ボタン -起業家のためのバックオフィス。 簿記を行い、法的問題を解決し、日常業務を取り除きます。
2016年、Button開発者は合計42のロボットを多数作成しました。これらは私たちのアシスタントであり、会計士のルーチンを引き受けます。 各ロボットには名前があります：Raskukozhko、Sort、Explorer、Panicherロボットもあります。 人工知能を持つアシスタントが必要な理由とその仕組みを説明します。
技術紹介
お客様は、Webアプリケーションを介して、またはiPhoneまたはAndroidのモバイルアプリケーションを介して通信します。 Webアプリケーションは、.NETプラットフォームで開発されています。 最初はJavaがありましたが、今ではほとんどなくなりました。 最近、アプリをAzureに移行しました。
会計士は、1Cシステムに数千の顧客ベースの記録を保持しています。 データベースを保存するために、1sFreshクラウドシステムのテクノロジーを使用しており、Azureの一部、サーバーの一部など、多数のロボットがどこにでも存在しています。
そのため、すべてのドキュメント、顧客データベース、その他のデータは安全であると確信しています。
Button開発者に伝えます。 Javaから.NETに切り替えた理由 ：
1.その時点でのアプリケーションは、5年の開発の後に受け取った遺産です。 エンジニアリング手法を使用せずに作成されました。 コードの構造とテストの欠如により、新しい機能を作成する際に大きな困難が生じました。 わずかな変更でも、多くの時間とエネルギーを費やしました。 さらに、アプリケーションは、テストが非常に長く、作成するのに不便でなければならないような方法で設計されました。 単体テストは存在しませんでした。 ライブベースを使用した統合テストのみがありました。 その結果、すべてのテストに数時間合格しました。
2.アプリケーションに1つのエンタープライズがあり、それが別のエンタープライズを駆動したという事実のため、アプリケーションのデプロイとアセンブルに非常に長い時間がかかりました。 長い時間は最大40分です。 わずかな変更の後、またはレイアウト内のフォーム上で何らかの機能がどのように見えるかを確認するだけで、アプリケーションをアセンブルしてデプロイするのに多くの時間がかかりました。 ビルド趣味が登場しました。 :)
3.新しい機能を別のアプリケーションで作成する必要があることが明らかになりました。 当時の.NETの能力はさらに大きくなり、チームが変わりました。 チームは、C＃がJavaよりもはるかに優れていることを満場一致で認識しました。 さらに、.NETにはLinqなどのテクノロジーがあり、実際のデータベースではなく、その完全なInMemory実装を処理できます。
4.アプリケーションのほとんどは1Cで動作します。 そして、これをCOM API、COMを通じて非常に物議を醸す方法で行います-それはWindows環境でのみ動作し、.NETはCOMをネイティブにサポートします。 つまり、まだ多くの.NETコードがあり、チームはこのコードの方が優れていると判断しました。
ロボットの前のように
1Cは任意のレポートを準備できますが、そのためには、会計ベースの現在の状態を常に維持する必要があります。 誰かが主要文書をシステムに入力し、銀行取引明細書をインポートして実施し、会計文書を作成して実施する必要があります。 また、操作中に発生したエラーを修正します。 これらは重要なタスクですが、多くの時間がかかります。
たとえば、銀行取引明細書を処理するには、支払いごとに、サプライヤへの支払い、買い手への返品、現金の引き出し、取引相手への融資など、関連する取引の種類を決定する必要があります。 クライアントの機能を知っている会計士は、操作の種類を正確に判断し、1Cで支払いを正しく行います。
しかし、会計士によって処理されるすべての支払いは、顧客ベースの成長に伴い、会計士のスタッフを増やす必要があることを意味します。 私たちは、このようなアプローチで未来はないだろうと考えました。
私たちは、機械学習を開発し、その助けを借りて簿記を自動化するために人工的な会計情報を作成することにしました。 システムは、すべての会計処理の90％を単独で実行し、10％のみが人間の参加を必要とします。
どうやって
アンドレイはモスクワにある小さなコーヒーショップのオーナーです。 毎日、彼はサプライヤーから食品を購入し、マスコビに素晴らしいペストリーを与え、コーヒーを扱います。
会計はiikoで管理され、会計はButtonに委任されます。 彼は一次文書を慎重に収集し、週に一度モスクワ事務所に持ち込みます。 私たちはプライマリと連携します：スキャンし、ソートし、請負業者に送ります。 クラウド内のクライアントはドキュメントを利用でき、オリジナルは耐火キャビネットに保管され、スキャンはすぐにドキュメントコンベヤに送られます。
まず、Andrewのプライマリをスキャンし、1つのファイルにすべてのドキュメントを含むPDFを取得します。 ドキュメントを分離するために、Raskukozhkaロボットが作業に入ります。 彼は150ジープでpdfkuを回します。
次に、ソーターロボットは各スキャンを見て、どの文書が行為であり、どの文書がUPDであり、どの文書が運送状であるかを理解します。 彼は注意深くそれらをソートし、正しいフォルダーに入れます。
スキャンは異なります。 文書が上下逆になっているか、横になっている場合、ソーターはそれらを裏返しますので、人が読むのに便利です。
ソーター内には、回転用とドキュメントの分類用の2つの畳み込みニューラルネットワークがあります。 ネットワークをトレーニングするには、4万件の手動スキャンが必要でした。
次に、ドキュメント内のすべてのテキストが別のロボットによって認識されます。 クライアントの名前、取引相手、日付、番号、および請求書全体を定義します。 認識のために、当社はパートナーのソリューションを使用し、パートナーはABBYYソフトウェアを使用しています。
そしてその後、スキャンは会計士に届きます：
会計士がチェックして「保存」ボタンをクリックします。
次に、Explorerロボットが作業に含まれ、各ドキュメントを1Cに保存して保持します。
その後、会計士は会社の現在の口座からのすべての領収書と貸借をチェックします。 これを行うには、クライアントの銀行口座の明細書が必要です。 以前は、すべての顧客にリクエストする必要がありました。
これですべてが簡単になりました。 クライアントの参加なしに抜粋を受け取るために、Alpha、Tochka、Tinkoff Bankと統合しました。 クライアントはインターネット銀行に行き、明細書をダウンロードして会計士に送る必要はありません。 1Cでは、支払いに関する最新情報が常にあります。 また、これらの銀行からの抜粋がクライアントアプリケーションに表示されます。 残りの銀行は引き続き手動でサービスされます。
ただし、支払いを銀行から1Cにコピーするだけでは不十分です。 各支払いは正しく実行する必要があります-これも特別なロボットによって行われます。 トレーニングには、数十万の手動支払いが使用されました。
しかし、最初に、会社のすべての会計士に同意して、同じ方法で声明を実行する必要がありました。 会計には創造性があることがわかりました。 :)
その結果、97％の精度が得られました。これは人の精度に匹敵します。
すべてが完了し、検証されると、会計士イリーナは準備完了報告書と予備税額をアンドレイに送信します。 アンドレイは喜んで、予備税額を事前に知っており、調整することができます。 方法-会計士が教えてくれます。
これはどういう意味ですか？
機械学習アルゴリズムを使用することで、新しい従業員を雇わずに顧客ベースを増やすことができます。
ボタン会計士の場合、ワークフローが簡素化され、実行された操作の正確性を確認し、必要に応じて何かを修正するための短時間の時間が許可されます。 アルゴリズムは自己学習型で、各会計担当者の修正によりプロセスが改善され、アルゴリズムが改善されます。
少し前に、財務省は、会計士を人工知能に置き換え、会計士の職業が徐々に消えることを予測しました 。 心配しないでください。会計士がいないわけではありませんが、選択は明らかに最高です。 彼らはロボットを制御します。
これは悪いことではないと思います-なぜ1億4500万の人口に対して500万人の会計士が必要なのでしょうか？ 比較のために、人口3億人の米国では、100万人をわずかに超える会計士がいます。
近い将来、人工知能により、会計および税務会計の質が大幅に向上すると考えています。
Maxim Akhmadinurov movemindの記事をありがとう。