Opzer visar i en podcast en Claude-skill som letar efter motstridigheter i skattedeklarationer
Isaac Perdomo, grundare av automationsbyrån Opzer, visar i en podcast hur en Claude-skill letar efter motstridiga uppgifter i skattedeklarationer och visar dem sida vid sida. Avsnittsbeskrivningen säger inte hur träffsäkert skillen hittar fel.
Growing Your Firm, en podcast för redovisningsbyråer, publicerade den 3 november ett 18 minuter långt avsnitt om hur AI kan användas för att granska skattedeklarationer. Uppgifterna kommer från avsnittsbeskrivningen på Apple Podcasts. Enligt beskrivningen har programledaren David Cristellos gäst, Isaac Perdomo, grundat Opzer, som hjälper redovisningsbyråer att börja använda AI.
I avsnittets demo använder Opzer färdiga Claude-skills och vyn Artifacts. En skill är en samling instruktioner och filer som gör att Claude kan utföra en viss uppgift upprepade gånger enligt samma instruktioner. Artifacts visar Claudes innehåll i en separat vy bredvid konversationen.
Enligt beskrivningen går skillen igenom deklarationen, markerar uppgifter som motsäger varandra och visar kritiska avvikelser sida vid sida. Som exempel nämns en amerikansk delstatskod som inte stämmer med postnumret.
Avsnittet är Opzers egen demo och ingen oberoende utvärdering. Beskrivningen säger inget om hur träffsäkert skillen hittar fel, hur den är uppbyggd eller om andra än Opzer kan få tillgång till den.
Beskrivningen nämner också att Claude kan användas som ett förgranskningssteg. Där hittar juniora medarbetare kritiska fel innan arbetet går vidare till seniora delägare. Beskrivningen rekommenderar att redovisningsbyråer bygger egna skills för återkommande bruk för att göra kvalitetskontrollen enhetlig i bokföring och deklarationer.
Avsnittet tar också upp webbläsarautomatisering, alltså att AI använder en webbläsare som en människa. Nya modeller som Claude Opus och GPT gör den äntligen pålitlig i äldre portaler och system som saknar eget API, uppger beskrivningen. Samtidigt sätter beskrivningen gränser. Webbläsarautomatiseringen bör bara få läsbehörighet, och vid banköverföringar, löneutbetalningar och andra överföringar av pengar får man inte ge avkall på mänsklig tillsyn.
Enligt beskrivningen sorterar AI transaktionerna i flera års kontoutdrag efter kontoplanen på en eftermiddag, medan arbetet tidigare tog månader. Beskrivningen stöder inte påståendet med någon mätning.
Läs mer: Hur en agent fungerar · Agentkarta