A Keleti pályaudvar peronján ütött mellkason egy jegyvizsgálót egy férfi 2020. március 11-én éjjel. A 25 éves elkövetőt a rendőrök a helyszínen elfogták. A közfeladatot ellátó személy elleni erőszak megalapozott gyanúja miatt folytatott eljárás vizsgálati szakaszában szükséges feladatokat a Budapesti Rendőr-főkapitányság VIII. Kerületi Rendőrkapitányág elvégezte, az iratokat a napokban átadta az ügyészségnek.

Az iparági digitalizáció az elmúlt évtizedben óriási fejlődésen ment keresztül. Az autógyártók, importőrök, márkakereskedők és szervizhálózatok mára megszokták, hogy az üzleti hatékonyság jelentős része az ERP rendszerek, CRM platformok, DMS megoldások és egyéb IT rendszerek integrációján múlik. A belső adminisztratív folyamatok azonban sokszor lemaradtak ezen a téren. Különösen igaz ez a pénzügyi és számviteli területekre, ahol a digitális átállás, a mesterséges intelligencia alapú megoldások elterjedése még gyerekcipőben jár – legalábbis eddig. A DLM Consulting Kft. fejlesztése, az aiFinance egyértelmű választ ad erre a kihívásra. Egy olyan, mesterséges intelligenciával támogatott pénzügyi és számviteli rendszer, amely képes forradalmasítani a vállalatok mindennapi működését – különösen azokét, akik az autóipari szektorban, nagy mennyiségű számlával, bonyolult költséghely-rendszerekkel és kiterjedt adminisztratív feladatokkal dolgoznak. Az aiFinance alapjai: gépi tanulás a pénzügyi folyamatokban Az aiFinance fejlesztése egyértelműen illeszkedik a nemzetközi trendekhez, ahol a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) egyre nagyobb teret hódít a repetitív, szabályalapú adminisztratív munkák automatizálásában. A szoftver célja, hogy az eddig manuálisan végzett pénzügyi folyamatokat – például a számlák rögzítését, könyvelését, jóváhagyását vagy riportálását – képes legyen önállóan, előre betanított szabályok és önfejlesztő algoritmusok alapján elvégezni. A megoldás hátterében egy neurális hálózat áll, amely a felhasználók által betanított, illetve a korábban feldolgozott tranzakciók alapján képes finomítani működését. A rendszer tanul a számlákból, a szállítókból, a számlatételekből, a pénzmozgásokból, és mindezek összefüggéseiből képes prediktív logikát kialakítani. Ennek köszönhetően az aiFinance egyre pontosabban képes megállapítani, hogy egy adott számla hova, mely költséghelyre, milyen főkönyvi számlára, milyen jóváhagyási körbe, milyen ÁFA kezelés alá tartozik. Milyen problémákra ad választ az aiFinance? Az autóiparban, különösen a nagyobb márkakereskedések, importőrök, szervizhálózatok vagy beszállítók esetében rendkívül összetett a pénzügyi háttérmunka. Több száz vagy akár több ezer számlát kell feldolgozni havonta, különféle költséghelyek, részlegek, telephelyek, üzletágak között szétosztani, jóváhagyatni, könyvelni, riportálni. A jelenlegi folyamatok gyakran manuálisak, Excel táblák, e-mailes egyeztetések, különböző, nem integrált rendszerek használatával működnek. Az adatok sokszor szigetszerűen élnek a vállalaton belül, és jelentős munkaidőt, humán erőforrást emésztenek fel. A hibalehetőség aránya magas, a belső kontrollok pedig sokszor utólag derítenek fényt eltérésekre. Az aiFinance ezen problémák mindegyikére megoldást kínál: Automatikusan feldolgozza és könyvelési javaslattal látja el a számlákat a meglévő számlatükör, költséghely és tevékenységstruktúra szerint. Prediktív módon képes javaslatot tenni költséghelyre, főkönyvre, jóváhagyóra. Átlátható, auditálható módon kezeli az adatokat, csökkentve a hibázás esélyét. Közvetlenül kapcsolódik ERP rendszerekhez, DMS megoldásokhoz A rendszer működése – mit lát a felhasználó? A felhasználó képes a számlák feltöltésére (XML formátumban), az AI szolgáltatások igénybevételéhez. A rendszer automatikusan visszaadja a prediktív kiértékeléseket: mely számlák hova könyvelendők, melyek érintik az adott költséghelyet, hol szükséges jóváhagyó, stb. A megoldás támogatja a SOAP és REST API kapcsolaton keresztül történő integrációt, így könnyen illeszthető bármely meglévő rendszerhez. Konkrét szolgáltatások, amelyek a szektorban különösen hasznosak: Költséghely meghatározás: a számla adatainak elemzésével javaslatot ad, hogy az adott tétel mely költséghelyhez tartozik. Főkönyvi számlaszám meghatározás: a számlák alapján eldönti, hogy követel/tartozik oldalon melyik főkönyvre kell könyvelni. Több költséghely érintettségének elemzése: megmondja, várható-e egy számlán belül több költséghely érintettség. ÁFA kezelés meghatározása: eldönti, hogy milyen adózási szabály vonatkozik az adott számlára (27%, 5%, fordított ÁFA, stb.). A mesterséges intelligencia előnyei a mindennapokban Az aiFinance nem csupán egy szoftver, hanem egy tanulóképes rendszer, amely minden új feldolgozott számlával egyre pontosabbá válik. Ezzel a vállalatok jelentős előnyhöz jutnak: Csökken az adminisztratív lépések száma. Pontosabbak és gyorsabbak a pénzügyi folyamatok. A riportok mindig naprakészek. A pénzügyi és könyvelési terület könnyebben követi a gyorsan változó üzleti igényeket. A rendszer képes akár több millió tranzakcióból mintákat venni, így a javaslatok mögött valódi, statisztikailag megalapozott döntések állnak, nem egy-egy könyvelői rutin vagy vélemény. Az autókereskedelem különösen komplex pénzügyi és logisztikai folyamatokkal dolgozik. Egy márkakereskedésben például: alkatrészbeszerzés, szerviztevékenység, garanciális ügyintézés, gépjármű-értékesítés, biztosítási kapcsolatok, flottaügyintézés mind-mind más és más költséghelyeket érinthet, eltérő számlázási, könyvelési szabályokkal. Az eredmény: kevesebb emberi hiba, gyorsabb pénzügyi zárások, jobb riportok A rendszer használatával az autóipari vállalkozások gyorsabban zárhatják a hónapot, csökken a hibalehetőség, kevesebb az auditált eltérés, pontosabb a cash flow előrejelzés, hatékonyabb a controlling. A pénzügyi csapatok tehermentesülnek, nem az adatfeldolgozással, hanem az adatok értelmezésével foglalkozhatnak. Az aiFinance így nem csupán egy szoftvereszköz, hanem stratégiai versenyelőnyt jelent a digitalizációban élen járó vállalkozásoknak. DLM Consulting Kft.

A mai modern autók összehasonlíthatatlanul biztonságosabbak, mint a néhány évtizeddel ezelőtti modellek, ami a jobb védelmet nyújtó karosszériának és a számtalan technikai vívmánynak köszönhető. A fejlett menetbiztonsági elektronikai rendszerek – mint például a blokkolásgátló, a kipörgésgátló, a menetstabilizáló, a követési távolságot és a sávelhagyást érzékelő berendezések – elősegítik a biztonságosabb vezetést. És azok a kevésbé misztikus dolgok is rengeteget számítanak, hogy egyre jobb a gumik tapadása, jobban világítanak a fényszórók, vagy összességében ma könnyebben el lehet kerülni egy balesetet, mint régebben.  Ehhez persze az is kell, hogy a vezető a forgalomra figyeljen, és betartsa a szabályokat, főleg ne lépje túl a sebességhatárokat. A közlekedési balesetek egyik leggyakoribb oka a gyorshajtás, Magyarországon 2019-ben majdnem a balesetek harmada azért következett be, mert a sofőr túl gyorsan ment.  50 helyett 30 A városokban, lakott területen belül azért is veszélyes a gyorshajtás, mert nagyobb sebesség esetén sokkal nagyobb az esélye annak, hogy egy elgázolt gyalogos vagy kerékpáros súlyos vagy halálos sérülést szenved. Ha egy gyalogost 60 kilométer/órás sebességgel üt el egy autó, csak nagyon csekély esélye van a túlélésre. 50 kilométer/óránál is kicsivel jobb a helyzet, de még akkor is csak 10-ből 2 gyalogos éli túl a gázolást. Ha viszont csak 30 kilométer/órával halad az autó, 10 gyalogosból 9 túléli a balesetet. Óriási különbség! Sokkal biztonságosabbá válik a közlekedés, ha 50 helyett csak 30 kilométer/órával mennek az autók A súlyos balesetek megelőzése érdekében az Európai Közlekedésbiztonsági Tanács régóta szorgalmazza a sebességhatárok csökkentését, egész pontosan azt, hogy a jelenlegi 50 kilométer/óra helyett 30 kilométer/óra legyen sebességhatár lakott területen belül. Az alacsonyabb sebesség nemcsak növeli a biztonságot, hanem javul a levegő minősége, kisebb lesz a zaj, többen fognak gyalogolni és kerékpározni, a városok pedig élhetőbbek lesznek.  Sok helyen sebességcsökkentésre készülnek Európában Az intézkedést egyre több európai város vezeti be. A finn és a norvég fővárosban, Helsinkiben és Oslóban már végrehajtottak a sebességcsökkentést, és a főbb gerincútvonalak kivételével mindenhol legfeljebb 30-cal lehet közlekedni. Ennek meg is lett a hatása, az elmúlt évben senki sem vesztette az életét a két főváros útjain.  A skandináv példák után 2021-től a francia fővárosban is általánossá tennék a 30 kilométer/órás korlátozást. Bár Párizsban most is vannak ilyen zónák, de ha bevezetik, a körgyűrű kivételével mindenhol ez lesz a maximálisan megengedett sebesség. Franciaországban egyébként Grenoble, Lille és Nantes is hasonló lépéseket tett, és csökkentették a sebességhatárt. Hollandiában szintén arra készülnek, hogy 30 kilométer/óra legyen az általános sebességhatár lakott területen belül. A holland képviselőház a napokban fogadta el az erről szóló tervet. Az elképzelések szerint a legnagyobb megengedett sebesség külön táblákkal egyes helyeken több is lehet, de csak akkor, ha a gyorsabb tempó nem jár aránytalanul nagy közlekedésbiztonsági kockázattal.  Spanyolországban is csökkentésre törekszenek, előkészületben van a törvényi szabályozás, amellyel a lakott területen belül az ország egész területén 30 kilométer/óra lehet a limit.  Budapesten is szóba került a sebességcsökkentés, ami komoly vitát váltott ki. Egyelőre az év végéig egy átfogó felmérés zajlik a kérdésben.  A sebességkorlátozó tábla kevés Bár az alacsonyabb sebességhatár közlekedésbiztonsági előnyei elég egyértelműek, a vizsgálatok azt mutatják, hogy nem elég kitenni egy sebességkorlátozó táblát. Ez ugyanis a legtöbb esetben kevés ahhoz, hogy az autósok tényleg lassabban haladjanak. Egy brit kutatás arra jutott, hogy ha egyszerűen csak táblákkal csökkentik a megengedett legnagyobb sebességet 20 mérföldre (32 kilométer/óra), akkor az autósok többsége nem törődik a korlátozással, és gyorsabban hajt.  Sok helyen most is vannak 30-as zónák, de egyre több város általánossá tenné az alacsonyabb sebességhatárt A sebességcsökkentés csak akkor működik, ha fekvőrendőr, útszűkület vagy más épített megoldás is lassítja a forgalmat. Ez esetben viszont igen hatásos a sebességkorlátozás: 41 százalékkal csökken az ütközések, és 46 százalékkal a személyi sérüléssel járó balesetek száma. A vizsgálat azt is megmutatta, hogy a sebességkorlátozást ott tartották be a leginkább az autósok, ahol egyértelmű volt, miért kell lassabban haladniuk, például iskolák, óvodák, játszóterek közelében.  Nektek is tetszett Tóbiás és Balambér meséje? Minden héten frissülő történetünket kövessétek itt az Autószektoron, naponta új játékokért, tanácsokért pedig lájkoljatok minket a Facebookon!