Accountex USA finder sted i næste uge i storslåede Boston, af Red Sox-berømmelse. Der vil være omkring 100 udstillere på Hynes Convention Center den 22.-23. august, herunder Intuit QuickBooks, Sage, Receipt Bank, HubDoc og Zoho.
Og ligesom med Accountex London og Accountex Summit North , der er også et fascinerende højttalerprogram – ledet af cybersikkerhedsekspert Dave Kennedy .
Også tager Randy Johnston, en førende teknologi højttaler. Så for at hjælpe med at komme i humør til Boston, tænkte jeg, at jeg ville dele denne fremragende nye teknologiblog af Randy, som oprindeligt blev udgivet af Accounting Insight News's amerikanske partnere hos Accountex USA. Over til Randy...
Mens du opretter indholdet til vores K2 Enterprises team til at undervise i ny teknologi på dette års Accountex 2018-konference i Boston anvendte vi følgende regel:vi vil levere indhold, der kan anvendes fra den dag, du vender tilbage til dit kontor - og det vil være sandt for min Emerging Technology-session på Accountex 2018. Vi lærte også nogle ting om de muligheder, der blev skabt ved selv at udvikle teknologier undervejs.
Det blev indlysende, at nye teknologier kan og vil blive anvendt i praksis med regnskab, uanset om du er i offentlig praksis eller industri. Det er også klart, at ny teknologi vil bidrage til profit og konkurrenceevne.
Fakta betyder noget, især når det kommer til efteruddannelse (CPE). En ting, som CPE bør gøre for dig, er at give viden, som du kan anvende i dit daglige arbejde. Det er også nyttigt, at CPE giver indsigt, som du ikke får fra din normale læsning eller professionelle interaktioner. Det er en del af grunden til, at live CPE, som det, der leveres af Accountex-konferencen, er så vidunderlig en mulighed for professionel avancement.
Desværre er der mange salgsbestræbelser på slangeolie derude omkring ny teknologi. Lad os diskutere nogle få observationer og muligheder.
Det seneste marketing-buzzword (vi kalder det BS Bingo) er kunstig intelligens (AI). Vi har set markedsføringsord brugt før, for eksempel cloud computing eller "brugervenlighed". Du kender banen:Hvis du ikke bruger denne teknologi, går du selvfølgelig glip af noget, eller hvis du skifter til denne teknologi, vil det gøre dit liv lettere. Selvom der er applikationer, der fungerer bedre med nye teknologier, bruger leverandører de nyeste buzzwords med deres produkter, selv når de ikke bruger den nævnte teknologi.
"Kunstig" kunstig intelligens lider under dette problem. Ægte kunstig intelligens bruger en eller flere af snesevis af algoritmer til at behandle data for at producere indsigt og resultater, der ellers ikke er indlysende, mens formularer eller regelbaseret behandling producerer et resultat baseret på regler, der er direkte kodet i softwaren. Nogle kunstig intelligens-applikationer kan anvende maskinlæring (ML). Her kan computerprogrammerne lære uden programmering af regler. Maskinlæring kan udnytte speciel hardware og computerkraft med Googles TensorFlow, Microsofts FPGA (Field Programmable Gate Arrays), Amazon’s AWS Machine Learning, TSMC’s Bitmain eller NVIDIA CUDA.
Som forbruger af kunstig intelligens-produkter er det svært for dig at kende forskel på et regelbaseret produkt og et, der har ægte kunstig intelligens. Selvom du måske kun bekymrer dig om, at et bestemt forretningsmål nås, er regelbaserede produkter:
Mens AI-kapaciteter udvikler sig hurtigt lige nu, går salgshypen endnu hurtigere frem.
Et andet eksempel på salgsfremstød ved hjælp af FOMO (Fear of Missing Out) er den nye teknologi kendt som blockchain. Mens blockchain-teknologier er vigtige, er en blockchain simpelthen en distribueret database oprettet ved hjælp af et sæt regler kendt som hashes. Vi ser, at blockchain bliver inkorporeret i mange regnskabsteknologier, men udviklingen er mere sandsynligt leveret af en udgiver end gennem nogen indsats, som dit firma bliver nødt til at tage direkte. Selvom konceptet og anvendelsen af blockchain-teknikker er vigtige, behøver du ikke være drevet af FOMO.
Applikationer udvikles i en lang række brancher såvel som til offentlig praksis. Men de fleste af jer vil ikke udvikle teknologien, I bliver bare nødt til at bruge den. Blockchain-ledgers giver relativt sikre transaktioner (tilhængere siger, at de er fuldstændig sikre, og det er det måske ikke), der kan verificeres og revideres. På samme måde som vi bruger et kreditkort i dag - uden at tænke ret meget over, hvordan pengene flyder - vil blockchains udvikle sig til at blive en automatisk sort boks til behandling af transaktioner. Vi fodrer en transaktion på den ene side af æsken, og en sikker, gennemført transaktion kommer ud på den anden side.
Mange oplægsholdere forsøger at demonstrere deres ekspertise på dette område, men typisk har de et produkt eller en tjeneste at sælge og forsøger at tjene penge ved at udnytte FOMO og FUD (Fear, Uncertainty and Doubt).
Mange industrivirksomheder såvel som CPA-virksomheder ansætter dataforskere. Selvom datavidenskab er vigtig, er det ikke "the" silver bullet, men blot en frisk måde at analysere data på. Hvorfor er dette sket? Fordi vi har data tilgængelige fra flere kilder end nogensinde før. Kollega Brian Tankersley opfandt ordet "digital udstødning" for at beskrive dette output, ligesom han definerede "digital VVS" for at beskrive forbindelserne mellem cloud-applikationer.
Vi får endnu flere data med udvidelsen af Internet of Things og 5G mobilteknologi. Men hvordan giver du mening med alle disse data, som ofte omtales som "Big Data"? Ender du med handlingsvenlig information, eller har du simpelthen store, dårlige data? Vi ved, at der er fire typer dataanalyse:
Men det er ikke tilstrækkeligt at bygge prædiktive og præskriptive analytiske modeller i en verden, hvor vores brugeres personlige oplevelser har ændret deres forventninger dramatisk. Brugere ønsker meget personlige, yderst relevante anbefalinger, og en af vores roller i at bruge den nye teknologi med big data korrekt er at stille de rigtige spørgsmål.
I mit Accountex Emerging Technologies session, vil vi forsøge at give en praktisk regnskabsløsning til hver ny teknologi – inklusive blockchain, kunstig intelligens, machine learning og Big Data. Lad dig ikke narre af salgstallene. Selvom muligheden er stor, har muligheden for at blive snydt aldrig været større. Stiller du de rigtige spørgsmål?