Automatikus könyvelési adat-előkészítés

Ezek az előírások lehetővé teszik könyvelők számára, hogy a számlakibocsátás és a pénztárgépek adatszolgáltatása után ezeket az adatokat strukturált formában megszerezhessük. Gép-gép kommunikációval, gyakorlatilag egy szoftver segítségével el lehet érni ezeket az adóhatóságnál.

Ha megértjük, hogyan zajlik az automatikus dokumentum feldolgozás és hogyan működnek a multimodális nagy nyelvi modellek, rájöhetünk arra, hogy a könyvelési adat előkészítésnek van egy új dimenziója ezeket az eszközöket felhasználva.

Ha a mesterséges intelligencia már meg tudja határozni, hogy egy dokumentum számla, és ki tud belőle nyerni kulcsinformációkat, akkor össze tudja társítani a más forrásból beérkező strukturált adatokkal. Ezzel jelentős mértékben növelhető a hatékonyság és minimalizálható a kockázat.

A lényeg, hogy nem a mesterséges intelligencia fogja a számla tételeket betűről betűre kitalálni a számlaképről – annak ellenére, hogy látja és jó eséllyel indulna rá –, hanem más szolgáltatásból beérkezett eredeti adathalmazt köt össze a számlaképpel.

Ez gyakorlatilag az egyik legfontosabb és legkedveltebb könyvelési anyag előkészítési funkció, ahol a különböző forrásokból beérkezett strukturált adatok kerülnek összetársításra azokkal a számlaképekkel, amik jelenleg még elengedhetetlen részét képezik a könyvelési folyamatnak.

És ne feledkezzünk meg arról az esetről sem, amikor egy feltöltött számlaképhez nincs strukturált adat, mert a mesterséges intelligencia ilyenkor is segít.

Mivel képes látni a dokumentumot, nagy pontossággal kinyeri a számlakéből a pénzügyi tétel létrehozásához szükséges adatokat, és előkészít egy olyan pénzügyi tételt, amit a könyvelő a könyvelőprogramban a számlaképet megtekintve elfogadhat vagy javíthat.

Lehet, hogy a folyamat nem lesz teljesen tökéletes, de ha havonta 1000 számlából csak 100-at kell átnézni, és a többit a rendszer feldolgozza, már ez is hatalmas időmegtakarítást jelenthet.