কৃত্রিম গোয়েন্দা (এআই) অ্যাকাউন্টিং এর ভবিষ্যত?

জার্মান ভিত্তিক একটি সফ্টওয়্যার ফার্ম, স্ম্যাক ফ্রিল্যান্সার, ছোট কোম্পানি এবং মাঝারি আকারের উদ্যোগগুলিকে তাদের অ্যাকাউন্টিং সিস্টেম এবং আর্থিক প্রতিবেদন স্বয়ংক্রিয় করতে সহায়তা করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে। তারা সিরিয়ার এ ফাইন্যান্সিংয়ে $ 3.5 মিলিয়ন ডলারের উচ্চ-বিনিয়োগের উদ্যোগী পুঁজিপতি এবং দেবদূত বিনিয়োগকারীদের কাছ থেকে পেয়েছেন এবং প্রতিষ্ঠাতা তাদের নিজস্ব স্টার্টআপ কোম্পানির প্রাথমিক পর্যায়ে অ্যাকাউন্টিংয়ের সমস্যাগুলির সম্মুখীন হওয়ার পরে ধারণাটি উন্নত করেছেন।

Smacc ক্লায়েন্ট তাদের রসিদ প্রেরণ, যা তারপর মেশিন-পঠনযোগ্য ফর্ম রূপান্তরিত হয়। রসিদ এনক্রিপশন করার পরে সঠিক অ্যাকাউন্টে বরাদ্দ করা হয়। সময়ের সাথে সাথে, সিস্টেম নিজ নিজ ফাংশন উন্নত করতে শিক্ষা দেয়: বিক্রয়, খরচ, চালান পরিচালনা, এবং তরলতা প্রোফাইল।

স্ব শিক্ষা এবং উন্নতি

রসিদ এবং চালান পর্যালোচনা করার জন্য সফ্টওয়্যার 60 টির বেশি ডাটা পয়েন্ট ব্যবহার করে। এটি গণিত সঠিক কিনা তা যাচাই করে এবং ইস্যুকারী মান মূল্য সংযোজন কর (ভ্যাট) শনাক্তকরণ নম্বরগুলির মতো বিশদগুলির সাথে সঠিক কিনা তা যাচাই করে। সফ্টওয়্যার প্রতিটি সরবরাহকারী হ্যান্ডেল কিভাবে শিখেছি যখন, কর্ম স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিচালিত হয়। তার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এটি স্ব-শিখতে এবং ক্রমাগত সাজানোর এবং তথ্য বরাদ্দ করার তার ক্ষমতা উন্নত করতে পারবেন।

গ্রাহকরা রিয়েল টাইমে অনলাইনে তাদের বিলিং এবং ব্যয় ডেটা পরীক্ষা করতে পারবেন এবং তাদের অর্থের অবস্থান কোথায় দাঁড়াবে তা দেখতে ডেটা ইনপুট করতে হবে না বা মাসের শেষ পর্যন্ত অপেক্ষা করতে হবে না। কুইকবুকগুলির মতো কয়েকটি কোম্পানি ক্লাউড-ভিত্তিক অ্যাকাউন্টিং সফ্টওয়্যার সরবরাহ করে, তবে স্ম্যাকগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার লিভারেজের মধ্যে প্রথমত কাজগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে চালানোর জন্য সফ্টওয়্যারের দক্ষতা উন্নত করে।

এআই রাইজ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার দ্রুত বৃদ্ধি দ্বারা প্রভাবিত শিল্পের একটি সিরিজের মধ্যে অ্যাকাউন্টিং বিশ্বের সর্বশেষতম। বিল গেটস এমনকি কম্পিউটার বিজ্ঞান এর "পবিত্র Grail" হিসাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বৃদ্ধি উল্লেখ। অতীতে অনেক ব্যর্থ প্রচেষ্টা পরে, আজকের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সঠিকতা এবং গতি অনেক উন্নত।

আপনি নিজের ফেসবুক ফিডের কারও কারও সাথে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে কোনও নিবন্ধ ভাগাভাগি করবেন না এবং পরবর্তী কয়েক বছরে এটি আপনার কাজকে কীভাবে নেবে, তবে এই উদ্বেগগুলি নতুন নয়। 200 বছর আগে ব্রিটেন জুড়ে কারখানাগুলি ছড়িয়ে পড়ার মতো একই ভয় জনগণের মনকে সামনে রেখেছিল।

রোবটগুলি ইতিমধ্যে আমাদের ঘরে, কর্মক্ষেত্রে এবং বিনোদন কেন্দ্রগুলিতে ব্যবহার করা হয় এবং পরবর্তী 10 বছরে, ফরেস্টার রিসার্চ অনুমান করে যে এআই আমেরিকাতে 16% পর্যন্ত কাজ করবে। গুগল বিশ্বাস করে যে ২0২9 সালের মধ্যে রোবটগুলি মানব বুদ্ধিমত্তা মাত্রা অর্জন করবে এবং গার্টনারের অনুমান করা হবে যে সমস্ত পেশা 33% স্মার্ট রোবট দ্বারা 2025 সাল নাগাদ সঞ্চালিত হবে। FOW ভবিষ্যদ্বাণী করে পাঁচটি অঞ্চলে সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলবে: স্বাস্থ্যসেবা, উৎপাদন, পরিবহন, গ্রাহক পরিষেবা এবং ফাইনান্স।

বাস্তবতা চেক

যে সব বলেন, সম্ভাবনা বেশী অ্যাকাউন্ট হিসাবরক্ষক একটি দীর্ঘ সময়ের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে চিন্তা করতে হবে না। স্ম্যাক আকর্ষণীয় এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিকাশ করছে যাতে বুকমার্কিংয়ের আরও স্বয়ংক্রিয় এবং স্বতঃস্ফূর্ত কাজ এবং ক্লাউড-ভিত্তিক অ্যাকাউন্টিং সফটওয়্যার প্যাকেজ যেমন কুইকবুকগুলি বলে যে তারা ইতিমধ্যে 75 শতাংশ স্বয়ংক্রিয়। যে বলেন, পেশাদার অ্যাকাউন্টেন্ট প্রাপ্তি ট্র্যাক রাখতে এবং মৌলিক রিপোর্ট প্রদানের চেয়ে অনেক বেশি কাজ করে। তারা ট্যাক্স পরিকল্পনা, আলোচনা কার্যক্রম, ক্লায়েন্ট লক্ষ্য পর্যালোচনা এবং আরো পরামর্শ যারা পরামর্শদাতা হিসাবে কাজ।

ক্লায়েন্ট শিল্পে পরিবর্তন এবং জটিল প্রবিধানের বিস্তারের দ্রুত গতি মানে হ'ল মান নিয়ন্ত্রণকারীর প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করা এবং আর্থিক নিয়ন্ত্রণগুলি সুনিশ্চিত করার জন্য মানব নিয়ন্ত্রক পরিষেবাদিগুলি প্রয়োজনীয় হবে।

একাধিক দেশ

এটি একাধিক দেশে কাজ করে যে সংস্থাগুলির জন্য বিশেষ করে সত্য। আপনার দেশে দেশে করের মোকাবেলা করা যথেষ্ট কঠিন, তবে বেশ কয়েকটি বিদেশি দেশে ট্যাক্স কোড এবং ব্যবসায়ের নিয়মগুলি বোঝা কঠিন। এআই রোবোট কি ইউরোপীয় ইউনিয়ন বা অর্থনৈতিক সহযোগিতা ও উন্নয়ন সংস্থার (ওইসিডি) সংস্থার সম্মতির প্রয়োজনীয়তাগুলির সাথে জড়িত বিধিনিষেধযুক্ত ওয়েবগুলির সাথে মোকাবিলা করার জন্য প্রস্তুত? বর্তমানে এই জটিল মিথস্ক্রিয়াগুলি সমাধান করতে পারে এমন কৃত্রিম গোয়েন্দা অ্যালগরিদমগুলি বিদ্যমান নেই।

প্রসঙ্গ চ্যালেঞ্জ

মেশিন শেখার একটি অসাধারণ বিভিন্ন কাজ পরিচালনা করার জন্য প্রশিক্ষিত করা যেতে পারে যদি আপনি এটি থেকে অঙ্কিত উদাহরণগুলির একটি বিস্তৃত যথেষ্ট বৈচিত্র্য দেন। তথ্য বিজ্ঞানীরা এই ঘটনার ঠিক নিশ্চিত না। গণিত এত জটিল, সিস্টেমটি কীভাবে শিখায় তা দেখতে পুনরায় ইঞ্জিন করা কঠিন, যা সমস্যার নির্ণয়কে কঠিন করে তোলে।

এআই আশ্চর্যজনক জিনিস করতে পারে, কিন্তু স্বাভাবিকভাবেই মানুষের অনেক কিছু এ এত ভাল হয় না। আমরা প্রসঙ্গ উপর ভিত্তি করে অনেক সিদ্ধান্ত নিতে। পেশাদার নিয়ামক পরিষেবাগুলি তাদের ক্লায়েন্টকে অবশ্যই অনুসরণ করতে থাকা নিয়ম এবং প্রবিধানগুলি বুঝতে পারে এবং তারা ক্লায়েন্ট বুঝতে পারে এমনভাবে বিকল্পগুলি এবং সুপারিশগুলি উপস্থাপন করতে সক্ষম।

বর্তমান দিনের মেশিন লার্নিং সিস্টেম এই প্রেক্ষাপটে ভাল হ্যান্ডেল না। ভবিষ্যতবাদীরা কয়েক দশক ধরে এআইয়ের সুবিধা ঘোষণা করেছেন, আশ্চর্যজনক বিশ্বে বর্ণনা করেছেন যেখানে রোবটগুলি আপনার দৈনন্দিন জীবনকে সহজে এবং সান্ত্বনা দেয়। যে ভবিষ্যত আপনার চেয়ে দ্রুত এখানে হতে পারে, কিন্তু এখন জন্য, আউটসোর্সিং অ্যাকাউন্টিং পরিষেবাদিগুলির একটি সুবিধা রয়েছে যা সবচেয়ে উন্নত অ্যালগরিদমগুলি সদৃশ করতে পারে না- মানব স্পর্শ।