V posledních letech zaznamenává umělá inteligence dynamický rozvoj a postupem času nachází využití i v oblastech, kde ještě do nedávna dominovala zejména lidská pečlivost a odbornost. Právě tyto obory, kde hrají zásadní roli činnosti jako práce s rozsáhlými datovými soubory a analýza dat s přísnými legislativními požadavky, se stávají přirozeným terčem probíhající digitální transformace. Umělá inteligence zde vystupuje jako každodenní „pomocník“, jenž je schopen nepřetržitě analyzovat data, učit se z historických informací a včas identifikovat možné chyby, odchylky či budoucí trendy. Cílem článku je proto analyzovat způsoby využití umělé inteligence v oblastech účetnictví a mzdové agendy a zhodnotit její skutečné přínosy z hlediska efektivity a přesnosti. Nesmíme však ale zapomenout na spojená rizika a omezení, která s sebou její nasazení přináší, aby se z technologického pomocníka nestal zdroj nových problémů či odpovědnostních a právních komplikací.
Uplatnění AI v rámci vedení účetnictví a mzdové agendy
Vydáno:
19 minut čtení
Uplatnění AI v rámci vedení účetnictví a mzdové agendy
Ing.
Ivan
Macháček,
Marek
Macháček
AI v účetnictví a mzdové agendě
Abychom pochopili možnosti, principy a limity umělé inteligence, je nutné si nejdříve vymezit základní pojmy a zasadit problematiku do širšího kontextu.
Umělá inteligence (Artificial inteligence neboli AI)
je schopnost internetových systémů a strojů napodobovat lidské kognitivní
funkce, jako je učení, řešení problémů, rozhodování a rozpoznávání vzorů, za pomocí algoritmů a trénování na velkém množství dat. Jednodušeji řečeno můžeme umělou inteligenci chápat jako soubor metod a technologií, jejichž hlavním cílem je umožnit počítačovým programům vykonávat a imitovat činnosti, které běžně vyžadují lidskou inteligenci a logické myšlení.
V praxi účetních se jedná většinou o aplikace, které jim zjednodušují každodenní práci. Například analýza velkého množství dat, rozpoznávání vzorců nebo rozhodování. Tyto systémy jsou založené zejména na strojovém učení, zpracování přirozeného jazyka a pokročilé analytice dat.
V počátečních fázích vývoje umělé inteligence byly systémy založeny především na pevných, předem definovaných pravidlech, tzv.
rule-based systémech
. Fungovaly na bázi aplikace logických postupů, které umožňovaly řešení pouze jednoduchých a lehce předvídatelných situací. Takové programy měly značná omezení, neboť nedisponovaly schopností učit se z nových dat, přizpůsobovat se specifickým potřebám uživatelů ani adekvátně reagovat na komplexní či nestandardní scénáře. V důsledku toho bylo jejich využití v praxi limitováno. Avšak vše se změnilo s rozvojem
strojového učení (machine learning)
a později hlubokého učení (deep learning), kdy se AI posunula k výrazně dynamičtějšímu pojetí. Strojové učení představuje klíčovou část umělé inteligence
, která umožňuje systémům učit se z historických dat
a postupně zlepšovat své výstupy bez nutnosti explicitního programování každého kroku. Právě tato schopnost je zásadní například při automatickém třídění účetních dokladů, návrhu předkontací nebo identifikaci neobvyklých transakcí. Současné systémy umělé inteligence jsou