌های کاربردی فناوری مانند یادگیری ماشین (ML) و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، به خودی‌ خود به صنعت کمک می‌کنند تا کارایی عملیاتی خود را افزایش دهند و هزینه‌های فعالیت‌های حسابداری را کاهش دهند. با این حال، تأثیر هوش مصنوعی بر صنعت فراتر از صرفه جویی در هزینه است و چندین مزیت بالقوه را ارائه می‌دهد. این مطالعه شامل روندهای مختلفی است که باعث می‌شود هوش مصنوعی در فرآیندهای حسابداری گنجانده شود.  شرکت هایی که از هوش مصنوعی در نرم افزار حسابداری خود استفاده می کنند و همچنین شرکت های فعال کننده هوش مصنوعی از جمله‌ شرکت پارمیس در این مطالعه گنجانده شده. 

بیشتر بخوانید: نرم افزار تولیدی و نرم افزار تولید و نرم افزار شرکتی

هوش مصنوعی در روند بازار حسابداری 

این بخش روندهای اصلی بازار را پوشش می‌دهد به طوری که به گفته کارشناسان هوش مصنوعی در بازار، به حسابداری شکل می‌دهد یعنی پردازش زبان طبیعی برای هدایت رشد بازار می‌باشد.
پردازش به زبان طبیعی بخشی از حوزه هوش مصنوعی است که تمرکز بر ارتباط بین انسان و رایانه است. بدیهی است که آنها به مشکلات درونی حسابداری شرکت می‌پردازند و برنامه های کاربردی آن اغلب بر بینش حسابداری مستقر می‌شوند. 

از آنجایی که حوزه حسابداری اغلب با اسناد متنی از جمله ارزیابی مدیریت، عملکرد مالی، استاندارد، مقررات، انطباق و شواهد مربوط به ان به آن سروکار دارد، شرکت‌های معروف از جمله شرکت پارمیس در ایران می‌تواند روش‌ هایی را برای پیشبرد این دانش و جلوگیری از خطاهای حسابداری ارائه دهد. شرکت پارمیس همچنین، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا حسابداری خود را مانند ورود داده‌ها، پردازش گزارش‌های مالی، صورت‌حساب‌ها و رسیدها را خودکار کند که نتیجه آن صرفه‌جویی و کاهش زمان و هزینه‌های تجاری باشد.

باید بخوانید: نرم افزار پخش مویرگی و پایانه فروشگاهی

بررسی اجمالی هوش مصنوعی در صنعت حسابداری 

هوش مصنوعی در بازار حسابداری بسیار پراکنده است و متشکل از چندین فعال اصلی است که در تلاش برای به دست آوردن نقش و موقعیتی مهم هستند. این فعالان با نقش برجسته خود در بازار سعی می کنند بر پایگاه مشتریان خود در کشورهای خارجی تمرکز کنند. آنها همچنین راه حل‌ها و معاملات و  نوآوری جدیدی را برای افزایش تسلط خود بر بازار و سودآوری  ارائه می‌دهند. از جمله این فعالان کلیدی: Google Inc.، Microsoft Corporation، Xero، Intuit و غیره. 

  این مجموعه ابزارهاي مناسبی برای طراحی، برنامه‌ریزی و پیش بینی هوش مصنوعی را در دستور کار خود قرار دارند تا به کسب و کارها و مشاوران کمک و با اطمینان برای آینده انها برنامه ریزی کنند. در ایران شرکت پارمیس عهده دار این مهم می‌باشد.

پیش بینی تقلب و مدیریت ریسک در بازار با هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی در حسابداری به دلیل افزایش کلاهبرداری مالی مرتبط با داده ها و نیاز به افزایش دقت و حفاظت از داده ها، به سرعت در برنامه‌های تقلب و مدیریت ریسک در حال افزایش است. این فناوری توانایی پردازش و ارزیابی داده‌های غیر ساختار یافته و همچنین شناسایی تهدیدها را دارد. پردازش زبان طبیعی (NLP) از الگوریتم های پیشرفته‌ای برای تجزیه و تحلیل متن برای پیش بینی داده‌های غیر ساختار یافته استفاده می کند.

باید مطالعه کنید: مالیات و ERP چیست؟

مناطق معروفی که ارایه دهنده خدمات و تسلط بر هوش مصنوعی در بازار حسابداری را دارند. 

آمریکای شمالی یکی از مناطقی است که بر بازار حسابداری هوش مصنوعی تسلط دارد.  این منطقه به عنوان پیشرفته ترین منطقه در پذیرش فناوری و زیرساخت ها در نظر گرفته می شود. فعالان کلیدی این صنعت راه‌حل‌ها و خدمات حسابداری مبتنی بر هوش مصنوعی را برای خودکارسازی کارهای تکراری ارائه می‌کنند. شرکت‌های این منطقه از هوش مصنوعی، اینترنت اشیا و ML و فناوری‌های یادگیری عمیق در فرآیندهای تجاری خود استفاده می‌کنند تا فرآیندهای مالی خود را بهینه کنند. دپارتمان‌ها و شرکت های حسابداری از اتوماسیون استفاده می کنند تا کار خود را آسان‌تر کنند. برخی از برنامه‌های کاربردی مهم که تمرکز فروشندگان هوش مصنوعی در آمریکای شمالی است شامل مدیریت تقلب و ریسک، طبقه بندی فاکتورها و تاییدیه برنامه‌های حسابداری خودکار است. در ایران شرکت پارمیس ارائه دهنده‌ی این خدمات می‌باشد. 

باید مطالعه کنید: نرم افزار حسابداری شخصی و نرم افزار حسابداری رایگان

جمع بندی

تکنیک‌های هوش مصنوعی (Al) به طور زیادی در حوزه‌های مالی مانند مدیریت دارایی، تجارت الگوریتمی، پذیره‌نویسی یا تامین مالی مبتنی بر بلاک چین به کار گرفته می‌شوند که با فراوانی داده‌های موجود و ظرفیت محاسباتی مقرون‌به‌صرفه امکان‌پذیر می‌شود. مدل‌های یادگیری ماشینی (ML) از داده‌های بزرگ برای یادگیری و بهبود عملکرد و پیش‌بینی به‌طور خودکار از طریق تجربه و داده‌ها استفاده می‌کنند، بدون اینکه این کار توسط انسان برنامه‌ریزی شده باشد.

سوالات متداول