AI do sprawozdawczości finansowej: Jak wykorzystać AI do tworzenia analiz finansowych


OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024

Wykorzystanie AI w sprawozdawczości finansowej to przyszłość analizy danych. Automatyzacja procesu i zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego pozwalają na szybsze, dokładniejsze i bardziej wnikliwe analizy, pomagając firmom w podejmowaniu strategicznych decyzji biznesowych.



Jak użyć AI oraz automatyzację do tworzenia analiz finansowych

Wyobraź sobie, że jesteś analitykiem finansowym w firmie. Codziennie musisz przeglądać ogromne ilości danych, tworzyć raporty i wyciągać wnioski. Zajmuje Ci to mnóstwo czasu, a przecież masz jeszcze inne ważne obowiązki. I tu z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja (AI).

AI potrafi w mgnieniu oka przeanalizować gigabajty danych finansowych. Algorytmy uczenia maszynowego, takie jak klasyfikacja, regresja czy klasteryzacja, potrafią wyłapać trendy i zależności, które człowiekowi zajęłoby wieki odkryć. Ale to nie wszystko. AI można zintegrować z narzędziami, których używasz na co dzień, jak Excel czy Google Sheets. Dzięki temu, dane są zawsze aktualne, a analizy generowane automatycznie.

Pomyśl też o raportach. Zamiast spędzać godziny na ich tworzeniu, możesz po prostu powiedzieć AI, jakie informacje Cię interesują, a ona wygeneruje dla Ciebie czytelny i atrakcyjny wizualnie raport. Co więcej, dzięki przetwarzaniu języka naturalnego, możesz zadawać AI pytania, tak jakbyś rozmawiał z kolegą z pracy. Proste "Jaka była sprzedaż w zeszłym kwartale?" i voilà, masz odpowiedź.


Case - zastosowanie AI do tworzenia analiz finansowych


Opis problemu

Wyobraź sobie firmę Finero, średniej wielkości przedsiębiorstwo oferujące usługi księgowe i doradztwo podatkowe. Wraz z rozwojem firmy i powiększaniem bazy klientów, Finero zaczęło zmagać się z ogromem danych finansowych do przetworzenia. Analitycy spędzali niezliczone godziny na ręcznym przeglądaniu i analizowaniu sprawozdań, faktur i bilansów.

Nie dość, że proces ten był czasochłonny, to jeszcze podatny na błędy ludzkie. Finero zdawało sobie sprawę, że jeśli chce oferować klientom najlepsze usługi i utrzymać konkurencyjność, musi zoptymalizować swoje procesy analityczne. I tu pojawia się pytanie: jak wykorzystać AI do usprawnienia analizy danych finansowych?

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Tworzenie analiz finansowych za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4

Zespół Finero postanowił wykorzystać ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do bibliotek uczenia maszynowego. Dlaczego akurat te narzędzia? Ponieważ problem Finero to typowe zadanie uczenia maszynowego, wymagające klasyfikacji danych, regresji czy wykrywania anomalii. A ChatGPT i GPT-4 świetnie sobie z tym radzą.

Pierwszym krokiem było zebranie wszystkich danych finansowych w jednym miejscu. Finero zdecydowało się na Google Sheets, ze względu na łatwość integracji z innymi narzędziami. Następnie, za pomocą Zapier, połączono Sheets z ChatGPT. Teraz, za każdym razem, gdy do arkusza dodawane są nowe dane, ChatGPT automatycznie je analizuje, wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego z bibliotek takich jak Scikit-learn czy NumPy.

Ale analiza to nie wszystko. Finero chciało też automatycznie generować raporty i wizualizacje danych. I tu do gry wchodzi GPT-4. Dzięki możliwości wykonywania programów i dostępowi do bibliotek jak Matplotlib czy Seaborn, GPT-4 potrafi stworzyć atrakcyjne wizualnie wykresy i tabele. Co więcej, raporty są generowane w języku naturalnym, zrozumiałym dla klienta.


Wykorzystanie ChatGPT i GPT-4 pozwoliło Finero zaoszczędzić niezliczone godziny pracy i dostarczać klientom wnikliwe analizy w mgnieniu oka.


Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4

Pewnie zastanawiasz się, jak dokładnie wygląda proces analizy danych finansowych z wykorzystaniem ChatGPT i GPT-4. Oto krok po kroku, jak to działa w Finero:

1. Dane finansowe z różnych źródeł (faktury, sprawozdania, bilanse itp.) są gromadzone w Google Sheets.

2. Za pomocą Zapier, arkusz Sheets jest integrowany z ChatGPT. Każda aktualizacja danych wyzwala analizę.

3. ChatGPT, wykorzystując biblioteki jak Scikit-learn, NumPy czy SciPy, przeprowadza różne rodzaje analiz, np.:

  • Klasyfikacja transakcji na podstawie kategorii
  • Regresja do przewidywania przyszłych trendów sprzedaży
  • Wykrywanie anomalii w wydatkach

4. Wyniki analizy są przesyłane do GPT-4.

5. GPT-4, korzystając z bibliotek wizualizacji danych jak Matplotlib czy Seaborn, generuje wykresy i tabele ilustrujące kluczowe wnioski z analizy.

6. GPT-4 tworzy też raport w języku naturalnym, podsumowujący najważniejsze spostrzeżenia i rekomendacje.

7. Raport jest automatycznie wysyłany do odpowiednich interesariuszy za pośrednictwem Microsoft Outlook, zintegrowanego z GPT-4 przez Zapier.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do tworzenia analiz finansowych

Wdrożenie AI do analizy danych finansowych może przynieść firmom jak Finero wiele korzyści. Oto niektóre z nich:

Oszczędność czasu i zasobów:

  • Automatyzacja procesów analitycznych eliminuje potrzebę ręcznego przeglądania danych
  • Analizy są generowane w ułamku czasu potrzebnego człowiekowi
  • Pracownicy mogą skupić się na zadaniach strategicznych zamiast żmudnych analizach

Zwiększona dokładność i wnikliwość analiz: AI potrafi wykryć trendy i zależności, które mogłyby umknąć ludzkiemu oku. Uczenie maszynowe minimalizuje też ryzyko błędów ludzkich. W rezultacie, decyzje biznesowe mogą być podejmowane na podstawie solidniejszych fundamentów.

Lepsza obsługa klienta: Dzięki szybszym i dokładniejszym analizom, firmy jak Finero mogą oferować swoim klientom więcej wartości. Raporty generowane przez AI są nie tylko wnikliwe, ale też przystępne i atrakcyjne wizualnie. To przekłada się na większą satysfakcję i lojalność klientów.

Wypróbuj różne modele AI

Oczywiście, wdrożenie AI do analizy danych finansowych to nie jest proces bez wyzwań. Wymaga odpowiednich kompetencji technicznych, zaplecza infrastrukturalnego i przemyślanej strategii. Ale korzyści, jak pokazuje przykład Finero, są warte inwestycji. W erze big data, analiza danych finansowych wspomagana przez AI to już nie opcja, a konieczność dla firm, które chcą pozostać konkurencyjne.

Pamiętajmy też, że AI to nie zamiennik dla ludzkich analityków, a raczej ich supermoc. Ludzie wciąż będą odgrywać kluczową rolę w interpretacji wyników i podejmowaniu strategicznych decyzji. AI jest tu po to, by wzmocnić ich możliwości i uwolnić potencjał. Połączenie ludzkiej ekspertyzy i kreatywności z mocą obliczeniową AI to przepis na sukces w dzisiejszym, opartym na danych, świecie finansów.

Finero jest doskonałym przykładem firmy, która zrozumiała potencjał AI w generowaniu raportów finansowych i postanowiła go wykorzystać. Dzięki ChatGPT, GPT-4 i zintegrowanym narzędziom, zrewolucjonizowali swój proces analizy danych, oszczędzając czas, minimalizując błędy i dostarczając klientom wyjątkową wartość. To inspirująca historia transformacji cyfrowej, która pokazuje, jak