AI w rachunkowości finansowej: Jak wykorzystać AI do predykcji wyników finansowych


OPUBLIKOWANO: 9 czerwca 2024

Wykorzystanie AI w rachunkowości finansowej może znacznie usprawnić proces predykcji wyników finansowych. Modele AI mogą analizować dane historyczne, trendy rynkowe i inne czynniki wpływające na wyniki finansowe, dostarczając precyzyjnych prognoz wspierających podejmowanie strategicznych decyzji biznesowych.



Jak użyć AI oraz automatyzację do predykcji wyników finansowych

Predykcja wyników finansowych jest kluczowym elementem efektywnego zarządzania finansami w każdej firmie. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI) oraz automatyzacji proces ten może stać się znacznie bardziej precyzyjny i wydajny.

AI może analizować ogromne ilości danych finansowych, takich jak historyczne transakcje, trendy rynkowe, dane makroekonomiczne czy wskaźniki branżowe. Modele uczenia maszynowego są w stanie wykrywać ukryte wzorce i zależności, które mogą być trudne do zauważenia dla człowieka. Na podstawie tych analiz AI generuje prognozy finansowe, które uwzględniają różnorodne czynniki wpływające na wyniki firmy.

Automatyzacja procesów gromadzenia i przetwarzania danych finansowych znacznie usprawnia pracę działów finansowych. Narzędzia takie jak Google Sheets czy Airtable pozwalają na sprawne agregowanie danych z różnych źródeł. Natomiast platformy automatyzacji, np. Zapier, umożliwiają integrację tych narzędzi z modelami AI. Dzięki temu prognozy finansowe mogą być generowane automatycznie i na bieżąco aktualizowane w oparciu o najnowsze dane.


Case - zastosowanie AI do predykcji wyników finansowych

Opis problemu

Firma Solaris Technologie, średniej wielkości przedsiębiorstwo z branży IT, stanęła przed wyzwaniem usprawnienia procesu predykcji wyników finansowych. Dotychczasowe metody opierały się głównie na analizie danych historycznych i intuicji zespołu finansowego. Jednak dynamiczny rozwój firmy i zmieniające się warunki rynkowe wymusiły poszukiwanie bardziej zaawansowanych rozwiązań.

Głównym problemem było uwzględnienie w prognozach różnorodnych czynników, takich jak sezonowość sprzedaży, wprowadzanie nowych produktów czy zmiany w zachowaniach klientów. Ponadto, ręczne przetwarzanie dużych ilości danych finansowych było czasochłonne i podatne na błędy. Firma potrzebowała narzędzia, które pozwoli na szybkie i precyzyjne generowanie prognoz finansowych, uwzględniających szeroki kontekst biznesowy.

Predykcja wyników finansowych za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4

Rozwiązaniem problemu Solaris Technologie okazało się wykorzystanie modeli AI: ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z dostępem do bibliotek uczenia maszynowego, takich jak Scikit-learn, NumPy czy SciPy. Te zaawansowane narzędzia umożliwiają analizę trendów finansowych oraz budowę predykcyjnych modeli regresji i szeregów czasowych.

Pierwszym krokiem było zgromadzenie i uporządkowanie danych finansowych firmy. Wykorzystano do tego Google Sheets, gdzie zintegrowano dane z różnych systemów księgowych i sprzedażowych. Następnie, za pomocą platformy automatyzacji Zapier, dane były przesyłane do modeli AI.


GPT-4 analizował dane, wykrywając kluczowe czynniki wpływające na wyniki finansowe, takie jak sezonowość, trendy rynkowe czy aktywność konkurencji.

ChatGPT z Code Interpreter wykorzystywał te informacje do budowy modeli predykcyjnych. Korzystając z bibliotek Scikit-learn i statsmodels, tworzył modele regresji dostosowane do specyfiki firmy. Modele te uwzględniały również dane zewnętrzne, np. wskaźniki makroekonomiczne pobierane poprzez API.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

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

Algorytm predykcji wyników finansowych w Solaris Technologie składał się z następujących kroków:

  1. Integracja danych finansowych w Google Sheets poprzez Zapier
  2. Analiza danych przez GPT-4 i identyfikacja kluczowych czynników wpływających na wyniki
  3. Przygotowanie danych do modelowania (czyszczenie, transformacja, inżynieria cech) za pomocą ChatGPT i bibliotek NumPy oraz SciPy
  4. Budowa modeli predykcyjnych (regresja, szeregi czasowe) przez ChatGPT z wykorzystaniem Scikit-learn i statsmodels
  5. Ewaluacja i selekcja najlepszych modeli na podstawie metryk wydajności
  6. Wdrożenie wybranych modeli i generowanie prognoz finansowych na żądanie poprzez integrację Zapier
  7. Automatyczne raportowanie i wizualizacja prognoz w Google Sheets z wykorzystaniem bibliotek matplotlib i seaborn

Wdrożenie tego algorytmu pozwoliło firmie Solaris Technologie na znaczną poprawę jakości prognoz finansowych. Modele AI dostarczały precyzyjnych przewidywań, uwzględniających szeroki zakres czynników wewnętrznych i zewnętrznych. Automatyzacja procesu zbierania danych i generowania raportów zaoszczędziła czas działu finansowego, który mógł skupić się na analizie strategicznej.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do predykcji wyników finansowych

Wykorzystanie AI i automatyzacji w procesie predykcji wyników finansowych niesie ze sobą wiele korzyści dla firm. Przede wszystkim, modele AI potrafią analizować ogromne ilości danych z różnych źródeł, wykrywając trendy i zależności niewidoczne gołym okiem. Przekłada się to na zwiększoną trafność prognoz i lepsze zrozumienie czynników wpływających na wyniki firmy.

Automatyzacja zbierania i przetwarzania danych finansowych znacząco usprawnia pracę działów finansowych. Eliminuje czasochłonne i podatne na błędy ręczne wprowadzanie danych. Integracja narzędzi takich jak Google Sheets czy Airtable z modelami AI pozwala na generowanie prognoz w czasie rzeczywistym, w oparciu o zawsze aktualne dane.

Wśród innych korzyści z wykorzystania AI w predykcji finansowej można wymienić:

  • Szybsze reagowanie na zmiany rynkowe dzięki bieżącym prognozom
  • Optymalizacja procesów budżetowania i planowania finansowego
  • Wsparcie w podejmowaniu strategicznych decyzji biznesowych
  • Zwiększenie produktywności i efektywności działu finansowego
Wypróbuj różne modele AI