- 23
- กุมภาพันธ์
ในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา กระแส AI (Artificial Intelligence) เข้ามาเขย่าทุกวงการ และ งานบัญชี ก็เป็นหนึ่งในสาขาที่ถูกพูดถึงมากที่สุด นักบัญชีจำนวนไม่น้อยกังวลว่า AI จะมาแทนที่ตัวเอง แต่ความจริงเป็นอย่างไร? บทความนี้จะพาสำรวจอย่างตรงไปตรงมาว่า AI ทำอะไรได้แล้ว จริงๆ ในงานบัญชีวันนี้ และอะไรที่ยังต้องพึ่งพามนุษย์อยู่
AI ทำอะไรได้แล้ววันนี้ในงานบัญชี
เทคโนโลยี AI ในปัจจุบันมีความสามารถหลายด้านที่ช่วยงานบัญชีได้จริง โดยเฉพาะงานที่มีลักษณะ ซ้ำๆ ใช้กฎเกณฑ์ชัดเจน และต้องการความเร็วในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก มาดูกันทีละด้าน:
1. จับคู่ใบแจ้งหนี้อัตโนมัติ (Invoice Matching)
หนึ่งในงานที่กินเวลามากที่สุดของฝ่ายบัญชีคือการ จับคู่เอกสาร 3 ทาง (Three-Way Matching) ระหว่าง ใบสั่งซื้อ (PO), ใบแจ้งหนี้ (Invoice) และใบรับสินค้า (GR) เพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลตรงกันก่อนอนุมัติจ่ายเงิน
AI สามารถช่วยได้โดย:
- ใช้ OCR (Optical Character Recognition) อ่านข้อมูลจากใบแจ้งหนี้ที่เป็นกระดาษหรือ PDF แล้วแปลงเป็นข้อมูลดิจิทัล
- จับคู่อัตโนมัติ ระหว่าง PO, Invoice และ GR โดยเปรียบเทียบเลขที่เอกสาร จำนวน ราคา และเงื่อนไข
- Flag รายการที่ไม่ตรงกัน ให้นักบัญชีตรวจสอบเฉพาะจุด แทนที่จะต้องตรวจทุกรายการ
ผลลัพธ์คือ งานที่เคยใช้เวลาหลายชั่วโมงต่อวัน อาจเหลือไม่กี่นาที และลดข้อผิดพลาดจากการตรวจสอบด้วยตาได้อย่างมาก
2. ตรวจจับรายการผิดปกติ (Anomaly Detection)
AI มีความสามารถในการ วิเคราะห์ Pattern จากข้อมูลการบันทึกบัญชีจำนวนมหาศาล และ ตรวจจับสิ่งผิดปกติ ที่มนุษย์อาจมองข้าม เช่น:
- รายการที่มี จำนวนเงินผิดปกติ เทียบกับค่าเฉลี่ยของรายการประเภทเดียวกัน
- การบันทึกบัญชีที่ ผิดเวลา เช่น มีการบันทึกรายการตอนตี 3 ทั้งที่ปกติไม่เคยมี
- Duplicate entries หรือรายการซ้ำที่อาจเกิดจากการบันทึกผิดพลาด
- รายการที่ ข้ามขั้นตอนการอนุมัติ หรือมี Pattern ที่บ่งชี้ถึงการทุจริต
ตัวอย่างจริง:
บริษัทแห่งหนึ่งใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลค่าใช้จ่ายพนักงาน (Expense Claims) พบว่ามีพนักงานกลุ่มหนึ่งเบิกค่าเดินทางในวันหยุดอย่างสม่ำเสมอ โดยจำนวนเงินอยู่ต่ำกว่าเกณฑ์ที่ต้องขออนุมัติพิเศษพอดี AI ตรวจจับ Pattern นี้ได้ ทั้งที่ถ้าดูทีละรายการจะดูปกติ
3. พยากรณ์กระแสเงินสด (Cash Flow Forecasting)
การพยากรณ์กระแสเงินสดเป็นงานที่สำคัญมากสำหรับทุกธุรกิจ แต่มักทำได้ไม่แม่นยำเพราะมีตัวแปรจำนวนมาก AI ช่วยได้โดย:
- ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลัง เช่น รายรับ-รายจ่าย, พฤติกรรมการชำระเงินของลูกค้า, ฤดูกาลของธุรกิจ
- ทำนาย ว่าเงินจะเข้า-ออกเท่าไหร่ในแต่ละสัปดาห์/เดือน พร้อมช่วงความเชื่อมั่น (Confidence Interval)
- แจ้งเตือนล่วงหน้า เมื่อมีแนวโน้มว่าจะมีปัญหาสภาพคล่อง ให้ผู้บริหารเตรียมตัวได้ทัน
ข้อดีของ AI คือสามารถ อัพเดทการพยากรณ์แบบ Real-time ได้ทุกครั้งที่มีข้อมูลใหม่เข้ามา ไม่ต้องรอทำ Forecast เดือนละครั้ง
4. จัดหมวดหมู่ค่าใช้จ่ายอัตโนมัติ (Expense Categorization)
เมื่อมีรายการค่าใช้จ่ายเข้ามาจำนวนมาก การจัดหมวดหมู่ให้ถูกต้องตามผังบัญชี (Chart of Accounts) เป็นงานที่ใช้เวลา AI สามารถ:
- เรียนรู้จาก Pattern การบันทึกในอดีต — เช่น ร้าน A เคยถูกบันทึกเป็นหมวด "ค่าวัสดุสำนักงาน" ทุกครั้ง
- แนะนำหมวดหมู่ ให้นักบัญชีเลือก โดยเรียงลำดับจากความมั่นใจสูงสุด
- บันทึกอัตโนมัติ สำหรับรายการที่มีความมั่นใจสูง (เช่น 95% ขึ้นไป) และส่งรายการที่ไม่แน่ใจให้คนตรวจ
5. สรุปรายงานการเงิน (Financial Report Summarization)
ด้วยความสามารถของ LLM (Large Language Model) เช่น ChatGPT หรือ Claude ในปัจจุบัน AI สามารถ:
- อ่านงบการเงิน แล้วสรุปเป็นภาษาง่ายๆ ที่ผู้บริหารที่ไม่ใช่นักบัญชีเข้าใจได้
- เปรียบเทียบ ตัวเลขระหว่างงวด แล้วชี้ให้เห็นว่ามีอะไรเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ
- ตอบคำถาม เกี่ยวกับรายงานการเงิน เช่น "ทำไม Gross Margin ลดลง?" หรือ "ค่าใช้จ่ายหมวดไหนเพิ่มขึ้นมากที่สุด?"
- ร่าง Draft บันทึกประกอบงบการเงิน (Notes to Financial Statements) เบื้องต้น
ข้อควรระวัง:
LLM อาจ "Hallucinate" หรือสร้างข้อมูลที่ดูสมเหตุสมผลแต่ไม่ถูกต้อง — ดังนั้นรายงานที่ AI สรุปต้องผ่านการตรวจสอบจากนักบัญชีเสมอ ห้ามนำไปใช้โดยตรงโดยไม่ตรวจ
อะไรที่ AI ยังทำไม่ได้ หรือไม่ควรให้ทำ
แม้ AI จะเก่งขึ้นเรื่อยๆ แต่มีงานบัญชีหลายอย่างที่ยังต้องใช้ วิจารณญาณของมนุษย์ (Professional Judgment) ซึ่ง AI ทำแทนไม่ได้ หรือไม่ควรให้ทำ:
1. การตัดสินใจที่ต้องใช้ Judgment
งานบัญชีหลายอย่างไม่ได้มีคำตอบที่ถูกต้องแค่คำตอบเดียว ต้องใช้ดุลยพินิจจากนักบัญชีที่เข้าใจบริบทธุรกิจ เช่น:
- ค่าเผื่อหนี้สงสัยจะสูญ — ลูกหนี้รายนี้จะจ่ายได้ไหม? AI ดูแค่ตัวเลข แต่นักบัญชีรู้ว่าลูกหนี้กำลังเจรจาปรับโครงสร้างหนี้อยู่
- การประมาณอายุการใช้งานสินทรัพย์ — เครื่องจักรตัวนี้จะใช้ได้กี่ปี? ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายอย่างที่ AI ไม่มีข้อมูล
- การจัดประเภทรายการ ที่อยู่ในเส้นแบ่ง — รายจ่ายนี้เป็น Capital Expenditure หรือ Operating Expense? ขึ้นอยู่กับนโยบายบริษัทและบริบท
2. การตีความมาตรฐานบัญชี
มาตรฐานการรายงานทางการเงิน (TFRS/IFRS) มีความซับซ้อนสูง และมักต้องตีความตามสถานการณ์เฉพาะของแต่ละธุรกิจ เช่น:
- TFRS 15 เรื่องการรับรู้รายได้ — สัญญาที่มีเงื่อนไขซับซ้อนจะรับรู้รายได้เมื่อไหร่?
- TFRS 16 เรื่องสัญญาเช่า — สัญญานี้เข้าเงื่อนไขที่ต้องบันทึกเป็น Right-of-Use Asset หรือไม่?
- TFRS 9 เรื่องเครื่องมือทางการเงิน — ตราสารนี้จัดประเภทอย่างไร?
AI อาจช่วย ค้นหาข้อกำหนดที่เกี่ยวข้อง ได้ แต่ การตีความและนำไปใช้ ยังต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญ
3. การวางแผนภาษีที่ซับซ้อน
การวางแผนภาษีไม่ใช่แค่การคำนวณ แต่เป็นการ วางกลยุทธ์ ที่ต้องเข้าใจทั้งกฎหมายภาษี บริบทธุรกิจ และความเสี่ยงที่ยอมรับได้ เช่น:
- โครงสร้างธุรกิจแบบไหนที่ ประหยัดภาษีได้ถูกกฎหมาย
- ใช้สิทธิประโยชน์ BOI อย่างไรให้เกิดประโยชน์สูงสุด
- Transfer Pricing สำหรับบริษัทข้ามชาติ
4. ความรับผิดชอบตามกฎหมาย
ไม่ว่า AI จะทำงานแม่นแค่ไหน ผู้มีหน้าที่รับผิดชอบตามกฎหมาย ยังคงเป็นมนุษย์:
- ผู้สอบบัญชีรับอนุญาต (CPA) ต้องลงนามรับรองงบการเงิน — AI ลงนามแทนไม่ได้
- ผู้ทำบัญชี ที่ขึ้นทะเบียนกับ สภาวิชาชีพบัญชี ต้องรับผิดชอบความถูกต้องของบัญชี
- หาก AI ทำบัญชีผิดพลาด ความรับผิดชอบยังอยู่ที่คน ไม่ใช่ AI
5. ข้อมูลที่ไม่ควรส่งเข้า AI
ข้อมูลทางบัญชีเป็น ข้อมูลลับของบริษัท การส่งข้อมูลเข้า AI โดยเฉพาะ AI แบบ Cloud ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ:
- ข้อมูลเงินเดือนพนักงาน — เป็นข้อมูลส่วนบุคคลตาม PDPA
- งบการเงินที่ยังไม่เปิดเผย — อาจเข้าข่ายข้อมูลภายในที่ห้ามเผยแพร่ (Insider Information)
- ข้อมูลลูกค้าและคู่ค้า — ราคา เงื่อนไข สัญญา
- ข้อมูลภาษี — รายละเอียดการยื่นภาษีและกลยุทธ์ภาษีของบริษัท
คำเตือนสำคัญ:
ก่อนส่งข้อมูลทางบัญชีเข้า AI ใดๆ ต้องตรวจสอบว่า AI นั้น ไม่นำข้อมูลไปใช้ Train Model และมี นโยบาย Data Privacy ที่ชัดเจน มิฉะนั้นข้อมูลลับของบริษัทอาจรั่วไหลได้
ตารางสรุป: งานบัญชีไหน AI ทำได้ ทำไม่ได้ หรือช่วยได้?
| งานบัญชี | AI ทำได้เลย | AI ช่วยคน | ต้องใช้คน |
|---|---|---|---|
| จับคู่ใบแจ้งหนี้ (Invoice Matching) | ✓ | ||
| จัดหมวดหมู่ค่าใช้จ่าย | ✓ | ||
| ตรวจจับรายการผิดปกติ | ✓ | ||
| พยากรณ์กระแสเงินสด | ✓ | ||
| สรุปรายงานการเงิน | ✓ | ||
| กระทบยอดบัญชี (Reconciliation) | ✓ | ||
| ตีความมาตรฐานบัญชี (TFRS/IFRS) | ✓ | ||
| ค่าเผื่อหนี้สงสัยจะสูญ (Judgment) | ✓ | ||
| วางแผนภาษี | ✓ | ||
| ลงนามรับรองงบการเงิน (CPA) | ✓ | ||
| จัดทำงบประมาณ | ✓ | ||
| ปิดงบประจำเดือน/ปี | ✓ |
เครื่องมือ AI สำหรับงานบัญชีที่น่าสนใจในปัจจุบัน
สำหรับนักบัญชีที่อยากเริ่มใช้ AI ช่วยงาน นี่คือเครื่องมือที่น่าสนใจและเข้าถึงได้ง่าย:
| เครื่องมือ | ช่วยอะไรได้ | ข้อดี | ข้อควรระวัง |
|---|---|---|---|
| ChatGPT + Excel/Google Sheets | เขียนสูตร, วิเคราะห์ข้อมูล, สร้าง Template | ใช้ง่าย เริ่มต้นได้ทันที | ห้ามส่งข้อมูลจริงของบริษัทเข้าไป |
| Microsoft Copilot in Excel | วิเคราะห์ข้อมูลใน Excel ด้วยภาษาธรรมชาติ | ทำงานในไฟล์ Excel โดยตรง | ต้องมี Microsoft 365 Copilot License |
| Google Sheets AI (Gemini) | สร้างตาราง, สูตร, สรุปข้อมูล | ใช้ฟรี (Google Workspace) | ข้อมูลอยู่บน Cloud ของ Google |
| Claude / ChatGPT (Code Interpreter) | วิเคราะห์ไฟล์ CSV/Excel, สร้างกราฟ, หา Pattern | วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกได้ | ใช้ข้อมูลตัวอย่างแทนข้อมูลจริง |
แนะนำสำหรับเริ่มต้น:
ลองเริ่มจากการใช้ ChatGPT ช่วยเขียนสูตร Excel ที่ซับซ้อน หรือให้ช่วยอธิบายมาตรฐานบัญชีที่อ่านไม่เข้าใจ โดยไม่ต้องส่งข้อมูลจริงของบริษัทเข้าไป ใช้ข้อมูลสมมติแทน
Saeree ERP กับ AI
Saeree ERP มี ระบบบัญชีที่ครบถ้วน ตั้งแต่บัญชีแยกประเภท, บัญชีลูกหนี้-เจ้าหนี้, ระบบงบประมาณ, ไปจนถึงรายงานการเงินที่เป็นไปตามมาตรฐานบัญชีไทย
สถานะ AI ใน Saeree ERP:
ในปัจจุบัน Saeree ERP ยังไม่มีฟีเจอร์ AI แต่อยู่ใน แผนพัฒนาเร็วๆ นี้ โดยทีมพัฒนากำลังศึกษาและออกแบบฟีเจอร์ AI ที่เหมาะสมกับการใช้งานจริงขององค์กรไทย
สิ่งที่ Saeree ERP มีพร้อมรองรับ AI ในอนาคต:
- ฐานข้อมูลที่เป็นระเบียบ — ข้อมูลบัญชีทั้งหมดอยู่ในระบบเดียว มีโครงสร้างที่ AI เข้าถึงและวิเคราะห์ได้ง่าย
- Audit Trail ครบถ้วน — บันทึกทุกการเปลี่ยนแปลง ทำให้ AI สามารถเรียนรู้ Pattern การทำงานได้
- API ที่เปิดกว้าง — สถาปัตยกรรมแบบ RESTful API พร้อมเชื่อมต่อกับระบบ AI ภายนอก
- รายงานที่หลากหลาย — มีข้อมูลพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ด้วย AI ตั้งแต่วันแรกที่เริ่มใช้ระบบ
เมื่อองค์กรมี ข้อมูลที่สะอาดและครบถ้วน ในระบบ ERP แล้ว การนำ AI มาช่วยวิเคราะห์ในภายหลังจะทำได้ง่ายและแม่นยำกว่าการเริ่มจากศูนย์
นักบัญชีควรเตรียมตัวอย่างไร?
แทนที่จะกังวลว่า AI จะมาแทนที่ นักบัญชีควร เตรียมตัวให้พร้อม เพื่อใช้ AI เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ:
- เรียนรู้พื้นฐาน AI — ไม่ต้องเขียนโค้ดเป็น แต่ต้องเข้าใจว่า AI ทำอะไรได้และทำอะไรไม่ได้
- ฝึกใช้เครื่องมือ AI — ลองใช้ ChatGPT, Copilot หรือเครื่องมืออื่นๆ ช่วยงานประจำวัน
- เน้นทักษะที่ AI ทำไม่ได้ — Professional Judgment, การสื่อสารกับผู้บริหาร, การวางแผนกลยุทธ์
- เข้าใจข้อมูล — นักบัญชีที่เข้าใจข้อมูลและวิเคราะห์ได้จะเป็นที่ต้องการมากขึ้น เพราะต้องตรวจสอบและตีความผลลัพธ์ที่ AI สร้าง
- รักษา Ethics — เข้าใจเรื่อง Data Privacy, ข้อจำกัดของ AI และความรับผิดชอบทางวิชาชีพ
สรุป
AI กำลังเปลี่ยนโลกของงานบัญชีอย่างแน่นอน แต่ ไม่ใช่การ "แทนที่" — เป็นการ "เปลี่ยนบทบาท" มากกว่า งานที่ซ้ำๆ ใช้กฎเกณฑ์ตายตัว AI จะค่อยๆ ทำแทนได้หมด แต่งานที่ต้องใช้ Judgment การตีความ และความรับผิดชอบทางกฎหมาย ยังต้องใช้คน
นักบัญชียุคใหม่จะไม่ใช่คนที่ คีย์ข้อมูลเก่งที่สุด แต่จะเป็นคนที่ ใช้ AI เป็นเครื่องมือ แล้วนำ Insight ไปช่วยธุรกิจตัดสินใจ ได้ดีที่สุด
AI ไม่ได้มาแทนที่นักบัญชี แต่นักบัญชีที่ใช้ AI เป็น จะแทนที่นักบัญชีที่ไม่ใช้ AI — สิ่งสำคัญไม่ใช่การกลัว แต่คือการเรียนรู้และปรับตัว องค์กรที่มีระบบ ERP ที่ดีเป็นพื้นฐาน จะพร้อมรับ AI ได้เร็วกว่าองค์กรที่ยังใช้ Excel กระจัดกระจาย
- ทีมพัฒนา Saeree ERP
หากองค์กรของคุณต้องการระบบ ERP ที่มีระบบบัญชีครบถ้วนและพร้อมรองรับ AI ในอนาคต สามารถนัดหมาย Demo หรือติดต่อทีมที่ปรึกษาเพื่อพูดคุยเพิ่มเติม
