AI do kontroli finansowej: Jak wykorzystać AI do tworzenia raportów kontrolnych


OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024

Jak wykorzystać AI do tworzenia raportów finansowych? Dzięki połączeniu sztucznej inteligencji i automatyzacji, firmy mogą znacznie usprawnić proces generowania sprawozdań, oszczędzając czas i minimalizując błędy. W tym artykule poznasz, jak AI rewolucjonizuje kontrolę finansową.



Jak użyć AI oraz automatyzację do tworzenia raportów kontrolnych

Wyobraź sobie, że jesteś pracownikiem działu finansowego w firmie. Co miesiąc musisz przygotowywać raporty kontrolne, co wymaga żmudnego zbierania danych z różnych źródeł, ich analizy i formatowania. Zajmuje Ci to mnóstwo czasu, a jeszcze musisz być bardzo uważny, aby nie popełnić błędów. Tu z pomocą przychodzą AI i automatyzacja.

Dzięki połączeniu różnych narzędzi, takich jak Google Sheets, Airtable i Make, z silnikami AI, takimi jak ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4, możesz zautomatyzować znaczną część procesu tworzenia raportów. Pomyśl, jak wiele czasu zaoszczędziłbyś, gdyby AI samo pobierało potrzebne dane, analizowało je i generowało gotowe raporty w kilka minut. Brzmi nieźle, prawda?

AI może nie tylko przyspieszyć proces, ale też zwiększyć dokładność raportów. Algorytmy mogą wychwytywać anomalie i trendy, które mogłyby umknąć ludzkiemu oku. Dodatkowo, sztuczna inteligencja może generować czytelne wizualizacje danych, ułatwiające zrozumienie kluczowych informacji. To tak, jakbyś miał w zespole genialnego analityka pracującego 24/7.


Case - zastosowanie AI do tworzenia raportów kontrolnych


Opis problemu

Weźmy na przykład firmę Synteza, średniej wielkości przedsiębiorstwo zajmujące się produkcją części samochodowych. Dział finansowy Syntezy boryka się z czasochłonnym procesem analizy danych finansowych i tworzenia raportów kontrolnych. Pracownicy muszą ręcznie pobierać dane z różnych systemów, konsolidować je w arkuszach kalkulacyjnych, a następnie tworzyć wykresy i tabele w dokumentach Word. Cały proces zajmuje kilka dni w miesiącu, a mimo to zdarzają się błędy.

Firma postanawia zainwestować w rozwiązanie oparte na AI, aby usprawnić proces kontroli finansowej. Ich celem jest automatyzacja generowania raportów, skrócenie czasu potrzebnego na ich przygotowanie oraz poprawa dokładności wyników. Zespół IT Syntezy we współpracy z działem finansowym opracowuje plan wdrożenia AI.


Tworzenie raportów kontrolnych za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4

Analiza przypadku Syntezy pokazuje, że problem tworzenia raportów kontrolnych jest typowym zadaniem uczenia maszynowego. W szczególności, można go zakwalifikować jako kombinację kilku klas problemów:

  • Klasyfikacja - AI może automatycznie przypisywać transakcje do odpowiednich kategorii.
  • Regresja - modele mogą przewidywać przyszłe wartości finansowe na podstawie historycznych danych.
  • Wykrywanie anomalii - algorytmy mogą identyfikować nietypowe transakcje lub trendy.
  • Optymalizacja - AI może sugerować sposoby na poprawę wyników finansowych.

Biorąc pod uwagę złożoność problemu, najlepszym rozwiązaniem wydaje się być połączenie ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4. Dlaczego? ChatGPT umożliwia interaktywną konwersację z modelem AI, gdzie użytkownik może zadawać pytania, uzyskiwać odpowiedzi i instrukcje. Z kolei Code Interpreter pozwala na wykonywanie kodu bezpośrednio w czacie, co ułatwia automatyzację zadań.

Dodatkowo, GPT-4 ma dostęp do szerokiej gamy bibliotek uczenia maszynowego, takich jak Scikit-learn, NumPy czy Matplotlib. Dzięki temu może przeprowadzać zaawansowaną analizę danych, tworzyć modele predykcyjne i generować atrakcyjne wizualizacje. To potężne narzędzie w rękach analityków finansowych.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4

Jak dokładnie będzie wyglądał proces tworzenia raportów kontrolnych w Syntezie z wykorzystaniem AI? Oto proponowany algorytm:

1. Dane finansowe są automatycznie pobierane z systemów firmowych (np. ERP) i zapisywane w Google Sheets za pomocą Make.

2. Arkusz Google Sheets jest udostępniany dla GPT-4 poprzez API.

3. Użytkownik inicjuje konwersację z ChatGPT, opisując jakiego typu raport potrzebuje (np. analiza cashflow, zestawienie należności).

4. ChatGPT, korzystając z Code Interpreter i bibliotek uczenia maszynowego, analizuje dane z arkusza: - klasyfikuje transakcje wg kategorii - wykrywa anomalie i trendy - tworzy modele prognostyczne - generuje tabele i wykresy podsumowujące

5. Wyniki analizy są prezentowane użytkownikowi w formie interaktywnej konwersacji. ChatGPT opisuje kluczowe wnioski i odpowiada na ewentualne pytania.

6. Na żądanie, ChatGPT generuje kompletny raport w formacie Google Docs, zawierający opisową analizę, tabele i wykresy.

7. Raport jest automatycznie udostępniany odpowiednim osobom poprzez Gmail i Google Drive za pomocą Make.

8. W razie potrzeby, ChatGPT może również zasugerować optymalizację procesów finansowych na podstawie wniosków z analizy.


Dzięki takiemu podejściu, proces tworzenia raportów kontrolnych staje się niemal w pełni zautomatyzowany. AI przejmuje czasochłonne zadania, pozwalając pracownikom skupić się na strategicznej analizie i podejmowaniu decyzji.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do tworzenia raportów kontrolnych

Wdrożenie rozwiązania opartego na AI do kontroli finansowej może przynieść firmie Synteza wiele korzyści:

Oszczędność czasu i kosztów:

  • Automatyzacja żmudnych, powtarzalnych zadań
  • Skrócenie czasu potrzebnego na przygotowanie raportów z dni do minut
  • Uwolnienie czasu pracowników na zadania o wyższej wartości

Dzięki automatyzacji, dział finansowy Syntezy może znacznie zredukować czas i koszty związane z kontrolą finansową. Pracownicy, zamiast tracić godziny na ręczne zbieranie i formatowanie danych, mogą skupić się na analizie strategicznej i wspieraniu decyzji biznesowych. To tak, jakby zatrudnić wirtualnego asystenta, który pracuje 24/7, nie męcząc się i nie popełniając błędów.

Co więcej, wykorzystanie AI do automatyzacji przeglądów finansowych pozwala na częstsze i bardziej dogłębne analizy. Zamiast miesięcznych raportów, firma może mieć bieżący wgląd w swoją sytuację finansową, co umożliwia szybsze reagowanie na ewentualne problemy czy okazje. To trochę jak mieć krysztalową kulę, która pokazuje przyszlość firmy.

Wypróbuj różne modele AI

Podsumowanie

Implementacja AI do kontroli finansowej to nie science-fiction, ale realna szansa na usprawnienie procesów i osiągnięcie przewagi konkurencyjnej. Wykorzystanie narzędzi takich jak ChatGPT i GPT-4 w połączeniu z automatyzacją może uwolnić ogromny potencjał drzemiący w danych finansowych.

Pamiętajmy jednak, że AI to nie remedium na wszystkie bolączki. Kluczem do sukcesu jest przemyślane wdrożenie, uwzględniające specyfikę firmy i potrzeby interesariuszy. Tylko wtedy będziemy mogli w pełni wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji, jednocześnie minimalizując ryzyka. Przyszłość kontroli finansowej rysuje się fascynująco - bądźmy jej częścią!