Оптимизация бухгалтерского учёта с помощью машинного обучения

Технология машинного обучение (ML) может быть использована в бухгалтерском учёте для обучения, распознавания и классификации документы на основе их содержания. Это поможет в автоматическом анализе счетов-фактур и выявлении тех, которые подпадают под требования для возврата НДС. Ниже описание преимуществ и пример расчёта окупаемости инвестиций проекта по внедрению ML.

Как использовать ML в бухгалтерии?

Автоматизация бухгалтерских операций: ML могут использоваться для автоматической обработки бухгалтерских документов, таких как счета-фактуры и накладные. Это может включать в себя распознавание текста и данных с документов, автоматическое создание проводок в системе бухгалтерии и контроль соответствия данных.
Прогнозирование и анализ финансов: ML может помочь в прогнозировании финансовых результатов, определении трендов и выявлении аномалий в данных. Это может быть полезно для бюджетирования, финансового анализа и управления ликвидностью.
Контроль НДС и возврат НДС: ML можно использовать для автоматизации процесса контроля и анализа счетов-фактур с целью возврата НДС. Это может включать в себя проверку правильности расчета НДС, контроль сроков предоставления документов и составление заявлений на возврат.
Управление клиентскими счетами: ML может помочь в автоматическом управлении клиентскими счетами, включая определение кредитоспособности клиентов, мониторинг задолженностей и уведомления о просрочках.

Интеграция с 1С:Предприятие требует разработки и настройки интеграционных решений с которыми мы вам можем помочь (ссылка на Contact Us). 1С предоставляет API и средства для интеграции с другими системами, что позволяет передавать данные между 1С и ML-платформами.

Ценности применения машинного обучения в бизнесе:

Сокращение операционных затрат: Автоматизация рутинных бухгалтерских задач, таких как обработка счетов-фактур и создание проводок, может снизить необходимость вручную выполнять эти задачи. Это может уменьшить нагрузку на бухгалтеров и сократить операционные затраты на персонал.
Повышение точности: ML могут помочь в предотвращении ошибок в бухгалтерии, которые могут привести к штрафам и потере денег. Точные и надежные данные снижают риски.
Оптимизация налогов: ML могут помочь в идентификации возможностей для оптимизации налоговых обязательств, включая возврат НДС, что может привести к снижению налоговых расходов.
Улучшение управленческого анализа: ML могут помочь в анализе финансовых данных, выявлении трендов и паттернов, что позволяет принимать более информированные управленческие решения.
Экономия времени: Благодаря автоматизации, бухгалтеры могут освободить больше времени для стратегической работы и взаимодействия с клиентами.
Снижение рисков: ML могут помочь в обнаружении аномалий и мошенничества, что снижает риски для бизнеса.

Пример расчета ROI на основе увеличения эффективности бухгалтерских операций с использованием ML:

Предположения:
Годовые операционные расходы на бухгалтерское обслуживание до внедрения ML составляют 2 000 000 рублей.

В результате внедрения ML удалось снизить операционные расходы на 20% за год.

Себестоимость внедрения и обучения ML составила 500 000 рублей.

Период окупаемости проекта составил 12 месяцев.

Шаги расчета ROI:

1. Сначала определим снижение операционных расходов в результате внедрения ML:

Снижение расходов = Годовые расходы до внедрения — Годовые расходы после внедрения Снижение расходов = 2 000 000 рублей — (2 000 000 рублей * 20%) = 2 000 000 рублей — 400 000 рублей = 1 600 000 рублей

2. Затем определим общие затраты на проект:

Общие затраты = Себестоимость внедрения ML Общие затраты = 500 000 рублей

3. Теперь мы можем рассчитать чистую прибыль, которая была получена благодаря внедрению ML:

Чистая прибыль = Снижение расходов — Общие затраты Чистая прибыль = 1 600 000 рублей — 500 000 рублей = 1 100 000 рублей

4. Наконец, расчет ROI:

ROI = (Чистая прибыль / Общие затраты) * 100% ROI = (1 100 000 рублей / 500 000 рублей) * 100% = 220%

Таким образом, ROI от внедрения ML в бухгалтерскую деятельность в этом примере составляет 220%. Это означает, что каждый рубль, вложенный в проект, приносит 2,2 рубля прибыли.