Hoy en día, los Large Language Models (LLM) pueden afirmar que aprobaron el examen de CPA, pero ¿están realmente preparados para dominar el mundo de la contabilidad? En este artículo, profundizamos en cómo es la automatización de la IA real (y por qué no es tan sencilla).

Introducción

Simplemente no se puede escapar del hecho de que la IA es el tema más comentado en Internet en 2024. Chat-GPT, la popular interfaz basada en chat para explorar las capacidades LLM (Modelo de lenguaje grande) desarrollada por OpenAI, se lanzó al público. a principios de año.

Juegue con él durante unos minutos y podrá comenzar a comprender por qué todos y sus perros hablan de esto: Chat-GPT puede demostrar una competencia sobrehumana en prácticamente todos los dominios. La IA claramente promete transformar significativamente muchas áreas de trabajo, al tiempo que impacta potencialmente en millones de trabajos y carreras.

La inteligencia artificial ahora se está aplicando en dominios profesionales que están maduros para la automatización: áreas de trabajo como software, derecho, contabilidad, consultoría, finanzas, etc. Dentro de las finanzas, la función contable es una que se destaca por ser algo única, especialmente porque parece haber la misma cantidad de ruido en ambos lados del argumento, con defensores y detractores de la IA manteniendo un acalorado debate sobre lo que (o no) sucederá.

El jurado aún está deliberando sobre cómo se logrará exactamente esta rápida transformación, y aquí es donde la mayoría de los discursos sobre los beneficios de ChatGPT en particular (y la IA en general) tienden a trazar la línea.

La necesidad de la IA en la contabilidad

En las operaciones contables tradicionales, las empresas a menudo dependen de procesos manuales, papeleo extenso y tareas repetitivas para manejar su función de cuentas por pagar. Estas tareas son actividades como la entrada de datos, el procesamiento de facturas y el análisis financiero, que son cruciales para la toma de decisiones, la planificación operativa y la gestión de riesgos.

Sin embargo, estos procesos implican gastar tiempo (y dinero). Los principales inconvenientes del trabajo contable manual son:

La entrada manual de datos presenta un alto potencial de errores, ya que los humanos pueden cometer errores al ingresar datos en grandes volúmenes. Piense en campos como números de facturas, fechas, montos en dólares; equivocarse en cualquiera de estos tiene consecuencias importantes.

Lleva mucho tiempo, requiere largas horas de trabajo para conciliar cuentas, generar informes y realizar análisis financieros.

Es pesado en la comunicación sincrónica. ¿Te has encontrado con situaciones como las siguientes?

a. Las aprobaciones no se producen hasta que el cliente y el contador público se comuniquen por teléfono.

b. Las líneas de pedido no se resuelven hasta que el cliente programa una reunión con su equipo que realiza la entrada de datos de la factura y la gestión de documentos.

Todo esto provoca retrasos en el cierre mensual de los clientes, retrasos en los pagos a los proveedores, planificación inadecuada de gastos y dificultades para mantener la integridad financiera.

La IA para la contabilidad no tiene por qué significar una revisión completa

Los problemas enumerados anteriormente están bien documentados y, cuando se les pregunta, la mayoría de los equipos de contabilidad estarán de acuerdo en que la introducción de la IA definitivamente les ayudará. Tecnologías como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural tienen la capacidad de revolucionar la función contable de una manera muy profunda, siempre que se implementen e integren de la manera correcta.

Sin embargo, esto generalmente lleva a muchos a la conclusión de que la automatización basada en IA no es para ellos: parece engorrosa, lenta y costosa de implementar.

Sin embargo, la realidad no podría ser más diferente: hoy es posible empezar a utilizar la IA para su proceso contable en cuestión de minutos. Y puede lograrlo sin comprometer la confiabilidad, seguridad y eficiencia de su proceso actual.

Dejemos de lado la IA generativa y los LLM por un momento: la realidad es que incluso la automatización de la IA de nivel básico puede ayudar significativamente a abordar estos problemas. Incluso el humilde OCR, que existe desde hace décadas, reduce el tiempo necesario para procesar una factura en al menos un 60 %, lo que ahorra a los equipos de contabilidad varios días al mes. Y, sin embargo, la adopción de esta tecnología aún no está generalizada.

Posibles casos de uso de la IA dentro del proceso de contabilidad

Entonces, ¿cómo se supone exactamente que debes integrar la IA en tu proceso contable? ¿Por dónde empiezas?

El primer lugar para comenzar es observar qué parte del proceso realmente ocupa la mayor parte del tiempo. Los cuellos de botella típicos que reportan los equipos de contabilidad son actividades como:

1. Codificación de facturas
2. Asignación de libro mayor (GL)
3. Verificación de detalles de pago (para comprobar si hay fraude)
4. Detección Duplicada

Aquí hay un tema subyacente muy claro: la entrada y verificación manual de datos es lo que hace que estas tareas sean tediosas y consuman mucho tiempo.

Este gráfico de encuesta anterior (del informe Automation Trends 2022) revela mucho: casi el 70% de las personas aún no han automatizado los problemas más urgentes en su proceso contable. Todas las tareas enumeradas anteriormente son manuales: alguien debe mirar los datos reales de la factura y confirmar que son correctos antes de continuar.

Como tal, la automatización de estas tareas puede parecer abrumadora, ya que ahora está confiando en que una máquina tenga el mismo nivel de discreción que un ser humano (entrenado).

¿Las buenas noticias? ¡La IA también se puede entrenar igual de bien! Profundizamos en algunos casos de uso de esto, a continuación.

1. Codificación de facturas y asignación de cuentas del libro mayor (GL)

Quizás una de las tareas más difíciles de automatizar es asignar facturas y recibos a la categoría y el código GL correctos dentro de su sistema de contabilidad. ¿Por qué es esto particularmente complicado?

A menudo hay varios códigos de LM que se aplican al mismo gasto, divididos por artículos de línea/códigos de productos individuales. La asignación de estos códigos GL suele ser manual y debe realizarse en consulta con los equipos comerciales y el CFO.

Asignar un código GL a una factura a veces es subjetivo; por ejemplo, si bien las facturas de ventas regulares siempre pueden asignarse a "Ventas" en su plan de cuentas, a veces se termina utilizando exactamente el mismo formato de factura para contratistas y no empleados. Esto puede provocar que las herramientas de automatización básicas etiqueten incorrectamente los gastos contractuales como "Ventas".

¿Cómo puede ayudar la IA aquí?

Automatice la codificación de facturas según el procesamiento LLM: aquí, la IA básicamente le indica en qué GL debe clasificarse esta factura, y esto se puede configurar para ofrecer múltiples sugerencias que pueden ser apropiadas. Esto facilita un poco la tarea del usuario.

Aprenda y memorice las entradas del usuario: una vez que un usuario selecciona el código GL, el sistema puede recordar la selección y automatizarla la próxima vez para el mismo proveedor.

2. Detección de fraude y manejo de errores

Otra tarea crucial que tiene un equipo de contabilidad es detectar errores antes de que ocurran. Puede ser tan grave como datos de pago incorrectos y fraude en facturas, o puede ser tan simple como un duplicado de factura.

Sin duda, es mejor prevenir estos problemas antes de que sucedan. La mayoría de las organizaciones insisten en hacer que este proceso sea manual. Sin embargo, tener un control humano de cada factura dificulta las cosas porque:

Proporciona un punto único de falla (y cuello de botella) para el proceso: si bien es bueno que un empleado verifique cada gasto en busca de errores, a veces las cosas pueden pasar desapercibidas.

Garantiza que solo la persona con mayor contexto sobre los asientos contables (director financiero/jefe de contabilidad) pueda realizar correcciones, y nadie más. Todo el conocimiento y el contexto pertenecen únicamente a unas pocas personas y no se distribuyen por toda la organización.

¿Cómo puede ayudar la IA aquí?

Detección de duplicados/información incorrecta más inteligente: las comprobaciones básicas de duplicados de archivos verifican solo si los dos archivos son iguales. Con las comprobaciones avanzadas de duplicados mediante IA, puedes ir un paso más allá: comprobar si el contenido de dos archivos diferentes es sospechosamente similar.

Múltiples validaciones de datos en los datos de la factura: la simple lectura automática de los datos de la factura no sirve de nada si alguien tiene que iniciar sesión y verificarlos de todos modos. Las herramientas avanzadas de IA ahora pueden llevar a cabo la validación de datos para garantizar controles de higiene (por ejemplo, si un nuevo número de cuenta bancaria en una factura no coincide con el habitual de un proveedor, ¡se le notificará!).

3. Aprender acciones simples que son repetibles

Pregúntele a cualquiera qué REALMENTE quiere que haga la IA, y esta es la respuesta que se destaca: muchas personas sienten que el valor real de la IA es cuando puede aprender sus patrones y ahorrarles tiempo.

Por ejemplo, hay muchas tareas pequeñas que se realizan exactamente de la misma manera, para múltiples tipos de facturas/recibos. Algunos ejemplos:

Asignar una factura a la categoría/clase/proyecto correcto en su ERP

Cambiar la asignación del libro mayor para un artículo de línea específico de una factura

Enviar la factura de un proveedor en particular para su aprobación a la misma persona, cada vez

¿Cómo puede ayudar la IA aquí?

El primer paso es identificar los pasos del proceso contable que son ideales para el reaprendizaje iterado (es decir, actividades que se siguen haciendo a diario, que eventualmente pueden ser memorizadas por la IA y automatizadas el 90% del tiempo).

Buenos ejemplos de esto son:

asignación de código GL – La lógica aquí es simple: si la aplicación asigna el código GL correcto a una factura, ¡genial! Si no, lo cambia usted mismo y la IA recuerda este cambio para la próxima vez. Como resultado, la asignación automática del código GL sigue mejorando con cada clic que hace.

Clasificación de categoría/clase/proyecto – Si una factura de un proveedor en particular no se puede clasificar automáticamente en la categoría correcta, AI puede aprender patrones en su selección (por ejemplo, ¿siempre clasifica los recibos de Uber como "Costos del proyecto" en lugar de "Viajes"?). Con el tiempo, esto se convierte en un conjunto de reglas dentro de su plataforma y se aplica automáticamente.

Cómo las nanoredes pueden ayudarle a implementar la IA en su proceso contable

Los ejemplos anteriores son probablemente solo la punta del iceberg: hay mucho más de lo que la IA puede hacer por su proceso contable y solo está limitado por la profundidad con la que puede profundizar en el proceso de automatización y aprendizaje automático.

Afortunadamente, hoy en día no es necesario tener conocimientos técnicos para comenzar a implementar capacidades de IA en su proceso contable: existen herramientas que le permiten comenzar casi de inmediato.

Por ejemplo, Nanonets es una plataforma de IA que puede transformar su proceso contable actual y agregar esos elementos vitales de IA a su flujo de trabajo. Puede hacer todo lo que se ha demostrado anteriormente y mucho, mucho más.

Simple de implementar pero complejo en sus capacidades, este es el punto de partida ideal para aquellos que buscan realmente intensificar su proceso contable y escalar su carga de trabajo de manera más eficiente. Póngase en contacto hoy para obtener una demostración gratuita de lo que esta plataforma de inteligencia artificial puede hacer por su función contable.

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• Fuente: https://nanonets.com/blog/ai-automation-for-accounting-2/