Tehisintellekti roll raamatupidamise tulevikus

Kristi Ulm
Kristi Ulm arutleb tehisintellekti rolli üle raamatupidamise tulevikus

Kõik inimesed unistavad kergemast elust ning soovivad endale tarku ja võimekaid abilisi, kes toimingud lihtsamaks teeksid. Elu meie ümber muutub pidevalt, ühel hetkel lihtsalt tuleb leppida muutustega ja nendega kaasa minna.

Samas tekitab igati võimekatele abilistele mõtlemine hirmu ja kahtlust, et ega nad meie elu ja tööd ühel hetkel üle ei võta ja inimestele peremeheks ei hakka. Sel juhul on mõistlik koguda rohkem infot, et kahtlusi, kõhklusi ja hirme natukenegi hajutada.

Mõtiskleme veidi. Kas teie töö on selline, mida ainult inimene teha saab? Kuidas te oma tööd ette kujutate kümne-kahekümne aasta pärast? Nüüd aga mõelge minevikule. Kuidas nägi teie töö välja kümme-kakskümmend aastat tagasi? Kas on muutusi toimunud? Peaaegu kõik vastavad viimasele küsimusele jaatavalt.

Tehisintellekti tähendus

Mitte miski ei teki niisama. Mõtted tarkadest ja võimekatest inimese abilistest sündisid ilmselgelt inimeste vajadustest. Saab öelda, et tehisintellekti uuringud ja intelligentsed süsteemid on tekkinud tänu inimeste huvile ja vajadustele, tööstuse ja majanduse nõudmistele ning tänapäeva tehnika võimalustele. Teadmised ja oskused intelligentsetest süsteemidest aitavad inimestel vältida üha uuesti jalgratta leiutamist ning olla konkurentsivõimelised, efektiivsed ja uuenduslikud.

Tihtipeale arvatakse, et tehisintellekti uurimissuuna eesmärgiks on luua "tehisinimene", mis täielikult imiteeriks inimest. Asjatundjad väidavad, et lähem eesmärk on siiski tagasihoidlikum. Pigem on intellektitehnika eesmärgiks välja selgitada, millistel mehhanismidel põhineb inimese intellektuaalne tegevus, et kasutada neid mehhanisme konkreetsete teaduslik-tehniliste ülesannete lahendamisel ehk luua nn tehisintellektisüsteeme.

Tehisintellekti (artificial intelligence) puhul on tegemist loomuliku intellekti jäljendamisega. Teisisõnu tähendab see arvutisüsteemi võimet täita funktsioone, mida üldiselt seostatakse inimmõistusega, näiteks arutleda ja õppida.

Kuigi intellektitehnikat loetakse küll arvutiteaduse ja -tehnika haruks, on sel seoseid ka paljude muude teadustega: filosoofia, matemaatika, psühholoogia, neuroteadus jms.

Tehisintellektil on mitmeid eripäraseid omadusi ja funktsioone. Nendeks on teadmiste esitamine ja järeldamine, ekspertteadmiste kasutamine, ebakindlate teadmiste kasutamine, õppimine (näiteks masinõpe), heuristiline otsing, arutlemine, loomuliku keele mõistmine, kujutuvastus, kõnetuvastus, pildituvastus, pilditõlgendus, tehisnägemine, visioonika, võime seada sihte ning neid saavutada, oskus tegutseda tundmatus keskkonnas, iseorganiseerumine, huumorivõime jne.

Tehisintellekti tehnikate ja meetoditena saab välja tuua teadmiste kujutamise, järeldamise, õppimise, probleemide lahendamise, reeglipõhised süsteemid, töötamise ebakindlate teadmistega, närvivõrgud, freimid, semantilise võrgu, matemaatilise loogika, tarkvara agendid, induktiivse õppe jne.

Tehisintellekti vahendite tööpõhimõtted

Nagu eelnevast lõigust näha, on tehisintellekti tehnikaid ja meetodeid mitmeid. Järgnevalt on lühidalt kirjeldatud äris kõige rohkem kasutusel olevate vahendite – ekspertsüsteemide ja närvivõrkude – tööpõhimõtteid.

Ekspertsüsteemid jagunevad reeglipõhisteks ja juhtumipõhisteks süsteemideks. Kui reeglipõhised süsteemid kasutavad deduktiivseid teadmisi, siis juhtumipõhised süsteemid induktiivseid teadmisi.

Reeglipõhised süsteemid sisaldavad komplekti reegleid tüüpilise "Kui ... siis" (IF THEN) klausliga, on salvestatud arvutis ning rakendatakse mitmesuguste spetsiaalsete äriprobleemide lahendamiseks. Ekspertsüsteemid suudavad põhjendada lõpptulemust ja see võimekus on kriitilise tähtsusega tulemuste valideerimises. Samuti suudab reeglisüsteem ajas teadlikumaks muutuda, kuna jätkab õppimist, mille tulemusena sünnivad paremad otsused. Kuidas see töötab?

Ekspertsüsteemi järeldamise mootor töötleb kasutaja sisestatud andmed ning sobitab teadmus- ja kogemusbaasiga. Kasutajaliideses on näha kasutaja ja tarkvara vaheline kommunikatsioon. Selgituste osas on kasutajale näha põhjendused, kuidas ja millistel alustel ekspertsüsteem otsuse tegi. Arenenum tehnoloogia võimaldab süsteemil õppida erinevatest probleemivaldkondadest, mistõttu tarkvara on täpsem ja usaldusväärsem kui inimeksperdid.

Juhtumipõhinemeetod koosneb paljudest ajaloolistest erineva lõpptulemusega juhtumitest. Juhtumid sisaldavad infot olukorra kirjelduse, lahenduse, lahenduse kasutamise tulemuse ning põhitunnuste kohta. Otsingumootor otsib läbi kogu juhtumibaasi ning leiab omadustelt sarnaste karakteristikutega juhtumi, et olemasolevat probleemi lahendada. Peale võimalikult sarnase juhtumi leidmist modifitseeritakse leitud ajalooline juhtumi lahendus, et kasutada seda olemasoleva juhtumi lahendamiseks. Efektiivseks otsinguks kasutatakse indekseeritud allikate baasi, et otsing oleks võimalikult tõhus.

Ekspertsüsteemid on nii head, kui hästi on need programmeeritud. Kui teadmusbaasi sisendandmed on ebakorrektsed või järeldusmootor on valesti sõnastatud, siis on ka ekspertsüsteemi pakutav lahendus vale. Õige tulemus eeldab õigete sisendite ja süsteemidisaini olemasolu.

Nagu igal asjal, on ekspertsüsteemidel nii plusse kui miinuseid. Plussideks saab lugeda järjepidevuse, usaldusväärsuse, kiiruse, treeningvahendi olemasolu. Ekspertsüsteemid ei unusta, on korratavad ja järjekindlad sarnaste tehingute puhul, vähendavad personalikulusid, suurendavad tootlikkust, vähendavad vigade arvu, on kasutatavad ohtlikes situatsioonides jne. Miinustena tuleks välja tuua inimlikkuse ja intuitsiooni puudumise probleemide lahendamisel ja innovatsioonil, raskused kohandumisel pidevalt muutuva keskkonnaga, investeeringu ja hoolduse kalli hinna, piirdumise kitsa valdkonnaga ning lahenduste leidmise interdistsiplinaarselt.

Seevastu on tehisnärvivõrk (edaspidi närvivõrk), mis on inspireeritud inimese aju talitlusest, ideaalseks lahenduseks, kui deduktiivne järeldamine ei anna ühest tulemust, sest närvivõrkudel on induktiivne järeldamisvõime ja suur ajalooliste andmete ladustamisbaas. Närvivõrgud on osutunud edukaks probleemide korral, kus toimuvad pidevalt struktuursed muutused, nagu näiteks kapitaliturud. Närvivõrkusid saab õpetada üles leidma seaduspärasusi või mustreid mürarikkas keskkonnas, isegi kui probleem võib olla keeruline või mudeli ehitamine kallis. Teisisõnu, närvivõrke saab rakendada kõige paremini juhul, kui protsessi aluseks ei ole täpset mudelit ning kui keskkond on väga mürarikas või pidevalt muutuv. See suudab leida mustreid, mis on peidetud andmetesse. Ka seal, kus algselt tundus, et seoseid polegi.

Ekspertsüsteemid ja närvivõrgud kasutavad eri tüüpi loogikaid. Kui reeglisüsteemid kasutavad jäika loogikat, siis närvivõrgud hägusloogikat.

Ekspertsüsteemidel puudub paindlikkus, seda saab rakendada ainult eelnevalt kindlaksmääratud tingimustel andmete sisestamiseks. Seevastu närvivõrgud on seotud ebakindlusega ja seetõttu on need paindlikumad.

Tehisintellekti kasutusalad ja roll raamatupidamises

Tehisintellekti saab kasutada keskkondades ja olukordades, kus inimese viibimine on võimatu või eluohtlik. Samuti rutiinsete ja ebameeldivate tööde puhul, mida saaksid teha iseõppivad ja arenevad robotid.

Kasutame igapäevategevustes pidevalt tehisintellekti sisaldavaid rakendusi, mis teevad meie elu mugavamaks ja paremaks. Näiteks tõlkimiseks Google Translatorit, otsinguteks internetis Google Searchi, sõprade ja tuttavatega suhtlemiseks Facebooki jne. Samuti kasutame töös dokumente, mille digiteerimiseks on kasutatud OCR-tarkvara, mis kasutab tehisnärvivõrke.

Lisaks võib näidetena tuua näotuvastuse lennujaamas, virtuaalsed assistendid, töötajate koolitusvajaduse väljaselgitamine, vigase toodangu diagnoosi, tootmise ja varude planeerimise, aktsiahindade prognoosimise, kohtuvälise lahendi ennustamise, ettevõtte pankroti ennustamise, krediidivõimekuse hindamise. Audiitorfirmad kasutavad tehisintellekti näiteks riskide hindamisel, maksude planeerimisel ja tööplaanide koostamisel.

Raamatupidamises oleks selleks rutiinsete ja standardsete raamatupidamiskannete koostamine, raamatupidamisprogrammi kasutaja tugi, pakkudes kannete koostamisel sobivaid kontosid lähtudes algdokumendist, vigade otsimine, aruannete analüüs jms.

Arvestades arvuti käitumist etteantud programmi järgi ning piiratud võimet mõista konteksti, siis raamatupidamise nn raamide osa võtab tulevikus üle tehisintellekt.

Kuna raamatupidamises on lisaks raamidele nii mitmekülgsust kui ka loomingulisust, siis loovosa (hinnangud, kaalutluskohad jne) jääb inimese kanda.

Seega, raamatupidaja töö ja roll kahtlemata muutub. Raamatupidaja kasutab tulevikus märksa rohkem tarkvara, mis aitab tal oma tööd teha targemalt ja kiiremini. Raamatupidajast saab numbrite lahtimõtestaja ning võtmeisik tippjuhtkonna konsulteerimisel, mille tulemuseks on kvaliteetsemad juhtimisotsused.

 

 

Osale arutelus

  • Kristi Ulm, TTÜ äriinfotehnoloogia magistrant, üle 20 a raamatupidamise kogemust eri majandussektorites, sh telekommunikatsioon, energeetika, tootmine

Toetajad:

Raadio ettevõtlikule inimesele

Hetkel eetris

Jälgi Raamatupidajat sotsiaalmeedias

RSS
Palgakalkulaator
Maksuvabastus (kuu)
Maksuvabastus (aasta)

Toetajad:

Tarkvara

Standard ERP on integreeritud äritarkvara keskmistele ja suurtele ettevõtetele.

Standard ERP ühendab endas traditsioonilise ettevõtte ressursiplaneerimise (ERP) ja kliendihalduse (CRM) kõrval laialdasel hulgal erilahendusi lähtuvalt ettevõtte spetsiifikast ning vajadustest.

TAAVI PALK – parim valik kõigile palgaarvestajaile

Töötasude arvutamist ja maksustamist puudutava seadusandluse igaaastane muutumine ja uute peensuste jätkuv lisandumine on palgaarvestusest teinud ühe komplitseerituma valdkonna finantsarvestuses.

Valdkonna tööpakkumised

Uudised

Tööriistad