Több száz pénzügyi- és adóvezető körében készített felmérést az EY Magyarország. Ebből kiderül, hogy a cégek jelentős többsége már azzal foglalkozik, hogyan építse be a mesterséges intelligenciát(AI) a pénzügyi, adózási folyamataiba.
A dolog azért is aktuális, mert az Országgyűlés elé terjesztett vállalati adócsomag jövő januártól számos változást hozhat a hazai cégek számára: bővülő adómentes juttatásokat, változó áfa és ágazati adókat, új adóeljárást és pontosított globális minimumadó számítást.
A közel 300 adó- és pénzügyi vezető körében készült felmérés eredményei alapján az árfolyamkockázatok és az elvárt béremelések teljesítése jelenti most a legnagyobb kihívást a válaszadók számára.
Olyan ügyek szerepelnek még a fő kockázati tényezők között, mint az infláció- és az energiaárak ingadozása, vagy a folyamatos működéshez szükséges cash flow biztosítása.
A legnagyobb adókockázatot idén is a transzferárazás és az áfa területén látják a döntéshozók, ugyanakkor a társasági adó és a globális minimumadó bevezetése is nehézségekkel járhat.
„A költségvetési fegyelem ma minden vállalatnál központi kérdés. Ugyanezt látjuk az államigazgatásban is, ami egyenes utat jelenthet a szigorúbb adóellenőrzésekhez. Kulcskérdés, hogy a cégek tudatosan készüljenek fel a NAV ellenőreinek érkezésére” – emelte ki Vékási Tamás.
Az EY vezérigazgatója szerint ajánlott rendszeresen felülvizsgálni az adózási folyamatokat, hiszen az AI-forradalom elképesztő sebességgel hozza azokat a megoldásokat, amelyekkel a cégek növelhetik a hatékonyságukat és csökkenthetik az adóvizsgálatok kockázatát is, az esetleges hibák előzetes kiszűrésével.
A felmérés szerint bár még a megkérdezettek közül senki sem integrálta teljesen az AI-t a pénzügyi területén, de 10-ből 8 válaszadó már elkezdett foglalkozni a mesterséges intelligencia bevezetésével.
Az EY szakemberei felhívták arra is a figyelmet, hogy az új technológia bevezetéséhez fontos az előre átgondolt stratégia és a megfelelő ütemterv, amely a kollégák oktatását és a belső szabályzatok kialakítását is magába foglalja.
Hogyan válasszunk mesterséges intelligenciát?
Az elmúlt időszakban nagy befutónak ígérkezett a generatív AI a mesterséges intelligencia ma elérhető típusai közül, de szakértők szerint a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia számos más típusa akár egyszerűbb és költséghatékonyabb megoldást jelentene a vállalatoknak.
Sokan állítják, hogy a generatív AI szöveges modelljei „okos keresők”. Ezek a modellek azonban szavanként generálják ki a jóslataikat. Szoftverkódot is hasonlóképpen generálnak.
„Azon feladatok automatizálására, amelyekre a generatív AI nem ideális, sokkal jobb és olcsóbb megoldást kínálhat egy-egy klasszikus gépi tanulási modell(ML). Igaz utóbbi alkalmazása kevésbé látványos, mint egy emberi nyelven „beszélgető” robot – mondja Póda Csanád, a Kontron Hungary ML/AI rendszertervező mérnöke.
A nagy generatív modellek mellett megjelent számos kisebb, előtanított, nyílt forráskódú modell is. Ezeket a különféle feladatok elvégzésére előre tanított, nyílt forráskódú modelleket a vállalatok saját adataikon testre szabhatják, ami gyorsabb és költséghatékonyabb megoldást ígér.
Egy ilyen modell továbbfejlesztésével készült a Kontron szállítófüggetlen számlafeldolgozója, amely a beérkező (akár szkennelt) számlák adatait egy mély neurális háló segítségével ismeri fel, és írja át automatikusan a vállalatirányítási rendszer megfelelő mezőibe.
Ennél nem kell minden új számlatípus feldolgozásához új sablonokat létrehozni, hanem minden számlatípust egy modell ismer és dolgoz fel.
Még nem teljes a céges bizalom a felhő használatában
Gyakran megesik, hogy a döntéshozók olyan AI-megoldásokat választanak, amelyektől esetükben eleve hiába várnak eredményeket. Elemzői jelentés szerint ennek az oka, hogy a céges AI kezdeményezések döntő többsége megakad a koncepció validálás szintjén.
Egy másik nagy hátráltató tényező, hogy a magyar vállalatok egy része még mindig idegenkedik a felhő használatától. Sok cég a Microsoft Office 365-re minden további nélkül előfizet, a belső, üzleti titkokat tartalmazó levelezését a Microsoft felhőjében tárolja, irodai alkalmazásait felhőszolgáltatásként veszi igénybe. Az üzleti alkalmazásokat viszont még mindig saját hardveren szeretnék futtatni.
A házon belüli IT infrastruktúra sok szempontból nem tud versenyezni a nagy felhőszolgáltatók adatközpontjaival. Kapacitásának megfelelő bővítésére az AI futtatásához szükséges specializált hardver magas ára és az eszközök hiánya miatt sem gondolhatnak.
