Нейросети в бухгалтерии: Как ИИ за 5 минут делает то, на что вы тратите несколько часов

Бухгалтерия — это не только цифры и документы, но и постоянная необходимость в точности и скорости. А еще бухгалтерия – это творчество. Творчество разбирать сложные формы информации. Рутины в бухгалтерии, как и во многих других рабочих процессах, тоже хватает.  Согласно проведенному ITFB Group и hh.ru опросу россияне тратят на рутинные процессы существенную долю рабочего времени и хотели бы передать их искусственному интеллекту. В опросе приняли участие более 2 тыс. человек. Как следует из ответов респондентов, 39% опрошенных считают, что рутина забирает два рабочих часа из восьми в день. Еще 37% тратят на рутину до четырех часов в день, а 14% — до шести.

Очевидно, что высвобождение этого времени может дать бизнесу ощутимую прибавку к эффективности, а для специалистов стать глотком свежего воздуха. Именно поэтому всё больше компаний обращают внимание на интеллектуальные технологии и автоматизацию бизнес процессов — в частности, на нейросети и программных роботов.

В 2025 году нейросети все чаще используются как умные помощники в повседневной работе, помогая автоматизировать расчёты, обрабатывать и анализировать финансовые данные.

Нейросети — это не фантастика и не игрушка. Это практичный инструмент, который, можно и нужно применять в бизнес задачах, но делать это правильно, а не бездумно.

При правильном подходе искусственный интеллект, так сегодня называют большие языковые модели, способны решать многие задачи, например:

 

·        классифицировать и разносить документы,

·        анализировать счета и первичную документацию,

·         выявлять ошибки и несоответствия.

 

Хочу поделиться с вами вариантом использования ИИ в задаче определения к какому договору в 1С относиться входящий документ при распределении первички.

 

В этом процессе есть доля неопределенности, поскольку наименование документов в исходном, скажем УПД, вписывают люди, и порой самым незаурядным способом, в котором то и человек не всегда разберется. Именно об этой творческой составляющей я и упомянул в начале статьи.

 

Вот несколько реальных примеров указания документов об отгрузке, которые вам до боли знакомы:

 

·         «№- от 27.11.2019;Доп.соглашение б/н от 12.12.2024 - к Дог. об оказания услуг №ТС-100-26099 от 22.12.17 г.»

 

·         «Доп согл от 17.10.17.к Дог № ТС-100-25433 от 31.08.16.»

 

·         «6112199163 от 30.06.2024;л/сч №216 313 748 598»

 

И как с этим работать, если перед вами 500+ документов? Под конец работы, скажем мягко, «хочется в отпуск». Хорошо бы спихнуть такие задачи на кого-нибудь. Вот здесь и годятся умные помощники - нейронной сети, на которые и можно спихнуть подобные задачки.

 

Нейронные сети не нужно долго обучать для решения подобных задач, с этим справляются так называемые заранее обученные большие языковые модели (LLM), которые и прозвали «нейронками». Это сложные алгоритмы, созданные для понимания и генерации человекоподобного текста, являются не просто инструментами, но и помощниками, повышающими креативность и эффективность в различных областях.

 

Вы все с ними уже знакомы, и уверен не раз использовали. YandexGPT, OpenGPT, DeepSeek и другие модели помогают писать тексты, анализировать данные или искать материалы на интересующий вопрос.

 

Правда с применением нейронных сетей есть сложности. Самая распространенная – это глюки. Нейронки частенько, придумывают информацию которой нет, или смешивают карандаши с крокодилами. Однако мир не стоит на месте и эту проблему научились обходить. Как спросите вы? Очень просто! Нейронной сети отправляют запрос в специальной форме, подробно описанной задачи в учебнике математики начальной школы, которую нужно решить, и они с этим неплохо справляется. Ниже приведу примеры. А пока разберемся с описанием задачи. Описание задачи, его еще называют промпт, готовится специальным образом.

 

Промпт (от английского «prompt» — «подсказка, запрос») — это создание вопросов или задач для нейросетей.

 

Задачу важно описать максимально подробно, без перенасыщения информации, описывая то, что нужно выполнить буквально по шагам. Тем самым мы расставляем границы, за которые нейронке сложно выйти. Можно приводить примеры, которые вам известны.

 

Так решается проблема глюков. Если границы в описании задачи слабые, глюки неизбежны. Более сильные границы снижают количество глюков.

 

Вот два описания для нашего примера распределения первички. Первый более простой, со слабыми границами, второй сложнее, с границами посильнее.

 

Пример 1:

«Исходная строка содержит перечень документов: "№- от 27.11.2019;Доп.соглашение б/н от 12.12.2024 - к Дог. об оказания услуг №ТС-100-26099 от 22.12.17 г. "

Искомый документ: "Договор № ТС-100-26099 от 22.12.2017г. "

Задача: Определи, перечислен ли искомый документ в исходной строке. Ответ приведи в формате: Да/Нет.»

 

Пример 2:

Задача Определить, содержится ли документ из искомой строки в списке документов исходной строки, учитывая особенности форматов данных.
Инструкции для решения:
1. Нормализация данных:
   - Даты:
     * Привести месяцы к числовому формату (январь → 01, фев → 02 и т.д.)
     * Год расширить до 4 цифр (23 → 2023, 99 → 1999)
     * Унифицировать разделители (допустимы ./-)
   - Номера:
     * Сохранить оригинальные спецсимволы (/-.)
     * Разный регистр букв в номерах считать одинаковыми
     * В номерах могут встречаться ошибки написания латинских букв русскими буквами и наоборот
2. Логика сравнения:
   a) Разбить исходную строку на документы
   б) Для каждого элемента сравнить:
      - Тип документа
      - Полный номер (после нормализации)
      - Дату (после нормализации)
   в) Типы документов могут отличаться написанием но быть равны по смылсу значения, в таком случае сравниваемые типы документов считать равными
   г) Считать совпадением полное соответствие всех атрибутов.
   д) Если хотя бы один документ удовлетворяет всем условиям → ответ "Да", иначе → "Нет"
3.Примеры корректных совпадений:
Искомая строка: "Счет 12-А от 5 марта 23"
Исходная строка: "Договор 12-А от 05.03.2023" → Нет (разный тип)
Искомая строка: "Акт 14/Д от 10.09.2021 Счет 45 от 1 января"
Исходная строка: "Акт 14/Д от 10.09.2021" → Да
Искомая строка: "Заказ 2023/XYZ от 7 мая"
Исходная строка: "2023/XYZ" → Да
4. Данные для анализа:
Исходная строка = "№- от 27.11.2019;Доп.соглашение б/н от 12.12.2024 - к Дог. об оказания услуг №ТС-100-26099 от 22.12.17 г."
Искомая строка = " Договор № ТС-100-26099 от 22.12.2017г.
5. Ответ в формате: Да/Нет.»

 

Совет! Читайте рассуждения нейронных сетей при тестировании запроса. Это поможет вам понять в каком месте она отклонилась. Тестировать запросы можно на любой нейронной сети к которой у вас есть доступ.

 

Процедура подбора описания задачи, его тестирование и корректировка называется промптирование.

 

Сама нейронка, для решения похожих задач, устанавливается на рабочий компьютер и будет работать без доступа в Интернет. Это позволит защитить данные, которые обрабатываются умными помощниками. Нейронки требовательны к ресурсам и на слабых компьютерах могут не запуститься, или работать медленно. Но даже это не страшно если, скажем умный помощник, способен выполнить работы за то же время что и вы. Ну а если нейронной сети дать возможность работать на современном компьютере, она способна за минуты решать задачи на которые вы бы потратили более часа.

 

Нейронные сети сильно расширили возможности программ, которых мы называем умными помощниками. Не стоит путать их скажем с нейронной сетью обладающей разумом способной выйти из под контроля и начать управлять вашими финансами по собственному усмотрению.

 

Бытовой пример. Скажем у вас слабой зрение и смотрите телевизор без очков. Очки только придумали, но повсеместно еще не применяют. Вы напряженно пытаетесь рассмотреть все что происходит в телевизоре, но не можете, и ваше внимание чаще всего приковано к одному силуэту в кадре, а ориентируетесь вы в основном на голос. Тут к вам приходит друг, или подруга и предлагает вам попробовать надеть очки. Теперь вы можете смотреть телевизор улавливая детали, ориентируясь как на голос так и на картинку. Ваши возможности расширились. Так и нейронные сети, при правильном с ними обращении могут выступить прекрасным инструментом, для решения многих задач.

Оставить заявку