Недавно пришли требования по убыткам сразу по двум организациям. Стандартная задача, но каждый раз от 30 до 60 минут на анализ и написание ответа.
Решила проверить можно ли ускорить через ИИ. Не в теории - на реальном требовании.
Что сделала: создала промпт, где нейросеть работала в роли налогового консультанта. Подгрузила скрин требования,без указания юрлица и обезличенную информацию для анализа.
Что получила: за 10–15 минут-развёрнутый структурированный ответ. Нейросеть подсветила нюансы которые я бы прорабатывала отдельно: какие документы стоит приложить, каких формулировок лучше избегать.
Итог: две задачи которые раньше занимали час-полтора закрыла за 20 минут суммарно.
Где ИИ меня не заменил: проверка ссылок на статьи НК - на моей стороне. Специфика организации- тоже. Финальную корректность всегда проверяю сама. ИИ по сути только структурирует и формулирует.
Кто-нибудь пробовал что-то похожее на своих задачах? Что получилось?
Здравствуйте. Я работала с ChatGPT именно по этой задаче. Принципиальный момент, с которым столкнулась на практике, это то, что важен не столько инструмент (какая ИИ), а насколько точно настроен промт. Общий вопрос даёт общий ответ, а для бухгалтерских задач нужна конкретная роль и конкретный контекст. Ну и безопасность данных имеет тоже ключевое значение, реквизиты в документах нужно либо скрыть, либо обезличить.
А вы пробовали ИИ на своих задачах? Если да-интересно сравнить опыт.
прямо интересно почитать, что у вас вышло. А то я такие готовые шаблоны ответов на требования по убыткам видела, что мама дорогая, прямой путь к доначислениям ))
не вижу ничего сложного ответить на такое требование, всяко не час времени на подготовку. Самое главное, ответить так, чтобы дальше не последовала цепная реакция. Купили товары и не продали, поэтому убыток - это ну очень плохой вариант объяснения убытков, например.
Согласна, шаблонные ответы типа “купили товар, не продали”- это прямой путь к следующему требованию. Именно поэтому мне был интересен не сам текст ответа, а структура аргументации.
В моём случае по одному из требований была компания на УСН с убытком 25,9 млн при доходах 2,6 млн - разрыв серьёзный, и налоговая это видит сразу. То, что прилетело требование-не удивительно.
ИИ помог именно со структурой: чётко выстроил логику -инвестиционный проект, капвложения 26,6 млн подтверждены документально, финансирование через долгосрочный кредит, текущая аренда продолжается, после ввода объекта доходы вырастут. Всё это связано в одну линию без лишних слов.
Что я проверяла сама: корректность формулировок по УСН, соответствие цифр КУДиР. ИИ предложил структуру, финальная ответственность за каждое слово конечно же за мной.
Результат: ответ получился плотным и конкретным, без воды (как сейчас говорят)), которая как раз и провоцирует уточняющие вопросы. По этому требованию цепной реакции не последовало.
Скрин требования из ИФНС, убрала шапку с названием организации и ИНН, остальное оставила как есть. Сама суть требования -цифры, период, формулировки налоговой- для анализа нужна.
Справку-отчёт по УСН (формируется в 1С) -там всё обезличено, только цифры по основным статьям доходов и расходов.
По факту на обезличивание ушло меньше минуты и только в требовании.
Итого подготовка к работе с ИИ - минут 5–7. Сам ответ нейросеть сформировала за 1–2 минуты. Ещё минут 10 на проверку формулировок и цифр - это обязательно, на автопилоте не отправляю.
Суммарно около 15 минут. Основная экономия - не на написании текста, а на структурировании аргументации. Именно это обычно занимает больше всего времени.