امروزه هوش مصنوعی درحال تحول جهان حوالی ماست. این فناوری نوظهور به شدت داخل همه صنایع از جمله حسابداری شده است. منفعت گیری از هوش مصنوعی می‌تواند کارایی و دقت فرایندهای حسابداری را بهبود بخشد. یکی از تازه ترین ابزارها در این عرصه هوش مصنوعی جمینی است که به تازگی توسط گوگل معارفه شده است.

آشنایی با هوش مصنوعی جمینی

هوش مصنوعی جمینی گوگل، که پیش از این با نام Bard شناخته می‌شد، یک پلتفرم مکالمه‌ای است که به کاربران امکان می‌دهد تا از قابلیت‌های AI گوگل، در عرصه‌های مختلفی همانند نوشتن، برنامه‌ریزی و یادگیری منفعت ببرند. این سیستم قادر است تا متون را تحلیل کرده و حتی داده‌های حاضر در تصاویر و ویدیوها را به راحتی فهمیدن کند، که این کار آن را به ابزاری قوی برای پشتیبانی به کاربران در فرایندهای خلاقانه تبدیل می‌کند.

جمینی نه تنها در تحلیل متن بلکه در فهمیدن و پردازش تصاویر، ویدئوها و صداها نیز توانمند است. به گفتن یک مدل چندوجهی، این سیستم می‌تواند ماموریت های پیچیده‌ای را در حوزه‌هایی همانند حسابداری، ریاضیات، فیزیک و برنامه‌نویسی انجام دهد و کدهایی با کیفیت بالا در زبان‌های برنامه‌نویسی گوناگون تشکیل کند. این ویژگی‌ها، جمینی را به ابزاری ایده‌آل برای حمایتاز تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده و تسهیل فرایندهای تحلیلی تبدیل می‌کند.

کاربرد گوگل جمینی در حسابداری

همانطور که می‌دانیم هوش مصنوعی جمینی کاربردهای بسیاری در حوزه‌های گوناگون از جمله حسابداری دارد. در ادامه به بازدید ۴ کاربرد گوگل جمینی در حسابداری می‌پردازیم.

پردازش زبان طبیعی برای تجزیه و تحلیل اسناد

یکی از کاربردهای گوگل جمینی در حسابداری، تجزیه و تحلیل اسناد با منفعت گیری از پردازش زبان طبیعی (NLP) است. فرایند پردازش دستی اسناد مالی همانند: صورت حساب‌ها، قراردادها و دیگر اسناد مرتبط زیاد زمان‌بر و صدمه‌پذیر است. با به‌کارگیری الگوریتم‌های NLP، سیستم‌های هوش مصنوعی قادر به خواندن و فهمیدن این اسناد و استخراج اطلاعات کلیدی از آن‌ها می باشند. این فرایند به طور خودکار انجام می‌شود و می‌تواند دقت و شدت پردازش داده‌ها را به طور قابل توجهی افزایش دهد.

برای مثال، یک شرکت حسابداری می‌تواند از NLP برای خوانش و فهمیدن صورتحساب‌های الکترونیکی منفعت گیری کند. الگوریتم NLP می‌تواند مبالغ، تاریخ‌ها، شرح خدمات و دیگر جزئیات مهم را از صورتحساب استخراج کند. این کار علتصرفه‌جویی در زمان و افزایش دقت می‌شود؛ چون دیگر نیازی به ورود دستی داده‌ها نیست.

تجزیه و تحلیل هوشمند برای کشف الگوهای نهان در داده‌ها

حسابداری فراتر از ثبت اعداد و رقم های است. تحلیل درست این داده‌ها تبدیل تصمیم‌گیری‌های مالی بهینه می‌شود. هوش مصنوعی با ابزارهای یادگیری ماشین (Machine Learning)، قادر به تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های مالی برای پیش‌بینی حالت مالی آینده یک سازمان یا شرکت است. این ابزارها می‌توانند روندها، الگوها و عوامل کلیدی را شناسایی کرده و بر پایه آن‌ها، سناریوهای گوناگون برای آینده را پیش‌بینی نمایند. برنامه‌ریزی مالی دقیق و هوشمند، امکان تصمیم‌گیری‌های بهتر و به‌موقع را در عرصه‌های گوناگون از جمله اندوخته‌گذاری، مدیریت ریسک، بودجه‌بندی و کنترل هزینه‌ها فراهم می‌کند.

فکر کنید شما حسابدار یک شرکت تولیدی هستید. هوش مصنوعی با بازدید داده‌های مربوط به مواد اولیه و تشکیل، می‌تواند الگوهای مصرف را شناسایی کند. این کار به شما پشتیبانی می‌کند تا موجودی انبار را بهینه مدیریت کرده و از افتیا مازاد مواد اولیه جلوگیری نمایید.

تشخیص تقلب

تشخیص تقلب یکی از با اهمیت ترین کاربردهای گوگل جمینی در حسابداری است. با منفعت گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های مالی را تجزیه و تحلیل کنند و الگوهای غیرمعمول یا مشکوک را شناسایی نمایند. این الگوها می‌توانند نشان‌دهنده فعالیت‌های متقلبانه یا غیرقانونی همانند دستکاری در اسبق مالی، اختلاس، یا کلاهبرداری باشند. هوش مصنوعی با آموزش بر روی داده‌های قبل و مدل‌سازی الگوهای تقلب، قادر است تا هشدارهایی را در رابطه معامله های یا رویدادهای مشکوک تشکیل کند. این کار به شرکت‌ها و سازمان‌ها پشتیبانی می‌کند تا به موقع از این چنین فعالیت‌هایی آگاه شوند و عمل های ملزوم را برای پیشگیری یا مقابله با آنها انجام بدهند. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص تقلب، می‌تواند به افزایش شفافیت و مطمعن در گزارش‌های مالی پشتیبانی کند و از این طریق، ریسک‌های مالی و قانونی را افت دهد.

مشاوره و پاسخگویی به سوالات

با منفعت گیری از فناوری پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی می‌تواند به سوالات و خواست‌های کاربران در عرصه حسابداری جواب دهد و مشاوره اراعه کند. این کاربرد گوگل جمینی در حسابداری از چندین جنبه سودمند است:

• دسترسی آسان به اطلاعات: کاربران می‌توانند به طور طبیعی و با زبان گفتاری یا نوشتاری خود، سوالات حسابداری را نقل کنند و هوش مصنوعی می‌تواند جواب‌های وابسته را از پایگاه داده‌های حسابداری استخراج و اراعه کند.
• پاسخگویی ۲۴/۷: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در هر ساعت از شبانه‌روز و در همه ایام هفته در دسترس باشند، در حالی که دسترسی به حسابداران انسانی محدود است.
• شدت و دقت بالا: هوش مصنوعی می‌تواند با شدت بالا و دقت قابل قبول، جواب‌های وابسته را اراعه کند، که این کار می‌تواند به صرفه‌جویی در زمان و هزینه پشتیبانی کند.
• مشاوره هوشمند: با منفعت گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی می‌تواند از ازمایش ها قبل یاد بگیرد و مشاوره‌های سفارشی و مرتبط با موقعیت خاص کاربر اراعه کند.

با این حال، ملزوم است که هوش مصنوعی توسط حسابداران خبره آموزش داده و نتایج آن توسط انسان‌ها بازدید شده تا از دقت و صحت آن مطمعن حاصل شود.

انواع مدل‌های هوش مصنوعی جمینی

گوگل هوش مصنوعی جمینی را در سه مدل گوناگون اراعه کرده است. این سه مدل قوی عبارت هستند از:

جمینی نانو (Gemini Nano)

هوش مصنوعی جمینی نانو (Gemini Nano)، یکی از مدل‌های پیشرفته و کوچک‌سازی شده سری جمینی گوگل است. این مدل برای اجرا بر روی دستگاه‌های موبایل طراحی شده و قادر است تا متون را تشکیل کند، در مکالمات گوناگون منفعت گیری شود و متون حاضر را تحلیل یا خلاصه کند. جمینی نانو به طور اختصاصی برای تشکیل و تجزیه بلوک‌های متنی مختصر طراحی شده است و اکنون قابلیت‌های هوش مصنوعی را بر روی گوشی Google Pixel 8 فراهم می‌کند. این مدل می‌تواند در برنامه‌های گوناگون گوگل همانند Pixel Recorder، WhatsApp و Google Texts کارکردهای متنوعی از جمله خلاصه‌سازی ضبط‌های صوتی، جواب هوشمند و بهبود متون را اراعه دهد.

جمینی اولترا (Gemini Ultra)

هوش مصنوعی جمینی اولترا (Gemini Ultra)، مدل پیشرفته جمینی گوگل است. این مدل برای مقاصد مختلفی از جمله

تحلیل متن، عکس، صدا، ویدئو و کدنویسی بهینه‌سازی شده است. جمینی اولترا در تست‌های فهمیدن زبان (MMLU) که یکی از راه حلهای محبوب برای سنجش دانش و توانمندیهای حل قضیه مدل‌های هوش مصنوعی است، عملکردی فراتر از کارشناسان انسانی نشان داده و در قیاس با مدل‌های قبل همانند GPT-4، کارکرد بهتری در معیارهای گوناگون از جمله متن و کدنویسی داشته است.

جمینی پرو (Gemini Pro)

هوش مصنوعی جمینی پرو (Gemini Pro)، نیز یک مدل پیشرفته و قوی گسترش یافته توسط گوگل است که قابلیت پردازش انواع داده از جمله متن، عکس، صدا، ویدئو و کد را داراست. این مدل برای کاربردهایی که نیازمند پردازش محلی و جدا گانه از سرورها می باشند، همانند نظر جواب در چت‌ها یا خلاصه سازی متون طراحی شده است. گوگل ادعا می‌کند این مدل از لحاظ استدلال، برنامه ریزی و فهمیدن کلی نسبت به لامبدا پیشرفت چشمگیری داشته و ظرفیت پردازش اطلاعات آن ۳۵ برابر زیاد تر است که به حل سریع تر و دقیق‌تر مسائل پیچیده پشتیبانی می‌کند. این مدل با رابط کاربری ساده برای همگان قابل منفعت گیری است.

چرا باید از هوش مصنوعی در حسابداری منفعت گیری کنیم؟

منفعت گیری از هوش مصنوعی گوگل جمینی در حسابداری مزایای بسیاری را برای سازمان‌ها به همراه دارد. یکی از با اهمیت ترین دلایل برای به‌کارگیری این فناوری، افزایش دقت و افت خطاهای انسانی در فرایندهای حسابداری است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند داده‌های عظیم مالی را پردازش کرده و با دقت بالایی تحلیل نمایند، در حالی که انسان‌ها امکان پذیر در این کار دچار نادرست شوند.

یقیناً امروزه شرکت‌ها از نرم افزارهای حسابداری پیشرفته برای انجام امور حسابداری خود منفعت گیری می‌کنند. این نرم افزارها می‌توانند فرایندهای تکراری و زمان‌بر حسابداری را خودکار سازد، که این کار تبدیل صرفه‌جویی در زمان و هزینه‌ها می‌شود. از طرفی منفعت گیری از نرم افزار حسابداری در کنار هوش مصنوعی جمینی نتایج خیره کننده ای به همراه دارد.

این چنین، با کاربرد گوگل جمینی در حسابداری به خصوص در تشخیص الگوهای غیرمعمول و مشکوک، می‌توان از تقلب‌های مالی و فعالیت‌های غیرقانونی پیشگیری کرد. در نهایت، توانایی هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده‌های قبل و پیش‌بینی حالت آینده، به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا تصمیمات مالی آگاهانه‌تر و استراتژیک‌تری اتخاذ نمایند. به این علت، منفعت گیری از هوش مصنوعی در حسابداری علتافزایش کارایی، دقت، شفافیت و در نهایت بهبود کارکرد مالی سازمان‌ها می‌شود.

سخن آخر

ما در این نوشته به بازدید کاربرد گوگل جمینی در حسابداری پرداختیم. این فناوری، با اراعه‌ی تحلیل‌های دقیق و به‌موقع، به حسابداران امکان می‌دهد تا از داده‌های مالی به شکلی هوشمندانه‌تر منفعت گیری کنند و تصمیم‌گیری‌های مالی خود را بر پایه پیش‌بینی‌های دقیق‌تری شکل دهند. نرم‌افزار حسابداری در کنار هوش مصنوعی گوگل جمینی، نه تنها شدت و دقت عملیات حسابداری را افزایش می‌دهد، بلکه به افت خطاها و افزایش شفافیت در گزارش‌های مالی نیز پشتیبانی شایانی می‌کند. در نتیجه، متخصصان حسابداری می‌توانند با مطمعن بیشتری به تحلیل‌ها و استراتژی‌های خود بپردازند و به بهینه‌سازی منبع های مالی سازمان خود پشتیبانی کنند.