AI pārskati bez manuāla darba
Strukturēts mentorings, kas māca veidot automatizētus finanšu pārskatus ar AI rīkiem — no datu sagatavošanas līdz gatavam rezultātam.
Sākt konsultācijuKā izskatās programma
Mentorings ir sadalīts četrās secīgās fāzēs. Katra fāze balstās uz iepriekšējo — tāpēc secība nav maināma un progress ir mērāms.
Pirms jebkuras automatizācijas ir jāsaprot, kādi dati ir pieejami un kādā formātā tie nonāk sistēmā.
Kopā pārskatām esošos avotus — Excel failus, ERP eksportus, API plūsmas. Identificējam trūkstošos laukus un izlemjam, ko normalizēt manuāli, ko atstāt AI apstrādei.
Strādājam ar konkrētiem rīkiem — OpenAI API, Python bibliotēkām un pārskata veidnēm.
Katra sesija ir veltīta konkrētam uzdevumam: prompt struktūras izstrādei, modeļa atbilžu pārbaudei un parametru pielāgošanai. Rezultāts — konfigurācija, kas atkārtojama bez mentora klātbūtnes.
Savienojam AI izvadi ar reālo pārskatu formātu — PDF, XLSX vai vizualizācijas.
Palaižam testu kopas ar vēsturiskiem datiem. Pārbaudām, kur modelis pieļauj kļūdas un kā tās labot bez manuālas iejaukšanās katrā ciklā.
Dokumentējam visu, ko izveidojām — konfigurāciju, kļūdu apstrādes shēmas, atjaunināšanas procesu.
Pēdējā mēnesī fokuss ir uz patstāvību: kā paplašināt sistēmu, ko darīt, ja mainās datu avots, un kā pielāgot modeļa uzvedību jauniem pārskatu tipiem.
Kristīne Ābele
Galvenā mentore
Strādā ar finanšu automatizāciju kopš 2019. gada. Specializācija — AI integrācija grāmatvedības un kontrolinga procesos.
Ko iespējams sasniegt
- Samazināt pārskata sagatavošanas laiku no stundām uz minūtēm
- Automatizēt atkārtojamos datu apkopošanas soļus
- Validēt AI izvadi ar auditam piemērotiem pierakstiem
- Uzturēt sistēmu patstāvīgi pēc mentoringa beigām
Pieredze no dalībniekiem
Mentorings ir ilgtermiņa process. Šie cilvēki to izpildīja līdz galam — viņu vērtējums ir balstīts uz reāli paveikto darbu.
Inga Sproģe
Finanšu kontroliere, ražošanas uzņēmums
Pirms mentoringa mūsu mēneša slēgums prasīja divus pilnus darba dienus. Tagad tas aizņem apmēram četras stundas. Galvenais ieguvums — nevis ātrums, bet tas, ka kļūdas vairs nerodas nejauši, tās ir sistemātiski izslēgtas.
Rūdolfs Zviedris
Grāmatvežu biroja vadītājs, Liepāja
Sākumā šaubījos, vai AI rīki ir piemēroti mūsu klientu datu struktūrām — tie ir nestandarta un mainīgi. Mentors palīdzēja izstrādāt risinājumu, kas strādā arī ar nepilnīgiem datiem. To es pats nebūtu izdomājis.