AI do księgowości środków trwałych: Jak wykorzystać AI do prognozowania wpływu amortyzacji


OPUBLIKOWANO: 18 czerwca 2024

Amortyzacja środków trwałych to istotny element księgowości. AI i automatyzacja mogą pomóc w prognozowaniu wpływu amortyzacji na finanse firmy, co pozwoli lepiej planować inwestycje i zarządzać aktywami. Modele AI analizują historyczne dane, identyfikują trendy i generują precyzyjne prognozy.



Jak użyć AI oraz automatyzację do prognozowania wpływu amortyzacji

Wyobraź sobie, że masz w swojej firmie wiele środków trwałych - maszyny, urządzenia, samochody. Każdego miesiąca musisz od ich wartości odejmować pewną kwotę, czyli dokonywać amortyzacji. Ta kwota zmniejsza zysk firmy. Jak myślisz, czy nie byłoby super móc przewidzieć, jak ta amortyzacja wpłynie na Twoje finanse w przyszłości?

I tu z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja! Modele AI mogą analizować historyczne dane o amortyzacji Twoich środków trwałych, uczą się na podstawie tych danych i potrafią przewidzieć, jak amortyzacja będzie wyglądać w kolejnych miesiącach czy latach. Dzięki temu możesz lepiej planować inwestycje i zarządzać finansami firmy.

A jak to dokładnie działa? AI korzysta z algorytmów uczenia maszynowego, takich jak sieci neuronowe, które potrafią rozpoznawać wzorce i zależności w danych. Im więcej danych historycznych jej dostarczysz, tym lepiej będzie "rozumieć" specyfikę amortyzacji w Twojej firmie. Oczywiście dane te muszą być odpowiednio przygotowane i oczyszczone, ale od czego mamy automatyzację?


Case - zastosowanie AI do prognozowania wpływu amortyzacji


Opis problemu

Weźmy na przykład firmę TransMach, która zajmuje się produkcją i serwisem maszyn dla branży transportowej. Firma posiada wiele środków trwałych o znacznej wartości, takich jak centra obróbcze CNC, wózki widłowe, specjalistyczne oprogramowanie. Amortyzacja tych aktywów ma duży wpływ na wyniki finansowe firmy.

Dział finansowy TransMach chciałby móc precyzyjnie prognozować, jak amortyzacja wpłynie na zyski i przepływy pieniężne w nadchodzących okresach. Takie prognozy pomogłyby w planowaniu inwestycji, zarządzaniu płynnością i komunikacji z inwestorami. Jednak ze względu na dużą liczbę środków trwałych i różne metody amortyzacji, ręczne prognozowanie jest czasochłonne i podatne na błędy.


Prognozowanie wpływu amortyzacji za pomocą TensorFlow

TransMach postanawia wykorzystać AI do rozwiązania tego problemu. Wybierają model oparty na sieci neuronowej, zaimplementowany w bibliotece TensorFlow. Model ten będzie trenowany na historycznych danych o amortyzacji środków trwałych firmy, pobranych z systemu ERP (np. Microsoft Dynamics).

Dane te obejmują informacje o typach środków trwałych, datach zakupu, cenach nabycia, metodach amortyzacji, stawkach czy okresach użytkowania. Przed podaniem do modelu, dane są oczyszczane i transformowane za pomocą skryptów Python korzystających z bibliotek NumPy i Pandas. Cały proces jest zautomatyzowany dzięki platformie Make (wcześniej Integromat).


Kluczem do sukcesu jest odpowiednie przygotowanie danych i dobranie architektury sieci neuronowej.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Po wytrenowaniu, model jest w stanie generować prognozy amortyzacji na podstawie planowanych zakupów środków trwałych i założonych metod amortyzacji. Wyniki są prezentowane w formie interaktywnych dashboardów w Google Data Studio, dostępnych dla działu finansowego i zarządu firmy.


Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow

1. Pobranie historycznych danych o amortyzacji środków trwałych z systemu ERP (Microsoft Dynamics) za pomocą konekorów Make.

2. Oczyszczenie i transformacja danych przy użyciu skryptów Python (NumPy, Pandas) - usunięcie brakujących wartości, kodowanie zmiennych kategorycznych, normalizacja wartości numerycznych, etc.

3. Zapisanie przygotowanych danych do Google BigQuery.

4. Zbudowanie modelu sieci neuronowej w TensorFlow:

  • Warstwy wejściowe przyjmujące dane o środkach trwałych i metodach amortyzacji
  • Warstwy ukryte z funkcjami aktywacji ReLU
  • Warstwa wyjściowa zwracająca prognozowaną wartość amortyzacji
  • Kompilacja modelu z funkcją straty MSE i optymalizatorem Adam

5. Trenowanie modelu na historycznych danych, z podziałem na zbiory treningowy i walidacyjny, przez zadaną liczbę epok lub do osiągnięcia satysfakcjonującej jakości.

6. Ewaluacja modelu na danych testowych, nieużywanych podczas trenowania.

7. Zapis wytrenowanego modelu wraz z wagami.

8. Wdrożenie modelu - podłączenie do źródła danych wejściowych o planowanych środkach trwałych, uruchamianie prognoz zgodnie z harmonogramem.

9. Wizualizacja wyników prognoz na interaktywnym dashboardzie w Google Data Studio.

10. Monitoring jakości prognoz i ewentualne douczanie modelu na nowych danych.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do prognozowania wpływu amortyzacji

Wdrożenie takiego rozwiązania AI może przynieść firmie TransMach wiele korzyści:

Przede wszystkim:

  • Znacząco poprawia się jakość i trafność prognoz amortyzacji, co przekłada się na lepsze decyzje biznesowe.
  • Oszczędza się czas działu finansowego, który może zostać przeznaczony na bardziej strategiczne zadania.
  • Cały proces jest zautomatyzowany, więc prognozy generowane są zawsze na czas, a ryzyko błędów manualnych jest zminimalizowane.
  • Dashboard z prognozami zapewnia transparentność i wygodny dostęp do informacji dla wszystkich interesariuszy.

Oczywiście wdrożenie AI to inwestycja - wymaga czasu, zasobów i odpowiednich kompetencji. Ale w dłuższej perspektywie, korzyści z pewnością przewyższą koszty. Lepsza widoczność przyszłego wpływu amortyzacji to podstawa do budowania stabilnej i perspektywicznej firmy.

A to dopiero początek przygody z AI w księgowości. Podobne modele można zastosować do prognozowania sprzedaży, kosztów, należności... Sztuczna inteligencja może też wspierać dobór optymalnych metod amortyzacji czy automatyczną analizę zapisów księgowych dotyczących środków trwałych. Możliwości są niemal nieograniczone - ważne, by po nie sięgać odważnie, ale i z głową.

Wypróbuj różne modele AI