Jakie dane analizuje AI podczas tworzenia raportu finansowego?

Nie każdy rodzaj danych finansowych nadaje się od razu do automatycznego przetwarzania. Różnice bywają istotne.

Dane ustrukturyzowane kontra nieustrukturyzowane

Tomasz Kaleta, kontroler finansowy z ośmioletnim doświadczeniem, wyjaśnił nam tę różnicę w prosty sposób. Dane ustrukturyzowane to liczby w tabelach, faktury z określonymi polami, wyciągi bankowe w formacie CSV. AI radzi sobie z nimi sprawnie. Problem zaczyna się przy danych nieustrukturyzowanych, czyli e-mailach, notatkach ze spotkań czy skanach dokumentów.

Które kategorie danych są najczęściej analizowane?

• przychody i koszty w podziale na okresy
• wskaźniki płynności i rentowności
• odchylenia od budżetu
• przepływy pieniężne z działalności operacyjnej

Kaleta zwrócił uwagę, że systemy AI najlepiej radzą sobie z danymi, które mają regularną strukturę i są aktualizowane w stałych cyklach. Miesięczne zamknięcia ksiąg to idealny przypadek. Dane jednorazowe, jak wycena aktywów niematerialnych, wymagają dodatkowej weryfikacji człowieka.

Przez pierwsze dwa miesiące sprawdzałem każdy wygenerowany raport ręcznie. Dopiero po tym czasie zacząłem ufać systemowi w zakresie standardowych zestawień.

Zrozumienie, jakie dane trafiają do systemu, to punkt wyjścia dla każdego, kto chce ocenić przydatność takich narzędzi w swojej organizacji.