AI w księgowości projektowej: Jak wykorzystać AI do analizy danych finansowych projektów


OPUBLIKOWANO: 18 czerwca 2024

AI w księgowości projektowej może zautomatyzować analizę danych finansowych, identyfikować problemy, monitorować wydatki i generować raporty. Dzięki temu firma oszczędza czas, zwiększa efektywność i podejmuje trafniejsze decyzje. Jednak wdrożenie AI wymaga odpowiedniego przygotowania danych i procesów.



Jak użyć AI oraz automatyzację do analizy danych finansowych projektów

Wyobraź sobie, że Twoja firma realizuje wiele projektów jednocześnie. Każdy projekt generuje mnóstwo danych finansowych - faktury, wpłaty, wypłaty, budżety. Śledzenie tego wszystkiego ręcznie to koszmar! Tutaj z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja (AI).

AI może automatycznie analizować dane finansowe projektów, wyciągać z nich wnioski i generować raporty. Wystarczy, że dane z faktur, systemów bankowych itp. trafiają do jednego miejsca, np. Google Sheets. Stamtąd AI może je pobrać, przeanalizować pod kątem trendów, anomalii, przekroczeń budżetu i wielu innych aspektów.

Dzięki temu od razu widzisz, które projekty idą zgodnie z planem, a które wymagają interwencji. AI może też przewidywać przyszłe wydatki na podstawie dotychczasowych trendów. To tak, jakbyś miał finansowego asystenta, który non-stop monitoruje kondycję Twoich projektów!


Case - zastosowanie AI do analizy danych finansowych projektów

Opis problemu

Przyjrzyjmy się firmie consultingowej Stratego, która zarządza wieloma projektami dla różnych klientów. Każdy konsultant pracuje nad kilkoma projektami naraz, co generuje dużą ilość danych finansowych - faktury, koszty, czas pracy itp. Główna księgowa Joanna ma pełne ręce roboty, próbując ogarnąć to wszystko w Excelu.

Joanna musi śledzić budżety projektów, pilnować terminów faktur, rozliczać czas pracy konsultantów... A prezes ciągle domaga się raportów i prognoz! Joanna czuje, że tonie w morzu liczb i tabelek. Potrzebuje pomocy, zanim całkiem straci kontrolę nad finansami firmy. Czy AI może ją uratować?

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Analiza danych finansowych projektów za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

Joanna postanowiła wypróbować AI do analizy danych projektowych. Wybrała ChatGPT z interpreterem kodu oraz GPT-4, które mają dostęp do popularnych bibliotek data science jak NumPy czy Scikit-learn. To potężne narzędzia do analizy danych, wykrywania wzorców i predykcji.

Joanna eksportuje dane finansowe projektów z Excela do formatu CSV. Następnie wrzuca pliki CSV do Google Drive. Stamtąd, za pomocą Zapiera, dane trafiają do ChatGPT. ChatGPT analizuje dane pod kątem przekroczeń budżetu, opóźnień w płatnościach, rentowności projektów itp.

Wyniki analizy ChatGPT prezentuje w formie raportów i wykresów generowanych przy użyciu bibliotek matplotlib i seaborn. Raporty trafiają na maila do Joanny oraz prezesa. Dodatkowo GPT-4 tworzy prognozy przyszłych wydatków i przychodów na podstawie dotychczasowych trendów, używając regresji z biblioteki Scikit-learn.

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

1. Joanna eksportuje dane finansowe projektów z Excela do plików CSV.

2. Pliki CSV trafiają do folderu na Google Drive.

3. Zapier nasłuchuje nowych plików w folderze. Gdy pojawia się nowy plik, Zapier uruchamia ChatGPT z interpreterem kodu.

4. ChatGPT pobiera dane CSV za pomocą biblioteki Pandas:


import pandas as pd
data = pd.read_csv('projekt1.csv')

5. ChatGPT analizuje dane pod kątem przekroczeń budżetu, opóźnionych faktur itp. przy użyciu NumPy i Scikit-learn, np.:


przekroczenia = data[data['wydatki'] > data['budzet']]
opoznione_faktury = data[data['termin_platnosci'] < pd.Timestamp.today()]

6. Wyniki analizy ChatGPT wizualizuje na wykresach przy użyciu matplotlib i seaborn:


import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(przekroczenia['projekt'], przekroczenia['roznica'])
plt.title('Przekroczenia budżetu')
plt.savefig('przekroczenia.png')

7. GPT-4 tworzy raporty podsumowujące wyniki analizy w formacie PDF.

8. Dodatkowo GPT-4 używa regresji z Scikit-learn do prognozowania przyszłych wydatków i przychodów:


from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = data[['miesiac']]
y = data['wydatki']
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
prognozy = model.predict(przyszle_miesiace)

9. Raporty i prognozy są wysyłane na maila do Joanny i prezesa za pomocą Zapiera.

10. Kroki 3-9 powtarzają się automatycznie za każdym razem, gdy w folderze na Dysku Google pojawią się nowe pliki CSV.

Dzięki takiemu rozwiązaniu Joanna zawsze ma aktualny obraz sytuacji finansowej projektów. Może szybko reagować na problemy i optymalizować wydatki. Prezes także cieszy się z regularnych raportów i trafnych prognoz. A Joanna w końcu może odetchnąć i zająć się planowaniem strategicznym, zamiast tonąć w Excelu!


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do analizy danych finansowych projektów

Zastosowanie AI i automatyzacji w analizie finansów projektowych może przynieść firmie wiele korzyści:

Oszczędność czasu i nakładu pracy:

  • Automatyczne pobieranie i analizowanie danych zamiast ręcznej pracy
  • Szybkie generowanie raportów i wizualizacji wyników
  • Księgowi i menedżerowie mogą zająć się zadaniami o wyższej wartości

Lepsza kontrola nad budżetami i wydatkami:

  • Ciągłe monitorowanie kosztów i przychodów projektów
  • Natychmiastowe wykrywanie przekroczeń i anomalii
  • Szybka reakcja na problemy, zanim eskalują

Trafniejsze decyzje biznesowe:

  • Prognozy oparte na danych i zaawansowanych modelach AI
  • Identyfikacja rentownych projektów i obszarów do optymalizacji
  • Dane do negocjacji z klientami i dostawcami


AI nie zastąpi ludzi, ale może być ich bardzo inteligentnym asystentem. Dlatego warto rozważyć wdrożenie AI w analizie danych finansowych projektów.

Oczywiście AI to nie jest magiczne rozwiązanie na wszystkie problemy. Wdrożenie AI wymaga czasu, odpowiedniego przygotowania danych i procesów oraz ciągłego doskonalenia modeli. Ale korzyści zdecydowanie przewyższają początkowe wyzwania!

Dzięki AI i automatyzacji firmy realizujące projekty mogą łatwiej utrzymać rentowność, zapewnić płynność finansową i podejmować optymalne decyzje. A to przekłada się na większą satysfakcję klientów i szybszy rozwój biznesu. Może czas, aby Twoja firma także wskoczyła na AI-owy pociąg?