Uncategorised
Рассматривается важнейшее стратегическое решение для бухгалтерских фирм: внедрять ли комплексный программный пакет или создавать собственную технологическую платформу, сочетающую лучшие в своем классе решения. Они изучают, как пакеты от таких поставщиков, как Thomson Reuters и Wolters Kluwer, обеспечивают удобство благодаря интегрированным рабочим процессам, унифицированным интерфейсам и упрощенному управлению поставщиком. Однако эти преимущества часто сопровождаются компромиссами, включая ограниченную гибкость, более высокие затраты на переход и потенциальную зависимость от поставщика.
Стоит ли покупать готовый пакет программ у крупных издателей, таких как CCH, Wolters, Kluwer, Thomson, Reuters, или лучше приобрести лучшие в своём классе? Конечно, есть ещё несколько компаний, которые хотели бы, чтобы вы думали, что у них есть готовый пакет программ, и Iris, безусловно, относится к этой категории. И есть ещё много компаний, которые пытаются создать полноценные пакеты. Но в целом, мы ищем универсальное решение, которое позволило бы получить практически всё необходимое: от управления практикой и документами до рабочих процессов, налогообложения, аудиторских платформ, руководств и исследований. Вы заметите, что я только что описал примерно то, что традиционно делали компании Thomson, Reuters и Walters Clear. Итак, Брайан, это снова целая куча подготовительной работы. Но знаете, у вас есть какие-нибудь соображения, почему вы могли бы предпочесть комплексный пакет услуг, а не лучшее в своем классе решение?
Брайан Ф. Танкерсли, . 01:23
Ну, знаете, нужно многое сделать, чтобы все эти независимые компоненты взаимодействовали друг с другом. Это сделано для удобства обмена данными, чтобы вам не приходилось выполнять минимальные действия для обеспечения их работы, и вам не нужно было повторять одни и те же действия в разных приложениях. Итак, посмотрите на это: в пакете CCH Access есть, например, файловый движок FirmFlow, а также Thompson Engagement Manager. Идея в том, что у вас есть единый инструмент для обеспечения совместной работы всех этих компонентов. Кроме того, в большинстве случаев они будут иметь схожий внешний вид и функциональность. Это не всегда будет идеально стабильно, потому что часто с Thompson и cch они приобретали некоторые, если не все, из этих продуктов, или же у них были разные команды разработчиков, например, у Thompson на ранних этапах развития, были команды разработчиков в Далласе и в Декстере, и они почти не общались друг с другом, и это, кстати, одна из причин, почему они, вероятно, прекращают поддержку продукта File Cabinet CS, потому что, знаете ли, потребуется слишком много усилий, чтобы перевести его в облако или что-то подобное. Но, если мы посмотрим на это, то, опять же, идея заключается в том, что наличие всех на одном портале значительно упрощает определенную часть процесса.
Подробнее: Технологические пакеты против лучших в своем классе
Компании Quotable AI и PayMongo заключили партнерское соглашение, направленное на интеграцию процессов формирования коммерческих предложений и осуществления платежей для малых и средних предприятий (МСП) на Филиппинах, что позволит устранить сохраняющиеся недостатки в транзакциях между предприятиями (B2B).
Многие местные малые и средние предприятия по-прежнему полагаются на разрозненные рабочие процессы, такие как отправка коммерческих предложений по электронной почте, подтверждение сделок через мессенджеры и проверка платежей вручную. Эти шаги часто приводят к задержкам, повторным обращениям и дополнительной административной работе.
В рамках партнерства платформа Quotable AI интегрируется с платежной инфраструктурой PayMongo, что позволит компаниям переходить от составления коммерческого предложения к оплате в рамках единого рабочего процесса.
Система охватывает такие функции, как составление коммерческих предложений, закупки, выставление счетов и взыскание задолженности, при этом платежи встраиваются непосредственно в коммерческие предложения или счета-фактуры.
Благодаря интеграции компании могут отправлять платежные ссылки, не требующие входа в учетную запись, что позволяет покупателям и поставщикам быстрее завершать транзакции.
«Платформа Quotable AI построена на идее, что программное обеспечение должно адаптироваться к тому, как уже работают предприятия, а не насильно вписываться в жесткие системы», — сказал Карло Сильва, соучредитель и генеральный директор Quotable AI.
Искусственный интеллект сейчас повсюду. Каждая компания хочет в нём участвовать. Но большинство попыток интеграции ИИ в существующие системы не приносят ожидаемой пользы. Почему? Потому что добавление ИИ — это не то же самое, что его эффективное функционирование.
Самая большая ошибка, которую допускают компании, — это предположение, что ИИ ведет себя как функция. Это не так. Он ведет себя как система, которая в значительной степени зависит от ваших данных, вашей архитектуры и ваших рабочих процессов. Если ваш фундамент слаб, ИИ только усугубит эти пробелы.
Вот что обычно этому мешает:
Низкая готовность данных для ИИ и фрагментированные конвейеры обработки данных
Устаревшие системы, сопротивляющиеся интеграции
Отсутствуют четкие показатели успеха или рентабельности инвестиций.
Отсутствие стратегии в области ИИ, соответствующей потребностям бизнеса.
Поэтому, прежде чем приступать к внедрению ИИ в программные системы , остановитесь и спросите себя: действительно ли ваша система готова? Или вы насильно внедряете ИИ в систему, которая не может его поддерживать?
Давайте разберемся.
Подробнее: 7 ошибок, которых следует избегать при внедрении ИИ в существующие программные системы
Искусственный интеллект сегодня занимает центральное место в продуктовой стратегии во всех отраслях. Советы директоров продвигают его, конкуренты внедряют, а клиенты ожидают более интеллектуального, быстрого и персонализированного взаимодействия. Это давление часто приводит к тому, что компании внедряют ИИ по неправильным причинам.
Самая большая ошибка? Начинать с технологий, а не с проблемы. Команды бросаются в разработку решений на основе искусственного интеллекта или генеративного ИИ, не имея четкой ценности, в итоге получая функции, которые выглядят впечатляюще, но терпят неудачу на практике — неиспользуемые чат-боты, слабые рекомендации или автоматизация , которая создает препятствия вместо того, чтобы их устранять. Результат: потраченный впустую бюджет и потеря доверия.
При обсуждении стоимости разработки приложений с использованием ИИ, по сути, возникают два вопроса:
Сколько стоит строительство?
Стоит ли вообще это строить?
Затраты выходят далеко за рамки первоначальной оценки стоимости разработки. Искусственный интеллект становится дорогостоящим в процессе производства — использование токенов, мониторинг, ограничения, соответствие нормативным требованиям и текущее обслуживание приложений ИИ. Без реальной пользы для пользователя или бизнеса даже лучшие модели машинного обучения или предварительно обученные модели не оправдают инвестиций.
Это руководство поможет лицам, принимающим решения — техническим директорам, основателям и руководителям продуктовых команд — более эффективно планировать бюджет. В нем рассматриваются реальные диапазоны затрат, ключевые факторы, такие как обучение моделей ИИ, скрытые расходы, риски соответствия нормативным требованиям, а также способы проверки идей перед началом полномасштабной разработки.
Подробнее: Руководство по стоимости разработки приложений с использованием ИИ в 2026 году