AI do kontroli finansowej: Jak wykorzystać AI do monitorowania efektywności kosztowej


OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024

Kontrola finansowa to kluczowy aspekt zarządzania firmą. Wykorzystanie AI i automatyzacji może znacząco usprawnić ten proces, optymalizując koszty i poprawiając efektywność. Dowiedz się, jak wdrożyć te technologie w swojej organizacji, analizując case study hipotetycznej firmy.



Jak użyć AI oraz automatyzację do kontroli finansowej i monitorowania efektywności kosztowej

Wyobraź sobie, że masz przyjaciela, który prowadzi firmę i boryka się z problemem kontroli finansowej. Ciągle zastanawia się, jak efektywnie monitorować koszty i optymalizować wydatki. Tutaj z pomocą przychodzą AI i automatyzacja!

Pomyśl o AI jak o super inteligentnym asystencie, który potrafi błyskawicznie analizować ogromne ilości danych finansowych. Wyobraź sobie, że Twój przyjaciel może po prostu zeskanować faktury czy raporty, a AI automatycznie wyciągnie z nich kluczowe informacje, pogrupuje je i przedstawi w przejrzystej formie. To tak, jakby miał armię księgowych pracujących 24/7!

A automatyzacja? To jak mieć własnego robota, który nigdy nie śpi i nie popełnia błędów. Wyobraź sobie, że zamiast ręcznie wprowadzać dane do arkuszy kalkulacyjnych, Twój przyjaciel może po prostu skonfigurować system, który będzie automatycznie pobierał informacje z faktur, generował raporty i alerty, gdy pojawią się jakieś nieprawidłowości. Oszczędność czasu i nerwów gwarantowana!


Case - zastosowanie AI do kontroli finansowej i monitorowania efektywności kosztowej


Opis problemu

Przyjrzyjmy się przypadkowi firmy TransMobil, średniej wielkości przedsiębiorstwa zajmującego się logistyką i transportem. Firma posiada sporą flotę pojazdów i zatrudnia wielu kierowców, co generuje znaczne koszty operacyjne. Zarząd TransMobil zdaje sobie sprawę, że efektywna kontrola finansowa jest kluczem do utrzymania rentowności biznesu.

Głównym wyzwaniem jest ogrom danych finansowych generowanych przez firmę - setki faktur paliwowych, raporty z tras, koszty utrzymania pojazdów itp. Ręczne analizowanie tych informacji jest czasochłonne i podatne na błędy. TransMobil potrzebuje systemu, który automatycznie zoptymalizuje wydatki i ułatwi podejmowanie strategicznych decyzji finansowych.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Kontrola finansowa i monitorowanie efektywności kosztowej za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

TransMobil postanawia wdrożyć rozwiązanie oparte na ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4. Te potężne modele AI są w stanie nie tylko analizować dane, ale też generować kod i interaktywnie odpowiadać na pytania.

Wyobraź sobie, że teraz pracownik TransMobil może po prostu wrzucić fakturę do systemu, a GPT-4 automatycznie odczyta z niej kluczowe informacje, jak kwota, data, dostawca itp. Co więcej, model jest w stanie zrozumieć kontekst - jeśli na fakturze jest adnotacja "tankowanie samochodu służbowego nr XYZ123", AI przypisze ten koszt do odpowiedniego działu i pojazdu.


Dzięki integracji z bibliotekami do uczenia maszynowego, system może też wykrywać anomalie i trendy w wydatkach.

Ale to nie wszystko! Pracownik może teraz zadawać pytania typu "Jaki był koszt paliwa dla floty w zeszłym miesiącu?" czy "Który pojazd generuje najwyższe koszty utrzymania?", a ChatGPT błyskawicznie przeanalizuje dane i udzieli odpowiedzi. To jak posiadanie własnego, genialnego kontrolera finansowego!


Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

Oto jak wygląda proces kontroli finansowej z wykorzystaniem AI w TransMobil:

  • Pracownik skanuje faktury i raporty, które trafiają do firmowego Dropboxa.
  • Zapier automatycznie pobiera nowe pliki i przesyła je do GPT-4.
  • GPT-4 analizuje dokumenty, wyciąga kluczowe informacje i kategoryzuje koszty.
  • Dane trafiają do Google Sheets, gdzie ChatGPT tworzy przejrzyste raporty i wizualizacje przy użyciu bibliotek Scikit-learn, NumPy, matplotlib itp.
  • Jeśli system wykryje anomalie (np. nagły wzrost kosztów paliwa), automatycznie wysyła alert na Slacka.
  • Pracownicy mogą zadawać pytania dotyczące finansów bezpośrednio w Slacku, a ChatGPT udziela natychmiastowych odpowiedzi na podstawie analizy danych.

1. Zeskanuj faktury i raporty, umieść je w folderze "Faktury" na Dropboxie.

2. W Zapier stwórz automatyzację, która pobierze nowe pliki z folderu "Faktury" i wyśle je do GPT-4 przez API.

3. GPT-4 przeanalizuje dokumenty, znajdzie na nich kluczowe informacje (kwoty, daty, kategorie kosztów itp.) i stworzy ustrukturyzowane dane.

4. Zapier zapisze przetworzone dane w nowym arkuszu Google Sheets "Koszty TransMobil".

5. W Google Sheets stwórz skrypt (używając ChatGPT), który wykorzysta biblioteki Scikit-learn, NumPy itp. do analizy danych, tworzenia raportów, wykresów i alertów.

6. Zapier będzie regularnie (np. raz dziennie) uruchamiał skrypt i wysyłał raporty na Slacka.

7. Na Slacku stwórz bota opartego na ChatGPT, który będzie odpowiadał na pytania finansowe pracowników, korzystając z danych z arkusza "Koszty TransMobil".


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do kontroli finansowej i monitorowania efektywności kosztowej

Wdrożenie AI i automatyzacji w kontroli finansowej TransMobil przynosi firmie wymierne korzyści. Przede wszystkim, znacząco redukuje czas i koszty związane z ręcznym przetwarzaniem danych. Teraz pracownicy mogą skupić się na analizie i podejmowaniu strategicznych decyzji, zamiast tonąć w morzu faktur i raportów.

Co więcej, system oparty na GPT-4 i ChatGPT pozwala na wykrywanie anomalii i optymalizację wydatków w czasie rzeczywistym. Jeśli nagle wzrosną koszty paliwa lub pojawi się podejrzana faktura, AI natychmiast to wyłapie i zaalarmuje odpowiednie osoby. To pozwala firmie szybko reagować i unikać niepotrzebnych strat.

Wypróbuj różne modele AI