/
Эксперты Entera делятся опытом и рассказывают о том, как оптимизировать процессы в работе бухгалтера, о сервисах и технологиях распознавания, обработки документов.
Блог-лента Entera

Умные технологии в бухгалтерии: искусственный интеллект на службе вашего учета

Автоматизация работы

Опросы десятков тысяч бухгалтеров показали: значительная часть их рабочего времени тратится на скучную рутину – ввод бумажных документов в программу учета. Пока руководитель ждет от главбуха важные рекомендации и управленческие решения, второе должностное лицо компании вынуждено помогать рядовым сотрудникам и контролировать правильность занесения данных.

Бухгалтерия задыхается от обилия документов и не успевает обрабатывать «первичку»? Решить проблему можно разными способами. Одни руководители оставляют все как есть, пытаясь надавить на бухгалтерию и пригрозить санкциями за некомпетентность. Другие нанимают в штат еще несколько бухгалтеров, расширяя тем самым штат и ФОТ. А третьи –стратегически оценивают перспективы бизнеса и выбирают путь автоматизации, идя в ногу со временем, оптимизируя внутренние процессы и снимая часть рутины с сотрудников. «Сложно», «дорого», «нет бюджета» – подобные возражения уже не несут под собой практически никакой базы. 
Активное развитие технологий открыло доступ к интеллектуальным сервисам и автоматизированным программам даже для консервативной бухгалтерии. Многие технологии носят сложные названия, но по сути очень просты в работе. Давайте разберемся, что такое RPA, AI, ML и как они могут помочь бухгалтеру без риска делу.

Роботизация процессов (RPА)


RPA (Robotics Process Automation) – проще говоря, роботизация типовых процессов. Это не железный робот-помощник бухгалтера с лампочками, а программа, которая выполняет типовые задачи по заданному правилу. Например, просто сканирует и вводит документы в некую систему или сортирует их по одному параметру. Как правило, подобные RPA-решения не выполняют аналитическую обработку данных, но способны выполнять такие действия:
  • Захват данных документа (фотоснимка или сканированной копии).
  • Распознавание данных (без анализа).
  • Выделение и сопоставление одинаковых позиций.
  • Создание электронного документа с аналогичными реквизитами.

В работе бухгалтера роботизированной программе можно смело доверить такие задачи:
  • Учет кредиторской задолженности, ввод реквизитов из десятков счетов-фактур.
  • Оцифровка документов, создание электронных копий документов.

Важно понимать, что роботизация (RPA) не будет заменой бухгалтеру, так как выполняет, по сути, механическую функцию и никакого анализа. Только профессионал сможет детально проанализировать массив полученных цифр и превратить их в данные для подготовки отчетности, выстраивания стратегии и пр. Но оптимизация работы бухгалтера гарантирована. 
У данного класса решений есть минус – внедрение роботизированных технологий потребует основательного участия ИТ-специалистов, так как подразумевает выстраивание и настройку процесса. Не самый простой путь, но есть хорошая новость – роботизация может использоваться в работе готовых сервисов ввода документов в 1С. В таком случае, вам не придется даже думать о роботах – вы покупаете сервис и получаете готовый результат – первичка заведена в 1С. Иногда с дублями документов, раздутой номенклатурой из-за отсутствия интеллектуальной обработки, но об этом поговорим далее.

Искусственный интеллект и самообучающиеся программы (AI и ML)


AI (Artificial Intellegence) – технологии искусственного интеллекта, «искусственный интеллект», AI-технологии.
ML (Mashine Lerning) – технологии машинного обучения.

Эти пугающие на первый взгляд термины постепенно проникают во все сферы нашей жизни, помогая сервисам доставки, такси, приложениям в вашем телефоне угадывать ваши предпочтения и делать вашу жизнь в какой-то степени легче и приятнее. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения работают с большими массивами данными, анализируют, находят связи и закономерности, отклонения и предлагают следующие шаги или выполняют некоторые действия.  
Сфера их применения действительно безгранична, поскольку сценарии использования могут быть самые разные. Но остановимся на сфере применения AI и ML в работе бухгалтера.
Кстати, многие бухгалтеры, использующие сервис распознавания и ввода первички Entera, даже и не догадываются, что ежедневно экономят до 30% своего времени благодаря технологиям искусственного интеллекта и машинного обучения!

Entera умеет распознавать, сопоставлять данные номенклатур, категоризировать и вносить в учетную систему более 20 типов документов практически со всех видов носителей. Даже чеки, даже с замятых документов, ТТН со следами чашек.

Более сложными и лучше приспособленными под нужды бизнеса являются системы машинного обучения ML (Machine Learning). В них предусмотрено создание рабочего алгоритма, тщательно анализирующего входные данные на предмет закономерностей. Такая система является обучаемой – способной действовать не только в рамках шаблонов, но и за их пределами. В отношении бухгалтерских программ автоматизации ввода документов эта функция означает:

  • Самостоятельное сопоставление номенклатуры, которая может отличаться у разных поставщиков одного и того же продукта, но неизменно учитывается в базе в рамках одной ассортиментной позиции.
  • Проверка данных на предмет дублей. В таких условиях повторное проведение по учету одного и того же документа полностью исключено.
  • Контроль вычислений и реквизитов контрагента. Благодаря такой способности бухгалтеру не придется часами сверять данные перед составлением отчетов и сверок.

Современные системы машинного обучения наделены целым набором функций:
  • Администрирование под нужды предприятия и его учетного отдела.
  • Неограниченный экспорт и импорт данных между различными программными решениями.
  • Многопользовательский доступ под собственными учетными записями для всех допущенных сотрудников с делегированием им определенных прав и полномочий.
  • Наличие прикладных программных интерфейсов API (Application Programming Interface), с помощью которых можно связать в единую систему два разных программных продукта.
  • Отчетность и анализ для получения цифровых и визуализированных отчетов для изучения и выработки стратегии деятельности компании.

Технологии машинного обучения, которые используются в программах и сервисах, избавляют бухгалтерию от вороха непродуктивной работы. На больших объемах данных технологии даже позволяют уменьшить штат и перенаправить усилия ведущих специалистов на те учетные направления, где требуется профессиональный анализ и управленческие навыки.

В мультисервисе Entera умные технологии делают распознавание, сопоставление номенклатур, проверку ошибок максимально точным и максимально интеллектуальным.

  • Автоматическое определение типов документа и устранение дублей страниц.
  • Распознавание чеков, замятых документов, рукописных элементов.
  • Сопоставление номенклатур без раздувания справочников.
  • Разнесение данных по счетам. 
  • Организованное хранение документов, фильтрация по списку параметров, выгрузка.
  • Проверка данных контрагентов и математических вычислений.
  • Составление отчетности для сверок, контрагентов, внутреннего пользования.

Подытоживая

Современные технологии развиваются с космической скоростью. Но для того, чтобы использовать их с пользой для дела и личной эффективности, совершенно необязательно разбираться в ИТ-шной терминологии. Достаточно выбрать передовую систему или сервис, которые будут использовать интеллектуальные технологии «под капотом»; решать ваши задачи максимально точно, качественно и быстро; удобный и понятный интерфейс, простота в обучении и использовании; давать результат – экономия вашего времени, сокращение количества ошибок.

Попробуйте технологии в деле – зарегистируйтесь в мультисервисе Entera, перейдя по ссылке https://app.entera.pro/registration


Остались вопросы? Звоните нам на 8 (800) 550-46-62 или оставляйте заявку на сайте!