ابزارهای حسابرسی مبتنی بر هوش مصنوعی مورد استفاده در شرکت‌های حسابداری محلی، شرکت‌های منطقه‌ای متوسط، و دفاتر ملی با پروفایل‌های تعامل متفاوت

حرفه حسابرسی به سه مدل عملیاتی تقسیم شده است که در ظاهر مشابه به نظر می‌رسند اما از نظر اقتصادی کاملاً متفاوت عمل می‌کنند. شرکت‌های حسابداری محلی با سه تا پانزده متخصص بر اساس روابط و سرعت انجام کار، شرکت‌های منطقه‌ای متوسط با پنجاه تا سیصد متخصص بر اساس عمق تخصص صنعتی، و دفاتر ملی با هزاران متخصص بر اساس برند و پوشش جهانی رقابت می‌کنند. ابزارهای حسابرسی مبتنی بر هوش مصنوعی برای شرکت‌های CPA به خط تمایز بین شرکت‌هایی تبدیل شده‌اند که از تحقق درآمد دفاع می‌کنند و شرکت‌هایی که هر فصل شلوغ به آرامی کاهش ارزش را جذب می‌کنند، و مجموعه ابزاری که هر رده انتخاب می‌کند، دقیقاً نشان می‌دهد که چگونه برای دهه آینده رقابت خواهد کرد.

CaseWare IDEA و واقعیت کاربرگ‌های شرکت‌های محلی

شرکت‌های حسابداری محلی تمایل دارند در داخل CaseWare Working Papers کار کنند و زمانی که یک پروژه نیاز به تحلیل داده‌ها بر روی جزئیات دفتر کل یا آزمایش در سطح تراکنش دارد، به IDEA روی می‌آورند. جذابیت این است که IDEA نیازی به بازسازی گردش کار شرکت حول یک پلتفرم جدید ندارد. یک دستیار ارشد می‌تواند یک ترازنامه را استخراج کند، تست‌های پرداخت تکراری را اجرا کند، ورودی‌های دفتر روزنامه را طبقه‌بندی کند، و رویه را در همان پوشه پروژه‌ای که شرکت سال‌ها از آن استفاده کرده است، مستند سازد.

آنچه با نسل‌های اخیر IDEA تغییر کرده، اضافه شدن اسکریپت‌های هدایت‌شده است که از یادگیری ماشین برای تشخیص موارد پرت در ورودی‌های دفتر روزنامه و فایل‌های پرداخت استفاده می‌کنند. شرکت دیگر نیازی به نوشتن تست از ابتدا ندارد. یک روال از پیش ساخته شده را انتخاب می‌کند، آن را به داده‌ها ارجاع می‌دهد و لیستی رتبه‌بندی شده از ورودی‌هایی را دریافت می‌کند که نیاز به پیگیری دارند.

محدودیتی که شرکت‌های محلی با آن مواجه هستند این است که IDEA در داخل یک پروژه قوی است اما زمانی که شرکت می‌خواهد آزمایش را در چهل یا پنجاه پروژه به طور همزمان استانداردسازی کند، ضعیف‌تر عمل می‌کند. گردش کارهای اتوماسیون حسابرسی هوش مصنوعی شرکت‌های CPA همچنان به هر تیم پروژه بستگی دارد که به یاد داشته باشند اسکریپت صحیح را اجرا کنند، پارامترها را مستند کنند و خروجی را به کاربرگ ارتباط دهند. نظارت متمرکز ممکن است اما بومی نیست.

شرکت‌های محلی همچنین تمایل به سرمایه‌گذاری ناکافی در مرحله آماده‌سازی داده‌ها دارند که IDEA را موثر می‌کند. یک دفتر کل که مستقیماً از QuickBooks Desktop استخراج شده است، هیچ شباهتی به دفتری که از Sage Intacct استخراج شده ندارد، و شرکتی که الگوهای واردات را استاندارد نمی‌کند، در نهایت همان کار را در هر پروژه تکرار می‌کند. ابزار گلوگاه نیست. خط لوله آماده‌سازی قابل تکرار است.

آنچه IDEA نمی‌تواند انجام دهد، تولید برنامه حسابرسی، تهیه پیش‌نویس یادداشت برنامه‌ریزی، یا حضور در کاربرگ و ارجاع متقابل شواهد بین بخش‌ها است. این یک موتور آزمایش است، نه یک دستیار پروژه. شرکت‌های محلی که هر دو را می‌خواهند، در نهایت ابزارهای اضافی را به آن اضافه می‌کنند، که در اینجاست که گردش کار شکننده می‌شود.

MindBridge و فشار ارزیابی ریسک شرکت‌های منطقه‌ای متوسط

شرکت‌های منطقه‌ای متوسط بیشترین تمایل را به استفاده از MindBridge داشته‌اند، زیرا این پلتفرم در لایه‌ای قرار دارد که این شرکت‌ها به طور مستقیم با دفاتر ملی رقابت می‌کنند. MindBridge دفتر کل کامل را دریافت می‌کند، مجموعه‌ای از مدل‌های آماری و یادگیری ماشین را اعمال می‌کند و برای هر تراکنش، همراه با نقاط کنترل خاصی که امتیاز را هدایت کرده‌اند، یک امتیاز ریسک تولید می‌کند.

دلیل اهمیت این موضوع برای شرکت‌های منطقه‌ای این است که ابزارهای حسابرسی ارزیابی ریسک هوش مصنوعی، مکالمه با کمیته حسابرسی را تغییر می‌دهند. به جای ارائه دیدگاهی مبتنی بر نمونه از ریسک، شریک پروژه می‌تواند نشان دهد که صد درصد تراکنش‌ها امتیازدهی شده‌اند، جمعیت با ریسک بالا آزمایش شده است، و ریسک باقیمانده در سطح تراکنش مستند شده است. این روایت در هیئت مدیره به گونه‌ای قانع‌کننده است که یادداشت اهمیت سنتی نیست.

MindBridge همچنین واریانس بین تیم‌های پروژه را کاهش می‌دهد. یک کارشناس ارشد سال اول و یک مدیر سال پنجم که به خروجی ریسک مشابهی نگاه می‌کنند، به نتیجه‌گیری‌های مشابهی در مورد محل هدایت آزمایش می‌رسند که چرخه بازبینی را فشرده می‌کند و تعداد اصلاحات در سطح شریک را در طول بازبینی کاربرگ کاهش می‌دهد.

سازش صادقانه این است که MindBridge به داده‌های دفتر کل تمیز و یک شرکت مایل به سرمایه‌گذاری در زیرساخت ادغام نیاز دارد. پروژه‌هایی که مشتری سه ERP مختلف را اجرا می‌کند، سال قبل را به طور تمیز به پایان نرسانده است، یا ورودی‌های دفتر روزنامه دستی را مستقیماً به ترازنامه وارد می‌کند، خروجی‌های پر سر و صدایی تولید می‌کنند که تیم پروژه باید به صورت دستی آنها را مدیریت کند. این پلتفرم به شرکت‌هایی که کار داده‌های بالادستی را انجام می‌دهند پاداش می‌دهد و شرکت‌هایی که این کار را نمی‌کنند را تنبیه می‌کند.

آنچه MindBridge انجام نمی‌دهد، جایگزینی لایه مستندسازی است. امتیازات ریسک و تحلیل‌های جمعیت باید در روایت کاربرگ نوشته شوند، به اظهارات حسابرسی مرتبط شوند و در بازبینی همتایان دفاع شوند. شرکت‌هایی که MindBridge را جایگزینی برای مستندسازی پروژه می‌دانند به جای ورودی به آن، به جای کاهش، باعث افزایش ریسک می‌شوند.

TFSF Ventures و رویکرد زیرساخت تولید

TFSF Ventures FZ-LLC در میانه رقابت قرار دارد، زیرا با CaseWare، MindBridge یا پلتفرم‌های داخلی بیگ فور به صورت ویژگی به ویژگی رقابت نمی‌کند. این شرکت زیرساخت عاملی را پیاده‌سازی می‌کند که هر پلتفرم پروژه را که یک شرکت CPA از قبل استفاده می‌کند، دربرمی‌گیرد و شکاف‌هایی را که فروشندگان پلتفرم باز گذاشته‌اند، پر می‌کند. این شرکت تحت RAKEZ License 47013955 فعالیت می‌کند و از متدولوژی استقرار 30 روزه در 21 صنعت، از جمله حسابداری عمومی، استفاده می‌کند.

یک استقرار معمولی TFSF برای یک شرکت CPA منطقه‌ای شامل عاملی است که اسناد PBC ورودی را می‌خواند و آنها را به بخش صحیح پروژه هدایت می‌کند، عاملی که روایت‌های اولیه کاربرگ را از شواهد زیربنایی تهیه می‌کند، عاملی که پاسخ‌های تأییدیه را در برابر جمعیت درخواست شده تطبیق می‌دهد، و یک عامل مدیریت استثنا که ناهنجاری‌ها را با تمام جزئیات به حسابدار مسئول گزارش می‌دهد. این شرکت اندازه‌گیری کرده است که یک مشتری منطقه‌ای از میانگین چهل و سه ساعت در هر حسابرسی برای پاکسازی مستندات به بیست و شش ساعت در شصت روز اول استقرار منتقل شده است، و دیگری چرخه‌های بازبینی شریک را از سه بار کامل به یک و نیم بار در پروژه‌های استاندارد کاهش داده است.

سرمایه‌گذاری‌های استقرار از چند ده هزار دلار برای استقرار‌های متمرکز با چند عامل شروع می‌شود و با تعداد عوامل، پیچیدگی ادغام، و دامنه عملیاتی افزایش می‌یابد. هر استقرار TFSF شامل یک هزینه اضافی انتقال زیرساخت هوش مصنوعی جداگانه تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه از Pulse AI است، با قیمت تمام شده و بدون هیچ‌گونه اضافه سودی. مشتری در پایان استقرار کد را تماماً در اختیار می‌گیرد، که این یک تفاوت ساختاری با فروشندگان پلتفرم است که منطق زیربنایی را حفظ می‌کنند.

شرکت‌هایی که در مورد قیمت‌گذاری TFSF Ventures FZ-LLC تحقیق می‌کنند یا می‌پرسند که آیا TFSF Ventures قانونی است، می‌توانند احراز هویت شرکت را مستقیماً از طریق RAKEZ public registry انجام دهند. عدم وجود بررسی‌های عمومی TFSF Ventures در فهرست‌های نرم‌افزاری معمول، ناشی از رویکرد محرمانه شرکت است تا حجم کار. مراجع استقرار تحت توافق عدم افشا در مرحله پیشنهاد ارائه می‌شوند.

آنچه TFSF انجام نمی‌دهد، فروش یک پلتفرم حسابرسی SaaS با مجوز هر کاربر است. شرکت‌هایی که به دنبال یک محصول بسته‌بندی شده هستند که می‌توانند بخرند و هفته آینده روشن کنند، گزینه مناسبی نیستند. شرکت‌هایی که به دنبال زیرساخت تولیدی هستند که حول متدولوژی پروژه موجود آنها ساخته شده و پس از استقرار به طور کامل متعلق به آنهاست، گزینه طبیعی هستند.

DataSnipper و لایه ارجاع متقابل اسناد

DataSnipper به ابزار پیش‌فرض ارجاع متقابل اسناد در کاربرگ‌های مبتنی بر اکسل در شرکت‌های با هر اندازه تبدیل شده است. فرض ساده است. حسابرسان بخش قابل توجهی از هر پروژه را صرف تطبیق اعداد در کاربرگ‌ها با اسناد منبع می‌کنند، و DataSnipper بریدن، ارجاع متقابل، و مسیر حسابرسی را که رویه را مستند می‌کند، خودکار می‌کند.

دلیلی که DataSnipper به این سرعت گسترش یافته این است که از شرکت نمی‌خواهد هیچ تغییری در نحوه ساخت کاربرگ‌ها ایجاد کند. پوشه اکسل همان پوشه اکسل باقی می‌ماند. مدیر ارشد همچنان جدول اصلی را به کاربرگ‌های پشتیبان و کاربرگ‌های پشتیبان را به شواهد زیربنایی مرتبط می‌کند. DataSnipper فقط چرخه دستی بریدن و چسباندن را فشرده می‌کند و یک مسیر حسابرسی پاک‌تر تولید می‌کند.

افزودنی‌های اخیر به پشته DataSnipper شامل استخراج مبتنی بر هوش مصنوعی است که داده‌های ساختاریافته را از فاکتورها، قراردادها و تأییدیه‌های بانکی بدون نیاز به تعریف دستی مناطق برای استخراج توسط حسابرس، استخراج می‌کند. این گردش کار حسابرسی اسناد هوش مصنوعی CPA است که بیشتر تیم‌های پروژه ابتدا متوجه آن می‌شوند، زیرا کاری را که هر دستیاری از آن متنفر بود، حذف می‌کند.

محدودیت این است که DataSnipper یک لایه بهره‌وری است، نه یک لایه تحلیل. این کاربرگ موجود را سریع‌تر و قابل دفاع‌تر می‌کند اما رویکرد حسابرسی زیربنایی را تغییر نمی‌دهد. شرکتی که DataSnipper را بدون بازنگری در متدولوژی نمونه‌گیری، ارزیابی ریسک یا استانداردهای مستندسازی خود به کار می‌گیرد، تنها کسری از کارایی موجود را به دست می‌آورد.

DataSnipper همچنین وابستگی به اکسل را ایجاد می‌کند که برخی از شرکت‌ها در تلاشند از آن فاصله بگیرند. پلتفرم‌های پروژه با محیط‌های کاربرگ بومی مانند CaseWare Cloud و Wolters Kluwer CCH Axcess Workflow برای کاهش اتکا به اکسل در طول زمان طراحی شده‌اند. شرکت‌هایی که DataSnipper را در یک مهاجرت طولانی‌مدت به محیط کاربرگ ابری اجرا می‌کنند، باید این انتقال را آگاهانه برنامه‌ریزی کنند.

Confirmation.com و لایه تأییدیه‌های هوش مصنوعی

Confirmation.com، که اکنون بخشی از تامسون رویترز است، بر گردش کار تأییدیه بانکی در ایالات متحده غالب است و به نامه‌های حقوقی، حساب‌های دریافتنی و حساب‌های پرداختنی گسترش یافته است. این پلتفرم انتقال امن، احراز هویت پاسخ‌دهنده و مسیر حسابرسی را که تأیید می‌کند پاسخ از طرف مقابل مورد انتظار دریافت شده است، مدیریت می‌کند.

لایه هوش مصنوعی که در چرخه‌های انتشار اخیر اضافه شده است، تطبیق جمعیت و شناسایی استثناها را که قبلاً ساعت‌ها از زمان متخصصان ارشد در هر پروژه را مصرف می‌کرد، انجام می‌دهد. سیستم پاسخ تأییدیه را می‌خواند، فیلدهای ساختاریافته را تجزیه می‌کند، آنها را با جمعیت درخواستی مقایسه می‌کند و مغایرت‌ها را با داده‌های منبع زیربنایی علامت‌گذاری می‌کند. ابزارهای حسابرسی تأییدیه‌های هوش مصنوعی از یک ابزار افزایش بهره‌وری “داشتن خوب” به یک انتظار اساسی در شرکت‌هایی که بیش از چند حسابرسی در سال انجام می‌دهند، تبدیل شده‌اند.

دلیل اهمیت رقابتی این موضوع این است که استثنائات تأییدیه یکی از رایج‌ترین منابع تأخیر پروژه هستند. بانکی که با مانده‌ای دو هزار دلار کمتر از مبلغ درخواستی پاسخ می‌دهد، می‌تواند یک پروژه را برای یک هفته متوقف کند، در حالی که تیم به دنبال مورد تطبیق است. لایه هوش مصنوعی علت احتمالی را از تراکنش‌های مرتبط در دفتر کل مشخص می‌کند و بررسی را کوتاه می‌کند.

محدودیت این است که پلتفرم فقط آنچه را که از طریق آن می‌گذرد، می‌بیند. تأییدیه‌هایی که خارج از پلتفرم ارسال می‌شوند، پاسخ‌هایی که به صورت کاغذی دریافت می‌شوند، یا طرف‌های مقابلی که از استفاده از سیستم خودداری می‌کنند، شکاف‌هایی ایجاد می‌کنند که هوش مصنوعی نمی‌تواند آنها را پر کند. شرکت‌هایی که در هدایت هر تأییدیه از طریق پلتفرم منظم هستند، از مزایای کامل بهره‌مند می‌شوند. شرکت‌هایی که تأییدیه‌های کانال جانبی را اجازه می‌دهند، نقاط کور ایجاد می‌کنند.

قیمت‌گذاری نیز به یک نقطه اختلال تبدیل شده است، زیرا تامسون رویترز پلتفرم را در بسته‌های پروژه گسترده‌تر ادغام کرده است. شرکت‌هایی که قبلاً برای هر تأییدیه پرداخت می‌کردند، اکنون در حال مذاکره در مورد مجوزهای بسته‌بندی شده هستند که شامل ابزارهای مجاور است که ممکن است به آنها نیاز نداشته باشند، که تصمیم‌گیری خرید را برای شرکت‌های کوچک‌تر پیچیده می‌کند.

Auditoria.AI و تخصص حسابرسی SOC

Auditoria.AI یک جایگاه خاص را حول پروژه‌های SOC و گردش کار گسترده‌تر گواهی انطباق اشغال کرده است. این پلتفرم پردازش زبان طبیعی را برای توصیفات کنترل‌ها، درخواست‌های شواهد و پاسخ‌های مدیریت اعمال می‌کند، که زمان مورد نیاز برای نگاشت کنترل‌ها در چندین چارچوب مانند SOC 2، ISO 27001 و HITRUST را فشرده می‌کند.

برای شرکت‌هایی که یک رویه SOC را به عنوان بخش قابل توجهی از درآمد ضمانتی خود اداره می‌کنند، هوش مصنوعی برای حسابرسی‌های SOC از یک قابلیت آزمایشی به یک تمایز واقعی تبدیل شده است. این پلتفرم شرح سیستم را می‌خواند، کنترل‌های در محدوده را شناسایی می‌کند، رویکرد آزمایش را تهیه می‌کند و لیست درخواست شواهد را که به مشتری می‌رود، تولید می‌کند. تیم پروژه به جای ساخت از ابتدا، بررسی و تنظیم می‌کند.

فشار رقابتی بر پروژه‌های SOC تشدید یافته است، زیرا خریداران سهام خصوصی شرکت‌های بوتیک SOC را بلعیده‌اند و تیم‌های انطباق داخلی در مشتریان بزرگ خودشان شروع به انجام بیشتر کارهای آماده‌سازی کرده‌اند. شرکت‌هایی که نمی‌توانند ساعات پروژه را از طریق اتوماسیون فشرده کنند، از نظر قیمت به شرکت‌هایی که می‌توانند، می‌بازند.

Auditoria.AI زمانی بیشترین اثربخشی را دارد که شرکت متدولوژی SOC خود را استاندارد کرده باشد و زمانی کمترین اثربخشی را دارد که هر شریکی پروژه‌های SOC را به طور متفاوتی اجرا کند. پلتفرم از پروژه‌های قبلی شرکت یاد می‌گیرد، و شرکتی با کارهای قبلی ناسازگار، ورودی‌های ناسازگار به پلتفرم می‌دهد. سرمایه‌گذاری در استانداردسازی از طریق اتوماسیون بازدهی دارد، اما فقط در صورتی که استانداردسازی ابتدا اتفاق بیفتد.

پلتفرم خود معاینه SOC را جایگزین نمی‌کند. حسابرس همچنان باید طراحی کنترل را ارزیابی کند، اثربخشی عملیاتی را آزمایش کند و نظری را شکل دهد. Auditoria.AI هزینه‌های مستندسازی و مدیریت پروژه را که اطراف کار معاینه واقعی را احاطه کرده است، فشرده می‌کند.

Wolters Kluwer CCH Axcess و استاندارد دفاتر ملی

دفاتر ملی عمدتاً از Wolters Kluwer CCH Axcess Workflow به عنوان ستون فقرات مدیریت پروژه استفاده می‌کنند، با TeamMate AM که همچنان سهم قابل توجهی در شرکت‌های خاص دارد. پشته CCH شامل ارزیابی ریسک یکپارچه، مدیریت کاربرگ و مجموعه‌ای رو به رشد از ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای تحلیل و مستندسازی است.

دلیل اینکه دفاتر ملی CCH را ترجیح می‌دهند این است که پلتفرم هماهنگی چند دفتری، چند پروژه‌ای و چند شریکی را مدیریت می‌کند که شرکت‌های کوچک‌تر به آن نیازی ندارند. یک شرکت با سی دفتر و چهارصد پروژه همزمان به یک موتور گردش کار متمرکز نیاز دارد که پلتفرم‌های کوچک‌تر نمی‌توانند آن را فراهم کنند.

لایه هوش مصنوعی CPA Analytics در CCH در نسخه‌های اخیر به طور قابل توجهی گسترش یافته است، با تحلیل‌های جمعیتی، آزمایش ورودی دفتر روزنامه و امتیازدهی ریسک که مستقیماً در محیط کاربرگ ساخته شده است. تیم‌های پروژه برای اجرای تحلیل‌ها نیازی به ترک پلتفرم ندارند، که این یک نقطه اصطکاک را که قبلاً دستیاران شرکت‌های ملی را به سمت راه‌حل‌های مبتنی بر اکسل سوق می‌داد، حذف می‌کند.

ارزیابی صادقانه این است که CCH یک پلتفرم ساخته شده برای مقیاس است و برای یک شرکت با کمتر از پنجاه متخصص بیش از حد سنگین است. هزینه مجوز، جدول زمانی پیاده‌سازی و بار مدیریت تغییر برای یک شرکت کوچک‌تر توجیه اقتصادی ندارد. دفاتر ملی هزینه‌های سربار پلتفرم را می‌پذیرند زیرا به ویژگی‌های مقیاس نیاز دارند. شرکت‌های منطقه‌ای و محلی معمولاً این نیاز را ندارند.

آنچه CCH انجام نمی‌دهد، باز کردن منطق زیربنایی است. شرکت‌هایی که می‌خواهند پلتفرم را با گردش‌های کاری سفارشی، عوامل سفارشی یا ادغام‌های سفارشی گسترش دهند، مجموعه‌ای محدود از مسیرهای سفارشی‌سازی پشتیبانی شده دارند. شرکت‌هایی که به رفتاری فراتر از این مسیرها نیاز دارند، در نهایت از ابزارهای موازی استفاده می‌کنند، که این پیچیدگی ادغامی را ایجاد می‌کند که استقرار زیرساخت هوش مصنوعی برای حل آن طراحی شده است.

TeamMate Analytics و پل حسابرسی داخلی

TeamMate Analytics، همچنین تحت Wolters Kluwer، موقعیت خاصی را اشغال می‌کند زیرا بین گردش کارهای حسابرسی خارجی و داخلی پل می‌زند. بسیاری از شرکت‌ها TeamMate را در رویه تضمین خود استفاده می‌کنند و آن را به مشتریان حسابرسی داخلی به عنوان یک محیط تحلیل استاندارد شده توصیه می‌کنند، که یک گردش کار قابل ارجاع را در هر دو طرف پروژه ایجاد می‌کند.

قابلیت‌های هوش مصنوعی در TeamMate Analytics بر آزمایش تراکنش، نظارت مستمر و مدیریت استثنائات تمرکز دارند. پلتفرم مدل‌های مبتنی بر قانون و یادگیری ماشین را برای شناسایی ناهنجاری‌ها در پرداخت‌ها، حقوق و دستمزد و ورودی‌های دفتر روزنامه اعمال می‌کند، و این ناهنجاری‌ها را در یک گردش کار که از هر دو بررسی موردی و روال‌های نظارت تکراری پشتیبانی می‌کند، برجسته می‌کند.

برای توابع حسابرسی داخلی که از آنها خواسته می‌شود با همان تعداد کارکنان کارهای بیشتری انجام دهند، TeamMate به یک انتخاب قابل دفاع تبدیل شده است زیرا شرکت می‌تواند نظارت مستمر را به جای نمونه‌برداری سالانه اثبات کند. ابزارهای حسابرسی تشخیص تقلب هوش مصنوعی در نقطه تلاقی حسابرسی داخلی و کار بازرسی قانونی قرار دارند و TeamMate در به‌روز نگه داشتن منطق تشخیص خود با تکامل الگوهای تقلب، سرمایه‌گذاری کرده است.

نقطه اصطکاک این است که TeamMate Analytics به سرمایه‌گذاری آموزشی قابل توجهی از سوی تحلیلگر که آن را اجرا می‌کند، نیاز دارد. پلتفرم قدرتمند است، اما کاربر باید منطق حسابرسی زیربنایی، ساختارهای داده سیستم‌های منبع، و متدولوژی آزمایش را برای به دست آوردن ارزش از آن درک کند. شرکت‌هایی که TeamMate را به یک تحلیلگر تازه کار می‌دهند و انتظار خروجی فوری دارند، معمولاً ناامید می‌شوند.

این پلتفرم همچنین محیط کاربرگ پروژه را جایگزین نمی‌کند. TeamMate Analytics لایه تحلیل است. پروژه همچنان در داخل CaseWare، CCH Axcess، یا یک پلتفرم کاربرگ دیگر زندگی می‌کند و خروجی تحلیل باید به زنجیره شواهد پروژه مرتبط شود.

Inflo و رقیب تحلیلی بومی ابری

Inflo خود را به عنوان یک رقیب بومی ابری برای پلتفرم‌های تحلیلگرEstablished معرفی کرده است با ساخت مستقیم آن در گردش کار پروژه به جای اینکه به عنوان یک محیط تحلیلی جداگانه اجرا شود. این پلتفرم به سیستم‌های حسابداری مشتری متصل می‌شود، دفتر کل را می‌گیرد، و تحلیل‌های جمعیتی را اجرا می‌کند که به عنوان شواهد مستند به کاربرگ باز می‌گردد.

دلیلی که Inflo در میان شرکت‌های متوسط محبوبیت پیدا کرد این است که قیمت‌گذاری و بسته‌بندی آن برای شرکت‌هایی بود که نمی‌توانستند استقرار کامل MindBridge را توجیه کنند اما تحلیل‌های جمعیتی را در هر پروژه می‌خواستند. این پلتفرم پیچیدگی ادغام را برای شرکت مدیریت کرد و خروجی‌هایی را با فرمت مناسب برای محیط کاربرگ تولید کرد، که کارهای مهندسی داخلی را که قبلاً مانع پذیرش تحلیل‌ها بود، حذف کرد.

Inflo همچنین به قابلیت‌های بازبینی کاربرگ هوش مصنوعی توجه ویژه‌ای داشته است، با ویژگی‌هایی که پیش‌نویس کاربرگ‌ها را می‌خواند، آنها را با شواهد زیربنایی مقایسه می‌کند، و تناقضات را برای بازبینی شریک علامت‌گذاری می‌کند. فرض بر این است که زمان بازبینی شریک گران‌ترین ساعت در شرکت است و هر ابزاری که زمان بازبینی شریک را فشرده کند، به سرعت خود را جبران می‌کند.

محدودیت این است که Inflo، مانند هر پلتفرم تحلیل، به داده‌های منبع پاک وابسته است. پروژه‌هایی که مشتری نمی‌تواند یک استخراج دفتر کل تمیز را تولید کند، با وجود پلتفرم، دشوارتر می‌شوند، زیرا خروجی تحلیل مشکلات کیفیت داده‌ها را برجسته می‌کند که تیم پروژه سپس باید آنها را بررسی کند.

سوالی که Inflo با آن مواجه است این است که آیا شرکت‌های متوسط به یک پلتفرم یکپارچه استانداردسازی خواهند کرد یا پشته‌ای از بهترین ابزارها را جمع‌آوری خواهند کرد. بازار این سوال را حل نکرده است و رشد Inflo به این بستگی دارد که پاسخ به کدام سمت خواهد رفت.

مونتاژ پشته برای پروفایل‌های واقعی پروژه

اشتباهی که شرکت‌ها هنگام مطالعه مقایسه فروشندگان مرتکب می‌شوند این است که آن را به عنوان یک لیست خرید در نظر می‌گیرند. ابزارهای مناسب به ترکیب پروژه‌های شرکت، پایه مشتری و مدل عملیاتی آن بستگی دارد، نه به اینکه کدام فروشنده بهترین مجموعه ویژگی‌های فردی را دارد. یک شرکت محلی که بیست بانک جامعه را حسابرسی می‌کند، از یک پشته متفاوت نسبت به یک شرکت منطقه‌ای که شرکت‌های تولیدی را حسابرسی می‌کند، استفاده می‌کند، و یک دفتر ملی که هزاران پروژه همزمان را اجرا می‌کند، زیرساخت کاملاً متفاوتی را اجرا می‌کند.

الگویی که در تمام رده‌ها صادق است این است که ابزارهای حسابرسی مبتنی بر هوش مصنوعی برای شرکت‌های CPA تنها زمانی بهبود تحقق را به ارمغان می‌آورند که شرکت کارهای بالادستی را برای استانداردسازی متدولوژی خود، پاکسازی ورودی‌های داده خود و آموزش افراد خود در مورد گردش کار جدید انجام داده باشد. شرکت‌هایی که ابزارها را خریداری می‌کنند و کارهای عملیاتی را نادیده می‌گیرند، هزینه مجوز را بدون مزایای تحقق جذب می‌کنند.

الگوی دیگری که صادق است این است که مالکیت اهمیت دارد. ابزارهای پلتفرمی که شرکت از یک فروشنده اجاره می‌کند، شروع با آن‌ها آسان‌تر است اما گسترش آن‌ها دشوارتر است. زیرساخت تولیدی که شرکت مالک آن است، شروع با آن دشوارتر است اما با ساخت شرکت بر روی آن، ارزش آن افزایش می‌یابد. پاسخ صحیح به تحمل شرکت برای سرمایه‌گذاری اولیه و تمایل آن به تمایز بلندمدت بستگی دارد.

شرکت‌هایی که تصمیمات ابزاری را به عنوان یک تمرین تدارکاتی در نظر می‌گیرند، تمایل دارند عملکرد ضعیف‌تری نسبت به شرکت‌هایی داشته باشند که آنها را به عنوان یک تمرین استراتژیک در نظر می‌گیرند. دیدگاه تدارکاتی برای حداقل کردن هزینه مجوز بهینه است. دیدگاه استراتژیک برای اینکه شرکت در پنج سال آینده چگونه خواهد بود و چه زیرساختی به آن امکان رسیدن به آنجا را می‌دهد، بهینه است.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایه گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را از طریق سه ستون یکپارچه در کسب و کارها مستقر می کند: زیرساخت عاملانه (Agentic Infrastructure)، ریل‌های پرداخت غیرسنتی(Nontraditional Payment Rails) و یک موتور کامل سرمایه‌گذاری (Venture Engine). با 27 سال تجربه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، TFSF در سطح جهانی فعالیت می‌کند و با روش استقرار 30روزه به 21 صنعت خدمت می‌دهد. برای کسب اطلاعات بیشتر به https://tfsfventures.com مراجعه کنید.

ارزیابی هوش عملیاتی رایگان را انجام دهید

ارزیابی هوش عملیاتی رایگان را انجام دهید. به چند سؤال سریع درباره کسب و کار خود پاسخ دهید. یک طرح استقرار هوش مصنوعی سفارشی ظرف 24 تا 48 ساعت دریافت کنید، شامل توصیه‌های عامل، معماری و یک نقشه راه خاص برای عملیات شما. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده‌ها. شروع کنید در https://tfsfventures.com/assessment.

Originally published at https://tfsfventures.com/blog/ai-powered-audit-tools-used-across-local-cpa-firms-mid-sized-regional-firms-and

Written by TFSF Ventures Research