NastępnyNastępny poradnik
Automatyzacja dokumentów prawnych za pomocą sztucznej inteligencji
Aplikacje
PRZEWODNIK Aplikacji
Automatyzacja zamknięcia miesiąca AI
Automatyzacja zamknięcia miesiąca w oparciu o sztuczną inteligencję wykorzystuje uczenie maszynowe i modele językowe do powtarzalnych prac związanych z zamykaniem ksiąg: uzgadnianiem kont, proponowaniem rozliczeń międzyokresowych, wyjaśnianiem rozbieżności i śledzeniem listy kontrolnej zamknięcia.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~3 min
Na tej stronie3 minuty czytania
Przegląd
Ma to znaczenie, ponieważ powolne zamykanie opóźnia liczby, na których polegają liderzy, a większość zamykania to powtarzalne dopasowywanie i dokumentacja, którą oprogramowanie może przygotować dla księgowych do przeglądu i zatwierdzenia.
Głębokie nurkowanie
Zamknięcie miesiąca to zestaw zadań zapewniających kompletność i dokładność ksiąg danego okresu: uzgadnianie rachunków bankowych i bilansowych, rejestrowanie rozliczeń międzyokresowych i rozliczeń międzyokresowych, rozliczanie sald pomiędzy spółkami, sprawdzanie odchyleń i konsolidacja jednostek. Większość z nich ma charakter powtarzalny i w tym pomaga sztuczna inteligencja. Platformy Close, takie jak BlackLine, FloQast, Trintech i Numeric, wraz z funkcjami systemów ERP, takimi jak Oracle NetSuite, SAP i Microsoft Dynamics, wykorzystują automatyzację w kilku punktach. Uzgadnianie wykorzystuje dopasowywanie transakcji, parowanie linii bankowych lub zapisów księgi pomocniczej z zapisami księgi głównej i wyświetlanie tylko resztek. Sugestie dotyczące rozliczeń międzyokresowych opierają się na otrzymanych, niezafakturowanych dokumentach, otwartych zamówieniach zakupu, umowach i powtarzających się wzorcach dostawców w celu oszacowania poniesionych, ale jeszcze niezafakturowanych wydatków. Są one zazwyczaj księgowane jako zapisy odwrócone, więc rzeczywista faktura zastępuje szacunkowy następny okres. Analiza strumieni porównuje salda z poprzednim okresem lub budżetem i zadaje pytanie, dlaczego zostały przeniesione. Recenzja jest zwykle uruchamiana, gdy zmiana przekracza próg procentowy i dolara, więc małe konta z dużymi wahaniami procentowymi nie zalewają recenzentów. Modele językowe mogą sporządzać wyjaśnienia poprzez drążenie transakcji leżących u podstaw ruchu, co oszczędza czas, ale model może napisać przekonujące wyjaśnienie, którego transakcje nie obsługują. Narzędzia list kontrolnych śledzą właścicieli, terminy i zależności, takie jak uzgodnienia międzyfirmowe kończące się przed konsolidacją, dzięki czemu spóźnione zadanie jest widoczne, zanim opóźni całe zamknięcie. Głównym błędnym przekonaniem jest to, że sztuczna inteligencja sama zamyka księgi. Wpisy zaproponowane przez sztuczną inteligencję nadal wymagają zatwierdzenia przez osobę przygotowującą i oddzielnego recenzenta, a w przypadku spółek publicznych podlegających Sarbanes-Oxley te recenzje muszą być udokumentowane. Krótsze zamknięcie zależy również od poprawek procesowych, takich jak wcześniejsze ograniczenia, a nie samego oprogramowania.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Model analizuje dokumentację otrzymanych niezafakturowanych usług oraz miesięczny harmonogram firmy sprzątającej, a następnie proponuje naliczenie 18 400 USD za usługi, za które faktura nie dotarła, załączając jako wsparcie poprzednie miesiące.
Koszty marketingu wzrosły o 32% w porównaniu z poprzednim miesiącem. Narzędzie śledzi wzrost w przypadku trzech faktur wystawowych, sporządza dwuzdaniowe wyjaśnienie, w którym je powołuje, a kontroler edytuje je przed podpisaniem.
Uzgodnienie bankowe automatycznie dopasowuje tysiące rozliczeń kartowych do wpisów w księdze i pozostawia 14 niedopasowanych pozycji, a każda z nich ma sugerowaną przyczynę, taką jak różnica w czasie lub brak wpisu opłaty.
Z zamkniętej listy kontrolnej wynika, że upływa termin rozliczenia między spółkami zależnymi jednej spółki zależnej. Ponieważ od tego zależy konsolidacja, narzędzie oznacza zadanie konsolidacji jako zagrożone i ostrzega jego właściciela.
Przyszłość automatyzacji zamykania miesiąca w oparciu o sztuczną inteligencję
Wiele zespołów finansowych zmierza w kierunku bardziej ciągłego zamykania, uzgadniania i naliczania w ciągu miesiąca, dzięki czemu na koniec okresu gromadzi się mniej zadań. Asystenci AI przygotowujący uzgodnienia, projekty wpisów i piszący komentarze do rozbieżności prawdopodobnie staną się standardowymi funkcjami oprogramowania Close. To, w jakim stopniu zespoły mogą na nich polegać, będzie zależeć od tego, jak dobrze narzędzia dokumentują ich rozumowanie i od tego, jak audytorzy oceniają kontrole obejmujące prace przygotowane przez sztuczną inteligencję. Weryfikacja subiektywnych szacunków przez człowieka i ostateczne zatwierdzenie prawdopodobnie pozostaną w gestii księgowych.
Wdrażanie tego w praktykę
Dlaczego to ma znaczenie
- Buduj wybory. Projektowanie na poziomie aplikacji określa, czy sztuczna inteligencja poprawia rzeczywiste wyniki.
- Zespół i przepływ pracy. Dobra integracja przepływu pracy zapewnia wzrost produktywności, któremu użytkownicy mogą zaufać.
- Ryzyko i bezpieczeństwo. Dobrze określone przypadki użycia zmniejszają zmęczenie zmianami i ryzyko wdrożenia.
Uważaj na
- Automatyzacja uszkodzonego procesu może spotęgować istniejące problemy.
- Zespoły mogą nadmiernie zautomatyzować i wyeliminować niezbędny ludzki osąd.
- Jakość może się wahać, jeśli wyniki nie są stale oceniane.
Kolejne kroki
- Zamapuj bieżący przepływ pracy i zidentyfikuj etap o największym tarciu.
- Zdefiniuj ludzkie punkty kontrolne przed pełną automatyzacją.
- Szkoluj użytkowników w zakresie podpowiedzi, ścieżek eskalacji i standardów jakości.
- Śledź wyniki na poziomie zadań, aby potwierdzić trwałą wartość.
Odkrywaj dalej
Darmowy newsletter
Otrzymuj codzienne podsumowanie AI
Trzy zweryfikowane historie AI każdego poranka w dni robocze, napisane prostym angielskim. Bezpłatne na zawsze, bez reklam.
Jedno e‑mail każdego dnia roboczego. Wypisz się jednym kliknięciem. Nigdy nie sprzedajemy ani nie udostępniamy Twojego adresu.
Sprawdź się
Take the AI Month-End Close Automation quiz
Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.
Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę
Często zadawane pytania
Co to jest automatyzacja zamknięcia miesiąca AI?
Automatyzacja zamknięcia miesiąca w oparciu o sztuczną inteligencję wykorzystuje uczenie maszynowe i modele językowe do powtarzalnych prac związanych z zamykaniem ksiąg: uzgadnianiem kont, proponowaniem rozliczeń międzyokresowych, wyjaśnianiem rozbieżności i śledzeniem listy kontrolnej zamknięcia. Ma to znaczenie, ponieważ powolne zamykanie opóźnia liczby, na których polegają liderzy, a większość zamykania to powtarzalne dopasowywanie i dokumentacja, którą oprogramowanie może przygotować dla księgowych do przeglądu i zatwierdzenia.
Do końca miesiąca nie dotarła faktura od wykonawcy sprzątania. Z czego według przewodnika wynika sugestia dotycząca przyrostu AI?
Sugestie dotyczące rozliczeń międzyokresowych wykorzystują otrzymane, niezafakturowane zapisy, otwarte zamówienia zakupu, umowy i powtarzające się wzorce w celu oszacowania poniesionych, ale jeszcze nie rozliczonych wydatków.
Dlaczego wyjaśnienie strumienia modelu językowego powinno ograniczać się do wcześniej obliczonych faktów i identyfikatorów transakcji?
Ograniczenie modelu do dowodów obliczonych oznacza, że można prześledzić każde zdanie, co zapobiega tworzeniu wiarygodnych, ale niepopartych narracji.
Którą zależność wykorzystano w przewodniku jako przykład śledzenia narzędzi do zamykania list kontrolnych?
Konsolidacja opiera się na uregulowanych saldach między spółkami, więc opóźnione zadanie między spółkami naraża konsolidację na ryzyko.
W jaki sposób przewodnik sugeruje mierzenie dokładności sugestii dotyczących przyrostu AI?
Śledzenie różnicy między szacunkową a rzeczywistą fakturą według dostawcy i konta pokazuje, gdzie model jest wiarygodny.
Zanim model napisze narrację dotyczącą strumienia, jaki rozkład zaleca przewodnik?
Rozbicie zmiany na czynniki powoduje powstanie faktów, które narracja powinna opisać.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat