Framväxande teknik erbjuder möjligheter för revisorer

Accountex USA  äger rum nästa vecka i magnifika Boston, av Red Sox-berömdhet. Det kommer att finnas cirka 100 utställare på Hynes Convention Center den 22-23 augusti, inklusive Intuit QuickBooks, Sage, Receipt Bank, HubDoc och Zoho.

Och precis som med Accountex London och Accountex Summit North , det finns också en fascinerande högtalarserie – ledd av cybersäkerhetsexperten Dave Kennedy .

Också tar Randy Johnston, en ledande tekniktalare. Så, för att komma i humör för Boston, tänkte jag dela med mig av denna utmärkta framväxande teknikblogg av Randy, som ursprungligen postades av Accounting Insight News amerikanska partners på Accountex USA. Över till Randy...

När du skapar innehållet för våra K2 Enterprises team för att lära ut ny teknik vid årets Accountex 2018-konferens i Boston tillämpade vi följande regel:vi kommer att tillhandahålla innehåll som kan tillämpas från och med den dag du återvänder till ditt kontor — och detta kommer att gälla min Emerging Technology-session på Accountex 2018. Vi lärde oss också några saker om de möjligheter som skapades genom att själva framväxa teknologier längs vägen.

Det blev uppenbart att framväxande teknologier kan och kommer att tillämpas i praktiken av redovisning, oavsett om du är i offentlig praktik eller industri. Det är också tydligt att framväxande teknologi kommer att bidra till vinster och konkurrenskraft.

Fakta spelar roll, särskilt när det gäller fortbildning (CPE). En sak som CPE bör göra för dig är att ge kunskap som du kan tillämpa i ditt dagliga arbete. Det är också bra att CPE ger insikter som du inte får från din normala läsning eller professionella interaktioner. Det är en del av anledningen till att live CPE, som den som tillhandahålls av Accountex-konferensen, är en sådan underbar möjlighet för professionella avancemang.

Tyvärr finns det många försäljningsinsatser för ormolja där ute kring framväxande teknologi. Låt oss diskutera några observationer och möjligheter.

'Artificiell' v sann AI

Det senaste modeordet för marknadsföring (vi kallar det BS Bingo) är artificiell intelligens (AI). Vi har sett marknadsföringsord använda tidigare, till exempel cloud computing eller "användarvänlighet". Du känner till planen:Om du inte använder den här tekniken missar du uppenbarligen något, eller om du byter till den här tekniken kommer det att göra ditt liv enklare. Även om det finns applikationer som fungerar bättre med framväxande teknologier, använder leverantörer de senaste modeorden med sina produkter, även när de inte använder den nämnda tekniken.

"Artificiell" artificiell intelligens lider av detta problem. True Artificial Intelligence använder en eller flera av dussintals algoritmer för att bearbeta data för att producera insikter och resultat som annars kanske inte är uppenbara, medan formulär eller regelbaserad bearbetning producerar ett resultat baserat på regler som är direkt kodade i programvaran. Vissa tillämpningar för artificiell intelligens kan tillämpa maskininlärning (ML). Här kan datorprogrammen lära sig utan att programmera regler. Maskininlärning kan utnyttja speciell hårdvara och datorkraft med Googles TensorFlow, Microsofts FPGA (Field Programmable Gate Arrays), Amazon’s AWS Machine Learning, TSMC:s Bitmain eller NVIDIA CUDA.

Som konsument av produkter med artificiell intelligens är det svårt för dig att se skillnad på en regelbaserad produkt och en som har äkta artificiell intelligens. Även om du kanske bara bryr dig om att ett visst affärsmål uppnås, regelbaserade produkter:

  • Kräver vanligtvis mer underhåll
  • Är inte lika flexibla
  • Kommer att ha allvarliga begränsningar när transaktionerna är mindre konsekventa

Medan AI-kapaciteten går snabbt framåt just nu, går försäljningshypen ännu snabbare.

Blockkedja och redovisning

Ett annat exempel på säljfrämjande åtgärder som använder FOMO (Fear of Missing Out) är den framväxande teknologin känd som blockchain. Medan blockchain-teknologier är viktiga, är en blockchain helt enkelt en distribuerad databas skapad med hjälp av en uppsättning regler som kallas hash. Vi ser att blockchain införlivas i många redovisningsteknologier, men utvecklingen tillhandahålls mer troligt av en utgivare än genom någon ansträngning som ditt företag måste ta direkt. Även om konceptet och tillämpningen av blockchain-tekniker är viktiga, behöver du inte vara driven av FOMO.

Tillämpningar utvecklas inom en mängd olika branscher såväl som för offentlig praxis. Men de flesta av er kommer inte att utveckla tekniken, ni behöver bara använda den. Blockchain-reskontra ger relativt säkra transaktioner (förespråkarna säger att de är helt säkra, och det kanske inte är så) som kan verifieras och granskas. Ungefär som vi använder ett kreditkort idag – utan att tänka så mycket på hur pengarna flödar – kommer blockkedjor att utvecklas till att bli en automatisk svart låda för att bearbeta transaktioner. Vi matar en transaktion på ena sidan av lådan, och en säker, genomförd transaktion kommer ut på andra sidan.

Många presentatörer försöker visa sin expertis inom detta område, men vanligtvis har de en produkt eller tjänst att sälja och försöker tjäna pengar genom att utnyttja FOMO och FUD (Fear, Uncertainty and Doubt).

Datavetenskap för "Big Data"

Många industriföretag såväl som CPA-företag anställer datavetare. Även om datavetenskap är viktigt, är det inte "den" silverkulan utan bara ett nytt sätt att analysera data. Varför har detta hänt? Eftersom vi har data tillgänglig från fler källor än någonsin tidigare. Kollegan Brian Tankersley myntade ordet "digital exhaust" för att beskriva denna utgång, som hur han definierade "digital plumbing" för att beskriva kopplingarna mellan molnapplikationer.

Vi kommer att få ännu mer data med utbyggnaden av Internet of Things och 5G-mobilteknik. Men hur förstår du all denna data, som ofta kallas "Big Data"? Slutar du med handlingsbar information eller har du helt enkelt stor, dålig data? Vi vet att det finns fyra typer av dataanalys:

  1. Beskrivande (vad händer i min verksamhet?)
  2. Diagnostik (varför händer det?),
  3. Predictive (vad är troligt att hända?) och
  4. Receptiv (vad behöver jag göra?).

Men att bygga prediktiva och föreskrivande analytiska modeller är inte tillräckligt i en värld där våra användares personliga upplevelser dramatiskt har förändrat deras förväntningar. Användare vill ha mycket personliga, mycket relevanta rekommendationer, och en av våra roller när det gäller att använda den framväxande teknologin för big data korrekt är att ställa rätt frågor.

Presentation av nya teknologier

I mitt Accountex Emerging Technologies session kommer vi att försöka ge en praktisk redovisningslösning för varje framväxande teknologi – inklusive blockchain, artificiell intelligens, maskininlärning och Big Data. Låt dig inte luras av försäljningstipsen. Även om möjligheten är stor, har möjligheten att bli lurad aldrig varit större. Ställer du rätt frågor?


Bokföring
  1. Bokföring
  2.   
  3. Affärsstrategi
  4.   
  5. Företag
  6.   
  7. Kundrelationshantering
  8.   
  9. finansiera
  10.   
  11. Lagerhantering
  12.   
  13. Privatekonomi
  14.   
  15. investera
  16.   
  17. Företagsfinansiering
  18.   
  19. budget
  20.   
  21. Besparingar
  22.   
  23. försäkring
  24.   
  25. skuld
  26.   
  27. avgå