Finanse i AI

Pierwsze kroki z AI w raportowaniu finansowym - historia z praktyki

Jak wygląda automatyzacja raportów w praktyce małej firmy

Pierwsze kroki z AI w raportowaniu finansowym - historia z praktyki

Piotr Zalewski prowadził jednoosobową działalność konsultingową i tracił każdy ostatni tydzień miesiąca na zbieranie faktur, wpisywanie liczb do Excela i formatowanie tabelek dla klientów. Postanowił sprawdzić, czy AI może przejąć chociaż część tej pracy.

Wybór narzędzia

Zaczął od darmowego planu w Notion AI połączonego z arkuszem Google Sheets. Skonfigurował prosty skrypt, który co tydzień pobierał dane z konta bankowego przez API i wklejał je do arkusza.

Pierwszy raport wygenerowany automatycznie

Po trzech tygodniach konfiguracji AI zaczęła produkować szkielet raportu: zestawienie przychodów, koszty stałe i zmienne oraz saldo końcowe. Formatowanie zajmowało mu wcześniej około dwóch godzin - teraz weryfikacja gotowego dokumentu trwała około 20 minut.

Największym zaskoczeniem było to, że narzędzie wskazało kategorię kosztów, której Piotr przez kilka miesięcy nie przypisywał poprawnie do projektów.

Co nie zadziałało od razu

Automatyczne opisy tekstowe generowane przez AI były zbyt ogólne i wymagały ręcznej korekty przed wysłaniem do klienta. To normalne na początku - modele językowe potrzebują kontekstu branżowego, którego użytkownik musi im dostarczyć przez przykłady lub szablony.

Wniosek praktyczny

Automatyzacja raportów finansowych nie eliminuje pracy analitycznej. Przenosi ją z etapu zbierania danych na etap weryfikacji i interpretacji - co dla większości małych firm jest zmianą na lepsze.