AI do sprawozdawczości finansowej: Jak wykorzystać AI do identyfikacji wskaźników finansowych


OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024

AI i automatyzacja mogą zrewolucjonizować proces identyfikacji kluczowych wskaźników finansowych. Dzięki zaawansowanym algorytmom, AI jest w stanie analizować ogromne ilości danych finansowych w rekordowo krótkim czasie, wykrywając trendy i anomalie, które mogą umknąć ludzkiemu oku. To pozwala firmom podejmować trafniejsze decyzje biznesowe i lepiej planować przyszłość.



Jak użyć AI oraz automatyzację do identyfikacji wskaźników finansowych

Pewnie zastanawiasz się, jak AI może pomóc w identyfikacji kluczowych wskaźników finansowych, takich jak ROI, ROE czy wskaźnik płynności. Wyobraź sobie, że masz do czynienia z ogromną ilością danych finansowych - raportami, bilansami, rachunkami zysków i strat z wielu lat. Ręczna analiza tego wszystkiego zajęłaby wieki!

I tu z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja. Algorytmy AI mogą w mgnieniu oka przeanalizować te dane, wyłapać istotne trendy i zależności. Mogą automatycznie obliczyć kluczowe wskaźniki, porównać je z benchmarkami branżowymi, a nawet przewidzieć przyszłe wyniki finansowe. A to wszystko bez konieczności ręcznego wpisywania formuł w Excelu!

Co więcej, AI może wykryć anomalie i nieprawidłowości, które mogłyby umknąć ludzkiemu oku. Pomyśl o AI jak o niezmordowanym, superszybkim analityku finansowym, który pracuje 24/7, żeby dostarczyć Ci najbardziej trafne spostrzeżenia.


Case - zastosowanie AI do identyfikacji wskaźników finansowych


Opis problemu

Wyobraź sobie firmę Polskie Meble, średniej wielkości producenta mebli. Mają oni rozbudowaną sieć sprzedaży w całej Polsce i eksportują swoje produkty za granicę. Jednak wraz z rozwojem firmy, ilość danych finansowych, które muszą przetworzyć, stała się przytłaczająca.

Dział finansowy Polskich Mebli spędza godziny na ręcznym wyliczaniu wskaźników, takich jak ROI dla poszczególnych linii produktowych czy wskaźnik rotacji zapasów. Zależy im na automatyzacji tego procesu, żeby móc szybciej reagować na zmiany rynkowe. Zastanawiają się, jak AI mogłoby im w tym pomóc.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Identyfikacja wskaźników finansowych za pomocą TensorFlow

Rozwiązaniem problemu Polskich Mebli może być wdrożenie modelu AI opartego na TensorFlow. TensorFlow to potężna biblioteka do uczenia maszynowego, która doskonale sprawdzi się w zadaniu identyfikacji kluczowych wskaźników finansowych.

Model zbudowany w TensorFlow mógłby być trenowany na historycznych danych finansowych firmy. Uczyłby się rozpoznawać wzorce i zależności między różnymi zmiennymi, takimi jak przychody, koszty, zapasy czy należności. Po odpowiednim treningu, model byłby w stanie automatycznie wyliczać kluczowe wskaźniki w czasie rzeczywistym.


AI oparte na TensorFlow może nie tylko znacząco przyspieszyć proces analizy finansowej, ale też wykryć trendy i anomalie, które mogłyby umknąć ludzkiemu oku.


Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow

1. Przygotowanie danych: Eksportuj historyczne dane finansowe z systemu ERP (np. SAP) do plików CSV. Użyj Python (np. biblioteki Pandas) do wstępnego przetworzenia i oczyszczenia danych.

2. Załadowanie danych do TensorFlow: Użyj tf.data API, aby załadować dane CSV do TensorFlow. Podziel dane na zestaw treningowy i testowy.

3. Zdefiniowanie modelu: Zbuduj model sieci neuronowej w TensorFlow. Może to być prosty model typu feed-forward lub bardziej zaawansowany model rekurencyjny (np. LSTM), jeśli masz do czynienia z danymi szeregów czasowych.

4. Trening modelu: Trenuj model na zestawie danych treningowych. Użyj odpowiedniego algorytmu optymalizacji (np. Adam) i funkcji straty (np. średni błąd kwadratowy dla problemów regresji).

5. Ewaluacja modelu: Przetestuj wytrenowany model na zestawie danych testowych. Oceń jego wydajność za pomocą odpowiednich metryk (np. MAE, MAPE dla problemów regresji).

6. Wdrożenie modelu: Jeśli model osiąga satysfakcjonujące wyniki, wdróż go w środowisku produkcyjnym. Użyj TensorFlow Serving do hostowania modelu jako usługi REST API.

7. Integracja: Zintegruj API modelu z systemem ERP firmy i/lub narzędziami do wizualizacji danych (np. Tableau, Power BI). Teraz kluczowe wskaźniki finansowe będą automatycznie obliczane i raportowane w czasie rzeczywistym.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do identyfikacji wskaźników finansowych

Zastosowanie AI do identyfikacji wskaźników finansowych może przynieść firmie wiele korzyści:

  • Znaczne przyspieszenie procesu analizy finansowej
  • Zwiększenie dokładności i wiarygodności analiz
  • Możliwość wykrycia trendów i anomalii, które mogłyby umknąć uwadze człowieka
  • Automatyzacja żmudnych, powtarzalnych zadań, co pozwala pracownikom skupić się na bardziej strategicznych kwestiach
  • Lepsza podstawa do prognozowania przyszłych wyników finansowych

Oczywiście, wdrożenie AI do analizy finansowej wymaga pewnych inwestycji - zarówno w technologię, jak i w kompetencje zespołu. Jednak potencjalne korzyści zdecydowanie przewyższają koszty. Z AI po swojej stronie, firma może podejmować szybsze, trafniejsze decyzje biznesowe, co przekłada się na lepsze wyniki finansowe i przewagę konkurencyjną.

Wypróbuj różne modele AI

AI i automatyzacja - nowa era w analizie finansowej

Zastosowanie AI do identyfikacji wskaźników finansowych to dopiero początek. W miarę jak technologia będzie się rozwijać, możliwości automatyzacji i optymalizacji procesów finansowych będą coraz większe. Firmy, które już teraz zainwestują w AI, będą miały znaczącą przewagę w przyszłości.

Oczywiście, AI nie zastąpi ludzkiej ekspertyzy i intuicji. Jednak będzie nieocenionym narzędziem w rękach finansistów, pomagając im skupić się na tym, co najważniejsze - strategicznym rozwoju firmy. Przyszłość analizy finansowej należy do AI - a ta przyszłość zaczyna się już dziś.