क्या एआई लेखाकारों की जगह ले लेगा?

संक्षेप में: नहीं। पेशा गायब नहीं हो रहा है, बस कुछ काम गायब हो रहे हैं । असली विजेता वे अकाउंटेंट होंगे जो AI को एक सह-पायलट की तरह मानते हैं, न कि गेट पर खड़े दुश्मन की तरह।

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लेखांकन में AI जादू जैसा क्यों लगता है?

बात सिर्फ़ "ऑटोमेशन" की नहीं है। सच कहूँ तो, यह शब्द इसे कमतर आंकता है। एआई सबसे अच्छा काम इंसानों द्वारा पहले से किए जा रहे काम को और तेज़ करना है:

• गति: आपकी कॉफी के ठंडा होने से पहले यह हजारों लेन-देन कर लेता है।

• सटीकता: कम गलतियाँ - बशर्ते कि आपके इनपुट पहले से ही गड़बड़ न हों।

• पैटर्न-स्पॉटिंग: धोखाधड़ी, अजीब विक्रेताओं, या बड़े खातों में सूक्ष्म लाल झंडों को पहचानना।

• सहनशक्ति: यह बीमार होने का बहाना नहीं बनाती या छुट्टी की मांग नहीं करती।

लेकिन यहाँ एक पेंच है: कचरा अंदर = कचरा बाहर। अगर अंतर्निहित डेटा पाइपलाइन अव्यवस्थित है, तो सबसे आकर्षक मॉडल भी क्रैश हो जाता है।

जहां AI विफल हो जाता है 😬

जब भी निर्णय, सूक्ष्मता या नैतिकता की बात आती है, तो एआई अभी भी डगमगाता है:

• गड़बड़ कर स्थिति के पीछे नियामकों की मंशा पर चर्चा।

• वास्तविक रणनीतिक सलाह देना (जैसे, क्या हमें पुनर्वित्त या पुनर्गठन करना चाहिए?)

• कमरे का तापमान पढ़ना - एक तनावग्रस्त संस्थापक या एक सतर्क बोर्ड।

• उत्तरदायित्व वहन करना। लेखापरीक्षा मानक अभी भी लोगों से पेशेवर संदेह और निर्णय की

ईमानदारी से कहूँ तो, क्या आप किसी चैटबॉट को अपनी ऑडिट रिपोर्ट पर हस्ताक्षर करने देंगे या अपने टैक्स मामले पर अकेले बहस करने देंगे? मैंने ऐसा नहीं सोचा था।

नौकरियों का प्रश्न: विकास, विलुप्ति नहीं

• मांग में कमी नहीं आ रही है। अमेरिका में, अकाउंटेंट और ऑडिटर अभी भी विकास पथ पर हैं - 2024-2034 तक लगभग 5% [2]। यह औसत नौकरी ट्रैक से तेज़ है।

• लेकिन अब स्थिति बदल रही है। रोज़मर्रा के मेल-मिलाप और इनवॉइस कोडिंग? अब नहीं रहे। अब जो समय बचता है, वह एनालिटिक्स, सलाह, नियंत्रण और आश्वासन ।

• मानवीय निगरानी से समझौता नहीं किया जा सकता। लेखापरीक्षा मानक निर्णय और संशयवाद पर आधारित होते हैं [1]। नियामक भी बार-बार दोहराते हैं: एआई एक सहायक है, प्रतिस्थापन नहीं [3]।

रेलिंग जिसे हर कोई भूल जाता है

• यूरोपीय संघ का कृत्रिम बुद्धि अधिनियम (अगस्त 2024 से प्रभावी): यदि आप वित्त में कृत्रिम बुद्धि का उपयोग कर रहे हैं - क्रेडिट स्कोरिंग, अनुपालन वर्कफ़्लो - तो आप नए शासन नियमों के अधीन हैं [4]। दस्तावेज़ीकरण, जोखिम निगरानी और गहन जाँच के बारे में सोचें।

• लेखापरीक्षा मानक: व्यावसायिक निर्णय आधारशिला है, न कि वैकल्पिक स्वभाव [1]।

• नियामक का रुख: वे एआई द्वारा दस्तावेजों की जांच या विसंगतियों को सामने लाने से सहमत हैं - लेकिन केवल मनुष्यों द्वारा निर्देशित होने पर [3]।

मनुष्य बनाम उपकरण (साथ-साथ)

जीवन का एक दिन (एआई के आने के बाद)

आधुनिक वित्त टीमों में मैंने जो लय देखी है, वह इस प्रकार है:

1. प्री-क्लोज़: एआई डुप्लिकेट विक्रेताओं और अजीब भुगतान-अवधि के बदलावों को उजागर करता है।

2. समापन के दौरान: मॉडल ड्राफ्ट नोट्स और प्रस्तावित उपार्जन को बाहर निकालते हैं। मनुष्य उन्हें साफ़ करते हैं।

3. समापन के बाद: एनालिटिक्स सतह मार्जिन रिसाव; नियंत्रक निष्कर्षों को वास्तविक बोर्ड निर्णयों में अनुवाद करते हैं।

तो नहीं - नौकरी गायब नहीं हुई। मानवीय पहलू सिर्फ़ मूल्य की सीढ़ी पर ऊपर चढ़ गया।

प्रमाण कि AI मदद करता है (यदि आप इसे सही ढंग से संचालित करते हैं)

• धोखाधड़ी और नियंत्रण: प्रोएक्टिव एनालिटिक्स का उपयोग करने वाली कंपनियां धोखाधड़ी के नुकसान को उन कंपनियों की तुलना में लगभग आधा जो ऐसा नहीं करती हैं [5].

• ऑडिट सक्षमता: नियामक मानते हैं कि एआई दस्तावेज़ समीक्षा और विसंगति जांच के लिए काम करता है - लेकिन सभी तरह से मानवीय समीक्षा पर [3]।

• व्यावसायिक मानक: टूलिंग चाहे जो भी हो, संदेह और निर्णय केंद्रीय बने रहते हैं [1].

तो क्या एआई एकाउंटेंट्स को ख़त्म कर देगा?

बिलकुल भी नहीं। यह मिटाने का नहीं, बल्कि नया रूप देने का काम है। सच कहूँ तो, 80 के दशक की स्प्रेडशीट के बारे में सोचिए - जो कंपनियाँ आगे बढ़ीं, वे आगे निकल गईं। आज भी यही कहानी है, बस शासन और व्याख्या पर ज़्यादा ज़ोर दिया गया है।

कौशल जो आपको भविष्य के लिए तैयार करते हैं 🔮

• उपकरण प्रवाह: अपने एपी स्वचालन, प्रकटीकरण, आरईसी सिस्टम, ऑडिट एनालिटिक्स को जानें।

• डेटा स्वच्छता: खातों के स्वच्छ चार्ट और अनुशासित मास्टर डेटा को बढ़ावा दें।

• सलाहकारी कौशल: कच्चे आंकड़ों को निर्णयों में बदलें।

• शासन की मानसिकता: किसी और के ऐसा करने से पहले पूर्वाग्रह, गोपनीयता और अनुपालन अंतराल को चिह्नित करें [4]।

• संचार: संस्थापकों, ऋणदाताओं और लेखा परीक्षा समितियों को आउटपुट स्पष्ट रूप से समझाएं।

एआई अपनाने के लिए त्वरित प्लेबुक

1. छोटे स्तर से शुरुआत करें: व्यय कोडिंग, विक्रेता द्वारा डुप्लिकेट हटाना, सरल रेक.

2. नियंत्रण में परतें: निर्माता-जांचकर्ता नियम, ऑडिट ट्रेल्स।

3. पाइपलाइन का दस्तावेजीकरण करें: इनपुट, रूपांतरण, साइन-ऑफ।

4. सामग्री पोस्टिंग के लिए एक मानव को लूप में रखें [1][3][4].

5. परिणामों पर नज़र रखें: न केवल लागत बचत बल्कि त्रुटि दर, धोखाधड़ी से वसूली, समीक्षा घंटे।

6. पुनरावृत्ति: मासिक अंशांकन सत्र; लॉग संकेत, किनारे के मामले, और ओवरराइड।

सीमाएं स्वस्थ हैं

क्यों? क्योंकि भरोसा सीमाओं में रहता है:

• व्याख्या: यदि आप एआई की जर्नल प्रविष्टि की व्याख्या नहीं कर सकते, तो उसे बुक न करें।

• जवाबदेही: ग्राहक और अदालतें आपको जिम्मेदार ठहराती हैं, न कि एल्गोरिथ्म [1][3]।

• अनुपालन: यूरोपीय संघ एआई अधिनियम जैसे कानून निगरानी, ​​दस्तावेज़ीकरण और जोखिम वर्गीकरण की मांग करते हैं [4]।

छिपा हुआ लाभ

अजीब बात है, एआई आपको लोगों के लिए ज़्यादा समय - बोर्ड, संस्थापक, बजट मालिक। यहीं से प्रभाव बढ़ता है। मशीनों को साधारण काम करने दें ताकि आप बड़े काम कर सकें।

संक्षेप में ✨

बार-बार दोहराए जाने वाले काम को तो संभाल लेगा , लेकिन अकाउंटेंट्स को नहीं। इसका विजयी संयोजन है मानवीय निर्णय और एआई की गति , जो मज़बूत नियंत्रणों से युक्त है। टूल्स में निपुणता हासिल करें, कहानी को धारदार बनाएँ, और नैतिकता को सर्वोपरि रखें। यह पेशा लुप्त नहीं हो रहा है - बस आगे बढ़ रहा है।

संदर्भ

1. IAASB — ISA 200 (2022 में अद्यतन): व्यावसायिक संशयवाद और निर्णय
   लिंक

2. अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो - आउटलुक (2024-2034): ~5% वृद्धि
   लिंक

3. PCAOB — जनरेटिव AI स्पॉटलाइट (2024): निरीक्षण और उपयोग के मामले
   लिंक

4. यूरोपीय आयोग - एआई अधिनियम (अगस्त 2024): शासन और दायित्व
   लिंक

5. ACFE — धोखाधड़ी और डेटा विश्लेषण: सक्रिय विश्लेषण के साथ धोखाधड़ी से होने वाले नुकसान में 50% की कमी
   लिंक

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