هوش مصنوعی در بخش مالی: استرداد زمان و تحکیم اعتماد با عامل‌های استدلالی OpenAI

در این گزارش خبری از کارینا وب، به تحلیل چگونگی تحول عملیات مالی توسط عامل‌های هوش مصنوعی می‌پردازیم. دیگر اتوماسیون صرف، دغدغه اصلی مدیران ارشد نیست؛ بلکه شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی، به رکن اصلی تحول دیجیتال در بخش مالی تبدیل شده است.

شرکت‌های حسابداری اکنون به دنبال سیستم‌های هوش مصنوعی‌ای هستند که مانند یک حسابدار فکر کنند، نه صرفاً ماشین‌های محاسبه‌گر. نمونه برجسته این تحول، استارتاپ آمریکایی Basis است که عامل‌های هوش مصنوعی خود را با هدف خودکارسازی امور روتین مانند تطبیق حساب‌ها، ثبت‌های روزنامه و خلاصه‌سازی‌های مالی توسعه داده و نظارت انسانی را به طور مستمر در فرآیند حفظ می‌کند.

 کارایی استدلالی و مسئولیت‌پذیری بالا

پلتفرم Basis بر پایه مدل‌های قدرتمند GPT-4.1 و GPT-5 از OpenAI ساخته شده است و یک مزیت کلیدی ارائه می‌دهد: استدلال قابل بررسی. بر خلاف بسیاری از ابزارهای اتوماسیون که ماهیت «جعبه سیاه» دارند، Basis برای هر توصیه یا تصمیمی که می‌گیرد، داده‌های مورد استفاده و منطق پشت آن را تشریح می‌کند. این قابلیت به متخصصان مالی امکان می‌دهد تا:

1. اعتبار نتایج را تأیید کنند و همواره مسئولیت نهایی عملیات را بر عهده بگیرند.
2. با صرفه‌جویی تا 30 درصد در زمان انجام امور تکراری، ظرفیت خود را به امور مشاوره‌ای با ارزش افزوده بالاتر اختصاص دهند.

این سطح از شفافیت در عملیات مالی، به ویژه در صنایع تحت نظارت شدید، ضروری بوده و موجب تحکیم انطباق و اعتماد میان ارائه‌دهندگان خدمات و مشتریان می‌شود.

معماری مبتنی بر عامل‌های هوشمند

Basis از معماری هوش مصنوعی عاملیت‌محور (Agentic AI) استفاده می‌کند که فرآیندهای حسابداری را به عنوان یک شبکه جریان کاری پویا تلقی می‌کند. یک عامل ناظر، که توسط GPT-5 قدرت می‌گیرد، کل فرآیند را مدیریت کرده و وظایف را به عامل‌های فرعی‌ای محول می‌کند که بسته به پیچیدگی و نوع داده، از مدل‌های مختلف (مانند GPT-4.1 برای استعلام‌های سریع و GPT-5 برای طبقه‌بندی‌های پیچیده) استفاده می‌کنند.

این معماری منعطف، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا سطح اتوماسیون را متناسب با نیاز خود تنظیم کرده و دقت عملکرد سیستم را با مقایسه مستمر عملکرد مدل‌ها با جریان‌های کاری واقعی حسابداری تضمین نمایند. این فرآیند، همکاری هیبریدی انسان-هوش مصنوعی را که اکنون در بخش‌های حساسی چون خدمات حقوقی در حال ظهور است، منعکس می‌کند.

نتیجه‌گیری: هدف نهایی این نسل از هوش مصنوعی، صرفاً افزایش سرعت نیست؛ بلکه ارائه اتوماسیونی است که اعتماد به اپراتورها و خود مدل‌های هوش مصنوعی را تقویت کند. مدل Basis یک راهکار عملی برای رهبران سازمانی است تا به اتوماسیونی دست یابند که به مرور زمان بهتر می‌شود و تیم‌های مالی را بدون سلب کنترل نهایی، سریع‌تر و هوشمندتر می‌سازد.

منبع: AI News