OPUBLIKOWANO: 18 czerwca 2024
Wykorzystanie AI do tworzenia analiz finansowych w księgowości projektowej może zrewolucjonizować sposób pracy księgowych i zwiększyć efektywność oraz dokładność analiz. Dzięki automatyzacji wielu procesów, AI może zaoszczędzić czas i zminimalizować ryzyko błędów.
- Jak użyć AI oraz automatyzację do tworzenia analiz finansowych projektów
- Case - zastosowanie AI do tworzenia analiz finansowych projektów
- Opis problemu
- Tworzenie analiz finansowych projektów za pomocą TensorFlow
- Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow
- Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do tworzenia analiz finansowych projektów
Jak użyć AI oraz automatyzację do tworzenia analiz finansowych projektów
Wyobraź sobie, że jesteś księgowym w firmie prowadzącej wiele projektów. Każdy projekt generuje mnóstwo danych finansowych - przychody, koszty, zyski, przepływy pieniężne. Twoim zadaniem jest przeanalizowanie tych danych i wyciągnięcie wniosków, które pomogą w podejmowaniu decyzji biznesowych. Ale jak to zrobić efektywnie, gdy projektów jest dużo, a czasu mało?
Tutaj z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja (AI) i automatyzacja. Dzięki odpowiednim narzędziom i algorytmom, AI może przeanalizować ogromne ilości danych znacznie szybciej i dokładniej niż człowiek. Może wyszukiwać trendy, anomalie, zależności między różnymi czynnikami. Może generować raporty, wykresy, prognozy - wszystko to, co jest potrzebne do podejmowania trafnych decyzji biznesowych.
Pomyśl o AI jak o inteligentnym asystencie, który bierze na siebie żmudną i czasochłonną pracę analizy danych. Ty natomiast możesz skupić się na interpretacji wyników i doradzaniu zarządowi. AI nie zastąpi człowieka, ale może znacząco ułatwić i usprawnić jego pracę. A efekty - lepsze decyzje biznesowe, większa rentowność projektów, zadowoleni klienci i udziałowcy.
Case - zastosowanie AI do tworzenia analiz finansowych projektów
Opis problemu
Firma DomPol prowadzi działalność w branży budowlanej, realizując projekty deweloperskie - budowę osiedli mieszkaniowych i biurowców. Każdy projekt generuje dużą ilość danych finansowych, które trzeba przeanalizować, aby ocenić rentowność inwestycji i zidentyfikować obszary do optymalizacji kosztów.
Dotychczas analizy finansowe były prowadzone ręcznie w Excelu przez zespół księgowych. Było to czasochłonne i podatne na błędy. Zarząd firmy oczekiwał szybszych i bardziej dokładnych analiz, aby móc podejmować lepsze decyzje biznesowe. Dlatego DomPol postanowił wdrożyć rozwiązanie AI do automatyzacji analiz finansowych projektów.
Tworzenie analiz finansowych projektów za pomocą TensorFlow
Po przeanalizowaniu problemu, zespół DS w DomPol doszedł do wniosku, że najlepszym rozwiązaniem będzie wykorzystanie analizy danych finansowych projektów za pomocą TensorFlow. TensorFlow to popularna biblioteka do uczenia maszynowego, która świetnie sprawdza się w zadaniach regresji i przewidywania serii czasowych. A właśnie o to chodziło w tym przypadku - przewidzieć przyszłe trendy finansowe na podstawie historycznych danych.
Dane finansowe projektów były przechowywane w Excelu na Google Drive. Poprzez API Sheetsów dane te zostały zaimportowane do modelu TensorFlow. Model został wytrenowany na historycznych danych, ucząc się zależności między różnymi zmiennymi (np. kosztami materiałów, robocizny, zyskiem) a wynikiem finansowym projektu. Po wytrenowaniu, model był gotowy do generowania prognoz i analiz dla nowych projektów.
Kluczem do sukcesu było połączenie możliwości TensorFlow z automatyzacją pozyskiwania danych przez API.
Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow
Oto krok po kroku jak wyglądało wdrożenie rozwiązania AI w DomPol:
1. Dane finansowe projektów są wprowadzane do Excela na Google Drive przez księgowych.
2. Skrypt Python uruchamiany automatycznie co miesiąc pobiera dane z Sheetsów przez API.
3. Dane są wstępnie przetwarzane (czyszczenie, normalizacja) i dzielone na zbiór treningowy i testowy.
4. Model regresji TensorFlow (np. sieć neuronowa) jest trenowany na zbiorze treningowym.
5. Model jest testowany na zbiorze testowym, jego parametry są optymalizowane.
6. Wytrenowany model jest używany do generowania prognoz i analiz dla nowych projektów.
7. Wyniki są eksportowane do Excela i wizualizowane na wykresach w Power BI.
8. Raporty są automatycznie rozsyłane przez Outlook do zarządu i kierowników projektów.
Cały proces jest zautomatyzowany za pomocą Zapiera. Dane i raporty są zawsze aktualne, a analitycy muszą tylko zweryfikować i zinterpretować wyniki.
Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do tworzenia analiz finansowych projektów
Wdrożenie AI do analiz finansowych projektów przyniosło DomPol wiele korzyści:
Kluczowe korzyści to:
- Oszczędność czasu i kosztów - analizy są generowane automatycznie, bez potrzeby ręcznej pracy
- Zwiększona dokładność - AI analizuje dane dokładniej niż człowiek, eliminując ryzyko błędów
- Szybsze podejmowanie decyzji - zarząd dostaje aktualne raporty na czas, może więc reagować szybciej
- Identyfikacja trendów i anomalii - AI wykrywa ukryte zależności w danych, ostrzega o ryzykach
- Przewaga konkurencyjna - dzięki AI firma podejmuje lepsze decyzje i efektywniej zarządza projektami
Oczywiście wdrożenie AI to również wyzwanie - trzeba zebrać odpowiednie dane, zatrudnić specjalistów data science, zintegrować systemy. Ale w długiej perspektywie inwestycja ta z pewnością się zwróci. Generowanie raportów finansowych to przyszłość księgowości projektowej - warto być o krok przed konkurencją.
DomPol pokazuje, że AI sprawdza się w branży budowlanej i deweloperskiej. Ale potencjał zastosowań jest znacznie szerszy - każda firma, która prowadzi projekty i chce optymalizować ich finanse, może skorzystać z dobrodziejstw sztucznej inteligencji. Widzisz AI w swojej firmie? Daj znać, chętnie pomożemy Ci wdrożyć najlepsze rozwiązanie!