অ্যাকাউন্টিং অটোমেট করার জন্য স্টার্টআপ এআই ব্যবহার করুন
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) বয়সে এসেছিল - এটি অন্য অনেক শিল্পের মধ্যে ব্যাংকিং, আইন এবং উত্পাদন ক্ষেত্রে ইতিমধ্যেই চাকরী খালি করে দিয়েছে। পরের অ্যাকাউন্টিং কি?
একটি জার্মান ভিত্তিক সফটওয়্যার ফার্ম সম্প্রতি হাই প্রোফাইল ভার্চুয়াল পুঁজিপতি এবং দেবদূত বিনিয়োগকারীদের বিভিন্ন সিরিজ এ অর্থসংস্থান মধ্যে $ 3.5 মিলিয়ন পায়। Smac ফ্রিল্যান্সারদের সাহায্য করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধি ব্যবহার করে, ছোট কোম্পানি এবং মাঝারি আকারের উদ্যোগগুলি তাদের অ্যাকাউন্টিং সিস্টেমগুলি এবং আর্থিক প্রতিবেদন স্বয়ংক্রিয় করে।
প্রতিষ্ঠাতা তাদের নিজস্ব প্রারম্ভ কোম্পানী প্রাথমিক পর্যায়ে অ্যাকাউন্টিং সঙ্গে সমস্যা সম্মুখীন পরে ধারণাটি বিকশিত।
Smacc ক্লায়েন্ট তাদের রসিদ প্রেরণ, যা তারপর মেশিন পাঠযোগ্য ফর্ম রূপান্তরিত হয়। এনক্রিপশন পরে সঠিক অ্যাকাউন্টে রসিদ বরাদ্দ করা হয়। সময়ের সাথে সাথে, সিস্টেম তার কার্যগুলি উন্নত করার জন্য নিজেকে শেখায়: বিক্রয়, খরচ, চালান ব্যবস্থাপনা, এবং তরলতা প্রোফাইল।
স্ব-শিক্ষণ এবং উন্নতি
রসিদগুলি এবং চালানে পর্যালোচনা করার জন্য সফ্টওয়্যারটি 60 টিরও বেশি ডাটা পয়েন্ট ব্যবহার করে। এটি চেক করে যে গণিত নির্ভুল এবং যাচাইকারী যাচাইযোগ্য কিনা মূল্য সংযোজন কর (ভ্যাট) সনাক্তকরণ সংখ্যার মতো বিবরণগুলি সঠিক। সফ্টওয়্যার প্রতিটি সরবরাহকারী হ্যান্ডেল কিভাবে শিখেছি যখন, কর্ম স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিচালিত হয়। এর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা স্ব-শিখতে এবং তথ্য সাজানোর এবং বরাদ্দকরণের ক্ষমতা ক্রমাগত উন্নত করতে এটি সক্ষম করে।
কোনও ইন্টারনেট সংযোগের মাধ্যমে গ্রাহকরা রিয়েল টাইমে তাদের বিলিং এবং ব্যয় ডেটা চেক করতে পারেন।
তাদের তথ্যগুলি ইনপুট করতে বা মাসের শেষ না হওয়া পর্যন্ত অপেক্ষা করতে হবে যেখানে তাদের আর্থিক অবস্থানগুলি দেখতে হবে। বেশিরভাগ কোম্পানি যেমন কুইক বুকস, ক্লাউড-ভিত্তিক অ্যাকাউন্টিং সফটওয়্যার অফার করে, কিন্তু স্মার্টফোনটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজগুলি করার সফ্টওয়্যারের দক্ষতার উন্নতির জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা লভেজের মধ্যে রয়েছে।
এআই এর উত্থান
অ্যাকাউন্টিং বিশ্বের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের দ্রুত বৃদ্ধি দ্বারা প্রভাবিত শিল্পের একটি ধারাবাহিক সাম্প্রতিকতম। বিল গেটস এমনকি কম্পিউটার বিজ্ঞানের "পবিত্র গ্রিল" হিসাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উত্থানকেও উল্লেখ করেছেন। অতীতে অনেক ব্যর্থ প্রচেষ্টা পরে, আজকের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নির্ভুলতা এবং গতি অনেক উন্নত।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিষয়ে একটি নিবন্ধ ভাগ করে এবং পরবর্তী কয়েক বছরে আপনার কাজটি কীভাবে নেবে তা নিয়ে আপনার ফেসবুক ফিডে কাউকে ছাড়াই একদিন যেতে পারবেন না, তবে এই উদ্বেগ নতুন নয়। ইকনমিস্টের মতে, 200 বছর আগে ব্রিটেন জুড়ে ছড়িয়ে ছিটি ছিদ্রের মত একই ভয় মানুষের মানুষের মনের মধ্যে ছিল।
রোবটগুলি ইতিমধ্যেই আমাদের বাড়িতে, কর্মস্থল এবং বিনোদন কেন্দ্রে ব্যবহৃত হয়। পরের 10 বছরে, ফররেস্টার রিসার্চ অনুমান করে যে এআই মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে 16 শতাংশের বেশি চাকরি পাবে। গুগল বিশ্বাস করে যে রোবটগুলি ২0২২ সালের মধ্যে মানব গোয়েন্দা মাত্রা অর্জন করবে। গার্টনারের অনুমান হচ্ছে যে সমস্ত পেশার 33 শতাংশের মধ্যে ২0২5 সালের মধ্যে স্মার্ট রোবট দ্বারা সঞ্চালিত হবে। FOW এর পূর্বাভাসে পাঁচটি অঞ্চলে সবচেয়ে বেশি প্রভাব পড়বেঃ স্বাস্থ্যসেবা, উৎপাদন, পরিবহন, গ্রাহক সেবা, এবং অর্থসংস্থান ।
বাস্তবতা চেক
সব বলেন যে সঙ্গে, অ্যাকাউন্টেন্ট সম্ভবত একটি দীর্ঘ সময়ের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে চিন্তা করতে হবে না। Smacc আরও স্বয়ংসম্পূর্ণ এবং সুবিন্যস্ত কাজগুলি সুবিন্যস্ত করতে সহায়তা করার জন্য আকর্ষণীয় এআই অ্যাপ্লিকেশন উন্নয়নশীল। এবং ক্লাউড-ভিত্তিক অ্যাকাউন্টিং সফটওয়্যার প্যাকেজ যেমন কুইক বুকস বলে যে তারা ইতিমধ্যে 75 শতাংশ স্বয়ংক্রিয়। কিন্তু পেশাগত অ্যাকাউন্টেন্ট রসিদগুলির নজর রাখা এবং মৌলিক প্রতিবেদন প্রদানের চেয়ে অনেক বেশি কিছু করেন। তারা পরামর্শদাতা হিসাবে কাজ করে যা করের পরিকল্পনা, ক্রিয়াকলাপ পরিচালনা, ক্লায়েন্ট লক্ষ্যগুলি পর্যালোচনা এবং আরও অনেক কিছুতে পরামর্শ দেয়। ক্লায়েন্ট শিল্পের দ্রুত গতির পরিবর্তন এবং জটিল প্রবিধানের সম্প্রসারণের অর্থ হল সম্মতি প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করা এবং আর্থিক নিয়ন্ত্রণগুলি সুনিশ্চিত করার জন্য মানব নিয়ন্ত্রক পরিষেবাগুলির প্রয়োজন হবে।
একাধিক দেশ
এটি বিশেষ করে কোম্পানির জন্য সত্য যেগুলি একাধিক দেশে কাজ করে।
আপনার ঘরে দেশে ট্যাক্স মোকাবেলা করার জন্য যথেষ্ট কঠিন, কিন্তু অনেক বিদেশী দেশে ট্যাক্স কোড এবং ব্যবসায় প্রবিধানের অনুভূতি জল্পনামূলক। ইউরোপীয় ইউনিয়ন বা অর্থনৈতিক সহযোগিতা ও উন্নয়ন সংস্থা (ওইসিডি) -এর সম্মতির প্রয়োজনীয়তাগুলির সাথে যুক্ত রেগুলেশনগুলির সাথে জড়িয়ে থাকা আইনের সাথে এআই রোবটগুলি কীভাবে প্রস্তুত? কোনও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যালগরিদমগুলি এই জটিল মিথস্ক্রিয়াটি সমাধান করতে পারে এই সময়ে সময়ে বিদ্যমান।
প্রসঙ্গ সঙ্গে অসুবিধা
মেশিন লার্নিং একটি আশ্চর্যজনক বিভিন্ন কাজগুলি পরিচালনা করার জন্য প্রশিক্ষিত হতে পারে যদি আপনি এটি থেকে একটি বিস্তৃত উদাহরণ বিভিন্ন থেকে আঁকুন। ডেটা বিজ্ঞানী ঠিক কিভাবে এই ঘটবে তা নিশ্চিত নয়। গণিত এত জটিল, পদ্ধতিটি শেখার জন্য এটি পুনরায় প্রকৌশলী করা কঠিন। যে সমস্যার কঠিন সমস্যা নির্ণয় করা
হিসাবরক্ষক সম্ভবত একটি দীর্ঘ সময়ের জন্য সহজ শ্বাস ফেলা হতে পারে। এআই আশ্চর্যজনক জিনিস করতে পারেন, কিন্তু এটি স্বাভাবিকভাবেই মানুষ না অনেক জিনিস তাই ভাল না। আমরা প্রসঙ্গের উপর ভিত্তি করে অনেক সিদ্ধান্ত নিয়েছি। পেশাদারী কন্ট্রোলার পরিষেবাগুলি তাদের ক্লায়েন্টদের অবশ্যই মেনে চলার নিয়ম এবং প্রবিধানগুলি বোঝে, এবং তারা ক্লায়েন্টকে বুঝতে পারে এমন পদ্ধতিতে বিকল্প এবং প্রস্তাবনাগুলি উপস্থাপন করতে সক্ষম।
বর্তমানের মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলি এই প্রকারের প্রসঙ্গটি ভালভাবে পরিচালনা করে না। Futurists কয়েক দশক ধরে এআই বেনিফিট ঘোষণা করেছেন, আশ্চর্যজনক বিশ্বের বর্ণনা যেখানে রোবট আপনার দৈনন্দিন জীবন একটি আরাম এবং শিথিলতা এক। যে ভবিষ্যত আপনি চেয়ে দ্রুত এখানে হতে পারে, কিন্তু এখন, আউটসোর্স অ্যাকাউন্টিং পরিষেবাগুলির একটি সুবিধা আছে সবচেয়ে উন্নত অ্যালগরিদম সদৃশ - মানুষের স্পর্শ করতে পারে না।