AI w rachunkowości finansowej: Jak wykorzystać AI do automatycznego wykrywania anomalii


OPUBLIKOWANO: 9 czerwca 2024

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w rachunkowości finansowej może zautomatyzować proces wykrywania anomalii, co pozwoli zaoszczędzić czas i zwiększyć dokładność audytów. AI jest w stanie analizować ogromne ilości danych, identyfikować nietypowe wzorce i alarmować o potencjalnych nieprawidłowościach.



Jak użyć AI oraz automatyzację do automatycznego wykrywania anomalii

Automatyczne wykrywanie anomalii to zadanie, które polega na identyfikowaniu odstających lub nietypowych wartości w zbiorze danych. W rachunkowości finansowej może to dotyczyć transakcji, które odbiegają od normy, błędów w księgowaniu czy potencjalnych nadużyć. Tradycyjnie takie anomalie są wykrywane ręcznie podczas audytów, co jest czasochłonne i podatne na błędy ludzkie.

Sztuczna inteligencja może zautomatyzować ten proces, analizując ogromne ilości danych finansowych w krótkim czasie. Algorytmy uczenia maszynowego, takie jak te oparte na sieciach neuronowych, mogą nauczyć się normalnych wzorców w danych księgowych i alarmować, gdy wykryją anomalie. Automatyzacja może dodatkowo połączyć różne systemy i aplikacje używane w firmie, aby zapewnić kompleksową analizę danych.

Kluczowe w tym procesie jest odpowiednie przygotowanie i przetworzenie danych, wybór właściwego modelu AI oraz zdefiniowanie, co stanowi anomalię w kontekście konkretnej firmy i jej procesów finansowych. Ważne jest też, aby system wykrywania anomalii był zintegrowany z istniejącymi systemami i procesami, tak aby alarmy były szybko eskortowane do odpowiednich osób.


Case - zastosowanie AI do automatycznego wykrywania anomalii


Opis problemu

Firma TransMobil, średniej wielkości przedsiębiorstwo zajmujące się transportem i logistyką, boryka się z problemem wykrywania anomalii w swoich transakcjach finansowych. Ze względu na dużą liczbę klientów i dostawców oraz złożoność operacji, ręczne przeglądanie rekordów przez dział księgowości jest czasochłonne i podatne na błędy.

Głównym wyzwaniem jest zidentyfikowanie nietypowych wzorców, takich jak duplikaty faktur, płatności do nieznanych odbiorców, czy transakcje o wartościach znacznie odbiegających od normy. Firma potrzebuje rozwiązania, które automatycznie przeanalizuje dane finansowe, wykryje anomalie i zaalarmuje odpowiedni personel.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Automatyczne wykrywanie anomalii za pomocą TensorFlow

Biorąc pod uwagę charakter problemu, najbardziej odpowiednim modelem AI wydaje się być sieć neuronowa zbudowana w TensorFlow. TensorFlow to potężna biblioteka do uczenia maszynowego, która pozwala na tworzenie złożonych modeli, w tym sieci neuronowych typu autoenkoder, które są często stosowane do wykrywania anomalii.

Model zostanie wytrenowany na historycznych danych transakcji firmy TransMobil, gdzie nauczy się normalnych wzorców. Następnie, gdy zostanie zastosowany do nowych danych, będzie w stanie zidentyfikować transakcje, które odbiegają od tych wzorców. Model przypisze każdej transakcji wynik anomalii, a te z najwyższymi wynikami zostaną oznaczone do dalszej analizy przez zespół księgowości.

Aby zapewnić kompleksowe rozwiązanie, model TensorFlow zostanie zintegrowany z istniejącymi systemami firmy. Dane transakcji będą automatycznie eksportowane z systemu księgowego (np. z plików Excel przechowywanych na Google Drive) i przesyłane do modelu. Wyniki będą z kolei importowane do Airtable, gdzie zespół księgowości będzie mógł je przeglądać i podejmować działania.


Kluczem do sukcesu będzie ciągłe uczenie i dostrajanie modelu w miarę napływu nowych danych, aby zapewnić jego skuteczność w wykrywaniu anomalii.


Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow

Oto zarys algorytmu rozwiązania wykorzystującego TensorFlow:

1. Przygotowanie danych: Eksportuj dane transakcji z plików Excel na Google Drive za pomocą Zapier. Przetwórz dane, normalizując wartości i kodując zmienne kategoryczne.

2. Budowa modelu: Zbuduj sieć autoenkoder w TensorFlow. Autoenkoder to typ sieci neuronowej, która uczy się efektywnej reprezentacji danych wejściowych, a następnie rekonstruuje je z tej reprezentacji. Jeśli rekonstrukcja jest niedokładna dla określonej transakcji, może to wskazywać na anomalię.

3. Trening modelu: Wytrenuj autoenkoder na historycznych, niezawierających anomalii danych transakcji. Model nauczy się normalnych wzorców w danych.

4. Wykrywanie anomalii: Zastosuj wytrenowany model do nowych danych transakcji. Dla każdej transakcji oblicz błąd rekonstrukcji - im wyższy błąd, tym bardziej prawdopodobne, że transakcja jest anomalią.

5. Alarmowanie: Transakcje z najwyższymi błędami rekonstrukcji oznacz jako potencjalne anomalie. Wyślij alarmy do Airtable za pomocą Zapier, gdzie zespół księgowości może je przeglądać.

6. Ciągłe uczenie: Regularnie aktualizuj model o nowe dane, aby utrzymać jego skuteczność w wykrywaniu anomalii. Gromadź feedback od zespołu księgowości na temat trafności alarmów i wykorzystaj go do dostrojenia modelu.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do automatycznego wykrywania anomalii

Wdrożenie rozwiązania AI do automatycznego wykrywania anomalii może przynieść firmie TransMobil szereg korzyści:

  • Oszczędność czasu: Automatyzacja procesu wykrywania anomalii oznacza, że zespół księgowości może poświęcić mniej czasu na ręczne przeglądanie rekordów.
  • Zwiększona dokładność: Modele AI mogą wykrywać wzorce i anomalie, które mogą być przeoczone przez człowieka, zmniejszając ryzyko błędów.
  • Szybsze reagowanie: Zintegrowany system alarmowania pozwala na szybsze podejmowanie działań w przypadku wykrycia potencjalnych problemów.
  • Skalowalność: Rozwiązanie AI może z łatwością skalować się do rosnących wolumenów danych transakcji w miarę rozwoju firmy.

Warto jednak pamiętać, że:

  • Wdrożenie AI wymaga inwestycji w infrastrukturę danych i kompetencje techniczne.
  • Modele AI nie są nieomylne i wymagają ciągłego monitorowania i dostrajania.
  • Integracja z istniejącymi systemami i procesami może być złożona i wymaga starannego planowania.

Niemniej jednak, potencjalne korzyści z automatyzacji wykrywania anomalii za pomocą AI wydają się przewyższać wyzwania, szczególnie dla firm o dużej skali i złożoności operacji finansowych, jak TransMobil. Rozwiązanie to może nie tylko zwiększyć efektywność i dokładność procesów księgowych, ale także przyczynić się do ogólnej kondycji finansowej firmy poprzez wczesne wykrywanie potencjalnych problemów.

Wypróbuj różne modele AI