AI do sprawozdawczości finansowej: Jak wykorzystać AI do prognozowania wyników finansowych


OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024

Wykorzystanie AI do prognozowania wyników finansowych może zrewolucjonizować sposób, w jaki firmy planują i podejmują decyzje. Dzięki możliwości analizy ogromnych ilości danych i identyfikacji wzorców, AI może dostarczyć dokładniejszych prognoz niż tradycyjne metody. Automatyzacja procesu sprawozdawczości finansowej z wykorzystaniem AI pozwoli zaoszczędzić czas i zmniejszyć ryzyko błędów.



Jak użyć AI oraz automatyzację do prognozowania wyników finansowych

Wyobraź sobie, że jesteś dyrektorem finansowym w firmie. Co miesiąc musisz przygotowywać raporty i prognozy finansowe. To żmudny proces, który wymaga analizy wielu danych z różnych źródeł. Zawsze zastanawiałeś się, czy nie ma lepszego sposobu, aby to zrobić.

I tutaj z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja (AI). AI może przeanalizować ogromne ilości danych finansowych w krótkim czasie. Może znaleźć ukryte wzorce i zależności, których człowiek mógłby nie zauważyć. AI może też uczyć się na podstawie historycznych danych i tworzyć dokładne prognozy na przyszłość.

Pomyśl o AI jako o swoim inteligentnym asystencie. Ty dostarczasz dane, a AI robi resztę. Analizuje dane, tworzy modele prognostyczne i generuje raporty. A co najlepsze, AI może to robić automatycznie, oszczędzając Twój cenny czas.


AI to potężne narzędzie, które może zrewolucjonizować sposób, w jaki firmy prognozują swoje wyniki finansowe. To jak posiadanie własnego wróżbity, który przewiduje przyszłość Twojej firmy.

Oczywiście, wdrożenie AI do prognozowania finansowego wymaga pewnej wiedzy technicznej. Trzeba wiedzieć, jakie dane wykorzystać, jak je przygotować i jaki model AI wybrać. Ale nie martw się, istnieją narzędzia i usługi, które mogą Ci w tym pomóc.


Case - zastosowanie AI do prognozowania wyników finansowych

Opis problemu

Przyjrzyjmy się hipotetycznej firmie "Słoneczne Panele", która sprzedaje i montuje panele słoneczne. Firma działa od kilku lat i ma stabilną bazę klientów. Jednak dyrektor finansowy, Tomasz, ma problem z dokładnym prognozowaniem przyszłych wyników finansowych.

Tomasz używa tradycyjnych metod, takich jak analiza trendów i budżetowanie. Ale rynek energii słonecznej jest dynamiczny, a na sprzedaż wpływa wiele czynników, takich jak ceny energii, dotacje rządowe, czy nawet pogoda. Tomasz potrzebuje narzędzia, które pomoże mu uwzględnić wszystkie te czynniki w prognozach.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Prognozowanie wyników finansowych za pomocą ChatGPT + Scikit-learn

Rozwiązaniem problemu Tomasza może być wykorzystanie ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z dostępem do bibliotek uczenia maszynowego, takich jak Scikit-learn. Ten zestaw narzędzi jest idealny do zadań regresji, czyli przewidywania wartości numerycznych, takich jak przychody czy koszty.

Tomasz może użyć ChatGPT do analizy danych finansowych firmy, takich jak historyczne przychody, koszty, ceny paneli słonecznych, etc. ChatGPT może też pomóc w przygotowaniu danych, np. w usunięciu brakujących wartości czy przekształceniu danych kategorycznych na numeryczne.

Następnie, Tomasz może użyć GPT-4 z Code Interpreter do zbudowania modelu regresji z użyciem Scikit-learn. Model może być trenowany na historycznych danych, aby nauczyć się zależności między różnymi czynnikami a wynikami finansowymi. Po wytrenowaniu, model może być użyty do prognozowania przyszłych wyników.

Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT + Scikit-learn

Oto jak Tomasz mógłby zaimplementować to rozwiązanie krok po kroku:

1. Przygotowanie danych:

  • Zebranie historycznych danych finansowych z Google Sheets
  • Użycie ChatGPT do analizy i czyszczenia danych
  • Przesłanie przygotowanych danych do Google Drive

2. Budowa modelu regresji:

  • Użycie GPT-4 z Code Interpreter do napisania kodu w Pythonie
  • Załadowanie danych z Google Drive przy użyciu API
  • Podział danych na zestaw treningowy i testowy
  • Zbudowanie modelu regresji z użyciem Scikit-learn
  • Wytrenowanie modelu na danych treningowych

3. Prognozowanie i raportowanie:

  • Użycie wytrenowanego modelu do prognozowania przyszłych wyników
  • Wygenerowanie raportu z prognozami z użyciem ChatGPT
  • Przesłanie raportu do Google Docs i udostępnienie go przez Gmail

4. Automatyzacja:

  • Użycie Zapier do automatyzacji całego procesu
  • Ustawienie triggera w Zapier na dodanie nowych danych do Google Sheets
  • Automatyczne uruchomienie kolejnych kroków po triggerze


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do prognozowania wyników finansowych

Wdrożenie AI do prognozowania finansowego może przynieść firmie "Słoneczne Panele" wiele korzyści. Przede wszystkim, AI może dostarczyć dokładniejszych prognoz niż tradycyjne metody. Biorąc pod uwagę więcej czynników i ucząc się na historycznych danych, AI może lepiej przewidywać przyszłe trendy.

Ponadto, automatyzacja procesu z użyciem AI może zaoszczędzić czas Tomasza. Zamiast ręcznie analizować dane i tworzyć raporty, Tomasz może polegać na AI, która zrobi to za niego. To pozwoli mu skupić się na innych ważnych zadaniach.

Inne potencjalne korzyści obejmują:

  • Zmniejszenie ryzyka błędów ludzkich
  • Możliwość analizy większych ilości danych
  • Szybsze reagowanie na zmiany na rynku
  • Lepsze zrozumienie czynników wpływających na wyniki firmy
Wypróbuj różne modele AI

Oczywiście, wdrożenie AI nie jest panaceum. Wymaga inwestycji w technologię i know-how. Modele AI są też tylko tak dobre, jak dane, na których są trenowane. Ale dla firm, które chcą pozostać konkurencyjne w erze cyfrowej, AI do prognozowania finansowego jest narzędziem wartym rozważenia.

W przypadku "Słonecznych Paneli", wykorzystanie ChatGPT i Scikit-learn do prognozowania może być game-changerem. Może pomóc firmie podejmować lepsze decyzje, efektywniej alokować zasoby i ostatecznie zwiększyć zyski. A to wszystko dzięki mocy sztucznej inteligencji.