Viết bởi: EVAN ARMSTRONG . Tổng hợp bởi: Cointime.com QD

thử sử dụng sổ cái

Kế toán đã sử dụng trí tuệ nhân tạo trong một thời gian dài, nó chỉ phụ thuộc vào việc bạn đặt tên cho trí tuệ nhân tạo là gì. Các công ty kế toán lớn đôi khi sử dụng các mô hình học máy để phân loại rủi ro. Tuy nhiên, do các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) như GPT-4 và Claude vẫn còn tương đối mới nên các kỹ thuật này vẫn chưa được tích hợp rộng rãi vào quy trình làm việc của kiểm toán viên hoặc kế toán viên.

Khi tôi nói "Tôi muốn thay thế nhân viên kế toán của mình bằng rô-bốt Kẻ hủy diệt", tôi đang tìm cách sử dụng LLM để tự động hóa những công việc mà nhân viên kế toán thường làm.

Hành trình Skynet của tôi bắt đầu đơn giản.

Tôi đã tải sổ cái của Mọi Công ty, một bảng tính liệt kê tất cả các khoản ghi nợ và cho vay trong một khoảng thời gian, lên ChatGPT. Mục tiêu của tôi là thực hiện một loạt các bài kiểm tra mà một công ty kiểm toán sẽ thực hiện: tìm kiếm các giao dịch kỳ lạ, kiểm tra sức khỏe của doanh nghiệp, những thứ tương tự. Mặc dù các thử nghiệm này là trừu tượng, nhưng chúng là những phần phân tích nhỏ cung cấp cho chúng ta bức tranh tổng thể về sức khỏe của doanh nghiệp.

Khi tệp CSV được tải lên, hệ thống sẽ bắt đầu hoạt động. Nó nhận ra rằng tệp CSV này là một sổ cái, vì vậy nó viết năm khối mã mà nó có thể tự đọc.

LƯU Ý: Vì tôi không muốn tiết lộ thông tin tài khoản ngân hàng của mình nên tôi đã có một chút sáng tạo với kích thước hình ảnh. Tất cả các hình ảnh sẽ là bổ sung và không bắt buộc phải đọc bài viết này.

Nó phân loại dữ liệu và sẵn sàng để tôi đặt câu hỏi trong khoảng 10 giây. Ngược lại, các kế toán viên thường mất 24 giờ để nhận được email.

Tiếp theo, tôi đưa AI qua một số bài kiểm tra nhỏ mà một kiểm toán viên sẽ thực hiện. Đầu tiên, tôi yêu cầu nó tạo một biểu đồ hiển thị khối lượng cho mỗi tuần. Kiểm toán viên sẽ thực hiện phân tích này như một bài kiểm tra rủi ro đơn giản; nếu có một tuần với khối lượng cao bất thường, họ sẽ muốn kiểm tra thêm.

Trong khoảng 10 giây, tôi đã tạo biểu đồ nhanh hơn một chuyên gia tài chính có thể vẽ biểu đồ bằng cách sử dụng bảng tổng hợp và công cụ biểu đồ.

Trong khoảng 10 giây, tôi đã tạo biểu đồ nhanh hơn một chuyên gia tài chính có thể vẽ biểu đồ bằng cách sử dụng bảng tổng hợp và công cụ biểu đồ.

Tuyệt vời, nhưng không tuyệt vời, hãy tiến thêm một bước nữa.

Tiếp theo, tôi quyết định kiểm tra kiến ​​thức của nó. Vai trò của kiểm toán viên/kế toán viên là xác định mức độ an toàn của doanh nghiệp. Để làm điều này, họ thường sử dụng một đánh giá như tỷ lệ kiểm tra axit, đo lường mức độ nhanh chóng mà một công ty có thể đáp ứng các hóa đơn bất ngờ. Vấn đề là bạn không thể sử dụng sổ cái để đo tỷ lệ này. Nó đòi hỏi một bảng cân đối vì sổ cái không thể cho bạn biết tính thanh khoản của tài sản cần thiết để thanh toán các hóa đơn của bạn. Rất may, AI đã vượt qua bài kiểm tra pop một cách xuất sắc.

Nó nhận ra rằng việc kiểm tra này không thể thực hiện trên sổ cái, mà cần có bảng cân đối kế toán. Nếu chúng ta thực hiện bài kiểm tra này, tôi sẽ có xu hướng sử dụng một phiên bản công thức hơi khác một chút, nhưng nó vẫn đúng với những điều quan trọng. (Chú ý các nhà đầu tư của chúng tôi, đừng hoảng sợ, tôi chỉ tự chạy công thức này và chúng tôi vẫn chưa phá sản).

Tiếp theo, tôi sẽ thử những gì AI có thể làm với sổ cái - kiểm tra chất lượng dữ liệu. Tôi thử nói chuyện với nó như một người bình thường, hỏi, "Yo, dữ liệu thế nào?" Nó đưa ra 5 cách khác nhau để kiểm tra dữ liệu. Vì lý do riêng tư, tôi không thể hiển thị bốn phần đầu tiên. Tuy nhiên, phân tích là chính xác trong từng trường hợp. Đối với những người quan tâm, chúng tôi đã thực hiện nửa tá nhiệm vụ mà kiểm toán viên sẽ tự động hóa bằng AI, nhưng phải đến lần kiểm tra dữ liệu cuối cùng, tôi mới phát hiện ra lỗi rõ ràng đầu tiên của mình trong thử nghiệm. Nó đã tìm thấy 13 điểm ngoại lệ "hơn 3 độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình".

Tôi để nó liệt kê 13 lý do này. Không có trường hợp nào thực sự là ngoại lệ, chúng đều là tổng của cột hoặc hàng mà hệ thống coi là chi phí. Nói tóm lại, AI bị cản trở bởi định dạng.

Hệ thống gặp trục trặc, không phải vì dữ liệu, mà vì nó nhầm lẫn về cách dữ liệu được dán nhãn. Đây là thực tập sinh thông minh nhất và ngu ngốc nhất trên thế giới cùng một lúc. Bạn phải để mắt đến nó. Khi chúng tôi tạo bảng tính, chúng tôi thường làm những việc để làm cho chúng dễ đọc hơn, chẳng hạn như xóa đường lưới hoặc in đậm các số quan trọng. Nếu điều này xảy ra trong một sản phẩm, thì tài liệu cần phải dễ đọc hơn bằng máy. Đáng chú ý, hệ thống có thể làm được điều này mặc dù dữ liệu rõ ràng không dành cho AI.

Tôi cho AI biết nó mắc lỗi, nó xin lỗi và chúng tôi cùng nhau sửa lỗi bằng cách chỉnh sửa trực tiếp trang tính và tải lên lại.

Sau đó, tôi làm hỏng nó một lần nữa. Tôi đã tải lên P&L của chúng tôi trong cùng một cuộc trò chuyện và yêu cầu ChatGPT thực hiện đối chiếu bằng cách so sánh dữ liệu cấp độ giao dịch với hiệu suất tổng hợp hàng tháng.

mọi thứ sụp đổ

Tin vui: AI có thể phân tích nhiều tệp cùng một lúc. Nó đã có thể so sánh thành công các chi phí hàng tháng trong sổ cái với báo cáo thu nhập. Tin xấu: kết quả là sai.

Tôi lại gặp lỗi định dạng. Chỉ với một bảng tính, AI khó có thể tìm ra định dạng. Nếu bạn thêm hai bảng tính với các kiểu định dạng rất khác nhau, hệ thống sẽ bị hỏng. Tôi đã thử yêu cầu nó định dạng lại tệp thành thứ mà nó có thể đọc được, nhưng các lỗi bắt đầu chồng chất lên nhau. Dựa trên các cuộc thảo luận của tôi với tin tặc, tôi nghĩ rằng nó có liên quan gì đó với tiêu đề của hàng và tiêu đề của cột, nhưng điều này cần thử nghiệm thêm. Trình thông dịch mã có thể dễ dàng phân tích một tệp, nhưng sẽ khó hơn khi có nhiều tệp hơn để kiểm tra.

Tôi vẫn giữ nguyên những gì đã nói trong phần giới thiệu: Tôi nghĩ trí tuệ nhân tạo có thể thay thế một số lao động tri thức. Đây là những vấn đề dễ giải quyết. Thiết kế lại sổ cái chung và báo cáo thu nhập để có cùng định dạng, tải nó vào cơ sở dữ liệu bằng API Stripe và gặt hái những lợi ích của một kế toán viên hoàn toàn tự động.

Sau đó, bạn cũng có thể sử dụng Trình thông dịch mã để thực hiện phân tích tài chính trên tất cả các cơ sở này, chẳng hạn như chiết khấu dòng tiền, v.v. , và bây giờ bạn có một bộ phận tài chính tự động. Nó sẽ không làm mọi thứ, nhưng nó sẽ làm 90% công việc cho bạn. Và 10% công việc còn lại trông giống công việc của kỹ sư dữ liệu hơn là nhà phân tích tài chính.

Thành thật mà nói, đây là một cơ hội trị giá 50 tỷ đô la. Các công ty có sản phẩm này sẽ có cơ hội trở thành công cụ thống trị trong lĩnh vực kế toán và tài chính. Nó có thể đánh bại QuickBooks hoặc Oracle. Ai đó nên làm điều đó - công nghệ ở đây.

Câu hỏi quan trọng là làm thế nào OpenAI hiển thị Trình thông dịch mã. Nếu nó chỉ là một plugin trên ChatGPT, các công ty khởi nghiệp sẽ không bận tâm. Nhưng nếu công ty để lộ nó thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API), thì thực sự có khả năng gây gián đoạn. Các công ty khởi nghiệp có thể thực hiện rất nhiều công việc xung quanh quy trình và định dạng dữ liệu bán hàng. Thêm các tính năng như nhiều người chơi hoặc đăng nhập một lần là đủ để biện minh cho sự tồn tại của một công ty khởi nghiệp. Là một người không ghét cuộc sống của tôi, tôi không bán phần mềm B2B, vì vậy hãy sử dụng ý tưởng này (gửi cho tôi kiểm tra tư vấn, vui lòng).

Đó là một thử nghiệm thú vị, nhưng tôi nghĩ có những tác động lớn hơn.

Có thể tương lai xa lạ hơn bạn nghĩ

Một trong những thách thức lớn của việc xây dựng AI là hiểu cách tích lũy lợi nhuận.

Trước thử nghiệm này, tôi luôn tin rằng giá trị chủ yếu sẽ tích lũy khi các công ty hiện tại bổ sung khả năng AI vào quy trình công việc hiện có hoặc bộ dữ liệu độc quyền. Cho đến nay, thực tế đã chứng minh điều đó. Microsoft rõ ràng là công ty dẫn đầu về AI ở quy mô lớn và công ty không có dấu hiệu chậm lại.

Tuy nhiên, bài tập sổ cái chung này không chỉ đơn thuần là kế toán. Nó giúp tôi mở rộng tầm mắt về việc trí tuệ nhân tạo sẽ phá vỡ toàn bộ thế giới năng suất như thế nào. AI có khả năng xác định lại các quy trình làm việc một cách cơ bản đến mức những người đương nhiệm không thể chuyển sang tương lai mới này. Startup thực sự có cơ hội đuổi kịp người khổng lồ.

Nói đùa rằng, tôi là một thằng ngốc, tôi không hiểu công nghệ, và tôi viết báo để kiếm sống. Tuy nhiên, tôi vẫn có thể tự động hóa hầu hết công việc kiểm toán viên của chúng tôi. Điều gì xảy ra nếu một nhóm tài năng sản xuất nó?

Nói đùa rằng, tôi là một thằng ngốc, tôi không hiểu công nghệ, và tôi viết báo để kiếm sống. Tuy nhiên, tôi vẫn có thể tự động hóa hầu hết công việc kiểm toán viên của chúng tôi. Điều gì xảy ra nếu một nhóm tài năng sản xuất nó?

Tất cả công việc năng suất là lấy dữ liệu và biến nó thành đầu ra. Phiên dịch mã là một cải tiến lớn so với các hệ thống AI trước đây vì đầu vào của nó đã thay đổi từ văn xuôi sang dữ liệu thô. Công cụ này là một lớp trừu tượng trên chính tâm trí. Nó là công cụ lý luận, công cụ tư duy chứ không phải công cụ tài chính. Trong thông báo phát hành, OpenAI thậm chí không đề cập đến trường hợp sử dụng tài chính! Chúng tôi có rất nhiều cơ hội để sáng tạo lại công việc của mình. Trình thông dịch mã có nghĩa là bạn thậm chí không cần quyền truy cập vào cơ sở dữ liệu hoặc API cấp cao. Nếu OpenAI quyết định sử dụng nó, tất cả những gì chúng ta cần là một thanh lệnh và một tệp.

Trong năm qua, tôi đã nhiều lần nghe ý tưởng về trí tuệ nhân tạo định hình lại lao động. Nhưng lần đầu tiên tôi thấy nó được thực hiện thông qua công cụ này. Nó không phải là không có sai sót hoặc vấn đề, nhưng nó đang đến. Thú vị, đáng sợ, đáng sợ, phấn khích, tuyệt vời và đáng sợ, đó chỉ là một sản phẩm alpha chưa đầy sáu tháng tuổi. Còn phiên bản tiếp theo của mô hình thì sao? Hoặc những sản phẩm nào các công ty khác sẽ tung ra?

Đây không phải là vấn đề xa vời, mà là vấn đề phải đối mặt trong 18 tháng.

Đối thủ cạnh tranh lớn nhất của OpenAI, Anthropic, đã rò rỉ một bản cáo bạch trong một trong những câu chuyện tin tức được theo dõi nhiều nhất trong sáu tháng qua. Một phiên bản của báo cáo cho biết công ty muốn 1 tỷ đô la để xây dựng "Claude-Next", mạnh hơn gấp 10 lần so với GPT-4. Tôi đã xác nhận từ nhiều nguồn rằng các phiên bản khác của sơ đồ này yêu cầu cải tiến gấp 50 lần so với GPT-4.

Hãy tiếp tục với suy nghĩ đó, để nó lắng đọng và nảy mầm. Một hệ thống thông minh hơn 50 lần so với Trình thông dịch mã có ý nghĩa gì đối với lao động tri thức? Tôi nghe nói rằng OpenAI đang thảo luận về khả năng mở rộng quy mô tương tự.

Ai biết được liệu công ty này có thể thành công hay không, nhưng bạn có thể tưởng tượng rằng trong hai năm nữa chúng ta sẽ có những mẫu mã tốt hơn 50 lần so với hiện nay không? Vâng, đây là những tuyên bố trên bảng quảng cáo và hoàn toàn không đáng tin cậy, nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu chúng là sự thật? Ngay cả một mô hình cải tiến gấp 10 lần xì hơi cũng mở ra một thế giới với những khả năng không thể tưởng tượng được.

Điều này có nghĩa là một sự tái tạo hoàn toàn của công việc tri thức. Điều này có nghĩa là các công ty khởi nghiệp có cơ hội đánh bại những người khổng lồ. Như Anthropic đưa vào tài liệu quảng cáo của mình: "Những mô hình này có thể bắt đầu tự động hóa phần lớn nền kinh tế.

Thí nghiệm này đã cho tôi một cái nhìn thoáng qua về tương lai, và tôi hy vọng bạn đã sẵn sàng.