3 posts tagged with "фінтех"

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:

Платформа	Спеціалізація та користувачі	Роль розмовного ШІ	Видатні можливості ШІ	Масштабованість та інтеграція
Puzzle.io	Фінанси та бухгалтерський облік – стартапи, фінансові директори, бухгалтерські фірми. Управління фінансами в реальному часі, автоматизація ведення обліку.	Фінансовий помічник зі ШІ в Slack/Teams для запитів та підказок для ведення обліку.	Бухгалтерська книга на основі ШІ/ВММ: автоматично категоризує транзакції, звіряє, виявляє аномалії. ОПМ для рахунків-фактур. Генеративний ШІ для фінансової звітності, виявлення невідповідностей.	Інтеграції фінтех-API в реальному часі. Відкриті API для вбудовування. Розроблено для масштабування з обсягами транзакцій.
Moveworks	Підтримка співробітників (ІТ, HR тощо) – великі підприємства. ІТ-служба підтримки, HR-запити, автоматизація корпоративних робочих процесів.	Чат-бот помічник зі ШІ для співробітників у Slack/Teams для запитів на допомогу та їх вирішення.	Агентний ШІ: розуміє наміри, виконує дії (наприклад, скидання пароля). ВММ для міркувань. Корпоративний пошук. Заздалегідь розроблені навички для систем ITSM, HR.	Високомасштабований для глобальних підприємств. Інтегрується з ServiceNow, Workday, Confluence тощо.
Forethought	Підтримка клієнтів (CX) – команди підтримки (SaaS, електронна комерція, фінтех). Маршрутизація заявок служби підтримки, самообслуговування за допомогою ШІ.	Агент/помічник підтримки зі ШІ на веб-сайтах, електронній пошті. Чат-бот для відхилення типових заявок, допомога агентам з пропозиціями.	Генеративний ШІ для CX: автоматично відповідає на запити, сортує заявки. Навчений на базі знань компанії. Режим "другого пілота" для живих агентів.	Масштабується з обсягом підтримки (чат, електронна пошта, голос). Інтегрується з Zendesk, Salesforce.
Aisera	Автоматизація послуг для багатьох відділів – середні/великі організації (ІТ, HR, обслуговування клієнтів). Автономне вирішення послуг.	Віртуальний помічник зі ШІ для ІТ, HR, обслуговування клієнтів для вирішення проблем/запитів через чат/голос.	Розмовний ШІ + Автоматизація робочих процесів: ОПМ з виконанням, схожим на RPA. Гнучка підтримка ВММ. Агентний підхід для завдань та запитів. Навчається на корпоративних знаннях.	Корпоративний масштаб для великих обсягів заявок, кількох відділів. Заздалегідь розроблені конектори (SAP, Oracle, ServiceNow). Хмарний.

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.

---

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

В епоху, коли фінансове прогнозування здебільшого залишається прив'язаним до електронних таблиць, поєднання штучного інтелекту та обліку в текстовому форматі пропонує трансформаційний підхід до прогнозування фінансових результатів. Ваша ретельно підтримувана бухгалтерська книга Beancount містить прихований прогностичний потенціал, який чекає на розкриття.

Уявіть, як роки записів транзакцій перетворюються на точні прогнози витрат та інтелектуальні системи раннього попередження про фінансові труднощі. Це поєднання структурованих даних Beancount з можливостями ШІ робить складне фінансове планування доступним для всіх, від індивідуальних інвесторів до власників бізнесу.

Розуміння потужності фінансових даних у текстовому форматі для машинного навчання​

Фінансові дані в текстовому форматі забезпечують елегантну основу для застосунків машинного навчання. На відміну від пропрієтарного програмного забезпечення або складних електронних таблиць, які створюють інформаційні сховища, облік у текстовому форматі пропонує прозорість, не жертвуючи складністю. Кожна транзакція існує у зрозумілому для людини форматі, що робить ваші фінансові дані доступними та аудитованими.

Структурований характер даних у текстовому форматі робить їх особливо придатними для застосунків машинного навчання. Фінансові фахівці можуть легко відстежувати транзакції, тоді як розробники можуть створювати власні інтеграції, не борючись із закритими форматами. Ця доступність дозволяє швидко розробляти та вдосконалювати прогностичні алгоритми, що особливо цінно, коли ринкові умови вимагають швидкої адаптації.

Підготовка даних Beancount для прогностичного аналізу​

Уявіть підготовку даних як догляд за садом – перш ніж висаджувати прогностичні моделі, ваш ґрунт даних має бути багатим і добре організованим. Почніть зі звірки своїх записів із зовнішніми виписками, використовуючи інструменти перевірки Beancount для виявлення невідповідностей.

Ретельно стандартизуйте свої категорії транзакцій та теги. Купівля кави не повинна відображатися як "Кав'ярня" та "Витрати на кафе" – оберіть один формат і дотримуйтеся його. Розгляньте можливість збагачення вашого набору даних відповідними зовнішніми факторами, такими як економічні показники або сезонні закономірності, які можуть впливати на ваші фінансові моделі.

Впровадження моделей машинного навчання для прогнозування​

Хоча впровадження моделей машинного навчання може здатися складним, прозорий формат Beancount робить цей процес більш доступним. Окрім базової лінійної регресії для простого прогнозування, розгляньте можливість вивчення мереж довгої короткочасної пам'яті (LSTM) для виявлення тонких закономірностей у вашій фінансовій поведінці.

Справжня цінність з'являється, коли ці моделі розкривають дієві висновки. Вони можуть виявити неочікувані моделі витрат, запропонувати оптимальний час для інвестицій або ідентифікувати потенційні обмеження грошового потоку, перш ніж вони стануть проблемами. Ця прогностична потужність перетворює необроблені дані на стратегічну перевагу.

Розширені техніки: Поєднання традиційного обліку зі ШІ​

Розгляньте можливість використання обробки природної мови для аналізу якісних фінансових даних поряд з вашими кількісними показниками. Це може означати обробку новинних статей про компанії у вашому інвестиційному портфелі або аналіз ринкових настроїв із соціальних мереж. У поєднанні з традиційними бухгалтерськими показниками ці висновки забезпечують багатший контекст для прийняття рішень.

Алгоритми виявлення аномалій можуть безперервно відстежувати ваші транзакції, позначаючи незвичайні закономірності, які можуть вказувати на помилки або можливості. Ця автоматизація звільняє вас, дозволяючи зосередитися на стратегічному фінансовому плануванні, зберігаючи при цьому впевненість у цілісності ваших даних.

Створення автоматизованого конвеєра прогнозування​

Створення автоматизованої системи прогнозування за допомогою Beancount та Python перетворює необроблені фінансові дані на постійні, дієві висновки. Використовуючи бібліотеки, такі як Pandas для маніпуляції даними та Prophet для аналізу часових рядів, ви можете побудувати конвеєр, який регулярно оновлюватиме ваші фінансові прогнози.

Розгляньте можливість початку з базових моделей прогнозування, а потім поступово впроваджуйте більш складні алгоритми машинного навчання, коли краще зрозумієте закономірності своїх даних. Мета полягає не в створенні найскладнішої системи, а в створенні такої, що надає надійні, дієві висновки для ваших конкретних потреб.

Висновок​

Інтеграція структурованих даних Beancount з техніками ШІ відкриває нові можливості для фінансового планування. Цей підхід поєднує складний аналіз з прозорістю, дозволяючи вам поступово будувати довіру до вашої системи прогнозування.

Почніть з малого, можливо, з базових прогнозів витрат, а потім розширюйтеся в міру зростання вашої впевненості. Пам'ятайте, що найцінніша система прогнозування – це та, яка адаптується до ваших унікальних фінансових моделей та цілей. Ваш шлях до фінансової ясності, посиленої ШІ, починається з вашого наступного запису в Beancount.

Майбутнє фінансового управління поєднує простоту текстового формату з потужністю штучного інтелекту – і воно доступне вже сьогодні.