AI do rachunkowości zarządczej: Jak wykorzystać AI do rekomendacji działań korygujących


OPUBLIKOWANO: 9 czerwca 2024

AI i automatyzacja w rachunkowości zarządczej mogą znacząco usprawnić proces rekomendacji działań korygujących. Poprzez analizę danych finansowych, AI jest w stanie zidentyfikować obszary wymagające uwagi i zaproponować optymalne rozwiązania, oszczędzając czas i zwiększając efektywność.



Jak użyć AI oraz automatyzację do rekomendacji działań korygujących

Rekomendacja działań korygujących to jedno z kluczowych zadań rachunkowości zarządczej. Polega ono na identyfikacji obszarów wymagających poprawy w funkcjonowaniu firmy i zaproponowaniu konkretnych rozwiązań. Tradycyjnie proces ten wymagał znacznego nakładu pracy analityków, jednak dzięki postępowi technologicznemu, możliwe jest wykorzystanie AI i automatyzacji do usprawnienia tego procesu.

AI, a w szczególności modele wykorzystujące uczenie maszynowe, są w stanie analizować ogromne ilości danych finansowych w celu identyfikacji trendów, anomalii i zależności. Poprzez automatyzację zbierania i przetwarzania danych z różnych systemów firmy, AI może dostarczyć szczegółowych insightów na temat obszarów wymagających uwagi. Co więcej, zaawansowane modele są w stanie generować rekomendacje działań korygujących w oparciu o zidentyfikowane problemy i historyczne dane dotyczące skuteczności różnych rozwiązań.

Automatyzacja odgrywa kluczową rolę w integrowaniu AI z istniejącymi systemami i procesami firmy. Dzięki narzędziom takim jak Airtable, Zapier czy Make, możliwe jest automatyczne pobieranie danych z arkuszy kalkulacyjnych, aplikacji do fakturowania czy systemów CRM i przekazywanie ich do modeli AI. Wyniki analizy i rekomendacje mogą być następnie automatycznie dystrybuowane do odpowiednich osób w firmie poprzez emaile, powiadomienia w aplikacjach czy raporty. Taka integracja pozwala na płynne wdrożenie AI do procesów rachunkowości zarządczej bez konieczności znaczącej przebudowy istniejącej infrastruktury.


Case - zastosowanie AI do rekomendacji działań korygujących


Opis problemu

Firma Magnum Logistics, średniej wielkości przedsiębiorstwo zajmujące się transportem i logistyką, boryka się z problemem rosnących kosztów i malejącej rentowności. Pomimo znacznego wzrostu przychodów w ostatnich latach, zyski firmy pozostają na niezadowalającym poziomie. Zarząd podejrzewa, że problem może leżeć w nieefektywnych procesach wewnętrznych i nadmiernych kosztach operacyjnych, jednak bez dogłębnej analizy danych finansowych, trudno jest zidentyfikować konkretne obszary do poprawy.

Dział rachunkowości zarządczej w Magnum Logistics jest odpowiedzialny za dostarczanie insightów i rekomendacji strategicznych dla zarządu. Jednak ze względu na ograniczone zasoby ludzkie i czasowe, analitycy nie są w stanie przeanalizować ogromnej ilości danych finansowych generowanych przez firmę. W rezultacie, rekomendacje są często oparte na niepełnych informacjach i intuicji, a nie na twardych dowodach. Firma potrzebuje rozwiązania, które pozwoli na efektywną analizę danych i generowanie rekomendacji działań korygujących w celu poprawy rentowności.


Rekomendacja działań korygujących za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

Aby rozwiązać problem firmy Magnum Logistics, proponujemy wdrożenie systemu rekomendacji działań korygujących opartego na AI. System będzie wykorzystywał ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do bibliotek uczenia maszynowego takich jak Scikit-learn, NumPy, SciPy, matplotlib, seaborn i statsmodels. Taki zestaw narzędzi pozwoli na efektywną analizę danych finansowych firmy i generowanie rekomendacji w oparciu o zidentyfikowane trendy i anomalie.

Pierwszym krokiem będzie integracja danych finansowych firmy z systemem AI. Dane z różnych źródeł, takich jak arkusze kalkulacyjne Google Sheets, faktury w Airtable czy raporty sprzedażowe w Google Drive, będą automatycznie pobierane i przekazywane do modelu AI za pomocą narzędzia Zapier. ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 będą następnie analizować dane, wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego do identyfikacji trendów, anomalii i zależności.

Na podstawie wyników analizy, system AI będzie generował rekomendacje działań korygujących. Dzięki dostępowi do bibliotek uczenia maszynowego, ChatGPT i GPT-4 będą w stanie nie tylko zidentyfikować problemy, ale także zaproponować optymalne rozwiązania w oparciu o historyczne dane i symulacje. Rekomendacje będą prezentowane w formie raportów generowanych automatycznie w Google Docs i rozsyłanych do odpowiednich osób w firmie za pośrednictwem Gmail.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

1. Integracja danych: Zapier automatycznie pobiera dane finansowe z Google Sheets, Airtable i Google Drive i przekazuje je do systemu AI.

2. Preprocessing danych: ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 wykorzystują biblioteki NumPy i Pandas do wstępnego przetworzenia danych, takiego jak czyszczenie, normalizacja i transformacja.

3. Eksploracyjna analiza danych: Przy użyciu bibliotek matplotlib i seaborn, AI generuje wykresy i wizualizacje do identyfikacji trendów, anomalii i zależności w danych.

4. Modelowanie predykcyjne: Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego z biblioteki Scikit-learn, AI buduje modele prognostyczne do przewidywania przyszłych trendów finansowych i identyfikacji potencjalnych problemów.

5. Generowanie rekomendacji: Na podstawie wyników analizy i modelowania, ChatGPT i GPT-4 generują rekomendacje działań korygujących. Proponowane rozwiązania są testowane za pomocą symulacji opartych na historycznych danych.

6. Prezentacja wyników: Raporty z rekomendacjami są automatycznie generowane w Google Docs za pomocą szablonów i danych wejściowych z systemu AI. Zapier dystrybuuje raporty do odpowiednich odbiorców przez Gmail.

7. Iteracja i dostrajanie: W oparciu o feedback od użytkowników i nowe dane, modele AI są stale dostrajane i ulepszane, aby zapewnić maksymalną skuteczność rekomendacji.


Wdrożenie systemu rekomendacji działań korygujących opartego na AI pozwoli firmie Magnum Logistics na efektywną identyfikację obszarów wymagających poprawy i optymalizację kosztów, prowadząc do zwiększenia rentowności.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do rekomendacji działań korygujących

Wdrożenie AI do rekomendacji działań korygujących w rachunkowości zarządczej niesie ze sobą liczne potencjalne korzyści dla firm takich jak Magnum Logistics. Przede wszystkim, AI umożliwia analizę ogromnych ilości danych finansowych w czasie rzeczywistym, identyfikując trendy, anomalie i obszary wymagające uwagi znacznie szybciej i precyzyjniej niż człowiek. Prowadzi to do szybszego reagowania na pojawiające się problemy i bardziej proaktywnego podejścia do zarządzania finansami.

Ponadto, rekomendacje generowane przez AI są oparte na twardych dowodach i zaawansowanych algorytmach, co zwiększa ich trafność i obiektywność. Modele uczenia maszynowego są w stanie zidentyfikować ukryte zależności i wzorce, które mogą być trudne do wychwycenia dla ludzkiego oka. W rezultacie, decyzje podejmowane na podstawie rekomendacji AI mają większe szanse na przyniesienie pożądanych efektów, takich jak redukcja kosztów, poprawa efektywności czy zwiększenie rentowności.

Inne potencjalne korzyści z wykorzystania AI do rekomendacji działań korygujących to:

  • Automatyzacja żmudnych i czasochłonnych zadań analitycznych, co pozwala pracownikom skupić się na