ככה נראית אוטומציה חכמה באמת בעולם הפיננסי של עידן ה-AI
האתגר:
⤶
כאשר עובדים עם נתוני שכר ממדינות שונות, נתקלים באתגר משמעותי.
מבני נתונים שונים בפורמט טבלאי שדורשים קונסולידציה ואחידות.
לדוגמה:
⤶
בארה”ב – העמודה הראשית יכולה להיקרא Base Salary.
צרפת – השכר יכול להופיע תחת Fixed Pay.
בבריטניה – השכר יכול להיות מסווג כ- Contract_Pay
תוסיפו לכך מיקום עמודות שונה ולאו דווקא גם מספר עמודות זהה, שמות לא אחידים לעמודות ועוד.
בנוסף לעיתים קרובות – מידע על חודש ושנת השכר כלל לא נמצא בטבלה אלא בשם הקובץ! 😲
💡המטרה שלי הייתה להפוך את כל הנתונים הללו לפורמט אחיד ואוטומטי.
פורמט כזה שיאפשר ניתוח קל ונוח של נתוני השכר מכל המדינות!
במקום לחפש קטעי קוד ברשת או לבנות סקריפט מאפס, עצרתי לרגע ונסחתי את האתגר בצורה חדה וממוקדת.
והכי חשוב 💡 וידאתי שהמודל באמת מבין מה אני צריך.
איך עשיתי את זה?
- ניסחתי בקצרה את מבנה הקבצים והאתגר שמולם
- הסברתי אילו שדות משתנים בין הטבלאות ואילו חייבים להיות סטנדרטיים
- ביקשתי להוסיף לוגים, זיהוי לפי שם קובץ, וטבלת מיפוי
- ביקשתי הסבר על הקוד כדי לוודא התאמה
יצרתי סטנדרט אחיד למבני שכר שהיו עד כה מפוזרים, משתנים ולא ניתנים לניתוח רוחבי.
☑️ניתן בקלות להרחיב את המודל – הוספת מימדים כמו טבלת יומן, סגמנטציה גיאוגרפית, ומיפוי מחלקות למרכזי עלות.
☑️אחידות מטבע – שילוב עמודת שער חליפין לקבלת ערכים בדולר, יורו או ש”ח.
☑️בסיס למודל סמנטי חכם – תשתית לניתוחים רוחביים, אוטומטיים ומעמיקים ברמת הארגון.
זה לא רק פתרון טכני – זו קפיצת מדרגה לניתוח נתונים אסטרטגי ומבוסס-תשתית.
המשמעות?
✔️ גמישות להרחבה עתידית.
✔️ בסיס נתונים יציב לניתוחים.
✔️ יעילות תפעולית.
🚀 בעידן של בינה מלאכותית, Python הופכת לכלי עזר עוצמתי ונגיש מאי פעם לעבודה עם דאטה.
כשהאתגר מנוסח בצורה מדויקת והמטרה הסופית ברורה – אפשר לרתום את מודלי השפה כדי לקבל פתרונות יצירתיים, חכמים וקלים ליישום.
ככה נראית חשיבה פיננסית חדשה – כש-AI לא רק מנתח, אלא מסייע לבנות אוטומציה שמארגנת מחדש את המידע בשבילך ✨.
