0: Добрый день, уважаемые коллеги. Рада всех приветствовать. Так скажем, в нашем учебном центре. Я знаю, что здесь присутствуют те, кто уже с нами давно, на протяжении 25 лет.
1: Знаю, что здесь присутствуют те, кто с нами только вот к нам присоединился в этом году или только на этом мероприятии. Но я точно знаю, что наш сегодняшний вебинар, наше сегодняшнее мероприятие будет очень полезно для всей аудитории.
2: Ну и, как всегда, мы Любим в нашем учебном центре представлять всегда что-то новое, что-то новое, то, что может нам помочь в нашей профессии продвинуться вперёд, быть самыми лучшими и быть впереди всех и быть.
3: Востребованы. Поэтому сегодня я представляю мари марину Одинова, разработчик прекрасного, ну, как мне кажется, я уверена курса.
4: Это про искусственный интеллект. И мы понимаем, что сейчас все говорят про искусственный интеллект. И это сейчас самая такая актуальная тема, но тут как раз у нас искусственный интеллект именно в нашей профессии, ну так скажем, финансово экономическая сфера, да.
5: Вот и все. Сейчас простым доступным языком Марина представит программу, которую разработала, которая на самом деле нам точно совершенно поможет в нашей дальнейшей профессии.
6: Профессии в жизни, потому что уже мы никуда не денемся, что были впереди. Мы должны понимать, что такое искусственный интеллект и как мы можем его именно в нашей профессии, именно у нас его применять, именно практически использовать. И мы пони,
7: Понимаем, что никакой искусственный интеллект нас не заменит, но именно в русло помощи, в нашей профессии, в нашей жизни это как раз в наших силах все сделать. Марина, предоставляю вам слово.
8: Добрый день. Всем большое спасибо за тёплые слова. На самом деле для бухгалтеров, честно вам скажу, я 1 раз провожу вебинар вебинар.
9: Лекцию не знаю, там уже кто, кто как это воспримет, поэтому хотелось бы познакомиться. Сначала вот пару слов ещё добавлю о себе, а потом вообще хотелось бы узнать немножко о вас.
10: Больше об аудитории про меня я много лет отработала в производственных компаниях в качестве главного бухгалтера в качестве главного бухгалтера с совмещением обязанностей финанс.
11: Директора. Ну и потом, собственно, просто финансовым директором с искусственным интеллектом я работаю уже больше 2 лет. Начинала ещё применять в своей практике.
12: Мало, скажем так, в рабочей практике сейчас полностью занимаюсь именно обучением, обучением финансистов, бухгалтеров и, ну, скажем, в большей степени топ менеджеров, потому что если top
13: Понимают, зачем нужен искусственный интеллект, то никто его и внедрять, собственно, не будет. Именно потому, что очень многие столкнулась с тем, что бизнес, несмотря на то, что искусственный интеллект в каж
14: Ну, пока фигурально, правда, но столкнулась с тем, что понимания, как его использовать, нет у бизнеса и как раз и у top, и даже у собственников, говорю сейчас в большей степени про малый средний.
15: Не бизнес. Вот просто, просто хочется применять, но непонятно куда и как и даже зачем. Иногда непонятно. Поэтому вот родилась идея написать книгу, которую я написала, она как раз на тему ликбеза. А где искусственный интеллект?
16: И как можно применять бизнес процессы? Ну и, собственно, рассказываю в своих выступлениях тоже об этом же, в зависимости от аудитории рассказываю, где эта аудитория и как может применять.
17: Искусственный интеллект. Вот. Поэтому обо мне, наверное, достаточно, если есть у кого-то сомнения в том, что можно с ним разобраться или мысли, что это такая техническая тема, очень сложная ну сразу ска.
18: Скажу, что нет, во первых, не очень сложная, во вторых, она совершенно не, ну там есть, конечно, нюансы, если совсем углубляться, айтишные, но для нас, с вами, как для финансистов, для бухгалтеров, это
19: Тема не айтишная совершенно. То есть мы пишем словами обычными, просто, ну, чтоб понимать, какой результат получим, то нужно немножко разобраться с тем, а что именно
20: И как именно писать? То есть как с ним общаться. Вот я сама осваивала его уже в возрасте за 50. Поэтому думаю, что, в принципе, сможет освоить любой реально. Расскажи.
21: Расскажите о себе немножко, поставьте хотя бы плюсики в чат либо голосом, кто уже применяет. Есть такие, кто уже применяет искусственный интеллект.
22: Пока 2 плюсика всего. То есть в основном так уже больше пробуем. Отлично. А какие нейросети? Вот те, кто пробует, и те, кто применяет
23: Дипси
24: Ну, вижу 1 ответ, только дипик. Подозреваю, что, наверное, большинство, наверное, его сегодня буду показывать. Не дипси сегодня. Ну, в принципе, дипси тоже можно использовать для те,
25: Как минимум вещей, которые я покажу сегодня, но в целом
26: Будем вот я лично в большей степени работаю на chat gpt какие темы, что вы вы делаете? То есть что, какие вообще есть вопросы, которые уже пробовали решать и задачи?
27: Которые пробовали решать с искусственным интеллектом. Кто пробовал
28: Угу.
29: Мать, ты идёшь кушать?
30: Видимо, так, письма, ответы на требования презентации, отлично. Отчёты, анализ договоров. Ну, тогда для тех, кто
31: Для тех, кто уже пробовал и пробует, скажем так, вау, эффекта не будет, потому что, собственно, примерно тоже самое я и буду сегодня демонстрировать. Вот, то есть кто
32: Пробовал уже уже отчасти понимает возможности, но это очень малая будет часть возможностей, которые он даёт.
33: Так, ну что, тогда двигаемся дальше. Ну, у меня есть, естественно, план по тем задачам, которые я хотела продемонстрировать, но, может быть, есть какие-то задачи, которые ещё не пробовали
34: Хотелось бы.
35: Идеи какие-то.
36: Угу.
37: Ну, пока идей не вижу, видимо, другое в голову не приходит. Ну, давайте тогда пройдёмся по возможностям, на самом деле искусственный.
38: Интеллект, что для бухгалтера, что для финансиста, что, в принципе, в любой сфере бизнеса, это как дополнительный сотрудник, но сотрудник с обширными огромными знаниями, но
39: Которому нужно очень тщательно объяснять задачу. Так там кто-то сильно
40: Расстроился, но не поняла, чем вот так. Соответственно, то, что не нужно быть программистами, я уже сказала. То есть всего лишь нужно научиться 100.
41: Задачи. И вот на самом деле те, кто учится работать с искусственным интеллектом, замечают, что по другому потом начинают общаться с людьми, то есть более чётко объясняя
42: Что хотят получить в результате, имеется ввиду с коллегами и подчинёнными.
43: Вот искусственный интеллект, он, как и человек, да, он понимает язык, то есть, в принципе, тот же chat gpt, равно как дипси, относится к большим языковым моделям.
44: То есть они построены именно на том, что они понимают слова не так, как люди совершенно, потому что, ну, если прям сказать, как работает нейросеть, она в большей степени
45: Похоже на т 9 в телефоне, поскольку обучена на миллионах и миллионах различных слов, сочетаний, предложений и знаний. Поэтому, по сути, в принципе, подбира.
46: Каждое следующее слово, но при всем при этом подбирает, понимая контекст тоже в то же самое время он может, то есть существует у него и
47: Так называемое компьютерное зрение, то есть он видит, соответственно, документы, с его помощью можно распознавать и pdf файлы и видит, он понимает, что находится на фотографиях и
48: Соответственно, учитывая, что он может распознать, соответственно, он может и обработать. Вот в любом случае, даже при всех его знаниях и возможностях, он не может заменить человека. И чем больше вы с ним
49: Работаете, тем больше вы это понимаете. То есть, возможно, когда-нибудь никто, естественно, не зарекается. Настанет тот момент, когда уровень искусственного интеллекта станет таковым, что он сможет обучаться как человек.
50: То есть именно копировать, наверное, мышление человеческое, но пока никто даже не может предсказать, когда это может произойти, хотя гипотезы строятся, что такое возможно, но это
51: Будет не сегодня, не завтра. И думаю, что и не через год, и не через 5. Вот поэтому на той стадии развития, на которой искусственный интеллект находится сейчас, он является всего лишь инструментом инструмен.
52: Там, ну, можно сравнить с тем же экселем, я не знаю, с 1 эс, потому что
53: Это все, что автоматизирует какие-то наши рутинные процессы тем или иным образом. И это просто ещё 1 инструмент без того, чтобы мы попросили его, то есть сделали
54: Запрос попросили что-то сделать, он сам не придёт и ничего не сделает, как бы. А если мы ещё и попросим не очень качественно, то, собственно, как и ленивый такой сотрудник, каким бы он умным ни был, он
55: Точно также не очень качественный ответ нам даст. Поэтому, если мы не умеем пользоваться эксель, то и таблички у нас получаются не очень. Ну и с 1 с тоже бывает, видела неоднократно.
56: Люди не сильно дружат и поэтому краснота во всяких оборотках, поэтому тоже самое, собственно с искусственным интеллектом.
57: Ну, смотрите, предлагаю начать с того, что пробовали. Вот, как минимум, вижу, Татьяна писала, что пробовали анализ договоров.
58: Переходим сейчас в chat gpt. Вот так выглядит интерфейс. Он очень похож в дипике, да, вообще во всех нейросетях, особенно известных, крупных, и те,
59: Тех, которыми пользуются большинство интерфейс, он приблизительно одинаков. Значит, загружаем мы договор.
60: Так, сейчас, 1 секунду, я.
61: Найду готовый договор и для того, чтобы если мы его просто загрузим, ну он что-то с ним сделает, он даже, может быть сообразит, что его надо проанализировать. Но в целом, чтобы он сработал, мы
62: Должны его об этом попросить и сказать а что мы хотим?
63: В данном случае у меня заранее подготовленный промп или запрос, если проще, или инструкция, а что мы хотим сделать, и инструкция в данном случае состоит из нескольких частей, то есть
64: Задана роль, потому что мы ж хотим, чтобы у нас договор посмотрел, наверное, юрист, ну, как минимум, а, не, не знаю, не шахматист. Вот, потому что результат будет совершенно другой.
65: Вот, и план действий, то есть что мы хотим, чтобы он сделал с этим договором, определил риски именно в бухгалтерской сфере. Там посмотрел момент возникновения обязанности по уплате ндс.
66: Необходимость оформления счетов, фактур, ну и потенциальные спорные моменты. Сразу скажу, что так, кто-то поднял руку, но я не знаю, как это сейчас. Давайте
67: Я отправлю, мы посмотрим на работу, я, пока он будет думать.
68: Так, а подняли руку, вы сказать что-то хотите или, или что-то есть? Я вот честно сказать, не знаю, что делать с поднятой рукой. Насколько я знаю, у вас должна быть возможность включить микрофон, поэтому, если вы хо,
69: Хотите что-то сказать? Вы можете это сделать? Либо напишите в чат.
70: Так, пока никто ничего не пишет. Соответственно, смотрим на результат. Ну, как вы видели, времени прошло несколько секунд.
71: Мы просили ответ предоставить в виде таблицы и получили мы, собственно, таблицу вот с анализом договора, то есть
72: По тем вопросам, которые мы просили, я сейчас, к сожалению, не могу сказать. Я не так часто работаю с дипси, но именно чат gpt. Вот последняя модель, которая появилась, вот обновление прошло пару недель.
73: Назад, она очень точно следует запросу, поэтому вот все, что пункты, которые мы перечислили, критические риски для бухгалтерии, то самое он нам в таблицу и вносит сейчас я таблицу чуть чуть сдвину. Вот, то есть соответ
74: На.
75: Там договор. Давайте могу его показать.
76: Так вот здесь открылся у меня не в том окне договор между Россией и Казахстаном на поставку.
77: Программного обеспечения. Вот договор тут не обращайте внимание на то, что есть все реквизиты. Договор сгенерирован тоже искусственным интеллектом, как учебное пособие. Вот. Поэтому
78: Никаких реальных конфиденциальных данных, безусловно, я в нейросеть не загружаю. Ну, просто в данном случае было, скажем так, не хватило времени их поудалять. Что нужно делать, безусловно.
79: Мы работаем реально.
80: Вот, значит, стоимость цифры. Ну, я просто их знаю, показываю вам, чтоб было понимание, а что там, то есть, 2 400 с ндс 400. У нас ндс при этом есть валютная оговорка, есть предо.
81: Плата, платёж там и так далее. Вот сроки поставки.
82: Ну, он такой договор маленький, в общем, достаточно примитивный, но с нюансами вот, что мы имеем, соответственно, в таблице по анализу, вот ключевые риски.
83: Которые, соответственно, он выделил. У нас есть ндс, но это у нас Казахстан, соответственно, вся работа с ндсом падает на российскую компанию. Плюс там нам нужно собрать документы.
84: Безусловно, все, кто работал с импортом из снг, знают, ну и так далее. Поэтому, помимо того, что он выявил эти риски, он ещё, соответственно,
85: Предложил нам, а что можно сделать и, помимо прочего, ещё и
86: Ссылается, в каких пунктах договора у нас это есть, поясняет и ссылается на законодательство. И когда мы работаем с искусственным интеллектом, безусловно, мы не верим ему на слово. Ну, собственно, как если пришёл бы к вам человек,
87: На и начал вам рассказывать, что он крут до невозможности. Вот и все знает. Вы бы все равно наверняка его ответы проверили и разузнали. А кто он, что он и вообще можно ли ему доверять. Но с искусственным интеллектом мы рабо.
88: Работаем не так, да, мы понимаем, что он очень много знает, но как и человек может ошибаться, поэтому всегда мы просим ссылки на законодательство, чтобы можно было проверить, а так ли то, что
89: Он нам подсказал, то есть, с 1 стороны, он нам подсвечивает риски, даёт ссылки на законодательные акты, где мы можем сразу это проверить, это уже ускоряет работу с договором вот дальше вот.
90: Остальные нюансы именно для бухгалтеров мы, безусловно, можем написать в запросе и другие другой формат обработки, то есть попросить посмотреть на договор с разных сторон, не пол.
91: Не комплексно, а можем поработать по налоговым рискам. Отдельную задачу поставить. Можем поработать по влиянию на денежные потоки этого договора. То есть у нас же
92: Даты у нас есть процент предоплаты и, соответственно, в принципе, за несколько секунд можем получить таблицу с влиянием на движение денежных средств. То есть как этот договор, в какие
93: Моменты, там возникают платежи и обязательства. Вот дальше выводы. Ну и как хороший сотрудник, он всегда предлагает что-нибудь дальше ещё.
94: Делать по той же теме, по которой мы с ним работаем, как я уже сказала, промт достаточно простенький.
95: На самом деле для работы с договорами можно использовать и создавать, ну, конкретно в chat gpt, виртуальных сотрудников прямо для обработки договоров там будет совершенно другой размер инструк.
96: Другие задачи, ну и вообще любые задачи могут быть, которые мы пропишем. Вот это что касается договоров, может быть у кого-то есть вопросы, комментарии, что-то то мне не очень понятно насколько, насколько
97: Вам понятно то, что я рассказываю, насколько это интересно? И, собственно, может быть вы хотите посмотреть что-то другое?
98: Не вижу ни рук, так все понятно.
99: Интересно, понятно, понятно.
100: Да, Ольга, у меня платная версия, в принципе, в бесплатной версии работает точно также картинку с задачей. Верните. Это какую это вот.
101: Где, где формулировка, Дмитрий, что вы имеете ввиду под картинкой или картинка презентации? Просто мне не очень понятно.
102: Так, ну картинка у нас, вот сейчас мы пойдём, собственно, к следующей задаче, в том самом курсе, о котором говорилось в самом начале. Курс есть для бухгалтеров, там есть отдельный блок по на
103: Договоров. Соответственно, если вы пойдёте на курс, то, безусловно там вы освоите весь спектр подхода к анализу.
104: Соответственно, документов смотрите в гига чате функционал похожий.
105: Ну, если честно, меня несколько. Ну, давайте так. У нас сейчас вот я вижу, вопрос был от марины тарановой.
106: Я покажу, у нас будет сейчас задача, я, мы посмотрим, как её решит чат gpt, и я её же прогоняла через гига чат. Покажу, в чем разница. Вот, соответственно, так.
107: Просьба рассказать.
108: Дмитрий, не поняла, какая была, про какую картинку вы спрашиваете. Так Алёна спрашивает о различиях платной и бесплатной версии. Ну, смотрите, в
109: Здесь в платной версии есть возможность выбора режима работы, то есть модели, с которой мы работаем. Вот сейчас 5 1, причём несколько режимов, автоматически думающие, там и быстрые ответы можно выбрать пя.
110: Предыдущую версию и даже вернуться к версии 4 о, в бесплатном режиме таких вариантов нет. То есть вы работаете с той моделью, с которой, ну, которая зашита бес.
111: Платную версию в моём понимании, поскольку вот не далее, как вчера я пробовала, там сейчас 5, 5 модель, не 5, 1. Могу ошибаться, это мо.
112: Можно посмотреть где-то в их документации на сайте, то есть там, но там отсутствует возможность выбора, то есть только то, что подставляет сам, сам чат дальше.
113: Там нет возможности создания виртуальных сотрудников как таковых, то этой возможности, которая есть здесь.
114: Ну вот, наверное, это как основное там есть. Вот у нас здесь есть разные инструменты, соответственно, в бесплатной версии нет режима агента.
115: В бесплатной версии только 5 Глубоких исследований.
116: Такой специфический режим. Сейчас тут кто-то вот что-то цены, трансфертное ценообразование, да, давать ссылки. Ну смотрите, если цены есть в открытом доступе, Наталья, заодно
117: Вот про режим глубокого исследования, то он их найдёт. То есть, ну, как бы он их может искать, он может проводить анализ, может сопоставлять, но
118: Нужно понимать, где они есть анализ. В любом случае он может делать. То есть, если у вас есть данные, вы всегда можете загрузить и проанализировать. Если их нужно искать, то они должны быть в открытом доступе, то есть в интернете.
119: Больше он нигде и никак их, собственно говоря, не найдёт. Если они есть, то он это может делать. Так что такое виртуальный сотрудник? Агент, что они делают? Смотрите, виртуальный сотрудник это
120: Созданная такая, ну как предобученная часть.
121: В данном случае chat gpt такая же возможность есть в другой нейросети клод создания виртуальных сотрудников, насколько я знаю, есть яндекс gpt для компаний, но как там их строить и делать, затрудняя?
122: Сказать, вот агентом, да, его можно назвать, иногда называют агентами, но они бывают разных уровней. Что мы можем делать в chat gpt мы можем создать виртуального сотрудника.
123: Который обучен. Мало того, что он обладает всеми знаниями нейросети, он ещё его можно обучить на документах компании, потому что ни 1 нейросеть, безусловно,
124: Скажем так, нюансов контекста внутренних всяких веяний вашей компании вашего бизнеса не знает именно потому. Поэтому, если мы хотим получать ответы конкретные под свои задачи, то, безусловно, нам
125: Нужно давать ему информацию.
126: Соответственно, виртуальный сотрудник. Ну, например, на примере того же анализа договоров, что мы можем сделать, мы можем загрузить в него, во первых, законодательство, отслеживать свежие версии, чтобы
127: Точно быть убеждёнными, что он работает со свежими. Можем загрузить какие-то шаблоны, можем загрузить внутри.
128: Внутренние какие-то регламенты и просить работать вот этого виртуального сотрудника, используя эту базу знаний внутреннюю, которую мы ему дадим, плюсом ко всей той базе знаний, которая у него есть.
129: И заточить его, то есть описать ему, проинструктировать, что он должен делать. Он не будет у вас ходить там, туда сюда и печь блинчики. Если это сотрудник для работы с договорами, значит у вас полностью прописана инструкция под работу с договора.
130: Вы её не дублируете, вы её не вставляете ещё раз. Вы просто грузите договор, и он по алгоритму, по схеме, которую вы ему пропишите, будет работать отличие от обычного чата в том, что таких виртуальных сотрудников
131: Их можно интегрировать, их можно встраивать на сайт, их можно встраивать в telegram, там, ну, в принципе, интегрировать с любым.
132: Приложением, инструментом, программным обеспечением, у которого есть апи, как минимум, вот так очень много вопросов нападало. Давайте сейчас вы больше пока не кидайте, я отвечу. Вот, навер,
133: Туального сотрудника ответила, какие сети лучше ориентируются, я не знаю. Иногда есть мнение, что российские сети лучше знают наше законодательство, но учитывая, что оно в доступе в откры
134: Там, ну, как минимум, кодексы они у нас есть. Вот я не знаю, обучали ли специфически тот же гига чат на российском законодательстве, но можно предполагать, что если его и обучали, то на российских реалиях в 1
135: Очередь, поэтому насколько лучше или хуже не могу.
136: Вот сравнить я бы просто предложила попробовать поработать.
137: Так, примеры, что ещё можно сделать с пользой для дела? Ну вот смотрите, в начале писали, и сейчас мы пойдём дальше. К примерам. Давайте сразу загрузим следующий. Например, можно распознавать докуме.
138: Документы, загрузить несколько документов, попросить его их обработать и
139: Вывести в виде таблицы смысл только в том, что у меня документы загружены, найденные в интернете, поэтому он может пожаловаться на их качество.
140: Загружу прям так отмена, загружу разные.
141: Так.
142: То есть мы просим распознать информацию, документы, разные акты упд.
143: Соответственно, торг 12 и просим извлечь данные унифицировано в табличку.
144: Надеюсь, он это сделает. Бывает, иногда отказывается. Иногда, вот, когда я тестировала, говорил, что он не все может разглядеть, потому что не очень хорошее качество. Но вот пошёл анализировать, я возвращаюсь к
145: Вопросы?
146: Так, проанализируем финотчетность. Ну, вообще, я такой пример.
147: Не готовила, но сейчас мы пройдёмся по заготовленным примерам. Если у нас останется время, можем вернуться к этому.
148: Ну, смотрите, Дмитрий, для 1 задачи постановка, она, собственно, в чем заключается? И вообще, чтоб мы качественно говорили, мы сужаем роль нейросети до определённого, до Роли.
149: Определённого сотрудника, специалиста, который нам нужен для решения конкретной задачи.
150: И дальше, собственно, прописываем. А что мы от него хотим?
151: И в каком виде мы хотим получить от него результат. То есть вот та самая постановка задачи. В данном случае это был договор. Соответственно, роль у нас был юрист, и мы просили проработать договор с тех, ну, с разных
152: Сторон.
153: Так, конфиденциальные документы. Смотрите, у каждой нейросети есть политика конфиденциальности, но, безусловно, мы не можем
154: Следить так что-то он у меня завис. Нет, нет, он че то с ними делает. Вот мы не можем отследить, что с нашими документами происходит внутри этой нейросети, потому что обработка Безус.
155: Условно ней. Ну вот в любой нейросети она идёт на сервере. Если это нейросеть российская, то она идёт. Ну, хотя говорят, что сервера тоже могут быть не в России, но мы считаем, что она, обработка идёт на российских серверах, то есть как
156: Мы не нарушаем закон о персональных данных.
157: Дмитрий, я повторю картинку, но вы же не 1, да, мы продолжаем, поэтому сейчас закончится задача. Я отвечу на вопросы и ещё раз покажу, мне не сложно.
158: Просто я думала, что если вы поймёте, как спрашивать, то вам будет проще не только эту задачу решить, но и какую-нибудь ещё вы сможете сформулировать запрос самостоятельно, если вам нужен именно
159: На запрос по договора. Сейчас мы получим здесь результат, и, собственно, я вывешу картинку, возвращаясь к теме конфиденциальности.
160: Соответственно, обработка идёт на серверах. Если мы загружаем какие-то конфиденциальные персональные данные, и мы знаем, что это chat gpt сервера у нас далеко не в Российской Федерации, значит, мы понимаем, что мы нарушим, ну, как минимум,
161: Что-то дальше. Если нейросеть будет использовать данные для обучения, то ну вот как я делала договора, откуда-то он берет реквизиты, названия, то есть ну может быть он конечно придумывает, а может быть кто-то уже когда-то грузил все.
162: Ну, в нейросети, я имею ввиду договора с такими параметрами, и он их оттуда взял, не знаю, честно сказать, не проверяла на реалистичность, там ИНН и реквизиты компании, которые он мне сгенерил, но
163: Зачем рисковать? Мы всегда можем те же договора проанализировать без наименований компаний, заменив их там, ну, любыми словами, да, которые не соответствуют реальности, убрав реквизиты.
164: Условия поставки, соответственно, и их соответствие законодательству никто не мешает обрабатывать точно, также мы можем работать с цифрами, удалив название компании из той же отчётности, если это просто таблица с циф.
165: С отчётными, соответственно, это таблица с цифрами и равно как работа с с остальными данными. Их можно анонимизировать средствами эксель, то есть заме.
166: Снять наименование на кодировку и дальше с ними работать. Если вы 1 раз сделаете себе библиотеку, то, соответственно, все с этим можно работать дальше. Вот, значит, что он сделал здесь, в нашей
167: Задачи разноплановые, документы заполненные, он их распознал своими внутренними средствами и, соответственно, вывел в таблицу. Унифицировано, да? Ну, где-то не указано. Скорее всего, он не
168: Увидел. Хотя обычный акт сдачи приёмки вполне мог не содержать ИНН, но поставщика вряд ли он не содержал. При тестировании я использовал, как я уже сказала, видите, ну, некачественные документы.
169: Не все явно не все смог распознать, но если мы даём документы качественные, то он вполне прекрасно их обрабатывает. Тоже самое можно делать. Ну, у каждого своя задача, можно делать с выписками, можно делать
170: Ну, с различными совершенно документами, которые у нас не в ворде, или нам, например, нужно что-то распознать и вывести текст. Это точно также можно сделать, да?
171: Вот так специально для Дмитрия. Вот 1 задача.
172: Так что у нас?
173: Больше пока вопросов нет. 2 задачу мы посмотрели. Так была
174: Какая система?
175: Применяется, чтоб быть уверенным, что искусственный интеллект корректно, по всем документам подтянул данные. Ну, смотрите, существуют различные варианты работы.
176: С по верификации результатов вы имеете, если вы имеете ввиду сейчас по распознаванию, то, ну, безусловно, мы можем пробежаться там глаза.
177: Понять, что я уже вижу, да, я думаю, что вы тоже видите, что здесь было больше документов.
178: Чем, чем он вынес в таблицу. Поэтому просто я знаю, я, поскольку это отрабатывала, я знаю, что он не все смог разглядеть. Вот.
179: Если вы имеете ввиду другие задачи, то существуют специальные методы проверки. Ну,
180: Екатерина, если вот про 1000, то я думаю, что это нужно, это не делается уже средствами. Чат gpt. Вот как я показываю вам, ну, сейчас, да, то есть это не
181: Работа уже 1 человека, да, 1000 документов это очень большой объём, поэтому под это недостаточно средств. Именно чат gpt. Я думаю, что именно вот под это нужно специфическая
182: Отдельная нейросеть со средствами распознавания так называемыми осир и заточенная именно под работу считывания документов в таких объёмах мы говорим про сейчас.
183: Объёмы. Ну, скажем так, работы сотрудника, да, не, не, то, что там 1000 документов и на постоянке, это уже более сложная система. Я считаю, что она требует. Ну, может быть, не разработки, просто я не искала такие
184: Системы такие нейросети, но специфического подхода вот для большого объёма документов. Так
185: Работа с законодательством. Вот сейчас у нас будет
186: Нет, не сейчас та задача, где я покажу гига чат. Ну вот здесь у нас задача такая, она вроде бы понятная, в то же время не совсем. Смысл в чем получен? Я новый чат открываю.
187: Чтобы было с нуля все, значит, задача следующая. Полученный счёт фактура на аванс, при этом услуга с ежедневной тарификацией и оплата в договоре пропис.
188: Посуточная, то есть и окончательный расчет по акту через месяц. То есть постоплата. Имеем ввиду, что в договоре у нас авансовые платежи не предусмотрены. Ну, возможно, мы их
189: Делали, ну зачем-то. Вот. И вопрос, можем ли мы принять к вычету ндс по этому авансовому счёту, фактуре, ну и так далее. В каком периоде и просим дать ответ со ссылками и
190: Описываем, в каком виде мы хотим получить этот ответ.
191: Собственно говоря, можем прямо, сразу же гига чат.
192: Учитывая, что здесь работа с законодательством.
193: Новый чат откроем и ту же самую задачу зададим гига чат и сравним.
194: Вот я тоже самое вставила. Соответственно, отправляем.
195: Так что нам пока ответил чат gpt.
196: Ну, общие слова, которые, собственно, соответствуют кодексу, привёл нормы.
197: Ну, налоговый кодекс, я думаю, мы можем найти и проверять, но в целом
198: Приводит письма минфина вот письма минфина если налоговый кодекс, может, и нет, а вот письма минфина я бы проверила.
199: И проверила следующим образом. Во первых, попросила бы его дать рабочую ссылку. Это как 1 из методов верификации, то есть он нам, ну либо мы берём и из
200: По поиску ищем там в том же гугле, либо мы просим его предоставить ссылки и собственно, это желательно делать просто сейчас, соответственно, это не прописано, если я правильно помню, не прописано
201: В запросе ссылками.
202: То есть он, ну, ссылки он нам написал на мы не просили, соответственно.
203: Ссылок рабочих, по которым мы можем перейти.
204: Вот.
205: И вот он, самый чек лист, который нам подсказывает, что у нас должно быть условие об авансе в договоре, то есть тот набор документов, который нам нужен для подтверждения.
206: Я думаю так, как уточнить.
207: Крайне решённым задачам. Мы просто продолжаем разговор в диалоге. Как уточнять, дополнять. Вот мы сейчас я вам покажу, что
208: Например, мы задаём вопрос а если в договоре авансовые
209: Платежи не предусмотрены.
210: Посмотрим, что он ответит, пока он там думает. А, ну вот, собственно,
211: То вот этот нюанс, если аванс не предусмотрен, соответственно, он
212: Разбирает.
213: Уже более предметно именно этот момент.
214: То есть для того, чтобы признать аванс, нужно, чтобы это было прописано именно аванс условие об авансе должно иметься в договоре.
215: То есть то, что даже поставщик нам дал авансовый счёт, фактуру ни о чем не говорит. Вот. И точно. Также мы можем продолжать предоставь рабочие.
216: Ссылки на все письма минфина. Ой, минфина.
217: И посмотрим, даст ли. То есть сейчас он явно пошёл в сеть, а до этого вот что интересно, да, то есть мы проверяем, безусловно,
218: Так, ну то есть как уточнять, дополнять, я ответила, рабочие ссылки он не нашёл, соответственно, но где-то же он их взял. То есть если он не нашёл, значит то, что нашёл, мы можем проверить, просто реально перейти.
219: По ссылке. Единственное, здесь у меня доп сервис подключён. Не знаю перейдёт ли он на официальный какой-то сайт, но посмотрим, вот все источники можно нажать посмотреть куда.
220: Он заходил и на что он ссылается на самом деле. Вот они есть, и их тут много, но почему-то ссылки он нам не дал.
221: Вот, то есть мы заодно получаем, ну, в целом, подборку документов так не удаётся, но у меня здесь, поскольку стоит сервис, то не удаётся, к сожалению, на сайт налоговой перейти, видимо, там.
222: Блокирует.
223: Вот так смотрим тоже самое. Гига, чат. Вот наш вопрос. Вот тоже он нам показал источники, куда он входил.
224: Тоже есть ссылка.
225: На письмо.
226: Минфина.
227: Ну, опять же, здесь тоже есть это условие о необходимости договора, подтверждающего условия предварительной оплаты.
228: Чек лист тоже сделал. Ну, в целом, как вы видите ответы?
229: Скажем так, ну, не идентичны, но похожи. Вот так была задача 2. Можно ли загрузить договор, попросить, чтобы он их синхронизировал с таблицей документов? Ну, смотрите, мы
230: Можем, конечно, загрузить договор, но у нас, я не очень поняла, что значит синхронизировать. То есть там документы рандомные, найденные в интернете, собственно, во 2 задаче. Поэтому договор тоже сгенери.
231: Искусственным интеллектом и синхронизировать его вот с таблицей. Н нет никакого смысла просто потому что он с ней никак не синхронизируется. Вот
232: Ну, сейчас будет очень простая задача, то есть та же самая, о которой говорилось в начале, и многие наверняка её пробовали написать письмо, поскольку у нас нет контекста, да, то есть письмо будет шаблонное.
233: Но мы этот шаблон всегда можем взять. Или, во первых, мы всегда можем дать контекст.
234: Вот и с ним работать.
235: Поэтому письма, ну, думаю, что кто пробовал, знает, что письма пишет. Вот реально 5 секунд, если вы, ну, ещё, допустим, пару минут вы потратили дать контекст и какие-то данные.
236: Соответственно.
237: Пишет и можно попросить напиши жёсткое письмо, напиши вежливое письмо, и они будут отличаться безусловно.
238: Так вот, задача, про которую я говорила в начале, то есть здесь, соответственно, вопрос у нас по
239: Тому, как оформить проведение операции, операция у нас передача основного средства безвозмездно дочерней компании.
240: Соответственно, мы хотим понять, как нам это проводить в учёте, равно как у передающей, так и у принимающей стороны и какие есть налоговые последствия.
241: Опять же, повторюсь, что здесь я использую достаточно простые запросы, ну и задачи тоже, безусловно, которые просто, ну, в силу того, что у нас не
242: Так много времени быстрее решаются той же нейросетью, и проще написать на самом деле и при формулировании запроса, и при предоставлении контекста нейросети для ре.
243: Решение задачи есть множество нюансов, как раз им я и буду обучать на курсе, и существуют намного более качественные структурированные запросы.
244: Техника их написания для получения, скажем так, ещё более качественных результатов. Так, эту задачу пока он пишет, я уже в GigaChat, вот уже
245: Её прогоняла, в чем я сейчас не знаю. То есть у меня есть, если я, конечно, не удалила, но должна должен быть чат с ответом в chat gpt и есть ответ.
246: Чате, в чем разница была изначально чат gpt рассмотрел вот с тем же самым. То есть формулировка запроса не изменилась. Он рассмотрел задачу сразу комплексно со всех
247: Сторон, а гига чат, вот именно, скажем так, по этой задаче он начал с чего? То есть он проводки дал
248: Последствия для принимающей стороны описал, но в большей, в большей степени он писал про налог на прибыль.
249: Про ндс там выше не сказано было. То есть мне про ндс пришлось его дозапросить. Вот. Соответственно, дальше он даёт ответ по ндс, но у нас ещё есть момент.
250: Когда доля владения дочерней компанией влияет на налогообложение. Поэтому и этот момент тоже пришлось, скажем так, вдогонку доспрашивать, чем это хуже, да.
251: В целом ничем, потому что, по сути, ссылка на статьи законодательства. Сейчас вот посмотрим, что даст чат gpt, она будет практически такой же. Вопрос в том, что, ну, не практически, а такой же, я просто не выве.
252: Там, что называется, с лупы и не выписывала все статьи, на которые они ссылались.
253: Единственное, что здесь пришлось задать дополнительные вопросы и, может быть там по времени это все равно будет тоже самое. Но получается, вот мой взгляд на, скажем,
254: Так, эту ситуацию такой, что
255: Для работы с любой нейросетью над какой-то задачей.
256: Вы должны применять, обязательно применять собственную экспертизу, то есть
257: Ну вот, если не знать о влиянии процента владения, то, безусловно, вы не доспросит, почему тогда, допустим, мне бы понравился больше ответ gpt. Ну,
258: Потому что так, пока ещё че то прям ушёл в мышление, в размышление. Если вам дан всесторонний ответ, то дальше ваша задача проверить, насколько он соответствует закон.
259: Законодательство, опять же запросив ссылки или просто открыв эти статьи, пробежав глазами и дальше вы просто будете уверены, что у вас ответ корректный.
260: Если вы не знаете, допустим, чего-то, и у вас нет всестороннего ответа, то вот эти, ну, там, по ндс, безусловно, по прибыли. Я уверена, что практически все, наверное, Зада.
261: Тут вопрос. А насчёт процента владения, ну, зависит от опыта человека, от того, насколько он сталкивался с такими операциями. Скорее всего, мы пойдём задавать вопрос, если мы не, ну,
262: Не сталкивались или, допустим, чего-то не знаем. Поэтому вот именно мне именно поэтому нравятся ответы gpt в большей степени, потому что как-то он смотрит со всех сторон. Но в целом я ничего не имею про
263: Гига чата и качество его работы.
264: С моей точки зрения, он подтверждает знание gpt российского законодательства, потому что ссылаются на одни и те же вещи вот.
265: Так вопросов пока не добавилось.
266: Знаете, что я обновлю, потому что
267: А нет, все додумал.
268: Вот, то есть тут он берет исходные данные, их для себя как бы обработал, упомянул, что нужно определить рыночную стоимость. Если мы вернёмся к ответу гига чата, то
269: Передача обоснование, то есть ссылки, есть начисленная амортизация, последствия, так, учесть рыночную стоимость. Вот, но
270: Ну, то есть рыночную стоимость он тоже упомянул как минимум.
271: Так, бухгалтерский учёт. Ну, насколько я так сходу вижу ссылки законодательные последствия фсбу 6.
272: Больше здесь, что? Ой, уехал ответ 270 статья. Ну, в целом ссылки приблизительно.
273: На тоже самое. Ну тут ещё приказ минфина и здесь есть. Ну, это вообще какой-то 19 год. Не факт, что оно рабочее, поэтому вот и есть смысл переходить и проверять.
274: Так, последовательность проводок, он нам сказал.
275: Ндс.
276: Тоже описал налог на прибыль.
277: Не возникает.
278: Риск дарения.
279: Предлагает вариант вклада в имущество.
280: Только я не вижу про владение, а вот здесь вот он нам рассказывает про более 50%, менее 50%.
281: То есть, ну, здесь в 1 ответе сосредоточено все. Дальше задача
282: Ну, как бы подтвердить корректность.
283: Там надо было доспрашивать, вот вся разница.
284: Так, ну что, у меня с примерами все есть какие-то ещё вопросы. Если прям очень хочется проработать анализ финансовой отчётности, мы можем ещё 1 пример прогнать. Вот.
285: И я готова ответить на остальные вопросы. Собственно, вот задачи, они были здесь.
286: Вот по налогам мы посмотрели налоговые последствия, мы сейчас с вами оценили, я просто не стала гнать это письма контрагенту. Письмо написали, как минимум шаблон. Что касается курса на
287: Курсе. Мы, безусловно, рассматриваем и эти задачи, и много, много других.
288: Полный пакет курса состоит из 12 блоков, то есть от начальных знаний, даже для тех, кто никогда ещё не пробовал, не работал. Вы получаете понимание, что такое искусственный интеллект, в каких областях
289: В каких задачах бухгалтерских его можно использовать? Вот учитесь корректно формулировать запросы есть 2 блока на эту тему. Это и базовый, и продвинутый уровень.
290: В целом, если вы готовы работать с платной версией gpt, то ну и даже на бесплатной можно исхитриться и сделать вариант практически виртуального сотрудника, только без виртуального сотрудника, то есть.
291: Учите сделать себе помощников. Вот.
292: Изучаете, сможете изучить, как, с каких сторон можно работать с дебиторкой кредиторкой, с её анализом, с оптимизацией налогов, с анализом договоров. Тот самый финансовый анализ.
293: С отчётности с любыми там, записками аналитическими. Вот, ну, написание, соответственно, подготовка, аргументированные пояснения, ответы налоговой инспекции. Вот, можете
294: Сможете использовать искусственный интеллект, если нужны очень длинные, километровые, скажем так, формулы в экселе, что-то, какие-то связки, он прекрасно пишет формулы, помогает их писать для
295: Для тех, кто, собственно, хочет изучить работу нейросети в экселе, то есть возможности в моделировании, в работе, в принципе, с файлами экселя, даже с теми же выгрузками из 1 с их обра.
296: Работкой, превращением в читаемые, плоские, если знаете, что такое плоская, плоские таблицы, которые пригодны уже для анализа и опять же с анализом и так далее, то и эти блоки, они тоже
297: В курсе.
298: То есть, на самом деле, ну, мне кажется, что он охватывает большинство всевозможных задач. Понятно, что отчётность, если прям нужно сформировать отчётность, если нет, вдруг 1 эски он может формировать.
299: Отчётность по шаблону, вот и помогать и с проводками, и вот со всеми этими делами.
300: Вот, то есть вы научитесь и общаться с искусственным интеллектом, и у вас будет множество, много практики. Вот также появится большая библиотека, скажем так, Промтов запро.
301: К нейросети под совершенно разные задачи. Вот. Поэтому, как я уже сказала, курс годится и для тех, кто уже начал что-то и пробует, и для тех, кто ещё даже не
302: Начинал как раз начать. Я считаю, лучше, лучше учиться, чем переучиваться. Вот. Ну и для участников сегодняшнего вебинара.
303: Есть скидка.
304: Вот вы можете ей воспользоваться. Так, если вопросы вижу. Ещё вопросы через какой браузер? Ну, смотрите, я работаю через хром.
305: Наверное через edge можно я думаю что в принципе можно через любой браузер он у меня не установлен.
306: Хотя это тоже можно сделать на компьютер. Я работаю именно через браузер. Понятно, что для подключения, ну, практически большинства нейросетей, кроме китайских и российских, даже часть китайских, кстати говоря, требует.
307: Все равно дополнительного сервиса промежуточного. Топовые нейросети, они, к сожалению, да, работают только со вспомогательными инструментами.
308: Вот если вы хотите скачать, да, то надо менять регион в
309: Ну, в хроме или в том браузере, где вы работаете, менять адрес, и тогда можно скачать на компьютер, иметь его как приложение. Точно также на самом деле вы можете скачать его себе на телефон, но
310: Он становится виден в том же google плей там, или в апп стор, если у вас не, ну, скажем так, не российский регион в аккаунте, через который
311: Все это дело проходит. Вот.
312: Так, вопросов я больше не вижу пока. Если есть, задавайте или будем заканчивать.
313: Так, Наталья настаивает на анализе отчётности ну смотрите, давайте пару минут.
314: Сейчас я найду.
315: Где у меня?
316: Ну, давайте мы сделаем как, а так, все, сейчас, секунду, я найду папочку, если Наталья задержится, так.
317: Вот.
318: Составим аналитическую записку по отчётности.
319: Как раз такую задачу недавно выполняла, показывала на практикуме на конференции для финансовых директоров сейчас добавим отчётность.
320: Так вот.
321: Значит, собственно, здесь и в этом файле формы отчётности загружены. Ну, достаточно большой фронт. Мы хотим аналитическую записку получить, даже структуру презен.
322: Презентации в последствии для совета директоров, то есть нужно провести анализ отчётности, выявить драйверы изменений и подготовить аналитическую записку, которая впоследствии будет использована.
323: Так, сейчас я тут поправлю секунду отчётность в приложенном файле.
324: Период анализа укажем по отчётности.
325: Так.
326: А цель?
327: Ну, пусть будет отчёт перед собственниками.
328: Даже не по итогам, а просто по итогам периода.
329: Особенности я уберу, чтобы не усложнять в данном случае.
330: Так, в приложенном файле действия алгоритм прописан все так, пока он думает. Так какой был вопрос?
331: Ну да, вот говорят, что вопросы можно будет потом прислать. Наталья, насколько верить ли этому анализу? Ну, смотрите, как раз в стандартном подходе к финанализу именно
332: По шаблонным принятым нормативам коэффициентов он и анализирует, но те же самые нормативы коэффициентов.
333: Для чего? То есть может быть норматив, установленный банком, например, там долг ебеда в случае с кредитованием, и он для каждой компании будет свой. А ещё он может отличаться по отраслям. То есть, что значит стан
334: Стандартные нормативы, да, есть там коэффициент ликвидности, который по общепринятым меркам должен быть там в определённых пределах. Но существуют нюансы, да, существуют разные отрасли.
335: Существуют разные ситуации в какой-то ситуации. Нарушение там выход за пределы стандартизированных принятых рамок он вполне себе возможен. И вот именно это он тоже может вам подсказать.
336: Если вы правильно сформулируете запрос, то если вы там попросите посчитать, например, коэффициент ликвидности, там, я не знаю, в строительстве и коэффициент ликвидности в торговле, ну, он
337: Объяснит, почему они могут отличаться. Так-то, да, безусловно, все нормативы он знает и по ним и считает. Вы можете его и запросить, или вы ему можете дать эти нормативы.
338: И он тогда будет их придерживаться и считать их референсами.
339: Угу.
340: Ну, сейчас вот немножко задумался. Просто любой файл эксель, он содержит цифры, а как я уже сказала,
341: Ну тот же chat gpt это большая языковая модель, все модели, они сейчас как минимум на вход файлы обрабатывают чат gpt, в том числе может выдавать результат. Ответ в экселе даже с форму.
342: Даже с форматированием для обработки файлов и расчётов вот тех же самых коэффициентов, он всегда пишет код, то есть внутри себя нейросеть пишет код на питоне.
343: И обрабатывает все расчёты через программирование, не через, как я сказала, подбор каких-то ответов. Подбор там слов в ответе идёт только через только в текстовых задачах расче.
344: И там, где нужны расчёты, он всегда пишет код. Так, единственное, что, ну, что-то он подзастрял.
345: Сейчас я, наверное, попробую обновить. Посмотрим.
346: Угу.
347: Бывает, что подвисает, но это как у нас работает интернет, я думаю, объяснять не нужно.
348: Ну.
349: Он пока не ответил, но завис.
350: Ждём.
351: Я могу попробовать продублировать в другом чате для ускорения. На самом деле можем тоже самое попробовать сделать в
352: Deep сики
353: Здесь, похоже, он совсем завис, давайте пока ждём.
354: Отправим в Дисик.
355: Посмотрим, кто быстрей.
356: Ну, deep сик, что-то прям.
357: Что-то очень быстро меня это смущает. Так, ну этот ушёл опять в мыслительный процесс.
358: Отнюдь не стандартная ситуация бывает, что виснет, но вот что-то сегодня прям решил нас во зато здесь отвис. Ну все, значит, смотрите, результат gpt.
359: Краткое резюме.
360: Увеличение выручки. Ну то есть описание, да, за счёт чего выручка, так не выручка, а что валовая маржа у нас выросла, соответственно, основной драйвер снижения доли себестоимости.
361: Ну это вот краткие выводы. Дальше подробно по, соответственно, с цифрами, с расчётом, с выводами.
362: По операционному, по чистой прибыли.
363: Структура отчётности коэффициенты.
364: Ликвидность, что с ней происходит? С денежным потоком? Факт, план. Ну это здесь нет плановых показателей, поэтому он сравнить не может. Так, ключевые выводы и даже
365: Рекомендации по структуре презентации.
366: Ну, это, собственно, так, промт построен, так построен запрос, потому что у него прописано, да, то есть, что мы ему дали, и что мы хотим, чтобы он сделал по шагам от того, что вы попросите, и будет зависеть то, что
367: Вы получите на выходе.
368: Вот. Ну и уже раз озадачили, смотрим результат дипси цифры. Он тоже нам указал, они те же самые, но немножко меньше нам, собственно, дали.
369: Информации, так скажем, урезана совсем.
370: Так, я думаю, что на этом мы заканчиваем. Если будут вопросы, как написала Наталья, вы можете их написать на почту, в конце Концов, что-то сделаем.
371: Ответим письменно. Вот, надеюсь, было полезно.
372: Спасибо, что пришли.
373: Все, тогда, наверное, всем, всем пока.