AI do księgowości środków trwałych: Jak wykorzystać AI do tworzenia zestawień środków trwałych


OPUBLIKOWANO: 21 czerwca 2024

AI i automatyzacja mogą zrewolucjonizować księgowość środków trwałych, usprawniając procesy i minimalizując błędy. Dzięki zaawansowanym algorytmom, tworzenie zestawień staje się prostsze i szybsze, a dane są bardziej dokładne i aktualne. Poznaj możliwości AI w tej dziedzinie i przekonaj się, jak może pomóc Twojej firmie.



Jak użyć AI oraz automatyzację do tworzenia zestawień środków trwałych

Wyobraź sobie, że Twoja firma posiada setki, a może nawet tysiące środków trwałych - maszyn, urządzeń, pojazdów, nieruchomości. Każdy z nich ma swoją wartość początkową, stawkę amortyzacji, datę przyjęcia do użytkowania. Ręczne tworzenie zestawień to żmudna i czasochłonna praca, podatna na błędy. Ale co gdyby tak wykorzystać sztuczną inteligencję i automatyzację do tego zadania?

Pomyśl o AI jak o inteligentnym asystencie, który potrafi błyskawicznie przetwarzać ogromne ilości danych. Może on przeanalizować wszystkie informacje o środkach trwałych, zawarte np. w plikach Excel czy bazach danych, i na ich podstawie wygenerować kompletne zestawienia. Co więcej, dzięki machine learning algorytmy mogą uczyć się na podstawie wcześniejszych danych i z czasem stawać się coraz dokładniejsze.

A automatyzacja? To jak przekazanie nudnych, powtarzalnych zadań robotowi. Wystarczy zdefiniować reguły, np. jakie dane mają być pobierane, w jakim formacie tworzone zestawienia, kiedy mają być generowane raporty. Resztą zajmie się zaprogramowany workflow. Dane będą zawsze aktualne, a zestawienia utworzone w mgnieniu oka, bez konieczności angażowania czasu pracowników.


Case - zastosowanie AI do tworzenia zestawień środków trwałych

Opis problemu

Firma TransportPol zajmuje się usługami transportowymi i logistycznymi. Posiada ponad 500 różnych środków trwałych - ciężarówki, naczepy, wózki widłowe, skaner, komputery itp. Dotychczas zestawienia środków trwałych były tworzone ręcznie w Excelu przez dział księgowości. Dane pobierano z różnych źródeł - faktur zakupowych, protokołów przyjęcia, dokumentów likwidacji. Cały proces był pracochłonny i podatny na pomyłki.

Zarząd TransportPol postawił przed działem IT zadanie usprawnienia procesu i minimalizacji ryzyka błędów. Kluczowe było też, aby dane w zestawieniach były zawsze aktualne, pobierane bezpośrednio z "systemów źródłowych". Chodziło zarówno o standardowe zestawienia wymagane przepisami, jak i raporty zarządcze do analizy struktury majątku. Jak wypełnić to zadanie z pomocą AI i automatyzacji?

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Tworzenie zestawień środków trwałych za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4

Problem firmy TransportPol to typowy przypadek zastosowania uczenia maszynowego. W uproszczeniu - mamy dane wejściowe (informacje o środkach trwałych), na podstawie których chcemy uzyskać konkretny output (zestawienia i raporty). Najlepszym rozwiązaniem będzie tu użycie ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4, z dostępem do popularnych bibliotek data science jak NumPy czy Pandas.

W pierwszym kroku zdefiniujemy źródła danych - pliki Excel, w których gromadzone są informacje o środkach trwałych. ChatGPT przeanalizuje strukturę tych plików i sposób organizacji danych. Następnie, z pomocą GPT-4, stworzymy workflow automatyzujący cały proces. Wykorzystamy do tego no-code tool Make (dawniej Integromat), który pozwoli "skleić" ze sobą poszczególne kroki, bez konieczności pisania kodu.


Esencją rozwiązania będzie nauczenie modelu rozpoznawania i ekstrakcji kluczowych informacji z plików źródłowych, a następnie generowanie na tej podstawie gotowych zestawień środków trwałych.

Dzięki połączeniu ChatGPT, GPT-4 i bibliotek Pythona, algorytm będzie w stanie nie tylko tworzyć standardowe raporty, ale też bardziej zaawansowane analizy, np. dotyczące struktury wiekowej środków, planowanych wymian, czy porównania wartości księgowej i rynkowej. Wszystko to bez angażowania zespołu księgowości i praktycznie bez ryzyka błędów.

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

1. Zdefiniowanie źródeł danych o środkach trwałych (pliki Excel) i umieszczenie ich w chmurze Google Drive.

2. Połączenie Google Drive z Make przez API i stworzenie workflow.

3. Make pobiera pliki Excel i przekazuje je do ChatGPT.

4. ChatGPT analizuje strukturę danych w plikach i mapuje potrzebne informacje (nazwa środka, data nabycia, wartość początkowa itp.).

5. Zmapowane dane są przesyłane do GPT-4 wraz z instrukcjami dot. oczekiwanych zestawień/raportów.

6. GPT-4, z pomocą bibliotek NumPy i Pandas, przetwarza dane i generuje gotowe zestawienia w zadanym formacie (np. Excel, PDF).

7. Wygenerowane zestawienia są zapisywane w wybranej lokalizacji (np. folder Google Drive) i wysyłane mailem do zdefiniowanych odbiorców.

8. W przypadku raportów zarządczych (np. analiza struktury wiekowej środków), GPT-4 dodatkowo wizualizuje dane z pomocą biblioteki Matplotlib.

9. Cały proces jest powtarzany cyklicznie (np. raz w miesiącu), a każdorazowo pobierane są aktualne dane źródłowe.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do tworzenia zestawień środków trwałych

Wdrożenie powyższego rozwiązania może przynieść firmie TransportPol wymierne korzyści. Przede wszystkim, automatyzacja procesu oznacza oszczędność czasu działu księgowości. Pracownicy nie muszą ręcznie tworzyć zestawień, a jedynie weryfikować gotowe raporty. Taki model to także minimalizacja ryzyka błędów - algorytmy AI są w stanie wychwytywać i eliminować ewentualne pomyłki czy niespójności w danych.

Kolejny plus to zawsze aktualne dane w zestawieniach. Dzięki cyklicznemu pobieraniu informacji bezpośrednio z plików źródłowych, raporty odzwierciedlają bieżący stan środków trwałych. Zarząd TransportPol zyskuje też dostęp do zaawansowanych analiz, których przygotowanie "ręcznie" byłoby trudne i czasochłonne. Dzięki temu może podejmować lepsze decyzje biznesowe w oparciu o dokładne dane.

Podsumowując, automatyzacja i AI w procesie tworzenia zestawień środków trwałych to:

  • Oszczędność czasu i zasobów ludzkich
  • Minimalizacja ryzyka błędów
  • Zawsze aktualne dane w raportach
  • Dostęp do zaawansowanych analiz
  • Lepsza podstawa do podejmowania decyzji biznesowych
Wypróbuj różne modele AI