AI do rachunkowości zarządczej: Jak wykorzystać AI do oceny efektywności operacyjnej


OPUBLIKOWANO: 9 czerwca 2024

AI i automatyzacja mogą zrewolucjonizować rachunkowość zarządczą, umożliwiając dokładną ocenę efektywności operacyjnej. Dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego, firmy mogą analizować ogromne ilości danych finansowych i operacyjnych, identyfikować trendy, wykrywać anomalie oraz optymalizować procesy, co prowadzi do zwiększenia wydajności i rentowności.



Jak użyć AI oraz automatyzację do oceny efektywności operacyjnej

Ocena efektywności operacyjnej jest kluczowym zadaniem w rachunkowości zarządczej. Tradycyjnie, analiza danych finansowych i operacyjnych była czasochłonna i podatna na błędy ludzkie. Jednak dzięki postępom w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i automatyzacji, firmy mogą teraz znacznie usprawnić ten proces.

AI, a zwłaszcza uczenie maszynowe, może analizować ogromne ilości danych z różnych źródeł, takich jak systemy ERP, CRM, czy dane z produkcji. Algorytmy mogą identyfikować wzorce, trendy i anomalie, które mogłyby umknąć ludzkiej uwadze. Automatyzacja, z kolei, może zintegrować różne systemy i aplikacje, umożliwiając płynny przepływ danych i eliminując ręczne wprowadzanie danych.

Jednym z kluczowych zastosowań AI w ocenie efektywności operacyjnej jest analiza trendów finansowych. Modele uczenia maszynowego mogą przewidywać przyszłe wyniki finansowe na podstawie historycznych danych, uwzględniając czynniki zewnętrzne, takie jak warunki rynkowe. To pozwala firmom podejmować bardziej świadome decyzje i dostosowywać strategie.


Case - zastosowanie AI do oceny efektywności operacyjnej


Opis problemu

Firma Elektro-Tech, średniej wielkości producent komponentów elektronicznych, boryka się z trudnościami w ocenie swojej efektywności operacyjnej. Mimo rosnących przychodów, zyski firmy pozostają na niskim poziomie, a kierownictwo podejrzewa, że nieefektywne procesy operacyjne są tego przyczyną.

Elektro-Tech gromadzi duże ilości danych z różnych działów - produkcji, sprzedaży, logistyki i finansów. Jednak dane te są przechowywane w oddzielnych systemach i nie są efektywnie wykorzystywane. Firma potrzebuje rozwiązania, które zintegruje te dane i zapewni wgląd w efektywność operacyjną, umożliwiając identyfikację obszarów wymagających poprawy.


Ocena efektywności operacyjnej za pomocą TensorFlow

Aby rozwiązać problem Elektro-Tech, zaproponowano wdrożenie systemu AI opartego na platformie TensorFlow. System ten będzie integrować dane z różnych działów firmy, wykorzystując automatyzację opartą na narzędziach bez kodu, takich jak Make (dawniej Integromat).

Dane będą pobierane z systemów ERP (przechowywanych w Google Sheets), CRM (Airtable), produkcji (Google Drive) i logistyki (Slack). Make będzie łączyć te aplikacje przez API i przesyłać dane do modelu TensorFlow. Model będzie analizować dane, identyfikować wzorce i trendy, oraz obliczać kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) dla różnych działów i procesów.

Model TensorFlow będzie również wykorzystywał historyczne dane do przewidywania przyszłych wyników. To pozwoli firmie proaktywnie zarządzać wydajnością i podejmować decyzje oparte na danych.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow

1. Integracja danych: Make pobiera dane z Google Sheets (ERP), Airtable (CRM), Google Drive (produkcja) i Slack (logistyka) przez API.

2. Przygotowanie danych: Dane są oczyszczane, normalizowane i łączone w jeden zbiór danych. Brakujące wartości są uzupełniane, a wartości odstające - usuwane.

3. Trenowanie modelu: Zbiór danych jest dzielony na zbiory treningowe i testowe. Model TensorFlow jest trenowany na zbiorze treningowym, wykorzystując różne architekturyzują sieci neuronowych, takie jak RNN i LSTM, do analizy danych czasowych.

4. Ewaluacja modelu: Wytrenowany model jest oceniany na zbiorze testowym. Metryki, takie jak MAE, MSE i MAPE, są używane do pomiaru dokładności przewidywań modelu.

5. Wdrożenie modelu: Model jest wdrażany jako usługa internetowa, która może być wywoływana przez Make. Nowe dane są regularnie pobierane i przetwarzane przez model.

6. Wizualizacja wyników: Wyniki analizy, w tym kluczowe wskaźniki efektywności i prognozy, są wizualizowane na interaktywnym dashboardzie, zbudowanym przy użyciu biblioteki Matplotlib i Seaborn.

7. Optymalizacja procesów: Na podstawie wniosków z analizy AI, procesy operacyjne są optymalizowane. Na przykład, jeśli model zidentyfikuje opóźnienia w produkcji jako główną przyczynę niskiej efektywności, firma może podjąć kroki w celu usprawnienia planowania produkcji i zarządzania zapasami.

Dzięki temu rozwiązaniu, Elektro-Tech będzie w stanie uzyskać jasny obraz swojej efektywności operacyjnej, zidentyfikować obszary wymagające poprawy i podjąć działania w celu optymalizacji procesów. Oczekuje się, że doprowadzi to do znacznego wzrostu zysków i konkurencyjności firmy na rynku.

Kluczowe czynniki, które należy wziąć pod uwagę podczas wdrażania tego rozwiązania, obejmują:

Jakość danych:

  • Upewnienie się, że dane wejściowe są dokładne, kompletne i aktualne.
  • Wdrożenie procesów walidacji i czyszczenia danych.

Wybór odpowiednich KPI:

  • Zdefiniowanie kluczowych wskaźników efektywności, które najlepiej odzwierciedlają cele biznesowe firmy.
  • Regularna weryfikacja i dostosowywanie KPI w miarę zmiany warunków rynkowych i priorytetów firmy.


Szkolenie pracowników w zakresie interpretacji i wykorzystania wniosków dostarczanych przez system AI będzie kluczowe dla maksymalizacji korzyści z tego rozwiązania.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do oceny efektywności operacyjnej

Wdrożenie AI do oceny efektywności operacyjnej może przynieść firmom liczne korzyści. Przede wszystkim, umożliwia ono szybszą i dokładniejszą analizę danych, identyfikując trendy, wzorce i anomalie, które mogłyby umknąć ludzkiej uwadze. To z kolei pozwala na podejmowanie bardziej świadomych decyzji biznesowych.

Ponadto, AI może pomóc w optymalizacji procesów operacyjnych, identyfikując wąskie gardła, nieefektywności i obszary wymagające poprawy. Prowadzi to do zwiększenia produktywności, redukcji kosztów i poprawy jakości produktów lub usług. W rezultacie, firmy mogą zwiększyć swoją konkurencyjność i rentowność.

Wypróbuj różne modele AI