هیچ محصولی در سبد خرید نیست.

کاربرد هوش مصنوعی در امورمالی و حسابداری

در ابتدا یک تعریف کلی از هوش مصنوعی داشته باشیم ..

هوش مصنوعی (AI)  به شبیه سازی هوش انسان در ماشین هایی گفته می شود که برنامه ریزی شده اند مانند انسان فکر کنند و اقدامات آنها را تقلید می کنند. این اصطلاح همچنین ممکن است در مورد هر ماشینی که از ویژگی های مرتبط با ذهن انسان مانند یادگیری و حل مسئله برخوردار است ، استفاده شود.

ویژگی ایده آل هوش مصنوعی توانایی آن در منطقی سازی و انجام اقداماتی است که بیشترین شانس را برای دستیابی به یک هدف خاص دارند. زیرمجموعه هوش مصنوعی یادگیری ماشینی است ، که به مفهومی اشاره دارد که برنامه های رایانه ای می توانند بطور خودکار از داده های جدید بیاموزند و با آنها سازگار شوند بدون اینکه توسط انسان به آنها کمک شود. تکنیک های یادگیری عمیق این یادگیری خودکار را از طریق جذب مقدار زیادی از داده های غیر ساختاری مانند متن ، عکس یا فیلم امکان پذیر می کند.

برنامه های کاربردی برای هوش مصنوعی بی پایان هستند. این فناوری را می توان در بسیاری از بخشها و صنایع مختلف به کار برد. هوش مصنوعی در امور حسابداری و مالی  مدت هاست که جایگاه خود را در حسابداری و امور مالی پیدا کرده است.

محققان در حسابداری تکنولوژی ها و تکنیک های هوش مصنوعی را با موفقیت هایی چند، برای کارهای خاصی در گزارشگری و تحلیل مالی ، حسابرسی و اطمینان بخشی  و در محدوده های دیگر به کار برده اند.

چهار مورد از مواردی که نقش عمده تری در تشریح کاربرد هوش مصنوعی در حسابداری و امور مالی دارند، شامل زیر است :  سیستم های خبره، شبکه ی عصبی، الگوریتم ژنتیک،  و منطق فازی.

در این مقاله از کاربرد سیستم های خبره در حوزه مالی و حسابداری بررسی می کنیم.

سیستم خبره

یکی از شاخه های هوش مصنوعی که با گردآوری دانش تخصصی و اطلاعات کارشناسی در یک حوزه خاص واستفاده از منطق می كوشد تا دركنار متخصصان و همپای آنان به عرضه خدمات تخصصی بپردازد.

سیستم خبره، سیستمی است که دانش انسانی را بوسیله کامپیوتر، برای حل مسائلی که غالبا نیازمند تخصص انسانی است، به کار می برد. در واقع سیستم خبره، روشی برای گنجاندن دانش افراد خبره در کامپیوتر است ، گامی در جهت بنای هوش مصنوعی .

تعهد خرید:

سیستم های خبره امکان بکارگیری استانداردهای سازمانی منسجم تر را برای ارزیابی درجه امکان خطرات متفاوت (آتش سوزی ، سیل ، سرقت ، و غیره) افزایش داده است . پایگاه دانش لازم برای سیستم های تعهد خرید شامل اطلاعات خاص صنعت در مورد تجهیزات ایمنی و اقدامات انجام شده برای کاهش خطر و نیز تکنیک های ارزیابی سطح خطر است.

بانکداری:

بانک ها نیز خدمات متنوعی به مشتریان خود ارائه می دهند.از جمله وام ها ی بلند مدت کوتاه مدت و حد اعتباری به مشتریان خود ارائه می دهند. به علاوه، برای خدمات حواله ها و انتقال وجوه، عملیات خرید و فروش ارز و سایر معاملات بانکی می توان از سیستم های خبره استفاده کرد.سیستم های ارزی خارجی سیستم های مشاوره ارز خارجی توان آن را دارند که به طور کیفی در شرایط مختلف بازار ، استراتژی های مختلف اختیار معامله ارزی  و روش های تامینی دیگر را ارزیابی و راه حل هایی توصیه کنند.

برنامه ریزی استراتژیك:

سیستم ها ی خبره در انتخاب و اجرای یک برنامه ریزی استراتژیک در خدمت مدیران هستند. اگر نقطه شروع و عطف كار مدیریت را برنامه ریزی استراتژیك بدانیم انگاه اهمیت این سیستمها بیشتر مشخص می شود.سیستمهای خبره جهت انتخاب یك تكنیك برنامه ریزی استراتژی ك با این دیدگاه توسعه یافته اند كه مدیران در انتخاب یك ابزار برنامه ریزی استراتژیك با محدودیتهای زیادی مواجه اند.

مدیریت تولید و عملیات:

در سالهای اخیر چالش عمده سازمان ها دستیابی به کسب مزیت رقابتی است . با افزایش پیچیدگی صنایع تولیدات و نیاز به کار آیی و تولید بیشتر چرخه عمر كوتاه تر محصول،انعطاف پزیری بالاتر ،كیفیت بیشتر محصول ،رضایت مشتری و بر اوردن انتظارات او و هزینه كمتر،چهره عملیات تولید را تغییر داده است.استفاده از هوش مصنوعی در زمینه تولید و عملیات  کمک شایانی به چرخه  تولیدات و افزایش خروجی کرده است.

ارتباطات مالی:

سیستمهای خبره دربنگاه های مالی برای نظارت بر اطلاعات مورد انتظار و یافتن كلاه برداریهااستفاده می شود.سیستم های خبره زمانی که حجم اطلاعات بسیا ربالا است بسیا ر مفید است.

این سیستم می تواند همچون یك حسابرس پاسخگوی تعداد فراوان زیاد ارباب رجوعها باشد .حسابرسی در حالت عادی به مدت 18 ماه طول می کشد .و لی با این سیستم خبره می توان این عملیات را سریع تر انجام داد.

شبکه عصبی مصنوعی:

شبکه عصبی مصنوعی یک تکنیک پردازش اطلاعات مبتنی بر روش سیستم های عصبی بیولوژیکی مانند مغز و پردازش اطلاعات است. مفهوم بنیادی شبکه های عصبی، ساختار سیستم پردازش اطلاعات است که از تعداد زیادی واحد های پردازشی (نورون) مرتبط با شبکه ها تشکیل شده اند سلول عصبی بیولوژیکی یا نورون، واحد سازنده ی سلول عصبی در انسان است.

 

کاربرد سیستم عصبی مصنوعی در امور مالی و حسابدار ی:

 

پیش بینی قیمت روند سهام :

پیش بینی قیمت یا بازده سهام کار ساد ه ای نیست؛ زیرا عوامل بازاری بسیاری در تعیین آن دخالت دارند . زیرا عوامل بازاری بسیاری در تعیین آن دخالت دارند که تمام این عوامل را نمی توان صرفاً در تحلیل تکنیکی )فقط داد ههای تاریخی مربوط به حرکت قیمت و حجم معاملات سهام را برای پیش بینی حرکت آتی قیمت مطالعه می کند( در نظر گرفت )

حسابرسی:

کاربرد هوش مصنوعی در حسابرسی به فرآیند بررسی تحلیلی کمک شایانی می کند.

ارزشیابی:

به کمک مدل شبکه های عصبی و مدل های ترکیبی، می توان ارزش اوراق بهادار و دارایی هایی دیگری را که می خواهیم خریداری کنیم، برآورد کنیم. در این مورد باید فرایند ارزشیابی انسانی را شبیه سازی کنیم که در شبکه عصبی مصنوعی این مهم ممکن است.

پیش بینی میزان اعتبار:

سیستم عصبی مصنوعی را می توان طوری آموزش داد که اطلاعات ورودی آن داده های مربوط به مشتریان و داده های خروجی مطلوب آن تصمیمات واقعی تحلیلگران اعتباری باشد. هدف سیستم تقلید از تصمیم گیرنده ی انسانی در اعطا یا رد اعتبار و تعیین سقف های اعتباری است.

تصویب اعتبارات:

سیستم عصبی مصنوعی را می توان به گونه ای آموزش داد که اطلاعات ورودی آن داده های مربوط به مشتریان و داده های خروجی مطلوب آن تصمیمات واقعی تحلیل گران اعتباری باشد. هدف سیستم، تقلید از تصمیم گیرنده انسانی در اعطا یا در اعتبار و تعیین سقف های اعتباری است. سیستم توان آن را دارد که بدون ضرورت این که اطلاعات را در قالب خاصی بریزیم، از داده های ورودی متنوع و پراکنده استفاده کند.

برآورد بهای تمام شده:

در هنگام برآورد بهای تمام شده عوامل زیادی از جمله تغییر مداوم ماهیت تکنولوژی، موجود بودن مواد و دستمزد مستقیم و ارزش واحد پولی و … باید در نظر گرفته شود. بنابراین با توجه به این نکته اطلاعات ورودی زیاد و بعضاً ناقص هستند شبکه ی عصبی می تواند گزینه ی مناسبی برای برآورد بهای تمام شده باشد.

قیمت گذاری اوراق بهادار :

در هوش مصنوعی سیستم را می توان طوری تعلیم داد که عملیات دستی از طریق مشاهده دادو ستد های تصمیمات واقعی اخذ شده در گذشته، تقلید کند. به علاوه، در این محیط، سیستم توان آن را دارد که بهتر از عملکرد کارشناس انسانی عمل کند، چرا که اطلاعات ورودی می تواند شامل نحوه تغییرات قیمت واقعی و فعالیت های فروش مؤخر بر انتشار اوراق بهادار باشد.

پیش بینی و برآورد آتی:

در پاره ای از حوزه های پیش بینی مالی، استفاده از کامپیوتر و نرم افزارهای سنتی، مطلوب تر از مدل های شبکه عصبی و ابزار ترکیبی است. اما تحلیل گر مالی در بشتر موارد نگران تأثیر اعمال خاص روی رفتار سرمایه گذاران است. این امکان وجود دارد که سیستم عصبی مصنوعی را طوری آموزش دهیم که از رفتار سرمایه گذاران نسبت به تغییرات در شرایط کلی مالی یا تغییرات شرکت تقلید کنند.

 

ادامه مطلب