45 годин на звірку залишків щомісяця — бухгалтерська рутина, що вбиває розвиток Threads UA

Минулого тижня я знову вручну зводив дані з Rozetka, Prom та OLX у велику таблицю Google Sheets. Нам потрібно було вирахувати чистий прибуток, враховуючи повернення та комісії кожного маркетплейсу, яких у нас понад 200 на тиждень. Я витратив на це цілі вихідні, використовуючи вивантаження з особистих кабінетів та CRM-систему, щоб знайти помилку на 12 400 гривень. Це виснажливий процес, де кожна цифра потребує перевірки, а загальний оборот у 1,5 мільйона гривень лише додає відповідальності. Ми намагалися автоматизувати це через прості скрипти, але вони постійно «злітають» через оновлення сайтів.

Найскладніше — це людський фактор та нескінченна кількість дрібних транзакцій, які не збігаються. Коли менеджер на OLX забуває вказати причину повернення, я витрачаю 40 хвилин, щоб знайти цей чепік у Trello або месенджерах. Це викликає величезну фрустрацію, бо замість стратегічного планування податків я працюю як дорогий оператор введення даних. Втома накопичується, і я боюся пропустити серйозну фінансову діру, яка може коштувати компанії штрафів або збитків. Бізнес через це втрачає темп, бо ми не бачимо реальної маржі в реальному часі.

Системна проблема полягає в тому, що наші інструменти не спілкуються між собою, а процес обліку залишився на рівні малого ФОПа, хоча нас уже 32 людини. У нас немає єдиного стандарту внесення даних, і кожен майданчик має свої правила звітності, які важко уніфікувати в Excel. Ми намагалися найняти помічника бухгалтера за 15 000 гривень, але він просто робить ті самі помилки, що й інші. Відсутність автоматизованого містка між API маркетплейсів та нашою внутрішньою системою створює інформаційний вакуум. Це застарілий підхід, який не дозволяє масштабувати продажі без роздуття штату бек-офісу.

Ми спробували частково використовувати ChatGPT для написання складних формул у таблицях та обробки текстових витягів з банків. Також я залучив фрілансера-програміста, якому ми заплатили близько 600 доларів за спробу налаштувати автоматичний імпорт даних. Це трохи полегшило роботу, але рішення виявилося «кривим» і потребує постійного нагляду. Зараз я витрачаю ще по 200 доларів щомісяця на підтримку цих кастомних скриптів. Це краще, ніж нічого, але все одно далеко від ідеальної фінансової моделі, яку я хочу бачити.

Це рішення абсолютно не масштабується, бо при додаванні нового каналу продажу, наприклад Instagram-магазину, все знову ламається. Ми витрачаємо гроші на фрілансерів, але не отримуємо цілісної системи, яка б працювала без моєї участі. ChatGPT допомагає з окремими задачами, але він не знає контексту всього нашого бізнесу на 32 особи. Це як латати дірки на старому одязі замість того, щоб купити новий якісний костюм. У підсумку я все одно залишаюся «вузьким місцем» у компанії, і якщо я захворію, фінансовий облік просто зупиниться.