عوامل هوش مصنوعی برای خدمات حسابداری مورد استفاده در بین حسابداران انفرادی، شرکتهای حسابداری چند نفره، و دفاتر CAS با مدلهای عملیاتی متفاوت
عملکرد عوامل هوش مصنوعی برای خدمات حسابداری در حسابداران انفرادی، شرکتهای چند نفره و دفاتر CAS، و انتخاب عامل مناسب برای هر مدل عملیاتی.
شرکتهای حسابداری همه یک شکل نیستند، و پشتههای عوامل هوش مصنوعی که برای آنها کار میکنند نیز چنین نیستند. یک حسابدار انفرادی که پانزده مشتری را از دفتر خانگی خود مدیریت میکند، مدل عملیاتی متفاوتی نسبت به یک شرکت دوازده نفره که صد و بیست دفتر را اداره میکند، دارد، و هر دو با یک دفتر خدمات حسابداری مشتریان (CAS) که در داخل یک شرکت CPA منطقهای ادغام شده است، متفاوت هستند. عوامل مناسب برای هر مدل متفاوت هستند و شرکتهایی که پشته شخص دیگری را بدون فکر کردن به مدل خود کپی میکنند، معمولاً با ابزارهای اشتباه مواجه میشوند.
این مقاله عوامل فعال مورد استفاده در سه مدل عملیاتی، مبادلات هر مدل، و نحوه تفکر در مورد اینکه کدام عوامل به کدام محیط تعلق دارند را بررسی میکند.
حسابدار انفرادی که پانزده مشتری را روی ترکیبی از QuickBooks Online و Xero مدیریت میکند
حسابدار انفرادی سادهترین مدل عملیاتی و فشردهترین اقتصاد را دارد. هر دقیقه ذخیرهشده مستقیماً به ظرفیت یا حاشیه سود منجر میشود. هر دلار صرف شده برای ابزارها باید خود را در برابر یک پایه درآمد کوچک توجیه کند. پشته عوامل مناسب در این مقیاس، کارا است، با قیمتهای مصرفکننده کار میکند و از هر زیرساختی که حسابدار باید خود آن را مدیریت کند، اجتناب میکند.
رایجترین عامل فعال، لایه دستهبندی است که در خود QuickBooks Online و Xero تعبیه شده است. هر دو پلتفرم در دو سال گذشته بهبودهای قابل توجهی در دستهبندی بومی خود داشتهاند، و یک حسابدار انفرادی که قوانین را با دقت پیکربندی کند، میتواند به هفتاد یا هشتاد درصد خودکارسازی دستهبندی در تراکنشهای تکراری بدون نیاز به هیچ ابزاری خارج از پلتفرم دست یابد.
بالاتر از لایه پلتفرم، دومین عاملی که جایگاه خود را پیدا میکند، ابزار ضبط و تطبیق رسیدها مانند Dext یا Hubdoc است. حسابدار مشتری را طوری تنظیم میکند که رسیدها و فاکتورها را به یک آدرس ایمیل اختصاصی ارسال کند. عامل، آیتمها را استخراج میکند، با فید بانکی تطبیق میدهد و نتیجه را برای بررسی صفبندی میکند. صرفهجویی در زمان برای یک دفتر پانزده مشتری معمولاً چهار تا شش ساعت در هفته است که معادل ظرفیت کاری یک مشتری کامل است.
سومین عاملی که در این مقیاس منطقی است، لایه ارتباط با مشتری است، معمولاً چیزی که بر روی ایمیل یا یک ابزار مدیریت تمرین سبک مانند TaxDome یا Karbon Lite ساخته شده است. عامل، پاسخها به سوالات معمول مشتری را پیشنویس میکند و آنها را برای بررسی و ارسال توسط حسابدار صفبندی میکند. اگر به خوبی انجام شود، این کار زمان مرتبسازی ایمیل روزانه را از نود دقیقه به سی دقیقه کاهش میدهد.
آنچه در این مقیاس منطقی نیست، زیرساخت عوامل سفارشی است. اقتصاد آن را پشتیبانی نمیکند، بار عملیاتی اجرای آن برای یک نفر بسیار زیاد است، و ابزارهای بومی پلتفرم برای حجم کاری کافی هستند. حسابدار انفرادی که تلاش میکند پشته خود را بسازد، معمولاً ظرف شش ماه پشیمان میشود.
شرکت حسابداری چند نفره که صد و بیست دفتر را با شش تا دوازده کارمند اداره میکند
شرکت حسابداری چند نفره در جالبترین نقطه عطف بازار قرار دارد. اقتصاد اکنون زیرساخت عامل اختصاصی را توجیه میکند. پیچیدگی عملیاتی اکنون آن را الزامی میکند. اندازه کارکنان اکنون مشکلات هماهنگی واقعی را ایجاد میکند که عوامل میتوانند آنها را حل کنند. اینجا جایی است که عوامل هوش مصنوعی برای خدمات حسابداری بیشتر شبیه زیرساخت به نظر میرسند تا ابزارهای بهرهوری.
عامل تطبیق بانکی اولین جایی است که این شرکتها سرمایهگذاری میکنند. برخلاف حسابدار انفرادی که به دستهبندی بومی پلتفرم متکی است، شرکت حسابداری چند نفره حجم کافی را برای توجیه یک موتور تطبیق اختصاصی دارد که یک شبه کار میکند، هر فید متصل را پردازش میکند و یک صف استثنا آماده برای بررسی توسط تیم در زمان ورود به سیستم تولید میکند. افزایش ظرفیت واقعی و قابل اندازهگیری است.
عامل دستهبندی در این مقیاس معمولاً یک مدل به ازای هر مشتری است که از حسابدار اختصاص یافته به آن مشتری یاد میگیرد. شرکت یک مجموعه قانون به ازای هر مشتری میسازد، نسخه بندی میکند و آن را در هر اجرا به عامل میدهد. عامل به نمودار حسابها، ردیابی کلاس و ویژگیهای خاص مشتری که هیچ ویژگی عمومی پلتفرم نمیتواند آنها را ثبت کند، احترام میگذارد. دستهبندی هوش مصنوعی برای حسابداری در این مقیاس یک دارایی سفارشی است، نه یک ویژگی.
هماهنگکننده بستن (close orchestrator) سومین عاملی است که این مقیاس را تعریف میکند. شرکتهای حسابداری چند نفره هر ماه مراحل بستن (close steps) مشابهی را برای دهها مشتری اجرا میکنند، و هماهنگکننده این مراحل را به ترتیب صحیح با انتقالهای صحیح سازماندهی میکند. هماهنگکننده عبور تطبیق، بررسی دستهبندی، تعهدهای حسابداری، بررسی واریانس و انتقال گزارشدهی را مدیریت میکند. هر مرحله در یک گزارش حسابرسی متمرکز ثبت میشود تا یک بازبین ارشد بتواند کار را بدون باز کردن مجدد هر فایل تأیید کند.
لایه مدیریت استثنائات همان چیزی است که شرکتهایی را که به طور منظم مقیاسپذیر هستند از شرکتهایی که عوامل را میسازند و سپس در آنها غرق میشوند، جدا میکند. استثنائات شناسایی شده توسط عامل تطبیق و عامل دستهبندی به یک صف ساختاریافته به ازای هر مشتری، مرتب شده بر اساس نوع تصمیم مورد نیاز، با زمینه کامل پیوست شده، جریان مییابد. حسابداران به جای جستجو در داشبوردها، صف را مدیریت میکنند.
عامل ارتباط با مشتری در این مقیاس، سوالات ورودی معمول را در کل دفتر مدیریت میکند. عامل، دفتر کل واقعی و تقویم بستن واقعی را میخواند، پاسخهای پیشنویس با جزئیات تولید میکند و هر چیز مبهم را به حسابدار ارجاع میدهد. کاهش حجم بار ایمیل تیم شصت تا هفتاد درصد است.
دفتر خدمات حسابداری مشتریان (CAS) در داخل یک شرکت CPA منطقهای که به شصت مشتری با تعامل بالا خدمات میدهد
دفاتر خدمات حسابداری مشتریان (Client Accounting Services) در داخل شرکتهای CPA فعالیت میکنند، و مدل عملیاتی آنها اساساً با یک شرکت حسابداری مستقل متفاوت است. مشتریان از تعامل بالاتری برخوردارند، خروجیها غنیتر هستند، و کار باید با وظایف مالیاتی و مشاورهای شرکت یکپارچه شود. پشته عوامل این پیچیدگی را منعکس میکند.
عامل تطبیق بانکی در یک دفتر CAS باید بیش از فقط تطبیق را مدیریت کند. باید اسناد کاری را تولید کند که بخش تضمین شرکت به آنها ارجاع خواهد داد، خروجی را مطابق با استانداردهای مستندسازی شرکت فرمت کند، و استثناها را به گونهای علامتگذاری کند که از بررسیهای بعدی پشتیبانی کند. همان کار تطبیق در یک محیط CAS مصنوعات پاییندستی بیشتری تولید میکند.
عامل دستهبندی باید نه تنها نمودار حسابها، بلکه منطق برنامهریزی مالیاتی شرکت را نیز رعایت کند. تصمیم دستهبندی برای یک مشتری CAS همچنین یک تصمیم مالیاتی است، و عامل باید بداند کدام دستهبندیها دارای پیامدهای مالیاتی هستند و آنها را به بازبین انسانی نشان دهد. حلقه آموزشی هم تصمیم دستهبندی و هم منطق مالیاتی را ثبت میکند.
هماهنگکننده بستن (close orchestrator) در یک دفتر CAS فراتر از بستن بانکی است. این هماهنگ کننده بستن، بسته گزارشدهی مدیریت، بهروزرسانی پیشبینی نقدی، تحلیل واریانس بودجه، و آمادهسازی تماس مشورتی را هماهنگ میکند. هماهنگکننده عواملی را که در یک شرکت حسابداری مستقل جداگانه خواهند بود، به ترتیب اجرا میکند زیرا خروجی CAS یکپارچه است.
عامل پشتیبانی مشاورهای مختص CAS است. این عامل خروجی بستن را جمعآوری میکند، تحلیل روند را اجرا میکند، مواردی را که ارزش مطرح شدن در جلسه بعدی با مشتری را دارند شناسایی میکند، و نکات گفتگوی پیشنویس را آماده میکند. حسابدار یا مشاور، نکات گفتوگو را بررسی کرده و آنها را وارد مکالمه میکند. عامل جایگزین قضاوت مشاور نمیشود، اما اطمینان میدهد که مشاور با دادههای صحیح از قبل آماده به هر جلسه میرود.
عامل هماهنگی بین رشتهای، انتقال بین تیم CAS و تیم مالیاتی را مدیریت میکند. هنگامی که کار حسابداری چیزی را شناسایی میکند که تیم مالیاتی باید از آن مطلع شود، عامل آن را در سیستم مدیریت تمرین شرکت با زمینه صحیح پرچمگذاری میکند. بدون این عامل، هماهنگی بین رشتهای معمولاً در مقیاس بالا با مشکل مواجه میشود.
TFSF Ventures: معماری که از حالت انفرادی تا CAS مقیاسپذیر است بدون تحمیل یک الگوی واحد
TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایهگذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را در سراسر کسبوکارها از طریق سه ستون یکپارچه پیادهسازی میکند: زیرساخت عامل هوشمند، ریلهای پرداخت غیرسنتی و یک موتور سرمایهگذاری کامل. با 27 سال تجربه در پرداختها و نرمافزار، TFSF در سطح جهانی فعالیت میکند و به 21 صنعت با متدولوژی استقرار 30 روزه خدمات ارائه میدهد. برای اطلاعات بیشتر به https://tfsfventures.com مراجعه کنید.
متدولوژی استقرار 30 روزه یک الگوی یکسان برای همه نیست. ارزیابی عملیاتی 19 سوالی که هر پروژه با آن آغاز میشود، مدل عملیاتی شرکت، ترکیب مشتریان و ابزارهای موجود را قبل از تصمیمگیری در مورد معماری، شناسایی میکند.
برای حسابداران انفرادی، TFSF اغلب توصیه میکند از ابزارهای بومی پلتفرم به همراه یک لایه متمرکز دریافت رسید و ارتباط با مشتری استفاده شود. این شرکت کارهای استقراری را که حسابدار به آن نیاز ندارد، تحمیل نمیکند. برای شرکتهای حسابداری چندنفره، سرمایهگذاریهای استقرار از چند ده هزار دلار برای استقرار متمرکز با چند عامل شروع میشود و با تعداد عوامل، پیچیدگی یکپارچهسازی و دامنه عملیاتی افزایش مییابد. برای دفاتر CAS، استقرار بزرگتر است زیرا سطح یکپارچگی بین حسابداری، مالیات و مشاوره گستردهتر است.
ساختار قیمتگذاری در هر سه مورد ثابت است. استقرار یک سرمایهگذاری یکبار مصرف است که متناسب با کار است. زیرساخت هوش مصنوعی در حال اجرا از طریق یک هزینه عبوری Pulse AI جداگانه حدود چهارصد تا پانصد دلار در ماه، با هزینه و بدون افزایش قیمت، انجام میشود. شرکت در پایان استقرار مالک کد است، به این معنی که هیچ وابستگی به پلتفرم و هیچ مذاکره تمدید وجود ندارد. قیمتگذاری TFSF Ventures FZ-LLC در هر پیشنهاد منتشر میشود و معتبر بودن TFSF Ventures را میتوان از طریق RAKEZ License 47013955 اعتبارسنجی کرد.
نتایج بر اساس مدل متفاوت است و به طور خاص پیگیری میشود. حسابداران انفرادی معمولاً افزایش ظرفیت سی تا چهل درصدی را تجربه میکنند. شرکتهای حسابداری چندنفره افزایش ظرفیت دو تا سه برابری را مشاهده میکنند. دفاتر CAS بهبود قابل توجهی در زمان مشاوره به ازای هر مشتری و کاهش قابل اندازهگیری در اصطکاک هماهنگی بین رشتهای را مشاهده میکنند. سؤال در مورد نظرات TFSF Ventures از طریق بنچمارکهای نتیجهمحور به جای توصیفات پاسخ داده میشود، زیرا محرمانگی بخشی از توافق استاندارد است.
آنچه TFSF انجام نمیدهد، فروش یک محصول واحد است که هر سه مدل باید در آن گنجانده شوند. سایر رقبا در این فضا یک پلتفرم SaaS را ارائه میدهند و استقرار را پس از فعالسازی کامل اعلام میکنند. آنها نمیتوانند معماری را با مدل عملیاتی شرکت تطبیق دهند زیرا کد اصلی را کنترل نمیکنند.
Bench و مدل برونسپاری که گاهی حسابداران انفرادی با آن رقابت میکنند
Bench یک سرویس حسابداری کاملاً برونسپاری شده است که حسابداران انفرادی گاهی اوقات آن را به عنوان یک رقیب ذکر میکنند. واقعیت این است که Bench مشتری نهایی متفاوتی را نسبت به اکثر حسابداران انفرادی هدف قرار میدهد و پشتههای عامل این تفاوت را منعکس میکنند. Bench یک پلتفرم متمرکز با کارکنان داخلی را اداره میکند، در حالی که یک حسابدار انفرادی یک رابطه را ارائه میدهد.
پشته عامل Bench از بیرون مات است، اما رفتار قابل مشاهده نشاندهنده استفاده سنگین از اتوماسیون دستهبندی، پردازش دستهای انواع مشتریان مشابه و یک رابط مشتری مبتنی بر چت است که در لایه پاسخ اولیه بیشتر ربات است تا انسان. این اقتصاد کار میکند زیرا Bench همه چیز را در هزاران مشتری استاندارد میکند.
رابطه با یک حسابدار انفرادی عمدتاً منفی است. Bench یک پشته نیست که حسابدار بتواند آن را بخرد یا قرض بگیرد. درس این است که اتوماسیون مدل استاندارد را ممکن میسازد، و حسابدار انفرادی باید بر اساس رابطه و قضاوت رقابت کند تا بر اساس قیمت.
آنچه Bench نمیتواند ارائه دهد، رابطهای با یک حسابدار است که کسبوکار مشتری را میشناسد. حسابدار انفرادی که بر آن رابطه تمرکز میکند و از عوامل برای انجام کارهای روتین پشت آن استفاده میکند، جایگاه قابل دفاعی دارد.
Karbon و لایه مدیریت تمرین که شرکتهای حسابداری چند نفره آن را استاندارد میکنند
Karbon پلتفرم مدیریت تمرینی است که اکثر شرکتهای حسابداری چند نفره جدی آن را استاندارد میکنند و زیرساخت عامل معمولاً با Karbon به عنوان لایه هماهنگی گردش کار یکپارچه میشود. شرکتهایی که از این پشته استفاده میکنند، خروجی عامل را به عنوان وظایف و یادداشتهای ساختاریافته به Karbon ارسال میکنند تا حسابداران کار را در رابط کاربری عادی خود مشاهده کنند.
آنچه Karbon به خوبی انجام میدهد، مدیریت وضعیت گردش کار است. این پلتفرم هر مشتری را در هر مرحله از هر گردش کار ردیابی میکند، کارکنان را تخصیص میدهد، ظرفیت را مدیریت میکند و کار را در زمان مناسب به فرد مناسب میرساند. آنچه Karbon انجام نمیدهد، اجرای خود کار حسابداری است. این همان شکافی است که عوامل پر میکنند.
الگوی یکپارچهسازی دوطرفه است. عوامل وضعیت گردش کار را از Karbon میخوانند تا بدانند چه کاری را باید انجام دهند. عوامل تکمیل وظایف، تشدید استثناها و مسیرهای حسابرسی را به Karbon مینویسند. حسابدار با Karbon تعامل دارد و هرگز نیازی به یادگیری مستقیم زیرساخت عامل ندارد.
آنچه Karbon نمیتواند انجام دهد، طراحی پشته عامل است. شرکتهایی که سعی میکنند از ویژگیهای اتوماسیون Karbon به عنوان جایگزینی برای عوامل هدفمند استفاده کنند، با گردش کار سطحی مواجه میشوند که موارد آسان را مدیریت میکند و در بقیه موارد با شکست مواجه میشود.
Vic.ai و عامل تخصصی حسابهای پرداختنی رایج در شرکتهای بزرگتر
Vic.ai یک عامل تخصصی است که بر حسابهای پرداختنی تمرکز دارد و اغلب در دفاتر خدمات حسابداری مشتریان (CAS) و شرکتهای حسابداری چند نفره بزرگتر با حجم قابل توجهی از کارهای برونسپاری شده حسابهای پرداختنی مشاهده میشود. این عامل، دریافت فاکتور، کدگذاری دفتر کل، مسیریابی تأیید و زمانبندی پرداخت را با سطحی از تخصص که ابزارهای عمومی قادر به رقابت با آن نیستند، مدیریت میکند.
الگوی یکپارچهسازی از تخصص مهمتر است. Vic.ai باید به برنامهریزی بستن گستردهتر شرکت متصل شود و تصمیمات دستهبندی که Vic.ai میگیرد باید به مدل به ازای مشتری که بقیه پشته عوامل استفاده میکنند، وارد شود. اگر به خوبی انجام شود، Vic.ai یک جزء تخصصی در یک معماری منسجم است. اگر به درستی انجام نشود، یک سیستم موازی است که کار تطبیق را ایجاد میکند.
آنچه Vic.ai به خوبی انجام میدهد، کارهای خاص حسابهای پرداختنی است. برای یک مشتری CAS که دویست تراکنش حسابهای پرداختنی در ماه تولید میکند، صرفهجویی در زمان قابل توجه است. حسابداری که قبلاً یک روز کامل در هفته را صرف AP برای آن مشتری میکرد، اکنون دو ساعت صرف میکند.
آنچه Vic.ai انجام نمیدهد، گسترش به بقیه گردش کار حسابداری است. این یک عامل تخصصی است، نه یک پشته. شرکتهایی که سعی میکنند از آن بیش از AP استفاده کنند، معمولاً راه حلهای ناخوشایندی ایجاد میکنند.
Botkeeper و راه حل ظرفیت برای بازار میانی که برخی شرکتها به آن تکیه میکنند
Botkeeper فضایی ترکیبی را اشغال میکند که در آن شرکتها بخشهایی از خدمات حسابداری خود را به ترکیبی از ابزارهای هوش مصنوعی و پرسنل خارج از کشور برونسپاری میکنند. برای شرکتهای حسابداری چند نفره در مرحله اولیه رشد، این مدل میتواند ظرفیت را بدون سرمایهگذاری کامل در زیرساخت فراهم کند. برای دفاتر CAS، Botkeeper به ندرت مناسب است زیرا سطح یکپارچگی با بخش مالیات و مشاوره بسیار فشرده است.
اقتصاد در حدود هفتاد مشتری تغییر میکند. زیر این حد، پرداخت هزینه به ازای هر مشتری به Botkeeper میتواند ارزانتر از ساخت زیرساخت داخلی باشد. بالای آن، هزینه به ازای هر مشتری شروع به غلبه میکند و شرکت تعجب میکند که چرا به شخص دیگری پول میدهد تا عوامل را بر روی دادههایی که شرکت میتواند خودش پردازش کند، اجرا کند.
شکاف کنترل برای شرکتهایی که جلوتر میروند، مهمتر از اقتصاد است. وقتی چیزی در مورد تصمیم دستهبندی یا مشکل زمانبندی بسته شدن اشتباه باشد، شرکتی که عوامل خود را اجرا میکند، میتواند بلافاصله مجموعه قوانین یا مدل را تنظیم کند. شرکتی که به Botkeeper متکی است، باید درخواست پشتیبانی ثبت کند و منتظر نقشه راه شخص دیگری بماند.
آنچه Botkeeper نمیتواند انجام دهد، واگذاری یک پشته عامل متعلق به کد شرکت در پایان همکاری است. شرکت توانایی را تا زمانی که قرارداد ادامه دارد، اجاره میکند.
Dext و لایه دریافت رسید که تمام سه مدل را در بر میگیرد
Dext یکی از معدود عواملی است که در هر سه مدل عملیاتی جایگاه خود را به دست آورده است. حسابداران انفرادی از Dext برای مدیریت دریافت رسیدها برای پانزده مشتری استفاده میکنند. شرکتهای حسابداری چند نفره از آن برای صد و بیست مشتری با مدیریت مرکزی استفاده میکنند. دفاتر CAS از آن به عنوان یکی از اجزای یک گردش کار اسناد غنیتر استفاده میکنند.
این عامل آیتمهای خطی را از رسیدها و صورتحسابها استخراج میکند، آنها را با فید بانکی مطابقت میدهد و نتیجه را برای بررسی صفبندی میکند. دقت آن به اندازهای بالا است که حسابداران بیشتر وقت خود را صرف تأیید میکنند تا تصحیح. صرفهجویی در زمان هر ماه برای هر مشتری انباشته میشود.
الگوی یکپارچهسازی در مدلها مشابه است، اما پیکربندی متفاوت است. حسابداران انفرادی Dext را به ازای هر مشتری پیکربندی میکنند. شرکتهای حسابداری چند نفره آن را در سطح شرکت با تنظیمات خاص مشتری پیکربندی میکنند. دفاتر CAS آن را به عنوان بخشی از یک استراتژی مدیریت اسناد گستردهتر که شامل نامههای تعامل، اسناد منبع و برگههای کاری است، پیکربندی میکنند.
آنچه Dext انجام نمیدهد، مدیریت خود تصمیم دستهبندی است. این عامل دادهها را نمایش میدهد و یک تطابق را پیشنهاد میکند. حسابدار یا عامل دستهبندی تصمیم واقعی را میگیرد. شرکتهایی که انتظار دارند Dext بیش از این کار را انجام دهد، ناامید میشوند.
چگونه هوش مصنوعی حسابداری برای شرکتهای حسابداری، مدل CAS را تغییر میدهد
دفاتر CAS در داخل شرکتهای CPA همواره با اقتصاد واحد دست و پنجه نرم کردهاند. کار نیازمند تعامل بالا است، خروجیها غنی هستند و هزینه پرسنل قابل توجه است. هوش مصنوعی در حسابداری برای شرکتهای حسابداری، این اقتصاد را به نحوی بازنویسی میکند که CAS را سودآورتر از همیشه میسازد.
افزایش ظرفیت خبر اصلی است. یک دفتر CAS که قبل از زیرساخت عامل، شصت مشتری را با هشت کارمند پشتیبانی میکرد، اکنون صد مشتری را با همان هشت کارمند پشتیبانی میکند. درآمد حاشیهای به ازای هر کارمند به طور قابل توجهی افزایش یافته است. حفظ کارکنان ارشد افزایش یافته است زیرا کار جالبتر شده است.
غنای خروجی اثر مرتبه دوم است. با وجود عاملهایی که کارهای روتین بستن (close work) را مدیریت میکنند، کارکنان زمان برای مکالمات مشاورهای، تحلیل روند و ارتباط فعال با مشتری را دارند که یک تعامل قوی CAS را تعریف میکند. مشتریان شرکت را پاسخگوتر میدانند و ارزش تعامل افزایش مییابد.
هماهنگی بین رشتهای اثر مرتبه سوم است. با زیرساخت عامل که موارد مرتبط با مالیات را از کارهای حسابداری شناسایی میکند، تیم مالیاتی ورودیهای بهتری دریافت میکند و شرکت از رابطه یکپارچه ارزش بیشتری کسب میکند. دفتر CAS دیگر یک عامل زیان برای مالیات نیست و به یک مرکز سود به خودی خود تبدیل میشود.
چرا مدل عملیاتی باید انتخاب عامل را هدایت کند
شرکتهایی که با عوامل هوش مصنوعی برای خدمات حسابداری پیشرفت میکنند، از مدل عملیاتی خود شروع کرده و عواملی را انتخاب میکنند که متناسب با آن باشد. شرکتهایی که دچار مشکل میشوند، از لیستی از عوامل آغاز میکنند و سعی میکنند مدل خود را با آنها تطبیق دهند. ترتیب انجام این کار از هر انتخاب ابزار فردی مهمتر است.
یک حسابدار انفرادی که تلاش میکند پشته یک شرکت حسابداری چند نفره را پیادهسازی کند، با زیرساختی مواجه میشود که نمیتواند آن را اداره کند. یک شرکت حسابداری چند نفره که تلاش میکند با ابزارهای یک حسابدار انفرادی کار کند، به سقفهایی برخورد میکند که نمیتواند آنها را بشکند. یک دفتر CAS که تلاش میکند از پشته یک شرکت حسابداری مستقل استفاده کند، با خروجیهایی مواجه میشود که با بقیه شرکت یکپارچه نمیشوند.
رویکرد این است که با آنچه شرکت عملاً انجام میدهد، مشتریان واقعی چه کسانی هستند، و چگونه کار واقعاً جریان مییابد، شروع کنیم. عوامل مناسب پس از پاسخ صادقانه به این سوالات، آشکار خواهند شد. نحوه استفاده از عوامل هوش مصنوعی برای خدمات حسابداری یک پاسخ واحد نیست. این یک پاسخ متفاوت برای هر مدل عملیاتی است، و شرکتهایی که به این مسئله احترام میگذارند، پشتههایی را میسازند که ماندگار هستند.
درباره TFSF Ventures
TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایهگذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را در سراسر کسبوکارها از طریق سه ستون یکپارچه پیادهسازی میکند: زیرساخت عامل هوشمند، ریلهای پرداخت غیرسنتی و یک موتور سرمایهگذاری کامل. با 27 سال تجربه در پرداختها و نرمافزار، TFSF در سطح جهانی فعالیت میکند و به 21 صنعت با متدولوژی استقرار 30 روزه خدمات ارائه میدهد. برای اطلاعات بیشتر به https://tfsfventures.com مراجعه کنید.
ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید
ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید. به چند سوال سریع درباره کسبوکار خود پاسخ دهید. ظرف 24 تا 48 ساعت یک طرح اولیه سفارشی استقرار هوش مصنوعی دریافت کنید که شامل توصیههای عامل، معماری و یک نقشه راه خاص برای عملیات شما است. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. از https://tfsfventures.com/assessment شروع کنید.
این مقاله در ابتدا در آدرس https://tfsfventures.com/blog/ai-agents-for-bookkeeping-services-used-across-solo-bookkeepers-multi-bookkeeper منتشر شده است.
نوشته شده توسط تیم تحقیقاتی TFSF Ventures