Dawn of AI in Accounting

รุ่งอรุณของ AI ในงานบัญชี
 
ระหว่างที่ผมคิดถึงเรื่องนี้ มีคำ ๆ หนึ่งที่ผุดขึ้นมา "อย่าเลือกอาชีพที่ scalable" เป็นคำแนะนำของ Nassim Taleb ผู้เขียน Black Swan ที่ตรงข้ามจากกูรูทางธุรกิจอื่น หมายถึงว่า มีอาชีพบางอย่างที่คุณออกแรงทำแล้วหากประสบความสำเร็จสามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ได้เพิ่มทวีคูณสิบหรือร้อยเท่าโดยไม่ต้องลงทุนหรือออกแรงเพิ่มมาก แต่อาชีพเหล่านั้นต้องแลกกับความเสี่ยงเกิด Black Swan อาจใครสักคนทำได้ดีกว่ากลายเป็นผู้ชนะยึดครองไปได้หมด ขณะที่ผู้แพ้ไม่เหลืออะไร แตกต่างจากอาชีพที่ถ้าอยากได้มากก็ต้องลงทุนลงแรงมากตามสัดส่วนที่ได้เพิ่ม เช่น ตัดผม หมอฟัน นักบัญชี ที่ปรึกษา ทำเบเกอรี่ อาชีพเหล่านี้เป็นอาชีพที่ปลอดภัยสำหรับคนเฉลี่ยทั่วไป ไม่มีผู้ชนะที่กินรวบครองผลประโยชน์ทั้งหมดกลายเป็นเศรษฐีพันล้าน และไม่มีใครโดนเบียดแย่งจนสิ้นเนื้อประดาตัว
 
ใช่ครับ นักบัญชี เป็นอาชีพหนึ่งที่ปลอดภัย เพราะไม่สามารถ scale รับงานแบบไม่จำกัด จนไม่เหลืองานให้คนอื่น นักบัญชีในสำนักงานบัญชีหนึ่งคน สามารถลงบัญชีปิดงบให้กิจการขนาดเล็กได้ประมาณ 2030 แห่ง หัวหน้านักบัญชีหนึ่งคนดูแลทีมขนาด 24 คน สามารถรีวิวงบได้ 50100 งบ ทุกคนต่างมีขีดจำกัดที่จะรับงาน
 
ขับรถแท็กซี่เป็นอาชีพปลอดภัยหรือไม่ เพราะไม่มีใครแย่งรับลูกค้าไปทั้งหมด ทำนองเดียวกับนักบัญชี แต่เราเริ่มได้ยินเรื่องราวของเทคโนโลยี่ Self-Driving รถยนต์ไฟฟ้าที่สามารถวิ่งไปบนถนนโดยไม่ต้องใช้คนขับ บางประเทศเริ่มทดลองให้บริการรถสาธารณะไร้คนขับ
 
รุ่งอรุณของ AI ในอุตสาหกรรมรถยนต์ไม่รู้ว่าจะคลี่คลายไปทางไหน พลอยทำให้คิดถึงอาชีพอื่น ๆ จากเดิมที่ไม่สามารถ scale เพราะขีดจำกัดของคน เมื่อเอา AI มาเป็น game changer จะนำไปสู่ความเปลี่ยนแปลงอะไร
 
นักบัญชียังเป็นอาชีพที่ปลอดภัยหรือไม่ ผมลองให้ ChatGPT อธิบายว่า AI จะช่วยนักบัญชีได้อย่างไร ได้ไอเดียน่าสนใจมาขยายความดูว่ามีความเป็นไปได้เพียงใด

1. Automating routine tasks
   อันดับหนึ่ง routine tasks ผมเรียกว่างานประจำซ้ำซาก ทำให้นักบัญชีดูเหมือนมีงานยุ่งตลอดเวลา คือ data entry บันทึกข้อมูลเข้าระบบบัญชี ควรหาทางทำให้เป็นระบบอัตโนมัติให้มากที่สุด เพื่อให้นักบัญชีมีเวลาไปทำงานอื่นที่มีค่ามากกว่า
    
   2. Providing insights and analysis
   อันดับต่อไป ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล ขึ้นอยู่กับสไตล์ผู้บริหาร ว่าจะใช้ความรู้สึกหรือข้อมูลในการตัดสินใจ ผมข้ามข้อนี้ไปก่อน เพราะเป็นเรื่องกลยุทธของผู้บริหาร ต่อให้ AI เก่งขนาดไหน แต่ถ้าไม่มีใครใช้ก็ไม่มีประโยชน์
    
   3. Identifying fraud
   อันดับที่สาม ช่วยตรวจจับความผิดปกติ อันนี้ดี ทำให้ผมนึกขึ้นได้ว่าเคยออกแบบรายงานอยู่ตัวหนึ่ง ที่เอาค่าน้ำ ค่าไฟฟ้า ค่าเช่า ฯลฯ มาแยกเป็นคอลัมน์ 12 เดือน แล้วบอกทีมว่าเอาไว้ตรวจง่าย ๆ ว่า มีเดือนไหนที่แหว่งหายไปบ้าง แสดงว่าลงบัญชีไม่ครบ หรือบิลขาดหายไป นานวันเข้าไม่รู้ว่ามีใครใช้ตรวจบ้าง ถ้าทำเป็น AI ได้ก็ไม่ต้องกลัวหลงลืม บางทีอาจจะเรียนรู้รูปแบบของธุรกรรมและตรวจจับได้ละเอียดยิ่งกว่า เช่น เครดิตรอบการชำระของคู่ค้าแต่ละราย ฯลฯ
    
   4. Forecasting financial performance
   อันดับที่สี่ เป็นหมอดูช่วยทำนายสถานะทางการเงิน เตือนผู้ประกอบการตั้งแต่เนิ่น ๆ ผมข้ามไปก่อน เหมือนข้อสอง ดูอนาคตและทบทวนอดีต ขึ้นอยู่ว่าผู้บริหารจะศรัทธาแค่ไหน
     
   5. Streamlining processes
   ข้อสุดท้าย ช่วยลดขั้นตอนการทำงาน ผมมองอย่างนี้ ถ้าขั้นตอนไหนสามารถออกแบบให้คอมพิวเตอร์ทำงานแทนคนได้ก็เหมือนกับลดขั้นตอน เพราะคอมพิวเตอร์ไม่เหนื่อยไม่เมื่อย สามารถโคลนตัวเองออกมาให้รับงานเยอะ ๆ ได้ ทำงานแทนแปลว่าคอมพิวเตอร์ตัดสินใจได้เทียบเท่าหรือดีกว่าคน ในแง่ของ transformation เราจะเก็บขั้นตอนที่ใช้คนเป็น fire exit ไว้ก่อน จนกว่ามั่นใจเต็มเปี่ยมจึงทำกระบวนการตัดขั้นตอนคนออกไปเลย สมัยก่อนที่เริ่มใช้คอมพิวเตอร์เปิดบิลเราจะออกแบบระบบเผื่อ ถ้าคอมพิวเตอร์ใช้งานไม่ได้ ก็สามารถออกบิลด้วยมือแทนได้ จนมาสมัยนี้ตัดทิ้งกันหมด ถ้าคอมพิวเตอร์ใช้ไม่ได้ก็รอจนกว่าจะกลับมาใช้งานได้
    
   สำหรับผมมองว่าข้อนี้ไม่เกี่ยวว่าต้องเป็น AI เท่านั้น เพราะยังไงก็หาทางลดขั้นตอนอยู่แล้ว เพียงแต่วิธีทำตอนนี้เป็นเรื่องของการรวบรวมเคสที่เจอ แล้วปรับโปรแกรมสร้างเป็น rule baseให้คอมพิวเตอร์ทำงานตามเงื่อนไขที่วางไว้ แต่ถ้าเป็น AI ในฝันคอมพิวเตอร์อาจสร้าง rule ของเคสใหม่ขึ้นมาได้เองโดยไม่ต้องปรับโปรแกรม หากมีงานสัก 100 งาน ผ่านท่อของ AI แล้วช่วยลงบัญชีให้จบได้ 50 งาน สมมติงานที่เหลือ AI ให้คะแนนความมั่นใจต่ำกว่า 0.9 นักบัญชีก็เหลืองานที่ต้องรีวิวแค่ 50% ทำไปสักพัก เมื่อเจอเคสเดิมที่เคยรีวิวไปแล้ว AI ก็เริ่มเรียนรู้และตัดสินใจแทนได้ สัดส่วนของเคสที่ต้องรีวิวก็จะลดลงไปเรื่อย ๆ หัวหน้าบัญชีที่เคยสอนงานลูกน้องลองจินตนาการดูว่า ถ้าต่อไปมีลูกน้องเป็น AI ที่สามารถ learn by example จะเกิดอะไรขึ้น
    
   ก่อนที่จะฝันไปไกลกว่านั้น อยากชวนให้กลับมาพิจารณาเรื่องที่ผมคิดว่าเป็นก้าวแรกที่สำคัญ เพราะมีโอกาสเห็นความคืบหน้าในระยะใกล้ที่สุด คือใช้ AI ช่วยงาน data entry
    
   ลองถามซ้ำ เพื่อขยายความเกี่ยวกับ routine tasks ก็ได้คีย์เวิร์ดมาว่าเป็นงานส่วน invoice processing น่าจะหมายความถึงการเอาบิลต่าง ๆ มาลงบัญชี ผมตีความว่า น่าจะเอา AI มาช่วยอ่านบิลแล้วลงบัญชีอัตโนมัติ
    
   เชื่อว่าสตาร์ทอัพโปรแกรมบัญชีทุกรายเห็นความท้าทายนี้ มีบางรายทำต้นแบบออกมาได้แล้ว พื้นฐานสำคัญอยู่ที่เทคโนโลยี OCR ปัจจุบันมีความแม่นยำในระดับที่เพียงพอใช้งานได้แล้ว ขึ้นอยู่ที่ไอเดียว่าเอาไปประยุกต์ใช้ทำอะไร เช่น อ่านป้ายทะเบียนรถที่ผ่านเข้าออกลานจอดรถ หรือแอป KYC ที่ใช้ยืนยันตัวตน ก็สามารถอ่านชื่อ ที่อยู่ วันเดือนปีเกิดจากรูปบัตรประชาชน
    
   ผมแบ่งกลุ่มที่ต้องการใช้ automated data entry เป็นสองกลุ่ม กลุ่มแรกเป็นบรรษัทขนาดใหญ่ที่มี transaction จำนวนมาก จึงมีความคุ้มค่าด้วยปริมาณงาน การออกแบบ process ของกลุ่มนี้สามารถผลักดันให้ข้ามการใช้กระดาษกลายเป็นดิจิตัล เช่น ให้คู่ค้าส่งบิลมาทางอีเมล เพื่อให้สามารถนำไปประมวลผลต่อได้แม่นยำกว่า
    
   อีกกลุ่มหนึ่งคือ สำนักงานบัญชีอิสระ ที่รับเอกสารจากลูกค้ามาลงบัญชีทุกเดือน ลองนึกภาพสำนักงานบัญชีที่เอาบิลกระดาษมาสแกนเข้าระบบ แล้วได้ข้อมูลลงบัญชี รายงานภาษีซื้อ ภาษีขาย โดยไม่ต้องทำอะไร สิ่งนี้อาจเปลี่ยนวิธีการทำงานของสำนักงานบัญชีไปจากเดิมจนยากจินตนาการ เหมือนกับที่เราพยายามคิดว่ารถไร้คนขับจะทำให้การเดินทางเปลี่ยนไปอย่างไร
    
   ภายสอง-สามปีนี้ บิลที่พิมพ์ด้วยคอมพิวเตอร์มีโอกาสทำได้ก่อน (มองโลกในแง่ดี) ขึ้นอยู่ว่าจะหาทางทำให้ AI เข้าใจความหมายของข้อความในบิลได้อย่างไร เทคนิคมาร์กตำแหน่งของข้อความแบบที่ใช้กับบัตรประชาชน ไม่เพียงพอสำหรับฟอร์มบิลที่มีหลากหลาย และมีรายละเอียดมากกว่าหลายเท่า แต่จะมีวิธีไหนอีกผมคิดไม่ออก ยังเรียกได้ว่าอยู่ในขั้นเริ่มต้นเท่านั้น ถ้าใช้คนช่วยไกด์ให้ก่อนก็สามารถใช้ small data ได้ แต่ถ้าให้ AI หาวิธีเองก็ต้องมี big data ไม่ว่าวิธีไหนก็ต้องออกแรงมากตอนเริ่มต้น มีข้อสังเกตเท่าที่ผมพอจะเล่าให้ฟัง มีหลายครั้งที่ผมถามกับตัวเองว่า "ฉันมาทำอะไรที่นี่"
    
   สำหรับบิลขาย หรือใบกำกับภาษีขาย ถ้าเป็นโปรแกรม ERP ที่ใช้ภายใน ไม่จำเป็นต้องอ่านบิลจากภาพ เพราะสามารถเข้าถึงฐานข้อมูลซึ่งถูกต้องชัดเจนกว่า จึงใช้วิธี Post เพื่อลงบัญชีอัตโนมัติได้ง่ายกว่า ดังนั้นการใช้ AI อ่านบิลจะมีประโยชน์เมื่อระบบบัญชีเป็นโปรแกรมที่แยกออกมาต่างหาก และไม่ได้สามารถเข้าถึงข้อมูลที่เป็นอิเล็กทรอนิกส์ เช่น ไม่สามารถ export ข้อมูลจากโปรแกรมบิลลิ่งมาเข้าโปรแกรมบัญชี
    
   สำนักงานบัญชีที่ได้รับใบกำกับภาษีขาย มีโอกาสพัฒนาให้ใช้ประโยชน์จาก AI ช่วยบันทึกบัญชีได้ เท่าที่สำรวจมา ส่วนใหญ่แล้วบิลขายง่ายกว่าบิลซื้อและค่าใช้จ่าย เนื่องจากแบบฟอร์มบิลของกิจการหนึ่ง ๆ จะเหมือนกันทุกใบ
    
   อุปสรรคที่เจอกลับเป็นเรื่องของสำเนาบิลที่เป็นคาร์บอน บางครั้งมีปัญหาความชัดของตัวหนังสือ และยังเจอกรณีการฟีดกระดาษของเครื่องพิมพ์ที่คลาดเคลื่อน ทำให้ข้อความไม่อยู่ในตำแหน่งที่อ่านได้ง่าย ๆ เช่น ตัวหนังสือทับอยู่บนเส้นตารางพอดี หรือทับข้อความอื่นในฟอร์ม และโชคร้ายสุดที่เจอเครื่องพิมพ์ที่หัวเข็มหัก ทำให้เส้นตัวอักษรล่างสุดขาดหายไป ตัว E กลายเป็น F ตัว L กลายเป็น I อ่านเลข 2 เป็นเลข 7
    
   กับบิลซื้อ ยิ่งท้าทายขึ้นไปอีกขั้น เพราะเป็นเอกสารภายนอกที่ไม่สามารถควบคุมแบบฟอร์มได้เลย มีทั้งใบกำกับภาษีเต็มแบบสวย ๆ ไปจนถึงสลิปกระดาษความร้อนเล็ก ๆ แต่ถ้าคิดในแง่กลยุทธ การเริ่มต้นโฟกัสที่ บิลค่าน้ำ ค่าไฟฟ้า แล้วใช้ทดสอบได้กับกิจการแทบทุกแห่ง จะทำให้เกิดการทดสอบที่กว้างขวางกว่า อาจทำให้ได้รับฟีดแบคจากมุมมองผู้ใช้ที่ช่วยให้เกิดไอเดียดี ๆ ได้
    
   ทีนี้มาเล่าแผนการพัฒนาที่กำลังทำอยู่ ยังห่างไกลจากขั้นใช้ AI แค่คิดไว้คร่าว ๆ เตรียมแนวทางทดสอบ OCR ก่อน ปัจจุบันวางระบบให้บิลทั้งหมดถูกสแกนเข้าเก็บในระบบ ใช้วิธีบันทึกบัญชีจากภาพสแกน บิลแต่ละใบใช้คน 2 คนต่างคนต่างคีย์ เอาข้อมูลที่บันทึกจากทั้งคู่มาเทียบกันว่าตรงกันหรือไม่ แทนการใช้คนตรวจทาน หากไม่ตรงแสดงว่ามีคนใดคนหนึ่งผิดพลาด โดยมีรายงานที่แสดงเฉพาะรายการที่มีปัญหา ในอนาคตถ้า AI อ่านบิลได้ก็จะทำหน้าที่เสมือนคนบันทึกข้อมูลอีกชุดหนึ่ง เป็นการเทียบระหว่าง AI กับคนสองคน จนกว่า AI มีความแม่นยำในระดับที่ไว้ใจได้ ก็จะค่อย ๆ ลดคนลง จนสุดท้ายอาจถึงจุดที่ไม่ต้องใช้คนอีกต่อไป                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 กลับมาตอบคำถามว่า นักบัญชีเป็นอาชีพที่ปลอดภัยหรือไม่ ทัศนะของผมนักบัญชีที่เป็น book keeper มีแค่ทักษะแม่นและเร็ว จะต้องพยายามพัฒนาตัวเองให้มีคุณสมบัติอื่น หลบหลีกจากสิ่งที่คอมพิวเตอร์ทำได้ดีกว่า งานบัญชียังมีส่วนที่ต้องใช้ดุลยพินิจ วิจารณญาณของมนุษย์ที่ AI ไม่สามารถทำได้ดี พื้นที่ตรงนั้นยังเป็นที่ปลอดภัย โดยเฉพาะนักบัญชีที่สามารถใช้ AI มาเป็นผู้ช่วย
    
   สุดท้าย อาชีพโปรแกรมเมอร์อย่างผมก็รู้สึกไม่ปลอดภัยแล้ว ถ้าใครติดตามข่าวคราวเรื่อง ChatGPT ช่วยเขียนโค้ดได้ ทักษะที่จะต้องพัฒนาจากนี้ต่อไปคือ หัดใช้ AI มาเป็นผู้ช่วยเขียนโปรแกรมเช่นกัน