Použitie LLM na automatizáciu a vylepšenie účtovníctva s Beancount

Beancount je systém účtovníctva v čistom texte s podvojným účtovníctvom, ktorý sa vďaka rozsiahlym jazykovým modelom (LLM), ako je ChatGPT, stal v poslednej dobe prístupnejším. Technickí používatelia – vrátane majiteľov firiem, zakladateľov startupov, inžinierov a účtovníkov – môžu využiť LLM na automatizáciu únavných účtovných úloh pri zachovaní flexibility a transparentnosti textovej účtovnej knihy Beancount. Táto správa skúma praktické spôsoby, ako môžu LLM zefektívniť pracovné postupy Beancount, vrátane kategorizácie transakcií, detekcie anomálií, inteligentných návrhov účtovných zápisov, generovania záznamov z prirodzeného jazyka a odsúhlasovania výpisov. Príklady výziev a výstupov sú uvedené na ilustráciu týchto možností, spolu s tipmi na implementáciu, existujúcimi nástrojmi a diskusiou o príležitostiach a obmedzeniach.

Automatizovaná kategorizácia transakcií pomocou LLM

Jedným z časovo najnáročnejších aspektov účtovníctva je kategorizácia transakcií (priraďovanie ich k správnym účtom) na základe deskriptorov, ako je príjemca, poznámka alebo suma. LLM môžu túto činnosť výrazne urýchliť pomocou porozumenia jazyka a rozsiahlych znalostí na navrhnutie vhodných nákladových alebo príjmových účtov pre každú transakciu.

Napríklad, ak má vaša účtovná kniha Beancount nekategorizovaný záznam:

2023-02-28 * "Amazon.com" "Laptop Stand, ... Portable Notebook Stand..."
   Assets:Zero-Sum-Accounts:Amazon-Purchases   -14.29 USD
   (chýbajúci nákladový účet)

Výzva pre LLM by mohla požadovať vhodný nákladový účet na vyrovnanie transakcie. V jednom reálnom prípade LLM kategorizoval nákup stojana na notebook z Amazonu ako Expenses:Office-Supplies:Laptop-Stand. Podobne priradil nákup stierača čelného skla k Expenses:Car:Maintenance a kuchynský spotrebič k Expenses:Kitchen:Appliances, pričom inteligentne odvodzoval kategórie z popisov položiek. Tieto príklady ukazujú, ako môže LLM použiť kontext (príjemca a popis) na výber vhodného účtu Beancount.

Moderné nástroje ako Beanborg integrujú túto schopnosť: Beanborg je open-source importér pre Beancount, ktorý dokáže automaticky priradiť transakčné údaje k správnym nákladovým účtom. Primárne používa engine založený na pravidlách, ale podporuje aj strojové učenie a dokonca aj ChatGPT pre návrhy kategorizácie. S Beanborgom môžete importovať CSV súbor banky a väčšina záznamov bude automaticky klasifikovaná (napr. príjemca obsahujúci "Fresh Food Inc." môže byť kategorizovaný pod Expenses:Groceries pomocou pravidiel alebo pomocou LLM).

Ako použiť LLM na kategorizáciu: Môžete zadať dávku popisov transakcií do modelu ako GPT-4 a požiadať ho, aby priradil pravdepodobné účty. Jeden navrhovaný pracovný postup je: použiť GPT na kategorizáciu malej dávky nákladov, manuálne opraviť akékoľvek chyby a potom použiť vstavané importné pluginy Beancount (ako smart_importer) na učenie sa z týchto príkladov pre budúce transakcie. Tento hybridný prístup využíva rozsiahle znalosti LLM pre nové alebo nezvyčajné transakcie (napríklad odvodenie, že PILOT Parallel Calligraphy Pens by mali spadať pod nákladový účet pre umelecké potreby) a potom tieto kategorizácie dôsledne aplikuje.

Príklad výzvy a odpovede: Nasledujúca tabuľka ukazuje, ako môže používateľ interagovať s LLM na kategorizáciu transakcií:

Používateľská výzva (podrobnosti transakcie)	LLM navrhovaný účet/záznam
Kategorizovať: "Starbucks - Latte $5.00 dňa 2025-04-01"	Návrh: Expense – pravdepodobne Expenses:Food:Coffee (nákup kávy)
Kategorizovať: "Amazon.com - Bosch Rear Wiper Blade $11.60"	Návrh: Expenses:Car:Maintenance (výmena súčiastky automobilu)
Kategorizovať: "Platba mzdy od ACME Corp $5000"	Návrh: Income:Salary (príjem z výplaty)
Kompletný záznam: 2025-07-10 * "Office Depot" "printer ink" Assets:Checking -45.00 USD	Pridá: Expenses:Office:Supplies 45.00 USD (vyrovná záznam)

V týchto príkladoch LLM čerpá zo všeobecných znalostí (Starbucks je káva, automobilové súčiastky Amazon súvisia s údržbou automobilov, mzda ACME je príjem) na navrhnutie správneho účtu Beancount. Môže dokonca dokončiť účtovný zápis pridaním chýbajúcej vyrovnávacej položky (v prípade Office Depot navrhnutie nákladového účtu pre kancelárske potreby na vyrovnanie platby). Takáto kategorizácia riadená umelou inteligenciou môže časom ušetriť čas a znížiť manuálne úsilie pri klasifikácii transakcií.

Detekcia anomálií a identifikácia duplicitných záznamov

Okrem kategorizácie môžu LLM pomôcť označiť anomálie v účtovnej knihe – ako napríklad duplicitné záznamy alebo nezvyčajné výdavky – analýzou popisov transakcií a vzorov v jednoduchom jazyku. Tradičný softvér môže zachytiť presné duplikáty prostredníctvom hashov alebo prísnych pravidiel (napríklad Beanborg používa hash údajov CSV, aby zabránil opakovanému importu rovnakej transakcie). LLM však môže poskytnúť kontextovejšie vyhodnotenie.

Napríklad, môžete LLM zadať zoznam nedávnych transakcií a opýtať sa: "Vyzerá niektorá z týchto transakcií ako duplikát alebo nezvyčajná odchýlka?" Pretože LLM vynikajú v kontextovej analýze, môžu si všimnúť, či majú dva záznamy rovnaký dátum a sumu alebo veľmi podobné popisy a označiť ich ako potenciálne duplikáty. Môžu tiež rozpoznať vzorce bežných výdavkov a zistiť odchýlky. Ako poznamenáva jeden zdroj, "v kontexte toku finančných transakcií môže LLM zistiť abnormálne výdavkové návyky" tým, že sa naučí, čo je typické, a identifikuje, čo sa nehodí.

Príklad nezvyčajnej sumy: Ak zvyčajne míňate 30 – 50 dolárov na palivo, ale zrazu je jedna transakcia na palivo 300 dolárov, LLM by to mohol označiť ako anomáliu ("tento výdavok na palivo je desaťkrát väčší ako váš obvyklý vzor"). LLM identifikujú anomálie detekciou aj jemných odchýlok, ktoré by systémy založené na pravidlách mohli prehliadnuť. Zvažujú kontext – napr. načasovanie, kategóriu, frekvenciu – skôr ako len tvrdé prahové hodnoty.

Príklad duplikátu: Vzhľadom na dva riadky účtovnej knihy, ktoré sú takmer identické (rovnaký príjemca a suma v blízkych dátumoch), by LLM mohol odpovedať: "Zdá sa, že transakcie z 2025-08-01 a 2025-08-02 za 100 dolárov pre ACME Corp sú duplikáty." To je užitočné najmä vtedy, ak boli údaje zadané z viacerých zdrojov alebo ak banka zaúčtovala transakciu dvakrát.

Zatiaľ čo detekcia anomálií riadená LLM je stále rozvíjajúca sa oblasť, dopĺňa tradičné metódy tým, že vysvetľuje prečo je niečo označené v prirodzenom jazyku. To môže pomôcť recenzentovi rýchlo pochopiť a vyriešiť problém (napríklad potvrdením duplikátu a odstránením jedného záznamu alebo preskúmaním odľahlého výdavku).

Inteligentné návrhy na dokončenie účtovných zápisov

LLM môžu pôsobiť ako inteligentní asistenti, keď zostavujete alebo opravujete účtovné zápisy v Beancount. Nielenže kategorizujú transakcie, ale tiež navrhujú, ako dokončiť čiastočné záznamy alebo opraviť nerovnováhy. Je to ako mať inteligentné automatické dopĺňanie pre vašu účtovnú knihu.

Návrhy účtov a súm: Predpokladajme, že zadáte novú transakciu s príjemcom a sumou, ale nerozhodli ste sa, do ktorého účtu patrí. LLM môže navrhnúť účet na základe popisu (ako bolo uvedené v kategorizácii). Môže tiež zabezpečiť, aby sa záznam vyrovnal poskytnutím doplnkovej položky. Napríklad používateľ môže napísať:

2025-09-10 * "Cloud Hosting Inc" "Mesačný poplatok za hosting VM"
   Assets:Bank:Checking        -120.00 USD
   [Chýbajúca druhá položka]

Ak sa LLM opýtate, "Čo je druhá strana tejto transakcie?", mohol by navrhnúť: Expenses:Business:Hosting 120.00 USD na vyrovnanie záznamu s tým, že poplatok za cloud hosting je obchodný výdavok.

V skupine Beancount Google Group jeden používateľ demonštroval tento princíp tým, že zadal dávku jednostranných záznamov o nákupe z Amazonu do ChatGPT a vyzval ho, aby "pridal kategorizované nákladové položky na vyrovnanie každej transakcie". GPT vyplnil každú chýbajúcu položku pravdepodobným nákladovým účtom (aj keď niekedy príliš podrobným, napríklad vytvorením účtu len pre "Laptop Stand"). To ukazuje, ako môžu LLM navrhnúť kompletné účtovné zápisy, keď dostanú neúplné údaje.

Vylepšenia popisu: LLM môžu dokonca pomôcť zlepšiť popis alebo popisy v záznamoch. Ak je popis príliš kryptický (napr. interný kód z bankového výpisu), môžete požiadať LLM, aby ho pre účtovnú knihu preformuloval jasnejšie. Keďže LLM dobre zvládajú prirodzený jazyk, môžu transformovať "PUR CHK 1234 XYZ CORP" na "Check #1234 to XYZ Corp" pre jasnosť.

Usmernenie a učenie: Časom by sa LLM mohol integrovať do vášho pracovného postupu úprav (možno prostredníctvom zásuvného modulu editora alebo rozšírenia Fava) a navrhovať pravdepodobné dokončenia pri písaní transakcie. To je analogické s tým, ako editory kódu používajú AI na navrhovanie dokončení kódu. V účtovníctve v čistom texte môže LLM čerpať z vašich existujúcich názvov účtov a minulých záznamov a odporučiť, ako dokončiť ďalší. Napríklad, ak často zaznamenávate Office Supplies, keď sa v príjemcovi objaví "Staples", model sa môže naučiť tento vzor. Niektorí používatelia uvádzajú, že návrhy ChatGPT možno vylepšiť po niekoľkých príkladoch a potom ich zovšeobecniť pomocou zásuvného modulu, ako je smart_importer, pre budúce transakcie.

Stručne povedané, LLM poskytujú "druhý pár očí" na vaše záznamy a ponúkajú dokončenia a opravy, ktoré sú v súlade s pravidlami podvojného účtovníctva Beancount.

Generovanie záznamov Beancount z neštruktúrovaných vstupov

Snáď jedným z najvýkonnejších použití LLM je preklad neštruktúrovaných finančných informácií – surového textu, účteniek alebo popisov v prirodzenom jazyku – do štruktúrovaných záznamov Beancount. To umožňuje používateľom hovoriť alebo vkladať voľné údaje a získať platné záznamy v účtovnej knihe výmenou.

Od prirodzeného jazyka k záznamu: Môžete LLM zadať vetu ako,

"Kúpil som si kancelárske potreby (atrament do tlačiarne) z Office Depot za 45 dolárov 10. júla 2025, zaplatené z môjho bežného účtu."

Schopný LLM to interpretuje a vytvorí niečo ako:

2025-07-10 * "Office Depot" "printer ink"
   Assets:Bank:Checking        -45.00 USD
   Expenses:Office:Supplies     45.00 USD

Identifikoval dátum, príjemcu, popis, sumu a odhadol príslušné účty (pripísanie bankového aktíva, zaťaženie nákladov na kancelárske potreby). To v podstate premení správu o výdavkoch v jednoduchom jazyku na správne naformátovaný účtovný zápis Beancount. Nedávny výskum dokonca použil Beancount ako cieľový formát na vyhodnotenie porozumenia LLM podvojnému účtovníctvu, so zmiešanými výsledkami (LLM často potrebujú starostlivú výzvu na získanie presne správnej syntaxe). S dobre vytvorenou výzvou alebo niekoľkými príkladmi však modely ako GPT-4 zvyčajne dokážu vytvoriť správny záznam pre jednoduché scenáre.

OCR do účtovnej knihy: LLM s možnosťami videnia alebo OCR (ako GPT-4 so vstupom obrázka alebo špecializované nástroje) môžu ísť o krok ďalej: vezmite obrázok účtenky alebo PDF bankového výpisu a extrahujte z neho transakcie. Napríklad môžete ukázať ChatGPT fotografiu účtenky a požiadať o záznam Beancount – model by analyzoval dátum, celkovú sumu, predajcu a možno aj daň a potom vypísal záznam s týmito podrobnosťami. Jeden sprievodca uvádza, že ChatGPT dokáže previesť údaje z faktúr alebo účteniek do "čistých, naformátovaných tabuliek vhodných pre účtovníctvo", ktoré by ste potom mohli priradiť k účtom Beancount. Podobne je možné zadať export CSV alebo Excel do LLM s pokynmi na výstup transakcií Beancount – používatelia skutočne vyzvali GPT, aby "napísal skript v jazyku Python na analýzu CSV a výstup záznamov Beancount" ako spôsob automatizácie importov.

Spracovanie viacerých transakcií: LLM dokážu spracovať aj dávkové vstupy. Môžete vložiť zoznam surových transakcií (dátumy, popisy, sumy) a požiadať model o vygenerovanie zodpovedajúcich riadkov účtovnej knihy Beancount. Príklad výzvy od komunity používa podrobné pokyny pre GPT-4 na "konverziu obsahu CSV do formátu Beancount" pri dodržiavaní účtovných zásad. Výstupom je kompletný súbor .beancount pokrývajúci všetky transakcie. Tento prístup v podstate umožňuje neprogramátorom dosiahnuť to, čo by robili vlastné importné skripty – inštruovaním AI v prirodzenom jazyku.

Majte na pamäti, že aj keď LLM pôsobia pôsobivo pri analýze a generovaní textu, validácia je rozhodujúca. Vždy skontrolujte záznamy vytvorené z neštruktúrovaných vstupov. Skontrolujte dátumy, sumy a či sa debety/kredity vyrovnajú (kompilátor Beancount zachytí chyby nevyrovnania). Ako zdôraznila jedna štúdia, bez starostlivého vedenia môže LLM vyprodukovať úplne správne transakcie s podvojným účtovníctvom len v malej časti prípadov. Poskytnutie príkladov šablón vo vašej výzve a explicitné pripomenutie syntaxe Beancount modelu výrazne zlepší presnosť.

Odsúhlasovanie výpisov s pomocou LLM

Odsúhlasovanie bankových výpisov – proces porovnávania vašej účtovnej knihy s externým výpisom (bankovým alebo kreditnou kartou) – môže byť únavné. LLM môžu pôsobiť ako inteligentné porovnávacie nástroje, ktoré pomáhajú identifikovať nezrovnalosti medzi vašimi záznamami Beancount a výpisom.

Identifikácia chýbajúcich alebo nesúladných záznamov: Jednoduchý prípad použitia je dať LLM dva zoznamy: jeden transakcií z vašej účtovnej knihy za obdobie a jeden z bankového výpisu, potom ho požiadať, aby našiel, ktoré záznamy sa nezhodujú. Pretože model dokáže čítať a porovnávať riadok po riadku, zvýrazní položky prítomné v jednom zozname a nie v druhom. Napríklad môžete zadať: "Tu je moja účtovná kniha za marec a bankový výpis za marec. Ktoré transakcie sú na výpise, ale nie v mojej účtovnej knihe, alebo naopak?". Sprievodca používaním ChatGPT v účtovníctve poznamenáva: "Vložte zoznam transakcií a ChatGPT zvýrazní chýbajúce alebo nesúladné záznamy.". To znamená, že AI môže vypísať niečo ako: "Platba 120.00 USD dňa 03-15 sa zobrazuje na bankovom výpise, ale nie je v účtovnej knihe (možný chýbajúci záznam)."

Vysvetlenie rozdielov: LLM môžu tiež popísať rozdiely v jednoduchom jazyku. Ak má transakcia inú sumu alebo dátum medzi účtovnou knihou a výpisom (možno kvôli preklepu alebo časovému rozdielu), LLM môže označiť: "Transakcia X má 105 dolárov v účtovnej knihe oproti 150 dolárom na bankovom výpise – to sa môže týkať rovnakej položky s rozdielom v sume." Toto prirodzené vysvetlenie vás môže priamo naviesť na problém, ktorý treba opraviť, namiesto manuálneho skenovania riadkov čísel.

Automatizácia pracovných postupov odsúhlasovania: V praxi môžete použiť funkciu Rozšírená analýza dát ChatGPT (predtým Code Interpreter): nahrajte svoj výpis CSV a možno export z účtovnej knihy a nechajte ju programovo krížovo skontrolovať. Existujú aj nové zásuvné moduly a nástroje zamerané na odsúhlasovanie. Niektoré napríklad demonštrovali, že ChatGPT pripravuje správy o odsúhlasení a dokonca navrhuje úpravy účtovných záznamov na vyrovnanie účtov. Hoci ide o experimenty v ranom štádiu, poukazujú na budúcnosť, v ktorej sa väčšina hrubej práce pri odsúhlasovaní (porovnania, zvýraznenie rozdielov) prenesie na AI a ľudský účtovník len skontroluje a schváli úpravy.

Pri používaní LLM na odsúhlasovanie je dôležité zachovať kontrolu a bezpečnosť, najmä pri citlivých finančných údajoch. Ak používate cloudové modely, uistite sa, že sa nezdieľajú žiadne čísla účtov ani osobné identifikátory, alebo použite anonymizované údaje. Alternatívou je spustenie lokálneho LLM (diskutované nižšie), aby údaje nikdy neopustili vaše prostredie.

Implementačné metódy: API, pracovné postupy a nástroje

Ako možno prakticky integrovať LLM do pracovného postupu založeného na Beancount? Existuje niekoľko prístupov, od jednoduchých interakcií kopírovania a vkladania s ChatGPT až po budovanie vlastných automatizovaných potrubí:

• Manuálne zadávanie výziev (rozhranie ChatGPT): Najdostupnejšou metódou je interaktívne používanie ChatGPT (alebo iného rozhrania LLM). Napríklad skopírujte dávku nekategorizovaných transakcií a vyzvite model na kategórie. Alebo vložte časť bankového výpisu a požiadajte o konverziu do Beancount. To nevyžaduje žiadne kódovanie – ako dokazujú mnohí používatelia, ktorí jednoducho opíšu svoj problém ChatGPT a získajú použiteľné výsledky. Nevýhodou je, že je to trochu ad-hoc a musíte zabezpečiť, aby bol model vždy dobre vedený.

• API a skriptovanie: Pre opakovateľnejší pracovný postup môžete použiť API (ako napríklad API OpenAI pre GPT-4) na spracovanie transakcií. To by sa dalo urobiť v skripte jazyka Python, ktorý číta nové transakcie a volá API na získanie návrhu kategórie alebo úplného záznamu. To by ste mohli integrovať do svojho importného potrubia. Napríklad konfigurácia Beanborg umožňuje povolenie návrhov ChatGPT nastavením use_llm: true a poskytnutím API kľúča. Potom každá importovaná transakcia získa predikciu extra kategórie od GPT spolu s predikciou založenou na pravidlách alebo ML, ktorú si môžete prezrieť.

• Zásuvné moduly a rozšírenia: Keďže LLM získavajú popularitu, môžeme očakávať, že sa objavia zásuvné moduly pre Beancount alebo jeho webové rozhranie Fava. Tie by mohli pridať tlačidlo "Spýtaj sa AI" do transakcií. Hoci v čase písania tohto článku neexistuje oficiálny zásuvný modul AI pre Beancount, záujem komunity rastie. V skutočnosti tvorca Beancount poznamenal, že myšlienka knižnice výziev LLM pre Beancount znela zábavne a členovia komunity experimentujú s "účtovnými robotmi LLM" a návrhmi výziev pre účtovné úlohy. Sledujte fóra Beancount a problémy na GitHub pre takéto integrácie.

• Open Source knižnice: Okrem Beanborg medzi ďalšie súvisiace nástroje patrí smart_importer (zásuvný modul Beancount, kde môžete napísať funkciu v jazyku Python alebo dokonca použiť jednoduché strojové učenie na klasifikáciu transakcií pri importe). Hoci to nie je LLM, dobre sa páruje s používaním LLM: môžete použiť LLM na rýchle generovanie tréningových údajov alebo pravidiel a potom nechať smart_importer ich použiť. Existuje tiež záujem o nástroje ako Llamafile (open-source lokálny LLM pre dátové úlohy), ktorý sa používa na analýzu a konverziu finančných údajov, a projekty ako Actual alebo Paisa v priestore účtovníctva v čistom texte (hoci tieto sú viac zamerané na poskytovanie používateľského rozhrania, nie AI). Prostredie sa rýchlo vyvíja a je pravdepodobné, že sa objaví viac výskumných projektov a open-source kódu, ktoré sa špecificky zameriavajú na automatizáciu účtovníctva pomocou LLM. Napríklad dokument z roku 2024 predstavil metódu použitia výziev jazyka špecifického pre doménu (pravidlá syntaxe Beancount) na vyhodnotenie a zlepšenie výstupu LLM pre účtovníctvo – takýto výskum by mohol viesť ku knižniciam, ktoré pomáhajú LLM prísnejšie dodržiavať účtovné pravidlá.

• Hybridné pracovné postupy AI: Môžete kombinovať LLM s inou AI/automatizáciou. Napríklad použite OCR na získanie textu z účteniek a potom to zadajte do LLM na generovanie záznamu. Alebo použite model ML na detekciu anomálií na označenie odľahlých hodnôt a potom nechajte LLM vysvetliť tieto odľahlé hodnoty. Diely je možné prepojiť prostredníctvom skriptov alebo automatizačných platforiem (ako napríklad použitie Zapier alebo vlastného kódu na odosielanie nových transakcií do služby AI a uloženie odpovede).

Pri implementácii dbajte na náklady a limity sadzieb, ak používate platené API, najmä pre veľké účtovné knihy (hoci kategorizácia jednej transakcie stojí veľmi málo tokenov). Zahrňte tiež spracovanie chýb – napr. ak AI vráti neplatný názov účtu alebo nesprávne vytvorený záznam, majte zálohy alebo manuálne kroky kontroly.

Existujúce nástroje, knižnice a výskum

• Beanborg – Ako bolo uvedené, automatizovaný importér transakcií pre Beancount, ktorý integruje pravidlá, ML a ChatGPT na kategorizáciu. Je open-source a môže slúžiť ako šablóna na budovanie vlastných pracovných postupov importu s pomocou AI.

• smart_importer – Zásuvný modul pre Beancount, ktorý vám umožňuje písať logiku Python na automatickú klasifikáciu alebo dokonca opravu transakcií počas importu. Niektorí používatelia použili GPT na pomoc pri vytváraní týchto pravidiel alebo na predbežnú klasifikáciu údajov, ktoré potom smart_importer používa.

• Návrh výziev Beancount (komunita) – Na fórach (Reddit r/plaintextaccounting, Beancount Google Group) prebiehajú prieskumy komunity o používaní LLM. Napríklad jeden používateľ zdieľal techniky výziev na získanie správnych záznamov Beancount od GPT-4 tým, že mu explicitne pripomenul formát a použil postupne odôvodňovanie. Ďalší otvorený GitHub gist poskytuje recept na použitie GPT-4 alebo Claude na generovanie funkcie Python, ktorá kategorizuje transakcie podľa kľúčových slov. Tieto komunitné experimenty sú cennými zdrojmi na učenie sa stratégií výziev.

• Finančný výskum LLM – Okrem praktických skriptov sa výskumné dokumenty (ako "Hodnotenie finančnej gramotnosti LLM prostredníctvom DSL pre účtovníctvo v čistom texte", FinNLP 2025) priamo pozerajú na schopnosť LLM v podvojnom účtovníctve. Často sprístupňujú svoje výzvy alebo dátové súbory, ktoré by sa dali prepracovať na jemné doladenie alebo inštruovanie modelov pre lepšiu presnosť. Pracuje sa aj na použití LLM vložiek na detekciu anomálií vo financiách a na špecializovaných LLM zameraných na financie, ktoré by mohli spoľahlivejšie spracovávať účtovné otázky. Hoci to nie sú nástroje plug-and-play, naznačujú smer budúcich zlepšení.

• Zásuvné moduly ChatGPT a súvisiace SaaS – Niekoľko služieb a zásuvných modulov tretích strán sa zameriava na integráciu ChatGPT s účtovným softvérom (QuickBooks, Xero atď.). Niektoré zásuvné moduly napríklad tvrdia, že prostredníctvom ChatGPT "vizuálne označujú nezrovnalosti" v QuickBooks. Pre Beancount (ktorý je založený na súboroch a otvorený) takéto zásuvné moduly ešte neexistujú, ale mohla by sa objaviť kombinácia rozhrania priateľského k AI, ako je Fava, s LLM v zákulisí. Nadšenci open-source by mohli vytvoriť rozšírenie Fava, ktoré odosiela otázky do LLM (napríklad karta Fava, kde sa môžete pýtať otázky o svojej účtovnej knihe v prirodzenom jazyku).

Stručne povedané, kombinácia komunitných skriptov, špecializovaných nástrojov, ako je Beanborg, a špičkového výskumu posúva hranice toho, ako môžu LLM pomôcť pri účtovníctve v čistom texte. Aj keď pre každú úlohu nie je k dispozícii dokonalé riešenie, stavebné bloky a príklady sú k dispozícii pre technických používateľov na zostavenie vlastného systému účtovníctva rozšíreného o AI.

Príležitosti a obmedzenia LLM v pracovných postupoch Beancount

LLM ponúkajú vzrušujúce príležitosti pre používateľov Beancount:

• Dramatické zvýšenie efektivity: Môžu znížiť manuálne úsilie pri kategorizácii a zadávaní transakcií. Úlohy, ktoré si predtým vyžadovali písanie vlastného kódu alebo pravidiel, sa často dajú dosiahnuť jednoduchým požiadaním AI, aby to urobila. To znižuje bariéru pre neprogramátorov na automatizáciu ich účtovníctva ("každý môže byť teraz vývojárom" pomocou ChatGPT). Majitelia firiem sa môžu viac zamerať na prezeranie finančných poznatkov než na zadávanie údajov.

• Adaptívne učenie: Na rozdiel od pevných pravidiel sa LLM môžu zovšeobecňovať a zvládnuť okrajové prípady. Ak začnete míňať v novej kategórii, AI to môže elegantne zvládnuť analógiou so známymi kategóriami. Okrem toho, ak je správne integrovaný, mohol by sa učiť z opráv – napr. ak prepíšete návrh, tieto informácie by sa dali použiť na jemné doladenie budúcich výstupov (buď manuálne, alebo prostredníctvom slučky spätnej väzby v nástrojoch, ako je Beanborg). To je podobné tomu, ako by sa niekto mohol časom vycvičiť asistenta.

• Prirodzená interakcia: LLM rozumejú každodennému jazyku, čo umožňuje konverzačné rozhrania pre účtovníctvo. Predstavte si, že sa opýtate: "Aké boli moje celkové výdavky na kávu tento mesiac?" a dostanete odpoveď alebo dokonca dotaz Beancount vytvorený pre vás. Hoci sme sa zamerali na automatizáciu, schopnosť dotazu je ďalšou výhodou – ChatGPT môže analyzovať vašu otázku a, ak má prístup k údajom účtovnej knihy, sformulovať výsledok. To by mohlo rozšíriť