कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग के तेज़ी से कॉर्पोरेट प्रबंधन में प्रवेश करने के साथ, वित्त विभाग एक बड़े बदलाव के मोड़ पर खड़ा है। AI टूल्स, AI असिस्टेंट्स, और AI सॉफ़्टवेयर की मदद से, बही-खाता प्रविष्टि, रसीदों की जाँच और कर दाखिल जैसी दोहराव वाली और नियम-आधारित कार्यप्रणालियों को अब स्वचालित सिस्टम द्वारा सँभाला जा रहा है। पारंपरिक "कुंजीबोर्ड पर एंट्री करने वाले" अकाउंटेंट्स के लिए, यह केवल दक्षता में सुधार नहीं, बल्कि पेशेवर पहचान की फिर से परिभाषा है।
खाता प्रबंधन, रसीद सत्यापन और कर दाखिला जैसे कार्य उच्च दोहराव, सख्त मानक, और कम रचनात्मकता वाले होते हैं — जो जनरेटिव AI टूल्स के लिए आदर्श परिदृश्य हैं। स्कैन की गई रसीद से छवि पहचान मॉडल रकम और कर दर निकालते हैं, ज्ञान ग्राफ अकाउंटिंग कोड मिलाते हैं, और नियम इंजन तय करता है कि खर्च अनुमत है या नहीं। AI चैटबॉट पूरे वर्कफ़्लो को ट्रिगर करता है — जो पहले घंटों लगता था, अब सेकंड्स में होता है।
Accenture के वैश्विक वित्तीय केंद्र में 300 से अधिक नि:शुल्क AI टूल्स और RPA बॉट्स के सहयोग से खातों के भुगतान की 90% से अधिक प्रक्रिया स्वचालित है, जिससे प्रति वर्ष 30 मिलियन डॉलर से अधिक की बचत होती है।
Unilever ने OpenAI के मॉडल SAP Concur में एकीकृत किए हैं, जहाँ ChatGPT यात्रा के विवरण को समझकर खर्च का वर्गीकरण करता है — अनुमोदन समय 48 घंटे से घटकर 4 घंटे हो गया है।
Huawei का “स्मार्ट अकाउंटिंग असिस्टेंट” AI वॉयस और इमेज जेनरेटर से जुड़ा है — कर्मचारी केवल फोटो और ऑडियो के साथ रिपोर्ट सबमिट करते हैं; सिस्टम अपने-आप टैक्स जोखिम का मूल्यांकन करता है, और मानव श्रम लागत में 25% की कमी आती है।
AI का मतलब केवल छंटनी नहीं है, बल्कि वित्त पेशेवरों को मूल्य श्रंखला में ऊपर ले जाना है। जब बुनियादी कार्य स्वचालित हो जाते हैं, तो मनुष्य AI नैतिकता, मॉडल अनुकूलन, अंतरराष्ट्रीय कर योजना और व्याख्या जैसे कार्यों में लगते हैं। अब कंपनियाँ "स्मार्ट फाइनेंस प्रोडक्ट मैनेजर" और "फाइनेंस डेटा साइंटिस्ट" जैसे नए पदों पर भर्ती कर रही हैं — जो व्यापार भी जानते हों और जनरेटिव AI भी। भविष्य का अकाउंटेंट वह होगा जो प्रॉम्प्ट डिज़ाइन कर सके, एल्गोरिथ्म बायस समझ सके और AI द्वारा तैयार रिपोर्ट की व्याख्या कर सके।
AI सॉफ़्टवेयर की पूरी क्षमता पाने के लिए कंपनियों को पहले अपने डेटा — बिल, अनुबंध, भुगतान आदि — को संरचित रूप में लाना होगा। फिर खरीद, भुगतान, रिपोर्टिंग और बहीखाते को एक एंड-टू-एंड वर्कफ़्लो में बदलना होगा। AI कंटेंट जनरेटर और RPA तभी प्रभावी हो सकते हैं जब वे एक ही डेटा पाइपलाइन में काम करें। साथ ही, AI निर्णयों की जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए समीक्षा तंत्र और चेतावनी प्रणाली भी जरूरी है।
Alibaba जैसे चीनी ब्रांड ने AI अनुवाद आधारित बहुभाषी रसीद सिस्टम विकसित किया है; JD.com जनरेटिव AI के माध्यम से डुप्लिकेट भुगतान को पकड़ता है। लेकिन चीन जैसे भारत में भी डेटा साइलो, प्रक्रिया विखंडन, और मनोवैज्ञानिक प्रतिरोध जैसी समस्याएँ हैं — स्मार्ट फाइनेंस की ऊँचाई का निर्धारण बुनियादी डिजिटल बुनियादी ढाँचा करता है।
आने वाले 3–5 वर्षों में, AI टूल्स ब्लॉकचेन और रीयल-टाइम पेमेंट नेटवर्क से जुड़कर “बिल जेनरेशन – सत्यापन – लेखांकन – कर भुगतान” को सेकंड्स में पूरा करने में सक्षम होंगे। मल्टीमॉडल AI असिस्टेंट्स अपने-आप दृश्य रिपोर्ट बनाकर प्रबंधन को रीयल-टाइम इनसाइट देंगे। उस समय, बुनियादी लेखांकन कोई कैरियर स्टार्टिंग पॉइंट नहीं, बल्कि एक क्लाउड आधारित मॉड्यूलर सेवा होगा।
AI तेजी से लेखांकन, खर्च सत्यापन और टैक्स रिपोर्टिंग को बदल रहा है। जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता "नया सामान्य" बन जाए, तो व्यापार-समझ और AI-कौशल वाले पेशेवर सबसे मूल्यवान होंगे। क्या हम बदलेंगे या बदले जाएँगे — शायद यही अगला बड़ा सवाल होगा।