นักบัญชียุค Digital

08 May

การเปลี่ยนผ่านยุค Analogue เป็นยุค Digital และยุคการเชื่อมต่อในรูปแบบ Internet of Thing (IoT) ทำให้เกิดข้อมูลมากมาย ท่ามกลางสถานการณ์ที่ไม่มีความแน่นอนและสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่มีการแข่งสูง นักบัญชีจำเป็นต้องเพิ่มทักษะและความเชี่ยวชาญด้าน Data and Analytics โดยเครื่องมือเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้และการบริหารจัดการข้อมูล Big Data ดังนี้

1. การบัญชีการเงิน ปัจจุบันข้อมูลสารสนเทศทางการบัญชี (Accounting Information Systems : AIS) มีรายละเอียดของข้อมูลมากขึ้น มีรูปแบบข้อมูลใหม่ๆ เช่น เนื้อหาหรือข้อความ (Text) วิดีโอ (Video) และข้อมูลเสียง (Audio Data) เป็นต้น ทำให้การนำเสนอข้อมูลในรายงานการเงินมีรูปแบบของข้อมูลที่เปลี่ยนไป ยกตัวอย่างเช่น Big Data จะช่วยให้การแสดงมูลค่ายุติธรรมสินทรัพย์และหนี้สินสามารถทำได้ทันที (Automate Daily Pricing and Valuation) การวิเคราะห์เปรียบเทียบผลการดำเนินงานกับคู่แข่งโดยตรง จากการใช้ตัวอย่างจากเหมืองข้อมูล (Data Mining) และการนำเสนอให้ผู้ใช้งบการเงินทราบถึงศักยภาพ แนวโน้ม โอกาส และระบุความสามารถในการแข่งขันได้อย่างลึกซึ้ง

2. การบัญชีบริหาร สามารถสร้างตัวชี้วัดมาตรฐานจากกระบวนการ Big Data Analytics ในการวางแผนกลยุทธ์ตัวชี้วัดการดำเนินงานและทางการเงินในรูปแบบอัตโนมัติ โดยเปรียบเทียบว่าผลการดำเนินงานขององค์กรมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลสูงหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเพียงใด เช่น เปรียบเทียบของเสียในการผลิตกับอุตสาหกรรมเดียวกัน การติดตามควบคุมพฤติกรรมการขับรถของพนักงานขับรถในแต่ละเส้นทาง

3. การสอบบัญชีผ่านระบบสารสนเทศ สามารถใช้กระบวนการ Big Data Analytics มาติดตามรายการที่ต้องการตรวจสอบได้ โดยใช้เครื่องมือการวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) เพื่อช่วยให้เข้าใจว่าสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตเกิดจากอะไรเชื่อมโยงไปที่ต้นตอของกิจกรรม รวมถึงสามารถลดกระบวนการตรวจสอบธุรกรรมที่มีความผิดปกติ โดยใช้ Database to Database Verification

4. การสอบบัญชีด้วยวิธีการตรวจสอบอัตโนมัติ โดยอาศัยการทำงานอัตโนมัติหรือบัญชีหุ่นยนต์ (Robotic Process Automation : RPA) ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence : AI) และกระบวนการ Big Data Analyticsโดยผู้สอบบัญชีสามารถวางกรอบในการทำงาน (Framework) โดยอาศัยการทำงานของ RPA ในการสอบบัญชี เพื่อลดขั้นตอนในการปฏิบัติงานและเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบ

5. ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะในอาชญากรรมทางการเงิน โดยการใช้เครื่องมือในการวางระบบอัตโนมัติในอาชญากรรมทางการเงินใน 3 ขั้นตอน ได้แก่ การตรวจสอบการทำธุรกรรม การทำความรู้จักลูกค้า และการตรวจสอบการปฏิบัติตามระบบ โดย 3 ขั้นตอนอาศัยระบบอัตโนมัติ 3 เครื่องมือ คือ 1. การทำงานอัตโนมัติหรือนักบัญชีหุ่นยนต์ (Robotics Process Automation : RPA) 2. การเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) และ 3. ความรู้ความเข้าใจ (Cognitive) มาปฏิบัติเพื่อหาความผิดปกติของธุรกรรมทางการเงิน โดยอาศัยกระบวนการ Big Data Analytics ในรูปแบบการวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive Analytics) โดยคาดการณ์ว่าสิ่งที่มีความเป็นไปได้มากที่สุดในอนาคตจากการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติและการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics) เพื่อช่วยแนะนำผลกระทบและผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นแต่ละเหตุการณ์

6. การวิเคราะห์การบัญชีภาษีอากรและบูรณาการการวิเคราะห์ข้อมูล โดยใช้กระบวนการ Big Data Analytics เป็นเครื่องมือช่วยวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics) เพื่ออธิบายรายการค้าในอดีตแล้ววิเคราะห์เพื่อแสดงผลของรายการทางธุรกิจ กิจกรรมต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นหรืออาจจะเกิดขึ้นในรูปแบบที่ง่ายต่อการเข้าใจและตัดสินใจ เพื่อนำไปประมวลผลในการคำนวณภาษีได้ทันที

7. รายงานทางการเงินที่บิดเบือน สามารถใช้การประยุกต์ใช้กระบวนการ Big Data Analytics ในแบบการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย (Diagnostic Analytics) ช่วยให้เข้าใจสาเหตุของสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต โดยใช้การทำเหมืองข้อมูล (Data Analytics and Visualization) ออกรายงานการทุจริต

ฤทัย อะโน
นักวิชาการตรวจเงินแผ่นดินปฏิบัติการ
สำนักงานการตรวจเงินแผ่นดิน
นักศึกษาหลักสูตรบัญชีมหาบัณฑิต มหาวิทยาลัยศรีปทุม

ผลงานทางวิชาการ

หน้าแรก / ผลงานทางวิชาการ