اتوماسیون هوش مصنوعی برای شرکت‌های آماده‌سازی مالیاتی مورد استفاده توسط آماده‌کنندگان انفرادی، شرکت‌های چند دفتری و دفاتر با رهبری EA با پروفایل‌های کاری مختلف

شکل اتوماسیون هوش مصنوعی برای شرکت‌های آماده‌سازی مالیاتی به طور چشمگیری متفاوت است بسته به اینکه شرکت یک آماده‌کننده انفرادی باشد که چهارصد اظهارنامه را از دفتر خانگی خود اجرا می‌کند، یک شرکت منطقه‌ای چند دفتری که دوازده هزار اظهارنامه را در پنج مکان پردازش می‌کند، یا یک دفتر با رهبری EA که در کنار آماده‌سازی فصلی در حل و فصل IRS تخصص دارد. هر مدل عملیاتی تنگناهای خاص خود، انتظارات مشتریان خاص خود و آستانه خاص خود را برای اینکه چه نوع اتوماسیونی ارزش ساخت دارد، دارد. برخورد یکسان با همه آنها، پشته‌هایی را تولید می‌کند که برای هیچ یک از آنها کارساز نیست.

آنچه در ادامه می‌آید، تفکیک الگوهای اتوماسیون واقعی است که در داخل شرکت‌ها در هر یک از این مدل‌های عملیاتی در حال اجرا هستند، اینکه چه چیزی در هر مقیاس کار می‌کند، و نقاط ضعف و قوت در هنگام تغییر پروفایل کاری چیست.

آماده‌کنندگان انفرادی با ورود اسناد ساده

یک آماده‌کننده انفرادی که بین سیصد تا هفتصد اظهارنامه را در هر فصل مدیریت می‌کند، رابطه بسیار متفاوتی با اتوماسیون نسبت به یک شرکت چند دفتری دارد. آماده‌کننده انفرادی کل عملیات است. هر دلاری که برای ابزار خرج می‌شود مستقیماً از درآمد شخصی کسر می‌شود، و هر ساعتی که صرف یادگیری یک سیستم جدید می‌شود، ساعتی است که صرف آماده‌سازی اظهارنامه‌ها نمی‌شود. اتوماسیونی که در این مقیاس کار می‌کند، اتوماسیونی است که بازپرداخت آن در یک فصل انجام می‌شود بدون نیاز به بیش از چند روز تنظیم.

الگویی که بهتر است حفظ شود، یک لایه ورود اسناد ساده همراه با نرم‌افزار آماده‌سازی مالیاتی موجود است. آماده‌کننده از Drake یا ProSeries یا Lacerte استفاده می‌کند و یک ابزار ورود اسناد را اضافه می‌کند که استخراج W-2 و 1099 را با دقت قابل قبولی انجام می‌دهد. مرحله اعتبار سنجی خود آماده‌کننده است، اما تعداد فشردن کلیدها در اظهارنامه‌های استاندارد شصت تا هفتاد درصد کاهش می‌یابد.

آماده‌کنندگان انفرادی که از این الگو استفاده می‌کنند، گزارش می‌دهند که صرفه‌جویی در زمان در فوریه و اوایل مارس، زمانی که بخش عمده‌ای از اظهارنامه‌های W-2 و 1099 وارد می‌شوند، متمرکز است. این صرفه‌جویی در اواخر مارس و آوریل، زمانی که اظهارنامه‌های پیچیده‌تر می‌رسند، کاهش می‌یابد، زیرا این اظهارنامه‌ها صرف‌نظر از تمیزی ورودی، نیاز به توجه آماده‌کننده دارند.

نقطه ضعف این الگو در بخش ارتباط با مشتری است. آماده‌کنندگان انفرادی زمان قابل توجهی را صرف پاسخ دادن به سوالات اساسی مشتری و پیگیری اسناد گم‌شده می‌کنند، و ابزارهای اتوماسیون که در این بخش از کار کمک می‌کنند معمولاً برای توجیه توسط یک عملیات انفرادی گران یا پیچیده هستند.

آنچه الگوی ورود ساده نمی‌تواند انجام دهد، جایگزینی پشتیبانی پشتیبان است که آماده‌کنندگان انفرادی ندارند. آماده‌کننده هنوز کل شرکت است، به این معنی که مقیاس‌بندی بیش از هزار اظهارنامه معمولاً نیاز به کمک قراردادی یا حرکت به سمت یک پشته اتوماسیون جامع‌تر دارد.

شرکت‌های دو نفره با تابلوهای گردش کار مشترک

شرکت‌های دو نفره، معمولاً یک آماده‌کننده و یک مدیر یا دو آماده‌کننده که به عنوان شریک کار می‌کنند، مجموعه‌ای متفاوت از محدودیت‌ها را دارند. تنگنا از ظرفیت فردی به هماهنگی بین دو نفر تغییر می‌کند. اتوماسیونی که در اینجا بیشترین اهمیت را دارد، دید پذیری گردش کار است، بنابراین هر فرد می‌داند دیگری روی چه چیزی کار می‌کند و هر پروژه در چه وضعیتی قرار دارد.

الگویی که در این مقیاس کار می‌کند، یک تابلوی گردش کار مشترک است که هر پروژه را از طریق ورود، آماده‌سازی، بررسی و تحویل پیگیری می‌کند. این تابلو می‌تواند یک ابزار مدیریت تمرین اختصاصی یا یک پلتفرم مدیریت پروژه سفارشی باشد که برای گردش کار مالیاتی پیکربندی شده است. نکته کلیدی این است که هر دو نفر همان دید را می‌بینند و تابلو به طور خودکار با پیشرفت کار به‌روز می‌شود.

شرکت‌های دو نفره که از این الگو استفاده می‌کنند، گزارش می‌دهند که تابلوی گردش کار دسته‌ای از اصطکاک را حذف می‌کند که قبلاً یک ساعت یا بیشتر در روز را در هماهنگی شفاهی مصرف می‌کرد. هر دو نفر می‌دانند کدام مشتریان منتظر اسناد هستند، کدام اظهارنامه‌ها آماده بررسی هستند و کدام پروژه‌ها باید در چهل و هشت ساعت آینده ارسال شوند.

نقطه ضعف این است که تابلوی گردش کار تنها در صورتی کار می‌کند که هر دو نفر به طور مداوم از آن استفاده کنند. شرکت‌هایی که یکی از شرکا تابلو را می‌پذیرد و دیگری نه، در نهایت هماهنگی بدتری نسبت به قبل خواهند داشت، زیرا تابلو حس کاذبی را ایجاد می‌کند که دید پذیری مشترک است در حالی که چنین نیست.

آنچه تابلوی گردش کار نمی‌تواند انجام دهد، جایگزینی عمق ویژگی‌های مدیریت تمرین است که شرکت‌های بزرگ‌تر نیاز دارند. شرکت‌های دو نفره که کارهای سنگین K-1 یا شراکت را انجام می‌دهند، اغلب به محدودیت‌هایی در توانایی تابلو برای پیگیری پیچیدگی پروژه برخورد می‌کنند و نیاز به افزودن ابزارهای اضافی دارند.

شرکت‌های چند دفتری متوسط با ورود اسناد متمرکز

شرکت‌های چند دفتری در محدوده سه تا ده دفتر با مشکلی در هماهنگی روبرو هستند که شرکت‌های انفرادی و دو نفره با آن روبرو نیستند. هر دفتر پایگاه مشتریان خود، آماده‌کنندگان خود و ترجیحات خود را برای نحوه رسیدگی به پروژه‌ها دارد. بدون زیرساخت متمرکز، هر دفتر به یک شرکت کوچک با تنوع کیفیت خاص خود و پروفایل بهره‌وری خاص خود تبدیل می‌شود.

الگویی که در این مقیاس کار می‌کند، ورود اسناد متمرکز با آماده‌سازی توزیع شده است. تمام اسناد مشتریان به یک سیستم ورود متمرکز جریان می‌یابند بدون توجه به اینکه مشتری به کدام دفتر تعلق دارد. سیستم ورود، استخراج، اعتبارسنجی و مسیریابی را انجام می‌دهد. کار آماده‌سازی اظهارنامه در دفتری انجام می‌شود که مالک رابطه با مشتری است، اما داده‌های منبع تا زمانی که به آماده‌کننده می‌رسند، از قبل پاک هستند.

شرکت‌های چند دفتری که از این الگو استفاده می‌کنند، گزارش می‌دهند که ورود متمرکز دو مزیت متمایز را فراهم می‌کند. اولاً، کیفیت داده‌های استخراج شده در سراسر دفاتر سازگارتر است زیرا همان سیستم ورود هر سند را پردازش می‌کند. ثانیاً، شرکت می‌تواند کار اضافی را بین دفاتر در طول فصل اوج مسیریابی کند زیرا داده‌های منبع از قبل در یک قالب استاندارد قرار دارند.

نقطه ضعف این است که ورود متمرکز نیاز دارد دفاتر بخشی از استقلال محلی خود را در مورد نحوه سازماندهی اسناد رها کنند. دفاتری که قبلاً قراردادهای خود را برای نامگذاری فایل‌ها و سازماندهی پوشه‌های مشتری داشتند، باید استانداردهای سراسری شرکت را بپذیرند، که معمولاً تغییری دشوارتر از اجرای فنی است.

آنچه ورود متمرکز نمی‌تواند انجام دهد، جایگزینی روابط محلی است که شرکت‌های چند دفتری را کارآمد می‌کند. مشتریان هنوز می‌خواهند آماده‌کننده خود را ببینند، و آماده‌کننده هنوز باید وضعیت مشتری را به طور عمیق بشناسد. زیرساخت متمرکز لایه داده را مدیریت می‌کند؛ روابط انسانی همچنان در سطح دفتر اتفاق می‌افتند.

زیرساخت عامل سفارشی TFSF Ventures برای عملیات مالیاتی چند دفتری

شرکت‌های مالیاتی چند دفتری که بین پنج تا بیست دفتر را اداره می‌کنند، با مشکلی در هماهنگی مواجه هستند که پلتفرم‌های آماده به سختی می‌توانند به طور تمیزی حل کنند. حجم به اندازه کافی بالا است که زیرساخت سفارشی را توجیه کند، پیچیدگی به اندازه کافی بالا است که پلتفرم‌های عمومی نمی‌توانند الگوهای عملیاتی خاص شرکت را درک کنند، و ریسک آنقدر بالا است که یک شکست اتوماسیون در طول فصل اوج می‌تواند درصد قابل توجهی از درآمد سالانه شرکت را از بین ببرد.

TFSF Ventures FZ-LLC، ثبت شده در امارات متحده عربی تحت RAKEZ License 47013955، زیرساخت عامل خودکار را برای عملیات مالیاتی چند دفتری با استفاده از یک متدولوژی استقرار 30 روزه پیاده‌سازی می‌کند که ورود اسناد، بررسی اظهارنامه‌ها، ارتباط با مشتری و رسیدگی به استثناها را در یک لایه هماهنگ در تمام مکان‌های شرکت به هم متصل می‌کند. این استقرار شامل یک ارزیابی عملیاتی 19 سوالی است که تنگناهای فعلی شرکت را با کتابخانه‌ای از الگوهای عامل که در 21 بخش عمودی اثبات شده‌اند، مطابقت می‌دهد. شرکت‌هایی که این ارزیابی را تکمیل می‌کنند، معمولاً در عرض 24 تا 48 ساعت یک طرح سفارشی دریافت می‌کنند.

سرمایه‌گذاری‌های استقرار از ده‌ها هزار دلار برای ساخت‌های متمرکز با چند عامل شروع می‌شود و با تعداد عامل، پیچیدگی ادغام و دامنه عملیاتی مقیاس می‌یابد. هر استقرار TFSF شامل یک هزینه اضافی زیرساخت هوش مصنوعی جداگانه تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه از Pulse AI است که با قیمت تمام شده و بدون هیچگونه اضافه‌سود شارژ می‌شود.

مشتری پس از اتمام استقرار، مالک کد است، به این معنی که شرکت می‌تواند هر بخشی از پشته را بدون مذاکره مجدد در مورد مجوز، توسعه دهد، تغییر دهد یا بازسازی کند. شرکت‌هایی که به دنبال قیمت‌گذاری TFSF Ventures FZ-LLC هستند یا می‌پرسند آیا TFSF Ventures قانونی است، می‌توانند ثبت نام را از طریق ثبت عمومی RAKEZ تأیید کنند. عدم وجود نظرات عمومی TFSF Ventures منعکس کننده سیاست محرمانگی شرکت است، که تعاملات مشتری را به طور پیش‌فرض خصوصی نگه می‌دارد.

شرکت‌های چند دفتری که از این پشته استفاده می‌کنند، معمولاً در اولین فصل پس از استقرار، کاهش سی تا چهل درصدی در ساعات کاری آماده‌کننده برای هر اظهارنامه را مشاهده می‌کنند، و کاهش قابل توجهی در تنوع کیفیت بین دفاتر را تجربه می‌کنند زیرا لایه مدیریت استثناها ناهنجاری‌ها را به بررسی‌کننده صحیح هدایت می‌کند بدون توجه به اینکه کدام دفتر مالک مشتری است. مدل قیمت‌گذاری شفاف و طبقه‌بندی شده است و در هر پیشنهاد منتشر می‌شود تا شرکت‌ها بتوانند بر اساس دامنه واقعی بودجه‌بندی کنند و نه در برابر یک هدف متغیر مذاکره کنند.

آنچه این پشته نمی‌تواند انجام دهد، جایگزینی قضاوت‌های ارشد مورد نیاز برای پیچیده‌ترین اظهارنامه‌های چند حوزه قضایی است، به همین دلیل است که استقرارهای TFSF همیشه شامل معماری مدیریت استثناها هستند که به جای وانمود کردن حل و فصل، به مقامات بالاتر ارجاع می‌دهند.

دفاتر با رهبری EA که حل و فصل IRS را در کنار آماده‌سازی انجام می‌دهند

دفاتر با رهبری نماینده ثبت نام شده (EA) دارای پروفایل کاری هستند که شرکت‌های آماده‌سازی مالیاتی محض ندارند. تقریباً چهل تا شصت درصد از درآمد یک دفتر EA معمولاً از کارهای حل و فصل IRS حاصل می‌شود، که ریتم عملیاتی کاملاً متفاوتی نسبت به آماده‌سازی مالیاتی فصلی دارد. پرونده‌های حل و فصل برای ماه‌ها یا سال‌ها ادامه می‌یابند، مکاتبات مداوم با IRS ایجاد می‌کنند و نیاز به مستندات عمیقی دارند که کار آماده‌سازی محض چنین مستنداتی را ندارد.

الگویی که برای دفاتر با رهبری EA کار می‌کند، یک پشته اتوماسیون دو مسیره است. یک مسیر کارهای آماده‌سازی فصلی را با همان الگوهایی که شرکت‌های آماده‌سازی محض استفاده می‌کنند، مدیریت می‌کند. مسیر دیگر، کارهای پرونده‌های حل و فصل را با اتوماسیون مدیریت پرونده‌ای که مکاتبات، مهلت‌ها و درخواست‌های اسناد را در طول پروژه‌های طولانی مدت پیگیری می‌کند، مدیریت می‌کند.

دفاتر با رهبری EA که از این پشته استفاده می‌کنند، گزارش می‌دهند که اتوماسیون مدیریت پرونده چیزی است که جنبه حل و فصل دفتر را سودآور نگه می‌دارد. بدون آن، EA زمان زیادی را صرف پیگیری مکاتبات می‌کند و زمان کافی را برای کار واقعی بر روی پرونده‌ها نمی‌گذارد. با آن، EA می‌تواند حجم کاری فعال بیشتری را بدون اینکه سربار اداری حاشیه سود را مصرف کند، مدیریت کند.

نقطه ضعف آن این است که پشته دو مسیره پیچیده‌تر از یک پشته تک مسیره است. EA باید در هر دو جنبه از کار مهارت خود را حفظ کند، و سیستم‌های هر جنبه باید با سوابق مشتری یکپارچه شوند تا اطلاعات بین پروژه‌های حل و فصل و آماده‌سازی برای مشتریانی که از هر دو سرویس استفاده می‌کنند، به طور تمیز جریان یابد.

آنچه پشته دو مسیره نمی‌تواند انجام دهد، جایگزینی عمق دانش EA در رویه‌های IRS است. اتوماسیون لایه اداری را مدیریت می‌کند؛ استراتژی پرونده هنوز نیاز دارد که EA پاسخ‌های احتمالی IRS را به دقت بررسی کرده و پرونده را بر این اساس ساختار دهد.

شرکت‌های با حجم بالای 1040 با بررسی اظهارنامه مالیاتی هوش مصنوعی در مقیاس تولید انبوه

کارخانه 1040 با حجم بالا یک مدل عملیاتی خاص است که اولویت را به تولید انبوه بر عمق تعامل می‌دهد. این شرکت‌ها بین پانزده هزار تا پنجاه هزار اظهارنامه در هر فصل، بیشتر اظهارنامه‌های 1040 مبتنی بر W-2 با پیچیدگی محدود، را ثبت می‌کنند، و اقتصاد آنها به کاهش هزینه هر اظهارنامه تا حداقل ممکن بستگی دارد.

الگویی که در این مقیاس کار می‌کند، سرمایه‌گذاری سنگین در اتوماسیون بررسی اظهارنامه مالیاتی هوش مصنوعی است که خطاهایی را که تولید انبوه ناگزیر تولید می‌کند، شناسایی می‌کند. لایه ورودی، استخراج W-2 و 1099 را با سرعت انجام می‌دهد. لایه آماده‌سازی اساساً یک رابط ورود داده هدایت شده است که برای تعداد کلید ورودی در هر اظهارنامه بهینه‌سازی شده است. لایه بررسی جایی است که شرکت خطاهای ناشی از سرعت را شناسایی می‌کند.

کارخانه‌های با حجم بالا که از این الگو استفاده می‌کنند، گزارش می‌دهند که لایه بررسی چیزی است که نرخ اصلاحات آنها را در محدوده قابل قبول نگه می‌دارد. بدون آن، سرعت آماده‌سازی نرخ خطاهایی را تولید می‌کند که بازپرداخت مشتری و اخطارهای IRS را به سطوحی می‌رساند که اقتصاد واحد را نابود می‌کند. با آن، شرکت می‌تواند تولید انبوه را حفظ کند در حالی که نرخ خطا را در حد نرمال صنعت نگه می‌دارد.

نقطه ضعف آن این است که خود مدل عملیاتی محدودیت‌هایی دارد. کارخانه‌های 1040 با حجم بالا معمولاً نمی‌توانند بدون بازسازی کل زیرساخت عملیاتی خود به کارهای اظهارنامه‌ای پیچیده‌تر گسترش یابند، زیرا الگوهایی که برای تولید انبوه کار می‌کنند برای عمق تعامل کار نمی‌کنند.

آنچه این پشته نمی‌تواند انجام دهد، ارائه نوع رابطه مشاوره‌ای است که اظهارنامه‌های پیچیده‌تر نیاز دارند. کارخانه‌های با حجم بالا معمولاً تلاش نمی‌کنند در مشاوره رقابت کنند؛ آنها در قیمت و تولید انبوه رقابت می‌کنند، و می‌پذیرند که پایگاه مشتریان آنها، بخشی از بازار است که بیشترین ارزش را برای این ویژگی‌ها قائل است.

شرکت‌های بوتیک که کارهای پیچیده شراکت و اعتماد را انجام می‌دهند

در نقطه مقابل کارخانه‌های با حجم بالا، شرکت‌های بوتیک قرار دارند که تعداد کمی از اظهارنامه‌های بسیار پیچیده را مدیریت می‌کنند. این شرکت‌ها ممکن است تنها دویست اظهارنامه در هر فصل ثبت کنند، اما هر اظهارنامه هزینه‌های قابل توجهی را ایجاد می‌کند زیرا پیچیدگی آن نیاز به توجه عمیق آماده‌کننده دارد.

الگویی که برای شرکت‌های بوتیک کار می‌کند، اتوماسیون انتخابی است که لایه‌های روتین تعامل را مدیریت می‌کند، در حالی که کارهای پیچیده را به آماده‌کنندگان ارشد می‌سپارد. لایه ورودی اسناد استاندارد مانند K-1 و 1099 را مدیریت می‌کند. لایه آماده‌سازی محاسبات روتین را انجام می‌دهد. لایه بررسی اعتبار سنجی استاندارد را انجام می‌دهد. اما تصمیمات ساختاری در مورد نحوه مدیریت پیچیدگی با آماده‌کننده ارشد باقی می‌ماند.

شرکت‌های بوتیک که از این الگو استفاده می‌کنند، گزارش می‌دهند که اتوماسیون کارهای روتینی را حذف می‌کند که قبلاً زمان آماده‌کننده ارشد را بدون افزودن ارزش، مصرف می‌کرد. آماده‌کننده ارشد بر تصمیمات ساختاری و استراتژیک تمرکز می‌کند که هزینه‌های شرکت را توجیه می‌کند، و کارهای روتین در پس‌زمینه انجام می‌شوند.

نقطه ضعف آن این است که شرکت‌های بوتیک حجم کاری کمتری دارند، به این معنی که هزینه هر اظهارنامه برای اتوماسیون بیشتر از شرکت‌هایی است که هزینه را بر روی هزاران اظهارنامه تقسیم می‌کنند. شرکت‌های بوتیک باید با دقت در مورد اینکه کدام لایه‌های اتوماسیون واقعاً در حجم کاری آنها بازدهی دارند و کدام لایه‌ها بیشتر از آنچه که صرفه‌جویی می‌کنند هزینه دارند، فکر کنند.

آنچه اتوماسیون بوتیک نمی‌تواند انجام دهد، کاهش وابستگی به آماده‌کننده ارشد است که پیچیدگی پروژه نیاز دارد. شرکت نمی‌تواند فراتر از آنچه که آماده‌کنندگان ارشد می‌توانند شخصاً مدیریت کنند، مقیاس یابد، که این همان هدف مدل بوتیک است.

دفاتر مالیاتی سالانه همراه با حسابداری

دفاتر مالیاتی که آماده‌سازی فصلی را با حسابداری سالانه برای مشتریان کسب‌وکارهای کوچک ترکیب می‌کنند، پروفایل کاری دیگری دارند. کار حسابداری در طول سال درآمد ثابتی ایجاد می‌کند و دفاتر تمیزی را تولید می‌کند که کار مالیاتی فصلی را سریع‌تر و سودآورتر می‌کند. یکپارچگی بین این دو سرویس، تصمیم عملیاتی کلیدی است.

الگویی که برای این شرکت‌ها کار می‌کند، اتوماسیون یکپارچه است که هم گردش کار حسابداری و هم گردش کار آماده‌سازی مالیاتی را با داده‌های مشتری مشترک مدیریت می‌کند. لایه حسابداری، دفاتر را به صورت بلادرنگ نگهداری می‌کند. لایه آماده‌سازی مالیاتی از همان داده‌ها در هنگام شروع فصل استفاده می‌کند. هیچ ورود داده تکراری، هیچ سازگاری بین سیستم‌های جداگانه، و هیچ از دست دادن اطلاعاتی بین این دو سرویس وجود ندارد.

شرکت‌هایی که از این پشته استفاده می‌کنند، گزارش می‌دهند که لایه داده یکپارچه چیزی است که سرویس ترکیبی را از نظر اقتصادی قابل دوام می‌کند. بدون آن، جنبه حسابداری و جنبه مالیاتی به دو عملیات جداگانه با هزینه‌های همپوشان تبدیل می‌شوند. با آن، سرویس ترکیبی ارزش بیشتری را با هزینه کمتر برای شرکت نسبت به هر سرویس به تنهایی ارائه می‌دهد.

نقطه ضعف آن این است که پشته یکپارچه نیاز دارد که شرکت به یک ترکیب پلتفرم خاص متعهد شود و به آن پایبند بماند. تغییر هر یک از پلتفرم‌های حسابداری یا مالیاتی، یکپارچگی را از بین می‌برد و شرکت مجبور است جریان داده را بازسازی کند.

آنچه پشته یکپارچه نمی‌تواند انجام دهد، جایگزینی قضاوت انسانی مورد نیاز در زمانی است که جنبه‌های حسابداری و مالیاتی در مورد نحوه توصیف یک تراکنش اختلاف نظر دارند. اتوماسیون اختلاف را نشان می‌دهد؛ حل و فصل هنوز نیاز به تصمیم انسانی دارد.

دفاتر مالیاتی مجازی با ارتباط با مشتری مالیاتی هوش مصنوعی در خط مقدم

دفاتر مالیاتی مجازی که کاملاً از راه دور فعالیت می‌کنند، بدون دفتر فیزیکی و مشتریان گسترده در چندین ایالت، پروفایل کاری دارند که با عدم تعامل حضوری شکل گرفته است. هر تماس با مشتری دیجیتالی است، به این معنی که اتوماسیون در مورد ارتباط با مشتری اهمیت بیشتری نسبت به شرکت‌هایی دارد که مشتریان به صورت حضوری مراجعه می‌کنند.

الگویی که برای دفاتر مجازی کار می‌کند، سرمایه‌گذاری سنگین در اتوماسیون ارتباط با مشتری مالیاتی هوش مصنوعی در ابتدای پروژه است. پورتال ورود، بارگذاری اسناد، تأیید مشتری و تعیین محدوده پروژه را بدون دخالت آماده‌کننده مدیریت می‌کند. عامل ارتباطات، سوالات روتین، درخواست‌های اسناد و به‌روزرسانی‌های وضعیت را مدیریت می‌کند. آماده‌کننده تنها زمانی وارد پروژه می‌شود که کار اصلی شروع شود.

دفاتر مجازی که از این الگو استفاده می‌کنند، گزارش می‌دهند که اتوماسیون ارتباطی چیزی است که مدل عملیاتی را مقیاس‌پذیر می‌کند. بدون آن، زمان صرف شده آماده‌کننده برای تعاملات اولیه با مشتری، تمرین را به چند صد اظهارنامه محدود می‌کند، صرف‌نظر از کارایی آماده‌سازی. با آن، تمرین می‌تواند به هزاران اظهارنامه برسد در حالی که تجربه مشتری را حفظ می‌کند که با شرکت‌های سنتی رقابت می‌کند.

نقطه ضعف آن این است که اتوماسیون ارتباطی باید با دقت طراحی شود تا کیفیت تجربه مشتری را که مشتریان مجازی انتظار دارند، حفظ کند. مشتریانی که یک شرکت مجازی را انتخاب کرده‌اند برای راحتی این کار را انجام داده‌اند، اما هنوز انتظار پاسخ‌های اساسی به سوالات اساسی را دارند. لایه اتوماسیون که پاسخ‌های واضحاً از پیش تعیین شده تولید می‌کند، تجربه مشتری را سریع‌تر از عدم اتوماسیون از بین می‌برد.

آنچه اتوماسیون تمرین مجازی نمی‌تواند انجام دهد، جایگزینی اعتماد حضوری است که برخی مشتریان برای پروژه‌های پیچیده نیاز دارند. دفاتر مجازی معمولاً خودشان را برای مشتریانی که با پروژه‌های از راه دور راحت هستند، انتخاب می‌کنند و بقیه را به شرکت‌های دارای حضور فیزیکی ارجاع می‌دهند.

شرکت‌های متخصص در درآمد خارجی و اظهارنامه‌های مهاجرین

شرکت‌هایی که در درآمد خارجی و اظهارنامه‌های مهاجرین تخصص دارند، با پروفایل کاری روبرو هستند که پیچیدگی بر حجم کار غلبه دارد. یک پروژه معمولی شامل اعتبار مالیاتی خارجی (foreign tax credits)، اظهارنامه‌های FBAR، الزامات FATCA و موقعیت‌های پیمانی است که نیاز به دانش عمیق قوانین مالیاتی ایالات متحده و خارجی دارد. حجم کار متوسط است، اما زمان آماده‌سازی برای هر اظهارنامه قابل توجه است.

الگویی که برای این شرکت‌ها کار می‌کند، اتوماسیون تخصصی رعایت مالیاتی هوش مصنوعی است که لایه رویه‌ای پرونده‌های بین‌المللی را مدیریت می‌کند، بدون اینکه تلاش کند لایه استراتژیک را مدیریت کند. اتوماسیون مهلت‌ها را پیگیری می‌کند، فرم‌های استاندارد را تولید می‌کند، محاسبات را تأیید می‌کند و مسائلی را که نیاز به توجه آماده‌کننده دارند، برجسته می‌کند. تصمیمات استراتژیک در مورد موقعیت‌های پیمانی و بهینه‌سازی اعتبار با آماده‌کننده باقی می‌ماند.

شرکت‌های متخصص در کارهای مهاجرین که از این الگو استفاده می‌کنند، گزارش می‌دهند که اتوماسیون رویه‌ای دسته‌ای از ریسک را که از پرونده‌های از دست رفته ناشی می‌شود، حذف می‌کند. جریمه‌های FBAR و FATCA برای پرونده‌های از دست رفته شدید هستند، و اتوماسیونی که هر پرونده مورد نیاز را برای هر مشتری پیگیری می‌کند، یک مسیر حسابرسی را فراهم می‌کند که از شرکت و مشتری محافظت می‌کند.

نقطه ضعف آن این است که اتوماسیون تخصصی برای یک مورد استفاده خاص ساخته شده است و به تمرین مالیاتی عمومی منتقل نمی‌شود. شرکت‌هایی که از کار مهاجرین فاصله می‌گیرند، معمولاً مجبورند پشته اتوماسیون خود را برای مدیریت حجم کاری گسترده‌تر بازسازی کنند.

آنچه اتوماسیون مهاجر نمی‌تواند انجام دهد، جایگزینی دانش عمیق مالیاتی بین‌المللی است که این پروژه‌ها نیاز دارند. اتوماسیون کارهای اداری را مدیریت می‌کند؛ آماده‌کننده هنوز باید محتوای قانون را در چندین حوزه قضایی درک کند.

شرکت‌هایی که به سمت آماده‌سازی مالیاتی عامل هوش مصنوعی در طول چرخه عمر کامل حرکت می‌کنند

شرکت‌هایی که بیشترین پیشرفت را در اتوماسیون هوش مصنوعی برای شرکت‌های آماده‌سازی مالیاتی دارند، آنهایی هستند که به سمت عوامل هوش مصنوعی حرکت می‌کنند که کل مراحل چرخه عمر پروژه را به جای وظایف گسسته مدیریت می‌کنند. مدل عامل با مدل اتوماسیون وظیفه در این تفاوت دارد که عامل وضعیت را در طول پروژه حفظ می‌کند و تصمیمات مربوط به مسیریابی، ارجاع و ارتباط با مشتری را بر اساس زمینه کامل به جای ورودی فوری می‌گیرد.

الگویی که در این مرز کار می‌کند، مجموعه‌ای هماهنگ از عوامل است که ورود، پشتیبانی آماده‌سازی، بررسی و ارتباط با مشتری را مدیریت می‌کنند، با یک لایه هماهنگ‌سازی مرکزی که وضعیت پروژه را حفظ می‌کند و کار را بین عوامل بر اساس آنچه هر پروژه در هر لحظه نیاز دارد، مسیریابی می‌کند.

شرکت‌هایی که از این پشته استفاده می‌کنند، گزارش می‌دهند که مدل عامل مزایای عملیاتی را تولید می‌کند که اتوماسیون وظیفه نمی‌تواند با آن مطابقت داشته باشد. پروژه‌ها سریع‌تر در شرکت حرکت می‌کنند زیرا عوامل تصمیمات مسیریابی را مدیریت می‌کنند که قبلاً نیاز به توجه انسانی داشتند. نرخ استثنا کاهش می‌یابد زیرا عوامل مسائل را زودتر از آنچه انسان‌ها معمولاً انجام می‌دهند، شناسایی می‌کنند. زمان آماده‌کننده بر کاری متمرکز است که واقعاً نیاز به قضاوت آماده‌کننده دارد.

نقطه ضعف آن این است که ساخت و نگهداری مدل عامل پیچیده‌تر از اتوماسیون وظیفه است. شرکت نیاز به زیرساخت تولیدی طراحی شده برای هماهنگی عامل دارد تا فقط اجرای وظیفه، و شرکت باید در لایه داده سرمایه‌گذاری کند که به عوامل زمینه مورد نیاز برای تصمیم‌گیری خوب را می‌دهد.

آنچه مدل عامل نمی‌تواند انجام دهد، عملیات بدون نظارت مداوم است. حتی در پیشرفته‌ترین شرکت‌هایی که از این الگو استفاده می‌کنند، یک لایه بررسی انسانی وجود دارد که تصمیمات عامل را بررسی می‌کند و اصلاحات را به سیستم بازخورد می‌دهد. شرکت‌هایی که وانمود می‌کنند عوامل می‌توانند بدون نظارت عمل کنند، در نهایت با خطاهایی مواجه می‌شوند که به صورت اخطارهای IRS و اظهارنامه‌های اصلاحی ظاهر می‌شوند.

آنچه پروفایل کاری تعیین می‌کند

پشته اتوماسیون مناسب برای هر شرکت مالیاتی از پروفایل کاری ناشی می‌شود تا از یک راهنمای عمومی. آماده‌کنندگان انفرادی نیاز به ورود ساده دارند. شرکت‌های دو نفره نیاز به تابلوهای گردش کار مشترک دارند. شرکت‌های چند دفتری نیاز به زیرساخت متمرکز دارند. دفاتر با رهبری EA نیاز به اتوماسیون دو مسیره دارند. کارخانه‌های با حجم بالا نیاز به بررسی بهینه‌سازی شده برای تولید انبوه دارند. شرکت‌های بوتیک نیاز به اتوماسیون انتخابی دارند که قضاوت ارشد را حفظ کند. دفاتر سالانه نیاز به حسابداری و مالیات یکپارچه دارند. دفاتر مجازی نیاز به ارتباط با مشتری پیش‌فرض دارند. متخصصان مهاجرین نیاز به ردیابی رعایت رویه‌ای دارند. و شرکت‌هایی که به سمت عوامل هوش مصنوعی حرکت می‌کنند، نیاز به زیرساخت عامل هماهنگ با هماهنگ‌سازی مرکزی دارند.

شرکت‌هایی که بیشترین بهره را از سرمایه‌گذاری‌های خود در اتوماسیون می‌برند، آنهایی هستند که پشته را با پروفایل کاری مطابقت می‌دهند نه اینکه هر آنچه را که پر سر و صداترین فروشنده توصیه می‌کند، خریداری کنند. عدم تطابق بین پشته و پروفایل شایع‌ترین دلیل پروژه‌های اتوماسیون است که بودجه را بدون ارائه بهبودهای عملیاتی مصرف می‌کنند، و هم‌ترازی صحیح بین این دو چیزی است که شرکت‌هایی را که سرمایه‌گذاری را در طول فصول متعدد افزایش می‌دهند از شرکت‌هایی که پروژه را پس از اولین شکست رها می‌کنند، متمایز می‌کند.

این هم‌ترازی یک تصمیم یک‌باره نیست. پروفایل کاری با رشد شرکت، با تغییر ترکیب مشتری و با تکامل محیط نظارتی تغییر می‌کند. شرکت‌هایی که هر فصل این هم‌ترازی را بازبینی می‌کنند و پشته را بر این اساس تنظیم می‌کنند، آنهایی هستند که اتوماسیون را سال به سال سودآور نگه می‌دارند. شرکت‌هایی که یک پشته را تثبیت می‌کنند و هرگز آن را بازبینی نمی‌کنند، در نهایت متوجه می‌شوند که پشته دیگر برای شرکت مناسب نیست، و پروژه‌ای که قرار بود تمرین را مقیاس‌پذیر کند، به محدودیتی تبدیل می‌شود که آن را عقب نگه می‌دارد.

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، ریل‌های پرداخت غیرسنتی، و یک موتور کامل سرمایه‌گذاری. TFSF با 27 سال تجربه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، در سطح جهانی فعالیت می‌کند و به 21 بخش عمودی با متدولوژی استقرار 30 روزه خدمات ارائه می‌دهد. برای کسب اطلاعات بیشتر به https://tfsfventures.com مراجعه کنید.

ارزیابی هوش عملیاتی رایگان را انجام دهید. به چند سوال سریع درباره کسب‌وکارتان پاسخ دهید. در عرض 24 تا 48 ساعت یک طرح استقرار هوش مصنوعی سفارشی شامل توصیه‌های عامل، معماری و یک نقشه راه مخصوص عملیات خود دریافت کنید. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. از https://tfsfventures.com/assessment شروع کنید.

Originally published at https://tfsfventures.com/blog/ai-automation-for-tax-preparation-firms-used-across-solo-preparers-multi-office

نوشته شده توسط TFSF Ventures Research