Vì sao cần ứng dụng AI cho kế toán
Ứng dụng AI cho kế toán cần thiết và quan trọng vì nó có thể quản lý, xử lý thông minh nhiều công việc nặng nhọc liên quan đến nhiều nhiệm vụ kế toán khác nhau.
Ứng dụng AI cho kế toán tạo nên sự gia tăng đáng kể năng suất làm việc, giúp kế toán viên tập trung vào các hoạt động chiến lược hơn thay vì bị sa lầy vào việc nhập dữ liệu và tính toán số liệu thường xuyên.
Hơn nữa AI tăng cường độ chính xác bằng cách giảm thiểu lỗi của con người có thể xảy ra trong quá trình xử lý dữ liệu thủ công và giúp tiết kiệm chi phí đáng kể cho doanh nghiệp.
Xử lý hóa đơn và quản lý chi phí
Tích hợp quy trình toàn diện
Xử lý hóa đơn và quản lý chi phí bao gồm nhiều nhiệm vụ thiết yếu hoạt động song song để đảm bảo cả khoản phải thu và khoản phải trả đều được quản lý hiệu quả.
Quy trình làm việc thường bắt đầu bằng việc nhận hóa đơn của nhà cung cấp liên quan đến chi phí, tài sản cố định hoặc các mặt hàng tồn kho.
Sau khi nhận được hóa đơn, hóa đơn phải được đối chiếu với các đơn đặt hàng mua có liên quan và nhận dữ liệu để xác nhận tính hợp lệ của hóa đơn.
Tích hợp quy trình làm việc toàn diện rất quan trọng vì nó tạo ra sự kết nối liền mạch giữa các phòng ban khác nhau trong một doanh nghiệp.
Nó giúp kế toán có thể nhìn thấy các mô hình chi tiêu và giúp duy trì kiểm soát dòng tiền.
Ví dụ: bằng cách đối chiếu hóa đơn với đơn đặt hàng mua, các công ty có thể tránh trả quá nhiều tiền cho hàng hóa hoặc dịch vụ và đảm bảo họ chỉ trả cho những gì họ đã nhận được.
Hơn nữa tự động hóa đóng vai trò quan trọng trong việc hợp lý hóa quy trình làm việc này.
Triển khai AI để xử lý hóa đơn điện tử, doanh nghiệp có thể loại bỏ nhu cầu xử lý giấy tờ tốn thời gian và nhập dữ liệu thủ công.
Điều này không chỉ giảm gánh nặng hành chính mà còn tăng cường độ chính xác bằng cách giảm thiểu lỗi của con người thường phát sinh từ các quy trình thủ công.
Thu thập dữ liệu chính xác
Một trong những tính năng nổi bật của quy trình xử lý hóa đơn hiện đại là sử dụng các công nghệ AI như nhận dạng ký tự quang học (OCR) và học máy (ML) để thu thập dữ liệu hóa đơn một cách hiệu quả.
Quét OCR để đọc các tiêu đề và mục hóa đơn, chuyển đổi chúng thành các định dạng có cấu trúc mà hệ thống kế toán có thể dễ dàng xử lý.
Độ chính xác của thu thập dữ liệu được cải thiện đáng kể thông qua việc tích hợp công nghệ NLP.
Ví dụ: các công cụ như ChatGPT có thể hỗ trợ doanh nghiệp tự động hóa quy trình mã hóa cho các tài khoản.
Điều này có nghĩa là khi hóa đơn được xử lý, hệ thống có thể tự động phân loại chi phí dựa trên các quy tắc được xác định trước.
Do đó nâng cao độ chính xác của mã hóa và giảm nguy cơ phân loại sai.
Hơn nữa, AI có thể phát hiện ra các bất thường trong quá trình lập hóa đơn như các lần gửi trùng lặp hoặc sự khác biệt giữa số tiền hóa đơn và đơn đặt hàng trước khi thực hiện thanh toán.
Khả năng phát hiện gian lận chủ động này vô cùng có giá trị trong việc bảo vệ tài chính của công ty vì nó làm nổi bật các vấn đề tiềm ẩn cần được điều tra thêm.
Đối chiếu thanh toán thời gian thực
Giao tiếp hiệu quả với nhà cung cấp và người bán là điều cần thiết để duy trì mối quan hệ tích cực và đảm bảo thanh toán đúng hạn.
Các hệ thống dựa trên AI tạo điều kiện thuận lợi cho giao tiếp bằng cách cung cấp thông báo trạng thái thanh toán theo thời gian thực thông qua cổng thông tin nhà cung cấp hoặc email tự động.
Khi nhà cung cấp có thể dễ dàng truy cập trạng thái thanh toán của mình, điều này sẽ dẫn đến tính minh bạch cao hơn và ít gây nghi ngờ hơn cho cả hai bên.
Ngoài ra, công nghệ AI giúp đối chiếu thanh toán tự động, diễn ra theo thời gian thực khi hóa đơn được xử lý.
Điều này có nghĩa là khi hóa đơn được xác minh và thanh toán được thực hiện, hệ thống kế toán có thể cập nhật hồ sơ ngay lập tức để phản ánh những thay đổi.
Khả năng đối chiếu thanh toán nhanh chóng giúp các doanh nghiệp duy trì hồ sơ tài chính chính xác và đảm bảo quản lý dòng tiền liên tục được tối ưu hóa.
Sử dụng tự động hóa trong các quy trình giao tiếp, công ty cũng có thể giảm khối lượng công việc cho kế toán của mình.
Họ không còn cần phải dành quá nhiều thời gian để trả lời các yêu cầu của nhà cung cấp hoặc theo dõi thủ công các khoản thanh toán.
Vì thế hỗ trợ họ tập trung vào các nhiệm vụ tài chính chiến lược hơn.
Cải thiện quản lý chi phí qua dữ liệu
Một khía cạnh quan trọng khác của xử lý hóa đơn và quản lý chi phí là khả năng tận dụng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn.
Công cụ phân tích dữ liệu dựa trên AI giúp các doanh nghiệp phân tích mô hình chi tiêu của họ.
Từ đó xác định các cơ hội tiết kiệm chi phí và hiểu rõ hơn về hiệu suất tài chính tổng thể.
Sử dụng kỹ thuật trí tuệ kinh doanh, công ty có thể tạo các báo cáo cung cấp cái nhìn toàn diện về chi phí của họ theo thời gian.
Phân tích này giúp kế toán xác định các lĩnh vực có thể cắt giảm chi phí hoặc chi tiêu có thể vượt quá ngân sách.
Ví dụ: nếu một công ty nhận thấy chi phí liên quan đến một nhà cung cấp hoặc danh mục hàng hóa cụ thể tăng, họ có thể điều tra thêm để xác định xem mức tăng này có hợp lý hay không hoặc có cơ hội đàm phán hay không.
Hơn nữa, phân tích do AI thúc đẩy hỗ trợ dự báo chi phí trong tương lai dựa trên xu hướng dữ liệu lịch sử.
Tầm nhìn xa này tạo điều kiện để doanh nghiệp chuẩn bị cho các cam kết tài chính sắp tới hiệu quả hơn, tránh tình trạng thiếu hụt tiền mặt bất ngờ hoặc vượt ngân sách.
Phân tích dữ liệu
Phát hiện bất thường và xu hướng
Lợi thế của AI trong phân tích dữ liệu là khả năng xác định các bất thường và xu hướng trong báo cáo tài chính và dữ liệu hoạt động.
Các phương pháp phân tích tài chính truyền thống thường dựa vào dữ liệu lịch sử và quy trình thủ công.
Điều này có thể dẫn đến bỏ sót thông tin chi tiết hoặc phản hồi chậm trễ đối với các vấn đề mới phát sinh.
Tuy nhiên, AI sử dụng các thuật toán học máy để sàng lọc nhanh chóng và chính xác các tập dữ liệu lớn.
Kiểm tra xu hướng doanh thu và chi phí theo thời gian, AI có thể làm nổi bật sự không nhất quán hoặc sai lệch so với các mô hình dự kiến.
Ví dụ: nếu một công ty thường thấy doanh số tăng đều trong một quý cụ thể nhưng đột nhiên lại giảm, AI có thể cảnh báo các nhà phân tích để điều tra thêm.
Cách tiếp cận chủ động này giúp các doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng với các vấn đề hoặc cơ hội tiềm ẩn.
Vì thế đảm bảo cho họ vẫn linh hoạt trong một thị trường cạnh tranh.
Hơn nữa, khả năng phân tích về các xu hướng của AI bổ sung thêm một nhiều thông tin giá trị.
Thay vì chỉ trình bày các con số, AI có thể cung cấp bối cảnh bằng cách giải thích lý do tại sao một số bất thường nhất định có thể xảy ra dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố bên ngoài.
Do đó hỗ trợ tài chính đưa ra quyết định chính xác bởi dữ liệu đã được phân tích toàn diện.
Cải thiện quản lý chi tiêu
Quản lý chi tiêu hiệu quả là rất quan trọng đối với bất kỳ doanh nghiệp nào muốn tối ưu hóa nguồn lực tài chính của mình.
Phân tích dữ liệu do AI thúc đẩy sẽ tăng cường quy trình này khi cung cấp thông tin chi tiết về các mô hình chi tiêu.
Do đó giúp doanh nghiệp xác định cơ hội tiết kiệm chi phí.
Phân tích các danh mục chi phí khác nhau, AI có thể tiết lộ các lĩnh vực chi tiêu quá mức hoặc có thể có các giải pháp thay thế hiệu quả hơn về mặt chi phí.
Ví dụ: hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu mua sắm để xác định các nhà cung cấp cung cấp các sản phẩm tương tự với giá thấp hơn hoặc làm nổi bật các khoản chi phí định kỳ có thể được thương lượng lại.
Bằng cách đó, kế toán có thể thực hiện các hành động chiến lược để giảm chi phí mà không ảnh hưởng đến chất lượng hoặc mức độ dịch vụ.
Vì thế cuối cùng góp phần cải thiện lợi nhuận và sự ổn định tài chính.
Hơn nữa, AI có thể hỗ trợ dự báo chi tiêu trong tương lai dựa trên xu hướng dữ liệu lịch sử.
Dự đoán các khoản chi sắp tới, các doanh nghiệp có thể lập ngân sách hiệu quả hơn và phân bổ nguồn lực vào nơi cần thiết nhất.
Phương pháp tiếp cận hướng tới tương lai này giúp các công ty tránh được những thách thức tài chính bất ngờ và duy trì kiểm soát tốt hơn đối với tài chính của mình.
Giám sát hiệu quả hoạt động
Ngoài phân tích dữ liệu tài chính, AI có thể cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động trong các thiết lập sản xuất và kế toán chi phí.
Kết nối các hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) với cảm biến Internet vạn vật (IoT), doanh nghiệp có thể tạo ra một môi trường thông minh giám sát các quy trình sản xuất theo thời gian thực.
Ví dụ: cảm biến IoT được nhúng trong máy móc có thể theo dõi các số liệu hiệu suất như tỷ lệ đầu ra và tình trạng thiết bị.
Khi phát sinh sự cố như máy móc có dấu hiệu hao mòn hoặc sản xuất ra các sản phẩm lỗi, AI có thể tạo thông báo theo thời gian thực về các yêu cầu bảo trì.
Phản hồi ngay lập tức này cho phép các công ty giải quyết các sự cố trước khi chúng trở nên tốn kém và phải làm lại.
Sự kết hợp giữa AI và IoT không chỉ cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn giảm thiểu lãng phí liên quan đến phế liệu và làm lại.
Xác định sớm các điểm kém hiệu quả, các doanh nghiệp có thể hợp lý hóa quy trình của mình và giảm thiểu chi phí liên quan đến lỗi sản xuất.
Phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu này thúc đẩy văn hóa cải tiến và đổi mới liên tục trong môi trường sản xuất.
Phân tích dữ liệu tích hợp
Một đặc điểm quan trọng khác của phân tích dữ liệu do AI thúc đẩy là khả năng tích hợp các tập dữ liệu đa dạng để có được thông tin chi tiết toàn diện.
Theo truyền thống, phòng kế toán có thể hoạt động riêng lẻ, dựa vào các hệ thống riêng biệt để báo cáo tài chính và dữ liệu hoạt động.
Tuy nhiên, AI hỗ trợ tích hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau như số liệu bán hàng, mức tồn kho, lịch trình sản xuất và xu hướng thị trường vào một khuôn khổ phân tích gắn kết.
Quan điểm toàn diện này giúp kế toán nhìn thấy bức tranh toàn cảnh khi đưa ra các quyết định chiến lược.
Ví dụ: phân tích dữ liệu bán hàng cùng với mức tồn kho và năng lực sản xuất, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về biến động nhu cầu và điều chỉnh hoạt động của mình cho phù hợp.
Tích hợp thúc đẩy sự hợp tác giữa các phòng ban và tăng cường tính linh hoạt chung của doanh nghiệp.
Ngoài ra, phân tích do AI thúc đẩy có thể hỗ trợ mô hình hóa kịch bản bằng cách mô phỏng các kết quả tiềm năng dựa trên các biến khác nhau.
Khả năng này trao quyền cho những người ra quyết định có nhiều lựa chọn khác nhau và đánh giá tác động tiềm ẩn của chúng trước khi cam kết nguồn lực.
Tận dụng phân tích dữ liệu tích hợp, doanh nghiệp có thể điều hướng những điều không chắc chắn với sự tự tin và chính xác hơn.
Hệ thống báo cáo BI
Trực quan hóa dữ liệu
Một trong những lợi thế quan trọng nhất của AI trong hệ thống BI là khả năng trình bày dữ liệu theo cách hấp dẫn và dễ tiếp cận trực quan thông qua bảng điều khiển.
Bảng điều khiển hợp nhất lượng lớn dữ liệu tài chính thành các định dạng trực quan dễ hiểu.
Vì thế giúp kế toán theo dõi các chỉ số hiệu suất chính (KPI) trong thời gian ngắn.
Bảng điều khiển theo thời gian thực cung cấp thông tin chi tiết ngay lập tức về các số liệu tài chính quan trọng như dòng tiền, xu hướng doanh thu và quản lý chi phí.
Thay vì sàng lọc qua các bảng tính hoặc báo cáo, những người ra quyết định có thể nhanh chóng nắm bắt được tình hình tài chính của doanh nghiệp thông qua các hình ảnh trực quan như biểu đồ và đồ thị.
Hiển thị trực quan giúp phản ứng nhanh chóng với các điều kiện kinh doanh thay đổi.
Do đó đảm bảo doanh nghiệp vẫn linh hoạt trong một thị trường cạnh tranh.
Ví dụ: kế toán có thể thiết lập bảng điều khiển để theo dõi doanh thu hàng tháng so với mục tiêu.
Nếu họ quan sát thấy doanh số giảm trong một khoảng thời gian cụ thể, họ có thể nhanh chóng điều tra nguyên nhân cơ bản và thực hiện các biện pháp khắc phục.
Có thể là điều chỉnh các chiến lược tiếp thị hay tăng cường nỗ lực thu hút khách hàng.
Trực quan hóa dữ liệu theo thời gian thực, doanh nghiệp có thể nâng cao khả năng phản ứng của mình với động lực thị trường.
Trợ lý thông minh kỹ thuật số
Một đặc điểm đáng chú ý khác của hệ thống BI do AI thúc đẩy là tích hợp các trợ lý kỹ thuật số như ChatGPT vào công cụ kế toán.
Hệ thống thông minh đóng vai trò là nguồn tài nguyên có giá trị cho kế toán khi cung cấp quyền truy cập tức thời vào thông tin và hiểu biết chi tiết.
Ví dụ: công cụ như Ask Pi của Tipalti có thể trả lời các truy vấn liên quan đến dữ liệu tài chính để giúp người dùng điều hướng các tập dữ liệu phức tạp mà không cần đào tạo chuyên sâu.
Với trợ lý kỹ thuật số như vậy, kế toán có thể đặt câu hỏi và nhận được câu trả lời nhanh chóng về phân bổ ngân sách, mô hình chi tiêu hoặc dự báo tài chính trước đó.
Khả năng này hợp lý hóa quy trình ra quyết định bằng cách giúp người dùng truy xuất thông tin có liên quan mà không cần phải tìm kiếm thủ công qua các báo cáo hoặc tham khảo ý kiến của đồng nghiệp.
Hơn nữa, trợ lý kỹ thuật số có thể hỗ trợ các quy trình ra quyết định thường xuyên bằng cách đưa ra các khuyến nghị dựa trên dữ liệu lịch sử và các tiêu chí được xác định trước.
Ví dụ: nếu một nhóm cần phân bổ nguồn lực cho một dự án sắp tới, trợ lý kỹ thuật số có thể phân tích xu hướng chi tiêu trong quá khứ và đề xuất số tiền ngân sách dựa trên các sáng kiến tương tự.
Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giảm nguy cơ sai sót của con người trong quá trình ra quyết định.
Hỗ trợ ra quyết định chiến lược
Hệ thống BI tích hợp AI hỗ trợ quyết định mạnh mẽ cho ban quản lý cấp cao và hội đồng quản trị.
Khi nói đến các quyết định tài chính quan trọng như đầu tư, sáp nhập hoặc lập kế hoạch chiến lược việc có quyền truy cập vào các phân tích toàn diện là rất quan trọng.
Các hệ thống AI có thể phân tích các tập dữ liệu đa diện bao gồm không chỉ các số liệu tài chính mà còn cả xu hướng thị trường, chỉ số kinh tế và phân tích cạnh tranh.
Tận dụng những thông tin này, giám đốc điều hành có thể đưa ra những lựa chọn phù hợp với mục tiêu dài hạn của họ.
Ví dụ: nếu một công ty đang cân nhắc mở rộng sang một thị trường mới, AI có thể phân tích các rủi ro và phần thưởng tiềm năng bằng cách đánh giá dữ liệu lịch sử từ các liên doanh tương tự.
Mức độ phân tích chi tiết trao quyền cho các nhà lãnh đạo tiếp cận các quyết định với sự tự tin hơn.
Do đó giảm sự phụ thuộc vào cảm tính hoặc bằng chứng thiếu tin cậy.
Ngoài ra, AI có thể tạo điều kiện cho việc lập mô hình tình huống để giám đốc điều hành mô phỏng nhiều kết quả khác nhau dựa trên các lựa chọn chiến lược khác nhau.
Ví dụ: nếu công ty cân nhắc tung ra một dòng sản phẩm mới, AI có thể giúp dự báo doanh số tiềm năng dựa trên điều kiện thị trường và hành vi của người tiêu dùng.
Khả năng dự đoán này đảm bảo những người ra quyết định có thể cân nhắc các chiến lược khác nhau so với các kết quả dự kiến trước khi hành động.
Học tập và cải tiến liên tục
Hệ thống AI vốn được thiết kế để học hỏi từ dữ liệu mới và cải thiện theo thời gian, điều này đặc biệt có lợi cho hệ thống BI trong kế toán.
Khi doanh nghiệp tích lũy nhiều dữ liệu hơn, thuật toán AI có thể tinh chỉnh các mô hình của chúng.
Vì thế nâng cao dự đoán của chúng dựa trên các xu hướng lịch sử và các mô hình mới phát sinh.
Quá trình học tập liên tục này dẫn đến những thông tin ngày càng chính xác hơn cho việc ra quyết định.
Ví dụ: khi một doanh nghiệp triển khai phân tích do AI thúc đẩy theo thời gian, doanh nghiệp đó có thể phát triển sự hiểu biết cụ thể hơn về hành vi của khách hàng và biến động thị trường.
Những hiểu biết này giúp doanh nghiệp điều chỉnh các chiến lược của họ một cách chủ động thay vì bị động.
Bằng cách liên tục cải thiện khả năng phân tích của mình, công ty có thể đi trước các đối thủ cạnh tranh và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu phù hợp với động lực thay đổi của thị trường.
Hơn nữa, khả năng thích ứng này hỗ trợ doanh nghiệp tinh chỉnh các hoạt động quản lý tài chính của mình.
Nếu một số chiến lược mang lại kết quả tốt hơn các chiến lược khác, hệ thống AI có thể làm nổi bật những thành công này và đề xuất các phương pháp tiếp cận tương tự cho các sáng kiến trong tương lai.
Chu kỳ học tập này thúc đẩy văn hóa cải tiến liên tục trong doanh nghiệp.
Phân tích giá cả
Chiến lược định giá động
Một trong những ứng dụng sáng tạo nhất của AI trong phân tích giá là triển khai các chiến lược định giá động.
Đối với các nhà bán lẻ trực tuyến như Amazon, thuật toán AI có thể điều chỉnh giá sản phẩm theo thời gian thực dựa trên nhiều yếu tố khác nhau.
Có thể liệt kê các yếu tố chính là nhu cầu của khách hàng, giá của đối thủ cạnh tranh, mức tồn kho và thậm chí là thời điểm trong ngày.
Khả năng điều chỉnh giúp doanh nghiệp tối đa hóa doanh thu bằng cách tận dụng hành vi của người tiêu dùng và xu hướng thị trường.
Ví dụ: nếu một mặt hàng cụ thể có nhu cầu tăng đột biến do xu hướng theo mùa hoặc chiến dịch tiếp thị, các mô hình định giá do AI thúc đẩy có thể tự động tăng giá để gia tăng doanh thu.
Ngược lại, nếu mức tồn kho cao và nhu cầu thấp, hệ thống có thể hạ giá để khuyến khích bán hàng và giảm lượng hàng tồn kho dư thừa.
Tính linh hoạt trong định giá không chỉ nâng cao hiệu suất bán hàng mà còn giúp doanh nghiệp duy trì mức tồn kho tối ưu.
Định giá động đặc biệt quan trọng trong thương mại điện tử, nơi hành vi của người tiêu dùng có thể thay đổi nhanh chóng.
Tận dụng AI để phân tích dữ liệu theo thời gian thực, công ty có thể đảm bảo rằng các chiến lược định giá của họ luôn phù hợp với điều kiện thị trường.
Do đó tăng lợi thế cạnh tranh của họ.
Phân tích giá tự động
Mặc dù định giá động là điều cần thiết đối với một số thị trường nhất định, nhưng nhiều sản phẩm không yêu cầu điều chỉnh giá liên tục.
Đối với các mặt hàng ổn định, AI vẫn có thể đóng vai trò quan trọng thông qua phân tích giá tự động.
Điều này bao gồm việc phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, cấu trúc chi phí và điều kiện thị trường để xác định chiến lược định giá tối ưu cho các sản phẩm không thường xuyên thay đổi.
Các hệ thống AI có thể đánh giá nhiều yếu tố như chi phí sản xuất, giá của đối thủ cạnh tranh và nhu cầu thị trường để đề xuất mức giá phù hợp cho các sản phẩm ổn định.
Ví dụ: một công cụ hỗ trợ AI có thể phân tích dữ liệu từ các sản phẩm tương tự trên thị trường và đề xuất mức giá cân bằng giữa khả năng cạnh tranh và lợi nhuận.
Ngoài ra, phân tích giá tự động giúp doanh nghiệp chuẩn hóa quy trình định giá của họ trên các khu vực hoặc kênh khác nhau.
Sử dụng AI để thiết lập các hướng dẫn định giá thống nhất dựa trên phân tích dữ liệu toàn diện, công ty có thể tránh được sự khác biệt có thể phát sinh từ các quyết định định giá thủ công.
Sự thống nhất không chỉ đơn giản hóa các hoạt động nội bộ mà còn tăng cường lòng tin của khách hàng vì người tiêu dùng mua hàng với mức giá thống nhất trên nhiều nền tảng khác nhau.
Phân tích cạnh tranh nâng cao
Phân tích giá do AI thực hiện mang đến cho doanh nghiệp nhiều cơ hội cạnh tranh khi liên tục theo dõi xu hướng thị trường và hoạt động của đối thủ cạnh tranh.
Thông qua phân tích nâng cao, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về cách đối thủ cạnh tranh định giá các sản phẩm tương tự.
Vì vậy giúp họ đưa ra quyết định chính xác về chiến lược định giá của mình.
Hệ thống AI có thể thu thập dữ liệu từ các trang web của đối thủ cạnh tranh và phân tích dữ liệu đó theo thời gian thực để xác định các mô hình định giá và chiến lược khuyến mại.
Ví dụ: nếu đối thủ cạnh tranh tung ra chiến dịch khuyến mại giảm giá cho các mặt hàng cụ thể, công cụ AI có thể cảnh báo doanh nghiệp, nhắc nhở họ đánh giá lại chiến lược định giá của mình cho phù hợp.
Khả năng truy cập ngay vào thông tin chi tiết về đối thủ cạnh tranh giúp doanh nghiệp duy trì năng lực phản ứng nhanh trong một thị trường nhiều biến động.
Ngoài ra, AI có thể hỗ trợ các công ty xác định các khoảng trống tiềm ẩn trên thị trường, nơi họ có thể định vị sản phẩm của mình một cách cạnh tranh.
Phân tích phản hồi của khách hàng và dữ liệu nhu cầu thị trường, doanh nghiệp có thể khám phá ra các cơ hội để tạo sự khác biệt dựa trên các tính năng hoặc mức giá phù hợp với người tiêu dùng.
Cách tiếp cận chủ động hỗ trợ doanh nghiệp đi trước một bước và điều chỉnh chiến lược giá một cách hiệu quả.
Dự đoán giá trong tương lai
Một đặc điểm quan trọng khác của AI trong phân tích giá là khả năng tận dụng phân tích dự đoán cho các quyết định định giá trong tương lai.
Phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử và các yếu tố bên ngoài như các chỉ số kinh tế hoặc xu hướng tiêu dùng, hệ thống AI có thể dự báo các kịch bản giá trong tương lai và các điều kiện thị trường.
Ví dụ: nếu một công ty quan sát thấy một mô hình tăng giá nhất quán trong các mùa lễ dựa trên dữ liệu lịch sử, AI có thể sử dụng thông tin này để đề xuất điều chỉnh giá chủ động trước thời hạn.
Tương tự như vậy, nếu các chỉ số kinh tế cho thấy một cuộc suy thoái sắp xảy ra, AI có thể tư vấn cho doanh nghiệp đánh giá lại các chiến lược định giá của họ để duy trì sự quan tâm của khách hàng.
Ngoài ra, phân tích dự đoán hỗ trợ doanh nghiệp mô phỏng nhiều kịch bản khác nhau dựa trên những thay đổi tiềm ẩn trên thị trường.
Khả năng này giúp kế toán đánh giá cách các chiến lược định giá khác nhau có thể tác động đến doanh thu và lợi nhuận trong các điều kiện khác nhau.
Kết hợp các thông tin chi tiết dự đoán vào quy trình ra quyết định của mình, công ty có thể đưa ra các lựa chọn định giá chính xác và chiến lược hơn.
Vì vậy đảm bảo giá đưa ra phù hợp với các mục tiêu dài hạn của họ.
Dự báo dòng tiền
Phân tích dự đoán nâng cao
Một trong những lợi thế quan trọng nhất của AI trong dự báo tài chính là khả năng thực hiện phân tích dự đoán nâng cao.
Các phương pháp dự báo truyền thống thường dựa vào dữ liệu lịch sử và tính toán thủ công, có thể tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi.
Tuy nhiên, AI tận dụng các thuật toán tinh vi để phân tích lượng lớn dữ liệu nhằm xác định các mô hình và xu hướng có thể không rõ ràng ngay lập tức.
Ví dụ: AI có thể phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, xu hướng theo mùa và điều kiện thị trường để tạo ra các dự báo tài chính chính xác.
Sử dụng kỹ thuật học máy, các hệ thống này liên tục học hỏi từ dữ liệu mới, tinh chỉnh các dự đoán của chúng theo thời gian.
Khả năng này giúp doanh nghiệp tạo ra các dự báo đáng tin cậy hơn về doanh thu, chi phí và các số liệu tài chính quan trọng khác.
Hơn nữa, phân tích dự đoán do AI hỗ trợ có thể mô phỏng nhiều kịch bản khác nhau dựa trên các giả định khác nhau.
Điều này giúp chuyên gia tài chính đánh giá tác động tiềm ẩn của những thay đổi trong hoạt động kinh doanh hoặc điều kiện thị trường đối với hiệu suất tài chính trong tương lai.
Khi hiểu được những động lực này, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định phù hợp với các mục tiêu chiến lược của mình.
Cải thiện dự báo dòng tiền
Quản lý dòng tiền hiệu quả là yếu tố quan trọng đối với tính bền vững của bất kỳ doanh nghiệp nào.
Công cụ dự báo tích hợp AI nâng cao dự đoán dòng tiền bằng cách phân tích nhiều yếu tố ảnh hưởng đến dòng tiền vào và ra.
Thông qua phân tích dữ liệu theo thời gian thực, các công cụ này có thể cung cấp thông tin chi tiết về thời điểm nhận được tiền từ khách hàng và thời điểm dự kiến phát sinh chi phí.
Ví dụ: hệ thống AI có thể theo dõi hóa đơn và mẫu thanh toán để dự đoán thời điểm khách hàng có khả năng thanh toán hóa đơn.
Phân tích hành vi thanh toán trong quá khứ, doanh nghiệp có thể dự đoán sự chậm trễ tiềm ẩn trong dòng tiền vào và thực hiện các biện pháp chủ động để giảm thiểu rủi ro.
Do đó giúp kế toán đưa ra quyết định tốt hơn về dự trữ tiền mặt, đầu tư và chi phí hoạt động.
Ngoài ra, AI có thể giúp xác định xu hướng chi tiêu có thể cần điều chỉnh trong quản lý dòng tiền.
Ví dụ: nếu doanh nghiệp nhận thấy chi phí tăng đột biến trong những tháng cụ thể, AI có thể cảnh báo kế toán để chuẩn bị phù hợp.
Khả năng dự đoán này hỗ trợ công ty tối ưu hóa các chiến lược quản lý tiền mặt của mình.
Vì thế đảm bảo họ có đủ thanh khoản để đáp ứng các nghĩa vụ trong khi theo đuổi các cơ hội tăng trưởng.
Dự báo doanh thu
Thị giác máy tính cung cấp các ứng dụng độc đáo để nâng cao dự báo tài chính bằng cách phân tích dữ liệu trực quan.
Một ví dụ thực tế là sử dụng nó trong môi trường bán lẻ, chẳng hạn như đếm ô tô trong bãi đậu xe tại các cửa hàng như Walmart.
Thu thập dữ liệu hiệu quả về lưu lượng khách hàng, doanh nghiệp có thể tạo ra dự báo doanh thu chính xác hơn.
Ví dụ: phân tích số lượng ô tô trong bãi đậu xe có thể cung cấp thông tin chi tiết về khối lượng bán hàng tiềm năng.
Nếu quan sát thấy lưu lượng khách hàng tăng vào một số ngày nhất định hoặc trong các chương trình khuyến mãi cụ thể, thông tin này có thể được đưa vào mô hình doanh thu để dự báo chính xác doanh số trong tương lai.
Tận dụng công nghệ thị giác máy tính theo cách này, doanh nghiệp có thể điều chỉnh các chiến lược hoạt động của mình theo nhu cầu dự kiến của khách hàng.
Hơn nữa thông tin chi tiết hỗ trợ kế toán điều chỉnh mức tồn kho và yêu cầu về nhân sự dựa trên khối lượng bán hàng dự kiến.
Tiếp cận chủ động đảm bảo cho doanh nghiệp đã sẵn sàng đáp ứng nhu cầu của khách hàng đồng thời tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực.
Hỗ trợ báo cáo tài chính phức tạp
Truyền đạt hiệu quả các dự báo tài chính cũng quan trọng như chính dữ liệu trong báo cáo.
Khả năng trình bày thông tin tài chính phức tạp một cách rõ ràng và ngắn gọn là rất quan trọng để tác động đến việc ra quyết định ở mọi cấp độ của doanh nghiệp.
Công cụ AI như ChatGPT, có thể cải thiện đáng kể việc định dạng và trình bày các dự báo để phù hợp với các yêu cầu cụ thể.
Giải pháp tích hợp AI có thể hỗ trợ kế toán tạo ra báo cáo có cấu trúc tốt, làm nổi bật các số liệu và thông tin chi tiết quan trọng.
Cho dù liên quan đến việc tạo các phương tiện hỗ trợ trực quan như biểu đồ và đồ thị hay tóm tắt các điểm dữ liệu chi tiết, công cụ AI đều nâng cao khả năng đọc và tác động tổng thể của các tài liệu tài chính.
Khả năng này giúp các bên liên quan như giám đốc điều hành, thành viên hội đồng quản trị hoặc nhà đầu tư nắm bắt thông tin cần thiết một cách nhanh chóng.
Do đó hỗ trợ đưa ra quyết định chính xác dựa trên những thông tin chi tiết rõ ràng.
Ngoài ra, bằng cách tự động hóa quy trình định dạng, kế toán có thể tiết kiệm thời gian quý báu mà nếu không sẽ phải dành cho việc tạo báo cáo thủ công.
Hiệu quả này cũng giúp kế toán tập trung vào phân tích dữ liệu và phát triển các chiến lược thay vì sa lầy vào nhiệm vụ hành chính.
Nghiên cứu tài chính, pháp lý và kinh doanh
Thuế và chuẩn mực kế toán
Một trong những lợi ích chính của AI trong kế toán là khả năng hợp lý hóa nghiên cứu liên quan đến thuế và chuẩn mực kế toán.
Các phương pháp truyền thống để thu thập thông tin về các chủ đề này thường liên quan đến việc tìm kiếm thủ công rộng rãi thông qua nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các trang web quản lý, mã số thuế và hướng dẫn kế toán.
Quá trình này có thể tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi, đặc biệt là do tính phức tạp và tần suất thay đổi các quy định.
Công cụ AI hỗ trợ có thể tự động hóa quy trình nghiên cứu bằng cách nhanh chóng phân tích các tập dữ liệu lớn để xác định thông tin có liên quan dựa trên các truy vấn cụ thể.
Ví dụ: hệ thống AI có thể được lập trình để theo dõi các thay đổi trong luật thuế hoặc chuẩn mực kế toán trên nhiều khu vực pháp lý khác nhau.
Bằng cách đó, nó cung cấp cho kế toán thông tin cập nhật, rất quan trọng để tuân thủ và lập báo cáo.
Hơn nữa, AI có thể hỗ trợ giải thích các quy định phức tạp bằng cách tóm tắt các điểm chính và nêu bật các tác động đối với doanh nghiệp.
Khả năng này giúp kế toán tập trung vào việc ra quyết định chiến lược thay vì sa lầy vào các chi tiết nhỏ của các yêu cầu tuân thủ.
Tăng cường tuân thủ quy định
Đối với doanh nghiệp hoạt động tại nhiều khu vực pháp lý, việc đảm bảo tuân thủ các quy định toàn cầu là một nhiệm vụ khó khăn.
Công nghệ AI đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa các quy trình tuân thủ, giảm nguy cơ bị phạt do không tuân thủ đồng thời nâng cao hiệu quả hoạt động.
Các công ty như Tipalti tận dụng AI để hợp lý hóa việc tự động hóa các khoản phải trả và tuân thủ thanh toán toàn cầu.
Hệ thống AI có thể liên tục theo dõi các thay đổi về quy định trên toàn thế giới, cảnh báo kế toán về các bản cập nhật có thể ảnh hưởng đến hoạt động của họ.
Khi tự động hóa kiểm tra tuân thủ đối với các quy định liên tục thay đổi, công ty có thể đảm bảo họ tuân thủ luật pháp địa phương và các tiêu chuẩn quốc tế mà không cần can thiệp thủ công.
Ngoài ra, AI có thể hỗ trợ tạo tài liệu cần thiết cho mục đích tuân thủ.
Ví dụ: AI có thể tự động chuẩn bị các báo cáo theo yêu cầu của các cơ quan quản lý dựa trên việc phân tích dữ liệu tài chính.
Phương pháp tự động này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn đảm bảo tính chính xác và nhất quán trong báo cáo.
Do đó giảm thiểu rủi ro liên quan đến lỗi của con người.
Nghiên cứu về kinh tế và ngành
AI tăng cường nghiên cứu tài chính bằng cách cung cấp thông tin chi tiết toàn diện về các xu hướng kinh tế và diễn biến của ngành.
Khả năng này rất quan trọng đối với doanh nghiệp muốn đưa ra quyết định chiến lược dựa trên các điều kiện thị trường, bối cảnh cạnh tranh và hành vi của người tiêu dùng.
Sử dụng thuật toán học máy, AI có thể phân tích nhiều nguồn dữ liệu khác nhau từ các chỉ số kinh tế và bài báo đến các báo cáo ngành và tâm lý trên mạng xã hội.
Phân tích này giúp kế toán đánh giá động lực thị trường và hiểu cách các yếu tố bên ngoài có thể tác động đến hoạt động kinh doanh của họ.
Ví dụ: nếu doanh nghiệp đang cân nhắc mở rộng sang một thị trường mới, AI có thể cung cấp thông tin chi tiết về tình hình kinh tế, các rào cản tiềm ẩn khi gia nhập và vị thế cạnh tranh trong thị trường đó.
Những thông tin chi tiết này tạo điều kiện để doanh nghiệp đánh giá rủi ro và cơ hội hiệu quả hơn.
Từ đó lập kế hoạch chiến lược chính xác hơn dựa trên dữ liệu.
Hơn nữa, công cụ AI có thể giúp xác định các xu hướng mới xuất hiện trong các ngành cụ thể.
Phân tích mô hình trong hành vi của người tiêu dùng hoặc những tiến bộ công nghệ, kế toán có thể điều chỉnh chiến lược của mình để luôn đi trước đối thủ cạnh tranh và tận dụng các cơ hội mới.
Tích hợp và truy cập dữ liệu
Ứng dụng AI nâng cao khả năng truy cập và tích hợp dữ liệu cần thiết cho nghiên cứu tài chính hiệu quả.
Phương pháp nghiên cứu truyền thống thường yêu cầu thu thập dữ liệu thủ công từ nhiều nguồn khác nhau.
Vì vậy dẫn đến tình trạng kém hiệu quả và khả năng không chính xác.
AI đơn giản hóa quy trình này bằng cách tổng hợp dữ liệu từ nhiều nền tảng khác nhau thành một hệ thống thống nhất.
Ví dụ: khi sử dụng các công cụ AI như ChatGPT cho mục đích nghiên cứu, người dùng có thể nhập dữ liệu từ các tài liệu như PDF hoặc các định dạng khác.
Khả năng này giúp kế toán trích xuất thông tin có liên quan một cách nhanh chóng mà không cần phải sàng lọc thủ công nhiều tệp.
Tích hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau sẽ tăng cường tính toàn diện của các nỗ lực nghiên cứu.
Hơn nữa, AI tạo điều kiện cập nhật dữ liệu theo thời gian thực nên đảm bảo kế toán có quyền truy cập vào thông tin mới nhất hiện có.
Trong môi trường mà các quy định và điều kiện thị trường liên tục thay đổi, mức độ cập nhật này vô cùng có giá trị để đưa ra quyết định kịp thời.
Kịch bản cho kế hoạch chiến lược
Xây dựng kịch bản
Xây dựng kịch bản với AI tích hợp là công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp tạo ra nhiều kết quả tiềm năng dựa trên các giả định và dữ liệu đầu vào khác nhau.
Phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và các chỉ số kinh tế, AI có thể mô phỏng các kịch bản kinh doanh khác nhau.
Do đó hỗ trợ kế toán và giám đốc điều hành đánh giá tác động tiềm ẩn của nhiều quyết định chiến lược khác nhau.
Ví dụ: doanh nghiệp có thể sử dụng AI để tạo ra các kịch bản liên quan đến việc mở rộng thị trường, ra mắt sản phẩm hoặc thay đổi chiến lược định giá.
Khi xem xét các kết quả tài chính có thể có của các kịch bản này, những người ra quyết định có thể cân nhắc các rủi ro và lợi ích liên quan đến từng lựa chọn.
Khả năng này không chỉ hỗ trợ cho việc lập kế hoạch chiến lược dài hạn mà còn giúp doanh nghiệp điều hướng những bất ổn trong thị trường thay đổi nhanh chóng.
Hình dung và đánh giá các kịch bản khác nhau tạo điều kiện cho doanh nghiệp áp dụng cách tiếp cận chủ động để ra quyết định.
Thay vì phản ứng với những thay đổi của thị trường, doanh nghiệp có thể khám phá các giải pháp thay thế chiến lược trước.
Vì vậy đảm bảo cho họ có thể chuẩn bị tốt để phản ứng hiệu quả.
Nâng cao phán đoán kinh doanh
Mặc dù AI có thể tạo ra nhiều kịch bản khác nhau dựa trên phân tích dữ liệu mở rộng, nhưng thẩm quyền ra quyết định cuối cùng vẫn thuộc về phán đoán của con người.
Các chuyên gia tài chính phải đánh giá tính khả thi và tính thực tế của các kịch bản do AI tạo ra bằng kiến thức và chuyên môn trong ngành của họ.
Sự kết hợp giữa hiểu biết do AI thúc đẩy và trực giác của con người tạo ra sự hiệp lực mạnh mẽ để tăng cường các quy trình ra quyết định.
Ví dụ: hệ thống AI có thể tạo ra một kịch bản gợi ý về sự tăng trưởng mạnh mẽ trong một thị trường mới dựa trên các chỉ số kinh tế thuận lợi.
Tuy nhiên, các chuyên gia tài chính phải cân nhắc các yếu tố như cạnh tranh tại địa phương, thách thức về quy định và khác biệt về văn hóa trước khi quyết định theo đuổi chiến lược tăng trưởng này.
Kết hợp thông tin dựa trên dữ liệu từ AI với hiểu biết của họ về bối cảnh kinh doanh, kế toán có thể đưa ra quyết định phù hợp với mục tiêu của doanh nghiệp.
Hơn nữa, tiếp cận hợp tác thúc đẩy văn hóa tư duy phản biện trong doanh nghiệp.
Kế toán được khuyến khích đặt câu hỏi về các giả định và xác thực các hiểu biết do AI tạo ra bằng các trải nghiệm thực tế.
Cuối cùng dẫn đến việc ra quyết định chính xác và mang tính chiến lược hơn.
Cải tiến thông qua học máy
Ứng dụng AI trong nghiên cứu tài chính được hưởng lợi từ việc cải tiến liên tục thông qua các thuật toán học máy.
Học máy phát triển theo thời gian khi chúng xử lý nhiều dữ liệu hơn và học hỏi từ các kết quả trước đó.
Khi hệ thống AI có quyền truy cập vào lượng lớn thông tin đào tạo, chúng ngày càng trở nên thành thạo trong việc tạo ra các kịch bản có liên quan phản ánh các điều kiện thị trường hiện tại.
Ví dụ: nếu doanh nghiệp thường xuyên sử dụng AI để đánh giá các chiến lược định giá, hệ thống có thể học hỏi từ các lần điều chỉnh giá trước đây và tác động của chúng đến doanh số và lợi nhuận.
Quá trình học tập liên tục này giúp AI tinh chỉnh các dự đoán của mình và tạo ra các kịch bản chính xác hơn theo thời gian.
Ngoài ra, cải tiến liên tục thúc đẩy sự đổi mới trong doanh nghiệp.
Tận dụng thông tin chi tiết từ các kịch bản do AI tạo ra, các chuyên gia tài chính có thể xác định các cơ hội kinh doanh mới hoặc các lĩnh vực cần tối ưu hóa mà trước đây có thể chưa thấy rõ.
Chủ động xác định các lĩnh vực tăng trưởng tiềm năng này giúp công ty luôn đi trước các đối thủ cạnh tranh trong khi thích ứng với những thay đổi của thị trường.
Mở rộng cơ hội kinh doanh
Một trong những lợi thế quan trọng nhất của việc tạo kịch bản hỗ trợ AI là khả năng mở rộng cơ hội kinh doanh.
Phương pháp lập kế hoạch chiến lược truyền thống có thể giới hạn doanh nghiệp vào một tập hợp các tùy chọn hẹp dựa trên các hoạt động thực tiễn trong quá khứ hoặc trực giác.
Ngược lại, AI mở ra những con đường mới để khám phá bằng cách phân tích các tập dữ liệu đa dạng và tạo ra các kịch bản giàu trí tưởng tượng.
Ví dụ: công cụ hỗ trợ AI có thể phân tích xu hướng hành vi của người tiêu dùng cùng với các dự báo kinh tế để đề xuất các sản phẩm sáng tạo hoặc chiến lược tiếp thị phù hợp với các sở thích mới xuất hiện.
Xác định sớm những cơ hội này, doanh nghiệp có thể định vị mình là những người dẫn đầu trong thị trường tương ứng của họ.
Hơn nữa, AI có thể hỗ trợ đánh giá những tác động tài chính tiềm ẩn khi theo đuổi những cơ hội mới.
Mô phỏng các kết quả khác nhau dựa trên nhiều kịch bản, kế toán có thể hiểu rõ hơn về rủi ro và thành công liên quan đến từng lựa chọn.
Do đó giúp họ đưa ra quyết định chính xác về phân bổ nguồn lực và chiến lược đầu tư.
Hỗ trợ kiểm toán
Chuẩn bị kiểm toán tự động
Lợi thế của AI trong kiểm toán là khả năng tự động hóa việc chuẩn bị lịch trình kiểm toán.
Theo truyền thống, các kiểm toán viên sẽ dành nhiều thời gian để thu thập dữ liệu tài chính, sắp xếp dữ liệu theo các yêu cầu báo cáo cụ thể và tạo lịch trình theo cách thủ công.
Quy trình này không chỉ đòi hỏi nhiều công sức mà còn dễ xảy ra lỗi của con người.
Hệ thống AI có thể hợp lý hóa quy trình này bằng cách tự động trích xuất dữ liệu tài chính có liên quan từ nhiều nguồn khác nhau như phần mềm kế toán và cơ sở dữ liệu.
Tận dụng thuật toán học máy, AI có thể phân loại thông tin và tạo lịch trình kiểm toán có cấu trúc với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Tự động hóa không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giảm khả năng xảy ra sai sót có thể phát sinh do xử lý dữ liệu thủ công.
Ví dụ: một công cụ kiểm toán do AI điều khiển có thể tổng hợp thông tin tài chính liên quan đến doanh thu, chi phí và tài sản, trình bày thông tin đó theo định dạng tuân thủ các tiêu chuẩn kiểm toán.
Điều này giúp kiểm toán viên tập trung vào phân tích cấp cao hơn và đánh giá chiến lược thay vì sa lầy vào các nhiệm vụ hành chính.
Hiệu quả đạt được từ việc chuẩn bị lịch trình tự động cuối cùng sẽ dẫn đến kiểm toán đúng hạn và chính xác.
Phân tích dữ liệu bất thường
AI tăng cường đáng kể khả năng phân tích thông tin tài chính hiệu quả của kiểm toán viên.
Phương pháp kiểm toán truyền thống thường liên quan đến các kỹ thuật lấy mẫu để đánh giá độ chính xác của dữ liệu.
Điều này có thể dẫn đến việc bỏ sót các bất thường tiềm ẩn.
Với AI, kiểm toán viên có thể phân tích toàn bộ tập dữ liệu thay vì chỉ dựa vào các mẫu.
Do đó cung cấp góc nhìn đầy đủ hơn về tính toàn vẹn tài chính.
Thuật toán học máy có thể được sử dụng để xác định các bất thường hoặc mô hình dữ liệu lệch khỏi các chuẩn mực dự kiến.
Ví dụ: nếu doanh nghiệp thường có các mô hình chi phí nhất quán, bất kỳ sự gia tăng đột biến hoặc bất thường nào cũng có thể được đánh dấu để điều tra thêm.
Khả năng này giúp kiểm toán viên phát hiện các vấn đề gian lận, lỗi hoặc tuân thủ tiềm ẩn có thể cần được xem xét kỹ lưỡng hơn.
Hơn nữa, phân tích do AI thúc đẩy có thể cung cấp thông tin chi tiết theo ngữ cảnh về các bất thường đã xác định.
Liên hệ giao dịch bất thường với dữ liệu lịch sử và các yếu tố bên ngoài, kiểm toán viên có thể hiểu rõ hơn về các rủi ro tiềm ẩn.
Độ sâu phân tích trao quyền cho kiểm toán viên đưa ra các khuyến nghị phù hợp để khắc phục và giúp doanh nghiệp giải quyết các vấn đề cơ bản một cách chủ động.
Hỗ trợ báo cáo toàn diện
Các ứng dụng AI cũng có thể nâng cao khả năng báo cáo của kiểm toán viên bằng cách tự động tạo báo cáo và cải thiện chất lượng thông tin chi tiết được trình bày.
Chuẩn bị báo cáo kiểm toán là một khía cạnh quan trọng của quy trình kiểm toán.
Vì vậy yêu cầu kiểm toán viên phải tổng hợp các phát hiện và trình bày rõ ràng cho các bên liên quan.
Công cụ AI có thể hỗ trợ kiểm toán viên bằng cách tự động biên soạn dữ liệu có liên quan và tạo báo cáo sơ bộ dựa trên các mẫu được xác định trước.
Tích hợp hình ảnh trực quan như biểu đồ và đồ thị, các báo cáo này trở nên dễ tiếp cận và hấp dẫn hơn đối với các bên liên quan.
Điều này không chỉ cải thiện khả năng giao tiếp mà còn hỗ trợ truyền đạt thông tin phức tạp một cách ngắn gọn.
Ngoài ra, công cụ báo cáo do AI điều khiển có thể đảm bảo tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn của ngành bằng cách nhúng các hướng dẫn có liên quan vào khuôn khổ báo cáo.
Điều này làm giảm nguy cơ giám sát và nâng cao chất lượng tổng thể của báo cáo kiểm toán.
Do đó, doanh nghiệp có thể tự tin hơn vào kết quả kiểm toán của mình đồng thời đáp ứng các yêu cầu theo quy định một cách hiệu quả hơn.
Tăng hiệu quả kiểm toán
Ứng dụng AI trong kiểm toán làm tăng đáng kể hiệu quả của cả kiểm toán nội bộ và kiểm toán bên ngoài.
Đối với công ty dịch vụ kế toán, công cụ AI hợp lý hóa quy trình làm việc bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.
Vì vậy giúp kiểm toán viên phân bổ thời gian và chuyên môn của mình hiệu quả hơn.
Điều này hỗ trợ hoàn thành kiểm toán nhanh hơn trong khi vẫn duy trì mức độ chính xác cao.
Đối với các kiểm toán viên nội bộ của công ty, AI cung cấp những hiểu biết có giá trị về các hoạt động đang diễn ra.
Do đó giúp xác định các lĩnh vực cần kiểm tra hoặc cải thiện chặt chẽ hơn.
Liên tục theo dõi giao dịch và hoạt động trong suốt cả năm, AI có thể đánh dấu các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng leo thang thành các vấn đề nghiêm trọng.
Tiếp cận chủ động sẽ giúp tăng cường các nỗ lực quản lý rủi ro trong doanh nghiệp.
Hơn nữa, khả năng tiến hành kiểm toán theo thời gian thực thông qua các hệ thống AI có nghĩa là doanh nghiệp có thể nhận được phản hồi kịp thời về các hoạt động tài chính của mình.
Do đó, công ty có thể thực hiện các điều chỉnh cần thiết trong suốt năm tài chính thay vì chờ đợi cho đến khi các cuộc kiểm toán cuối năm được tiến hành.
Mô hình kiểm toán liên tục này thúc đẩy văn hóa minh bạch và trách nhiệm giải trình trong doanh nghiệp.
Có thể bạn quan tâm
Liên hệ
Địa chỉ
Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
