کاربرد هوش مصنوعی در حسابداری

1. اتوماسیون فرایندهای مالی (RPA)

کارهایی مثل:

• ثبت فاکتور
• ارسال اسناد
• مغایرت‌گیری بانکی

2. تحلیل داده‌های مالی و گزارش‌گیری هوشمند

با کمک AI و BI (هوش تجاری)، الگوها شناسایی می‌شوند و گزارش‌های تحلیلی به‌صورت خودکار تولید می‌شوند.

3. کشف تقلب و حسابرسی هوشمند

با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تراکنش‌های مشکوک سریع‌تر شناسایی می‌شوند.

4. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم (DSS)

سیستم‌هایی که در تصمیم‌گیری برای سرمایه‌گذاری، اخذ وام یا بودجه‌ریزی کمک می‌کنند.

5. شبکه‌های عصبی مصنوعی

برای پیش‌بینی قیمت سهام، تحلیل ریسک، بررسی احتمال ورشکستگی.

6. پردازش زبان طبیعی (NLP)

برای خواندن و تحلیل قراردادها، نامه‌ها، ایمیل‌ها و گزارش‌های مالی غیرساختاریافته.

7. یادگیری ماشین (ML)

سیستم‌هایی که با دریافت داده‌های مالی، الگو یاد می‌گیرند و تصمیم‌گیری می‌کنند.

8. منطق فازی

در تصمیم‌گیری‌های کیفی یا دارای عدم‌قطعیت (مثل حسابرسی کیفی یا مشاوره سرمایه‌گذاری).

9. الگوریتم ژنتیک

برای بهینه‌سازی عملیات مالی، کشف تقلب، کاهش هزینه و زمان.

10. سیستم‌های ترکیبی (Hybrid AI)

ترکیب RPA + NLP + DSS در یک سیستم واحد برای حداکثر بهره‌وری.