Использование LLM для автоматизации и улучшения бухгалтерского учета с помощью Beancount

Beancount - это система бухгалтерского учета с использованием простого текста и двойной записи, которая в последнее время стала более доступной благодаря большим языковым моделям (LLM), таким как ChatGPT. Технические пользователи – включая владельцев бизнеса, основателей стартапов, инженеров и бухгалтеров – могут использовать LLM для автоматизации утомительных задач бухгалтерского учета, сохраняя при этом гибкость и прозрачность текстового реестра Beancount. В этом отчете рассматриваются практические способы, с помощью которых LLM могут оптимизировать рабочие процессы Beancount, включая категоризацию транзакций, обнаружение аномалий, интеллектуальные предложения для бухгалтерских записей, создание записей на естественном языке и выверку выписок. Примеры запросов и результатов приведены для иллюстрации этих возможностей, а также советы по реализации, существующие инструменты и обсуждение возможностей и ограничений.

Автоматизированная категоризация транзакций с помощью LLM

Одним из наиболее трудоемких аспектов бухгалтерского учета является категоризация транзакций (присвоение их правильным счетам) на основе дескрипторов, таких как получатель, заметка или сумма. LLM могут значительно ускорить этот процесс, используя свое понимание языка и широкие знания для предложения подходящих счетов расходов или доходов для каждой транзакции.

Например, если в вашем реестре Beancount есть некатегоризированная запись:

2023-02-28 * "Amazon.com" "Подставка для ноутбука, ... Портативная подставка для ноутбука..."
   Assets:Zero-Sum-Accounts:Amazon-Purchases   -14.29 USD
   (отсутствует счет расходов)

Запрос к LLM может запросить подходящий счет расходов для балансировки транзакции. В одном реальном случае LLM классифицировала покупку подставки для ноутбука на Amazon как Expenses:Office-Supplies:Laptop-Stand. Аналогичным образом, он отнес покупку щеток стеклоочистителя к Expenses:Car:Maintenance, а кухонный прибор к Expenses:Kitchen:Appliances, разумно выводя категории из описания товара. Эти примеры показывают, как LLM может использовать контекст (получатель и описание) для выбора подходящего счета Beancount.

Современные инструменты, такие как Beanborg, интегрируют эту возможность: Beanborg — это импортер Beancount с открытым исходным кодом, который может автоматически сопоставлять данные транзакций с правильными счетами расходов. В основном он использует механизм, основанный на правилах, но также поддерживает машинное обучение и даже ChatGPT для предложений по категоризации. С помощью Beanborg вы можете импортировать CSV-файл банка и автоматически классифицировать большинство записей (например, получатель, содержащий "Fresh Food Inc.", может быть отнесен к категории Expenses:Groceries с помощью правил или помощи LLM).

Как использовать LLM для категоризации: Вы можете передать пакет описаний транзакций модели, такой как GPT-4, и попросить ее назначить вероятные счета. Один из предложенных рабочих процессов: используйте GPT для категоризации небольшой партии расходов, исправьте любые ошибки вручную, затем используйте встроенные плагины импорта Beancount (например, smart_importer) для извлечения уроков из этих примеров для будущих транзакций. Этот гибридный подход использует широкие знания LLM для новых или необычных транзакций (например, делая вывод, что PILOT Parallel Calligraphy Pens должны относиться к счету расходов на товары для искусства) и затем последовательно применяет эти категории в будущем.

Пример запроса и ответа: В таблице ниже показано, как пользователь может взаимодействовать с LLM для категоризации транзакций:

Запрос пользователя (детали транзакции)	Предлагаемый LLM счет/запись
Категоризировать: "Starbucks - Латте $5.00 2025-04-01"	Предложение: Расход – вероятно Expenses:Food:Coffee (покупка кофе)
Категоризировать: "Amazon.com - Bosch Задний стеклоочиститель $11.60"	Предложение: Expenses:Car:Maintenance (замена детали автомобиля)
Категоризировать: "Выплата заработной платы от ACME Corp $5000"	Предложение: Income:Salary (выплата заработной платы)
Завершить запись: 2025-07-10 * "Office Depot" "чернила для принтера" Assets:Checking -45.00 USD	Добавляет: Expenses:Office:Supplies 45.00 USD (балансирует запись)

В этих примерах LLM опирается на общие знания (Starbucks — это кофе, автомобильные запчасти Amazon связаны с обслуживанием автомобилей, заработная плата ACME — это доход), чтобы предложить правильный счет Beancount. Он может даже завершить бухгалтерскую запись, добавив отсутствующую балансирующую проводку (в случае с Office Depot, предлагая счет расходов на канцелярские товары для компенсации платежа). Со временем такая категоризация на основе ИИ может сэкономить время и уменьшить ручной труд при классификации транзакций.

Обнаружение аномалий и идентификация дубликатов

Помимо категоризации, LLM могут помочь отметить аномалии в реестре – такие как дублирующиеся записи или необычные расходы – путем анализа описаний транзакций и закономерностей на обычном английском языке. Традиционное программное обеспечение может обнаруживать точные дубликаты с помощью хэшей или строгих правил (например, Beanborg использует хэш данных CSV для предотвращения повторного импорта одной и той же транзакции). Однако LLM может предоставить более контекстно-зависимый обзор.

Например, вы можете запросить у LLM список недавних транзакций и спросить: "Есть ли среди них какие-либо дубликаты или необычные выбросы?" Поскольку LLM превосходно справляются с контекстным анализом, они могут заметить, если две записи имеют одинаковую дату и сумму или очень похожие описания, и отметить их как потенциальные дубликаты. Они также могут распознавать закономерности нормальных расходов и выявлять отклонения. Как отмечается в одном источнике, "в контексте потока финансовых транзакций LLM может обнаружить аномальные привычки расходов", узнав, что является типичным, и определив то, что не подходит.

Пример необычной суммы: Если вы обычно тратите 30–50 долларов на топливо, но внезапно одна транзакция по топливу составляет 300 долларов, LLM может выделить это как аномалию ("эти расходы на топливо в десять раз больше, чем ваш обычный шаблон"). LLM выявляют аномалии, обнаруживая даже незначительные отклонения, которые системы, основанные на правилах, могут не заметить. Они учитывают контекст – например, время, категорию, частоту – а не просто жесткие пороговые значения.

Пример дубликата: Учитывая две строки реестра, которые почти идентичны (один и тот же получатель и сумма в близкие даты), LLM может ответить: "Транзакции 2025-08-01 и 2025-08-02 на сумму 100 долларов США в ACME Corp, по-видимому, являются дубликатами." Это особенно полезно, если данные были введены из нескольких источников или если банк дважды провел транзакцию.

Хотя обнаружение аномалий на основе LLM все еще является новой областью, оно дополняет традиционные методы, объясняя почему что-то отмечено на естественном языке. Это может помочь человеку, проводящему проверку, быстро понять и решить проблему (например, подтвердить дубликат и удалить одну запись или исследовать выброс расходов).

Интеллектуальные предложения по завершению журнала

LLM могут выступать в качестве интеллектуальных помощников, когда вы составляете или исправляете журнальные записи в Beancount. Они не только классифицируют транзакции, но и предлагают, как завершить частичные записи или исправить дисбалансы. Это похоже на интеллектуальное автозаполнение для вашего реестра.

Предложения по счетам и суммам: Предположим, вы вводите новую транзакцию с указанием получателя и суммы, но еще не решили, к какому счету она относится. LLM может предложить счет на основе описания (как описано в категоризации). Он также может обеспечить балансировку записи, предоставив дополнительную проводку. Например, пользователь может написать:

2025-09-10 * "Cloud Hosting Inc" "Ежемесячная плата за виртуальную машину"
   Assets:Bank:Checking        -120.00 USD
   [Отсутствует вторая проводка]

Спросив LLM: "Что находится на другой стороне этой транзакции?", он может предложить: Expenses:Business:Hosting 120.00 USD для балансировки записи, признавая, что плата за облачный хостинг является бизнес-расходами.

В Google Group Beancount один пользователь продемонстрировал это, передав пакет односторонних записей покупок Amazon в ChatGPT и предложив ему "добавить классифицированные проводки расходов для балансировки каждой транзакции". GPT заполнил каждую недостающую проводку правдоподобным счетом расходов (хотя иногда слишком детализированным, например, создав счет только для "Подставки для ноутбука"). Это показывает, как LLM могут создавать полные журнальные записи, когда им предоставляются неполные данные.

Улучшение повествования: LLM могут даже помочь улучшить повествование или описания в записях. Если описание слишком загадочное (например, внутренний код из банковской выписки), вы можете попросить LLM переписать его более четко для реестра. Поскольку LLM хорошо обрабатывают естественный язык, они могут преобразовать "PUR CHK 1234 XYZ CORP" в "Чек № 1234 в XYZ Corp" для ясности.

Руководство и обучение: Со временем LLM можно интегрировать в ваш рабочий процесс редактирования (возможно, через плагин редактора или расширение Fava), чтобы предлагать вероятные завершения при вводе транзакции. Это аналогично тому, как редакторы кода используют ИИ для предложения завершения кода. В бухгалтерском учете с использованием простого текста LLM может извлекать данные из существующих названий счетов и прошлых записей, чтобы рекомендовать, как завершить следующую. Например, если вы часто записываете Канцелярские товары, когда в получателе появляется "Staples", модель может выучить этот шаблон. Некоторые пользователи сообщают, что предложения ChatGPT можно уточнить после нескольких примеров, а затем обобщить с помощью плагина, такого как smart_importer, для будущих транзакций.

Таким образом, LLM предоставляют "вторую пару глаз" для ваших записей, предлагая завершения и исправления, которые соответствуют правилам двойной записи Beancount.

Создание записей Beancount из неструктурированных входных данных

Возможно, одним из самых мощных способов использования LLM является преобразование неструктурированной финансовой информации – необработанного текста, квитанций или описаний на естественном языке – в структурированные записи Beancount. Это позволяет пользователям говорить или вставлять данные в свободной форме и получать взамен действительные записи реестра.

От естественного языка к записи: Вы можете запросить у LLM предложение, например:

"Я купил канцелярские товары (чернила для принтера) в Office Depot за 45 долларов 10 июля 2025 года, оплатил со своего расчетного счета."

Способный LLM интерпретирует это и выдаст что-то вроде:

2025-07-10 * "Office Depot" "чернила для принтера"
   Assets:Bank:Checking        -45.00 USD
   Expenses:Office:Supplies     45.00 USD

Он определил дату, получателя, повествование, сумму и угадал соответствующие счета (зачислив банковский актив, дебетовав расходы на канцелярские товары). Это, по сути, превращает отчет о расходах на простом английском языке в правильно отформатированную журнальную запись Beancount. Недавние исследования даже использовали Beancount в качестве целевого формата для оценки понимания LLM бухгалтерского учета с двойной записью, с неоднозначными результатами (LLM часто нуждаются в тщательных запросах, чтобы получить правильный синтаксис). Однако при хорошо составленном запросе или нескольких примерах модели, такие как GPT-4, обычно могут создать правильную запись для простых сценариев.

OCR в реестр: LLM с возможностями распознавания изображений или OCR (например, GPT-4 с вводом изображений или специализированные инструменты) могут пойти еще дальше: взять изображение квитанции или PDF-файл банковской выписки и извлечь из него транзакции. Например, вы можете показать ChatGPT фотографию квитанции и запросить запись Beancount – модель проанализирует дату, общую сумму, поставщика и, возможно, налог, а затем выведет запись с этими данными. В одном из руководств отмечается, что ChatGPT может преобразовывать данные из счетов-фактур или квитанций в "чистые, отформатированные таблицы, пригодные для бухгалтерского учета", которые затем можно сопоставить со счетами Beancount. Аналогичным образом, CSV или Excel-файл можно передать в LLM с инструкциями по выводу транзакций Beancount – действительно, пользователи предложили GPT "написать скрипт Python для анализа CSV и вывода записей Beancount" в качестве способа автоматизации импорта.

Обработка нескольких транзакций: LLM также могут обрабатывать пакетные входные данные. Вы можете вставить список необработанных транзакций (даты, описания, суммы) и запросить у модели создание соответствующих строк реестра Beancount. Пример запроса от сообщества использует подробную инструкцию для GPT-4, чтобы "преобразовать содержимое CSV в формат Beancount", соблюдая при этом принципы бухгалтерского учета. На выходе получается полный .beancount файл, охватывающий все транзакции. Этот подход, по сути, позволяет непрограммистам достичь того, что сделали бы пользовательские скрипты импорта, инструктируя ИИ на естественном языке.

Имейте в виду, что, хотя LLM впечатляюще анализируют и генерируют текст, проверка имеет решающее значение. Всегда проверяйте записи, созданные из неструктурированных входных данных. Проверьте даты, суммы и баланс дебетов/кредитов (компилятор Beancount обнаружит ошибки дисбаланса). Как подчеркивается в одном исследовании, без тщательного руководства LLM может создавать полностью правильные транзакции с двойной записью лишь небольшую часть времени. Предоставление примеров шаблонов в вашем запросе и явное напоминание модели о синтаксисе Beancount значительно повысит точность.

Выверка выписок с помощью LLM

Выверка банковских выписок – процесс сопоставления вашего реестра с внешней выпиской (банковской или кредитной карты) – может быть утомительной. LLM могут выступать в качестве интеллектуальных механизмов сравнения, помогая выявлять расхождения между вашими записями Beancount и выпиской.

Выявление отсутствующих или несовпадающих записей: Простой вариант использования — предоставить LLM два списка: один из транзакций из вашего реестра за период, а другой из банковской выписки, а затем попросить его найти, какие записи не совпадают. Поскольку модель может читать и сравнивать построчно, она выделит элементы, присутствующие в одном списке и отсутствующие в другом. Например, вы можете запросить: "Вот мой реестр за март и выписка моего банка за март. Какие транзакции есть в выписке, но нет в моем реестре, или наоборот?". В руководстве по использованию ChatGPT в бухгалтерском учете отмечается: "Вставьте список транзакций, и ChatGPT выделит отсутствующие или несовпадающие записи.". Это означает, что ИИ может выдать что-то вроде: "Платеж в размере 120,00 долларов США 03-15 появляется в банковской выписке, но отсутствует в реестре (возможная отсутствующая запись)."

Объяснение различий: LLM также могут описывать различия на простом языке. Если транзакция имеет другую сумму или дату между реестром и выпиской (возможно, из-за опечатки или разницы во времени), LLM может отметить: "Транзакция X имеет 105 долларов США в реестре против 150 долларов США в банковской выписке – это может относиться к одному и тому же элементу с расхождением в сумме." Это естественное объяснение может направить вас непосредственно к проблеме, которую нужно исправить, вместо того, чтобы вручную сканировать строки чисел.

Автоматизация рабочих процессов выверки: На практике вы можете использовать функцию расширенного анализа данных ChatGPT (ранее Code Interpreter): загрузить CSV-файл вашей выписки и, возможно, экспорт вашего реестра, и позволить ему программно перекрестно проверять их. Существуют также новые плагины и инструменты, ориентированные на выверку. Например, некоторые продемонстрировали, как ChatGPT готовит отчеты о выверке и даже предлагает скорректировать журнальные записи для балансировки книг. Хотя это эксперименты на ранней стадии, они указывают на будущее, где большая часть рутинной работы по выверке (сравнения, выделение различий) перекладывается на ИИ, а бухгалтер-человек просто просматривает и утверждает корректировки.

Важно поддерживать контроль и безопасность при использовании LLM для выверки, особенно с конфиденциальными финансовыми данными. Если вы используете облачные модели, убедитесь, что номера счетов или персональные идентификаторы не передаются, или используйте анонимные данные. Альтернативой является запуск локального LLM (обсуждается ниже), чтобы данные никогда не покидали вашу среду.

Методы реализации: API, рабочие процессы и инструменты

Как можно практически интегрировать LLM в рабочий процесс на основе Beancount? Существует несколько подходов, начиная от простых взаимодействий копирования и вставки с ChatGPT и заканчивая созданием пользовательских автоматизированных конвейеров:

• Ручные подсказки (интерфейс ChatGPT): Самый доступный метод — интерактивно использовать ChatGPT (или другой интерфейс LLM). Например, скопируйте пакет некатегоризированных транзакций и предложите модели категории. Или вставьте кусок банковской выписки и попросите преобразовать его в Beancount. Это не требует кодирования, о чем свидетельствуют многие пользователи, которые просто описывают свою проблему ChatGPT и получают полезные результаты. Недостатком является то, что это немного спорадично, и вы должны каждый раз следить за тем, чтобы модель хорошо направлялась.

• API и скрипты: Для более повторяемого рабочего процесса вы можете использовать API (например, API OpenAI для GPT-4) для обработки транзакций. Это можно сделать в скрипте Python, который считывает новые транзакции и вызывает API для получения предложения категории или полной записи. Вы можете интегрировать это в свой конвейер импорта. Например, конфигурация Beanborg позволяет включать предложения ChatGPT, установив use_llm: true и указав ключ API. Затем каждая импортированная транзакция получает дополнительное предсказание категории от GPT наряду с предсказанием на основе правил или машинного обучения, которое вы можете просмотреть.

• Плагины и расширения: По мере того, как LLM набирают популярность, мы можем ожидать появления плагинов для Beancount или его веб-интерфейса Fava. Они могут добавить кнопку "Спросить ИИ" к транзакциям. Хотя на момент написания этой статьи официального плагина Beancount AI не существует, интерес сообщества растет. Фактически, создатель Beancount отметил, что идея библиотеки подсказок LLM для Beancount звучит забавно, и члены сообщества экспериментируют с "бухгалтерскими ботами LLM" и разработкой подсказок для бухгалтерских задач. Следите за форумами Beancount и проблемами GitHub для таких интеграций.

• Библиотеки с открытым исходным кодом: Помимо Beanborg, другие связанные инструменты включают smart_importer (плагин Beancount, в котором вы можете написать функцию Python или даже использовать простое машинное обучение для классификации транзакций при импорте). Хотя это и не LLM, он хорошо сочетается с использованием LLM: вы можете использовать LLM для быстрого создания обучающих данных или правил, а затем позволить smart_importer применить их. Также есть интерес к таким инструментам, как Llamafile (локальный LLM с открытым исходным кодом для задач с данными), используемым для анализа и преобразования финансовых данных, и проектам, таким как Actual или Paisa в области бухгалтерского учета с использованием простого текста (хотя они больше ориентированы на предоставление пользовательского интерфейса, а не ИИ). Ландшафт быстро развивается, и вполне вероятно, что появятся дополнительные исследовательские проекты и код с открытым исходным кодом, которые конкретно нацелены на автоматизацию бухгалтерского учета с помощью LLM. Например, в статье 2024 года представлен метод использования подсказок на языке, специфичном для домена (правила синтаксиса Beancount), для оценки и улучшения вывода LLM для бухгалтерского учета – такие исследования могут привести к созданию библиотек, которые помогут LLM более строго соблюдать правила бухгалтерского учета.

• Гибридные рабочие процессы ИИ: Вы можете комбинировать LLM с другим ИИ/автоматизацией. Например, используйте OCR для получения текста из квитанций, затем передайте его в LLM для создания записи. Или используйте модель машинного обучения для обнаружения аномалий, чтобы отметить выбросы, а затем попросите LLM объяснить эти выбросы. Части можно соединить с помощью скриптов или платформ автоматизации (например, с помощью Zapier или пользовательского кода для отправки новых транзакций в службу ИИ и хранения ответа).

При реализации помните о затратах и ограничениях скорости, если вы используете платный API, особенно для больших реестров (хотя категоризация одной транзакции стоит очень мало токенов). Кроме того, включите обработку ошибок – например, если ИИ возвращает недопустимое название счета или неправильно отформатированную запись, предусмотрите резервные варианты или этапы ручной проверки.

Существующие инструменты, библиотеки и исследования

• Beanborg – Как обсуждалось, автоматизированный импортер транзакций для Beancount, который объединяет правила, ML и ChatGPT для категоризации. Он имеет открытый исходный код и может служить шаблоном для создания собственных рабочих процессов импорта с помощью ИИ.

• smart_importer – Плагин для Beancount, который позволяет вам писать логику Python для автоматической классификации или даже исправления транзакций во время импорта. Некоторые пользователи использовали GPT для создания этих правил или предварительной классификации данных, которые затем использует smart_importer.

• Разработка подсказок Beancount (Сообщество) – На форумах (Reddit’s r/plaintextaccounting, Beancount Google Group) ведутся постоянные исследования сообщества по использованию LLM. Например, один пользователь поделился методами подсказок, чтобы GPT-4 правильно выводил записи Beancount, явно напоминая ему о формате и используя пошаговые рассуждения. Другой открытый GitHub gist предоставляет рецепт использования GPT-4 или Claude для создания функции Python, которая классифицирует транзакции по ключевым словам. Эти эксперименты сообщества являются ценными ресурсами для изучения стратегий подсказок.

• Финансовые исследования LLM – Помимо практических скриптов, исследовательские работы (такие как "Оценка финансовой грамотности LLM с помощью DSL для бухгалтерского учета с использованием простого текста", FinNLP 2025) непосредственно изучают возможности LLM в бухгалтерском учете с двойной записью. Они часто открывают исходный код своих подсказок или наборов данных, которые можно перепрофилировать для точной настройки или обучения моделей для повышения точности. Также ведется работа по использованию LLM embeddings для обнаружения аномалий в финансах и по специализированным LLM, ориентированным на финансы, которые могут более надежно обрабатывать бухгалтерские запросы. Хотя это и не готовые инструменты, они указывают на направление будущих улучшений.

• Плагины ChatGPT и связанное с ними SaaS – Несколько сторонних сервисов и плагинов нацелены на интеграцию ChatGPT с бухгалтерским программным обеспечением (QuickBooks, Xero и т. д.). Например, некоторые плагины утверждают, что "визуально отмечают расхождения" в QuickBooks через ChatGPT. Для Beancount (как для файловой и открытой системы) таких плагинов пока не существует, но может появиться сочетание удобного для ИИ интерфейса, такого как Fava, с закулисным LLM. Энтузиасты открытого исходного кода могут создать расширение Fava, которое отправляет запросы в LLM (например, вкладка Fava, где вы можете задавать вопросы о своем реестре на естественном языке).

Таким образом, сочетание скриптов сообщества, специализированных инструментов, таких как Beanborg, и передовых исследований продвигает границы того, как LLM могут помочь в бухгалтерском учете с использованием простого текста. Даже если для каждой задачи нет идеального готового решения, существуют строительные блоки и примеры, с помощью которых технические пользователи могут собрать свою собственную систему бухгалтерского учета с помощью ИИ.

Возможности и ограничения LLM в рабочих процессах Beancount

LLM предлагают захватывающие возможности для пользователей Beancount:

• Значительное повышение эффективности: Они могут сократить ручной труд по категоризации и вводу транзакций. Задачи, которые раньше требовали написания пользовательского кода или правил, часто можно выполнить, просто попросив ИИ сделать это. Это снижает барьер для непрограммистов для автоматизации своего бухгалтерского учета ("теперь каждый может быть разработчиком" с помощью ChatGPT). Владельцы бизнеса могут больше сосредоточиться на анализе финансовой информации, а не на вводе данных.

• Адаптивное обучение: В отличие от жестких правил, LLM может обобщать и обрабатывать крайние случаи. Если вы начнете тратить деньги в новой категории, ИИ может справиться с этим изящно по аналогии с известными категориями. Кроме того, при правильной интеграции он может учиться на исправлениях – например, если вы отменяете предложение, эта информация может быть использована для точной настройки будущих результатов (вручную или через цикл обратной связи в таких инструментах, как Beanborg). Это похоже на то, как можно обучить помощника с течением времени.

• Естественное взаимодействие: LLM понимают повседневный язык, что позволяет иметь разговорные интерфейсы для бухгалтерского учета. Представьте, что вы спрашиваете: "Сколько всего я потратил на кофе в этом месяце?" и получаете ответ или даже запрос Beancount, созданный для вас. Хотя мы сосредоточились на автоматизации, возможность запросов является еще одним преимуществом – ChatGPT может проанализировать ваш вопрос и, если ему предоставлен доступ к данным реестра, сформулировать результат. Это может дополнить отчеты Beancount, позволяя задавать специальные вопросы и ответы на простом английском языке.

Однако есть важные ограничения и опасения, которые следует учитывать:

• Точность и надежность: LLM звучат уверенно, но они могут выдавать неверные результаты, если они неправильно понимают задачу или им не хватает надлежащих ограничений. В бухгалтерском учете единственная неправильная классификация или дисбаланс может испортить отчеты. Вышеупомянутое исследование показало, что без тщательных запросов лишь очень немногие транзакции, созданные LLM, были полностью правильными. Даже если синтаксис правильный, выбранная категория может быть спорной. Таким образом, предложения ИИ должны быть рассмотрены бухгалтером-человеком, особенно в критических книгах. Девизом должно быть "доверяй, но проверяй". Всегда используйте проверку Beancount (например, bean-check для ошибок баланса/синтаксиса) для записей, созданных ИИ.

• Конфиденциальность и безопасность: Финансовые данные являются конфиденциальными. Многие решения LLM предполагают отправку данных на внешние серверы (OpenAI и т. д.). Как отметил один пользователь, "ChatGPT может быть отличным классификатором счетов... Единственная проблема — конфиденциальность." Совместное использование банковских транзакций со сторонней службой ИИ может нарушать политику конфиденциальности или правила, а также существует риск утечки данных. Фактически, сообщалось о случаях случайного раскрытия данных через облачный ИИ. Чтобы смягчить это, варианты включают: использование анонимных данных (например, замену реальных имен заполнителями при запросе ИИ), запуск LLM локально (существуют модели с открытым исходным кодом, которые вы можете разместить, которые, хотя и не такие мощные, как GPT-4, могут выполнять более простые задачи) или использование гибридного подхода (выполнение первоначальной обработки локально и, возможно, отправка только сводок высокого уровня в API). Всегда обеспечивайте соблюдение любых требований к защите данных, применимых к вашему бизнесу.

• Стоимость и производительность: Использование современной модели, такой как GPT-4, через API стоит денег за токен. Для случайных подсказок это незначительно, но если вы хотите классифицировать тысячи транзакций, стоимость увеличивается. Также есть задержка – обработка большой подсказки со многими транзакциями может занять некоторое время. Точно настроенные модели меньшего размера или LLM с открытым исходным кодом могут быть дешевле/быстрее, но могут потребовать большей настройки и могут не достичь той же точности без точной настройки ваших данных. Это компромисс между удобством (облачный ИИ, который "просто работает") и контролем (локальный ИИ, которым вы управляете).

• Переобучение или непоследовательность: LLM не имеют врожденного представления о вашем конкретном плане счетов, если вы не встроите эту информацию в подсказку. Они могут изобретать названия счетов, которых нет в вашем реестре (как в более раннем примере, предлагая новый субсчет для "Подставки для ноутбука", когда вы, возможно, предпочли бы его под общим счетом канцтоваров). Поддержание соответствия предложений ИИ установленным вами счетам может потребовать предоставления списка допустимых счетов в качестве контекста или выполнения некоторой постобработки для сопоставления его предложений с ближайшим существующим счетом. Аналогичным образом, если используются две разные формулировки, LLM может выдать непоследовательные результаты. Установление стандартизированного метода подсказок и, возможно, некоторого "руководства по стилю ИИ" для ваших счетов может помочь поддерживать согласованность.

• Сфера понимания: Хотя LLM отлично работают с текстом, они не выполняют вычисления с абсолютной точностью. Например, просьба к LLM вычислить финансовые коэффициенты или выполнить суммирование может привести к ошибкам из-за того, как они обрабатывают числа (они не являются калькуляторами по своей природе). В контексте Beancount это означает, что они могут быть не лучшими в таких задачах, как обеспечение правильного суммирования всех сумм в сложной транзакции с несколькими проводками (хотя обычно они могут, простая арифметика находится в пределах досягаемости, но возможны ошибки). Разумно позволить самому Beancount выполнять трудоемкие математические операции (или проверять итоги), а не полагаться на арифметику ИИ.

Несмотря на эти ограничения, траектория явно движется к более сложным и надежным помощникам ИИ в бухгалтерском учете. Ключ в том, чтобы использовать LLM в качестве помощников, а не автономных бухгалтеров. Они превосходно справляются с уменьшением рутины – например, предлагают вероятные категории (экономия вашей когнитивной энергии) и составляют записи или объяснения. Вы остаетесь лицом, принимающим решения, которое рассматривает и завершает то, что попадает в книги. Как выразился один бухгалтер, "ChatGPT далек от совершенства... но никогда прежде не было так легко писать скрипты, не изучая программирование" – то же самое относится и к бухгалтерским задачам.

Заключение

Большие языковые модели оказываются ценными союзниками для тех, кто занимается бухгалтерским учетом с использованием простого текста с помощью Beancount. Они устраняют разрыв между необработанными финансовыми данными и аккуратно составленным реестром, автоматизируя категоризацию, выявляя аномалии, предлагая интеллектуа