Читать книгу Нейросети против человека: кто выиграет и почему - Александр Александрович Костин - Страница 2

Работа нейросети всегда начинается не с запроса, а с данных. Именно на этом этапе закладывается до восьмидесяти процентов будущего результата. В бухгалтерии это особенно критично: даже идеальный инструмент бесполезен, если на входе хаос, несогласованные справочники и противоречивые выгрузки. Поэтому прежде чем поручать ИИ анализ, сверки или подготовку пояснений, важно навести порядок в первичке и научиться готовить данные так, чтобы с ними мог работать не только человек, но и машина.

Какие выгрузки действительно нужны для проверок

Одна из распространённых ошибок – выгружать «всё подряд», надеясь, что нейросеть сама разберётся. На практике это приводит к обратному эффекту: ИИ теряется в объёме и начинает делать поверхностные выводы. Гораздо эффективнее заранее понимать цель проверки и под неё формировать выгрузку.

Для сверок взаиморасчётов это будут данные по контрагентам, договорам, датам и суммам. Для анализа ошибок в проводках – счета, аналитики, периоды, корреспонденции. Для подготовки пояснений – агрегированные показатели и динамика по периодам. Чем точнее сформулирована задача, тем компактнее и качественнее должна быть выгрузка.

Форматы данных: почему таблица важнее, чем кажется

Нейросети лучше всего работают с табличными структурами. Оборотно-сальдовая ведомость, выгрузка проводок, реестр документов – всё это должно быть приведено к читаемому виду. Часто бухгалтеры выгружают отчёты так, как привыкли смотреть сами: с объединёнными ячейками, промежуточными итогами, пустыми строками. Для анализа это губительно.

Хорошая выгрузка – это ровная таблица, где каждая строка описывает одну операцию, а каждая колонка имеет однозначный смысл. Такой формат удобен не только для ИИ, но и для последующих ручных проверок.

Разнобой справочников как источник скрытых ошибок

Одна из самых недооценённых проблем – несогласованные справочники. Один и тот же контрагент может фигурировать под разными названиями, договор – с разными номерами, статья затрат – в нескольких вариантах. Человек часто «считывает» это автоматически, а нейросеть воспринимает как разные сущности.

Поэтому перед анализом важно проверить справочники на дубли и расхождения. Даже минимальная нормализация – привести названия к одному виду, убрать лишние пробелы, унифицировать регистр – резко повышает качество последующего анализа.

Как понять, что данные готовы к работе

Признак качественной подготовки – воспроизводимость. Если бухгалтер через неделю выгружает те же данные по тем же правилам, структура должна быть идентичной. Это позволяет сравнивать результаты, отслеживать динамику и понимать, откуда возникли расхождения.

Хороший практический тест – дать выгрузку коллеге или самому себе «через паузу». Если таблица читается без пояснений и сразу понятно, что означает каждая колонка, значит данные готовы.

Очистка данных без фанатизма

Очистка не означает стерильность. Бухгалтеру не нужно превращаться в дата-инженера. Задача – убрать то, что искажает анализ: явные дубли, пустые строки, некорректные даты, отрицательные суммы там, где их не может быть.

При этом важно не «подчищать» реальность. Если в учёте есть странные операции или ошибки, их не нужно удалять из выгрузки. Напротив, именно они часто и являются предметом анализа.

Разметка данных как способ помочь себе в будущем

Полезная привычка – добавлять в выгрузки простые признаки. Например, помечать операции с НДС, выделять авансы, указывать тип договора или проект. Такая разметка не усложняет выгрузку, но резко расширяет возможности анализа.

Со временем у бухгалтера формируется собственный «язык данных», в котором каждая колонка несёт не только цифру, но и смысл.

Версии выгрузок и контроль изменений

Одна из типичных проблем при работе с ИИ – невозможность повторить результат. Данные изменились, выгрузка обновилась, а выводы уже не сходятся. Чтобы избежать этого, важно хранить версии выгрузок, по которым делались проверки и формировались пояснения.

Это не требует сложных систем. Достаточно понятной структуры папок, дат и кратких описаний. Такой подход экономит часы при аудитах и внутренних разборках.

Мини-словарь полей как элемент профессионализма

Когда выгрузок становится много, полезно иметь простой словарь: что означает каждая колонка, откуда она берётся и как считается. Это особенно важно, если с данными работает несколько человек или если к анализу привлекается нейросеть.

Фактически это внутренний переводчик между учётом и анализом. Он снижает риск неверных интерпретаций и делает работу устойчивой.

Контрольный список «данные готовы»

Перед тем как передать данные в нейросеть, бухгалтеру стоит задать себе несколько вопросов. Понятна ли цель выгрузки. Нет ли дублирующих сущностей. Однозначны ли названия колонок. Можно ли по этим данным повторить расчёт. Если ответы положительные, можно переходить к анализу.

В итоге подготовка данных – это не вспомогательный этап, а самостоятельная профессиональная компетенция. Нейросети лишь делают её ценность заметнее. Там, где есть порядок в первичке и выгрузках, ИИ действительно становится помощником. Там, где его нет, он лишь ускоряет распространение ошибок.