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.
Участвовали в создании статьи:
Евгений Степченко,
Project Manager
Сергей Никитин,
Frontend Engineer