Usługa
Automatyzacja finansów i AI — od sprawozdania do raportu bez przepisywania
Sprawozdania z KRS, księgi i ewidencje czyta maszyna; wnioski i odpowiedzialność zostają po stronie człowieka. Buduję pipeline’y, które zamieniają eksport z systemu w analizę, kontrolę i raport — z modelem językowym tam, gdzie liczy się czytanie dokumentów, i z kodem tam, gdzie liczy się arytmetyka.
Co automatyzuję — z praktyki
| Zadanie | Jak działa | Efekt |
|---|---|---|
| Czytanie sprawozdań z KRS | Parser plików XML e-Sprawozdań: bilans, RZiS, przepływy, noty — wczytane do jednej struktury, uzgodnione (aktywa = pasywa, wynik = wynik) | Analiza wskaźnikowa kilkunastu spółek jedną metodą w minuty zamiast w dni; screening rynku |
| Kontrola ksiąg biura rachunkowego | Około stu reguł (VAT, terminy, kontrahenci wobec białej listy, KSeF, kursy NBP, saldo kont) na eksporcie z programu księgowego; kilkaset testów automatycznych | Błędy wyłapane przed zamknięciem miesiąca, nie po kontroli; panel dla właściciela biura |
| Raport zarządczy z modelu | Skrypt czyta model (Excel), buduje panel HTML, raport PDF i prezentację; kontrole domknięcia zatrzymują publikację, gdy liczby się nie spinają | Ta sama liczba w trzech dokumentach; wersja polska i francuska z jednego źródła |
| Ewidencja czasu → koszt klienta | Eksport z systemu zgłoszeń co miesiąc, model gwiazdy, alokacja kosztu osobowego na klientów i działy | Rentowność klienta widoczna co miesiąc; koszt na kontrahenta z 16 % do 44 % przypisany |
| Słownik pojęć z odpowiedziami | Baza 176 haseł finansowych z wyszukiwaniem semantycznym (RAG) — odpowiedź z podaniem źródła, nie „z pamięci modelu” | Jedno miejsce, w którym zarząd i księgowość rozumieją to samo słowo tak samo |
Czego nie oddaję modelowi
- Arytmetyki. Model językowy nie liczy — zgaduje liczby. Każde mnożenie jest w kodzie albo w formule, z testem.
- Korekt normalizacyjnych i wag metod wyceny — to są decyzje, za które ktoś odpowiada przy stole.
- Założeń prognozy i wniosku końcowego dla zarządu. Model może zaproponować, człowiek podpisuje.
- Danych klientów do trenowania czegokolwiek. Materiały zostają lokalnie, na zaszyfrowanym dysku.
Jak pracuję
- 1Mapa procesu i danychTydzień na to, żeby zobaczyć, jak dziś powstaje raport: skąd eksport, kto przepisuje, gdzie giną godziny i gdzie powstają rozjazdy. Zwykle 70 % czasu to trzy czynności — i to one idą do automatu jako pierwsze.
- 2Brama danych i strefyDane wchodzą przez jedną bramę (CSV/JSON/XML), z walidacją i logiem. Dane wrażliwe (nazwiska, PESEL, wynagrodzenia) zostają w strefie, do której model nie ma dostępu; do analizy trafiają identyfikatory. To nie jest opcja — to warunek, przy którym w ogóle podejmuję się wdrożenia.
- 3Reguły i testy przed modelemWszystko, co da się zapisać jako regułę (suma segmentów = RZiS, aktywa = pasywa, kurs z NBP, kontrahent na białej liście), jest regułą z testem. Model językowy dostaje to, co zostaje: czytanie umów, klasyfikację opisów, wyciąganie pól z dokumentów — zawsze z kontrolą próbki przez człowieka.
- 4Narzędzie, które przeżyje autoraDokumentacja, rejestr pułapek (co poszło źle i dlaczego), instrukcja odświeżania i szkolenie zespołu. Kontrole jakości wbudowane w narzędzie: dokument, który sam siebie sprawdza, zanim ktokolwiek go otworzy.
Co dostajesz
- Działający pipeline: od eksportu z systemu do raportu — uruchamiany przez Twój zespół, nie przeze mnie.
- Reguły kontroli z testami i panel, który pokazuje, co dziś nie przeszło.
- Dokumentację, rejestr pułapek, instrukcję i szkolenie — plus zapis granicy: co robi automat, co człowiek.
- Rachunek zwrotu: ile godzin miesięcznie wraca do zespołu i ile błędów nie trafia do raportu.
Najczęstsze pytania
Czy moje dane trafiają do zewnętrznego modelu?
Tylko to, co musi, i tylko po anonimizacji: model językowy dostaje treść do sklasyfikowania, nie bazę klientów. Tam, gdzie klient tego wymaga, używam modelu uruchamianego lokalnie — wolniej, ale nic nie opuszcza firmy. Zasada strefy: dane wrażliwe nigdy nie przechodzą przez bramę do analizy.
Od czego zacząć w małej firmie?
Od jednego raportu, który dziś zajmuje najwięcej godzin — zwykle miesięcznego wyniku albo rozliczenia czasu na klientów. Eksport, mapa kont, model, skrypt do panelu. Dwa–trzy tygodnie; efekt widać przy drugim zamknięciu miesiąca. Dopiero potem reguły kontroli i model językowy.
Jakie narzędzia?
Python do przetwarzania i reguł, Excel na żywych formułach jako model, HTML/PDF do raportów, SQL i BI tam, gdzie dane są w bazie, modele językowe (Claude, także lokalne) do czytania dokumentów. Nie sprzedaję żadnej platformy — dobieram to, co Twój zespół umie utrzymać.
Czy AI zastąpi księgową albo controllera?
Nie zastąpi — zmieni, co robią. Przepisywanie, uzgadnianie i szukanie błędów znika; zostaje rozumienie biznesu i odpowiedzialność. W biurze rachunkowym z regułami kontroli księgowa pracuje nad wyjątkami, nie nad wszystkimi zapisami. To jest zysk, a nie zagrożenie — pod warunkiem, że granica między automatem a człowiekiem jest zapisana.
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