새로운 기술은 회계사에게 기회를 제공합니다.

Accountex USA 레드삭스로 유명한 웅장한 보스턴에서 다음 주에 열립니다. Intuit QuickBooks, Sage, Receipt Bank, HubDoc 및 Zoho를 포함하여 8월 22일부터 23일까지 Hynes 컨벤션 센터에 약 100개의 전시업체가 있을 것입니다.

그리고 Accountex London 과 마찬가지로 및 Accountex Summit North , 사이버 보안 전문가 Dave Kennedy가 이끄는 매력적인 연사 라인업도 있습니다. .

또한 최고의 기술 발표자인 Randy Johnston이 1위를 차지했습니다. 그래서 Boston에 대한 분위기를 조성하는 데 도움이 되도록 Randy가 작성한 이 뛰어난 신흥 기술 블로그를 공유하고자 합니다. 이 블로그는 원래 Accountex USA의 Accounting Insight News의 미국 파트너가 게시했습니다. Randy에게...

K2 Enterprises용 콘텐츠를 만드는 동안 올해의 Accountex 2018 컨퍼런스에서 새로운 기술을 가르칠 팀 Boston에서 우리는 다음 규칙을 적용했습니다. 귀하가 사무실에 복귀한 날부터 적용할 수 있는 콘텐츠를 제공할 것입니다. 이것은 Accountex 2018의 Emerging Technology 세션에서도 마찬가지입니다. 또한 생성된 기회에 대해 몇 가지를 배웠습니다. 그 과정에서 스스로 신기술을 개발함으로써.

당신이 공공 업무에 있든 산업에 있든 새로운 기술이 회계 실무에 적용될 수 있고 적용될 것이라는 것이 분명해졌습니다. 또한 새로운 기술이 이익과 경쟁력에 기여할 것이라는 점도 분명합니다.

사실은 특히 CPE(Continuing Professional Education)와 관련하여 중요합니다. CPE가 귀하를 위해 해야 할 한 가지는 일상 업무에 적용할 수 있는 지식을 제공하는 것입니다. CPE가 일반적인 독서나 전문적인 상호 작용에서 얻을 수 없는 통찰력을 제공하는 것도 도움이 됩니다. 이것이 Accountex 컨퍼런스에서 제공하는 것과 같은 라이브 CPE가 전문적인 발전을 위한 훌륭한 기회인 이유 중 일부입니다.

유감스럽게도 신흥 기술을 중심으로 많은 뱀 기름 판매 노력이 있습니다. 몇 가지 관찰과 기회에 대해 논의해 보겠습니다.

'인공' 진정한 AI

최근 마케팅 화두(BS 빙고)는 인공지능(AI)이다. 예를 들어 클라우드 컴퓨팅 또는 "사용 용이성"과 같이 이전에 사용된 마케팅 단어를 보았습니다. 피치를 알고 있습니다. 이 기술을 사용하지 않는다면 분명히 놓치고 있는 것입니다. 또는 이 기술로 바꾸면 삶이 더 쉬워질 것입니다. 새로운 기술과 더 잘 작동하는 응용 프로그램이 있지만 공급업체는 해당 기술을 사용하지 않는 경우에도 제품에 최신 유행어를 사용하고 있습니다.

"인공" 인공 지능이 이 문제로 고통받고 있습니다. 진정한 인공 지능은 수십 가지 알고리즘 중 하나 이상을 사용하여 데이터를 처리하여 그렇지 않으면 명확하지 않을 수 있는 통찰력과 결과를 생성하는 반면 양식 또는 규칙 기반 처리는 소프트웨어에서 직접 코딩된 규칙을 기반으로 결과를 생성합니다. 일부 인공 지능 애플리케이션은 머신 러닝(ML)을 적용할 수 있습니다. 컴퓨터 프로그램이 규칙 프로그래밍 없이 학습할 수 있는 곳입니다. 기계 학습은 Google의 TensorFlow, Microsoft의 FPGA(Field Programmable Gate Arrays), Amazon의 AWS 기계 학습, TSMC의 Bitmain 또는 NVIDIA CUDA와 함께 특수 하드웨어 및 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있습니다.

인공 지능 제품의 소비자로서 규칙 기반 제품과 진정한 인공 지능이 있는 제품의 차이를 구분하기 어렵습니다. 특정 비즈니스 목표가 달성되는 것에만 신경을 쓸 수 있지만 규칙 기반 제품은 다음과 같습니다.

  • 일반적으로 유지 관리가 더 필요합니다.
  • 유연하지 않음
  • 거래의 일관성이 떨어지는 경우 심각한 제한이 있습니다.

현재 AI 기능이 빠르게 발전하고 있지만 판매 과대 광고는 더욱 빠르게 진행되고 있습니다.

블록체인 및 회계

FOMO(Fear of Missing Out)를 사용한 판촉의 또 다른 예는 블록체인으로 알려진 신기술입니다. 블록체인 기술이 중요하지만 블록체인은 단순히 해시라고 하는 일련의 규칙을 사용하여 생성된 분산 데이터베이스입니다. 우리는 블록체인이 많은 회계 기술에 통합되는 것을 보고 있지만 개발은 귀하의 회사가 직접 취해야 하는 노력보다 퍼블리셔에 의해 제공될 가능성이 더 큽니다. 블록체인 기술의 개념과 적용이 중요하지만 FOMO에 이끌릴 필요는 없습니다.

응용 프로그램은 공공 관행뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서 개발되고 있습니다. 그러나 대부분의 사람들은 기술을 개발하지 않고 사용하기만 하면 됩니다. 블록체인 원장은 검증 및 감사가 가능한 비교적 안전한 거래(지지자들은 완전히 안전하다고 말하지만 그렇지 않을 수도 있음)를 제공합니다. 오늘날 우리가 신용 카드를 사용하는 것과 마찬가지로 돈의 흐름에 대해 크게 생각하지 않고 블록체인은 거래 처리를 위한 자동화된 블랙박스로 진화할 것입니다. 우리는 상자의 한쪽에 거래를 제공하고 다른 쪽에는 안전하고 완료된 거래가 나옵니다.

많은 발표자들이 이 분야에서 자신의 전문성을 보여주려고 하지만 일반적으로 판매할 제품이나 서비스가 있고 FOMO와 FUD(Fear, Uncertainty and Doubt)를 활용하여 돈을 벌려고 합니다.

'빅 데이터'를 위한 데이터 과학

CPA 회사뿐만 아니라 많은 산업 기업에서 데이터 과학자를 고용하고 있습니다. 데이터 과학은 중요하지만 ""은총알"이 아니라 단순히 데이터를 분석하는 새로운 방법입니다. 왜 이런 일이 일어났습니까? 그 어느 때보다 더 많은 소스에서 데이터를 사용할 수 있기 때문입니다. 동료 Brian Tankersley는 클라우드 애플리케이션 간의 연결을 설명하기 위해 "디지털 배관"을 정의한 것처럼 이 출력을 설명하기 위해 "디지털 배기 가스"라는 단어를 만들었습니다.

사물 인터넷과 5G 셀룰러 기술의 확장으로 더 많은 데이터를 얻을 수 있습니다. 그러나 흔히 "빅 데이터"라고 하는 이 모든 데이터를 어떻게 이해합니까? 실행 가능한 정보를 얻게 됩니까? 아니면 단순히 크고 나쁜 데이터만 가지고 있습니까? 네 가지 유형의 데이터 분석이 있다는 것을 알고 있습니다.

  1. 설명적(내 비즈니스에서 무슨 일이 일어나고 있나요?)
  2. 진단(왜 발생합니까?),
  3. 예측(어떤 일이 일어날까요?) 및
  4. 규정적(무엇을 해야 합니까?).

그러나 사용자의 개인적인 경험이 기대치를 극적으로 변화시킨 세상에서는 예측 및 규범적 분석 모델을 구축하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사용자는 고도로 개인화되고 관련성이 높은 권장 사항을 원하며 빅 데이터의 최신 기술을 올바르게 사용하는 데 있어 우리의 역할 중 하나는 올바른 질문을 하는 것입니다.

신흥 기술 프레젠테이션

내 Accountex에서 신흥 기술 세션에서 우리는 블록체인, 인공 지능, 머신 러닝, 빅 데이터를 포함한 각 신흥 기술에 대한 실용적인 회계 솔루션을 제공하려고 노력할 것입니다. 판매 피치에 속지 마십시오. 기회는 많지만 속일 수 있는 기회는 그 어느 때보다 커졌습니다. 올바른 질문을 하고 있습니까?


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