
給与計算、税金請求、経費について説明: オーストラリアの企業にとって AI がうまくいかない財務機能と、代わりに AI を安全に使用する方法。
AI ツールは中小企業の経営に非常に役立ちます。問題はテクノロジーではありません。だからこそ疑問が投げかけられているのです。
Dext の新しい調査では、オーストラリア全土の会計士と簿記 500 人を対象に調査が行われ、63% が AI が生成した不正確または誤解を招くアドバイスによって直接財務的損失を被った企業を知っていることが判明しました。 44% は、AI を利用してクライアントの間違いを毎週修正していると回答しています。
損失には、過払い、手当の未払い、罰金、誤った税金請求、給与計算ミスなどが含まれます。全て回避可能。こうしたことはすべて、ビジネスオーナーが汎用 AI ツールに、確実に答えられるように設計されていない質問をしたために起こっています。では、ラインは実際にはどこにあるのでしょうか?
AI が本当に役立つ場所
AI を正しく使用すると、中小企業経営者の財務管理をリアルタイムで節約できます。
概念を理解するのに非常に役立ちます。 BAS での用語の意味、一般的な減価償却の仕組み、または請負業者と従業員の書面上の違いを知りたい場合、AI はそれを明確かつ迅速に説明します。
ドラフトをうまく処理します。 AI に支払条件条項の作成、請求書のテンプレートの作成、または会計士に送信するクエリの下書きを手伝ってもらうことは、すべてリスクの低い用途であり、コンプライアンス リスクを生み出すことなく時間を節約できます。
準備にも役立ちます。 AI を使用して、会計士との会議の前に思考を整理したり、質問リストを作成したり、理解する必要がある文書を要約したりすることは、まさにこのタイプのタスクに適しています。
うまくいかないことが続く場所
現在、オーストラリアの書籍に掲載されている誤りは特定の分野に集中しており、実際のビジネス状況、現在のオーストラリアの税法、個人的な状況に関する知識を必要とする決定という共通点があります。
Dext の調査で見つかった最も一般的な間違いには、会計士によって報告された事業経費の誤解が 45 パーセント、誤った税請求または請求が 43 パーセント、個人の税務計画に欠陥があることが 39 パーセント、不正確な事業税計画が 38 パーセント、給与計算の誤りが 29 パーセントでした。
これらは特殊なケースではありません。これらは日常的なビジネス財務上の意思決定であり、AI は正しいように見えても状況には正しくない答えを自信を持って与えます。
Dext の APAC 担当ゼネラルマネージャーである Paul Wittich 氏は、こう明確に述べています。 「会計や簿記のために構築された専門ツールと、企業の実際の財務状況を知らない汎用チャットボットとの間には、根本的な違いがあります」とウィティッチ氏は言う。
汎用 AI ツールは、業界、構造、州に基づく義務、資格があるかどうかなどの特定の譲歩を認識しません。ユーザーの状況ではなく、トレーニング データのパターンに基づいて答えが得られます。
それを間違えることの代償
経済的打撃は 2 つの方向から発生します。 1 つ目は明白です。誤った税金請求、権利の欠如、給与計算ミス、および ATO 罰金の可能性です。これらはデクストの調査が発見した落とし穴であり、AIの回答が専門家のアドバイスとして扱われたため、リアルマネーが企業から流出しているのだ。
2番目のものは目立たなくなります。 AI 関連のミスに定期的に遭遇する会計士のうち、52 パーセントはその修正に月に最大 3 時間を費やし、38 パーセントは 4 ~ 6 時間を費やしています。それらの改善時間はビジネスにフィードバックされます。エラーを修正する必要がある場合、会計士の代わりに AI に依頼することで節約された時間は、労力を費やす価値があります。
ウィティッチ氏は、「損失はもはや想像上のものではない。国中で企業はすでに損失を出しており、会計士や簿記担当者は避けられる間違いを修正するために貴重な時間を費やしている」と語った。
経験則
AI ツールへの導入を検討している財務上の質問に対する簡単なテスト: ビジネス構造、売上高、州、業界が異なっていたら答えは変わりますか?
もしそうなら、これは汎用 AI に関する問題ではありません。これは会計士または簿記担当者への質問です。
AI は理解するための有用な出発点です。これは意思決定の信頼できるエンドポイントではありません。これを使用して、専門アドバイザーに対してより適切な質問を作成することをお勧めします。その会話の代わりにそれを使用すると、害が生じます。
ATO は推定年間 200 万件のコンプライアンス チェックを実行し、データ マッチングを積極的に使用して異常を報告します。その境界線を見つけるのに重要なのは会計年度ではありません。
この定量的調査はDextから委託され、Censuswideが実施した。
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