Przejdź do treści

Artykuł

AI w finansach firmy: co można automatyzować, a czego nie warto oddawać modelowi

Po kilkunastu wdrożeniach w finansach małych i średnich firm mam prostą regułę: model językowy dostaje to, co polega na czytaniu; kod dostaje to, co polega na liczeniu; człowiek zostaje z tym, co polega na odpowiedzialności. Poniżej — jak to wygląda w praktyce, z trzema przykładami i listą rzeczy, których nie robić.

Autor: Tomasz FordymackiOpublikowano:

Trzy koszyki: automatyzuję, nie oddaję, sprawdza człowiek

Automatyzuję (kod lub model)Model proponuje, człowiek sprawdza próbkęNie oddaję modelowi
Wczytanie sprawozdania XML z KRS i uzgodnienie (aktywa = pasywa)Klasyfikacja opisów księgowań do pozycji zarządczychArytmetyka — każde mnożenie w kodzie z testem
Reguły kontroli ksiąg: VAT, terminy, biała lista, kursy, saldaWyciąganie pól z umów i faktur (strony, kwoty, terminy)Korekty normalizacyjne EBITDA i wagi metod wyceny
Raport, panel i prezentacja generowane z jednego modeluPierwsza wersja komentarza do wyniku („co się zmieniło i dlaczego”)Założenia prognozy i wniosek dla zarządu
Alokacja czasu pracy na klientów z eksportu systemu zgłoszeńTłumaczenie raportu na drugi język (z kontrolą liczb regułą)Dane osobowe i wynagrodzenia — zostają w strefie bez dostępu modelu

Trzy przykłady z wdrożeń

  1. 1Parser sprawozdań z KRS — osiem spółek jedną metodąPliki XML e-Sprawozdań mają jedną strukturę, ale trzy warianty (jednostka mała, inna, mikro) i różne noty. Skrypt wczytuje bilans, RZiS i przepływy, uzgadnia je i liczy czternaście wskaźników w pięciu modułach z ratingiem. Modelu językowego tu nie ma — to czysty kod, bo struktura jest znana. Efekt: analiza porównawcza kilkunastu spółek w godzinę zamiast w tydzień; te same wskaźniki, ta sama metodyka, zero przepisywania.
  2. 2Kontroler ksiąg dla biura rachunkowego — sto reguł zamiast okaEksport z programu księgowego, plan kont i polityka rachunkowości jako dane wejściowe; około stu reguł (VAT i terminy, kontrahenci wobec białej listy, KSeF, kursy NBP, salda kont, które nie powinny mieć salda) i kilkaset testów. Model językowy pojawia się w jednym miejscu: przy niejasnym opisie księgowania proponuje klasyfikację, którą księgowa zatwierdza. Efekt: błędy widoczne przed zamknięciem miesiąca, księgowa pracuje nad wyjątkami, panel dla właściciela biura mówi, w której spółce co dziś nie przeszło.
  3. 3Raport zarządczy z modelu — jedna liczba w trzech dokumentachSkrypt czyta model w Excelu (rachunek wyniku zarządczego, alokacja, płynność), buduje panel HTML, raport PDF i prezentację — po polsku i po francusku dla właściciela za granicą. Kontrole domknięcia (suma segmentów = RZiS, bilans się spina) zatrzymują publikację, gdy coś się nie zgadza. Model językowy pisze pierwszą wersję komentarza „co się zmieniło”; ja go poprawiam i podpisuję. Efekt: zamknięcie raportu z tygodnia do godziny, koniec z trzema wersjami tej samej marży.

Dlaczego model nie może liczyć

Model językowy przewiduje następny fragment tekstu. Dla „2 × 3” przewidzi „6”, bo widział to milion razy; dla „7,96 + 14,75 zdyskontowane przy 11,3 %” przewidzi coś, co wygląda na wynik — i będzie się mylił o kilka procent w sposób, którego nie widać. W wycenie kilka procent to kilkaset tysięcy złotych. Dlatego w moich narzędziach model nigdy nie zwraca liczby, która trafia do raportu: zwraca klasyfikację, propozycję albo tekst, a liczby liczy kod z testem. To nie jest ostrożność — to jest różnica między narzędziem a ryzykiem.

Lista kontrolna przed wdrożeniem

  1. Który jeden raport zjada najwięcej godzin? Od niego zaczynasz — nie od „strategii AI”.
  2. Czy dane wchodzą przez jedną bramę z walidacją i logiem? Jeśli nie, najpierw brama.
  3. Gdzie są dane osobowe i wynagrodzenia — i czy model ma do nich dostęp? Ma nie mieć.
  4. Które kontrole da się zapisać jako regułę z testem? Wszystkie takie idą do kodu, nie do modelu.
  5. Kto podpisuje wynik? Jeśli odpowiedź brzmi „nikt, bo to automat”, wdrożenie jest niegotowe.
  6. Czy jest rejestr pułapek i instrukcja odświeżania? Narzędzie ma przeżyć autora.

Usługa: automatyzacja finansów i AI

Najczęstsze pytania

Który model językowy?

Do czytania dokumentów — Claude; tam, gdzie dane nie mogą opuścić firmy — model uruchamiany lokalnie (Ollama). Wybór jest drugorzędny wobec architektury: brama, strefy, reguły przed modelem, kod do liczenia. Zły model w dobrej architekturze robi mniej szkody niż najlepszy model w złej.

Ile to kosztuje i kiedy się zwraca?

Pierwsze wdrożenie (jeden raport, jeden eksport) to dwa–trzy tygodnie pracy; koszt modeli językowych przy tej skali jest pomijalny — kilkadziesiąt złotych miesięcznie. Zwrot liczę w godzinach zespołu: raport z tygodnia do godziny to 30–40 godzin miesięcznie, czyli zwrot w pierwszym kwartale. Cennika nie publikuję — zakres i cena wynikają z rozmowy.

Czy to zgodne z RODO?

Jest, jeśli architektura jest zgodna: dane osobowe w strefie bez dostępu modelu, do analizy identyfikatory, model zewnętrzny dostaje wyłącznie treść zanonimizowaną, umowa powierzenia tam, gdzie wymagana. To warunek, przy którym w ogóle podejmuję się wdrożenia — nie opcja do włączenia później.

Porozmawiajmy o Twojej sytuacji

Napisz kilka zdań o firmie i problemie. Odpowiadam w ciągu dwóch dni roboczych, a pierwsza rozmowa nic nie kosztuje.

Napisz do mnie

Strona liczy odwiedziny bez plików cookie. Za Twoją zgodą włączę też Google Analytics (cookie na 2 lata), żeby wiedzieć, które kalkulatory i artykuły są czytane. Bez zgody nic nie trafia do Google. Szczegóły w nocie prawnej.