AI automatizacija u financijama i kontrolingu - primjena u praksi bez velikih budžeta

Opis

U financijama i kontrolingu umjetna inteligencija danas najviše vrijednosti donosi tamo gdje se svakodnevno troši najviše vremena: u ručnim obradama podataka, pripremi izvještaja i nadzoru poslovnih odstupanja. Korištenjem postojećih alata poput Excela, Power Query, Power BI, moguće je izgraditi automatizirane analitičke procese koji smanjuju operativni rad, povećavaju točnost i osiguravaju pravovremene informacije za odlučivanje. U radionici se pokazuje kako se AI u praksi koristi kao podrška analitičarima i kontrolerima, bez potrebe za složenim IT projektima.

Ciljevi

Cilj radionice je prikazati konkretne i primjenjive načine korištenja AI-ja i automatizacije u financijama i kontrolingu. Sudionici će se upoznati s primjerima kako se AI koristi u pripremi i čišćenju podataka, izradi Power BI izvještaja te automatiziranom nadzoru ključnih pokazatelja, pri čemu sustav sam prepoznaje i signalizira značajna odstupanja. Poseban naglasak stavlja se na jasno definiranu ulogu financijskog stručnjaka, koji zadržava odgovornost za interpretaciju rezultata i donošenje odluka.

Metode rada

Radionica se temelji na praktičnim primjerima iz poslovne prakse, uz objašnjenje procesa, arhitekture rješenja i poslovne logike koja stoji iza automatizacije. Fokus je na razumijevanju koncepta i mogućnosti primjene u vlastitom okruženju, a ne na tehničkim detaljima ili programiranju.

Kome je radionica namjenjena

Radionica je namijenjena financijskim stručnjacima, kontrolerima, analitičarima, menadžerima te svima koji sudjeluju u izvještavanju i analizi podataka, a žele razumjeti kako se AI i automatizacija mogu koristiti praktično, kontrolirano i s jasnim poslovnim učinkom, bez visoko kompleksnih IT projekata i apstraktnih koncepata.

Napomena: Polaznici radionice trebaju ponijeti sa sobom prijenosno računalo s instaliranim Excel-om (po mogućnosti Microsoft 365) te instaliranom Power BI Desktop aplikacijom. Power BI Desktop je besplatna aplikacija, a najnoviju verziju možete pronaći ovdje.

SADRŽAJ I RASPORED RADIONICE

10:00 – 10:30 | Registracija i priprema materijala

10:30 – 11:30 | Od ručnih procesa do automatiziranih analitičkih tokova

• Identifikacija „uskih grla” u financijama: zašto trošimo 80 % vremena na pripremu, a samo 20 % na analizu
• Razlika između „kozmetičke” digitalizacije i arhitekture održivih podataka.
• Uloga financijskog stručnjaka kao „arhitekta podataka” (Data Architect) umjesto prepisivača podataka

Praktična vježba: Mapiranje procesa izrade računa dobiti i gubitka ili izvještaja o odstupanjima – od sirovog ERP exporta do finalnog dashboarda.

 11:30 – 11:45 | Pauza za kavu

 11:45 – 13:15 | Power Query & AI: revolucija u pripremi financijskih podataka

• Zašto je Power Query najbolji odabir za financijaše
• Korištenje AI-ja (ChatGPT) za generiranje složenih transformacija i M-koda
• Napredne tehnike: spajanje nekonzistentnih mjesečnih izvještaja iz različitih mapa (Folder import) i čišćenje „prljavih” podataka

Praktična vježba: Automatizacija uvoza i transformacije ERP izvještaja u čistu tablicu spremnu za analizu

 13:15 – 14:15 | Pauza za ručak

 14:15 – 15:45 | Napredna analitika: DAX i AI kao tehnički asistenti

• Osnove modeliranja podataka: zašto su „flat” tablice loše, a „Star Schema” (tablice činjenica i dimenzija) ključ uspjeha
• Korištenje AI-ja za pisanje kompleksnih DAX mjera (Time Intelligence: Year-to-Date, Year-over-Year, Moving Averages)
• Izrada stabilnog sloja mjera koji osigurava „jednu verziju istine” u cijeloj organizaciji

Praktična vježba: Izrada dinamičkog modela u Power BI-ju koji automatski računa odstupanja od plana i prethodne godine koristeći AI-generirani DAX

 15:45 – 16:00 | Pauza za kavu

 16:00 – 17:30 | Automatizirani nadzor i „Exception Reporting”

• Prijelaz s periodičnih izvještaja na kontinuirani nadzor (Alerting)
• Definiranje pragova, pravila i kategorija za prepoznavanje odstupanja
• Automatizirane obavijesti kao zamjena za ručni pregled izvještaja
• Zaključna rasprava: kako implementirati naučeno u vlastitoj organizaciji već od sutra

Praktična vježba: Korištenje AI za prepoznavanje anomalija u transakcijama