هوش مصنوعی در حسابداری چه مزایا و چالش هایی دارد؟

هوش مصنوعی فرصتی را برای هدایت متخصصان مالی و کسب‌وکارها به سمت دوران جدیدی از کارایی، دقت و مهارت استراتژیک ارائه می‌دهد.

هوش مصنوعی به یک عامل تغییردهنده بازی تبدیل شده است و به شرکت‌های حسابداری کمک می‌کند تا فرایندها را ساده‌تر کنند، دقت را بهبود بخشند و ارزش بیشتری به مشتریان خود ارائه دهند.

با این‌ حال، شرکت‌ها هنوز در مورد پذیرش فناوری هوش مصنوعی در گردش کار خود محتاط هستند؛ ولی اگر بتوانید وسعت کامل تأثیر آن را درک کنید و یاد بگیرید که چگونه از آن استفاده کنید، می‌توانید گنجینه‌ای از فرصت‌ها را در جهانی که قوانین و دقت داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است، کشف کنید.

این مقاله مهم‌ترین مباحث مربوط به هوش مصنوعی در حسابداری را پوشش می‌دهد.

1# هوش مصنوعی در حسابداری

مانند اکثر کاربردهای مدرن هوش مصنوعی، هوش مصنوعی در حسابداری نیز توسط مجموعه‌ای از فناوری‌های مرتبط با هم (یادگیری ماشینی (ML)، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی مولد) پشتیبانی می‌شود.

روی‌هم‌رفته، این فناوری‌ها یک تغییردهنده حرفه‌ای برای تیم‌های حسابداری و فرایندهای حسابداری هستند.

ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند مجموعه ‌داده‌های گسترده را تجزیه‌وتحلیل کنند، الگوها را شناسایی کرده و پیش‌بینی کنند، داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را استخراج و ترکیب کنند و می‌توانند وظایفی مانند ورود داده‌ها، تطبیق معاملات و گزارشگری مالی را خودکار نمایند.

هوش مصنوعی به ‌ویژه در حسابداری مفید است؛ زیرا می‌تواند هوشمندانه بسیاری از کارهای سنگین را انجام دهد و منجر به افزایش بهره‌وری تیم، دقت بهتر، صرفه‌جویی در هزینه و پشتیبانی بهتر از تصمیم‌گیری‌های تجاری شود.

2# فناوری‌های کلیدی در هوش مصنوعی حسابداری

بسیاری از فناوری‌ها به طور رسمی یا غیررسمی به‌ عنوان هوش مصنوعی شناخته می‌شوند.

چهار فناوری مرتبط که قبلاً ذکر شد پایه و اساس هوش مصنوعی در حسابداری را تشکیل می‌دهند، همانطور که برای اکثر کاربردهای فعلی هوش مصنوعی نیز همین‌طور هستند.

آنها موتورهایی هستند که هوش مصنوعی را قادر می‌سازند تا با داده‌ها، سریع‌تر و بادقت بیشتری کار کند.

1-2# یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی به کامپیوتر اجازه می‌دهد تا بدون برنامه‌ریزی خاص، خودش یاد بگیرد.

این فناوری به الگوریتم‌هایی متکی است که با تجربه تکامل می‌یابند تا پیشنهادهای توصیفی، پیش‌بینی‌کننده و تجویزی را بر اساس داده‌ها ارائه دهند.

یادگیری ماشینی از اتوماسیون هوشمند پشتیبانی می‌کند و می‌تواند الگوهایی را از حجم عظیمی از داده‌ها شناسایی کند که انسان‌ها به‌سادگی نمی‌توانند با همان سرعت پردازش کنند.

به‌ عنوان‌ مثال، یادگیری ماشینی می‌تواند با استفاده از داده‌های تاریخی نقطه فروش تا سطح SKU، پیش‌بینی‌های فروش ایجاد کند.

یادگیری ماشینی همچنین می‌تواند الگوهای تراکنش را تجزیه‌وتحلیل کند و ناهنجاری‌های نشان‌دهنده کلاهبرداری بالقوه را علامت‌گذاری کند و در نتیجه کنترل‌های داخلی را افزایش دهد.

علاوه بر این، یادگیری ماشینی با اختصاص خودکار کدهای هزینه دفترکل به فاکتورها، به حسابداری کمک می‌کند.

2-2# یادگیری عمیق

یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشین است که بر اساس معماری شبکه‌های عصبی ساخته شده است که در آن شبکه‌های چندلایه از نورون‌های مصنوعی که در نرم‌افزار کدگذاری شده‌اند.

اگرچه سیستم‌های هوش مصنوعی که پیش از یادگیری عمیق وجود داشته‌اند، سال‌هاست که در زمینه‌هایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی به موفقیت دست یافته‌اند؛ اما سیستم‌های هوش مصنوعی جدیدتر مبتنی بر یادگیری عمیق به طور مداوم از آنها بهتر عمل می‌کنند.

فناوری‌های یادگیری عمیق، عملکرد تمام توابع حسابداری ذکر شده در بحث قبلی یادگیری ماشین را بهبود می‌بخشند.

3-2# پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) به‌جای داده‌های عددی، کلمات را می‌خواند و تفسیر می‌کند.

پردازش زبان طبیعی می‌تواند حجم زیادی از متن، مانند اخبار مالی یا بازخورد مشتری، را به داده‌های ساختاریافته‌ای خلاصه کند که عملکردهای حسابداری را غنی‌تر می‌کند.

به‌ عنوان‌ مثال، توانایی پردازش زبان طبیعی در ترکیب ده‌ها هزار نظر مشتری می‌تواند تخمین‌های ذخیره برای بازگشت محصولات در آینده یا هشدار برای فروش موجودی بالقوه را ارائه دهد.

تجزیه‌وتحلیل قرارداد یکی دیگر از کاربردهای پردازش زبان طبیعی در حسابداری است.

این شامل بررسی و استخراج نکات کلیدی از قراردادها و اسناد قانونی برای اطمینان از پایبندی به توافق‌نامه‌های مالی و برجسته کردن خطرات است.

پردازش زبان طبیعی همچنین می‌تواند با بررسی اسناد نظارتی از سوی دولت، صنعت، مالیات و مقامات حسابداری، به رعایت قوانین حسابداری کمک کند.

4-2# هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد، قابلیت شگفت‌انگیز برخی از مدل‌های هوش مصنوعی یادگیری عمیق برای ایجاد سریع محتوا در پاسخ به پیام‌های متنی است.

مدل‌های هوش مصنوعی مولد، پیشرفت قابل‌توجهی در هوش مصنوعی محسوب می‌شوند؛ زیرا نه‌تنها زبان طبیعی را درک می‌کنند؛ بلکه می‌توانند آن را نیز تولید کنند.

ابزارهای هوش مصنوعی مولد می‌توانند دانش را از منابع مختلف ترکیب کرده و به حل مسئله در حوزه‌های مختلف تخصص کمک کنند.

به‌ عنوان‌ مثال، در حسابداری، هوش مصنوعی مولد می‌تواند اولین پیش‌نویس‌های گزارش‌ها و صورت‌های مالی را تولید کند.

همچنین می‌تواند به حسابداران و حسابرسان در بررسی داده‌های مالی یک کسب‌وکار برای شناسایی فرصت‌ها برای بهبود بهره‌وری مالی کمک کند.

3# مزایای هوش مصنوعی در حسابداری

هوش مصنوعی در حسابداری دقت، کارایی و مقیاس‌پذیری را به ارمغان می‌آورد.

در ادامه به برخی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی در حسابداری اشاره شده است.

1-3# افزایش کارایی

وقتی از هوش مصنوعی برای رسیدگی به حجم وظایف روتین استفاده می‌شود، تیم‌های حسابداری می‌توانند زمان بیشتری را صرف کارهای ارزش افزا کنند.

این تعادل به افزایش بهره‌وری کلی کمک کرده و از تخصص و تجربه کارکنان حسابداری بهتر استفاده می‌شود.

2-3# افزایش دقت

خودکارسازی، مانند کدگذاری تراکنش‌های دفتر کل، خطاهای دستی را به حداقل می‌رساند، به بهبود دقت کمک می‌کند و دوباره‌کاری، مانند رفع طبقه‌بندی‌های اشتباه، را کاهش می‌دهد.

3-3# بهبود تصمیم‌گیری

هوش مصنوعی به تصمیم‌گیری بهتر و سریع‌تر تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کند.

تجزیه‌وتحلیل با کمک هوش مصنوعی همچنین می‌تواند جامع‌تر باشد و داده‌ها را از کل سازمان جمع‌آوری کند تا بینش‌های عمیق‌تری در مورد کسب‌وکار به دست آید.

4-3# تشخیص پیشرفته تقلب

تجزیه‌وتحلیل داده‌ها که ناهنجاری‌ها و داده‌های پرت را شناسایی می‌کند، روش اصلی برای تشخیص تراکنش‌های بالقوه تقلب است.

توانایی هوش مصنوعی در بررسی سریع مجموعه‌داده‌های عظیم، این تلاش‌ها را تا حد زیادی گسترش می‌دهد.

5-3# صرفه‌جویی در هزینه‌ها

خودکارسازی وظایف روتین به شرکت‌ها کمک می‌کند تا با کاهش زمانی که کارکنان صرف وظایف تکراری می‌کنند.

6-3# مقیاس‌پذیری

از آنجا که اتوماسیون هوش مصنوعی بسیاری از وظایف تکراری، مانند محاسبات، بررسی متقابل و ورود داده‌ها را انجام می‌دهد، به فرایندهای حسابداری کمک می‌کند تا همگام با کسب‌وکار، مقیاس‌پذیر شوند.

این امر به‌ویژه باتوجه‌به کمبود مداوم حسابداران که عمدتاً به فرسودگی شغلی نسبت داده می‌شود، مفید است.

7-3# انطباق بهتر

چالش انطباق در حسابداری مربوط به ایجاد فرایندهایی است تا معاملات به‌درستی (مطابق با قوانین یا مقررات و استانداردها) انجام شوند و سپس خطاهایی همچون خطاهای داده، خطاها در تفسیر GAAP، خطاهای گزارش، شناسایی شوند.

تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی، به حسابداران شبکه‌ای گسترده‌تر و دقیق‌تر برای شناسایی این خطاها می‌دهد و بنابراین، خطرات احتمالی انطباق را کاهش می‌دهد.

تشخیص زودهنگام ناهنجاری‌ها در داده‌های حسابداری بهترین دفاع در برابر مسائل انطباق است.

علاوه بر این، هوش مصنوعی در حسابداری ممکن است بتواند منابع خارجی مربوطه را برای تغییرات در مقررات رصد کند.

8-3# بهبود خدمات مشتری

ابزارهای هوش مصنوعی در حسابداری به تیم کمک می‌کنند تا خدمات بهتر و منسجم‌تری را به بخش‌های داخلی و مشتریان و شرکای خارجی ارائه دهند.

در همین راستا، ارتباطات، مانند ایمیل، می‌توانند از طریق استفاده از هوش مصنوعی مولد، حرفه‌ای‌تر شوند و اطلاعات دقیق‌تر، راه را برای خدمات بهتر به مشتری هموار می‌کند و از تعاملات شرم‌آور، مانند ارسال اخطارهای سرزده به مشتری که قبلاً صورت‌حساب خود را پرداخت کرده است، جلوگیری می‌کند.

4# چالش‌های هوش مصنوعی در حسابداری

به‌مانند معرفی هر ابزار جدید، هوش مصنوعی در حسابداری بدون منحنی یادگیری نیست و استفاده از آن باید از بالابه‌پایین مدل‌سازی و تشویق شود.

تنها در این صورت می‌توان تلاش‌های معناداری برای غلبه بر سایر چالش‌های ذکر شده در اینجا انجام داد.

1-4# هزینه‌های اولیه

هزینه‌های اولیه هوش مصنوعی می‌تواند مانعی برای پذیرش آن باشد، حتی زمانی که انتظار می‌رود صرفه‌جویی‌ها و مزایای بلندمدتی داشته باشد.

این هزینه‌ها شامل مجوزهای نرم‌افزار، هزینه‌های احتمالی ادغام و آموزش برای کارکنان و کارمندان فناوری اطلاعات می‌شود.

با این‌ حال، قابلیت‌های هوش مصنوعی در حسابداری اغلب به‌عنوان بخشی یکپارچه از برنامه‌های تجاری که شرکت‌ها از قبل استفاده می‌کنند، مستقر می‌شوند و بنابراین هیچ هزینه جداگانه‌ای ندارند.

2-4# شکاف مهارتی

شکاف مهارتی بین تخصص حسابداری و هوش مصنوعی، مانع دیگری برای شرکت‌هایی است که به دنبال پذیرش این فناوری در عملکردهای مالی خود هستند، به‌ویژه در میان شرکت‌های کوچک‌تر که منابع و ظرفیت فناوری کمتری دارند.

علاوه بر این، شکاف مهارتی می‌تواند به طور قابل‌توجهی در بین کارمندان نسل‌های مختلف متفاوت باشد و نیاز به برنامه‌های آموزشی متفکرانه و مداوم دارد.

3-4# نگرانی‌های نظارتی

حسابداری تابع لایه‌های زیادی از مقررات از سوی نهادهای مختلف تعیین‌کننده استاندارد است.

همانند هر ابزار دیگری، اطمینان از اینکه هوش مصنوعی در حسابداری با این تغییرات همگام باشد، می‌تواند دشوار باشد.

علاوه بر مقررات مالی، هوش مصنوعی که به اطلاعات حساس دسترسی دارد، مشمول مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها و امنیت است.

تعبیه هوش مصنوعی در سیستم‌های حسابداری مالیاتی که به طور مداوم به‌روزرسانی می‌شوند تا آخرین تغییرات در مقررات را منعکس کنند، می‌تواند در حل این مسائل بسیار مؤثر باشد.

4-4# مشکلات ادغام

سیستم‌های قدیمی ممکن است قادر به ادغام با نرم‌افزار هوش مصنوعی نباشند.

علاوه بر این، داده‌های ضعیف یا نادرست، کیفیت خروجی هوش مصنوعی را کاهش می‌دهند، بنابراین داده‌های جداگانه، تأیید نشده یا ناقص در سیستم‌های موجود باید پاک‌سازی شوند تا از مزایای کامل هوش مصنوعی بهره‌مند شویم و از نتایج معیوب جلوگیری کنیم.

استفاده از مجموعه نرم‌افزارهای حسابداری مالیاتی یکپارچه مبتنی بر ابر با قابلیت‌های هوش مصنوعی تعبیه شده می‌تواند از این مشکل جلوگیری کند.

5# روندهای هوش مصنوعی در حسابداری

این زمان هیجان‌انگیزی برای تیم‌های حسابداری است؛ زیرا آنها با هوش مصنوعی آشناتر و راحت‌تر می‌شوند و این فناوری در کار روزمره آنها فراگیرتر می‌شود.

شرکت‌های نرم‌افزاری پیشرو، هوش مصنوعی را در پیشنهادات خود، مانند برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP)، سیستم‌های حسابداری و مالی و غنی‌سازی عملکرد، به کار می‌گیرند.

با ادامه شتاب‌گیری هوش مصنوعی، در اینجا چندین روند وجود دارد که باید از آنها آگاه باشید.

1-5# هوش مصنوعی به‌عنوان یک دستیار یا مشاور توانمند

قابلیت‌های هوش مصنوعی به‌عنوان نوعی مشاور برای حسابداران مالیاتی در حال ظهور است و توانایی آنها را در ارائه بینش‌های ارزشمند و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه افزایش می‌دهد.

از آنجا که هوش مصنوعی نرم‌افزار حسابداری مدرن را قادر می‌سازد تا داده‌های بسیار بیشتری را نسبت به گذشته تجزیه‌ و تحلیل کند، می‌تواند الگوها و روندهای جدیدی را مورد توجه حسابداران قرار دهد که به آنها کمک می‌کند تا راهنمایی‌های استراتژیکی را برای سازمان‌های خود ارائه دهند.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند راه‌هایی را برای افزایش دقت پیش‌بینی‌ها، بهینه‌سازی استراتژی‌های مالیاتی و خودکارسازی بررسی‌های انطباق پیشنهاد دهد و سیستم‌های هوش مصنوعی هرگز از تولید سناریوهای مالی جدید و متفاوت برای کمک به حسابداران در بررسی جزئیات پیش‌بینی‌ها و توصیه‌هایشان خسته نمی‌شوند.

2-5# تحلیل داده‌های بلادرنگ

سیستم‌های پشتیبانی‌شده با هوش مصنوعی می‌توانند تجزیه‌وتحلیل داده‌های بلادرنگ را خودکار کنند و آن را بسیار سریع‌تر و دقیق‌تر از انسان‌ها انجام دهند.

این امر نه‌تنها سرعت و کیفیت گزارش‌دهی را بهبود می‌بخشد؛ بلکه امکان اقدام سریع‌تر را نیز فراهم می‌کند که می‌تواند از دیدگاه رقابتی تفاوت زیادی ایجاد کند.

تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ همچنین نقش مهمی در بهبود خدمات مشتری، تشخیص تقلب و پیش‌بینی ایفا می‌کند.

باتوجه‌ به این مزایای قابل توجه، انتظار می‌رود تجزیه‌وتحلیل داده‌های بلادرنگ به یکی از اجزای اصلی نرم‌افزارهای حسابداری مدرن تبدیل شود.

3-5# ادغام هوش مصنوعی با بلاک‌چین

ویژگی ثبت سوابق فناوری بلاک‌چین، آن را به گزینه‌ای طبیعی برای حسابداری و حسابرسی تبدیل می‌کند.

بلاک‌چین سوابق را به گونه‌ای سازماندهی می‌کند که تغییر ورودی تراکنش غیرممکن می‌شود که این امر برای مدیریت کلی داده‌ها، قابلیت اطمینان و انطباق با قوانین مهم است و به‌ ویژه برای فرایند حسابرسی مفید است.

هوش مصنوعی می‌تواند به سرعت مقادیر زیادی از داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل کند و تراکنش‌های بلاک‌چین را برای شناسایی هرگونه ناهنجاری یا تغییر بررسی کند.

به‌ عنوان‌ مثال، هنگامی که هوش مصنوعی و بلاک‌چین با هم استفاده می‌شوند، می‌توانند کارایی حسابرسی تراکنش‌های مالی را افزایش دهند و منجر به حسابرسی‌های سریع‌تر و کم‌زحمت‌تر شوند.

6# نمونه‌هایی از استفاده هوش مصنوعی در حسابداری

هوش مصنوعی با ساده‌سازی و بهبود عملکردهای مختلف، به تغییر نحوه کار تیم‌های حسابداری کمک می‌کند.

در کل، شواهدی وجود دارد که نشان می‌دهد هوش مصنوعی باعث بهبود کارایی و دقت می‌شود.

برخی از نمونه‌های خاص هوش مصنوعی در حسابداری در زیر بررسی شده است.

1-6# اتوماسیون حسابداری و دفترداری

شرکت‌ها از نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای دسته‌بندی خودکار هزینه‌ها، تطبیق حساب‌ها و تولید گزارش‌های مالی استفاده می‌کنند.

این امر باعث صرفه‌جویی در زمان و کاهش خطر خطاهای دستی برای شرکت‌ها می‌شود.

2-6# پیش‌بینی

هوش مصنوعی می‌تواند برای تجزیه‌وتحلیل حجم زیادی از داده‌های تاریخی و شناسایی الگوهایی که به پیش‌بینی روندها و نتایج آینده کمک می‌کنند، مورد استفاده قرار گیرد.

این تحلیل مالی پیش‌بینی‌کننده، بر اساس بینش‌های حاصل از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، به پیش‌بینی جریان‌های نقدی، درآمد، هزینه‌ها و سایر معیارهای مالی کمک می‌کند.

مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی با در دسترس قرار گرفتن داده‌های بیشتر، بهتر می‌شوند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری نسبت به روش‌های پیش‌بینی آماری سنتی ارائه می‌دهند.

3-6# تحقیقات مالیاتی

الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در ابزارهای تحقیقات مالیاتی برای بازیابی داده‌ها از محتوای ویرایش‌شده توسط انسان و مختص مالیات استفاده می‌شوند.

این امر پاسخ‌های معتبری را از منابع معتبر، به سرعت و با دقت ارائه می‌دهد.

4-6# تهیه اظهارنامه مالیاتی

شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای خودکارسازی استخراج و تجزیه و تحلیل داده‌ها از اسناد مالی مختلف استفاده می‌کنند و به طور قابل‌ توجهی زمان و تلاش لازم برای تهیه اظهارنامه مالیاتی دقیق را کاهش می‌دهند.

GenAI همچنین در شناسایی کسرها و اعتبارات قابل اجرا متناسب با سناریوهای مالی فردی یا شرکتی کمک می‌کند و انطباق و بهینه‌سازی بدهی‌های مالیاتی را تضمین می‌کند.

5-6# مشاوره مالیاتی

ابزارهای هوش مصنوعی برای ایجاد بینش‌های پیش‌بینی‌کننده شرکت‌ها  مورد استفاده قرار می‌گیرد.

این موارد به مشتریان کمک می‌کنند تا بر اساس تصمیمات مالی خود، برای پیامدهای مالیاتی آینده برنامه‌ریزی کنند.

این امر نقش استراتژیک‌تری را برای متخصصان مالیاتی فراهم می‌کند و به آنها امکان ارائه خدمات ارزش افزوده را می‌دهد.

6-6# برنامه‌ریزی

هوش مصنوعی می‌تواند در برنامه‌ریزی منابع، مانند کارکنان و موجودی، بر اساس دوره‌هایی که پیش‌بینی می‌شود شلوغ یا کند باشند، کمک کند.

همچنین می‌تواند به برنامه‌ریزی و نظارت مرکزی بر وظایف، از جمله وصول وجوه نقد، تقویم‌های بخش‌ها و اختتامیه حسابداریماهانه، کمک کند.

7-6# تحلیل داده‌ها

هوش مصنوعی در جمع‌آوری داده‌ها از مکان‌های مختلف و ایجاد گزارش‌هایی با عمق و سرعتی بی‌نظیر برای انسان‌ها، عملکرد فوق‌العاده‌ای دارد.

به‌ عنوان‌ مثال، هوش مصنوعی می‌تواند تحلیلی ایجاد کند که مغایرت‌های بودجه و همچنین مقایسه با معیارهای داخلی و خارجی را نشان دهد.

با تکمیل این کار طاقت‌فرسا، کارکنان حسابداری می‌توانند زمان بیشتری را صرف درک مسائل و تدوین برنامه‌های عملیاتی کنند.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی (AI) ممکن است پتانسیل جایگزینی کارمندان حسابداری سطح پایین را داشته باشد؛ زیرا وظایف روتین مانند ورود داده‌ها را خودکار می‌کند.

با این‌ حال، حسابدارانی که مهارت‌ها و طرز فکر مناسبی دارند، همچنان دارایی‌های ارزشمندی برای سازمان‌های خود خواهند بود.

هوش مصنوعی ابزاری مهم خواهد بود که توسط حسابداران مورد استفاده قرار می‌گیرد؛ زیرا آنها از حالت تراکنشی به حالت ارزش‌محور تکامل می‌یابند.

موارد استفاده زیادی برای هوش مصنوعی در حسابداری وجود دارد؛ از جمله کمک به بهبود پیش‌بینی، برنامه‌ریزی، پردازش فاکتور، ارتباطات تجاری و مدیریت گردش کار.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به ارزیابی ریسک حسابرسی کمک کرده و به‌ عنوان جایگزینی برای نمونه‌گیری حسابرسی عمل کند.

به‌ طور قطع می‌توان گفت که حسابداری از بین نخواهد رفت یا با هوش مصنوعی جایگزین نخواهد شد.

با این‌ حال، هوش مصنوعی در حال تغییر نحوه انجام کار حسابداری و ارتقای نرم‌افزارهای حسابداری مدرن است.