Ús de LLMs per Automatitzar i Millorar la Comptabilitat amb Beancount

Beancount és un sistema de comptabilitat de doble entrada en text pla que recentment s'ha tornat més accessible gràcies als models de llenguatge grans (LLMs) com ChatGPT. Els usuaris tècnics –incloent-hi propietaris d'empreses, fundadors de startups, enginyers i comptables– poden aprofitar els LLMs per automatitzar tasques comptables tedioses, mantenint la flexibilitat i la transparència del llibre major basat en text de Beancount. Aquest informe explora maneres pràctiques en què els LLMs poden agilitzar els fluxos de treball de Beancount, incloent-hi la categorització de transaccions, la detecció d'anomalies, els suggeriments intel·ligents per a assentaments comptables, la generació d'assentaments a partir de llenguatge natural i la conciliació d'estats de compte. Es proporcionen exemples de prompts i sortides per il·lustrar aquestes capacitats, juntament amb consells d'implementació, eines existents i una discussió sobre oportunitats i limitacions.

Categorització Automatitzada de Transaccions amb LLMs

Un dels aspectes que més temps consumeix de la comptabilitat és la categorització de transaccions (assignar-les als comptes correctes) basant-se en descriptors com ara el beneficiari, la nota o l'import. Els LLMs poden accelerar significativament això mitjançant l'ús de la seva comprensió del llenguatge i el seu ampli coneixement per suggerir comptes de despeses o ingressos adequats per a cada transacció.

Per exemple, si el vostre llibre major de Beancount té un assentament sense categoritzar:

2023-02-28 * "Amazon.com" "Suport per a portàtil, ... Suport portàtil per a ordinador..."
   Assets:Zero-Sum-Accounts:Amazon-Purchases   -14.29 USD
   (compte de despeses mancant)

Un prompt a un LLM podria demanar un compte de despeses adequat per equilibrar la transacció. En un cas real, un LLM va categoritzar una compra a Amazon d'un suport per a portàtil com Expenses:Office-Supplies:Laptop-Stand. De manera similar, va assignar una compra d'una escombreta del parabrisa a Expenses:Car:Maintenance i un electrodomèstic de cuina a Expenses:Kitchen:Appliances, inferint intel·ligentment les categories a partir de les descripcions dels articles. Aquests exemples mostren com un LLM pot utilitzar el context (el beneficiari i la descripció) per triar un compte de Beancount apropiat.

Les eines modernes com Beanborg integren aquesta capacitat: Beanborg és un importador de Beancount de codi obert que pot fer coincidir automàticament les dades de les transaccions amb els comptes de despeses correctes. Principalment utilitza un motor basat en regles, però també admet l'aprenentatge automàtic i fins i tot ChatGPT per a suggeriments de categorització. Amb Beanborg, podeu importar un CSV bancari i obtenir la majoria de les entrades auto-classificades (per exemple, un beneficiari que contingui "Fresh Food Inc." podria classificar-se a Expenses:Groceries per regles o assistència de LLM).

Com utilitzar un LLM per a la categorització: podríeu introduir un lot de descripcions de transaccions a un model com GPT-4 i demanar-li que assigni comptes probables. Un flux de treball suggerit és: utilitzar GPT per categoritzar un petit lot de despeses, corregir qualsevol error manualment, i després utilitzar els connectors d'importació integrats de Beancount (com ara smart_importer) per aprendre d'aquests exemples per a futures transaccions. Aquest enfocament híbrid aprofita l'ampli coneixement del LLM per a transaccions noves o poc comunes (per exemple, inferir que PILOT Parallel Calligraphy Pens haurien d'estar incloses en un compte de despeses de Subministraments d'Art) i, a continuació, aplica aquestes categoritzacions de manera coherent en el futur.

Exemple de Prompt i Resposta: La taula següent mostra com un usuari podria interactuar amb un LLM per categoritzar transaccions:

Prompt de l'Usuari (detalls de la transacció)	Compte/Assentament Suggerit per l'LLM
Categoritza: "Starbucks - Latte $5.00 el 2025-04-01"	Suggeriment: Despesa – probablement Expenses:Food:Coffee (compra de cafè)
Categoritza: "Amazon.com - Bosch Rear Wiper Blade $11.60"	Suggeriment: Expenses:Car:Maintenance (substitució de peces de cotxe)
Categoritza: "Pagament de salari d'ACME Corp $5000"	Suggeriment: Income:Salary (ingrés de la nòmina)
Completa l'Assentament: 2025-07-10 * "Office Depot" "tinta d'impressora" Assets:Checking -45.00 USD	Afegeix: Expenses:Office:Supplies 45.00 USD (equilibra l'assentament)

En aquests exemples, l'LLM es basa en el coneixement general (Starbucks és cafè, les peces de cotxe d'Amazon es relacionen amb el manteniment de l'automòbil, el salari d'ACME és un ingrés) per proposar el compte de Beancount correcte. Fins i tot pot completar un assentament comptable afegint l'apuntació d'equilibri que falta (en el cas d'Office Depot, suggerint un compte de despeses de Subministraments d'Oficina per compensar el pagament). Amb el temps, aquesta categorització basada en la intel·ligència artificial pot estalviar temps i reduir l'esforç manual en la classificació de les transaccions.

Detecció d'Anomalies i Identificació de Duplicats

Més enllà de la categorització, els LLMs poden ajudar a marcar anomalies al llibre major –com ara assentaments duplicats o despeses inusuals– mitjançant l'anàlisi de les descripcions de les transaccions i els patrons en anglès senzill. El programari tradicional podria detectar duplicats exactes mitjançant hashes o regles estrictes (per exemple, Beanborg utilitza un hash de dades CSV per evitar importar la mateixa transacció dues vegades). Un LLM, però, pot proporcionar una revisió més conscient del context.

Per exemple, podríeu demanar a un LLM amb una llista de transaccions recents i preguntar: "Algun d'aquests sembla duplicat o atípic inusual?" Com que els LLMs excel·leixen en l'anàlisi contextual, podrien notar si dues entrades tenen la mateixa data i import, o descripcions molt similars, i marcar-les com a possibles duplicats. També poden reconèixer patrons de despesa normals i detectar desviacions. Com assenyala una font, "en el context d'un flux de transaccions financeres, un LLM pot detectar hàbits de despesa anormals" aprenent què és típic i identificant allò que no encaixa.

Exemple d'import inusual: Si normalment gasteu entre 30 i 50 dòlars en combustible, però de sobte una transacció de combustible és de 300 dòlars, un LLM podria destacar-ho com una anomalia ("aquesta despesa de combustible és deu vegades més gran que el vostre patró habitual"). Els LLMs identifiquen anomalies detectant fins i tot desviacions subtils que els sistemes basats en regles podrien passar per alt. Consideren el context –per exemple, el temps, la categoria, la freqüència– en lloc de només llindars durs.

Exemple de duplicat: Donades dues línies del llibre major que són gairebé idèntiques (mateix beneficiari i import en dates properes), un LLM podria respondre: "Les transaccions del 2025-08-01 i el 2025-08-02 per 100 dòlars a ACME Corp semblen ser duplicats." Això és especialment útil si les dades es van introduir des de diverses fonts o si un banc va publicar una transacció dues vegades.

Tot i que la detecció d'anomalies impulsada per LLM encara és una àrea emergent, complementa els mètodes tradicionals explicant per què es marca alguna cosa en llenguatge natural. Això pot ajudar un revisor humà a entendre i abordar ràpidament el problema (per exemple, confirmar un duplicat i suprimir una entrada, o investigar una despesa atípica).

Suggeriments Intel·ligents per a la Compleció d'Assentaments

Els LLMs poden actuar com a assistents intel·ligents quan esteu component o corregint assentaments comptables a Beancount. No només categoritzen les transaccions, sinó que també suggereixen com completar entrades parcials o corregir desequilibris. Això és com tenir un autocompletat intel·ligent per al vostre llibre major.

Suggeriments de compte i import: Suposem que introduïu una nova transacció amb el beneficiari i l'import, però no heu decidit a quin compte pertany. Un LLM pot suggerir el compte basant-se en la descripció (tal com es tracta a la categorització). També pot garantir que l'entrada s'equilibri proporcionant l'apuntació complementària. Per exemple, un usuari podria escriure:

2025-09-10 * "Cloud Hosting Inc" "Quota mensual d'allotjament de VM"
   Assets:Bank:Checking -120.00 USD
   [Apuntació secundària mancant]

Preguntant a l'LLM, "Quin és l'altre costat d'aquesta transacció?", podria suggerir: Expenses:Business:Hosting 120.00 USD per equilibrar l'entrada, reconeixent que una quota d'allotjament al núvol és una despesa empresarial.

Al grup de Google de Beancount, un usuari va demostrar això introduint un lot d'entrades de compra d'Amazon d'un sol costat a ChatGPT i demanant-li que "afegeixi apuntacions de despeses categoritzades per equilibrar cada transacció". GPT va omplir cada apuntació que faltava amb un compte de despeses plausible (tot i que de vegades massa granular, com ara la creació d'un compte només per a "Suport per a portàtil"). Això mostra com els LLMs poden redactar assentaments comptables complets quan se'ls donen dades incompletes.

Millores en la narració: Els LLMs fins i tot poden ajudar a millorar la narració o les descripcions de les entrades. Si una descripció és massa críptica (per exemple, un codi intern d'un extracte bancari), podríeu demanar a l'LLM que la reescrigui de manera més clara per al llibre major. Com que els LLMs gestionen bé el llenguatge natural, podrien transformar "PUR CHK 1234 XYZ CORP" en "Xec #1234 a XYZ Corp" per claredat.

Guia i aprenentatge: Amb el temps, un LLM podria integrar-se al vostre flux de treball d'edició (possiblement mitjançant un connector d'editor o una extensió de Fava) per suggerir finalitzacions probables a mesura que escriviu una transacció. Això és anàleg a com els editors de codi utilitzen la IA per suggerir finalitzacions de codi. En la comptabilitat de text pla, l'LLM pot extreure els noms de compte existents i les entrades anteriors per recomanar com finalitzar la següent. Per exemple, si registreu amb freqüència Office Supplies quan apareix "Staples" al beneficiari, el model pot aprendre aquest patró. Alguns usuaris informen que els suggeriments de ChatGPT es poden perfeccionar després d'alguns exemples i, a continuació, generalitzar-los mitjançant un connector com ara smart_importer per a futures transaccions.

En resum, els LLMs proporcionen un "segon parell d'ulls" a les vostres entrades, oferint finalitzacions i correccions que s'adhereixen a les regles de doble entrada de Beancount.

Generació d'Entrades de Beancount a partir d'Entrades No Estructurades

Potser un dels usos més potents dels LLMs és la traducció d'informació financera no estructurada –text brut, rebuts o descripcions en llenguatge natural– en entrades de Beancount estructurades. Això permet als usuaris parlar o enganxar dades de forma lliure i obtenir entrades de llibre major vàlides a canvi.

Del llenguatge natural a l'entrada: Podeu demanar a un LLM amb una frase com,

"Vaig comprar subministraments d'oficina (tinta d'impressora) a Office Depot per 45 dòlars el 10 de juliol de 2025, pagat amb el meu compte corrent."

Un LLM capaç interpretarà això i produirà alguna cosa com:

2025-07-10 * "Office Depot" "tinta d'impressora"
   Assets:Bank:Checking -45.00 USD
   Expenses:Office:Supplies 45.00 USD

Ha identificat la data, el beneficiari, la narració, l'import i ha endevinat els comptes apropiats (acreditant l'actiu bancari, carregant una despesa de subministraments d'oficina). Això essencialment converteix un informe de despeses en anglès senzill en un assentament comptable de Beancount correctament format. Investigacions recents fins i tot han utilitzat Beancount com a format de destinació per avaluar la comprensió dels LLMs de la comptabilitat de doble entrada, amb resultats mixtos (els LLMs sovint necessiten indicacions acurades per obtenir la sintaxi exactament correcta). Amb un prompt ben elaborat o exemples de poc tret, però, els models com GPT-4 solen produir una entrada correcta per a escenaris senzills.

OCR al llibre major: Els LLMs amb capacitats de visió o OCR (com GPT-4 amb entrada d'imatge o eines especialitzades) poden fer un pas més enllà: prendre una imatge d'un rebut o un PDF d'un extracte bancari i extreure transaccions d'ell. Per exemple, podríeu mostrar a ChatGPT una foto d'un rebut i demanar una entrada de Beancount: el model analitzaria la data, el total, el proveïdor i potser l'impost, i després generaria l'entrada amb aquests detalls. Una guia assenyala que ChatGPT pot convertir dades de factures o rebuts en "taules netes i formatades adequades per a la comptabilitat", que després podríeu assignar a comptes de Beancount. De manera similar, es pot introduir una exportació CSV o Excel a un LLM amb instruccions per generar transaccions de Beancount; de fet, els usuaris han demanat a GPT que "escrigui un script de Python per analitzar un CSV i generar entrades de Beancount" com una manera d'automatitzar les importacions.

Processament de múltiples transaccions: Els LLMs també poden gestionar entrades per lots. Podeu enganxar una llista de transaccions brutes (dates, descripcions, imports) i sol·licitar al model que generi les línies de llibre major de Beancount corresponents. Un exemple de prompt de la comunitat utilitza una instrucció detallada per a GPT-4 per "convertir el contingut CSV a format Beancount" tot seguint els principis comptables. La sortida és un fitxer .beancount complet que cobreix totes les transaccions. Aquest enfocament essencialment permet als no programadors aconseguir el que farien els scripts d'importació personalitzats, instruint la IA en llenguatge natural.

Tingueu en compte que, tot i que els LLMs són impressionants en l'anàlisi i la generació de text, la validació és crucial. Reviseu sempre les entrades produïdes a partir d'entrades no estructurades. Comproveu les dates, els imports i que els càrrecs/abonaments s'equilibrin (el compilador de Beancount detectarà errors de desequilibri). Tal com va destacar un estudi, sense una guia acurada, un LLM només podria produir transaccions de doble entrada totalment correctes una petita part del temps. Proporcionar exemples de plantilla al vostre prompt i recordar explícitament al model la sintaxi de Beancount millorarà molt la precisió.

Conciliació d'Extractes amb Assistència LLM

La conciliació bancària –el procés de fer coincidir el vostre llibre major amb un extracte extern (banc o targeta de crèdit)– pot ser tediosa. Els LLMs poden actuar com a motors de comparació intel·ligents, ajudant a identificar discrepàncies entre els vostres registres de Beancount i l'extracte.

Identificació d'entrades que falten o no coincideixen: Un cas d'ús senzill és donar a l'LLM dues llistes: una de transaccions del vostre llibre major per a un període i una de l'extracte bancari, i després demanar-li que trobi quines entrades no coincideixen. Com que el model pot llegir i comparar línia per línia, destacarà els elements presents en una llista i no en l'altra. Per exemple, podeu demanar: "Aquí teniu el meu llibre major per al març i l'extracte del meu banc per al març. Quines transaccions són a l'extracte, però no al meu llibre major, o viceversa?". Una guia sobre l'ús de ChatGPT a la comptabilitat assenyala: "Enganxeu una llista de transaccions i ChatGPT destaca les entrades que falten o no coincideixen.". Això vol dir que la IA podria generar alguna cosa com: "El pagament de 120.00 USD el 03-15 apareix a l'extracte bancari, però no al llibre major (possible entrada que falta)."

Explicació de les diferències: Els LLMs també poden descriure les diferències en llenguatge natural. Si una transacció té un import o una data diferent entre el llibre major i l'extracte (potser a causa d'un error tipogràfic o una diferència de temps), l'LLM pot marcar: "La transacció X té 105 dòlars al llibre major enfront de 150 dòlars a l'extracte bancari; aquests poden referir-se al mateix element amb una discrepància d'import." Aquesta explicació natural us pot guiar directament al problema per solucionar, en lloc d'escanejar manualment línies de números.

Automatització dels fluxos de treball de conciliació: A la pràctica, podríeu utilitzar la funció d'anàlisi de dades avançada de ChatGPT (anteriorment Code Interpreter): pengeu el vostre extracte CSV i potser la vostra exportació de llibre major i deixeu que els comprovi creuats de manera programàtica. També hi ha connectors i eines emergents que se centren en la conciliació. Per exemple, alguns han demostrat que ChatGPT prepara informes de conciliació i fins i tot suggereix ajustaments dels assentaments comptables per equilibrar els llibres. Tot i que es tracta d'experiments en fase inicial, apunten a un futur en què gran part del treball dur en la conciliació (comparacions, destacant les diferències) es descarrega a una IA, i el comptable humà només revisa i aprova els ajustaments.

És important mantenir el control i la seguretat quan s'utilitzen LLMs per a la conciliació, especialment amb dades financeres sensibles. Si utilitzeu models basats en núvol, assegureu-vos que no es comparteixin números de compte ni identificadors personals, o utilitzeu dades anonimitzades. Una alternativa és executar un LLM local (que es discuteix a continuació) perquè les dades mai no surtin del vostre entorn.

Mètodes d'Implementació: APIs, Fluxos de Treball i Eines

Com es pot integrar pràcticament els LLMs en un flux de treball basat en Beancount? Hi ha diversos enfocaments, que van des de simples interaccions de còpia i enganxament amb ChatGPT fins a la creació de canonades automatitzades personalitzades:

• Prompting Manual (interfície d'usuari de ChatGPT): El mètode més accessible és utilitzar ChatGPT (o una altra interfície LLM) de manera interactiva. Per exemple, copieu un lot de transaccions sense categoritzar i demaneu al model categories. O enganxeu un fragment d'un extracte bancari i demaneu la conversió de Beancount. Això no requereix cap codificació, tal com demostren molts usuaris que simplement descriuen el seu problema a ChatGPT i obtenen resultats útils. L'inconvenient és que és una mica ad-hoc i heu d'assegurar-vos que el model estigui ben guiat cada vegada.

• APIs i Scripting: Per a un flux de treball més repetible, podeu utilitzar una API (com ara l'API d'OpenAI per a GPT-4) per processar transaccions. Això es podria fer en un script de Python que llegeix noves transaccions i crida l'API per obtenir un suggeriment de categoria o una entrada completa. Podríeu integrar això amb la vostra canonada d'importació. Per exemple, la configuració de Beanborg permet habilitar els suggeriments de ChatGPT definint use_llm: true i proporcionant una clau API. A continuació, cada transacció importada obté una predicció de categoria addicional de GPT juntament amb la predicció basada en regles o ML, que podeu revisar.

• Connectors i Extensions: A mesura que els LLMs guanyen popularitat, podem esperar que apareguin connectors per a Beancount o la seva interfície web Fava. Aquests podrien afegir un botó "Pregunta a la IA" a les transaccions. Tot i que en el moment d'escriure no hi ha cap connector d'IA de Beancount oficial, l'interès de la comunitat està creixent. De fet, el creador de Beancount va assenyalar que la idea d'una biblioteca de prompts LLM per a Beancount sonava divertida, i els membres de la comunitat estan experimentant amb "bots de comptabilitat LLM" i enginyeria de prompts per a tasques comptables. Estigueu atents als fòrums de Beancount i als problemes de GitHub per a aquestes integracions.

• Biblioteques de Codi Obert: Més enllà de Beanborg, altres eines relacionades inclouen smart_importer (un connector de Beancount on podeu escriure una funció de Python o fins i tot utilitzar l'aprenentatge automàtic senzill per classificar les transaccions a la importació). Tot i que no és un LLM, es combina bé amb l'ús de LLM: podeu utilitzar un LLM per generar ràpidament dades o regles d'entrenament i, a continuació, deixar que smart_importer les apliqui. També hi ha interès en eines com Llamafile (un LLM local de codi obert per a tasques de dades) que s'utilitza per analitzar i convertir dades financeres, i projectes com Actual o Paisa a l'espai de comptabilitat de text pla (tot i que aquests estan més centrats a proporcionar una interfície d'usuari, no IA). El panorama està evolucionant ràpidament i és probable que sorgeixin més projectes de recerca i codi de codi obert que tinguin com a objectiu específic l'automatització de la comptabilitat amb LLMs. Per exemple, un article del 2024 va introduir un mètode per utilitzar prompts de llenguatge específic del domini (regles de sintaxi de Beancount) per avaluar i millorar la sortida de LLM per a la comptabilitat; aquesta investigació podria conduir a biblioteques que ajudin un LLM a adherir-se a les regles comptables de manera més estricta.

• Fluxos de Treball d'IA Híbrida: Podeu combinar LLMs amb altres IA/automatització. Per exemple, utilitzeu OCR per obtenir text dels rebuts i, a continuació, introduïu-lo a un LLM per a la generació d'entrades. O utilitzeu un model ML de detecció d'anomalies per marcar valors atípics i, a continuació, demaneu a un LLM que expliqui aquests valors atípics. Les peces es poden connectar mitjançant scripts o plataformes d'automatització (com ara l'ús de Zapier o codi personalitzat per enviar noves transaccions a un servei d'IA i emmagatzemar la resposta).

En implementar, tingueu en compte els costos i els límits de velocitat si utilitzeu una API de pagament, especialment per als llibres majors grans (tot i que la categorització d'una sola transacció costa molt pocs tokens). A més, incorporeu la gestió d'errors, per exemple, si la IA retorna un nom de compte no vàlid o una entrada mal formada, tingueu alternatives o passos de revisió manuals.

Eines, Biblioteques i Recerca Existents

• Beanborg – Com s'ha comentat, un importador de transaccions automatitzat per a Beancount que integra regles, ML i ChatGPT per a la categorització. És de codi obert i pot servir de plantilla per crear els vostres propis fluxos de treball d'importació assistits per IA.

• smart_importer – Un connector per a Beancount que us permet escriure lògica de Python per classificar o fins i tot solucionar automàticament les transaccions durant la importació. Alguns usuaris han utilitzat GPT per ajudar a elaborar aquestes regles o per pre-classificar les dades que després utilitza smart_importer.

• Enginyeria de Prompts de Beancount (Comunitat) – Hi ha exploracions comunitàries en curs als fòrums (r/plaintextaccounting de Reddit, Beancount Google Group) sobre l'ús de LLMs. Per exemple, un usuari va compartir tècniques de prompt per aconseguir que GPT-4 generi entrades de Beancount correctament recordant-li explícitament el format i utilitzant un raonament pas a pas. Un altre gist obert de GitHub proporciona una recepta per utilitzar GPT-4 o Claude per generar una funció de Python que categoritza les transaccions per paraules clau. Aquests experiments comunitaris són recursos valuosos per aprendre estratègies de prompt.

• Recerca de LLM Financer – Més enllà dels scripts pràctics, els documents de recerca (com ara "Avaluació de l'alfabetització financera de LLMs mitjançant DSLs per a la comptabilitat de text pla", FinNLP 2025) analitzen directament la capacitat dels LLMs en la comptabilitat de doble entrada. Sovint fan de codi obert els seus prompts o conjunts de dades, que es podrien reutilitzar per ajustar o instruir els models per obtenir una millor precisió. També hi ha treball en l'ús d'incrustacions LLM per a la detecció d'anomalies en finances i en LLMs especialitzats centrats en les finances que podrien gestionar les consultes comptables de manera més fiable. Tot i que no són eines plug-and-play, indiquen la direcció de les futures millores.

• Connectors de ChatGPT i SaaS Relacionat – Alguns serveis i connectors de tercers tenen com a objectiu integrar ChatGPT amb programari de comptabilitat (QuickBooks, Xero, etc.). Per exemple, alguns connectors afirmen que "marquen visualment les discrepàncies" a QuickBooks a través de ChatGPT. Per a Beancount (basat en fitxers i obert), aquests connectors encara no existeixen, però podria aparèixer una combinació d'una interfície amigable per a la IA com Fava amb un LLM entre bastidors. Els entusiastes del codi obert podrien crear una extensió de Fava que envia consultes a un LLM (per exemple, una pestanya de Fava on podeu fer preguntes sobre el vostre llibre major en llenguatge natural).

En resum, una barreja d'scripts comunitaris, eines dedicades com Beanborg i investigació d'avantguarda està impulsant els límits de com els LLMs poden ajudar en la comptabilitat de text pla. Fins i tot si no hi ha una solució perfecta fora de la caixa disponible per a totes les tasques, els components bàsics i els exemples són allà perquè els usuaris tècnics munten el seu propi sistema de comptabilitat augmentat per IA.

Oportunitats i Limitacions dels LLMs en els Fluxos de Treball de Beancount

Els LLMs ofereixen oportunitats interessants per als usuaris de Beancount:

• Guany dramàtic d'eficiència: Poden reduir l'esforç manual per categoritzar i introduir transaccions. Les tasques que abans requerien l'escriptura de codi o regles personalitzades sovint es poden dur a terme simplement demanant a la IA que ho faci. Això redueix la barrera perquè els no programadors automatitzin la seva comptabilitat ("tothom pot ser un desenvolupador ara" utilitzant ChatGPT). Els propietaris d'empreses poden centrar-se més en la revisió d'informació financera en lloc de l'entrada de dades.

• Aprenentatge adaptatiu: A diferència de les regles rígides, un LLM pot generalitzar i gestionar casos límit. Si comenceu a gastar en una nova categoria, la IA podria gestionar-la amb elegància per analogia amb categories conegudes. A més, si s'integra correctament, podria aprendre de les correccions, per exemple, si anul·leu un suggeriment, aquesta informació es podria utilitzar per ajustar les sortides futures (ja sigui manualment o mitjançant un bucle de retroalimentació en eines com Beanborg). Això és semblant a com es podria formar un assistent amb el temps.

• Interacció natural: Els LLMs entenen el llenguatge quotidià, cosa que fa possible tenir interfícies de conversa per a la comptabilitat. Imagineu-vos preguntar: "Quina va ser la meva despesa total en cafè aquest mes?" i obtenir una resposta o fins i tot una consulta de Beancount construïda per a vosaltres. Tot i que el nostre focus ha estat en l'automatització, la capacitat de consulta és un altre avantatge: ChatGPT pot analitzar la vostra pregunta i, si se li dóna accés a les dades del llibre major, formular el resultat. Això podria augmentar els informes de Beancount permetent preguntes i respostes ad-hoc en anglès senzill.

Tanmateix, hi ha limitacions i preocupacions importants a tenir en compte:

• Precisió i Fiabilitat: Els LLMs sonen segurs, però poden produir una sortida incorrecta si no entenen la tasca o no tenen les restriccions adequades. En la comptabilitat, una sola classificació errònia o desequilibri pot desequilibrar els informes. La investigació esmentada anteriorment va trobar que sense una prompt acurada, molt poques transaccions generades per LLM eren totalment correctes. Fins i tot quan la sintaxi és correcta, la categoria triada pot ser discutible. Per tant, els suggeriments d'IA haurien de ser revisats per un comptable humà, especialment en llibres crítics. El mantra hauria de ser "confiar, però