4 posts tagged with "фінансові технології"

Фінтех-компанія Puzzle.io пропонує бухгалтерську платформу на базі штучного інтелекту. Позиціонована як "ШІ-орієнтована" система, вона прагне надати альтернативу традиційному програмному забезпеченню для ведення бухгалтерського обліку. Місія компанії – "створити наступне покоління бухгалтерського програмного забезпечення – систему фінансового інтелекту, яка допомагає засновникам приймати кращі бізнес-рішення". Puzzle.io орієнтується на засновників стартапів, фінансові команди та бухгалтерські фірми, з акцентом на надання фінансових інсайтів у реальному часі та автоматизації.

Вирішення викликів корпоративного обліку​

Puzzle.io використовує ШІ та розмовні технології для вирішення кількох поширених викликів у корпоративних фінансах та операційній діяльності:

• Автоматизація повторюваних бухгалтерських завдань: Платформа прагне автоматизувати такі завдання, як категоризація транзакцій, звірки, введення даних та валідація. Puzzle.io повідомляє, що її ШІ може автоматично категоризувати приблизно 90% транзакцій, що має на меті зменшити ручну працю та помилки, дозволяючи фахівцям з обліку зосередитися на аналітичній та стратегічній роботі.
• Фінансові відомості в реальному часі та підтримка прийняття рішень: Вирішуючи затримки, пов'язані з традиційними процесами закриття місяця, Puzzle.io надає дані в реальному часі та миттєву фінансову звітність. Її головна книга безперервно оновлюється завдяки інтегрованим банківським та фінтех-інструментам. Це дозволяє користувачам отримувати доступ до актуальних панелей моніторингу за такими показниками, як грошовий потік та швидкість витрат. Система також включає моніторинг фінансових аномалій.
• Підтримка співробітників через розмовні інтерфейси: Puzzle.io інтегрується з чат-платформами, такими як Slack, дозволяючи співробітникам запитувати фінансову інформацію та виконувати бухгалтерські завдання за допомогою розмовного помічника. Приклад використання показав, що компанія-партнер розробила Slack-бот на основі ШІ, використовуючи API Puzzle.io, що дозволяє користувачам запитувати дані, такі як поточні залишки готівки, безпосередньо в Slack.
• Покращена співпраця та обслуговування клієнтів: Платформа включає інструменти комунікації в бухгалтерський робочий процес, дозволяючи користувачам позначати колег або клієнтів у конкретних транзакціях. Функція "Категоризатор на основі ШІ" розроблена, щоб допомогти бухгалтерам отримувати швидші відповіді від клієнтів, формулюючи прості запитання щодо транзакцій.
• Відповідність вимогам та управління знаннями: ШІ Puzzle.io призначений для підтримки відповідності вимогам, зосереджуючись на повноті та точності даних. Він використовує обробку природної мови (ОПМ) для збору та інтерпретації неструктурованих даних з документів, таких як PDF-файли та рахунки-фактури, вилучаючи відповідну інформацію. Платформа має функції виявлення аномалій та звіт про перевірку на кінець місяця, що висвітлює потенційні невідповідності. Вона підтримує незмінну книгу лише для додавання як аудиторський слід.

Функції на основі ШІ та розмовні можливості​

Платформа Puzzle.io включає кілька функцій на основі ШІ:

• Нативний головний регістр на основі ШІ: Головний регістр описується як "перебудований з нуля". Він отримує дані з різних джерел і використовує алгоритми для автоматичного рознесення записів. Категоризація на основі ШІ навчається на історичних даних, з заявленою точністю до 95%, яка покращується з часом. Виявлення аномалій також є функцією.
• Обробка природної мови (ОПМ) для облікових даних: Платформа використовує ВММ та ОПМ для інтерпретації фінансової інформації. Це включає "Розуміння документів та квитанцій", де система витягує дані з PDF-файлів та виписок. ОПМ також застосовується до категоризації транзакцій шляхом розуміння описів та приміток. ШІ також може генерувати запити природною мовою для користувачів, коли потрібна додаткова інформація.
• Розмовний інтерфейс та інтеграція чат-ботів: API Puzzle.io дозволяють інтеграцію з чат-платформами. Згаданий Slackbot, створений партнером Central, дозволяє користувачам запитувати фінансові дані та вирішувати бухгалтерські завдання в розмовній формі. Користувачі описали це як наявність "цілого бухгалтерського бек-офісу, що базується в Slack".
• Використання ChatGPT та великих мовних моделей: Бухгалтерський помічник на базі Slack, згаданий у кейсі Central, був створений "з використанням ChatGPT та Puzzle". ВММ, такі як ChatGPT, призначені для обробки природної мови та генерації відповідей, тоді як Puzzle.io надає фінансові дані та виконує бухгалтерські дії. Генеральний директор компанії зазначив, що такі досягнення, як складання іспиту CPA моделлю GPT-4, стали "переломним моментом" для розвитку платформи.
• Інтеграції в реальному часі та API: Платформа інтегрується з різними фінтех- та корпоративними інструментами (наприклад, Stripe, Gusto, Rippling) через API в реальному часі. Вона також пропонує вбудований бухгалтерський API для розробників, щоб інтегрувати автоматизацію обліку у власні додатки, як це продемонстрував Central.
• Контроль за участю людини: Категоризації та виписки, згенеровані ШІ, можуть бути переглянуті бухгалтерами-людьми. Елементи, категоризовані ШІ, позначаються для перегляду, а зворотний зв'язок використовується для навчання ШІ. Звіт "перевірка ШІ" на кінець місяця позначає аномалії для уваги людини.

Варіанти використання та галузеві застосування​

Рішення Puzzle.io були застосовані в кількох корпоративних середовищах:

• Фінансові та бухгалтерські відділи: Платформа використовується для скорочення часу, витраченого на щомісячне закриття та обробку транзакцій. Бухгалтерські фірми, що використовують Puzzle.io, повідомили про економію часу близько 25% на закритті місяця для клієнтів-стартапів.
• Комплексні бек-офісні платформи: Central, HR/фінтех стартап, співпрацював з Puzzle.io для забезпечення бухгалтерського компонента своєї єдиної платформи для розрахунку заробітної плати, пільг, відповідності нормативним вимогам та ведення бухгалтерського обліку. Ця інтеграція дозволяє виконувати завдання з ведення обліку за допомогою помічника Slack поряд із завданнями HR.
• ІТ та підтримка співробітників (Фінансовий чат-бот як послуга): Подібно до чат-ботів ІТ-підтримки, чат-помічник на базі Puzzle.io може відповідати на запити співробітників, пов'язані з фінансами (наприклад, політики витрат, статус рахунку-фактури), на таких платформах, як Microsoft Teams або Slack.
• Галузева фінансова автоматизація: Платформа може обчислювати метрики, специфічні для стартапів (наприклад, ARR, MRR), та працювати з кількома обліковими базами. Фірми, що надають професійні послуги, можуть використовувати її для автоматичної категоризації витрат за проектом або клієнтом.

Порівняння з конкуруючими рішеннями чат-ботів зі ШІ​

Puzzle.io зосереджується виключно на бухгалтерському обліку та фінансах, що відрізняє його від ширших корпоративних рішень ШІ. Ось коротке порівняння:

Порівняльна перспектива: Спеціалізація Puzzle.io полягає у фінансах, пропонуючи доменну бухгалтерську аналітику. Платформи, такі як Moveworks, Forethought та Aisera, вирішують ширші сценарії підтримки в ІТ, HR та обслуговуванні клієнтів. Хоча всі вони використовують передовий ШІ, включаючи ВММ, Puzzle.io застосовує його для автоматизації бухгалтерських робочих процесів, тоді як інші, як правило, зосереджуються на автоматизації взаємодій підтримки або обслуговування клієнтів. Ці рішення можуть бути взаємодоповнюючими в рамках підприємства.

Стек ШІ та технічна архітектура Puzzle.io​

Технічна основа Puzzle.io включає:

• Перебудоване бухгалтерське ядро: Платформа використовує незмінну, лише для додавання систему облікової книги, розроблену для аудиторських слідів та обробки ШІ, що забезпечує аналіз у реальному часі.
• Кілька моделей ШІ для точності: За словами Саші Орлоффа, генерального директора Puzzle.io, використовуються «різні моделі машинного навчання та моделі ШІ для різних рівнів компетенції». Це включає моделі для класифікації, виявлення аномалій та двохетапний генеративний і валідаційний процес для фінансової звітності.
• Інтеграція природної мови та великих мовних моделей (LLM): LLM інтегровані для таких завдань, як аналіз текстових даних та забезпечення роботи розмовних інтерфейсів (наприклад, ChatGPT у Slack). Компанія зазначила, що досягнення в LLM були ключовими для її розвитку. Дані, ймовірно, керуються таким чином, щоб забезпечити конфіденційність та точність при взаємодії з мовними моделями загального призначення.
• API-орієнтований дизайн та мікросервіси: Платформа, схоже, використовує архітектуру мікросервісів з функціями, доступними через API, такими як її «Вбудований бухгалтерський API». Вона описується як «система, керована подіями, навчена на суворих бухгалтерських стандартах», що свідчить про обробку транзакційних подій у реальному часі.
• Заходи безпеки та конфіденційності даних: Puzzle.io наголошує на «безпеці даних, точності, можливості аудиту та прозорості продукту». Це, ймовірно, включає шифрування даних, контроль доступу та безпечні практики для обробки конфіденційних фінансових даних, особливо при взаємодії із зовнішніми моделями ШІ. Облікова книга лише для додавання також підтримує можливість аудиту та пояснюваність.

Підсумовуючи, Puzzle.io застосовує технології ШІ та чату до корпоративного обліку, зосереджуючись на автоматизації, аналітиці в реальному часі та покращеній співпраці. Її архітектура побудована навколо ШІ-орієнтованої головної книги, обробки природної мови (NLP) та інтеграцій, з механізмами людського нагляду.

Приголомшливі 88% помилок у електронних таблицях залишаються непоміченими людськими перевіряючими, згідно з нещодавнім дослідженням Університету Гаваїв. У фінансовому обліку, де одна неправильно розміщена десяткова кома може призвести до значних розбіжностей, ця статистика виявляє критичну вразливість у наших фінансових системах.

Виявлення аномалій на основі ШІ у текстовому обліку пропонує перспективне рішення, поєднуючи точність машинного навчання з прозорими фінансовими записами. Цей підхід допомагає виявляти помилки, які традиційно прослизають під час ручних перевірок, зберігаючи при цьому простоту, що робить текстовий облік привабливим.

Розуміння фінансових аномалій: Еволюція виявлення помилок​

Традиційне виявлення помилок в обліку довгий час покладалося на ретельні ручні перевірки — процес настільки ж виснажливий, наскільки й схильний до помилок. Одна бухгалтерка розповіла, як вона витратила три дні на відстеження розбіжності у 500 доларів, лише щоб виявити просту помилку транспозиції, яку ШІ міг би миттєво позначити.

Машинне навчання трансформувало цей ландшафт, ідентифікуючи тонкі закономірності та відхилення у фінансових даних. На відміну від жорстких систем, заснованих на правилах, моделі машинного навчання адаптуються та покращують свою точність з часом. Опитування Deloitte показало, що фінансові команди, які використовують виявлення аномалій на основі ШІ, зменшили кількість помилок на 57%, витрачаючи при цьому менше часу на рутинні перевірки.

Перехід до перевірки на основі машинного навчання означає, що бухгалтери можуть зосередитися на стратегічному аналізі, а не на пошуку помилок. Ця технологія служить інтелектуальним помічником, доповнюючи людський досвід, а не замінюючи його.

Наука, що стоїть за перевіркою транзакцій ШІ​

Системи текстового обліку, покращені машинним навчанням, аналізують тисячі транзакцій, щоб встановити нормальні закономірності та позначити потенційні проблеми. Ці моделі одночасно досліджують кілька факторів — суми транзакцій, час, категорії та взаємозв'язки між записами.

Розгляньте, як система машинного навчання обробляє типові бізнес-витрати: вона перевіряє не лише суму, а й те, чи відповідає вона історичним закономірностям, чи відповідає очікуваним відносинам з постачальниками та чи узгоджується з нормальними робочими годинами. Цей багатовимірний аналіз виявляє тонкі аномалії, які можуть вислизнути навіть від досвідчених перевіряючих.

З нашого власного досвіду, перевірка на основі машинного навчання зменшує кількість бухгалтерських помилок порівняно з традиційними методами. Ключова перевага полягає у здатності системи навчатися з кожної нової транзакції, постійно уточнюючи своє розуміння нормальних та підозрілих закономірностей.

Ось як виявлення аномалій ШІ працює на практиці з Beancount:

# Приклад 1: Виявлення аномалій суми
# ШІ позначає цю транзакцію, оскільки сума в 10 разів більша за типові рахунки за комунальні послуги
2025-05-15 * "Utility Co" "Electricity bill for May"
  Expenses:Utilities:Electricity    1500.00 USD  ; Зазвичай ~150.00 USD щомісяця
  Assets:Bank:Checking            -1500.00 USD

# ШІ пропонує перевірку, відзначаючи історичну закономірність:
# "ПОПЕРЕДЖЕННЯ: Сума 1500.00 USD в 10 разів вища за середній щомісячний платіж за комунальні послуги у розмірі 152.33 USD"

# Приклад 2: Виявлення дублікатів платежів
2025-05-10 * "Office Supplies Co" "Monthly supplies"
  Expenses:Office:Supplies          245.99 USD
  Liabilities:CreditCard          -245.99 USD

2025-05-11 * "Office Supplies Co" "Monthly supplies"
  Expenses:Office:Supplies          245.99 USD
  Liabilities:CreditCard          -245.99 USD

# ШІ позначає потенційний дублікат:
# "УВАГА: Подібна транзакція знайдена протягом 24 годин з відповідною сумою та одержувачем"

# Приклад 3: Перевірка категорії на основі шаблону
2025-05-20 * "Amazon" "Office chair"
  Expenses:Dining                   299.99 USD  ; Неправильна категорія
  Assets:Bank:Checking            -299.99 USD

# ШІ пропонує виправлення на основі опису та суми:
# "ПРОПОЗИЦІЯ: Опис транзакції вказує на 'Офісне крісло' - розгляньте використання Expenses:Office:Furniture"

Ці приклади демонструють, як ШІ покращує текстовий облік шляхом:

1. Порівняння транзакцій з історичними закономірностями
2. Виявлення потенційних дублікатів
3. Перевірки категоризації витрат
4. Надання контекстно-орієнтованих пропозицій
5. Ведення аудиторського сліду виявлених аномалій

Реальні застосування: Практичний вплив​

Середній роздрібний бізнес впровадив виявлення аномалій ШІ та виявив 15 000 доларів невірно класифікованих транзакцій протягом першого місяця. Система позначила незвичайні схеми платежів, які виявили, що співробітник випадково вводив особисті витрати на рахунок компанії — те, що залишалося непоміченим місяцями.

Власники малого бізнесу повідомляють, що витрачають на 60% менше часу на перевірку транзакцій після впровадження перевірки ШІ. Один власник ресторану розповів, як система виявила дублікати платежів постачальникам до їх обробки, запобігаючи дороговартісним проблемам зі звіркою.

Індивідуальні користувачі також отримують вигоду. Фрілансер, який використовував текстовий облік, покращений ШІ, виявив кілька випадків, коли клієнтам було виставлено занижені рахунки через помилки у формулах в їхніх таблицях рахунків-фактур. Система окупила себе за кілька тижнів.

Посібник з впровадження: Початок роботи​

1. Оцініть свій поточний робочий процес та визначте проблемні місця у перевірці транзакцій
2. Оберіть інструменти ШІ, які легко інтегруються з вашою існуючою системою текстового обліку
3. Навчіть модель, використовуючи щонайменше шість місяців історичних даних
4. Налаштуйте власні порогові значення сповіщень на основі ваших бізнес-моделей
5. Встановіть процес перевірки позначених транзакцій
6. Моніторте та коригуйте систему на основі зворотного зв'язку

Почніть з пілотної програми, зосередившись на категоріях транзакцій з великим обсягом. Це дозволить вам виміряти вплив, мінімізуючи збої. Регулярні сесії калібрування з вашою командою допоможуть точно налаштувати систему відповідно до ваших конкретних потреб.

Балансування людського розуміння та можливостей ШІ​

Найефективніший підхід поєднує розпізнавання закономірностей ШІ з людським судженням. Хоча ШІ чудово обробляє величезні обсяги даних та виявляє аномалії, люди привносять контекст, досвід та тонке розуміння ділових відносин.

Фінансові фахівці, які використовують ШІ, повідомляють, що витрачають більше часу на цінні дії, такі як стратегічне планування та консультаційні послуги для клієнтів. Технологія бере на себе основну роботу з моніторингу транзакцій, тоді як люди зосереджуються на інтерпретації та прийнятті рішень.

Висновок​

Виявлення аномалій ШІ у текстовому обліку є значним кроком уперед у фінансовій точності. Поєднуючи людський досвід з можливостями машинного навчання, організації можуть раніше виявляти помилки, зменшувати ризики та звільняти цінний час для стратегічної роботи.

Докази показують, що ця технологія приносить відчутні переваги організаціям будь-якого розміру. Незалежно від того, чи керуєте ви особистими фінансами, чи контролюєте корпоративні рахунки, перевірка, покращена ШІ, забезпечує додатковий рівень безпеки, зберігаючи простоту текстового обліку.

Розгляньте, як виявлення аномалій ШІ може зміцнити ваші фінансові системи. Поєднання людської мудрості та машинного навчання створює міцну основу для точного та ефективного обліку.

Згідно з нещодавнім опитуванням McKinsey, 78% фінансових директорів повідомили, що їхні застарілі фінансові системи стримують цифрову трансформацію. Замість того, щоб додавати складніші програмні рішення, прогресивні фінансові команди досягають успіху, ставлячись до своїх облікових записів як до коду за допомогою обліку в текстовому форматі.

Організації, від гнучких стартапів до усталених підприємств, виявляють, що текстове фінансове управління може значно знизити витрати на технології, одночасно покращуючи точність та можливості автоматизації. Завдяки впровадженню фінансових записів, що контролюються версіями та програмуються, ці команди створюють стійкі системи, які ефективно масштабуються.

Приховані витрати традиційного фінансового програмного забезпечення: Розбивка загальної вартості володіння (TCO)​

Крім очевидних ліцензійних зборів, традиційне фінансове програмне забезпечення несе значні приховані витрати. Оновлення та обслуговування часто супроводжуються непередбаченими витратами – опитування Fintech Magazine 2022 року показало, що 64% фінансових команд зіткнулися з вищими, ніж очікувалося, витратами в цих сферах.

Негнучкість звичайних систем створює власні витрати. Прості

Традиційно, користувачі Beancount (бухгалтери, що працюють з Beancount) використовують інструменти командного рядка або самостійно розміщують сервери у приватних мережах, де їм доводиться працювати через комп'ютер або універсальний текстовий редактор на мобільному пристрої. Beancount.io зменшує ці труднощі, пропонуючи мобільні додатки з відкритим вихідним кодом для Android та iOS, а також захищене хмарне сховище, завдяки чому ваш реєстр тепер доступний за кілька дотиків від вашого відбитка пальця.

Beancount — це комп'ютерна мова, яка дозволяє вести бухгалтерський облік за принципом подвійного запису у текстових файлах. Щойно ви визначите фінансові транзакції у файлі, вона згенерує різноманітні звіти. Мартін Блейс, розробник цієї мови, стверджує, що ведення бухгалтерії через командний рядок має багато переваг — це швидко, портативно, відкрито та налаштовувано.

Ми повністю погоджуємося з цим аргументом і поділяємо відчуття розширення можливостей, яке надає мова Beancount. І ми хотіли зробити більше — представити цю технологію ширшому колу людей. Це означає, що ми повинні покращити зручність використання та зробити її більш доступною для широкої аудиторії.

Не кожен є ентузіастом командного рядка, і саме тому ми створили Beancount.io — менеджер особистих фінансів для кожного. Ось як це працює:

Для інтенсивної роботи користувачі Beancount все ще можуть використовувати свої комп'ютери для редагування або перегляду реєстру за допомогою браузерів, відвідуючи https://beancount.io або синхронізуючись з Dropbox. Це зберігає гнучкість інструментів командного рядка, не втрачаючи при цьому крос-пристроєвого доступу хмарного рішення.

Для щоденних легких операцій, таких як миттєве додавання запису, користувачі Beancount можуть використовувати мобільний додаток для підключення до захищеної хмари.

Майк Тріфт, інженер з бекенду, що працює над цим продуктом, говорить:

Раніше я щодня встановлював собі нагадування відкрити ноутбук і вводити записи у свої файли Beancount. Тепер, з Beancount.io, мені набагато легше змінювати свій реєстр, коли мені це потрібно, навіть коли я на вулиці щось купую в магазині.

Чжі Лі, інженер-програміст з Facebook, розповідає нам:

Я переніс усі свої файли Beancount на Beancount.io, і тепер це ідеально працює для мого щоденного використання. Я заплатив за Pro-функції, такі як автоматичне резервне копіювання даних, але відчуваю, що ви могли б зробити ще більше для покращення сервісу.

Ви можете зареєструватися зараз на https://beancount.io/sign-up/ або завантажити додаток для iOS чи додаток для Android. Ми спростили реєстрацію, щоб зібрати мінімально можливу інформацію від вас для запуску сервісу. Потім ви отримаєте попередньо налаштований порожній реєстр, готовий для негайного додавання записів.

Часті запитання​

Чи буде beancount.io продавати мої дані реєстру третім сторонам?​

• Ні. Ми зобов'язуємося зберігати ваші дані захищеними та приватними, і ми ніколи не будемо продавати ваші дані реєстру.

Чи захищені мої дані?​

• Так. Ми захищаємо вашу електронну пошту та реєстр за допомогою AES256, ваш пароль — за допомогою BCrypt, а ваші мережеві запити — за допомогою SSL.

Чи зашифровані мої дані реєстру наскрізним шифруванням?​

• Ні. Через технічні обмеження нам все ще доводиться розшифровувати ваші дані в пам'яті під час індексації файлу реєстру на виробничих серверах. Тому ми обмежуємо прямий доступ для будь-кого з членів нашої команди. На жаль, ми не можемо реалізувати це в Intel SGX або будь-якому безпечному сховищі через високі витрати.

Чи є це надійним сервісом, якому я можу довіряти протягом наступних кількох років?​

• Так. Ми вперше запустили Beancount.io 4 липня 2019 року, і вже більше двох років ми безпечно та надійно експлуатуємо цей сервіс. Тому у нас немає причин не продовжувати його роботу в майбутньому.

Чи можу я запросити нові функції та спонсорувати проєкт?​

• Так. Будь ласка, не соромтеся звертатися до нас за адресою https://t.me/beancount для будь-яких відгуків та підтримайте нас, ставши Pro-користувачем за адресою https://beancount.io/pricing.