はい。結果を記帳担当者が確認することが前提です。AIは、PDFやスキャンしたアラビア語と英語の銀行取引明細を読み、すべての明細行を抽出し、その顧客の似た取引が過去にどう仕訳されたかをもとに勘定科目を提案し、不確かな箇所に印をつけられます。Xero、QuickBooks、Zoho Books、Odooに何かが記帳される前に、記帳担当者が仕訳を承認します。
要点
- 記帳代行事務所の時間を奪っているのは、仕訳の入力ではなく、明細を読む作業です。
- AIは明細行を抽出し、勘定科目を提案できます。すべての提案は、記帳される前に記帳担当者が承認します。
- アラビア語やスキャンのものも含め、御社の顧客自身の明細で試し、見落としの数を数えてください。
- 銀行フィードが使えるところでは、問題の大部分はそれで解消します。AIが意味を持つのは、PDFや写真で届く明細です。
- 1時間あたりに確認できる明細行の数と、明細1件あたりの修正数を、導入前後で測ってください。
記帳担当者の一週間は、どのようなものですか
数十社の小規模な顧客を抱える事務所には、毎月末、メール、WhatsApp、ポータルへのアップロードで明細が届きます。フィードを提供している銀行もありますが、PDFを送ってくる顧客が多く、スマートフォンで撮った写真を送ってくる顧客もいます。記帳担当者は一つずつ打ち直すか取り込み、顧客についての記憶をもとに取引を仕訳し、誰にも心当たりのない明細行について顧客に問い合わせます。
アラビア語の明細では、さらに一手間かかります。摘要にはアラビア語と英語が混在し、日付の形式が異なることもあり、金額は汎用の取り込みツールが読み違える列に並んでいます。今でも打ち直しの大半が発生しているのはここです。
#AIは銀行取引明細で何ができますか
- デジタルのPDFとスキャンを、アラビア語でも英語でも読み、明細行ごとに日付、摘要、金額、残高を返します。
- 期首残高に明細行を足すと期末残高になるかを確認し、合わなければ処理を止めます。
- 同じ顧客の似た明細行が過去にどう仕訳されたかをもとに、勘定科目と税区分を提案します。
- 不明な明細行を、別々のメッセージではなく、顧客への一つの質問リストにまとめます。
- 同じ期間のPDFと銀行フィードの間の重複を見つけます。
最も重要なのは残高の確認です。抽出した明細行の合計が期末残高と合わなければ、ほかのことをする前に、その明細は人に戻されます。このルール一つで、抽出の誤りの大半を見つけられます。項目ごとのテストについては、AIはアラビア語の請求書を読めるかで取り上げました。
信頼する前に、どうテストすればよいですか
- 御社の顧客自身の明細からテストセットを集めます。きれいなPDF、スキャン、写真、アラビア語と英語、複数の銀行のものです。
- 記帳担当者に手作業で仕訳してもらい、それを正解とします。
- 同じセットでAIを動かし、明細行ごとに比べます。見落とした明細行、誤った金額、誤った勘定科目です。
- どの種類の誤りなら確認を前提に許容でき、どれなら業務フローを止めるかを決めます。
- 新しい明細で定期的に繰り返します。銀行の様式は変わるからです。
Gartnerは、生成AIプロジェクトの30%が概念実証の後に打ち切られると予測し、その理由の一つにデータの質の低さを挙げていました(Gartner、2024年7月)。御社の顧客自身の明細で作ったテストセットこそが、その仲間入りを避ける方法です。
銀行フィードや取り込みツールで十分なのはどんな場合ですか
顧客の大半が、御社の会計ソフトと直接フィードでつながる銀行を使っているなら、フィードとソフト自体の銀行ルールで仕訳の大部分をこなせます。英語のきれいなデジタルPDFであれば、一般的な明細のCSV変換ツールで十分です。AIを使う価値があるのは、明細の相当な割合がスキャン、写真、アラビア語であり、仕訳に各顧客の履歴の知識が必要な場合です。
#Stennirはどこで役に立ちますか
StennirはまずAIコンサルティングで、明細の読み取りが最初に投資を回収できる業務フローかどうかを確認します。事務所によっては、それが領収書、VAT申告の準備、あるいは顧客からの問い合わせであることもあります。明細の読み取りがそうであれば、AI導入で、実際の利用者とともに御社の顧客の明細を使って、アラビア語と英語で構築します。ホスティングは御社のルールが求める場所に置き、すべての提案は記帳担当者が承認し、記録されます。
明細は、事務所が承認したツールにしか入れません。ICAEWは、公開のAIへのプロンプトに顧客データを入れると、守秘義務違反になる可能性が非常に高いと警告しています(ICAEW、2024年2月)。その後は、銀行が様式を変えるたびに、マネージドAI運用で見守ります。AIトレーニングでは、提案を惰性で承認せず、素早く確認する方法をチームに教えます。抽出の次の段階については、銀行勘定照合のためのAIをご覧ください。
We are
Stennirは、明細の読み取りと仕訳の提案を構築し、何かが記帳される前に記帳担当者が承認する形にします。
We aren't
Stennirは会計ソフトでも銀行フィードの提供者でもなく、人の承認なしに仕訳を記帳することはありません。
事務所の代表は次に何をすればよいですか
先月の明細のうち、スキャン、写真、アラビア語のPDFで届いたものがいくつあったかを数えてください。それが無視できない割合なら、小さなテストセットを作ってください。財務チーム向けのAIで詳しくご覧いただき、無料の準備度診断を受けるか、30分の通話を予約してください。
よくある質問
どの会計ソフトに対応していますか。
抽出して承認した明細行は、Xero、QuickBooks、Zoho Books、Odooなどのソフトに、それぞれの取り込み機能やAPIを通じて送るか、ファイルとして書き出して取り込めます。どの方法が使えるかは御社のソフトと顧客の環境によるため、何かを構築する前に、Stennirが診断の中で確認します。
アラビア語の明細での精度はどのくらいですか。
銀行、スキャンの品質、レイアウトによって異なります。だからこそ、まずテストセットを作ります。Stennirは御社の顧客自身のアラビア語と英語の明細で、明細行ごとに精度を測ります。また、残高の確認によって、合計が合わない明細は記帳担当者の目に触れる前に止まります。
どんな問題が起こり得ますか。
金額の読み違い、複数ページのスキャンでの明細行の見落とし、あるいは読まずに承認された勘定科目の提案です。対策は、残高の確認、不確かな明細行への確信度の表示、そして各提案の隣に原本を表示する確認画面です。修正内容は、その顧客についての提案に反映されます。
顧客のデータはどこに保管されますか。
事務所のルールと顧客との契約が求める地域で、明細を処理する前に取り決めます。アカウント、データ、停止スイッチは御社の事務所のものであり、すべての承認が記録され、明細が公開モデルの学習に使われることはありません。
