Connect with us

ืžืขื‘ืจ ืœื ื˜ืœ: ื›ื™ืฆื“ AI ื”ื•ืคืš ืืช ืฆื™ื•ืช ืœืžืก ืœื ื›ืก ืืกื˜ืจื˜ื’ื™

ืžื ื”ื™ื’ื™ ื“ืขื”

ืžืขื‘ืจ ืœื ื˜ืœ: ื›ื™ืฆื“ AI ื”ื•ืคืš ืืช ืฆื™ื•ืช ืœืžืก ืœื ื›ืก ืืกื˜ืจื˜ื’ื™

mm

מעט דברים בעולם משתנים כמו תקנות מס וכיום המעבר לכיוון תשלומים בזמן אמת דחף את הקצב הזה עוד יותר. צמיחת מערכות תשלום בזמן אמת, מסחר אלקטרוני גלובלי ומודלים עסקיים חדשים כגון מינויים דיגיטליים, משמעות שכל עסקה היא אירוע מס פוטנציאלי שחייב להיות מסווג, מחושב ודווח במדויק. בו זמנית, צוותי ציות מצפים לשמור על חברות בצד הימני של אלפי כללים מקומיים, מדינתיים ולאומיים שמשתנים באופן קבוע.

התוצאה היא לחץ לנוע מהר יותר בעודם ניווטים בסיבוכיות טריטוריאלית ומנדטים דיגיטליים חדשים כגון חשבונית אלקטרונית חובה. קרן המס גילתה כי 7.1 מיליארד שעות נדרשות לציית לקודי מס, מה ששווה ל-388.1 מיליארד דולר בשנה בתפוקה אבודה. צוותי רכש ופיננס, במיוחד אלו הפועלים על ערימות גלובליות הבנויות על פלטפורמות ERP, מול שני בעיות עיקשות: תוצאות מס תלויות בנכסים מדויקים ברמת המוצר, ונכסים אלו נדירים שמאוחסנים במקום אחד. נכסים מפוזרים ברחבי שרשרת אספקה, פלטפורמות ERP ומסחר, מה שגורם לצוותים לבצע שעות של מיפוי שדות ידניים כל פעם שכלל משתנה. רמת עבודה חוזרת כזו פשוט לא מסתכמת.

רבים צוותים עדיין עובדים בתוך מערכות מורשת שלא תוכננו לכרך עסקאות מודרני. כאשר כללים מתפתחים, מערכות אלו מציגות שגיאות, דיווח איטי ומושכות צוותי ציות הרחק מניתוח ועבודת סיכון בערך גבוה יותר.

אוטומציה ושיתוף פעולה עם ERPs

כאשר המסחר הגלובלי מתרחב, עבודת ציות הפכה למורכבת יותר בגלל הפיצול הגובר של נתונים ברחבי מערכות ERP משובצות. צוותי רכש ופיננס מבלים כמויות עצומות של זמן במיפוי נתונים ידני בין מערכות אלו כדי לפתור שדות, לתקן אי עקביויות ולוודא שנתוני מוצר מעוצבים בצורה נכונה לסיווג מס. אפילו התאמה פשוטה בין תיאור מוצר בפלטפורמת מסחר אלקטרוני לפורמט קוד מס הנדרש במקום אחר יכולה לאטום את תהליך הדיווח. זרימות עבודה אלו הן מייגעות, צורכות זמן וכמעט בלתי אפשריות לקנה מידה עבור חברות המנהלות אלפי SKU ברחבי גבולות. אתגרי קנה מידה מתעצמים רק ככל שארגונים מרחיבים את קטגוריות המוצרים שלהם או מתרחבים לשווקים חדשים עם כללים ייחודיים.

AI כעת נכנס לפער זה עבור צוותי פיננס. על ידי קריאה וניתוח תקנות מס וקודי מוצר מגוונים, AI יכול להקצות את הקוד המס המתאים ולצרף ציון ביטחון לכל תוצאה. זה מחליף שעות של ביקורת SKU ידנית עם סיווגים עקביים וציוני ביטחון ברורים. בעובדה, אוטומציה של זרימת עבודה הוכחה כי להפחית משימות חוזרות ב-60% עד 95%, מה שמוביל לחיסכון זמן של עד 77% בפעילויות שגרתיות. זה יוצר יותר זמן עבור צוותי ציות לפתור אי עקביויות לפני שהן מתפתחות לבעיות דיווח גדולות יותר ומפחיתות את הנטל של מעקב רציף.

בעליו למרות היעילות והמהירות של יכולות AI חדשות, עדיין יש חשיבות לביקורת ידנית. ציון ביטחון עוזר לצוותים להעדיף אילו תוצאות דורשות פיקוח, מה שמפחית ביקורת מנהלית בעלות נמוכה. על פי סקר KPMG, 92% מחברות ארצות הברית דיווחו כי יוזמות AI של פונקציות הפיננס מגיעות לציפיות ROI שלהן או עולות עליהן, מה שמוכיח כי אוטומציה עם מגע של פיקוח אנושי יכולה להפחית חזרתיות ולהקטין שגיאות.

מינימום שגיאות ושיפור יעילות

מערכות מס מורשת מעבירות צוותים פיננסיים דרך סדרה של משימות מייגעות שמאטות תפוקה ויכולות להוביל לקנסות החל מקנסות ועד לאובדן רישיונות עסק כאשר נעשות בצורה לא נכונה. קרן המס מעריכה כי ציות לדרישות מס עולה לכלכלה האמריקאית שווה ל-1.8% מהתמ”ג, מה שיותר מהמס התאגידי הצפוי להתקבל ב-2025. מספר זה משקף את העלות האמיתית של תהליכי ציות ידניים מיושנים שאינם יכולים לעמוד בקצב המואץ של מדיניות המס.

מיסים עקיפים כגון VAT ומס מכירה מחריפים אתגרים אלו. VAT מהווה כ- 20% מהכנסות המס הכוללות במדינות ה-OECD וכללים מעודכנים של האיחוד האירופי יצרו יותר מ- 33 מיליארד אירו ב-2024. ממשלות ברחבי העולם מיישמות מערכות דיווח בזמן אמת, ניתוח נתונים עסקיים והפעלת אוטומטית של אזהרות ביקורת. שגיאות שאולי לא נצפו בעבר כעת מזוהות כמעט מיד. עבור עסקים שמתכוונים להישאר מצייתנים, מהירות היא גורם חדש בתהליך. על ידי הסרת מערכות ותהליכים ידניים, חברות יכולות להבטיח תגובה מהירה. היום, אוטומציה משחקת תפקיד משמעותי בעזרה לעסקים להישאר מצייתנים.

חברות הפועלות בינלאומית עכשיו חייבות לסמוך על תהליכים ומערכות חדשים שיתפתחו. עם התרחבות בינלאומית ומנדטים משתנים, חברות עכשיו סומכות על תהליכים וטכנולוגיה שיכולים להתפתח לצד הרגולציה. זה גורם לאימוץ AI מהיר ברחבי פונקציות פיננס. ציות הופך להיות יותר צפוי בזכות אוטומציה ועם פחות זמן שמבוזבז על עבודת נתונים ידנית, מקצועות ציות יכולים להעביר את המוקד לעבר אסטרטגיה ומיתון סיכונים, מה שמחזק את החוסן הפיננסי והצמיחה של הארגון.

כאשר יותר חברות מתרחבות למודלים עסקיים מודרניים או שווקים חדשים, כמות אירועי המס המוצרים גם היא מוכפלת. AI עוזר לצוותים לנווט במודלים העסקיים החדשים האלו על ידי סימון מקרים קיצוניים, יישום הכללים הנכונים ושמירה על דיוק בקנה מידה. רמת דיוק ואוטומציה זו מאפשרת לעסקים להתרחב לשווקים חדשים עם ביטחון רב יותר ולתמוך ביחסים חזקים יותר עם שותפים ולקוחות.

מעבר מעלות ציות למניע צמיחה

ציות למס עשוי לא להיות פשוט, אבל הוא אינו צריך להיות נטל קבוע. עם AI משובץ בתוך מערכות ERP ומסחר אלקטרוני, חברות יכולות להגיב לשינויים רגולטוריים בזמן אמת, לשמור על דיוק בקנה מידה ולוודא שכל עסקה מטופלת בצורה נכונה, ללא קשר לנפח או סיבוכיות. יכולת עמידה בזמן אמת זו מבטיחה כי פונקציות מס מוכנות להיות מצייתנות, אפילו במצבים בלתי צפויים.

בסופו של דבר, שינוי זה מעלה את פונקציית המס. במקום להיאבק כל פעם שכלל משתנה, צוותים זוכים במערכות פרואקטיביות שמתפתחות לצד העסק. אוטומציה משחררת צוותים ממשימות בעלות נמוכה ונפח גבוה, כך שהם יכולים להתמקד בתכנון, תחזית ומיתון סיכונים אסטרטגי.

בנוף עסקי המוגדר על ידי שינויים בלתי פוסקים, AI אינו עוד אופציונלי. הוא הוא יתרון תחרותי מוערך שהופך את ציות למס מהוצאה למקור פרואקטיבי של ROI עבור עסקים.

ืงื•ื•ื™ืŸ ืืงืจื•ื™ื“ ื”ื•ื ื”ืžื ื›"ืœ ืฉืœ Sovos, ืคืœื˜ืคื•ืจืžืช SaaS ืžื•ื‘ื™ืœื” ื”ืžืชืžืงื“ืช ื‘ืืคืฉืจื•ืช ืฆื™ื•ืช 100% ื‘ืขื•ืœื ื“ื™ื’ื™ื˜ืœื™, ืจื‘-ื’ื‘ื•ืœื•ืช ื•ืžื•ืกื“ืจ. ืขื ื ื™ืกื™ื•ืŸ ื‘ื—ื‘ืจื•ืช Fortune 500 ื›ืžื• Oracle ื•-Salesforce, ื›ืžื• ื’ื ื—ื‘ืจื•ืช ืฉืžืžื•ืžื ื•ืช ืขืœ ื™ื“ื™ ืงืจื ื•ืช ื”ื•ืŸ ืกื™ื›ื•ืŸ ื•ืงืจื ื•ืช ืคืจื˜ื™ื•ืช, ื”ื•ื ื™ื“ื•ืข ื‘ื›ืš ืฉื”ื•ื ืžื ื™ืข ืฆืžื™ื—ื” ื“ืจืš ื—ื–ื•ืŸ ืืกื˜ืจื˜ื’ื™ ื•ืžืฆื•ื™ื ื•ืช ืžื‘ืฆืขื™ืช.

ื‘ืขื‘ืจ, ืงื•ื•ื™ืŸ ื”ื™ื” ืžื ื›"ืœ ืฉืœ Magnit, ื•ื’ืจื ืœื”ื›ื ืกื•ืช ืœื’ื“ื•ืœ ืž-700 ืžื™ืœื™ื•ืŸ ื“ื•ืœืจ ืœื™ื•ืชืจ ืž-2 ืžื™ืœื™ืืจื“ ื“ื•ืœืจ, ื•ืžืกืจ ืื—ื•ื– ืจื™ื‘ื™ืช MOIC 4x+. ื‘-Cision, ื”ื•ื ื”ื•ื‘ื™ืœ ืืช ื”ื—ื‘ืจื” ื“ืจืš ื”ื ืคืงื” ืžื•ืฆืœื—ืช ื‘-NYSE (NYSE: CISN) ื•ืจื›ื™ืฉืชื” ื”ืกื•ืคื™ืช ื‘ืฉื•ื•ื™ ืžื™ืœื™ืืจื“ื™ ื“ื•ืœืจื™ื ืขืœ ื™ื“ื™ ืงืจืŸ ืคืจื˜ื™ืช. ื‘-Oracle, ื”ื•ื ื’ืจื ืœื—ื˜ื™ื‘ืช ื”ืฉื™ื•ื•ืง ื”ืขื ื ืชื™ืช ืœื’ื“ื•ืœ ืž-100 ืžื™ืœื™ื•ืŸ ื“ื•ืœืจ ืœื™ื•ืชืจ ืž-1 ืžื™ืœื™ืืจื“ ื“ื•ืœืจ ื“ืจืš ืจื›ื™ืฉื•ืช ืืกื˜ืจื˜ื’ื™ื•ืช ื•ืฆืžื™ื—ื” ืื•ืจื’ื ื™ืช.

ื”ื ื”ื’ืชื• ืฉืœ ืงื•ื•ื™ืŸ ืžืชืžืงื“ืช ื‘ื™ื•ื–ืžื•ืช ื”ื ื•ื‘ืขื•ืช ืžืžื˜ืจื”, ืชืจื‘ื•ืช ื›ื•ืœืœืช ื•ืฆืžื™ื—ื” ื‘ืจืช-ืงื™ื™ืžื, ื•ื–ื™ื›ืชื” ืื•ืชื• ื‘ื”ื›ืจื” ื›ืžื ื”ื™ื’ ื—ื–ื•ื ื™ ื‘ืชื—ื•ื ื”ื˜ื›ื ื•ืœื•ื’ื™ื”.