BAB I PENDAHULUAN
Latar Belakang
Mempersiapkan laporan secara manual memerlukan waktu dan upaya yang signifikan dari tim keuangan untuk mengumpulkan, mengkonsolidasikan, dan menganalisis data dari berbagai sumber. Ketika bisnis tumbuh dan menghasilkan lebih banyak data, tugas ini menjadi semakin sulit untuk diukur.
Pelaporan manual sering kali berfokus pada metrik keuangan dasar, seperti neraca dan laporan laba rugi, namun mengabaikan potensi wawasan yang tersembunyi di dalam data. Hal ini membatasi kemampuan dan meningkatkan waktu dan sumber daya yang diperlukan untuk melakukan analisis mendalam dan mengungkap pola, tren, atau anomali berharga yang dapat menjadi masukan dalam pengambilan keputusan strategis.
Teknologi AI, seperti pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami, dapat mengotomatiskan proses pengumpulan, analisis, dan pembuatan laporan data.
Otomatisasi pelaporan keuangan tidak hanya mungkin bisa dilakukan tetapi juga semakin penting dalam lanskap bisnis yang bergerak cepat saat ini. Kemajuan teknologi, khususnya dalam Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML), memungkinkan otomatisasi berbagai tugas terkait keuangan.
Dengan memanfaatkan otomatisasi, proses berulang seperti entri data, rekonsiliasi, dan pembuatan laporan dapat diotomatisasi. Hal ini memungkinkan para profesional keuangan untuk fokus pada aktivitas bernilai tambah seperti pengambilan keputusan strategis dan analisis keuangan.
Selain itu, seiring dengan semakin maraknya otomatisasi di sektor jasa keuangan, perusahaan-perusahaan Fortune 1000 dapat tetap kompetitif dengan menerima perubahan transformatif ini. Industri jasa keuangan telah melihat kemajuan signifikan dalam penerapan otomatisasi untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi.
Otomatisasi memungkinkan perusahaan menghasilkan laporan keuangan secara otomatis, seperti neraca, laporan laba rugi, dan laporan arus kas, pada interval yang telah ditentukan atau sesuai permintaan.
Hal ini mempercepat proses pelaporan dan memberikan kebebasan kepada tim keuangan untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih strategis. Mari kita periksa beberapa laporan yang penting untuk bisnis apa pun dan dapat ditingkatkan dengan memanfaatkan otomatisasi.
BAB II PEMBAHASAN
1. AI Techniques used in automation of financial reports
– Machine learning
Pembelajaran mesin banyak diterapkan dalam analisis data keuangan. Mereka dapat secara otomatis belajar dari data historis, mengidentifikasi pola, dan membuat prediksi atau klasifikasi. Teknik ML seperti regresi, pohon keputusan, hutan acak, dan mesin vektor pendukung dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti penilaian risiko kredit, deteksi penipuan, analisis tren pasar, dan optimalisasi portofolio.
– Natural language processing (NLP)
NLP memungkinkan komputer untuk memahami dan menafsirkan bahasa manusia. Dalam analisis data keuangan, teknik NLP digunakan untuk mengekstrak wawasan dari sumber data tidak terstruktur seperti artikel berita, media sosial, dan laporan keuangan.
Analisis sentimen, pemodelan topik, pengenalan entitas bernama, dan peringkasan teks adalah beberapa aplikasi NLP yang digunakan untuk menganalisis sentimen keuangan, sentimen berita, dan tren pasar.
– Deep learning (DL)
Deep learning adalah bagian dari pembelajaran mesin yang memanfaatkan jaringan saraf tiruan yang terinspirasi oleh otak manusia.
Algoritme pembelajaran mendalam, seperti jaringan saraf konvolusional (CNN) dan jaringan saraf berulang (RNN), mampu menangani data keuangan yang kompleks, seperti gambar, data deret waktu, dan urutan. Teknik DL digunakan untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar, perkiraan deret waktu, deteksi penipuan, dan perdagangan algoritmik.
– Data mining
Data mining bertujuan untuk menemukan pola dan hubungan tersembunyi dalam kumpulan data besar. Teknik-teknik ini, termasuk pengelompokan, aturan asosiasi, dan deteksi anomali, dapat diterapkan pada analisis data keuangan untuk mengidentifikasi segmentasi pelanggan, mendeteksi tren pasar, menemukan indikator keuangan yang berkorelasi, dan menemukan perilaku abnormal atau pola penipuan.
– Robotic process automation (RPA)
RPA melibatkan otomatisasi tugas yang berulang menggunakan robot perangkat lunak. Dalam analisis data keuangan, RPA dapat digunakan untuk mengotomatiskan pengumpulan data, pemrosesan awal data dan proses pembuatan laporan, mengurangi upaya manual dan meningkatkan efisiensi.
– Algorithmic trading
Algorithmic trading melibatkan penggunaan algoritma AI untuk mengotomatiskan keputusan perdagangan, mengeksekusi perdagangan berdasarkan aturan yang telah ditentukan dan kondisi pasar.
Model pembelajaran mesin, pembelajaran penguatan, dan arbitrase statistik digunakan untuk mengembangkan strategi perdagangan yang menganalisis data pasar, mengidentifikasi pola, dan mengoptimalkan eksekusi perdagangan.
2. What can you achieve with AI in finance?
– Data extraction and aggregation
Algoritme AI dapat membantu mengekstraksi data dari berbagai sumber, seperti perangkat lunak akuntansi, spreadsheet, dan database, serta menggabungkannya ke dalam sistem terpusat. Hal ini menghilangkan kebutuhan akan entri data manual dan mengurangi kemungkinan kesalahan atau inkonsistensi.
– Data cleansing and validation
Alat AI dapat mendukung pembersihan dan validasi data keuangan secara otomatis dengan mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan, inkonsistensi, atau nilai yang hilang. Hal ini memastikan keakuratan dan integritas data yang digunakan untuk menghasilkan laporan.
– Automated report generation
Sistem yang didukung AI dapat menghasilkan laporan keuangan secara otomatis berdasarkan templat dan format yang telah ditentukan sebelumnya. Sistem ini dapat mengekstraksi data yang relevan, melakukan penghitungan, menerapkan aturan akuntansi, dan menghasilkan laporan komprehensif tanpa campur tangan manusia.
– Data visualization
Mereka yang bertanggung jawab atas laporan keuangan dapat menggunakan AI dalam mengotomatiskan visualisasi data, meningkatkan penyajian dan interpretasi data keuangan. Misalnya bagan, dasbor interaktif, dan visualisasi yang dipersonalisasi dapat dibuat.
– Real-time reporting and alerts
AI memungkinkan pemantauan data keuangan secara real-time dan pembuatan laporan sesuai permintaan. Hal ini juga memungkinkan peringatan dan pemberitahuan otomatis berdasarkan ambang batas yang telah ditentukan atau peristiwa tertentu, memastikan bahwa pemangku kepentingan menerima informasi tepat waktu untuk pengambilan keputusan.
– Fraud detection
Deteksi anomali dapat dicapai dengan menganalisis data keuangan dalam jumlah besar, mendeteksi anomali dan pola yang mungkin mengindikasikan perilaku penipuan.
Dengan menetapkan pola dasar dan membandingkan data baru dengan data tersebut, sistem yang didukung AI dapat mengidentifikasi transaksi mencurigakan, pola pengeluaran yang tidak biasa, atau perbedaan yang mungkin memerlukan penyelidikan lebih lanjut.
3. Benefits of automating financial report generation
– Overall Efficiency
Hal ini secara signifikan mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk menyusun dan membuat laporan, sehingga memungkinkan tim keuangan mengalokasikan sumber daya mereka untuk aktivitas yang lebih strategis dan bernilai tambah.
– Improve data integrity
Otomatisasi meminimalkan risiko kesalahan manusia dan inkonsistensi dengan mengekstraksi data langsung dari sistem keuangan, memastikan keakuratan dan keandalan laporan.
– Empowers organization to make informed financial decision in a timely manner
Pembuatan laporan otomatis memungkinkan peningkatan ketangkasan dan fleksibilitas, karena laporan dapat dibuat sesuai permintaan atau dijadwalkan untuk dijalankan pada interval tertentu, sehingga memberikan wawasan waktu nyata untuk pengambilan keputusan. Proses yang disederhanakan ini meningkat.
BAB III KESIMPULAN
AI dalam dunia akuntansi pada dasarnya merupakan alat yang bertujuan untuk menunjang produktivitas pekerjaan akuntan. Dalam konteks perusahaan, AI berfungsi untuk merampingkan alur proses bisnis yang rumit menjadi lebih efektif dan efisien menggunakan perintah algoritma yang canggih.
Dengan mengotomatisasi AI, bisnis dapat dengan mudah menangani data dalam jumlah besar dan menghasilkan laporan secara efisien, terlepas dari ukuran atau kompleksitas operasi keuangan mereka.
Mengotomatiskan pembuatan laporan keuangan menggunakan AI tidak hanya meningkatkan efisiensi dan akurasi tetapi juga memungkinkan bisnis mendapatkan wawasan berharga, menyederhanakan proses, dan menskalakan operasi mereka secara efektif dan akurat.
Penulis: Kelompok 8 MTI
Mahasiswa Akuntansi Universitas International Batam
Editor: Ika Ayuni Lestari
Bahasa: Rahmat Al Kafi
Ikuti berita terbaru di Google News
