Штучний інтелект у роботі бухгалтера
(модуль 10 із 12)

Додаткові матеріали

Презентація

---

Текстове розшифрування відео

Поняття штучного інтелекту та його роль у роботі бухгалтера

Штучний інтелект — це технологічний інструмент, здатний розпізнавати та обробляти текст, аналізувати великі масиви даних, генерувати зображення та формувати якісні відповіді на основі аналізу паттернів і навчання на прикладах. У бухгалтерській сфері ШІ виконує функцію цілодобового асистента, який пришвидшує прийняття обґрунтованих рішень.

Застосування ШІ не замінює фахових знань спеціаліста: якість підготовлених матеріалів та підсумковий контроль за використанням згенерованих даних завжди залишаються відповідальністю людини.

Механізм роботи ШІ включає три основні етапи:

1. Формулювання запиту (промту) користувачем.
2. Аналіз інформації та підбір відповіді системою.
3. Отримання готового результату у вигляді тексту, пояснення, документа або таблиці відповідно до заданих параметрів.

Порівняльний огляд популярних моделей штучного інтелекту

Chat GPT (розробник — OpenAI, США)

Перша масова модель ШІ, яка залишається найпоширенішою серед користувачів.

• Безкоштовна версія: доступна у веббраузері та через мобільний застосунок. Вона містить низку обмежень, проте підходить для первинного ознайомлення з технологією.
• Платні тарифи: базовий платний тариф (вартістю 20 доларів США на місяць) забезпечує підвищений рівень захисту даних (можливість вимкнути навчання моделі на завантаженій інформації), підвищену швидкість обробки запитів, збільшений обсяг аналізованих даних та триваліший контекстний діалог.

Claude (розробник — Anthropic, США)

Модель, орієнтована на вирішення аналітичних завдань, роботу з цифрами, великими масивами даних, генерування таблиць та текстів.

• Безкоштовна версія: надає базовий функціонал через застосунок або браузер, але має суворі обмеження щодо кількості токенів у межах однієї сесії.
• Платні тарифи: включають базовий тариф вартістю 20 доларів США на місяць та розширений тариф вартістю 120 доларів США на місяць. Платна версія вирізняється збільшеним контекстним вікном, що дозволяє вести тривалі деталізовані діалоги та коригувати відповіді без втрати контексту.

Gemini (розробник — Google, США)

Модель зашита в екосистему сервісів Google (Gmail, Google Диск). Завдяки інтеграції з пошуковою системою є ефективною для аналізу нормативно-правової бази та пошуку актуальної інформації.

При виборі інструменту на початковому етапі рекомендується тестувати декілька систем одночасно, надсилаючи ідентичний запит у різні моделі для порівняння якості результату.

Правила формування ефективного запиту (промту)

Для отримання точного та якісного результату під час формування запиту слід дотримуватися структури, яка включає чотири обов'язкові елементи:

1. Призначення ролі: чітке визначення того, від імені якого фахівця має діяти ШІ (наприклад, бухгалтер-аналітик, спеціаліст з кадрів, юрист).
2. Опис задачі: детальна постановка завдання із зазначенням кінцевої мети.
3. Вказівка формату: визначення вигляду підсумкового результату (офіційний лист, розрахункова таблиця, пояснювальна записка).
4. Уточнення та корекція: надання додаткових вказівок у разі потреби після отримання первинної відповіді.

Практичне застосування ШІ для формування управлінської звітності

Під час виконання бухгалтерських завдань у платних версіях ШІ (зокрема в моделі Claude Sonnet від Anthropic) алгоритм роботи над формуванням управлінського звіту для ТОВ виконується за такою структурою:

• Визначення ролі: бухгалтер-виконавець.
• Ціль: формування щомісячного управлінського звіту з розділами доходів, витрат та фінансового результату.
• Інструментарій та формат: створення файла у форматі Excel із прописаними математичними формулами.
• Виконання: ШІ обробляє вхідні дані за допомогою внутрішніх скриптів, підбирає типові категорії витрат (зокрема фонд оплати праці) та підраховує підсумковий фінансовий результат.
• Рефлексія та збереження: після надання готової таблиці модель формує готовий шаблон промту для автоматизації аналогічних рутинних завдань у майбутніх періодах.

Тривалість обробки складних запитів та великих файлів може становити від 5 до 10 хвилин, що є нормативним показником для обчислення глибинних аналітичних даних.

Організація роботи та збереження алгоритмів

Для підвищення ефективності щоденної роботи рекомендується створювати та систематизувати власну базу промтів під типові процедури (щоденні, щотижневі, щомісячні або щоквартальні):

• Повторювані рутинні задачі потребують збереження чіткого алгоритму запиту в окремому файлі або системі управління завданнями.
• Разові запити не потребують створення постійного шаблону і можуть вирішуватися в режимі поточного діалогу.
• У разі виникнення сумнівів щодо повноти вхідних даних у промт слід додавати інструкцію: «За наявності уточнюючих запитань постав їх перед виконанням завдання».