Algoritma dapat diterapkan pada berbagai bidang akuntansi. Dalam akuntansi keuangan, teknologi dapat membantu mengklasifikasikan transaksi, mencocokkan faktur dengan pesanan pembelian, merekonsiliasi buku besar, dan menemukan jurnal dengan karakteristik tidak biasa. Dalam akuntansi manajemen, algoritma dapat digunakan untuk memprediksi penjualan, mengestimasi biaya, menganalisis profitabilitas pelanggan, serta menyusun proyeksi anggaran dan arus kas. Sementara itu, dalam audit, algoritma dapat membantu auditor menentukan transaksi yang memiliki risiko lebih tinggi dan membutuhkan pemeriksaan lebih mendalam.
Salah satu keunggulan algoritma adalah kemampuannya mengolah data secara luas dan konsisten. Dalam pengujian jurnal, misalnya, algoritma dapat menyeleksi transaksi berdasarkan kombinasi nilai, waktu pencatatan, akun, pengguna, dan pola persetujuan. Sistem dapat menandai jurnal manual bernilai besar yang dibuat pada akhir periode, transaksi dengan angka bulat, pencatatan yang dilakukan di luar jam kerja, atau transaksi yang melibatkan akun yang jarang digunakan. Pendekatan tersebut memungkinkan akuntan atau auditor memberikan perhatian lebih besar pada area yang berisiko daripada memeriksa seluruh data dengan tingkat intensitas yang sama.
Dalam beberapa bidang yang berorientasi pada prediksi, machine learning juga dapat menangkap hubungan nonlinier dan interaksi antardata yang sulit ditemukan menggunakan metode statistik tradisional. Teknologi ini berpotensi mendukung prediksi kesulitan keuangan, identifikasi fraud, estimasi risiko salah saji, dan evaluasi keberlangsungan usaha. Selain data keuangan terstruktur, model juga dapat menggunakan informasi tekstual, perilaku, dan data alternatif. Namun, semakin luas sumber informasi yang digunakan, semakin besar pula kebutuhan untuk mengevaluasi kualitas, relevansi, privasi, dan integritas data tersebut.
Referensi:
