4 berichten getagd met "bedrijfsboekhouding"

Fintechbedrijf Puzzle.io biedt een boekhoudplatform aan dat wordt aangedreven door kunstmatige intelligentie. Gepositioneerd als een "AI-native" systeem, streeft het ernaar een alternatief te bieden voor traditionele boekhoudsoftware. Het bedrijf stelt dat zijn missie is om "de volgende generatie boekhoudsoftware te bouwen – een systeem van financiële intelligentie dat oprichters helpt betere zakelijke beslissingen te nemen." Puzzle.io richt zich op oprichters van startups, financeteams en accountantskantoren, met een focus op het leveren van realtime financiële inzichten en automatisering.

Uitdagingen in bedrijfsboekhouding aangepakt​

Puzzle.io maakt gebruik van AI en conversationele technologieën om diverse veelvoorkomende uitdagingen in bedrijfsfinanciën en -activiteiten aan te pakken:

• Automatisering van repetitieve boekhoudtaken: Het platform streeft ernaar taken zoals transactiecategorisatie, reconciliaties, gegevensinvoer en validatie te automatiseren. Puzzle.io meldt dat zijn AI ongeveer 90% van de transacties automatisch kan categoriseren, met als doel handmatige inspanningen en fouten te verminderen, waardoor boekhoudprofessionals zich kunnen richten op analytisch en strategisch werk.
• Real-time financiële inzichten en beslissingsondersteuning: Om vertragingen die gepaard gaan met traditionele maandafsluitingsprocessen aan te pakken, biedt Puzzle.io real-time gegevens en directe financiële overzichten. Het grootboek wordt continu bijgewerkt vanuit geïntegreerde bank- en fintech-tools. Dit stelt gebruikers in staat om actuele dashboards te raadplegen over metrics zoals kasstroom en burn rate. Het systeem omvat ook monitoring van financiële afwijkingen.
• Ondersteuning van medewerkers via conversationele interfaces: Puzzle.io integreert met chatplatforms zoals Slack, waardoor medewerkers financiële informatie kunnen opvragen en boekhoudtaken kunnen afhandelen via een conversationele assistent. Een casestudy toonde aan dat een partnerbedrijf een AI-gestuurde Slackbot ontwikkelde met behulp van de API's van Puzzle.io, waardoor gebruikers direct in Slack gegevens zoals de huidige kassaldi konden opvragen.
• Verbeterde samenwerking en klantenservice: Het platform integreert communicatietools binnen de boekhoudworkflow, waardoor gebruikers collega's of klanten kunnen taggen bij specifieke transacties. Een "AI Categorizer"-functie is ontworpen om accountants te helpen sneller antwoorden van klanten te krijgen door eenvoudige vragen over transacties te formuleren.
• Compliance en kennisbeheer: De AI van Puzzle.io is bedoeld om compliance te ondersteunen door te focussen op volledigheid en nauwkeurigheid van gegevens. Het maakt gebruik van natuurlijke taalverwerking (NLP) om ongestructureerde gegevens uit documenten zoals PDF's en facturen te verwerken en te interpreteren, waarbij relevante informatie wordt geëxtraheerd. Het platform beschikt over anomaliedetectie en een maandafsluitingsrapport dat potentiële inconsistenties belicht. Het onderhoudt een onveranderlijk, alleen-toevoegen grootboek als audit trail.

AI-gestuurde functies en conversatiemogelijkheden​

Het platform van Puzzle.io omvat verschillende door AI aangedreven functies:

• AI-native grootboek: Het grootboek wordt beschreven als "van de grond af aan opnieuw opgebouwd". Het verwerkt gegevens van diverse bronnen en gebruikt algoritmen voor het automatisch boeken van posten. De door AI aangedreven categorisatie leert van historische gegevens, met een gerapporteerde nauwkeurigheid tot 95% die in de loop van de tijd verbetert. Anomaliendetectie is ook een functie.
• Natuurlijke Taalverwerking (NLP) voor boekhoudkundige gegevens: Het platform maakt gebruik van LLM's en NLP voor het interpreteren van financiële informatie. Dit omvat "Document- en bonherkenning", waarbij het systeem gegevens uit PDF's en afschriften extraheert. NLP wordt ook toegepast op transactiecategorisatie door beschrijvingen en memo's te begrijpen. De AI kan ook natuurlijke taalvragen genereren voor gebruikers wanneer meer informatie nodig is.
• Conversatie-interface en chatbot-integratie: De API's van Puzzle.io maken integratie met chatplatforms mogelijk. De eerder genoemde Slackbot, gebouwd door partner Central, stelt gebruikers in staat om financiële gegevens op te vragen en boekhoudkundige taken conversatief op te lossen. Gebruikers hebben dit beschreven als het hebben van "een complete boekhoudkundige backoffice gebaseerd op Slack".
• Gebruik van ChatGPT en grote taalmodellen: De Slack-gebaseerde boekhoudassistent die in de Central-case study werd genoemd, is gebouwd "met behulp van ChatGPT en Puzzle". LLM's zoals ChatGPT zijn bedoeld om natuurlijke taalbegrip en antwoordgeneratie af te handelen, terwijl Puzzle.io de financiële gegevens levert en boekhoudkundige acties uitvoert. De CEO van het bedrijf merkte op dat vooruitgang zoals GPT-4 die slaagt voor het CPA-examen een "kantelpunt" was voor de ontwikkeling van het platform.
• Realtime integraties en API's: Het platform integreert met diverse fintech- en bedrijfstools (bijv. Stripe, Gusto, Rippling) via realtime API's. Het biedt ook een Ingesloten Boekhoud-API voor ontwikkelaars om boekhoudkundige automatisering in hun eigen applicaties op te nemen, zoals gedemonstreerd door Central.
• Mens-in-de-lus controles: Door AI gegenereerde categorisaties en afschriften kunnen worden beoordeeld door menselijke accountants. Items die door AI zijn gecategoriseerd, worden getagd voor beoordeling, en feedback wordt gebruikt om de AI te trainen. Een maandelijkse 'AI-review' rapport markeert afwijkingen voor menselijke aandacht.

Gebruiksscenario's en Industriële Toepassingen​

De oplossingen van Puzzle.io zijn toegepast in verschillende zakelijke contexten:

• Financiële en Boekhoudkundige Afdelingen: Het platform wordt gebruikt om de tijd te verkorten die wordt besteed aan de maandafsluiting en transactieverwerking. Boekhoudkantoren die Puzzle.io gebruiken, hebben een tijdsbesparing van ongeveer 25% gerapporteerd op de maandafsluiting voor startup-klanten.
• Alles-in-één Backoffice Platforms: Central, een HR/fintech startup, heeft samengewerkt met Puzzle.io om de boekhoudkundige component van zijn uniforme platform voor salarisadministratie, secundaire arbeidsvoorwaarden, compliance en boekhouding te verzorgen. Deze integratie maakt het mogelijk dat boekhoudkundige taken via een Slack-assistent kunnen worden afgehandeld, naast HR-taken.
• IT- en Werknemersondersteuning (Financiële Chatbot als Dienst): Vergelijkbaar met IT-ondersteuningschatbots, kan een door Puzzle.io aangedreven chatassistent financiële vragen van werknemers (bijv. onkostenbeleid, factuurstatus) beantwoorden in platforms zoals Microsoft Teams of Slack.
• Branchespecifieke Financiële Automatisering: Het platform kan startupspecifieke metrics (bijv. ARR, MRR) berekenen en meerdere boekhoudkundige grondslagen verwerken. Professionele dienstverleners kunnen het gebruiken voor het automatisch categoriseren van uitgaven per project of klant.

Vergelijking met Concurrerende AI Chat Oplossingen​

Puzzle.io richt zich specifiek op boekhouding en financiën, wat het onderscheidt van bredere AI-oplossingen voor ondernemingen. Hier is een korte vergelijking:

Vergelijkend Perspectief: De specialisatie van Puzzle.io ligt in financiën, en biedt domeinspecifieke boekhoudkundige intelligentie. Platforms zoals Moveworks, Forethought en Aisera richten zich op bredere ondersteuningsscenario's binnen IT, HR en klantenservice. Hoewel ze allemaal geavanceerde AI, inclusief LLM's, benutten, past Puzzle.io dit toe om boekhoudkundige workflows te automatiseren, terwijl de anderen zich over het algemeen richten op het automatiseren van ondersteuningsinteracties of klantenservice. Deze oplossingen kunnen complementair zijn binnen een onderneming.

De AI-stack en technische architectuur van Puzzle.io​

De technische basis van Puzzle.io omvat:

• Herbouwde Boekhoudkern: Het platform maakt gebruik van een onveranderlijk, alleen-toevoegen grootboeksysteem dat is ontworpen voor audit trails en AI-verwerking, wat realtime analyse mogelijk maakt.
• Meerdere AI-modellen voor nauwkeurigheid: Volgens Sasha Orloff, CEO van Puzzle.io, worden "verschillende machine learning-modellen en AI-modellen voor verschillende competentieniveaus" gebruikt. Dit omvat modellen voor classificatie, anomaliedetectie en een tweefasig generatief en validatieproces voor financiële overzichten.
• Natuurlijke taal en LLM-integratie: LLM's zijn geïntegreerd voor taken zoals het parseren van tekstuele gegevens en het aandrijven van conversationele interfaces (bijv. ChatGPT in Slack). Het bedrijf heeft aangegeven dat LLM-vooruitgangen cruciaal waren voor de ontwikkeling ervan. Gegevens worden waarschijnlijk beheerd om privacy en nauwkeurigheid te waarborgen bij interactie met algemene taalmodellen.
• API-centrisch en Microservices-ontwerp: Het platform lijkt een microservices-architectuur te gebruiken met functies die toegankelijk zijn via API's, zoals de "Embedded Accounting API". Het wordt beschreven als "een gebeurtenisgestuurd systeem, getraind op strikte boekhoudstandaarden", wat duidt op realtime verwerking van transactiegebeurtenissen.
• Beveiligings- en gegevensprivacymaatregelen: Puzzle.io benadrukt "gegevensbeveiliging, nauwkeurigheid, controleerbaarheid en producttransparantie". Dit omvat waarschijnlijk gegevensversleuteling, toegangscontroles en veilige praktijken voor het omgaan met gevoelige financiële gegevens, vooral bij interactie met externe AI-modellen. Het alleen-toevoegen grootboek ondersteunt ook controleerbaarheid en verklaarbaarheid.

Samenvattend past Puzzle.io AI- en chattechnologie toe op bedrijfsboekhouding, met een focus op automatisering, realtime inzichten en verbeterde samenwerking. De architectuur is gebouwd rond een AI-native grootboek, NLP en integraties, met menselijke toezichtsmechanismen.

Eigenaren van kleine bedrijven besteden gemiddeld 11 uur per maand aan het handmatig categoriseren van uitgaven - bijna drie volledige werkweken per jaar gewijd aan gegevensinvoer. Een onderzoek van QuickBooks uit 2023 toont aan dat 68% van de bedrijfseigenaren het bijhouden van uitgaven als hun meest frustrerende boekhoudtaak beschouwt, terwijl slechts 15% automatiseringsoplossingen heeft omarmd.

Platte-tekst boekhouden, mogelijk gemaakt door tools zoals Beancount, biedt een frisse benadering van financieel beheer. Door transparante, programmeerbare architectuur te combineren met moderne AI-mogelijkheden, kunnen bedrijven zeer nauwkeurige uitgavencategorisatie bereiken, terwijl ze volledige controle over hun gegevens behouden.

Deze gids leidt u door het bouwen van een uitgavenautomatiseringssysteem dat is afgestemd op de unieke patronen van uw bedrijf. U leert waarom traditionele software tekortschiet, hoe u de platte-tekst basis van Beancount kunt benutten, en praktische stappen voor het implementeren van adaptieve machine learning-modellen.

De verborgen kosten van handmatig uitgavenbeheer​

Handmatige uitgavencategorisatie kost meer dan alleen tijd – het ondermijnt het bedrijfspotentieel. Denk aan de opportuniteitskosten: die uren die worden besteed aan het matchen van bonnen met categorieën, zouden in plaats daarvan de bedrijfsgroei kunnen stimuleren, klantrelaties kunnen versterken of uw aanbod kunnen verfijnen.

Een recent onderzoek van Accounting Today wees uit dat eigenaren van kleine bedrijven wekelijks 10 uur besteden aan boekhoudtaken. Naast het tijdverlies introduceren handmatige processen risico's. Neem het geval van een digitaal marketingbureau dat ontdekte dat hun handmatige categorisatie de reiskosten met 20% had opgeblazen, waardoor hun financiële planning en besluitvorming werden verstoord.

Slecht financieel beheer blijft een belangrijke oorzaak van het falen van kleine bedrijven, volgens de Small Business Administration. Verkeerd geclassificeerde uitgaven kunnen winstgevendheidsproblemen maskeren, kostenbesparende mogelijkheden over het hoofd zien en hoofdpijn veroorzaken tijdens het belastingseizoen.

De architectuur van Beancount: Waar eenvoud kracht ontmoet​

De platte-tekst basis van Beancount transformeert financiële gegevens in code, waardoor elke transactie traceerbaar en AI-klaar wordt. In tegenstelling tot traditionele software die vastzit in propriëtaire databases, maakt de aanpak van Beancount versiebeheer mogelijk via tools zoals Git, waardoor een audit trail voor elke wijziging wordt gecreëerd.

Deze open architectuur maakt naadloze integratie met programmeertalen en AI-tools mogelijk. Een digitaal marketingbureau rapporteerde een besparing van 12 uur per maand door middel van aangepaste scripts die transacties automatisch categoriseren op basis van hun specifieke bedrijfsregels.

Het platte-tekst formaat zorgt ervoor dat gegevens toegankelijk en draagbaar blijven – geen vendor lock-in betekent dat bedrijven zich kunnen aanpassen naarmate technologie evolueert. Deze flexibiliteit, gecombineerd met robuuste automatiseringsmogelijkheden, creëert een basis voor geavanceerd financieel beheer zonder in te boeten aan eenvoud.

Uw automatiseringspijplijn creëren​

Het bouwen van een uitgavenautomatiseringssysteem met Beancount begint met het organiseren van uw financiële gegevens. Laten we een praktische implementatie doorlopen aan de hand van echte voorbeelden.

1. Uw Beancount-structuur instellen​

Stel eerst uw rekeningstructuur en categorieën vast:

2025-01-01 open Assets:Business:Checking
2025-01-01 open Expenses:Office:Supplies
2025-01-01 open Expenses:Software:Subscriptions
2025-01-01 open Expenses:Marketing:Advertising
2025-01-01 open Liabilities:CreditCard

2. Automatiseringsregels maken​

Hier is een Python-script dat automatische categorisatie demonstreert:

import pandas as pd
from datetime import datetime

def categorize_transaction(description, amount):
    rules = {
        'ADOBE': 'Expenses:Software:Subscriptions',
        'OFFICE DEPOT': 'Expenses:Office:Supplies',
        'FACEBOOK ADS': 'Expenses:Marketing:Advertising'
    }
    
    for vendor, category in rules.items():
        if vendor.lower() in description.lower():
            return category
    return 'Expenses:Uncategorized'

def generate_beancount_entry(row):
    date = row['date'].strftime('%Y-%m-%d')
    desc = row['description']
    amount = abs(float(row['amount']))
    category = categorize_transaction(desc, amount)
    
    return f'''
{date} * "{desc}"
    {category}                               {amount:.2f} USD
    Liabilities:CreditCard                  -{amount:.2f} USD
'''

3. Transacties verwerken​

Zo zien de geautomatiseerde boekingen eruit in uw Beancount-bestand:

2025-05-01 * "ADOBE CREATIVE CLOUD"
    Expenses:Software:Subscriptions            52.99 USD
    Liabilities:

Hallo iedereen! In de blogpost van vandaag duiken we in de wereld van Beancount, een tool voor dubbel boekhouden die door velen geliefd is om zijn eenvoud en kracht. Meer specifiek gaan we het hebben over twee belangrijke concepten: Vorderingen en Schulden.

Het begrijpen van deze termen is cruciaal om Beancount (of elk ander systeem voor dubbel boekhouden) effectief te gebruiken. Maar maak je geen zorgen als je een beginner bent - we gaan alles stap voor stap uitleggen!

Vorderingen en Schulden: De Basis​

In de boekhouding zijn "vorderingen" en "schulden" termen die worden gebruikt om geld te volgen dat verschuldigd is. "Vorderingen" verwijst naar geld dat anderen jou verschuldigd zijn, terwijl "schulden" verwijst naar geld dat jij aan anderen verschuldigd bent.

Laten we een voorbeeld nemen:

1. Debiteuren (A/R): Stel, je hebt een boekhandel en een klant koopt een boek op krediet. Het geld dat zij jou verschuldigd zijn voor het boek, is een debiteurenpost.

2. Crediteuren (A/P): Aan de andere kant, stel je bestelt een nieuwe set boeken bij een uitgever, maar je betaalt deze niet direct. Het geld dat jij de uitgever verschuldigd bent, is een crediteurenpost.

In Beancount worden deze doorgaans bijgehouden via corresponderende rekeningen. Het belangrijkste voordeel hiervan is dat het je op elk moment een duidelijk en nauwkeurig beeld geeft van je financiële positie.

Vorderingen en Schulden instellen in Beancount​

De structuur van je Beancount-bestand kan zo eenvoudig of complex zijn als je zelf wilt. Voor vorderingen en schulden wil je waarschijnlijk aparte rekeningen aanmaken onder je Activa- en Passiva-secties.

Hier is een eenvoudig voorbeeld:

1970-01-01 open Assets:AccountsReceivable
1970-01-01 open Liabilities:AccountsPayable

Transacties bijhouden​

Debiteurenzijde​

Nadat je je rekeningen hebt ingesteld, kun je transacties bijhouden die vorderingen en schulden betreffen. Laten we een voorbeeld bekijken:

2023-05-29 * "Sold books to customer on credit"
  Assets:AccountsReceivable  100 USD
  Income:BookSales          -100 USD

Hier voeg je $100 toe aan je vorderingen omdat een klant je dit bedrag verschuldigd is. Tegelijkertijd verminder je je inkomsten met hetzelfde bedrag om de balans te behouden (aangezien je het geld nog niet daadwerkelijk hebt ontvangen).

Wanneer de klant uiteindelijk betaalt, leg je dit als volgt vast:

2023-06-01 * "Received payment from customer"
  Assets:Bank:Savings        100 USD
  Assets:AccountsReceivable -100 USD

Crediteurenzijde​

Hetzelfde principe geldt voor schulden, maar met omgekeerde tekens:

2023-05-30 * "Bought books from publisher on credit"
  Liabilities:AccountsPayable  200 USD
  Expenses:BookPurchases     -200 USD

En wanneer je je schuld aflost:

2023-06-02 * "Paid off debt to publisher"
  Liabilities:AccountsPayable -200 USD
  Assets:Bank:Checking        200 USD

Samenvatting​

Vorderingen en schulden vormen de kern van elk boekhoudsysteem. Door deze nauwkeurig bij te houden, krijg je een uitgebreid inzicht in je financiële gezondheid.

Dit is slechts een startpunt, en Beancount is tot veel meer in staat. Ik hoop dat deze blogpost helpt om deze belangrijke concepten te verduidelijken. Zoals altijd, veel plezier met boekhouden!

In de blogpost van vandaag zullen we een Beancount grootboek voor bedrijven ontleden, wat u zal helpen de fijne kneepjes van dit platte tekst dubbel boekhoudsysteem te begrijpen.

Laten we beginnen met de code:

1970-01-01 open Assets:Bank:Mercury
1970-01-01 open Assets:Crypto

1970-01-01 open Equity:Bank:Chase

1970-01-01 open Income:Stripe
1970-01-01 open Income:Crypto:ETH

1970-01-01 open Expenses:COGS
1970-01-01 open Expenses:COGS:Contabo
1970-01-01 open Expenses:COGS:AmazonWebServices

1970-01-01 open Expenses:BusinessExpenses
1970-01-01 open Expenses:BusinessExpenses:ChatGPT

2023-05-14 * "CONTABO.COM" "Mercury Checking ••1234"
  Expenses:COGS:Contabo                               17.49 USD
  Assets:Bank:Mercury                                -17.49 USD

2023-05-11 * "Amazon Web Services" "Mercury Checking ••1234"
  Expenses:COGS:AmazonWebServices                  14490.33 USD
  Assets:Bank:Mercury                             -14490.33 USD

2023-03-01 * "STRIPE" "Mercury Checking ••1234"
  Income:Stripe                                   -21230.75 USD
  Assets:Bank:Mercury                              21230.75 USD

2023-05-18 * "customer_182734" "0x5190E84918FD67706A9DFDb337d5744dF4EE5f3f"
  Assets:Crypto                                         -19 ETH {1,856.20 USD}
  Income:Crypto:ETH                                      19 ETH @@ 35267.8 USD

De Code Begrijpen​

1. Rekeningen Openen: De code begint met het openen van een reeks rekeningen op 1970-01-01. Deze omvatten een mix van activarekeningen (Assets:Bank:Mercury en Assets:Crypto), een eigen vermogen rekening (Equity:Bank:Chase), inkomstenrekeningen (Income:Stripe en Income:Crypto:ETH), en kostenrekeningen (Expenses:COGS, Expenses:COGS:AmazonWebServices, Expenses:BusinessExpenses, en Expenses:BusinessExpenses:ChatGPT).

2. Transacties: Vervolgens worden een reeks transacties geregistreerd tussen 2023-03-01 en 2023-05-18.

   • De transactie op 2023-05-14 vertegenwoordigt een betaling van $17,49 aan CONTABO.COM vanaf Mercury Checking ••1234. Dit wordt geregistreerd als een uitgave (Expenses:COGS:Contabo) en een overeenkomstige afschrijving van de rekening Assets:Bank:Mercury.

   • Op vergelijkbare wijze vertegenwoordigt de transactie op 2023-05-11 een betaling van $14490,33 aan Amazon Web Services vanaf dezelfde bankrekening. Dit wordt geregistreerd onder Expenses:COGS:AmazonWebServices.

   • De transactie op 2023-03-01 toont inkomsten van STRIPE die worden gestort op Mercury Checking ••1234, in totaal $21230,75. Dit wordt geregistreerd als inkomsten (Income:Stripe) en een toevoeging aan de bankrekening (Assets:Bank:Mercury).

   • De laatste transactie op 2023-05-18 vertegenwoordigt een cryptotransactie van 19 ETH van een klant. Dit wordt bijgehouden onder Assets:Crypto en Income:Crypto:ETH. De {1.856,20 USD} toont de prijs van ETH op het moment van de transactie, terwijl de @@ 35.267,8 USD de totale waarde van de 19 ETH-transactie specificeert.

Bij alle transacties wordt het principe van dubbel boekhouden gehandhaafd, wat ervoor zorgt dat de vergelijking Activa = Passiva + Eigen Vermogen altijd klopt.

Slotgedachten​

Dit Beancount grootboek biedt een eenvoudig doch robuust systeem voor het bijhouden van financiële transacties. Zoals te zien is in de laatste transactie, is Beancount flexibel genoeg om rekening te houden met niet-traditionele activa zoals cryptocurrency, wat een bewijs is van de bruikbaarheid ervan in ons steeds digitaler wordende financiële landschap.

We hopen dat deze uiteenzetting u helpt de structuur en mogelijkheden van Beancount beter te begrijpen, of u nu een ervaren accountant bent of een beginner die zijn persoonlijke financiën probeert bij te houden. Blijf op de hoogte voor onze volgende blogpost, waarin we dieper ingaan op geavanceerde Beancount-bewerkingen.