AI do sprawozdawczości finansowej: Jak wykorzystać AI do analizowania odchyleń finansowych


OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024

Wykorzystanie AI i automatyzacji w analizowaniu odchyleń finansowych może znacznie usprawnić proces sprawozdawczości finansowej. Dzięki zaawansowanym algorytmom AI, firma może szybciej identyfikować anomalie i podejmować trafniejsze decyzje biznesowe, oszczędzając czas i zasoby.



Jak użyć AI oraz automatyzację do analizowania odchyleń finansowych

Wyobraź sobie, że Twoja firma generuje ogromne ilości danych finansowych. Każdego dnia wpływają setki faktur, not księgowych i raportów. Ręczne przeglądanie tych dokumentów w poszukiwaniu odchyleń od normy byłoby żmudne i czasochłonne. Tutaj z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja.

AI może błyskawicznie analizować duże zbiory danych, wykrywając anomalie i trendy, które mogłyby umknąć ludzkiemu oku. Dzięki uczeniu maszynowemu, systemy AI potrafią identyfikować wzorce i przewidywać przyszłe odchylenia finansowe. Wystarczy "nakarmić" algorytm historycznymi danymi, a on sam nauczy się rozpoznawać, co jest normą, a co odstępstwem od niej.

Automatyzacja procesów to kolejny kluczowy element. Narzędzia automatyzujące mogą pobierać dane z różnych źródeł, takich jak systemy księgowe czy bankowe, i przekazywać je do analizy AI. Dzięki temu cały proces odbywa się bez konieczności ręcznej ingerencji, oszczędzając czas i minimalizując ryzyko błędów.


Case - zastosowanie AI do analizowania odchyleń finansowych

Opis problemu

Przyjrzyjmy się firmie Grzmot-Bud, średniej wielkości przedsiębiorstwu budowlanemu. Wraz z rozwojem firmy, ilość danych finansowych drastycznie wzrosła. Dział księgowości miał coraz większe trudności z wychwytywaniem odchyleń w wydatkach i przychodach.

Problemem było nie tylko tempo napływu danych, ale też ich różnorodność. Faktury przychodziły w różnych formatach, od PDF-ów po skany, co utrudniało ich automatyczne przetwarzanie. Co gorsza, część odchyleń wynikała z błędów ludzkich, takich jak literówki czy pomylone cyfry, które łatwo przeoczyć. Grzmot-Bud potrzebował systemu, który upora się z tymi wyzwaniami.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

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

Rozwiązaniem okazało się połączenie mocy ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z dostępem do bibliotek do uczenia maszynowego. System AI został wytrenowany na historycznych danych finansowych Grzmot-Bud, ucząc się rozpoznawać typowe wzorce przychodów i wydatków.

Dzięki bibliotekom takim jak NumPy i Scikit-learn, model mógł efektywnie przetwarzać nawet ogromne ilości danych. Matplotlib i Seaborn posłużyły do tworzenia czytelnych wizualizacji wykrytych odchyleń. A dzięki możliwości wykonywania kodu, GPT-4 mógł automatycznie generować raporty i alerty.


Kluczem do sukcesu okazała się kombinacja potężnych modeli językowych AI z zaawansowanymi narzędziami do analizy danych.

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. Użytkownik zaznacza checkbox w Airtable, wskazując, które dane finansowe mają być analizowane.

2. Zapier pobiera zaznaczone dane z Airtable i przesyła je do Google Sheets za pomocą API.

3. Skrypt Python, wykorzystując biblioteki NumPy i Pandas, ładuje dane z Google Sheets i przygotowuje je do analizy (czyszczenie, normalizacja itp.).

4. Wstępnie przetworzone dane są podawane do modelu GPT-4. Model, używając Scikit-learn, wykrywa odchylenia i anomalie.

5. Wykryte odchylenia są wizualizowane za pomocą Matplotlib i Seaborn. Wykresy są zapisywane w Google Drive przez API.

6. ChatGPT generuje raport podsumowujący, zawierający wykresy i wyjaśnienia wykrytych odchyleń. Raport jest zapisywany w Google Docs.

7. Jeśli wykryte odchylenia przekraczają określony próg, ChatGPT tworzy alert i wysyła go przez Zapier do Microsoft Outlook.

8. Linki do raportu i arkusza z danymi są udostępniane w Slack, umożliwiając zespołowi łatwy dostęp i współpracę.

Dzięki takiemu podejściu, Grzmot-Bud mógł zautomatyzować znaczną część procesu analizy odchyleń finansowych. Zespół księgowości otrzymywał teraz regularne, łatwe do zrozumienia raporty, wskazujące obszary wymagające uwagi. Czas poświęcany na ręczne przeglądanie danych mógł być teraz przeznaczony na strategiczne decyzje i planowanie.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do analizowania odchyleń finansowych

Zastosowanie AI do analizy odchyleń finansowych niesie ze sobą wiele korzyści. Oto niektóre z nich:

Oszczędność czasu i zasobów:

  • Automatyzacja żmudnych, czasochłonnych zadań
  • Możliwość przetwarzania ogromnych ilości danych w krótkim czasie
  • Uwolnienie pracowników do zadań wymagających kreatywności i strategicznego myślenia

AI nie męczy się, nie potrzebuje przerw i może pracować 24/7. Dzięki temu analiza odchyleń finansowych może odbywać się w sposób ciągły, zapewniając zawsze aktualne informacje. Ponadto, AI jest w stanie wykryć odchylenia, które mogłyby umknąć ludzkiej uwadze, szczególnie w dużych, złożonych zbiorach danych.

Warto też pamiętać, że AI uczy się z każdym przetworzonym zbiorem danych. Im więcej danych analizuje, tym lepiej rozumie specyfikę finansową danej firmy i tym trafniej identyfikuje anomalie. To ciągłe doskonalenie oznacza, że z czasem system staje się coraz cenniejszym narzędziem.

Wypróbuj różne modele AI

Oczywiście, wdrożenie AI do analizy odchyleń finansowych wymaga początkowej inwestycji czasu i zasobów. Trzeba zbudować model, wytrenować go na historycznych danych, zintegrować z istniejącymi systemami. Jednak w dłuższej perspektywie, korzyści z reguły przewyższają koszty. Bardziej efektywna analiza finansowa przekłada się na lepsze decyzje biznesowe, mniejsze ryzyko i większe zyski.