เขียนโดย: EVAN ARMSTRONG รวบรวมโดย: Cointime.com QD
ลองใช้บัญชีแยกประเภท
นักบัญชีใช้ปัญญาประดิษฐ์มาเป็นเวลานาน ขึ้นอยู่กับชื่อเทคโนโลยีที่คุณให้ปัญญาประดิษฐ์ บริษัทบัญชีขนาดใหญ่บางครั้งใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจัดประเภทความเสี่ยง อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT-4 และ Claude ยังค่อนข้างใหม่ เทคนิคเหล่านี้จึงยังไม่ได้รวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของผู้ตรวจสอบหรือนักบัญชีอย่างกว้างขวาง
เมื่อฉันพูดว่า "ฉันต้องการเปลี่ยนนักบัญชีของฉันด้วยหุ่นยนต์ Terminator" ฉันกำลังมองหาวิธีใช้ LLM เพื่อทำให้นักบัญชีทำงานตามปกติโดยอัตโนมัติ
การเดินทาง Skynet ของฉันเริ่มต้นอย่างเรียบง่าย
ฉันอัปโหลดบัญชีแยกประเภทของบริษัททุกแห่ง ซึ่งเป็นสเปรดชีตที่แสดงรายการเดบิตและเงินกู้ทั้งหมดสำหรับช่วงเวลาหนึ่งไปยัง ChatGPT เป้าหมายของฉันคือการเรียกใช้ชุดการทดสอบที่สำนักงานตรวจสอบบัญชีจะทำ: มองหาธุรกรรมที่ผิดปกติ ตรวจสอบสถานะของธุรกิจ อะไรทำนองนั้น แม้ว่าการทดสอบเหล่านี้จะเป็นนามธรรม แต่ก็เป็นการวิเคราะห์ชิ้นเล็กๆ ที่ทำให้เราเห็นภาพรวมของสถานะของธุรกิจ
เมื่ออัปโหลดไฟล์ CSV แล้ว ระบบจะเริ่มทำงาน มันตระหนักว่าไฟล์ CSV นี้เป็นบัญชีแยกประเภท ดังนั้นมันจึงเขียนโค้ดห้าบล็อกที่สามารถอ่านเองได้
หมายเหตุ: เนื่องจากฉันไม่ต้องการเปิดเผยข้อมูลบัญชีธนาคารของเรา ฉันจึงมีความคิดสร้างสรรค์เล็กน้อยเกี่ยวกับขนาดภาพ รูปภาพทั้งหมดจะเป็นส่วนเสริมและไม่จำเป็นต้องอ่านบทความนี้
มันจัดหมวดหมู่ข้อมูลและพร้อมให้ฉันถามคำถามในเวลาประมาณ 10 วินาที ในทางตรงกันข้าม นักบัญชีมักใช้เวลา 24 ชั่วโมงในการรับอีเมล
ต่อไป ฉันให้ AI ผ่านการทดสอบเล็กๆ น้อยๆ ที่ผู้ตรวจสอบจะทำ ก่อนอื่น ฉันขอให้สร้างกราฟแสดงปริมาณในแต่ละสัปดาห์ ผู้ตรวจสอบจะทำการวิเคราะห์นี้เป็นการทดสอบความเสี่ยงอย่างง่าย หากมีสัปดาห์ที่มีปริมาณมากผิดปกติ พวกเขาจะต้องการตรวจสอบเพิ่มเติม
ในเวลาประมาณ 10 วินาที ฉันสร้างแผนภูมิได้เร็วกว่าที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินสามารถวาดแผนภูมิโดยใช้ pivot table และเครื่องมือสร้างแผนภูมิได้
ในเวลาประมาณ 10 วินาที ฉันสร้างแผนภูมิได้เร็วกว่าที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินสามารถวาดแผนภูมิโดยใช้ pivot table และเครื่องมือสร้างแผนภูมิได้
เจ๋ง แต่ไม่น่าทึ่ง ก้าวไปอีกขั้น
ต่อไป ฉันตัดสินใจที่จะทดสอบความรู้ของมัน บทบาทของผู้สอบบัญชี/นักบัญชีคือการกำหนดความปลอดภัยของธุรกิจ ในการทำเช่นนี้ พวกเขามักจะใช้การประเมิน เช่น อัตราส่วนการทดสอบกรด ซึ่งจะวัดว่าบริษัทสามารถเรียกเก็บเงินที่ไม่คาดคิดได้เร็วเพียงใด ประเด็นคือคุณไม่สามารถใช้บัญชีแยกประเภทเพื่อวัดอัตราส่วนนี้ได้ จำเป็นต้องมีงบดุลเนื่องจากบัญชีแยกประเภทไม่สามารถบอกคุณถึงสภาพคล่องของสินทรัพย์ที่จำเป็นในการชำระค่าใช้จ่ายของคุณ โชคดีที่ AI ผ่านแบบทดสอบป๊อปด้วยสีที่บินได้
ตระหนักดีว่าการทดสอบนี้ไม่สามารถทำได้ในบัญชีแยกประเภท แต่จำเป็นต้องมีงบดุล ถ้าเราจะทำการทดสอบนี้ ฉันอยากจะใช้สูตรที่แตกต่างออกไปเล็กน้อย แต่ก็ยังทำให้สิ่งที่สำคัญถูกต้อง (ฟังนักลงทุนของเราอย่าตกใจฉันเพิ่งรันสูตรนี้ด้วยตัวเองและเรายังไม่พัง)
ต่อไป ฉันจะลองสิ่งที่ AI สามารถทำได้กับบัญชีแยกประเภท นั่นคือ การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล ฉันพยายามพูดคุยกับมันเหมือนมนุษย์ทั่วไป ถามว่า "โย่ ข้อมูลเป็นอย่างไรบ้าง" มันให้วิธีทดสอบข้อมูลที่แตกต่างกันห้าวิธี ด้วยเหตุผลด้านความเป็นส่วนตัว ฉันไม่สามารถแสดงสี่รายการแรกได้ ถึงกระนั้นการวิเคราะห์ก็ถูกต้องในแต่ละกรณี สำหรับผู้ที่ใส่ใจ เราได้ทำงานครึ่งโหลที่ผู้ตรวจสอบจะดำเนินการโดยอัตโนมัติด้วย AI แต่จนกระทั่งการทดสอบข้อมูลครั้งล่าสุด ฉันพบข้อผิดพลาดที่เห็นได้ชัดเป็นครั้งแรกในการทดสอบ พบค่าผิดปกติ 13 ค่าที่ "ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานมากกว่า 3 ค่าจากค่าเฉลี่ย"
ฉันให้มันแสดงเหตุผล 13 ประการเหล่านี้ ไม่มีค่าผิดปกติใด ๆ จริง ๆ แล้วเป็นผลรวมของคอลัมน์หรือแถวทั้งหมดที่ระบบถือว่าเป็นค่าใช้จ่าย กล่าวโดยย่อคือ AI ถูกขัดขวางโดยการจัดรูปแบบ
ระบบล่มไม่ใช่เพราะข้อมูล แต่เพราะสับสนว่าข้อมูลถูกติดป้ายอย่างไร นี่คือเด็กฝึกงานที่ฉลาดและโง่ที่สุดในโลกในเวลาเดียวกัน คุณต้องจับตาดูให้ดี เมื่อเราสร้างสเปรดชีต เรามักจะทำสิ่งต่างๆ เพื่อให้อ่านง่ายขึ้น เช่น ลบเส้นตารางหรือทำให้ตัวเลขสำคัญเป็นตัวหนา หากสิ่งนี้จะเกิดขึ้นกับผลิตภัณฑ์ เอกสารจะต้องสามารถอ่านได้ด้วยเครื่องมากขึ้น น่าทึ่งที่ระบบสามารถทำสิ่งนี้ได้ แม้ว่าข้อมูลนั้นไม่ได้มีไว้สำหรับ AI อย่างชัดเจน
ฉันแจ้งให้ AI ทราบว่าทำผิดพลาด ขอโทษ และเราร่วมกันแก้ไขโดยแก้ไขชีตโดยตรงแล้วอัปโหลดใหม่
จากนั้นฉันก็ทำมันพังอีกครั้ง ฉันอัปโหลด P&L ของเราในแชทเดียวกันและขอให้ ChatGPT ทำการกระทบยอดโดยเปรียบเทียบข้อมูลระดับธุรกรรมกับประสิทธิภาพรวมรายเดือน
สิ่งที่แตกสลาย
ข่าวดี: AI สามารถวิเคราะห์ไฟล์หลายไฟล์พร้อมกันได้ สามารถเปรียบเทียบค่าใช้จ่ายรายเดือนในบัญชีแยกประเภทกับงบกำไรขาดทุนได้สำเร็จ ข่าวร้าย: ผลลัพธ์ไม่ถูกต้อง
ฉันได้รับข้อผิดพลาดในการจัดรูปแบบอีกครั้ง ด้วยสเปรดชีตเพียงอย่างเดียว เป็นเรื่องยากสำหรับ AI ในการระบุการจัดรูปแบบ หากคุณเพิ่มสเปรดชีตสองแผ่นที่มีรูปแบบการจัดรูปแบบต่างกันมาก ระบบจะหยุดทำงาน ฉันพยายามให้มันฟอร์แมตไฟล์ใหม่เป็นสิ่งที่สามารถอ่านได้ แต่ข้อผิดพลาดเริ่มซ้อนกัน จากการพูดคุยของฉันกับแฮ็กเกอร์ ฉันคิดว่ามันเกี่ยวข้องกับส่วนหัวของแถวและส่วนหัวของคอลัมน์ แต่สิ่งนี้ต้องมีการทดลองเพิ่มเติม Code Interpreter สามารถวิเคราะห์ไฟล์เดียวได้อย่างง่ายดาย แต่จะยากขึ้นเมื่อมีไฟล์ให้ตรวจสอบมากขึ้น
ฉันยังคงยึดมั่นในสิ่งที่ฉันพูดในบทนำ: ฉันคิดว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถแทนที่พนักงานที่มีความรู้บางคนได้ ปัญหาเหล่านี้แก้ไขได้ง่าย ออกแบบบัญชีแยกประเภททั่วไปและงบกำไรขาดทุนใหม่ให้มีรูปแบบเดียวกัน โหลดลงในฐานข้อมูลโดยใช้ Stripe API และเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากนักบัญชีอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
จากนั้น คุณยังสามารถใช้ Code Interpreter เพื่อทำการวิเคราะห์ทางการเงินบนพื้นฐานทั้งหมดนี้ เช่น ส่วนลดกระแสเงินสด เป็นต้น และตอนนี้ คุณมีแผนกการเงินอัตโนมัติ จะไม่ทำทุกอย่าง แต่จะทำงานให้คุณ 90% และงานที่เหลืออีก 10% ดูเหมือนงานของวิศวกรข้อมูลมากกว่านักวิเคราะห์การเงิน
ตรงไปตรงมา นี่เป็นโอกาสมูลค่า 50 พันล้านเหรียญ บริษัทที่มีผลิตภัณฑ์นี้จะมีโอกาสที่จะกลายเป็นเครื่องมือที่โดดเด่นในด้านบัญชีและการเงิน สามารถเอาชนะ QuickBooks หรือ Oracle ได้ ใครบางคนควรทำ - เทคโนโลยีอยู่ที่นี่แล้ว
คำถามสำคัญคือวิธีที่ OpenAI เปิดเผย Code Interpreter หากเป็นเพียงปลั๊กอินบน ChatGPT การเริ่มต้นใช้งานจะไม่รบกวน แต่ถ้าบริษัทเปิดโปงผ่าน Application Programming Interface (API) ก็มีความเป็นไปได้สูงที่จะเกิดการหยุดชะงัก สตาร์ทอัพสามารถทำงานหลายอย่างเกี่ยวกับไปป์ไลน์และการจัดรูปแบบข้อมูลการขาย การเพิ่มคุณสมบัติเช่นผู้เล่นหลายคนหรือการลงชื่อเข้าใช้เพียงครั้งเดียวก็เพียงพอแล้วที่จะพิสูจน์การมีอยู่ของสตาร์ทอัพ ในฐานะคนที่ไม่เกลียดชีวิตของฉัน ฉันไม่ขายซอฟต์แวร์ B2B ดังนั้นอย่าลังเลที่จะใช้แนวคิดนี้ (โปรดส่งเช็คที่ปรึกษาให้ฉันด้วย)
เป็นการทดลองที่ยอดเยี่ยม แต่ฉันคิดว่ามีความหมายที่ใหญ่กว่า
บางทีอนาคตอาจแปลกกว่าที่คุณคิด
หนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ในการสร้าง AI คือการทำความเข้าใจว่ากลุ่มกำไรสะสมอย่างไร
ก่อนการทดลองนี้ ฉันเชื่อเสมอว่ามูลค่าส่วนใหญ่เกิดจากการที่บริษัทที่มีอยู่เพิ่มความสามารถด้าน AI ให้กับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่หรือชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ จนถึงขณะนี้ข้อเท็จจริงได้พิสูจน์แล้ว Microsoft เป็นผู้นำที่ชัดเจนในด้าน AI ในวงกว้าง และบริษัทไม่แสดงอาการชะลอตัว
อย่างไรก็ตาม แบบฝึกหัดบัญชีแยกประเภททั่วไปนี้เป็นมากกว่าแค่การทำบัญชี มันเปิดตาของฉันว่าปัญญาประดิษฐ์จะทำลายโลกการผลิตทั้งหมดได้อย่างไร AI มีศักยภาพในการกำหนดกระบวนการทำงานใหม่ โดยพื้นฐานแล้วผู้ดำรงตำแหน่งไม่สามารถเปลี่ยนไปสู่อนาคตใหม่นี้ได้ สตาร์ทอัพมีโอกาสไล่ตามยักษ์ใหญ่ได้จริงๆ
พูดติดตลกว่าฉันงี่เง่า ไม่เข้าใจเทคโนโลยี ฉันเขียนบทความเพื่อหาเลี้ยงชีพ ถึงกระนั้น ฉันก็สามารถทำให้งานส่วนใหญ่ของผู้สอบบัญชีของเราเป็นไปโดยอัตโนมัติได้ จะเกิดอะไรขึ้นหากทีมที่มีความสามารถผลิตผลงานออกมา
พูดติดตลกว่าฉันงี่เง่า ไม่เข้าใจเทคโนโลยี ฉันเขียนบทความเพื่อหาเลี้ยงชีพ ถึงกระนั้น ฉันก็สามารถทำให้งานส่วนใหญ่ของผู้สอบบัญชีของเราเป็นไปโดยอัตโนมัติได้ จะเกิดอะไรขึ้นหากทีมที่มีความสามารถผลิตผลงานออกมา
งานเพิ่มประสิทธิภาพทั้งหมดเกี่ยวกับการรับข้อมูลเข้าและเปลี่ยนให้เป็นเอาต์พุต Code Interpreter เป็นการปรับปรุงครั้งใหญ่เหนือระบบ AI ก่อนหน้านี้ เนื่องจากข้อมูลที่ป้อนเข้าได้เปลี่ยนจากร้อยแก้วเป็นข้อมูลดิบ เครื่องมือนี้เป็นชั้นนามธรรมเหนือจิตใจ มันเป็นเครื่องมือให้เหตุผล เครื่องมือคิด ไม่ใช่เครื่องมือทางการเงิน ในการประกาศเปิดตัว OpenAI ไม่ได้พูดถึงกรณีการใช้งานทางการเงินด้วยซ้ำ! เรามีโอกาสมากมายที่จะสร้างสรรค์งานของเราใหม่ Code Interpreter หมายความว่าคุณไม่จำเป็นต้องเข้าถึง API หรือฐานข้อมูลระดับสูงด้วยซ้ำ หาก OpenAI ตัดสินใจใช้ สิ่งที่เราต้องการคือแถบคำสั่งและไฟล์
ในปีที่ผ่านมาฉันเคยได้ยินแนวคิดเรื่องปัญญาประดิษฐ์ที่ปรับเปลี่ยนรูปแบบแรงงานหลายครั้ง แต่เป็นครั้งแรกที่ฉันเห็นมันใช้งานผ่านเครื่องมือนี้ มันไม่ได้ปราศจากข้อบกพร่องหรือปัญหา แต่มันกำลังมา ตื่นเต้น น่ากลัว น่ากลัว ทำให้ดีอกดีใจ วิเศษ และน่ากลัว มันเป็นเพียงผลิตภัณฑ์อัลฟ่าที่มีอายุน้อยกว่าหกเดือน แล้วรุ่นต่อไปของรุ่นล่ะ? หรือบริษัทอื่นจะออกผลิตภัณฑ์อะไร
นี่ไม่ใช่ปัญหาที่ไกลตัวแต่เป็นปัญหาที่ต้องเผชิญในอีก 18 เดือนข้างหน้า
Anthropic คู่แข่งรายใหญ่ที่สุดของ OpenAI ได้ปล่อยหนังสือชี้ชวนในหนึ่ง ในข่าวที่มีผู้ชมมากที่สุดในช่วงหกเดือนที่ผ่านมา รายงานฉบับหนึ่งกล่าวว่า บริษัทต้องการเงิน 1 พันล้านดอลลาร์เพื่อสร้าง "Claude-Next" ซึ่งจะมีประสิทธิภาพมากกว่า GPT-4 ถึง 10 เท่า ฉันได้รับการยืนยันจากหลายแหล่งว่าเวอร์ชันอื่นๆ ของโครงร่างนี้อ้างว่ามีการปรับปรุงมากกว่า GPT-4 ถึง 50 เท่า
ดำเนินความคิดนั้นต่อไป ปล่อยให้มันสงบและงอกงาม ระบบที่ชาญฉลาดกว่า Code Interpreter ถึง 50 เท่า หมายความว่าอย่างไรสำหรับแรงงานความรู้ ฉันได้ยินมาว่า OpenAI กำลังพูดถึงความสามารถในการปรับขนาดที่คล้ายกัน
ใครจะไปรู้ว่าบริษัทนี้จะทำสำเร็จหรือไม่ แต่ลองจินตนาการดูสิว่าในอีกสองปีเราจะมีโมเดลที่ดีกว่าปัจจุบันถึง 50 เท่า ใช่ นี่เป็นคำกล่าวอ้างบนป้ายโฆษณาและไม่น่าเชื่อถือเลย แต่จะเกิดอะไรขึ้นหากเป็นความจริง แม้แต่โมเดลการปรับปรุง 10x ที่ยุบลงก็เปิดโลกแห่งความเป็นไปได้ที่เหนือจินตนาการ
สิ่งนี้จะหมายถึงการคิดค้นงานความรู้ใหม่ทั้งหมด นั่นหมายความว่าสตาร์ทอัพมีโอกาสเอาชนะยักษ์ใหญ่ได้ ตามที่ Anthropic ระบุไว้ในสื่อส่งเสริมการขาย: "โมเดลเหล่านี้สามารถเริ่มทำให้เศรษฐกิจส่วนใหญ่เป็นแบบอัตโนมัติได้
การทดลองนี้ทำให้ฉันมองเห็นอนาคต และหวังว่าคุณจะพร้อม
ความคิดเห็นทั้งหมด