یادگیری ماشینی و اتوماسیون تحلیل ها

ندا عبدالوند: هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی چگونه می‌توانند به خودکارسازی و تسریع این تحلیل‌ها کمک کنند؟این از جمله سووالات پر تواتری است که این روزها بین اهالی حسابداری و حسابداری در مورد تحلیل داده ها مطرح می شود، به عبارت دیگر آنها می پرسند یادگیری ماشینی چگونه می تواند باعث تسریع فرآیند اتوماسیون تحلیل داده ها شود و این مهم شامل چه مراحلی است، در ادامه به اختصار بیان خواهد شد که از مرحله جمع آوری داده ها تا گزارش دهی خودکار چه خواهد شد!

جمع‌آوری و ادغام داده‌ها

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی (ML) می‌توانند به جمع‌آوری و ادغام داده‌ها از منابع متعدد کمک کنند و اطمینان حاصل کنند که حسابرسان به اطلاعات جامع و به‌روز دسترسی دارند.

پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها

هوش مصنوعی و ML می‌توانند با شناسایی و تصحیح خطاها، ناسازگاری‌ها یا مقادیر ازدست‌رفته، به تمیزکردن و آماده‌سازی داده‌ها کمک کنند و داده‌ها را برای تجزیه‌وتحلیل آماده کنند.

تشخیص الگو و تشخیص ناهنجاری

الگوریتم‌های هوش مصنوعی و ML می‌توانند الگوها، روندها و ناهنجاری‌ها را در داده‌ها شناسایی کنند که ممکن است خطرات یا فرصت‌های بالقوه را نشان دهد.

مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده

هوش مصنوعی و ML می‌توانند مدل‌های پیش‌بینی‌کننده‌ای ایجاد کنند که به حسابرسان کمک می‌کند تا روندها و نتایج آینده را پیش‌بینی کنند و مدیریت ریسک و تصمیم‌گیری پیشگیرانه را ممکن می‌سازد.

گزارش‌دهی خودکار

 هوش مصنوعی و ML می‌توانند گزارش‌های خودکار را بر اساس یافته‌های حسابرسی تولید کنند، در زمان صرفه‌جویی کنند و از ارتباط منسجم و دقیق نتایج حسابرسی اطمینان حاصل کنند.

با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، حسابرسان می‌توانند قابلیت‌های تحلیلی خود را به میزان قابل‌توجهی افزایش دهند، کیفیت حسابرسی را بهبود بخشند و کارایی کار خود را افزایش دهند.

به طور خلاصه، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین حسابرسان را قادر می‌سازد تا الگوها، ناهنجاری‌ها و خطرات بالقوه را در مجموعه‌داده‌های بزرگ و پیچیده شناسایی کنند. این منجر به حسابرسی‌های مؤثرتر و کارآمدتر می‌شود و حسابرسان را قادر می‌سازد تا بینش‌ها و توصیه‌های ارزشمندی را برای مدیریت مالی بهبودیافته، کاهش ریسک و عملکرد کلی کسب‌وکار به مشتریان ارائه دهند.