Я сделала исследование.
Закинула в ИИ банковскую выписку из обучения «Управленческий учет: от хаоса в учете к системе трех отчетов в Excel» (а не реальную выписку) и попросила ИИ сделать Отчет о движении денежных средств помесячно, с разбивкой на виды деятельности (указала ему какие) и статьи с выделением контрольной точки ВГО (внутригрупповые обороты).
Что мне понравилось:
На этом в общем-то достоинства и закончились .
Что мне не понравилось:
Структурирование информации, наименование статей и выделение аналитических срезов 3 из 10. То есть с разработкой качественной архитектуры ОДДС искусственный интеллект не справился.
Контрольная точка ВГО:
Некорректная
Здесь, думаю, можно обучить
В каких местах ИИ завалился:
Оформление:
5 класс. Здесь тоже, можно улучшить результат по мере калибровки
Улучшение промпта:
При попытке улучшить промпт, ИИ завис. Сказал, что сервер перегружен
Вывод
Быстро ИИ может сделать разноску статей по готовому справочнику. Это может сделать финансист также быстро с помощью формул и отдельных инструментов.
Долго финансист будет делать разноску неспецифических финансовых транзакций, потому что там будет требоваться повышенное внимание, дополнительные уточнения и ожидание ответа Заказчика. Это и есть то, что у профессионала приводит к удорожанию проекта.
У неопытного специалиста в принципе этот участок проседает, а основное время он тратит на работу руками.
ИИ в принципе не сможет определить неспецифические финансовые транзакции, а значит и спросить не сможет ничего у Заказчика.
Почему ИИ не сможет это сделать? Потому что он не понимает бизнес-контекст. Он не знает, что происходило в этом бизнесе в течение месяца, какие там были решения, какие работают люди, какая обстановка на рынке и какие сейчас взаимоотношения у партнеров по бизнесу.
Таким образом, ИИ может заменить того, кто составляет отчеты по готовым шаблонам, делает это бездумно, кто так и не разобрался в методологии управленческого учета и сам не может делать консолидации либо из-за низкой технической грамотности делает это очень долго.
Примитивную шаблонную работу, которая поддается системным алгоритмам, ИИ сможет сделать. А вот остальное (неспецифические контрольные точки, неспецифические финансовые операции, аудит финансовых операций, разработка качественной архитектуры управленческого учета, чтение бизнес-контекста и составление Отчетов с учетом этого бизнес-контекста) ИИ уже не может сделать. Это полная зависимость от человеческого фактора.
Больше про ИИ для финансистов читайте здесь .
Закинула в ИИ банковскую выписку из обучения «Управленческий учет: от хаоса в учете к системе трех отчетов в Excel» (а не реальную выписку) и попросила ИИ сделать Отчет о движении денежных средств помесячно, с разбивкой на виды деятельности (указала ему какие) и статьи с выделением контрольной точки ВГО (внутригрупповые обороты).
Что мне понравилось:
- Быстро.
На этом в общем-то достоинства и закончились .
Что мне не понравилось:
- Всё остальное
Структурирование информации, наименование статей и выделение аналитических срезов 3 из 10. То есть с разработкой качественной архитектуры ОДДС искусственный интеллект не справился.
Контрольная точка ВГО:
Некорректная
Здесь, думаю, можно обучить
В каких местах ИИ завалился:
- Выявление неспецифических финансовых операций (там, где реальные основания платежей отличаются от тех, что указаны в основании платежей)
- Понимание бизнес-контекста
Оформление:
5 класс. Здесь тоже, можно улучшить результат по мере калибровки
Улучшение промпта:
При попытке улучшить промпт, ИИ завис. Сказал, что сервер перегружен
Вывод
Быстро ИИ может сделать разноску статей по готовому справочнику. Это может сделать финансист также быстро с помощью формул и отдельных инструментов.
Долго финансист будет делать разноску неспецифических финансовых транзакций, потому что там будет требоваться повышенное внимание, дополнительные уточнения и ожидание ответа Заказчика. Это и есть то, что у профессионала приводит к удорожанию проекта.
У неопытного специалиста в принципе этот участок проседает, а основное время он тратит на работу руками.
ИИ в принципе не сможет определить неспецифические финансовые транзакции, а значит и спросить не сможет ничего у Заказчика.
Почему ИИ не сможет это сделать? Потому что он не понимает бизнес-контекст. Он не знает, что происходило в этом бизнесе в течение месяца, какие там были решения, какие работают люди, какая обстановка на рынке и какие сейчас взаимоотношения у партнеров по бизнесу.
Таким образом, ИИ может заменить того, кто составляет отчеты по готовым шаблонам, делает это бездумно, кто так и не разобрался в методологии управленческого учета и сам не может делать консолидации либо из-за низкой технической грамотности делает это очень долго.
Примитивную шаблонную работу, которая поддается системным алгоритмам, ИИ сможет сделать. А вот остальное (неспецифические контрольные точки, неспецифические финансовые операции, аудит финансовых операций, разработка качественной архитектуры управленческого учета, чтение бизнес-контекста и составление Отчетов с учетом этого бизнес-контекста) ИИ уже не может сделать. Это полная зависимость от человеческого фактора.
Больше про ИИ для финансистов читайте здесь .