Kunstmatige intelligentie (AI) is voortdurend in ontwikkeling en het bijhouden van de nieuwste ontwikkelingen is essentieel voor accountants en belastingprofessionals om slimmer te werken en een voorsprong op de concurrentie te krijgen.
Rust jezelf uit met basiskennis van AI en begrijp wat het betekent voor belasting-, boekhoud- en auditprofessionals. Zo helpt het artikel om de kansen die AI je bedrijf kan bieden te maximaliseren.
Begrijp AI en de rol ervan in boekhouding
Tegenwoordig verandert kunstmatige intelligentie de manier waarop belasting- en boekhoudprofessionals hun werk doen. Snelle ontwikkelingen op het gebied van AI maken het voor accountantskantoren eenvoudiger dan ooit om routinetaken te versnellen, enorme hoeveelheden financiële gegevens te analyseren, patronen en afwijkingen te ontdekken, menselijke fouten te verminderen en de veranderende wet- en regelgeving bij te houden.
Hier volgt een overzicht van hoe AI werkt en waarom het belangrijk is voor de boekhouding.
Wat is AI?
In grote lijnen is AI een technologie die computers helpt informatie te verzamelen en oplossingen te bedenken op een manier die het menselijk denken imiteert. AI gebruikt gegevens om te leren - hoe meer gegevens, hoe "slimmer" de AI.
Op het werk kan AI eenvoudige bedrijfsprocessen automatiseren, waardoor de snelheid toeneemt, de nauwkeurigheid wordt gewaarborgd en de kosten worden verlaagd. Als werknemers AI-tools kunnen gebruiken om hun workflow te stroomlijnen en tijdrovende taken te voltooien, zijn ze productiever en efficiënter.
AI kan verschillende vaardigheden "leren", zoals voorspellingen doen, nieuwe inhoud creëren en gespreksvaardig communiceren. Kunstmatige intelligentie is een overkoepelende term die een breed scala aan AI-subgroepen en benaderingen omvat, waaronder machinaal leren, generatieve AI en grote taalmodellen. Laten we eens kijken hoe deze verschillende soorten AI werken, zodat je ze kunt implementeren ten voordele van je bedrijf.
Machine learning
Machine learning is een subset van AI die systemen gebruikt om enorme hoeveelheden gegevens te analyseren en zo leert om patronen te herkennen, aanbevelingen te doen en mogelijke fouten te signaleren. Dankzij deze datasets kan machine learning taken uitvoeren zonder expliciete programmeerinstructies, waardoor nauwkeurige voorspellingen en beslissingen mogelijk worden op basis van statistieken en complexe algoritmen. Voorbeelden van machinaal leren in alledaagse technologie zijn aanbevelingssystemen binnen Netflix, virtuele assistenten zoals Siri of navigatie-apps die verkeerssituaties voorspellen en optimale routes voorstellen.
Wolters Kluwer maakt zowel in Twinfield als Basecone gebruik van machine learning. Zo is de herkenning van transacties in Basecone verbeterd door AI en kunnen we sneller en betere boekingsvoorstellen doen op basis van historische gegevens in Twinfield.
Generatieve AI
Wanneer AI patronen in gegevens gebruikt om iets nieuws te creëren, wordt dit generatieve AI genoemd. Een verscheidenheid aan datatypes kan generatieve AI "trainen" om realistische afbeeldingen, geluiden, softwarecode, tekst of andere media te maken. ChatGPT is de afgelopen jaren een van de meest besproken voorbeelden van generatieve AI geworden, maar generatieve AI-technologie bestaat al vele jaren. Het wordt veel gebruikt in chatbots voor klantenservice en in fotobewerkingssoftware om mensen of objecten uit afbeeldingen te verwijderen op basis van context. Begin 2023 werd een aantal belangrijke verbeteringen aan de generatieve AI-technologie aangekondigd die resulteren in realistischere, kwalitatief betere, mensachtige output.
Grote taalmodellen
Voor tekstgebaseerde tools zoals chatbots bouwt generatieve AI voort op grote taalmodellen (LLM's), een type AI dat leert van enorme hoeveelheden tekst. LLM's vergelijken miljarden woorden en zinnen om computers in staat te stellen op tekst gebaseerde vragen te begrijpen en antwoorden te genereren. ChatGPT is een krachtige LLM die input verzamelt om tekstreacties zoals die van mensen te genereren.
Hoe AI het spel verandert voor de belasting- en boekhoudsector
De vooruitgang op het gebied van machine learning en generatieve AI is revolutionair voor de belasting- en boekhoudsector. Hier zijn enkele manieren waarop accountantskantoren AI nu en in de toekomst kunnen gebruiken.
Onderzoek naar belastingwetten en boekhoudnormen stroomlijnen
AI kan boekhoudkantoren helpen hun onderzoeksproces te verbeteren om meer accurate en bruikbare informatie te leveren. Het kan belastingonderzoek direct in de workflow op kantoor brengen, anticiperende aanwijzingen geven op basis van klantgegevens en veranderende regelgeving, en de tijd verminderen die nodig is om het onderzoek uit te voeren, de bronnen te verifiëren en de implicaties te begrijpen. Zodra de informatie is verzameld, kan AI helpen het onderzoek samen te vatten en klantgerichte berichten op te stellen die de implicaties van het onderzoek uitleggen met betrekking tot de specifieke belastingsituatie van elke klant.
Gegevensbeheer verbeteren
Belasting- en boekhoudprofessionals hebben te maken met een enorme hoeveelheid klantgegevens, variërend van grootboeken, journaalposten, personeelsdossiers en bankgegevens tot ongesorteerde digitale en fysieke "schoenendozen" met ondersteunende documenten. De dagen zijn voorbij dat beginnende accountants uren van hun tijd moeten besteden aan het handmatig sorteren, opschonen, invoeren en beoordelen van klantgegevens voordat de belastingaangifte of audit kan worden gestart.
Kunstmatige intelligentietechnologie zoals computer vision en machine learning maakt het nu mogelijk om het proces van gegevensinvoer te automatiseren, waardoor professionals elk jaar honderden werkuren kunnen besparen. De AI-technologie voor documentverwerking kan binnen enkele minuten zelfs ongestructureerde documenten van de laagste kwaliteit scannen en vervolgens de gegevens samenvatten, identificeren, ordenen en importeren in relevante formulieren binnen de belasting-, boekhoud- of auditoplossing. AI kan ook gegevens of velden markeren die mogelijk extra menselijke verificatie vereisen.
De mogelijkheid om de verwerking van klantdossiers en gegevensinvoer te automatiseren heeft het concept van de no-touch belastingaangifte mogelijk gemaakt. Binnen de reikwijdte van een audit kan AI onmiddellijk brondocumenten matchen en koppelen en diepere gegevensanalysemogelijkheden ontsluiten, waardoor volledige gegevenssets kunnen worden getest en verborgen risico's kunnen worden geïdentificeerd.
Relaties met klanten versterken
AI helpt bedrijven om proactieve en gepersonaliseerde diensten aan te bieden, terwijl ze minder tijd kwijt zijn aan het beheren van accounts en correspondentie. Van chatbots die potentiële klanten direct antwoord geven op vragen over het bedrijf, administratieve zaken of zelfs belastingscenario's van klanten, tot het automatisch genereren van brieven voor klanten met eenvoudige uitleg over complexe belastingsituaties, AI kan bedrijven helpen klantgerichte inzichten te bieden en tijdige gepersonaliseerde aanbevelingen te doen.
Mogelijkheden voor belastingadvies identificeren
Door te identificeren op welke klanten belastingwijzigingen van invloed zijn, kan AI bedrijven helpen om proactief contact op te nemen met klanten en extra kansen te benutten. Zo kan AI waarde toevoegen en de inkomsten van het bedrijf verhogen. AI kan belastingwijzigingen in begrijpelijke taal uitleggen en op maat gemaakte communicatie voor klanten creëren op basis van de belastingwijziging en de aanwezige klantgegevens om zo klanten proactief te waarschuwen voor mogelijke problemen.
Bedrijfsbeheer en -activiteiten optimaliseren
Bedrijven kunnen AI gebruiken voor intelligente inzichten om interne processen, productiviteit en winstgevendheid te verbeteren. AI kan bedrijfsbrede statistieken in de loop van de tijd volgen, trends onderkennen en mogelijkheden identificeren om klantrelaties, personeelstoewijzingen, planning en toewijzing van middelen en facturatie te optimaliseren. Het kan bedrijven tijd besparen door transcripties van vergaderingen te genereren en interne berichten op te stellen, zoals beleid en bedrijfsbrede communicatie. AI kan ook helpen bij klantenservice en marketing door specifieke klantgegevens te leveren over belastingbesparingen, het vermijden van boetes en andere concrete voordelen van het werken met het bedrijf, het schrijven van klantcommunicatie en het creëren van marketingcontent zoals blogs, nieuwsbrieven en berichten op sociale media.
Uitdagingen en zorgen over AI in de accountancy
Hoewel AI veel voordelen heeft, brengt het ook specifieke uitdagingen met zich mee voor de accountancysector.
Gegevensbeveiliging
Het is van cruciaal belang om informatie van klanten (personen en bedrijven) veilig te houden, dus terwijl bedrijven hun capaciteit opbouwen om AI-tools te gebruiken, moeten ze in het gehele AI-proces doorlopende beveiligingsmaatregelen inbouwen om gegevens veilig te houden, privacy te behouden en misbruik van informatie te voorkomen.
Nauwkeurigheid
De nauwkeurigheid van door AI gegenereerde informatie is een ander punt van zorg. Generatieve AI kan geen perfecte nauwkeurigheid garanderen van de inhoud die het creëert. Veel publieke generatieve AI-oplossingen, zoals ChatGPT, genereren output op basis van patronen in de data waarop ze zijn getraind. Dit heeft geleid tot een aantal zeer openbare voorbeelden van generatieve AI-content die verzonnen informatie bevat. Bedrijven moeten beleid ontwikkelen voor het gebruik, de beoordeling en de bewerking van door AI gecreëerde content om ervoor te zorgen dat de informatie accuraat en relevant is. Leveranciers zoals Wolters Kluwer, met oplossingen in sectoren die afhankelijk zijn van de nauwkeurigheid van gegevens zoals belastingen en boekhouding, juridische zaken of gezondheidszorg, trainen generatieve AI-systemen op gesloten gegevensbronnen om de nauwkeurigheid van de output te garanderen. Wij werken met beschermingsmechanismen om foutieve systeemreacties te elimineren.
Aansprakelijkheid
Onnauwkeurigheden kunnen gevolgen hebben die verder gaan dan schade aan de professionele reputatie van de accountant. Als generatieve AI-systemen worden geïmplementeerd om beslissingen te nemen in belasting- en boekhoudsoftware, kunnen onnauwkeurige of oneerlijke resultaten leiden tot onjuiste financiële verslaglegging, wat ernstige financiële en juridische gevolgen kan hebben en bedrijven mogelijk blootstelt aan aansprakelijkheidskwesties. In software moeten controle- en transparantiemechanismen (zoals citaten) worden ingebouwd om beslissingen van generatieve AI te volgen.
Vertekening
Algoritmische vooringenomenheid kan leiden tot oneerlijke uitkomsten, waarbij bepaalde individuen, bedrijven of situaties ongelijk worden beïnvloed met onvoorziene ethische en juridische implicaties. Er moeten inspanningen worden gedaan om vooroordelen in trainingsgegevens, algoritmeontwerp en besluitvormingsprocessen te identificeren en te verminderen.
De verantwoordelijkheid voor het overwinnen van uitdagingen op het gebied van nauwkeurigheid, vooringenomenheid en aansprakelijkheid ligt zowel bij de leverancier van oplossingen als bij de professional die de software gebruikt. Wolters Kluwer zet zich in voor de ontwikkeling van verantwoorde AI die is gebaseerd op een fundament van vertrouwen, transparantie en verantwoordelijkheid, zoals vermeld in onze benadering van AI-ontwikkeling.
De belasting- en boekhoudprofessional heeft ook de plicht om zijn vaardigheden en beoordelingsvermogen aan te wenden om zijn klanten zo goed mogelijk van dienst te zijn. AI kan misschien nog niet elke nuance van de complexe behoeften van individuele klanten realiseren en kan het partnerschap en de persoonlijke benadering die een menselijke adviseur kan bieden, niet vervangen. AI heeft nieuwe efficiëntieniveaus mogelijk gemaakt, maar de resultaten moeten worden beoordeeld op nauwkeurigheid.
AI omarmen om waarde toe te voegen
Het toepassen van AI kan de deur openen naar slimmer werken, niet harder, het nauwkeurig en snel afronden van herhalende taken en het mogelijk maken voor belasting- en boekhoudprofessionals om hun tijd te gebruiken voor grotere en betere zaken, zoals strategie, samenwerking, relatiebeheer, technologie, innovatie en groei.
AI kan ook het landschap van de accountancy als beroep veranderen, door de tijd die wordt besteed aan alledaagse of repetitieve taken te verminderen en de kans op menselijke fouten te verkleinen. Dit kan boekhoud- en belastingprofessionals in staat stellen zich te richten op de meer menselijke kant van hun werk - denkprocessen van hogere waarde en meer genuanceerde besluitvorming. Een verschuiving van herhalend werk naar stimulerend werk kan bijdragen aan een betere balans tussen werk en privé en een groter gevoel van voldoening en doelgerichtheid.
Hoewel AI de manier verandert waarop boekhoudprofessionals hun werk doen, kan het hen niet vervangen. Door te leren hoe AI-tools kunnen worden ingezet, kunnen bedrijven sneller en met meer vertrouwen waarde leveren. Wanneer mensen en AI op elkaar zijn afgestemd om elkaar te ondersteunen, kunnen bedrijven strategischer werken, wat zowel henzelf als hun klanten ten goede komt.
