AI w księgowości podatkowej: Jak wykorzystać AI do prognozowania zobowiązań podatkowych


OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024

AI i automatyzacja mogą zrewolucjonizować prognozowanie zobowiązań podatkowych w księgowości. Wykorzystując zaawansowane modele uczenia maszynowego, firmy mogą przewidywać przyszłe płatności podatków z dużą dokładnością. To oszczędza czas, zmniejsza błędy i pozwala na optymalizację przepływów pieniężnych. Jednak wdrożenie AI wymaga odpowiednich danych i ekspertyzy.



Jak użyć AI oraz automatyzację do prognozowania zobowiązań podatkowych

Wyobraź sobie, że jesteś księgowym w firmie i co miesiąc musisz przewidywać, ile podatków będzie musiała zapłacić firma. To nie lada wyzwanie, prawda? Trzeba wziąć pod uwagę mnóstwo czynników - przychody, koszty, ulgi, zmiany w przepisach. A co jeśli firma się rozwija i dane historyczne nie są już tak przydatne? Tu z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja (AI).

AI potrafi analizować ogromne ilości danych, znajduć w nich wzorce i na tej podstawie tworzyć trafne prognozy. Modele uczenia maszynowego mogą uwzględniać setki zmiennych, uczyć się na bieżąco i dostosowywać do zmian. Wystarczy dostarczyć im odpowiednie dane, np. historię transakcji, faktury, raporty, a one zrobią resztę. A najlepsze jest to, że dzięki automatyzacji cały proces może przebiegać bez Twojego udziału!

Pomyśl - dane z systemów księgowych, bankowości, CRM trafiają automatycznie do modelu AI za pośrednictwem narzędzi takich jak Zapier czy Make. Model przetwarza je i generuje prognozy, które od razu lądują w Excelu lub Airtable. A Ty dostajesz gotowy raport na maila lub Slacka. Oszczędność czasu i wysiłku ogromna, a dokładność prognoz może sięgać nawet 95%!


Case - zastosowanie AI do prognozowania zobowiązań podatkowych


Opis problemu

Weźmy za przykład firmę TransBud zajmującą się usługami transportowymi i budowlanymi. Jako średnie przedsiębiorstwo, TransBud musi co miesiąc odprowadzać zaliczki na podatki dochodowe, VAT i akcyzę. Jednak branża transportowo-budowlana jest bardzo dynamiczna - zmieniają się ceny paliw, materiałów, kursy walut, pojawiają się nowe kontrakty i inwestycje. Księgowość TransBud ma duży problem z dokładnym prognozowaniem wysokości podatków.

Niedoszacowanie podatków grozi karami i odsetkami, a przeszacowanie zamraża środki, które mogłyby być inwestowane w rozwój firmy. Co gorsza, TransBud korzysta z różnych systemów do fakturowania, księgowości i bankowości. Dane są rozproszone, a ich ręczna konsolidacja i analiza zajmuje mnóstwo czasu. Księgowi pracują często po godzinach, a mimo to prognozy nie są zadowalające. To typowy problem, z którym boryka się wiele firm transportowych i budowlanych.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Prognozowanie zobowiązań podatkowych za pomocą TensorFlow

Jak AI mogłaby pomóc TransBud? Kluczem jest wykorzystanie silnika uczenia maszynowego, takiego jak TensorFlow, do zbudowania modelu predykcyjnego. TensorFlow to potężna biblioteka do trenowania głębokich sieci neuronowych, która radzi sobie z zadaniami regresji, a więc przewidywaniem wartości liczbowych - np. kwot podatków.

Model TensorFlow mógłby uczyć się na historycznych danych TransBud - fakturach, wyciągach bankowych, deklaracjach podatkowych itp. Im więcej danych i im lepszej jakości, tym dokładniejsze prognozy. Ale sama ilość to nie wszystko. Równie ważne jest odpowiednie przygotowanie i transformacja danych - normalizacja, kodowanie zmiennych kategorycznych, inżynieria cech.

Architektura modelu też ma znaczenie. W przypadku prognozowania szeregów czasowych, jak miesięczne podatki, dobrze sprawdzają się rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), w szczególności LSTM. Potrafią one uchwycić zależności czasowe i trendy. Alternatywą są konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), które wyłapują lokalne wzorce. Wybór zależy od charakterystyki danych. Ważne, by model był też regularyzowany, by uniknąć przeuczenia.


Kluczem do sukcesu jest połączenie mocy predykcyjnej TensorFlow z automatyzacją przepływu danych i procesów


Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow

Jak mógłby wyglądać proces prognozowania podatków dla TransBud z użyciem TensorFlow? Oto proponowany algorytm:

  1. Automatyczna ekstrakcja danych z systemów źródłowych (fakturowanie, księgowość, bankowość) za pomocą Zapier, który łączy się z API tych systemów.
  2. Przesłanie danych do Google Sheets, gdzie następuje ich czyszczenie, transformacja i wzbogacenie przy użyciu formuł i skryptów.
  3. Zbudowanie modelu predykcyjnego w TensorFlow w oparciu o przygotowane dane. Wybór architektury (np. LSTM), hiperparametrów, funkcji straty, algorytmu optymalizacji itp.
  4. Trenowanie i ewaluacja modelu. Podział danych na zbiory treningowy, walidacyjny i testowy. Monitorowanie metryk jak MAE, RMSE, MAPE. Dostrajanie modelu.
  5. Wdrożenie modelu i integracja z systemami TransBud. Model generuje prognozy podatków na kolejne miesiące i zapisuje je w Google Sheets.
  6. Automatyczne generowanie raportów i wizualizacji w Google Data Studio. Raporty trafiają na Slacka do księgowości i zarządu TransBud.
  7. Bieżące monitorowanie jakości prognoz i reagowanie na odchylenia. Model jest regularnie retrainowany na nowych danych.

Implementacja powyższego algorytmu oczywiście wymaga odpowiednich kompetencji technicznych i nakładów pracy. Ale korzyści mogą być ogromne.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do prognozowania zobowiązań podatkowych

Zastosowanie TensorFlow i automatyzacji w prognozowaniu podatków niesie ze sobą wiele korzyści dla firm takich jak TransBud:

Kluczowe korzyści z zastosowania AI do prognozowania podatków:

  • Znacznie wyższa trafność prognoz - nawet 95% w porównaniu do 70-80% przy metodach tradycyjnych
  • Oszczędność czasu księgowych - zamiast godzin analiz, gotowe raporty w kilka minut
  • Minimalizacja ryzyka podatkowego - mniejsze ryzyko zaległości i kar
  • Optymalizacja płynności finansowej - precyzyjne planowanie przepływów pieniężnych
  • Możliwość częstszych prognoz - np. tygodniowych zamiast miesięcznych
  • Skalowalność - model może obsłużyć rosnący wolumen danych i transakcji

Oczywiście, wdrożenie AI w księgowości to nie jest prosty proces. Wymaga czasu, budżetu i zaangażowania. Trzeba zadbać o jakość danych, przetestować różne modele, zapewnić bezpieczeństwo i zgodność z przepisami. Ale w dobie rosnącej konkurencji i tempa zmian, inwestycja w AI może być kluczem do przewagi rynkowej.

Wypróbuj różne modele AI

Wnioski

Podsumowując, wykorzystanie AI i automatyzacji w prognozowaniu zobowiązań podatkowych może przynieść firmom ogromne korzyści. Modele uczenia maszynowego, jak TensorFlow, potrafią z dużą dokładnością przewidywać kwoty podatków na podstawie historycznych danych. Zintegrowane z systemami księgowymi i zautomatyzowane, generują cenne prognozy praktycznie bez udziału człowieka.

Jednak wdrożenie AI to złożony proces, który wymaga odpowiedniego przygotowania danych, infrastruktury i kompetencji. Firmy muszą być gotowe na inwestycję i zmianę sposobu działania. Ale w obliczu rosnących wymagań i konkurencji, AI może być czymś więcej niż opcją - koniecznością. Warto być w czołówce tej technologicznej rewolucji.