Usando LLMs para Automatizar e Aprimorar a Contabilidade com Beancount

Beancount é um sistema de contabilidade em texto simples de dupla entrada que recentemente se tornou mais acessível graças a grandes modelos de linguagem (LLMs) como o ChatGPT. Usuários técnicos – incluindo proprietários de empresas, fundadores de startups, engenheiros e contadores – podem aproveitar os LLMs para automatizar tarefas tediosas de contabilidade, mantendo a flexibilidade e a transparência do livro-razão baseado em texto do Beancount. Este relatório explora maneiras práticas de os LLMs otimizarem os fluxos de trabalho do Beancount, incluindo categorização de transações, detecção de anomalias, sugestões inteligentes para lançamentos contábeis, geração de lançamentos a partir de linguagem natural e conciliação de extratos. Exemplos de prompts e saídas são fornecidos para ilustrar essas capacidades, juntamente com dicas de implementação, ferramentas existentes e uma discussão sobre oportunidades e limitações.

Categorização Automatizada de Transações com LLMs

Um dos aspectos mais demorados da contabilidade é categorizar as transações (atribuindo-as às contas corretas) com base em descritores como beneficiário, memorando ou valor. Os LLMs podem acelerar significativamente isso usando sua compreensão da linguagem e amplo conhecimento para sugerir contas de despesa ou receita apropriadas para cada transação.

Por exemplo, se seu livro-razão Beancount tiver uma entrada não categorizada:

2023-02-28 * "Amazon.com" "Suporte para Laptop, ... Suporte Portátil para Notebook..."
   Ativos:Contas-de-Soma-Zero:Compras-Amazon   -14,29 USD
   (conta de despesa ausente)

Um prompt para um LLM poderia solicitar uma conta de despesa adequada para equilibrar a transação. Em um caso real, um LLM categorizou uma compra na Amazon de um suporte para laptop como Despesas:Material-de-Escritório:Suporte-para-Laptop. Da mesma forma, atribuiu uma compra de palheta do limpador de para-brisa a Despesas:Carro:Manutenção e um eletrodoméstico de cozinha a Despesas:Cozinha:Eletrodomésticos, inferindo inteligentemente as categorias a partir das descrições dos itens. Esses exemplos mostram como um LLM pode usar o contexto (o beneficiário e a descrição) para escolher uma conta Beancount apropriada.

Ferramentas modernas como o Beanborg integram essa capacidade: Beanborg é um importador de código aberto para Beancount que pode corresponder automaticamente os dados da transação às contas de despesa corretas. Ele usa principalmente um mecanismo baseado em regras, mas também suporta aprendizado de máquina e até mesmo o ChatGPT para sugestões de categorização. Com o Beanborg, você pode importar um CSV bancário e obter a maioria das entradas classificadas automaticamente (por exemplo, um beneficiário contendo "Fresh Food Inc." pode ser categorizado em Despesas:Supermercado por regras ou assistência do LLM).

Como usar um LLM para categorização: Você pode alimentar um lote de descrições de transações para um modelo como o GPT-4 e pedir que ele atribua contas prováveis. Um fluxo de trabalho sugerido é: usar o GPT para categorizar um pequeno lote de despesas, corrigir quaisquer erros manualmente e, em seguida, usar os plugins de importação integrados do Beancount (como smart_importer) para aprender com esses exemplos para transações futuras. Essa abordagem híbrida aproveita o amplo conhecimento do LLM para transações novas ou incomuns (por exemplo, inferir que Canetas de Caligrafia Paralelas PILOT devem se enquadrar em uma conta de despesas de Materiais de Arte) e, em seguida, aplica essas categorizações de forma consistente no futuro.

Exemplo de Prompt e Resposta: A tabela abaixo mostra como um usuário pode interagir com um LLM para categorizar transações:

Prompt do Usuário (detalhes da transação)	Conta/Lançamento Sugerido pelo LLM
Categorizar: "Starbucks - Latte R$5,00 em 2025-04-01"	Sugestão: Despesa – provavelmente Despesas:Alimentação:Café (compra de café)
Categorizar: "Amazon.com - Palheta Traseira Bosch R$11,60"	Sugestão: Despesas:Carro:Manutenção (substituição de peça do carro)
Categorizar: "Pagamento de salário da ACME Corp R$5000"	Sugestão: Receita:Salário (receita de salário)
Lançamento Completo: 2025-07-10 * "Office Depot" "tinta de impressora" Ativos:Conta-Corrente -45,00 USD	Adiciona: Despesas:Escritório:Suprimentos 45,00 USD (equilibra o lançamento)

Nesses exemplos, o LLM se baseia no conhecimento geral (Starbucks é café, peças de carro da Amazon estão relacionadas à manutenção automotiva, salário da ACME é receita) para propor a conta Beancount correta. Ele pode até completar um lançamento contábil adicionando a contrapartida de balanceamento ausente (no caso da Office Depot, sugerindo uma conta de despesas de Materiais de Escritório para compensar o pagamento). Ao longo do tempo, essa categorização orientada por IA pode economizar tempo e reduzir o esforço manual na classificação das transações.

Detecção de Anomalias e Identificação de Duplicatas

Além da categorização, os LLMs podem ajudar a sinalizar anomalias no livro-razão – como lançamentos duplicados ou despesas incomuns – analisando descrições de transações e padrões em português claro. O software tradicional pode detectar duplicatas exatas por meio de hashes ou regras estritas (por exemplo, o Beanborg usa um hash de dados CSV para evitar a importação da mesma transação duas vezes). Um LLM, no entanto, pode fornecer uma revisão mais consciente do contexto.

Por exemplo, você pode fornecer a um LLM uma lista de transações recentes e perguntar: "Alguma delas parece duplicada ou atípica?" Como os LLMs se destacam na análise contextual, eles podem notar se duas entradas têm a mesma data e valor, ou descrições muito semelhantes, e sinalizá-las como possíveis duplicatas. Eles também podem reconhecer padrões de gastos normais e identificar desvios. Como observa uma fonte, "no contexto de um fluxo de transações financeiras, um LLM pode detectar hábitos de gastos anormais" aprendendo o que é típico e identificando o que não se encaixa.

Exemplo de valor incomum: Se você geralmente gasta R$30–R$50 em combustível, mas de repente uma transação de combustível é de R$300, um LLM pode destacar isso como uma anomalia ("esta despesa de combustível é dez vezes maior do que seu padrão usual"). Os LLMs identificam anomalias detectando até mesmo desvios sutis que os sistemas baseados em regras podem ignorar. Eles consideram o contexto – por exemplo, o tempo, a categoria, a frequência – em vez de apenas limites rígidos.

Exemplo de duplicata: Dadas duas linhas de livro-razão quase idênticas (mesmo beneficiário e valor em datas próximas), um LLM poderia responder: "As transações em 2025-08-01 e 2025-08-02 para R$100 para a ACME Corp parecem ser duplicatas." Isso é especialmente útil se os dados foram inseridos de várias fontes ou se um banco lançou uma transação duas vezes.

Embora a detecção de anomalias orientada por LLM ainda seja uma área emergente, ela complementa os métodos tradicionais, explicando por que algo é sinalizado em linguagem natural. Isso pode ajudar um revisor humano a entender e resolver rapidamente o problema (por exemplo, confirmar uma duplicata e excluir uma entrada ou investigar uma despesa atípica).

Sugestões Inteligentes para Conclusão de Lançamentos

Os LLMs podem atuar como assistentes inteligentes quando você estiver compondo ou corrigindo lançamentos contábeis no Beancount. Eles não apenas categorizam as transações, mas também sugerem como completar lançamentos parciais ou corrigir desequilíbrios. Isso é como ter um preenchimento automático inteligente para seu livro-razão.

Sugestões de conta e valor: Suponha que você insira uma nova transação com o beneficiário e o valor, mas não decidiu a qual conta ela pertence. Um LLM pode sugerir a conta com base na descrição (conforme abordado na categorização). Ele também pode garantir que o lançamento seja equilibrado, fornecendo a contrapartida complementar. Por exemplo, um usuário pode escrever:

2025-09-10 * "Cloud Hosting Inc" "Taxa mensal de hospedagem de VM"
   Ativos:Banco:Conta-Corrente        -120,00 USD
   [Segundo lançamento ausente]

Ao perguntar ao LLM, "Qual é o outro lado desta transação?", ele pode sugerir: Despesas:Negócios:Hospedagem 120,00 USD para equilibrar o lançamento, reconhecendo que uma taxa de hospedagem em nuvem é uma despesa comercial.

No Grupo Google Beancount, um usuário demonstrou isso alimentando um lote de lançamentos de compra da Amazon de um lado para o ChatGPT e solicitando que ele "adicione lançamentos de despesas categorizadas para equilibrar cada transação". O GPT preencheu cada lançamento ausente com uma conta de despesas plausível (embora às vezes muito granular, como criar uma conta apenas para "Suporte para Laptop"). Isso mostra como os LLMs podem rascunhar lançamentos contábeis completos quando recebem dados incompletos.

Melhorias na narração: Os LLMs podem até ajudar a melhorar a narração ou as descrições nas entradas. Se uma descrição for muito enigmática (por exemplo, um código interno de um extrato bancário), você pode pedir ao LLM para reescrevê-la de forma mais clara para o livro-razão. Como os LLMs lidam bem com a linguagem natural, eles podem transformar "PUR CHK 1234 XYZ CORP" em "Cheque #1234 para XYZ Corp" para maior clareza.

Orientação e aprendizado: Ao longo do tempo, um LLM pode ser integrado ao seu fluxo de trabalho de edição (possivelmente por meio de um plugin de editor ou extensão Fava) para sugerir conclusões prováveis ​​enquanto você digita uma transação. Isso é análogo a como os editores de código usam IA para sugerir conclusões de código. Na contabilidade em texto simples, o LLM pode usar os nomes de suas contas existentes e lançamentos anteriores para recomendar como finalizar o próximo. Por exemplo, se você registrar frequentemente Material de Escritório quando "Staples" aparece no beneficiário, o modelo pode aprender esse padrão. Alguns usuários relatam que as sugestões do ChatGPT podem ser refinadas após alguns exemplos e, em seguida, generalizadas usando um plugin como o smart_importer para transações futuras.

Em resumo, os LLMs fornecem um "segundo par de olhos" em seus lançamentos, oferecendo conclusões e correções que aderem às regras de dupla entrada do Beancount.

Gerando Lançamentos Beancount a partir de Entradas Não Estruturadas

Talvez um dos usos mais poderosos dos LLMs seja traduzir informações financeiras não estruturadas – texto bruto, recibos ou descrições em linguagem natural – em lançamentos Beancount estruturados. Isso permite que os usuários falem ou colem dados de formato livre e obtenham lançamentos de livro-razão válidos em troca.

Da linguagem natural ao lançamento: Você pode solicitar a um LLM com uma frase como:

"Comprei material de escritório (tinta de impressora) da Office Depot por R$45 em 10 de julho de 2025, pago com minha conta corrente."

Um LLM capaz interpretará isso e produzirá algo como:

2025-07-10 * "Office Depot" "tinta de impressora"
   Ativos:Banco:Conta-Corrente        -45,00 USD
   Despesas:Escritório:Suprimentos     45,00 USD

Ele identificou a data, o beneficiário, a narração, o valor e adivinhou as contas apropriadas (creditando o ativo bancário, debitando uma despesa de material de escritório). Isso essencialmente transforma um relatório de despesas em português simples em um lançamento contábil Beancount formatado corretamente. Pesquisas recentes até usaram o Beancount como um formato de destino para avaliar a compreensão dos LLMs sobre a contabilidade de dupla entrada, com resultados mistos (os LLMs geralmente precisam de prompts cuidadosos para acertar a sintaxe). Com um prompt bem elaborado ou exemplos de poucas fotos, no entanto, modelos como o GPT-4 geralmente podem produzir um lançamento correto para cenários simples.

OCR para livro-razão: LLMs com recursos de visão ou OCR (como GPT-4 com entrada de imagem ou ferramentas especializadas) podem ir um passo além: pegar uma imagem de um recibo ou um PDF de um extrato bancário e extrair transações dele. Por exemplo, você pode mostrar ao ChatGPT uma foto de um recibo e solicitar um lançamento Beancount – o modelo analisaria a data, o total, o fornecedor e talvez o imposto, e então geraria o lançamento com esses detalhes. Um guia observa que o ChatGPT pode converter dados de faturas ou recibos em "tabelas limpas e formatadas adequadas para contabilidade", que você pode então mapear para contas Beancount. Da mesma forma, uma exportação CSV ou Excel pode ser alimentada a um LLM com instruções para gerar transações Beancount – de fato, os usuários solicitaram ao GPT que "escreva um script Python para analisar um CSV e gerar lançamentos Beancount" como uma forma de automatizar as importações.

Processamento de várias transações: Os LLMs também podem lidar com entradas em lote. Você pode colar uma lista de transações brutas (datas, descrições, valores) e solicitar ao modelo que gere as linhas de livro-razão Beancount correspondentes. Um exemplo de prompt da comunidade usa uma instrução detalhada para o GPT-4 para "converter o conteúdo CSV para o formato Beancount" seguindo os princípios contábeis. A saída é um arquivo .beancount completo cobrindo todas as transações. Essa abordagem essencialmente permite que não programadores alcancem o que os scripts de importação personalizados fariam – instruindo a IA em linguagem natural.

Tenha em mente que, embora os LLMs sejam impressionantes na análise e geração de texto, a validação é crucial. Sempre revise os lançamentos produzidos a partir de entradas não estruturadas. Verifique as datas, os valores e se os débitos/créditos estão balanceados (o compilador do Beancount detectará erros de desequilíbrio). Como destacou um estudo, sem orientação cuidadosa, um LLM pode produzir transações de dupla entrada totalmente corretas apenas uma pequena fração das vezes. Fornecer exemplos de modelo em seu prompt e lembrar explicitamente o modelo da sintaxe Beancount melhorará muito a precisão.

Conciliando Extratos com Assistência do LLM

A conciliação bancária – o processo de comparar seu livro-razão com um extrato externo (bancário ou de cartão de crédito) – pode ser tediosa. Os LLMs podem atuar como mecanismos de comparação inteligentes, ajudando a identificar discrepâncias entre seus registros Beancount e o extrato.

Identificando lançamentos ausentes ou incompatíveis: Um caso de uso direto é dar ao LLM duas listas: uma de transações de seu livro-razão para um período e outra do extrato bancário, e então pedir que ele encontre quais lançamentos não correspondem. Como o modelo pode ler e comparar linha por linha, ele destacará os itens presentes em uma lista e não na outra. Por exemplo, você pode solicitar: "Aqui está meu livro-razão de março e o extrato de março do meu banco. Quais transações estão no extrato, mas não em meu livro-razão, ou vice-versa?". Um guia sobre como usar o ChatGPT na contabilidade observa: "Cole uma lista de transações e o ChatGPT destaca lançamentos ausentes ou incompatíveis.". Isso significa que a IA pode gerar algo como: "O pagamento de 120,00 USD em 15/03 aparece no extrato bancário, mas não está no livro-razão (possível lançamento ausente)."

Explicando diferenças: Os LLMs também podem descrever as diferenças em linguagem clara. Se uma transação tiver um valor ou data diferente entre o livro-razão e o extrato (talvez devido a um erro de digitação ou diferença de tempo), o LLM pode sinalizar: "A transação X tem R$105 no livro-razão versus R$150 no extrato bancário – estes podem se referir ao mesmo item com uma discrepância de valor." Essa explicação natural pode guiá-lo diretamente ao problema para corrigir, em vez de você escanear manualmente linhas de números.

Automatizando fluxos de trabalho de conciliação: Na prática, você pode usar o recurso de Análise Avançada de Dados do ChatGPT (anteriormente Code Interpreter): carregue seu CSV de extrato e talvez sua exportação de livro-razão e deixe que ele os verifique de forma programática. Também estão surgindo plugins e ferramentas com foco na conciliação. Por exemplo, alguns demonstraram o ChatGPT preparando relatórios de conciliação e até mesmo sugerindo lançamentos contábeis de ajuste para equilibrar os livros. Embora esses sejam experimentos em estágio inicial, eles apontam para um futuro onde grande parte do trabalho pesado na conciliação (comparações, destaque de diferenças) é descarregada para uma IA, e o contador humano apenas revisa e aprova os ajustes.

É importante manter o controle e a segurança ao usar LLMs para conciliação, especialmente com dados financeiros confidenciais. Se estiver usando modelos baseados em nuvem, garanta que nenhum número de conta ou identificador pessoal seja compartilhado ou use dados anonimizados. Uma alternativa é executar um LLM local (discutido abaixo) para que os dados nunca saiam de seu ambiente.

Métodos de Implementação: APIs, Fluxos de Trabalho e Ferramentas

Como alguém pode integrar praticamente LLMs em um fluxo de trabalho baseado em Beancount? Existem várias abordagens, variando de simples interações de copiar e colar com o ChatGPT até a construção de pipelines automatizados personalizados:

• Prompt Manual (Interface do Usuário do ChatGPT): O método mais acessível é usar o ChatGPT (ou outra interface LLM) interativamente. Por exemplo, copie um lote de transações não categorizadas e solicite ao modelo as categorias. Ou cole um trecho de um extrato bancário e solicite a conversão Beancount. Isso não requer codificação – como evidenciado por muitos usuários que simplesmente descrevem seu problema para o ChatGPT e obtêm resultados utilizáveis. A desvantagem é que é um pouco ad-hoc e você deve garantir que o modelo seja bem guiado a cada vez.

• APIs e Scripting: Para um fluxo de trabalho mais repetível, você pode usar uma API (como a API da OpenAI para GPT-4) para processar transações. Isso pode ser feito em um script Python que lê novas transações e chama a API para obter uma sugestão de categoria ou um lançamento completo. Você pode integrar isso ao seu pipeline de importação. Por exemplo, a configuração do Beanborg permite habilitar as sugestões do ChatGPT definindo use_llm: true e fornecendo uma chave de API. Então, cada transação importada recebe uma previsão de categoria extra do GPT junto com a previsão baseada em regras ou ML, que você pode revisar.

• Plugins e Extensões: À medida que os LLMs ganham popularidade, podemos esperar que apareçam plugins para Beancount ou sua interface web Fava. Estes poderiam adicionar um botão "Perguntar à IA" às transações. Embora no momento da escrita não haja um plugin de IA Beancount oficial, o interesse da comunidade está crescendo. De fato, o criador do Beancount observou que a ideia de uma biblioteca de prompts LLM para Beancount parecia divertida, e os membros da comunidade estão experimentando "bots de contabilidade LLM" e engenharia de prompt para tarefas de contabilidade. Fique de olho nos fóruns Beancount e nas questões do GitHub para tais integrações.

• Bibliotecas de Código Aberto: Além do Beanborg, outras ferramentas relacionadas incluem smart_importer (um plugin Beancount onde você pode escrever uma função Python ou até mesmo usar aprendizado de máquina simples para classificar transações na importação). Embora não seja um LLM, ele combina bem com o uso de LLM: você pode usar um LLM para gerar rapidamente dados de treinamento ou regras, e então deixar o smart_importer aplicá-los. Há também interesse em ferramentas como Llamafile (um LLM local de código aberto para tarefas de dados) sendo usado para analisar e converter dados financeiros, e projetos como Actual ou Paisa no espaço de contabilidade em texto simples (embora estes sejam mais focados em fornecer uma interface de usuário, não IA). O cenário está evoluindo rapidamente, e é provável que mais projetos de pesquisa e código de código aberto surjam que visem especificamente a automação de contabilidade com LLMs. Por exemplo, um artigo de 2024 introduziu um método para usar prompts de linguagem específica do domínio (regras de sintaxe Beancount) para avaliar e melhorar a saída de LLM para contabilidade – tal pesquisa poderia levar a bibliotecas que ajudam um LLM a aderir às regras de contabilidade de forma mais estrita.

• Fluxos de Trabalho de IA Híbridos: Você pode combinar LLMs com outras IA/automação. Por exemplo, use OCR para obter texto de recibos, e então alimente isso para um LLM para geração de lançamentos. Ou use um modelo ML de detecção de anomalias para sinalizar outliers, e então peça a um LLM para explicar esses outliers. As peças podem ser conectadas por meio de scripts ou plataformas de automação (como usar Zapier ou código personalizado para enviar novas transações para um serviço de IA e armazenar a resposta).

Ao implementar, esteja atento aos custos e limites de taxa se estiver usando uma API paga, especialmente para livros-razão grandes (embora categorizar uma única transação custe muito poucos tokens). Além disso, incorpore o tratamento de erros – por exemplo, se a IA retornar um nome de conta inválido ou um lançamento mal formado, tenha fallbacks ou etapas de revisão manual.

Ferramentas, Bibliotecas e Pesquisas Existentes

• Beanborg – Conforme discutido, um importador de transações automatizado para Beancount que integra regras, ML e ChatGPT para categorização. É de código aberto e pode servir como um modelo para construir seus próprios fluxos de trabalho de importação assistidos por IA.

• smart_importer – Um plugin para Beancount que permite que você escreva lógica Python para classificar automaticamente ou até mesmo corrigir transações durante a importação. Alguns usuários usaram o GPT para ajudar a criar essas regras ou para pré-classificar dados que o smart_importer então usa.

• Engenharia de Prompt Beancount (Comunidade) – Existem explorações comunitárias em andamento em fóruns (Reddit's r/plaintextaccounting, Beancount Google Group) sobre o uso de LLMs. Por exemplo, um usuário compartilhou técnicas de prompt para fazer com que o GPT-4 gerasse lançamentos Beancount corretamente, lembrando explicitamente o formato e usando o raciocínio passo a passo. Outro gist aberto do GitHub fornece uma receita para usar o GPT-4 ou Claude para gerar uma função Python que categoriza transações por palavras-chave. Esses experimentos da comunidade são recursos valiosos para aprender estratégias de prompt.

• Pesquisa de LLM Financeiro – Além de scripts práticos, artigos de pesquisa (como "Avaliando a Alfabetização Financeira de LLMs através de DSLs para Contabilidade de Texto Simples", FinNLP 2025) estão olhando diretamente para a capacidade dos LLMs em contabilidade de dupla entrada. Eles geralmente abrem o código de seus prompts ou conjuntos de dados, que podem ser reaproveitados para ajustar ou instruir modelos para melhor precisão. Há também trabalho sobre o uso de incorporações LLM para detecção de anomalias em finanças e sobre LLMs especializados focados em finanças que podem lidar com consultas de contabilidade de forma mais confiável. Embora estas não sejam ferramentas plug-and-play, elas indicam a direção de melhorias futuras.

• Plugins ChatGPT e SaaS Relacionados – Alguns serviços e plugins de terceiros visam integrar o ChatGPT com software de contabilidade (QuickBooks, Xero, etc.). Por exemplo, alguns plugins afirmam "sinalizar visualmente discrepâncias" no QuickBooks via ChatGPT. Para Beancount (sendo baseado em arquivo e aberto), tais plugins ainda não existem, mas uma combinação de uma interface amigável à IA como Fava com um LLM nos bastidores poderia aparecer. Entusiastas de código aberto podem criar uma extensão Fava que envia consultas para um LLM (por exemplo, uma aba Fava onde você pode fazer perguntas sobre seu livro-razão em linguagem natural).

Em resumo, uma mistura de scripts da comunidade, ferramentas dedicadas como Beanborg e pesquisa de ponta está impulsionando o limite de como os LLMs podem ajudar na contabilidade em texto simples. Mesmo que uma solução perfeita pronta para uso não esteja disponível para todas as tarefas, os blocos de construção e exemplos estão lá para que os usuários técnicos montem seu próprio sistema de contabilidade aumentado por IA.

Oportunidades e Limitações dos LLMs em Fluxos de Trabalho Beancount

Os LLMs oferecem oportunidades empolgantes para usuários do Beancount:

• Ganhos de eficiência dramáticos: Eles podem reduzir o esforço manual para categorizar e inserir transações. Tarefas que costumavam exigir a escrita de código ou regras personalizadas podem muitas vezes ser realizadas simplesmente pedindo à IA para fazê-lo. Isso diminui a barreira para que não programadores automatizem sua contabilidade ("todos podem ser um desenvolvedor agora" usando o ChatGPT). Os proprietários de empresas podem se concentrar mais na revisão de insights financeiros do que na entrada de dados.

• Aprendizado adaptativo: Ao contrário de regras rígidas, um LLM pode generalizar e lidar com casos extremos. Se você começar a gastar em uma nova categoria, a IA pode lidar com isso graciosamente por analogia com as categorias conhecidas. Além disso, se integrado corretamente, ele poderia aprender com as correções – por exemplo, se você substituir uma sugestão, essa informação poderia ser usada para ajustar as saídas futuras (manualmente ou por meio de um loop de feedback em ferramentas como Beanborg). Isso é semelhante a como alguém pode treinar um assistente ao longo do tempo.

• Interação natural: Os LLMs entendem a linguagem cotidiana, tornando possível ter interfaces conversacionais para contabilidade. Imagine perguntar: "Qual foi meu gasto total com café este mês?" e obter uma resposta ou mesmo uma consulta Beancount construída para você. Embora nosso foco tenha sido na automação, a capacidade de consulta é outro benefício – o ChatGPT pode analisar sua pergunta e, se tiver acesso aos dados do livro-razão, formular o resultado. Isso poderia aumentar os relatórios Beancount, permitindo perguntas e respostas ad-hoc em português simples.

No entanto, existem limitações e preocupações importantes a serem consideradas:

• Precisão e Confiabilidade: Os LLMs soam confiantes, mas podem produzir saídas incorretas se não entenderem a tarefa ou carecerem de restrições adequadas. Na contabilidade, uma única classificação incorreta ou desequilíbrio pode prejudicar os relatórios. A pesquisa mencionada acima descobriu que, sem prompts cuidadosos, muito poucas transações geradas por LLM estavam inteiramente corretas. Mesmo quando a sintaxe está correta, a categoria escolhida pode ser discutível. Assim, as sugestões de IA devem ser revisadas por um contador humano, especialmente em livros críticos. O mantra deve ser "confiar, mas verificar". Sempre use a validação do Beancount (por exemplo, bean-check para erros de balanceamento/sintaxe) em lançamentos gerados por IA.

• Privacidade e Segurança: Os dados financeiros são confidenciais. Muitas soluções LLM envolvem o envio de dados para servidores externos (OpenAI, etc.). Como um usuário apontou, "o ChatGPT poderia ser um ótimo classificador de contas... O único problema é a privacidade." Compartilhar transações bancárias com um serviço de IA de terceiros pode violar políticas ou regulamentos de privacidade, e há risco de vazamento de dados. De fato, casos de exposição acidental de dados por meio de IA em nuvem foram relatados. Para mitigar isso, as opções incluem: usar dados anonimizados (por exemplo, substituir nomes reais por marcadores ao perguntar à IA), executar LLMs localmente (existem modelos de código aberto que você pode hospedar que, embora não sejam tão poderosos quanto o GPT-4, podem lidar com tarefas mais simples) ou usar uma abordagem híbrida (fazer o processamento inicial localmente e talvez apenas enviar resumos de alto nível para uma API). Sempre garanta a conformidade com quaisquer requisitos de proteção de dados relevantes para sua empresa.

• Custo e Desempenho: Usar um modelo de ponta como o GPT-4 via API custa dinheiro por token. Para prompts ocasionais, isso é insignificante, mas se você quiser classificar milhares de transações, o custo aumenta. Há também latência – um prompt grande com muitas transações pode levar algum tempo para processar. Modelos menores ajustados ou LLMs de código aberto podem ser mais baratos/rápidos, mas podem exigir mais configuração e podem não atingir a mesma precisão sem ajuste fino em seus dados. É uma troca entre conveniência (IA na nuvem que "simplesmente funciona") e controle (IA local que você gerencia).

• Overfitting ou Inconsistência: Os LLMs não têm uma noção inerente de seu plano de contas específico, a menos que você incorpore essa informação no prompt. Eles podem inventar nomes de contas que não existem em seu livro-razão (como o exemplo anterior, sugerindo uma nova subconta para "Suporte para Laptop" quando você poderia ter preferido que estivesse em uma conta geral de Material de Escritório). Manter as sugestões da IA ​​em linha com suas contas estabelecidas pode exigir o fornecimento de uma lista de contas válidas como contexto ou a realização de algum pós-processamento para mapear suas sugestões para a conta existente mais próxima. Da mesma forma, se duas formulações diferentes forem usadas, o LLM pode fornecer saídas inconsistentes. Estabelecer um método de prompt padronizado e possivelmente algum "guia de estilo de IA" para suas contas pode ajudar a manter a consistência.

• Escopo de Compreensão: Embora os LLMs sejam ótimos com texto, eles não fazem cálculos com precisão absoluta. Por exemplo, pedir a um LLM para calcular índices financeiros ou fazer somas pode gerar erros devido à forma como eles lidam com os números (eles não são calculadoras por natureza). No contexto do Beancount, isso significa que eles podem não ser os melhores em tarefas como garantir que todos os valores em uma transação complexa de vários lançamentos sejam somados corretamente (embora geralmente possam, a aritmética simples está ao alcance, mas erros são possíveis). É sensato deixar o próprio Beancount fazer o trabalho pesado de matemática (ou verificar os totais) em vez de depender da aritmética da IA.

Apesar dessas limitações, a trajetória está claramente em direção a ajudantes de IA mais sofisticados e confiáveis ​​em contabilidade. A chave é usar os LLMs como assistentes, não contadores autônomos. Eles se destacam na redução da labuta – por exemplo, sugerindo categorizações prováveis ​​(economizando sua energia cognitiva) e elaborando lançamentos ou explicações. Você permanece como o tomador de decisões que revisa e finaliza o que entra nos livros. Como um contador colocou, "O ChatGPT está longe de ser perfeito... mas nunca antes foi tão fácil escrever scripts sem ter que aprender programação" – o mesmo sentimento se aplica às tarefas de contabilidade.

Conclusão

Grandes modelos de linguagem estão provando ser aliados valiosos para aqueles que praticam a contabilidade em texto simples com Beancount. Eles preenchem a lacuna entre os dados financeiros brutos e um livro-razão bem conservado, automatizando a categorização, detectando anomalias, oferecendo conclusões inteligentes, traduzindo linguagem natural em lançamentos e facilitando a conciliação. Implementar LLMs em um fluxo de trabalho Beancount pode trazer ganhos de eficiência significativos e até mesmo abrir o Beancount para usuários menos técnicos (com a IA lidando com parte da complexidade de script e formatação nos bastidores).

Para o público técnico de usuários do Beancount, agora é um ótimo momento para experimentar essas ferramentas de IA. Tente usar o ChatGPT ou um modelo local para classificar o valor de uma semana de transações não categorizadas ou para analisar um novo tipo de extrato para o qual você não escreveu um importador. Aproveite projetos de código aberto como Beanborg para inspiração e compartilhe suas descobertas com a comunidade. Ao combinar a robustez do Beancount (que manterá seus livros precisos e auditáveis) com o poder dos LLMs (que podem reduzir significativamente o trabalho manual), você pode alcançar um fluxo de trabalho de contabilidade eficiente e flexível.

Em última análise, os LLMs não substituirão a necessidade da supervisão de um contador ou do julgamento do proprietário de uma empresa, mas podem aumentar essas funções. Eles atuam como assistentes incansáveis ​​que podem lidar com o trabalho pesado em segundos e aprender com cada interação. À medida que a tecnologia amadurece – abordando as limitações atuais em precisão e privacidade – podemos esperar que a IA se torne uma parte padrão do kit de ferramentas do contador. Por enquanto, com uso cuidadoso, os usuários do Beancount já podem aproveitar os LLMs para manter seus livros atualizados com menos esforço e mais insights. Em suma, deixe os robôs fazerem a contabilidade repetitiva, para que os humanos possam se concentrar na compreensão e na tomada de decisões.

Fontes:

• Franz A. (2023). Contabilidade para pessoas ocupadas (com IA) – Postagem de blog ilustrando como o ChatGPT pode ajudar com o Beancount escrevendo scripts de importação.
• Grupo Google Beancount (2023). Discussão "ChatGPT & Beancount" – _Experimento do