AI do planowania budżetu: Jak wykorzystać AI do monitorowania realizacji budżetów


OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024

Efektywne planowanie i kontrola budżetu to kluczowe elementy sukcesu firmy. AI i automatyzacja mogą znacząco usprawnić te procesy, analizując dane, wykrywając anomalie i dostarczając cennych spostrzeżeń. Poznaj, jak wdrożyć te technologie w swojej organizacji.



Jak użyć AI oraz automatyzację do monitorowania realizacji budżetów

Pomyśl, jak dużo czasu zajmuje Twojej firmie ręczne śledzenie wydatków i porównywanie ich z zaplanowanym budżetem. Godziny spędzone na żmudnym wprowadzaniu danych do arkuszy kalkulacyjnych, szukaniu rozbieżności i próbach zrozumienia przyczyn odchyleń. A gdyby tak zautomatyzować cały proces i pozwolić sztucznej inteligencji zająć się analizą?

Wyobraź sobie system, który automatycznie pobiera dane z faktur, systemów księgowych i bankowych, kategoryzuje je i porównuje z założeniami budżetowymi. Taki system mógłby w czasie rzeczywistym wykrywać wszelkie anomalie, jak przekroczenia budżetu czy nietypowe wydatki, i natychmiast powiadamiać o nich odpowiednie osoby. Dzięki temu Twój zespół mógłby szybciej reagować na problemy i podejmować lepsze decyzje finansowe.

Ale to nie wszystko. AI może również pomóc w prognozowaniu przyszłych wydatków na podstawie historycznych danych i trendów rynkowych. Analizując setki zmiennych, algorytmy mogą przewidzieć, jak różne czynniki, takie jak sezonowość, inflacja czy zmiany w popycie, wpłyną na Twój budżet. To pozwoli Ci lepiej planować i unikać nieprzyjemnych niespodzianek.


Case - zastosowanie AI do monitorowania realizacji budżetów


Opis problemu

Poznaj historię firmy TransportPro, średniej wielkości przedsiębiorstwa zajmującego się logistyką i transportem. Mimo starannego planowania budżetu, TransportPro borykała się z częstymi przekroczeniami kosztów i trudnościami w identyfikacji przyczyn tych odchyleń. Ręczne śledzenie wydatków było czasochłonne i podatne na błędy, a zespół finansowy miał problemy z uzyskaniem aktualnego obrazu sytuacji.

Zarząd TransportPro zdecydował się na wdrożenie systemu AI do monitorowania realizacji budżetów. Ich celem było zautomatyzowanie procesu, poprawienie kontroli nad wydatkami i szybsze wykrywanie potencjalnych problemów. Mieli nadzieję, że dzięki lepszemu wglądowi w dane finansowe, będą mogli podejmować bardziej świadome decyzje i optymalizować swoje budżety.


Monitorowanie realizacji budżetów za pomocą TensorFlow

TransportPro zdecydowało się wykorzystać bibliotekę TensorFlow do stworzenia modelu AI do monitorowania budżetów. TensorFlow, dzięki swojej elastyczności i bogatemu ekosystemowi narzędzi, idealnie nadawał się do analizy złożonych danych finansowych. Model miał za zadanie automatycznie kategoryzować wydatki, wykrywać anomalie i przewidywać przyszłe trendy.

Pierwszym krokiem było zebranie i przygotowanie danych. TransportPro zintegrowało swoje systemy finansowe i księgowe z Google Sheets za pomocą Zapier. Dzięki temu wszystkie dane o wydatkach, fakturach i płatnościach były automatycznie eksportowane do jednego arkusza. Stamtąd, dane były pobierane przez model TensorFlow do dalszej analizy.

Model był trenowany na historycznych danych TransportPro, ucząc się rozpoznawać wzorce i anomalie. Wykorzystywał różne techniki, takie jak uczenie nadzorowane do kategoryzacji wydatków, wykrywanie anomalii do identyfikacji nietypowych transakcji oraz serie czasowe do prognozowania przyszłych trendów. Wyniki analizy były prezentowane w interaktywnym dashboardzie zbudowanym w TensorBoard.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow

1. Integracja systemów finansowych i księgowych TransportPro z Google Sheets za pomocą Zapier. Automatyczny eksport danych o wydatkach, fakturach i płatnościach.

2. Pobranie danych z Google Sheets do modelu TensorFlow.

3. Wstępne przetwarzanie danych: czyszczenie, normalizacja, kodowanie zmiennych kategorycznych.

4. Podział danych na zbiory treningowe i testowe.

5. Zbudowanie modelu uczenia nadzorowanego do kategoryzacji wydatków. Użycie warstw gęstych (Dense) i aktywacji ReLU.


model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), 
  tf.keras.layers.Dense(num_categories, activation='softmax')
])

6. Trenowanie modelu kategoryzacji wydatków na danych historycznych.

7. Zbudowanie modelu wykrywania anomalii opartego na autoenkoderu. Użycie warstw gęstych i aktywacji Tanh.

8. Trenowanie autokodera do rekonstrukcji normalnych transakcji. Transakcje z wysokim błędem rekonstrukcji są flagowane jako anomalie.

9. Zbudowanie modelu do przewidywania przyszłych wydatków opartego o rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i komórki LSTM.

10. Trenowanie modelu RNN na historycznych danych wydatków.

11. Połączenie wyników z modeli kategoryzacji, wykrywania anomalii i prognozowania w jeden interaktywny dashboard w TensorBoard.

12. Wdrożenie systemu do codziennego użytku. Automatyczne pobieranie nowych danych, uruchamianie modeli i aktualizacja dashboardu.

13. Powiadamianie odpowiednich osób o wykrytych anomaliach i przekroczeniach budżetu za pomocą automatycznych emaili wysyłanych przez Gmail.

14. Regularna ocena wydajności systemu i dostrajanie modeli w razie potrzeby.


Wdrażając AI do monitorowania budżetów, firmy mogą zyskać nieoceniony wgląd w swoje finanse i podejmować lepsze decyzje biznesowe.

Dzięki automatyzacji żmudnych zadań, zespoły finansowe mogą skupić się na analizie i planowaniu strategicznym, zamiast tracić czas na ręczne przetwarzanie danych. AI pomaga również szybciej identyfikować problemy i reagować na nie, minimalizując ich wpływ na budżet.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do monitorowania realizacji budżetów

Wdrożenie AI do monitorowania budżetów może przynieść firmom wiele wymiernych korzyści. Oto niektóre z najważniejszych:

Oszczędność czasu i zasobów:

  • Automatyzacja żmudnych, powtarzalnych zadań związanych ze śledzeniem wydatków
  • Uwolnienie czasu zespołu finansowego na bardziej strategiczne inicjatywy
  • Zmniejszenie ryzyka ludzkich błędów w przetwarzaniu danych

Poprawa kontroli nad budżetem: Szybsze wykrywanie anomalii i przekroczeń kosztów Lepszy wgląd w przyczyny odchyleń od planu Możliwość podejmowania proaktywnych działań w celu korekty odchyleń

TransportPro szybko zauważyło pozytywne efekty wdrożenia AI. System automatycznie kategoryzował wydatki z 95% dokładnością, oszczędzając zespołowi finansowemu godziny pracy. Algorytmy wykrywania anomalii flagowały podejrzane transakcje, pozwalając na szybkie dochodzenia i zapobieganie nadużyciom. A prognozy generowane przez model pomagały w tworzeniu bardziej realistycznych budżetów.

Wypróbuj różne modele AI

Oczywiście, wdrożenie AI do monitorowania budżetów nie jest pozbawione wyzwań. Firmy muszą zadbać o jakość i spójność danych wejściowych, co może wymagać integracji różnych systemów i ustandaryzowania procesów. Ważne jest również, aby regularnie oceniać i dostrajać modele, tak aby nadążały za zmieniającymi się warunkami rynkowymi.

Mimo to, korzyści płynące z wykorzystania AI w zarządzaniu finansami są niezaprzeczalne. Dzięki automatyzacji, lepszej analizie danych i szybszemu wykrywaniu problemów, firmy mogą optymalizować swoje wydatki, minimalizować straty i podejmować bardziej świadome decyzje biznesowe. W dzis