#double-entry
Double-Entry
Double-entry bookkeeping principles and their application in AI-assisted accounting
LLMs pontuam 2,3% na Geração de DSL Beancount: O Benchmark LLMFinLiteracy
O benchmark LLMFinLiteracy revela que cinco modelos de pesos abertos de ~7B geram transações Beancount totalmente corretas apenas 2,3% das vezes, com falhas concentradas no raciocínio contábil — não na sintaxe — apontando o feedback do compilador no loop como o ingrediente crítico que falta para agentes de gravação confiáveis.
AuditCopilot: LLMs para Detecção de Fraude em Contabilidade por Partidas Dobradas
O AuditCopilot aplica LLMs de código aberto (Mistral-8B, Gemma, Llama-3.1) à detecção de fraude em lançamentos contábeis corporativos, reduzindo falsos positivos de 942 para 12 — mas a ablação revela que o LLM funciona principalmente como uma camada de síntese sobre as pontuações de Isolation Forest, não como um detector de anomalias independente.