Использование машинного обучения в бухгалтерии для прогнозирования статей ДДС и аналитик.

О проекте

Данный проект предполагает использование обученной модели машинного обучения (machine learning) для прогнозирования статей движения денежных средств и аналитик в бухгалтерии. До внедрения комплексного решения, основанного на технологиях машинного обучения и роботизированной автоматизации процессов (RPA), бухгалтерия заполняла статьи и аналитики вручную.

Задачи проекта

• Автоматизировать проставление статей движения денежных средств и аналитик во внутренней базе данных клиента;
• Освободить персонал для выполнения задач с большей добавленной стоимостью;
• Заменить человека в процессе принятия решения по выбору статьи ДДС без потери качества данных.

Результат

• Автоматизация прогнозирования статей ДДС и аналитик с точностью более 90%;
• Модель обучается на процессе работы бухгалтера и дублирует его деятельность;
• Если степень уверенности робота менее 90%, он отправляет данные бухгалтеру для ручной обработки;
• Ускорение процесса (1000 поручений обрабатывается роботом за 1 минуту против 2-3 часов человеком);
• Тот же объём информации обрабатывается с помощью 1-ого оператора-бухгалтера вместо всего отдела.