Connect with us

рдмреЛрдЭ рд╕реЗ рдкрд░реЗ: рдХреИрд╕реЗ рдПрдЖрдИ рдХрд░ рдЕрдиреБрдкрд╛рд▓рди рдХреЛ рдПрдХ рд░рдгрдиреАрддрд┐рдХ рд╕рдВрдкрддреНрддрд┐ рдореЗрдВ рдмрджрд▓рддрд╛ рд╣реИ

рд╡рд┐рдЪрд╛рд░ рдиреЗрддрд╛

рдмреЛрдЭ рд╕реЗ рдкрд░реЗ: рдХреИрд╕реЗ рдПрдЖрдИ рдХрд░ рдЕрдиреБрдкрд╛рд▓рди рдХреЛ рдПрдХ рд░рдгрдиреАрддрд┐рдХ рд╕рдВрдкрддреНрддрд┐ рдореЗрдВ рдмрджрд▓рддрд╛ рд╣реИ

mm

दुनिया में कुछ चीजें कर नियमों की तरह अक्सर बदलती नहीं हैं, और आज की वास्तविक समय के भुगतान की ओर बदलाव ने उस गति को और तेज कर दिया है। वास्तविक समय भुगतान प्रणाली, वैश्विक ई-कॉमर्स और डिजिटल सदस्यता जैसे नए व्यवसाय मॉडल की वृद्धि का अर्थ है कि प्रत्येक लेनदेन एक संभावित कर घटना है जिसे सटीक रूप से वर्गीकृत, गणना और रिपोर्ट किया जाना चाहिए। साथ ही, अनुपालन टीमों को यह सुनिश्चित करने की अपेक्षा की जाती है कि कंपनियां स्थानीय, राज्य और राष्ट्रीय नियमों के सही पक्ष पर रहें, जो लगातार बदलते रहते हैं।

परिणाम यह है कि अधिक तेजी से आगे बढ़ने के लिए दबाव है, जबकि क्षेत्राधिकार जटिलता और अनिवार्य ई-इनवॉइसिंग जैसे नए डिजिटल निर्देशों का नेविगेशन किया जा रहा है। टैक्स फाउंडेशन ने पाया कि 7.1 अरब घंटे कर कोड का अनुपालन करने के लिए आवश्यक हैं, जो प्रति वर्ष $388.1 बिलियन की उत्पादकता हानि के बराबर है। लेखा और वित्त टीमों, विशेष रूप से उन लोगों के लिए जो एरपी प्लेटफॉर्म पर वैश्विक स्टैक चला रहे हैं, दो लंबे समय से चली आ रही समस्याओं का सामना करते हैं: कर परिणाम सटीक उत्पाद-स्तर के विशेषताओं पर निर्भर करते हैं, और वे विशेषताएं शायद ही कभी एक ही स्थान पर संग्रहीत होती हैं। विशेषताएं आपूर्ति श्रृंखला, एरपी और वाणिज्य मंचों में बिखरी हुई हैं, जो टीमों को प्रत्येक बार एक नियम बदलने पर मैनुअल फील्ड मैपिंग के घंटों में मजबूर करती है। उस स्तर का पुनरावृत्ति कार्य बस स्केल नहीं करता है।

अनेक टीमें अभी भी विरासत प्रणालियों के भीतर काम कर रही हैं जो आधुनिक लेनदेन की मात्रा के लिए डिज़ाइन नहीं की गई हैं। जैसे ही नियम विकसित होते हैं, वे प्रणालियां त्रुटियों को पेश करती हैं, धीमी रिपोर्टिंग और अनुपालन टीमों को उच्च मूल्य विश्लेषण और जोखिम कार्य से दूर ले जाती हैं।

एरपी के साथ स्वचालन और सहयोग

जैसे ही वैश्विक वाणिज्य विस्तारित होता है, अनुपालन कार्य अधिक जटिल हो गया है क्योंकि डेटा का बढ़ता खंडीकरण एम्बेडेड एरपी पारिस्थितिकी तंत्र में है। लेखा और वित्त टीमें असाधारण मात्रा में समय मैनुअल रूप से डेटा को इन प्रणालियों के बीच मैप करने में बिताती हैं ताकि क्षेत्रों को सुलझाया जा सके, असंगतताओं को ठीक किया जा सके और सुनिश्चित किया जा सके कि उत्पाद डेटा कर वर्गीकरण के लिए सही ढंग से स्वरूपित है। यहां तक कि एक ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म में एक उत्पाद विवरण और एक अन्य में आवश्यक कर कोड प्रारूप के बीच एक सरल मेल नहीं मिलने से रिपोर्टिंग प्रक्रिया धीमी हो सकती है। ये मैनुअल कार्य प्रवाह उबाऊ, समय लेने वाले और लगभग असंभव हैं स्केल करने के लिए कंपनियों के लिए जो सीमाओं के पार हजारों एसकेयू प्रबंधित करते हैं। स्केलिंग चुनौतियां तब और तेज हो जाती हैं जब संगठन उत्पाद श्रेणियों को व्यापक बनाते हैं या नए बाजारों में विस्तार करते हैं जिनमें विशिष्ट नियम होते हैं।

एआई अब उस अंतर को भरने के लिए वित्त टीमों के लिए कदम उठा रहा है। कर नियमन और विविध उत्पाद कोड पढ़ने और विश्लेषण करके, एआई संबंधित कर कोड सौंप सकता है और प्रत्येक परिणाम से एक आत्मविश्वास स्कोर जोड़ सकता है। यह मैनुअल एसकेयू समीक्षा के घंटों को स्थिर वर्गीकरण और स्पष्ट आत्मविश्वास स्कोर के साथ बदल देता है। वास्तव में, कार्य प्रवाह स्वचालन को पुनरावृत्ति कार्यों को 60% से 95% तक कम करने के लिए दिखाया गया है, जो रूटीन गतिविधियों पर समय की बचत 77% तक ले जाता है। इससे अनुपालन टीमों के लिए अधिक समय मिलता है ताकि वे असंगतताओं को हल कर सकें इससे पहले कि वे बड़ी रिपोर्टिंग समस्याओं में विकसित हों और निरंतर निगरानी का बोझ कम हो जाए।

नई एआई क्षमताओं की दक्षता और गति के बावजूद, कुछ मैनुअल समीक्षा अभी भी महत्वपूर्ण है। आत्मविश्वास स्कोरिंग टीमों को यह प्राथमिकता देने में मदद करती है कि किन परिणामों को पर्यवेक्षण की आवश्यकता है, कम मूल्य प्रशासनिक समीक्षा को कम करती है। केपीएमजी के एक सर्वेक्षण के अनुसार, 92% अमेरिकी कंपनियों की रिपोर्ट वित्त कार्य के एआई पहल को उनकी आरओआई की अपेक्षाओं को पूरा करने या उससे अधिक करने के लिए मिलता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि स्वचालन मानव पर्यवेक्षण के साथ पुनरावृत्ति और त्रुटियों को कम कर सकता है।

त्रुटियों को कम करना और दक्षता में सुधार

विरासत कर प्रणाली वित्तीय टीमों को एक श्रृंखला के माध्यम से तोड़फोड़ करती हैं जो उत्पादकता को धीमा कर देती हैं और गलत तरीके से किए जाने पर जुर्माने से लेकर व्यवसाय लाइसेंस की छूट तक के जुर्माने लगा सकती हैं। टैक्स फाउंडेशन का अनुमान है कि कर आवश्यकताओं का अनुपालन यूएस अर्थव्यवस्था को 1.8% जीडीपी की लागत से आता है, जो 2025 में निगम कर से उत्पन्न होने वाली राशि से अधिक है। यह संख्या पुरानी, मैनुअल अनुपालन प्रक्रियाओं की वास्तविक लागत को प्रतिबिंबित करती है जो कर नीति के तेजी से विकास के साथ तालमेल नहीं बिठा सकती हैं।

अप्रत्यक्ष कर जैसे वैट और बिक्री कर इन चुनौतियों को तेज करते हैं। वैट ओईसीडी देशों में कुल कर राजस्व का लगभग 20% है, और अद्यतन ईयू नियमों ने 2024 में €33 बिलियन से अधिक का राजस्व उत्पन्न किया। दुनिया भर में सरकारें वास्तविक समय रिपोर्टिंग प्रणाली, लेनदेन डेटा विश्लेषण और स्वचालित ऑडिट ट्रिगर्स लागू कर रही हैं। जो त्रुटियां पहले अनदेखी की जा सकती थीं, वे अब लगभग तुरंत पहचानी जाती हैं। जो व्यवसाय अनुपालन बने रहने की योजना बना रहे हैं, गति अब प्रक्रिया में एक कारक है। मैनुअल प्रणालियों और प्रक्रियाओं को हटाकर, कंपनियां तेजी से प्रतिक्रिया सुनिश्चित कर सकती हैं। आज, स्वचालन व्यवसायों को अनुपालन बने रहने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है।

अंतरराष्ट्रीय स्तर पर काम करने वाली कंपनियों को अब नए प्रक्रियाओं और प्रणालियों पर निर्भर रहने की आवश्यकता है। अंतरराष्ट्रीय विस्तार और बदलते निर्देशों के साथ, कंपनियां अब उन प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकी पर निर्भर करती हैं जो नियमों के साथ विकसित हो सकती हैं। यह वित्त कार्यों में एआई को तेजी से अपनाने की ओर ले जा रहा है। स्वचालन के कारण अनुपालन अधिक अनुमानित हो जाता है और मैनुअल डेटा कार्य पर कम समय बिताने से, अनुपालन पेशेवर रणनीति और जोखिम मिटिगेशन की ओर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, जो संगठन की वित्तीय लचीलापन और विकास को मजबूत करता है।

जैसे ही अधिक कंपनियां आधुनिक व्यवसाय मॉडल या नए बाजारों में विस्तार करती हैं, कर योग्य घटनाओं की मात्रा भी बढ़ जाती है। एआई टीमों को इन नए व्यवसाय मॉडल को नेविगेट करने में मदद करता है bằng धारियों को फ्लैगिंग, सही नियमों को लागू करने और स्केल पर सटीकता बनाए रखने। इस स्तर की सटीकता और स्वचालन व्यवसायों को नए बाजारों में अधिक आत्मविश्वास के साथ विस्तार करने और भागीदारों और ग्राहकों के साथ मजबूत संबंधों को बनाए रखने में मदद करता है।

अनुपालन लागत से विकास चालक

कर अनुपालन कभी भी सरल नहीं हो सकता है, लेकिन यह अब एक निरंतर बोझ नहीं होना चाहिए। एरपी और ई-कॉमर्स पारिस्थितिक तंत्र में एआई को एम्बेड करके, कंपनियां वास्तविक समय में नियामक बदलावों का जवाब दे सकती हैं, स्केल पर सटीकता बनाए रख सकती हैं और सुनिश्चित कर सकती हैं कि प्रत्येक लेनदेन को मात्रा या जटिलता की परवाह किए बिना सही ढंग से संभाला जाए। यह वास्तविक समय अनुकूलन सुनिश्चित करता है कि कर कार्य अप्रत्याशित परिदृश्यों के दौरान भी अनुपालन होने के लिए तैयार हैं।

अंततः, यह बदलाव कर कार्य को बढ़ाता है। टीमें अब प्रत्येक बार एक नियम बदलने पर भागने के बजाय, उन्हें प्रगतिशील प्रणालियां मिलती हैं जो व्यवसाय के साथ विकसित होती हैं। स्वचालन टीमों को कम मूल्य वाले, उच्च मात्रा वाले कार्यों से मुक्त करता है ताकि वे योजना, पूर्वानुमान और रणनीतिक जोखिम मिटिगेशन पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

एक व्यवसाय परिदृश्य में जहां परिवर्तन अथक है, एआई अब वैकल्पिक नहीं है। यह एक कम आंका गया प्रतिस्पर्धी लाभ है जो कर अनुपालन को एक व्यय से व्यवसायों के लिए आरओआई का एक सक्रिय स्रोत में बदलता है।

рдХреЗрд╡рд┐рди рдЕрдХреЗрд░реЛрдпрдб рд╕реЛрд╡реЛрд╕ рдХреЗ рд╕реАрдИрдУ рд╣реИрдВ, рдЬреЛ рдПрдХ рдЕрдЧреНрд░рдгреА рд╕рд╛рд╕ рдкреНрд▓реЗрдЯрдлрд╝реЙрд░реНрдо рд╣реИ рдЬреЛ рдПрдХ рдбрд┐рдЬрд┐рдЯрд▓, рдХреНрд░реЙрд╕-рдмреЙрд░реНрдбрд░, рдирд┐рдпрдВрддреНрд░рд┐рдд рджреБрдирд┐рдпрд╛ рдореЗрдВ 100% рдЕрдиреБрдкрд╛рд▓рди рдХреЛ рд╕рдХреНрд╖рдо рдХрд░рдиреЗ рдкрд░ рдХреЗрдВрджреНрд░рд┐рдд рд╣реИред рдУрд░реЗрдХрд▓ рдФрд░ рд╕реЗрд▓реНрд╕рдлреЛрд░реНрд╕ рдЬреИрд╕реА рдлреЙрд░реНрдЪреНрдпреВрди 500 рдХрдВрдкрдирд┐рдпреЛрдВ рдореЗрдВ рдЕрдиреБрднрд╡ рдХреЗ рд╕рд╛рде, рд╕рд╛рде рд╣реА рд╡реАрд╕реА-рд╕рдорд░реНрдерд┐рдд рдФрд░ рдирд┐рдЬреА рдЗрдХреНрд╡рд┐рдЯреА-рд╕рдорд░реНрдерд┐рдд рдХрдВрдкрдирд┐рдпреЛрдВ рдореЗрдВ, рдЙрдиреНрд╣реЗрдВ рд░рдгрдиреАрддрд┐рдХ рджреГрд╖реНрдЯрд┐ рдФрд░ рд╕рдВрдЪрд╛рд▓рди рдЙрддреНрдХреГрд╖реНрдЯрддрд╛ рдХреЗ рдорд╛рдзреНрдпрдо рд╕реЗ рд╡рд┐рдХрд╛рд╕ рдХреЛ рдмрдврд╝рд╛рд╡рд╛ рджреЗрдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдЬрд╛рдирд╛ рдЬрд╛рддрд╛ рд╣реИред

рдкрд╣рд▓реЗ, рдХреЗрд╡рд┐рди рдореИрдЧреНрдирд┐рдЯ рдХреЗ рд╕реАрдИрдУ рдереЗ, рдЬрд┐рдиреНрд╣реЛрдВрдиреЗ рд░рд╛рдЬрд╕реНрд╡ рдХреЛ 700 рдорд┐рд▓рд┐рдпрди рдбреЙрд▓рд░ рд╕реЗ рдЕрдзрд┐рдХ 2 рдмрд┐рд▓рд┐рдпрди рдбреЙрд▓рд░ рддрдХ рдмрдврд╝рд╛рдпрд╛ рдФрд░ 4x+ рдПрдордУрдЖрдИрд╕реА рд░рд┐рдЯрд░реНрди рджрд┐рдпрд╛ред рд╕рд┐рд╢рди рдореЗрдВ, рдЙрдиреНрд╣реЛрдВрдиреЗ рдХрдВрдкрдиреА рдХреЛ рдПрдХ рд╕рдлрд▓ рдПрдирд╡рд╛рдИрдПрд╕рдИ рдЖрдИрдкреАрдУ (рдПрдирд╡рд╛рдИрдПрд╕рдИ: рд╕реАрдЖрдИрдПрд╕рдПрди) рдФрд░ рдЗрд╕рдХреЗ рдЕрдВрддрд┐рдо рдмрд╣реБ-рдЕрд░рдм рдбреЙрд▓рд░ рдХреЗ рдирд┐рдЬреА рдЗрдХреНрд╡рд┐рдЯреА рдЕрдзрд┐рдЧреНрд░рд╣рдг рдХреЗ рдорд╛рдзреНрдпрдо рд╕реЗ рдиреЗрддреГрддреНрд╡ рдХрд┐рдпрд╛ред рдУрд░реЗрдХрд▓ рдореЗрдВ, рдЙрдиреНрд╣реЛрдВрдиреЗ рд░рдгрдиреАрддрд┐рдХ рдЕрдзрд┐рдЧреНрд░рд╣рдг рдФрд░ рдЬреИрд╡рд┐рдХ рд╡рд┐рдХрд╛рд╕ рдХреЗ рдорд╛рдзреНрдпрдо рд╕реЗ рдорд╛рд░реНрдХреЗрдЯрд┐рдВрдЧ рдХреНрд▓рд╛рдЙрдб рдкреНрд░рднрд╛рдЧ рдХреЛ 100 рдорд┐рд▓рд┐рдпрди рдбреЙрд▓рд░ рд╕реЗ рдЕрдзрд┐рдХ 1 рдмрд┐рд▓рд┐рдпрди рдбреЙрд▓рд░ рддрдХ рдмрдврд╝рд╛рдпрд╛ред

рдХреЗрд╡рд┐рди рдХрд╛ рдиреЗрддреГрддреНрд╡ рдЙрджреНрджреЗрд╢реНрдп-рд╕рдВрдЪрд╛рд▓рд┐рдд рдкрд╣рд▓реЛрдВ, рд╕рдорд╛рд╡реЗрд╢реА рд╕рдВрд╕реНрдХреГрддрд┐ рдФрд░ рдЯрд┐рдХрд╛рдК рд╡рд┐рдХрд╛рд╕ рдкрд░ рдХреЗрдВрджреНрд░рд┐рдд рд╣реИ, рдЬрд┐рд╕рд╕реЗ рдЙрдиреНрд╣реЗрдВ рддрдХрдиреАрдХреА рдХреНрд╖реЗрддреНрд░ рдореЗрдВ рдПрдХ рджреВрд░рджрд░реНрд╢реА рдиреЗрддрд╛ рдХреЗ рд░реВрдк рдореЗрдВ рдорд╛рдиреНрдпрддрд╛ рдкреНрд░рд╛рдкреНрдд рд╣реИред