Automatyzacja procesów księgowych odgrywa kluczową rolę w zwiększeniu efektywności i dokładności pracy w działach finansowych. W niniejszym artykule omówię, jak wykorzystać Power Query (PQ) w Excelu do automatyzacji uzgodnień kont oraz jak technologia AI może wspierać procesy oraz naukę nowych technologii.
Import i przekształcanie danych
Dane klienta można zaimportować do Excela, wybierając opcję „Pobierz dane” zgodnie z rozszerzeniem pliku (np. Excel, CSV). Po wskazaniu pliku dane mogą być załadowane lub przekształcone w kolejnych krokach. To podejście pozwala na bieżące monitorowanie kompletności danych oraz ich spójność z danymi przesłanymi przez klienta.
Po zaimportowaniu danych wybieramy opcję „Załaduj do” i „Utwórz tylko połączenie”, co umożliwia załadowanie danych do pamięci podręcznej. Umożliwia to dalszą analizę i modyfikacje danych. Dzięki temu możemy pracować na zestawach danych przekraczających liczbę wierszy arkusza Excel.
Import danych z systemu księgowego (standardowo każdy umożliwia eksport danych do pliku) można zrealizować identycznie jak w przypadku importu danych klienta. Proces ten zapewnia spójność i łatwość porównywania danych.
Analiza i weryfikacja danych
Mając dwa zbiory danych, przechodzimy do analizy, uruchamiając Edytor Power Query (Dane/Pobierz dane/Uruchom edytora dodatku Power Query). Dane widoczne są w obszarze Zapytania, a edytor oferuje operacje w grupach: Narzędzia główne, Przekształć oraz Dodaj kolumnę. Operacje te można wykonywać w interfejsie, a bardziej złożone operacje ETL można pisać w języku M.
Analizując dane pod względem wolumenu, grupujemy je według numeru faktury, dzieląc według stawek VAT ustalamy wartość podstawy opodatkowania. Scalając oba zbiory kluczem numeru faktury możemy zweryfikować zgodność danych w systemie z danymi klienta. Proces ten znacząco zwiększa dokładność i zgodność danych księgowych.
Automatyzacja aktualizacji danych
Przeprowadzoną analizę można załadować do tabeli, a w przypadku konieczności aktualizacji danych wystarczy usunąć dane historyczne zapisane w folderze, zapisując nowe pod identyczną nazwą. Wówczas w skoroszycie z analizą klikamy jedynie na właściwej tabeli prawym przyciskiem myszy i wybieramy opcję „odśwież”. Wówczas cały zamodelowany proces ETL realizuje się automatycznie, pozostawiając merytoryczną analizę potencjalnych rozbieżności. Proces ten można rozbudować, umożliwiając wskazanie pliku danych źródłowych przesłanych przez klienta bez otwierania edytora czy stworzenie parametrów umożliwiających wskazanie, za jaki okres dane z bazy danych powinny zostać pobrane, w tym bezpośrednio poprzez sparametryzowane zapytanie do bazy danych (np. SQL). Dzięki tej funkcjonalności proces aktualizacji danych staje się niezwykle prosty i efektywny, co pozwala zaoszczędzić czas i zasoby.
Zastosowanie AI w automatyzacji procesów księgowych
Połączenie PQ z kodem VBA może istotnie ułatwić i zautomatyzować złożone procesy. W przypadku nauki obu zagadnień z pomocą przychodzą nam narzędzia AI, takie jak ChatGPT. Bazując na odpowiednim opisie sytuacji oraz wymagań biznesowych, ChatGPT może wskazać kroki, jakie należy podjąć w celu analizy zbioru danych. Jeżeli wymagań nie można zrealizować w interfejsie, otrzymamy kod M, który umożliwi wykonanie zadania. Weryfikacja otrzymanego rozwiązania i poprawności jego wyniku jest oczywiście po naszej stronie. Najistotniejsze jest dzielenie całego procesu na mniejsze etapy, zachowanie logiki wykonywanych kroków oraz myślenie krytyczne i systemowe.
Wykorzystanie PQ do automatyzacji uzgodnień kont oraz wsparcie AI oferują znaczące korzyści dla działów księgowych. Dzięki możliwości operacji ETL danych z różnych źródeł oraz automatyzacji aktualizacji, można znacząco zwiększyć efektywność pracy i zmniejszyć ryzyko błędów. Pracownicy mogą skoncentrować się na merytorycznej analizie, co przekłada się na wyższą jakość wykonywanych zadań i oszczędność zasobów.
Paweł Marszałek, continuous improvement manager, dział Accounting IT, TPA Poland.
TPA Poland w Klubie Partnerów SGH
