1. กระแส AI กับความกลัวของนักAccounting

ผลสำรวจจากหลายสำนัก ทั้ง McKinsey, Deloitte และ World Economic Forum ระบุว่างานAccountingเป็นหนึ่งในสาขาที่ มีความเสี่ยงสูง ที่จะถูก Automation แทนที่ เพราะงานAccountingส่วนใหญ่เป็น งานซ้ำๆ มีกฎเกณฑ์ชัดเจน และอิงกับตัวเลข ซึ่งเป็นสิ่งที่ AI ถนัดมาก

แต่ถ้าดูให้ลึกกว่านั้น จะพบว่า ไม่ใช่ทุกงานAccountingที่ AI ทำแทนได้ งานAccountingมีทั้งส่วนที่เป็น "แรงงาน" (Manual Labor) และส่วนที่เป็น "วิจารณญาณ" (Professional Judgment) ซึ่ง AI ยังไปไม่ถึง

2. สิ่งที่ AI ทำได้แล้ววันนี้

OCR — อ่านเอกสาร คีย์ข้อมูลอัตโนมัติ

AI สามารถอ่านใบแจ้งหนี้ ใบเสร็จ ใบกำกับภาษี แล้วดึงข้อมูลสำคัญ เช่น เลขที่เอกสาร วันที่ จำนวนเงิน ภาษี ชื่อผู้ขาย เข้าระบบ โดยไม่ต้องคีย์มือ ลดเวลาจากหลายชั่วโมงเหลือไม่กี่นาที ลดข้อผิดพลาดจากการคีย์ผิด

Auto Matching — จับคู่เอกสารอัตโนมัติ

AI จับคู่ใบแจ้งหนี้กับใบสั่งซื้อ (PO) และใบรับสินค้า (GR) แบบ 3-Way Matching ได้อัตโนมัติ ถ้าตัวเลขตรง ระบบอนุมัติจ่ายได้เลย ไม่ต้องรอคนมานั่งเทียบเอกสารทีละใบ

Anomaly Detection — ตรวจจับรายการผิดปกติ

AI วิเคราะห์ Pattern ของรายการAccounting ถ้าเจอรายการที่ ผิดปกติ เช่น ยอดสูงผิดปกติ ผู้ขายรายใหม่ที่ไม่เคยมี รายการซ้ำ รายการที่ลงผิดหมวด ระบบจะ Flag ขึ้นมาเพื่อให้คนตรวจสอบ

Smart Report — สร้างรายงานอัจฉริยะ

AI สร้างรายงานการเงิน งบกำไรขาดทุน งบดุล Cash Flow ได้อัตโนมัติ พร้อม สรุปประเด็นสำคัญ เช่น "ค่าใช้จ่ายหมวดนี้เพิ่มขึ้น 30% จากเดือนก่อน" "ลูกหนี้ค้างชำระเกิน 90 วัน มี 5 ราย" โดยไม่ต้องรอคนมานั่งวิเคราะห์

AI-assisted Forecast — พยากรณ์ตัวเลข

AI วิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลังแล้วพยากรณ์ได้ว่า รายได้เดือนหน้าจะเป็นเท่าไหร่ ค่าใช้จ่ายจะเพิ่มขึ้นในช่วงไหน Cash Flow จะติดลบเมื่อไหร่ ช่วยให้ผู้บริหารวางแผนได้ล่วงหน้า

3. สิ่งที่ AI ยังทำไม่ได้

Professional Judgment — วิจารณญาณทางAccounting

หลายเรื่องในงานAccountingไม่ใช่ขาวกับดำ แต่ต้องใช้ ดุลยพินิจ เช่น จะตั้งค่าเผื่อหนี้สงสัยจะสูญเท่าไหร่? สินทรัพย์ตัวนี้ควรตัดค่าเสื่อมกี่ปี? รายจ่ายนี้ควรเป็น CAPEX หรือ OPEX? คำตอบไม่มีสูตรตายตัว ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ ธุรกิจ และบริบทขององค์กร — สิ่งที่ AI ยังไม่สามารถ "เข้าใจ" ได้เต็มที่

ตีความมาตรฐานAccountingในสถานการณ์ใหม่

มาตรฐานการAccounting (TAS/TFRS) มีการอัพเดทอยู่เสมอ และมี สถานการณ์ใหม่ๆ ที่ต้องตีความ เช่น สัญญาเช่าแบบใหม่ (TFRS 16) ควรบันทึกอย่างไร? รายการทางการเงินรูปแบบใหม่ (Crypto, Digital Token) อยู่ในหมวดไหน? AI อาจให้ข้อมูลพื้นฐานได้ แต่ การตีความในบริบทเฉพาะ ยังต้องใช้นักAccountingที่มีความเชี่ยวชาญ

สื่อสารกับผู้สอบAccountingและหน่วยงานกำกับ

การตอบข้อซักถามจากผู้สอบAccounting สรรพากร หรือหน่วยงานกำกับดูแล ต้องใช้ ทักษะการสื่อสาร ความเข้าใจบริบท และความสามารถในการอธิบายเหตุผลเบื้องหลังตัวเลข — ไม่ใช่แค่ส่งตัวเลขไปให้ แต่ต้อง "อธิบาย" ได้

ตัดสินใจด้านภาษี

กฎหมายภาษีมีความซับซ้อนสูงและเปลี่ยนแปลงบ่อย การ วางแผนภาษี ให้ถูกต้องและประหยัดที่สุด ต้องอาศัยความเข้าใจในรายละเอียดของกฎหมาย คำวินิจฉัย และแนวปฏิบัติของสรรพากร ซึ่ง AI อาจให้ข้อมูลทั่วไปได้ แต่ ไม่ควรใช้ AI ตัดสินใจเรื่องภาษีแทนคน

ดูแลความสัมพันธ์กับลูกค้าและ Supplier

งานAccountingไม่ได้มีแค่ตัวเลข แต่ยังเกี่ยวข้องกับ "คน" เช่น การเจรจาเรื่องเครดิตเทอม การติดตามลูกหนี้ค้างชำระ การแก้ปัญหากรณีใบแจ้งหนี้ไม่ตรง การดูแล Supplier ให้จ่ายตรงเวลา — ทั้งหมดนี้ต้องใช้ ทักษะมนุษย์

4. ตารางเปรียบเทียบ: AI ทำแทนได้ vs ต้องใช้คน

งาน	AI ทำแทนได้	ต้องใช้คน
คีย์ข้อมูลจากเอกสาร (OCR)	ได้	-
จับคู่ใบแจ้งหนี้กับ PO (Matching)	ได้	-
ตรวจจับรายการผิดปกติ	ได้	ตรวจสอบผลลัพธ์
สร้างรายงานการเงิน	ได้	วิเคราะห์ / ตีความ
พยากรณ์ตัวเลข (Forecast)	ได้	ตัดสินใจจากผลพยากรณ์
ตั้งค่าเผื่อหนี้สงสัยจะสูญ	-	ต้องใช้คน
ตีความมาตรฐานAccounting	-	ต้องใช้คน
วางแผนภาษี	-	ต้องใช้คน
สื่อสารกับผู้สอบAccounting	-	ต้องใช้คน
เจรจา / ติดตามลูกหนี้	-	ต้องใช้คน

5. AI ไม่ได้มาแทน แต่มา "ช่วย" — AI Augmentation

คำตอบที่ถูกต้องคือ AI ไม่ได้มา "แทนที่" นักAccounting แต่มา "เสริม" ให้นักAccountingทำงานได้ดีขึ้น เร็วขึ้น ผิดพลาดน้อยลง — แนวคิดนี้เรียกว่า AI Augmentation

ลองคิดภาพนี้:

• ก่อนมี AI: นักAccountingใช้เวลา 70% ไปกับงานคีย์ข้อมูล กระทบยอด เทียบเอกสาร เหลือเวลาแค่ 30% ไปวิเคราะห์และให้คำแนะนำ
• หลังมี AI: AI ทำงานซ้ำๆ ให้ นักAccountingมีเวลา 70% ไปทำงานที่ มีมูลค่าสูงกว่า เช่น วิเคราะห์ต้นทุน วางแผนภาษี ให้คำปรึกษาผู้บริหาร

นักAccountingที่ใช้ AI จะกลายเป็น "ที่ปรึกษาทางการเงิน" ไม่ใช่แค่ "คนคีย์ข้อมูล" บทบาทเปลี่ยน แต่ ไม่ได้หายไป

6. สรุป

AI จะมาแทนนักAccountingจริงหรือ? คำตอบคือ ไม่ แต่มีข้อแม้ว่า:

• นักAccountingที่ทำแต่ งานคีย์ข้อมูล งานซ้ำๆ จะถูกแทนที่
• นักAccountingที่ ใช้ AI เป็นเครื่องมือ แล้วโฟกัสงานวิเคราะห์ วางแผน ให้คำปรึกษา จะมีคุณค่ามากขึ้น

พูดง่ายๆ คือ: "นักAccountingไม่ตกงาน แต่นักAccountingที่ไม่ใช้ AI จะตกงาน"

การเลือกใช้ระบบ ERP ที่ดีจึงเป็นรากฐานสำคัญ เพราะ ERP คือตัวจัดการข้อมูลทั้งองค์กรให้เป็นระบบ — เมื่อข้อมูลถูกต้องและเป็นระเบียบแล้ว การนำ AI มาต่อยอดในอนาคตก็จะทำได้ง่ายและแม่นยำยิ่งขึ้น นัดหมาย Demo หรือติดต่อทีมที่ปรึกษาเพื่อรับคำแนะนำ