Daniel Johnson
Genel Müdür, CBIZ, ABD
Dan, CBIZ & MHM ile ilgili her türlü bilgi veya yardım için birincil irtibat noktası olarak hizmet vermekte ve yeni müşterilerin firmamıza geçişini kolaylaştırmaktadır. Dan, ABD genelinde ve uluslararası alanda firmanın en büyük müşterilerinin birçoğu ile çalışmaktadır. Denetim, inceleme, işlem durum tespiti ve fayda planı hizmetlerinin tüm yönlerinde geniş deneyime sahiptir. Dan, kariyerinin ilk 10 yılını Chicago ve Tampa’da Arthur Andersen’de geçirdi. Toplamda, kamu muhasebesinde yaklaşık 30 yıllık bir deneyime sahiptir.”
Yapay zeka ve veri analitiği, muhasebecinin rolünü veri bilimcisine mi dönüştürüyor?
December 20, 2022
Bu Kasım ayında OpenAI, interneti kasıp kavuran güçlü ve yeni bir yapay zekalı sohbet robotu yayınladı.
ChatGPT, bir haiku oluşturmaktan makul bir akademik makale üretmeye kadar çok çeşitli istemlere verdiği etkileyici akıcılıktaki yanıtlarla hayranlık ve heyecan uyandırdı.
Bununla birlikte, Stack Overflow’un kısa süre önce ChatGPT tarafından oluşturulan metni platformdan geçici olarak yasaklama kararını duyurmasıyla birlikte, sınırlamaları hala açıktır.
Programlama Soru-Cevap sitesinin bir moderatörü, “Temel sorun, ChatGPT’nin ürettiği cevapların yüksek oranda yanlış olmasına rağmen, genellikle iyi olabilecek gibi görünmeleri ve cevapların üretilmesinin çok kolay olmasıdır” dedi.
Bu alandaki pek çok yeni gelişme gibi, bu da gösteriyor ki bu tür araçların potansiyeli etkileyici olsa da, hala insan düşüncesi ve uzmanlığının yerini alamıyorlar.
Muhasebe ve denetim uygulamalarında, yapay zeka ve büyük verinin rolü birkaç yıldır sıcak bir konu olmuştur ve sektördeki daha fazla görev, en son teknolojiler kullanılarak otomatik hale getirilmektedir.
Bu durum, mesleğin geleceğine ilişkin önemli bir soruyu gündeme getirmiştir: Veriler giderek daha önemli hale geldikçe, muhasebecinin rolü veri bilimcisine dönüşüyor mu?
Muhasebe ve denetimde veri bilimi
Muhasebe ve denetim firmalarındaki otomasyon, tekrarlayan, süreç odaklı görevler için gereken manuel iş miktarını kademeli olarak azaltmaktadır. Uyum ve muhasebe işleri giderek daha otomatik hale gelirken, daha stratejik ve danışmanlık işleri insan dokunuşundan yararlanma eğilimindedir.
Yapay zekanın yetenekleri arttıkça, bu rutin görevlerin daha fazlasının yazılım tarafından gerçekleştirilmesi muhtemeldir – bu nedenle insanların rolü, makinelerin çıktılarını analiz etmek, verilerdeki kalıpları anlamak ve bu kalıpları müşterileri için değerli olacak şekilde iletmekle ilgili olacaktır. Tüm bu beceriler, veri analitiğinin muhasebedeki rolünün artacağına işaret etmektedir.
2018 yılında ICAEW, muhasebecilerin ve veri bilimcilerin rollerinin önümüzdeki beş ila on yıl içinde bulanıklaşmaya başlayacağını öngördü. Ve kesinlikle, veri biliminin araç ve teknikleri muhasebeciler tarafından işlerine uygulanıyor.
Örneğin denetim alanında yapay zeka ve veri analizi uygulamaları, büyük veri setlerini düzenlemenin yanı sıra finansal verilerdeki anormallikleri ve aykırı değerleri tespit etmek için kullanılıyor. Bu, daha fazla soruşturma için olası hataların veya dolandırıcılığın vurgulanmasına yardımcı olabilir.
CBIZ MHM’nin genel müdürü Dan Johnson, şirket içi muhasebecilerin de “fiyatlandırma trendlerinden envanter yönetimine kadar her şeyi gözden geçirmek ve anlamak için” analitiği giderek daha fazla kullandığını söylüyor.
“Örneğin, CBIZ MHM iç muhasebe ekipleri, analitiği kullanarak angajman ekiplerine bireysel müşteriler hakkında ayrıntılı bilgi sağlıyor” diyor. “Gelişmiş metrikler parmaklarının ucundayken, profesyonel ekipler artık angajman yönetimine daha az, karmaşık müşteri sorunlarını çözmeye daha çok zaman ayırıyor.”
London School of Business & Finance‘e göre, muhasebede veri bilimi aşağıdaki şekillerde uygulanabilir:
- Tanımlayıcı analitik: eğilimleri ve ilişkileri belirlemek için mevcut ve geçmiş verilere bakma süreci. Bu, doğru raporlar oluşturmak için büyük miktarda bilgiyi toplamak, kategorize etmek ve sınıflandırmak için kullanılabilir.
- Teşhis analitiği: Tanımlayıcı analizden sonraki adım olan bu analiz, verilerdeki değişiklikleri izlemek ve belirlenen eğilimlerin nedenlerini belirlemek için kullanılır. Bu, muhasebecilerin geçmiş sonuçları anlayarak müşterilerinin gelecekteki performansını daha iyi değerlendirmelerine olanak sağlamalıdır.
- Tahmine dayalı analitik: gelecekteki potansiyel sonuçlara bakmak. Muhasebeciler bu tür bir analizi kullanarak müşterilerine en iyi nasıl hazırlanabilecekleri konusunda tavsiyelerde bulunabilirler.
- Kuralcı analitik: Bu analiz türü, ne olabileceğini tahmin etmekten ziyade ‘ne olması gerektiğine’ odaklanır. Buradan hareketle muhasebeciler, müşterilerine akıllarındaki hedefe ulaşmak için atabilecekleri adımlar konusunda tavsiyelerde bulunabilirler.
Ancak sektörün yönetmesi gereken bir zorluk var: Veri bilimi alanı kariyerlerinin başındakiler arasında daha popüler hale geldikçe, geleneksel muhasebe becerileri konusunda eğitim almış daha az mezun görüyoruz.
Johnson, ABD’deki en iyi üniversitelerin birçoğunun artık veri analitiğini bir ana dal olarak sunduğunu ve daha önce muhasebe bölümünü seçmiş olanlar da dahil olmak üzere yüksek nitelikli öğrencileri çektiğini belirtiyor.
“Muhasebe firmaları artık veri bilimcileri işe alıyor, ancak genellikle bu yeni çalışanları temel muhasebe konusunda eğitmek zorunda kalıyorlar” diyor. “Ayrıca, veri analitiği kamu muhasebesi dışında birçok alanda kullanılabildiğinden, bazı mezunlar kamu muhasebesinden uzak durmakta ve böylece yetenekleri çekme ve elde tutma sorununu daha da kötüleştirmektedir.”
Muhasebecilerin daha geniş rolü
Yapay zekanın yeteneklerini abartmak kolaydır ve birçok kişi hala bir muhasebecinin rolünün diğer yönlerini üstlenme yeteneği konusunda çekincelere sahiptir.
Örneğin, uyumluluk çalışmalarında hala insan gözetimine ve yazılımla üretilen sonuçların doğru olduğundan emin olmak için uzmanlara ihtiyaç vardır.
Yapay zeka kullanan firmaların çoğu, sonuçlara nasıl ulaştıklarına dair şeffaflık sağlayan ‘beyaz kutu’ modellerini, süreçlerine dair hiçbir kayıt sunmayan ‘kara kutu’ modellerine tercih ediyor. Beyaz kutu YZ, net bir denetim izi sunarak uzmanların çalışmalarını uygun şekilde kanıtlayabilmelerini sağlarken sonuçlarını kullanmalarına olanak tanır.
Bir de müşterilerle çalışma, onların koşullarını anlama ve kişisel düzeyde iletişim kurma gibi daha yumuşak beceriler var. Muhasebeciler yıllar içinde karmaşık finansal bilgileri müşterilerine anlaşılır bir şekilde açıklama konusunda büyük deneyim kazanmışlardır – bu küçümsenecek bir beceri değildir.
Muhasebecinin gelecekteki rolü muhtemelen veri bilimi becerilerini ve teknolojik uzmanlığı kapsayacaktır. Ancak bu rolün tamamen değişip değişmeyeceğini zaman gösterecek.
Teknolojinin muhasebe ve denetimi nasıl değiştirdiği hakkında konuşmak için iletişime geçin.
