Каждый день бухгалтер тратит часы на однотипные операции: распознавание первичных документов, сверку с контрагентами, проверку дебиторской задолженности. Искусственный интеллект способен взять на себя часть этой рутины, но идея о полной замене бухгалтера роботом пока остается мифом. В этой статье поговорим о том, в каких процессах ИИ уже применим, где его использование невозможно, какие риски и экономия для бизнеса.
Где технология может помочь бухгалтеру
1. Обработка первичных документов
Как работает: ИИ анализирует фотографию или скан накладной, акта, счета-фактуры, распознает реквизиты, сверяет сумму и контрагента и автоматически разносит документ в учетную систему. Бухгалтеру остается только проконтролировать результат, можно делать это в формате выборочной проверки.
Для кого подходит: для компаний с большим потоком первички – везде, где много повторяющихся документов.
2. Расчет заработной платы
Как работает: ИИ на основе загруженных табелей и фиксированных ставок автоматически рассчитывает оклады, премии и удержания. Стоит учитывать: как только появляются нюансы (например, сдельная оплата, ночные смены, совместительство), точность ИИ резко падает.
Для кого подходит: для компаний со стандартной схемой оплаты труда, без сложных коэффициентов, районных надбавок, сменных графиков и индивидуальных договоренностей.
3. Акты сверки с контрагентами
Как работает: ИИ по запросу (или автоматически в заданную дату) формирует акт сверки, используя данные учетной системы.
Для кого подходит: применимо как для крупных, так и для небольших компаний.
4. Контроль дебиторской и кредиторской задолженности
Как работает: на основе заданных алгоритмов ИИ подсвечивает просроченную задолженность, автоматически формирует и отправляет письма-напоминания контрагентам. Такой подход снижает риск пропуска сроков оплаты, ускоряет оборачиваемость денег и разгружает бухгалтера от «ручных» обзвонов.
Для кого подходит: универсально – и для малого бизнеса, и для более крупных компаний.
5. Анализ счетов для взаимозачетов
Как работает: ИИ анализирует счета 60, 62, 76 и другие, находит встречные требования и автоматически формирует предложение о взаимозачете. Это позволяет сократить излишние платежи и ускорить закрытие обязательств без участия бухгалтера.
Для кого подходит: любые компании, где есть регулярные встречные поставки или услуги.
Какие бухгалтерские задачи не нужно делегировать ИИ
- Составление бухгалтерской и налоговой отчетности. Это требует не только точных цифр, но и понимания контекста, изменений законодательства, учетной политики компании. Ошибка в расчете налога, и штраф обеспечен. ИИ неспособен взять на себя ответственность за подпись под декларацией.
- Сложные и нестандартные случаи. Любая ситуация, выходящая за рамки заданного алгоритма (например, спорные проводки, реорганизация, нестандартные договоры), требует профессионального опыта бухгалтера. ИИ здесь либо ошибется, либо запросит уточнения – фактически вернет задачу человеку.
- Сложный расчет заработной платы. Когда в игру вступают индивидуальные коэффициенты, ночные часы, вахтовый метод, расчет с несколькими ставками, ИИ становится ненадежным помощником. Такие задачи лучше оставить человеку.
Преимущества и недостатки автоматизации бухгалтерии
Преимущества:
- Частичная замена операторов 1С и бухгалтеров на первичной документации. ИИ способен заместить человека на этапе обработки входящих документов (распознавание, разноска по счетам, проверка реквизитов), что приводит к прямой экономии ФОТ.
- Сокращение трудозатрат опытных бухгалтеров. Автоматизация рутины позволяет штатным бухгалтерам сосредоточиться на аналитике, налоговой оптимизации и сложных задачах. В итоге компания может либо сэкономить на расширении штата, либо повысить качество работы без дополнительных наймов.
Недостатки:
- Требуется проверка результата. ИИ-агенты хорошо справляются с рутиной, но никогда не гарантируют 100% точности. Бухгалтер обязан контролировать итоговые цифры.
- У нейросети нет опыта и профессионального чутья. Робот не знает, что в прошлом году контрагент уже пытался обмануть, не помнит особенности учета в конкретной отрасли. ИИ действует строго по алгоритму – без понимания экономической сути.
- Полноценное ведение учета ИИ невозможно. Ни один робот не заменит главного бухгалтера при принятии стратегических решений, налоговом планировании или общении с инспекцией.
С чего начать внедрение ИИ в бухгалтерию
- Выберите одну рутинную задачу. Например, распознавание чеков или формирование актов сверки. Не пытайтесь автоматизировать все сразу.
- Соберите данные за 3-6 месяцев. ИИ нужно на чем-то учиться. Подойдут типовые накладные, счета, акты без ошибок.
- Протестируйте на малом объеме. Загрузите 10-20 документов, проверьте результат. Уровень точности в 95-98% – норма.
- Внедрите двухэтапный контроль. ИИ обрабатывает, бухгалтер выборочно проверяет (например, каждый 10-й документ).
- Обучите команду. Проведите вебинар или разошлите инструкцию своим коллегам-бухгалтерам. Главное, снять страх «робот отнимет работу».
Также читайте:
Опять дурачком прикидываетесь. Я в первом сообщении обосновал - в чем ошибки. В первую очередь в том, что вы противопоставляете «нанять бухгалтеров» и «полностью доверить ИИ», игнорируя гибридные модели.
Ну и к тому же вы не в курсе, что ИИ-агенты, предназначенные для замены команды бухгалтеров существуют и активно развиваются (Vic.ai, Trullion, BlackLine, решения Big 4, 1С с ИИ). Крупнейшие аудиторские компании давно используют ИИ. PwC Halo - AI-платформа для аудита (анализ 100% транзакций вместо выборки), KPMG Clara - интеллектуальная аудиторская платформа. Ключевой принцип этих систем - они не заменяют бухгалтера или аудитора, а обрабатывают 100% транзакций (вместо традиционной выборки в 5-10%), выявляя аномалии, которые человек мог бы пропустить.
ИИ в бухгалтерии работает с детерминированными правилами (ПБУ, МСФО, налоговое законодательство), а не с вероятностными суждениями.
Вы что действительно такой непонятливый? Понятно же о какой статье идет речь - о той, которая написана и готовится к публикации.
При чем тут банк? Я не про банк отвечал. Так что не надо подтассовками заниматься. А что касаетсся банковской сфере, то там регулятор даёт рамки, но не предписывает единственно верный ответ. Конкретные применения ИИ-агента в банковском кредитном департаменте - выбор макроэкономических сценариев (базовый/пессимистичный/оптимистичный) и их весов, или субъективная оценка финансового состояния заёмщика, или оценка дополнительных резервов по секторам при выборе отраслевых надбавок, или калибровка ECL-моделей (МСФО 9), или стресс-тестирование и сценарный анализ.
А вот где ИИ не применима в банке - формирование регламентных резервов по 590-П, отчётность ЦБ РФ, расчёт Н1.0, Н1.1, Н1.2, проведение платежей и проводок.
Да, это был неудачный пример. В банковской сфере архитектура CONSTRUCT.AI + ККМ работает только в зоне стратегических управленческих решений (кредитный комитет, правление, риск-комитет), усиливая профессиональные суждения через визуализацию зависимостей и структурированные вопросы. Регламентное резервирование остаётся в зоне детерминированных систем и человеческого контроля без вмешательства ИИ.
Да, я уже разобрался. ИИ не применимо для регламентного резервирования в банке. Но для других банковских операций применимо - выбор весов макроэкономических сценариев в ECL-моделях, стратегические решения о выходе из отраслей, оценка рыночных перспектив, M&A сделки, инвестиции в инновации. Или, например, кредитные комитеты, подверженные конформизму, начинают одобрять «плохие» долги именно тогда, когда на рынке перегрев (все дают кредиты) или под давлением начальства. Это ведет к росту просрочек и убытков. А ИИ-агент не допустит этого.
Допустим. Но чего вы прицепились только к банкам? Ведь изначально речь шла вообще про участие ИИ в анализе финансовой отчетности, а не только в банках. Опять занимаетесь подменой тезиса. Уже в десятый раз :).
«Связать очень просто» - это иллюзия. Чтобы связать статьи ОПУ с операционными драйверами вручную, нужно запросить данные у каждого подразделения (маркетинг, продажи, операции, HR), привести их к единому формату, построить причинно-следственные связи, проверить гипотезы, визуализировать результаты.
К моменту, когда вы видите проблему в ОПУ, корневая причина уже произвела эффект. А ККМ позволяет увидеть проблему на уровне операционных метрик (NPS, конверсия, время доставки) гораздо раньше, чем она проявится в P&L.
К тому же ККМ дополняет традиционные отчёты, визуализируя причинно-следственные связи между операционными драйверами и финансовыми результатами, что позволяет принимать решения на основе понимания системы, а не только её финансовых симптомов.
Это переход от управления симптомами к управлению причинами.
Понятно, что что сейчас не рассматривается тема рисков. Тут подразумевается, проблемы, которые начинаются на операционном уровне.
1. Модель Дюпона показывает ЧТО произошло, но не ПОЧЕМУ.
2. Модель Дюпона работает только с финансовыми показателями (lagging indicators).
3. Модель Дюпона не показывает кросс-функциональные зависимости.
4. Модель Дюпона не выявляет когнитивные искажения.
Модель Дюпона необходима для финансового анализа структуры рентабельности. А ККМ дополняет её, визуализируя операционные причины финансовых результатов и выявляя когнитивные искажения при принятии решений. Это переход от анализа финансовых симптомов к управлению операционными причинами.
Да, но система очень полезна операционным менеджерам среднего звена, которые не имеют глубокой финансовой экспертизы, видят только свою функциональную область (маркетинг, операции, HR), не видят кросс-функциональных зависимостей, принимают тактические решения в условиях ограниченной информации.
Вы суть не улавливаете. Enron и Wirecard - это сознательный фрод (мошенничество) и сговор с аудиторами. ИИ модели 2010-х не смог бы ничего предотвратить, потому что: данные по забалансовым счетам были скрыты от систем контроля, а аудиторы подписывали поддельную отчетность сознательно.
Вы всё сводите всё к техническому ИИ, а не к методологии. Это подмена тезиса.
Команда профессионалов (Skilling, Fastow, аудиторы Andersen) не смогли выявить искажения, которые привели к катастрофе. А моя методология, направленная на выявление этих искажений, помогла бы избежать.
Против прямого сговора и фальсификации исходных данных бессилен любой контроль - хоть человек, хоть ИИ. Но суть моего тезиса не в этом. Суть в том, что большинство катастроф случается не из-за злого умысла, а из-за того, что хорошие профессионалы коллективно слепнут. Enron не начался с мошенничества, он начался с того, что умные люди начали подгонять прогнозы под желаемое, а потом уже покатились по наклонной. Моя методология как раз выявляет эти паттерны до того, как они превратятся в преступление.
Вы снова суть не улавливаете. Моя методология направлена на выявление концептуальных ошибок, то есть человеческих факторов, которые лежат в корне решений. И у вас устаревшие представлении о возможностях ИИ. Сегодняшние решения на основе искусственного интеллекта работают на качественно ином уровне. Они не просто выполняют предзаданные действия, а способны анализировать, интерпретировать и даже принимать решения в сложных, нестандартных ситуациях. Вот несколько конкретных примеров из 2025 года, подтверждающих этот тренд:
• Vic.ai: Платформа обработала уже более 500 миллионов счетов, используя бесшаблонную технологию извлечения данных и достигая точности 90-99%. В июне 2025 года компания представила VicAgents™ — «интеллектуальных ИИ-агентов», способных автономно выполнять целые рабочие процессы в финансах, выступая в роли самостоятельных партнеров по задачам.
• Trullion: Это решение с искусственным интеллектом отлично подходит для сложных областей, таких как аудит, учет аренды и признание выручки. Его ИИ-ассистент Trulli «умеет читать, интерпретировать, сравнивать и проверять» рабочие документы, используя обработку естественного языка.
• BlackLine: Компания развивает Verity™ AI — набор агентных ИИ-решений, которые «выходят за рамки автоматизации». Например, в декабре 2025 года BlackLine приобрела WiseLayer, чтобы внедрить ее «надежных ИИ-агентов» прямо в свой продукт для автоматизации сложных задач, требующих профессионального суждения, таких как расчет резервов и зарплаты.
• «Большая четверка» и 1С: Ведущие аудиторские компании, такие как Deloitte со своей платформой Omnia Audit, активно интегрируют генеративный ИИ в свои процессы. В России, вопреки вашему утверждению, технологии ИИ также внедряются. Например, «1С» развивает ИИ-помощников для работы с документами, которые с высокой точностью обрабатывают счета и накладные и заносят данные в систему. Также существуют ИИ-инструменты, которые выступают в роли «второго бухгалтера», проверяя корректность данных и предупреждая о потенциальных ошибках еще на этапе ввода.
Современные системы способны на гораздо большее, выходя за рамки проверки формальной отчетности:
• Современные ИИ-алгоритмы, используемые аудиторами из «Большой четверки», способны выявлять сложное мошенничество, которое трудно обнаружить человеку, за счет анализа огромных массивов данных и поиска в них аномалий, невидимых при традиционной выборке.
• Существуют исследования, где поведенческая аналитика (с использованием методов NLP, машинного обучения и анализа тональности) применялась для изучения дел Enron, Wirecard и FTX. Было показано, что такие технологии могут выявлять поведенческие индикаторы мошенничества (например, уклончивую коммуникацию топ-менеджеров), указывающие на неблагополучие.
• Также существуют специализированные инструменты для аудиторов (например, построенные на базе закона Бенфорда), которые позволяют эффективно анализировать финансовые данные и выявлять в них признаки фальсификации, характерные для таких дел, как Enron.
Моя методология помогает задавать правильные вопросы и интерпретировать ответы, а ИИ предоставляет все более точные и глубокие данные, необходимые для принятия решений.
Да с чего вы решили, что разбираетесь в вопросах современной инженерной реализации моделей ИИ? Может, несколько лет тому назад и разбирались, но сейчас я вас уже отправлял на передачу. Почему не прошли пересдачу?
Если система построена на одном типе моделей, даже в большом количестве, они могут не заметить проблему, так как их "слепые зоны" будут одинаковыми. Но эффективные мультиагентные системы как раз и разрабатываются так, чтобы избежать этого, внедряя гетерогенность (разнообразие) по многим измерениям. Этот эффект часто называют «мудрость толпы». В совокупности модели замечают то, что могла упустить каждая модель по отдельности.
Агентам можно назначить разные роли, меняя только текстовые инструкции, без изменения модели. Один агент получает указание быть «скептиком, который ищет противоречия в данных», другой - «консервативным аудитором, который проверяет каждую цифру», третий - «аналитиком, который смотрит на общую картину». Это заставляет их анализировать одну и ту же информацию с совершенно разных точек зрения.
Исследования показывают, что использование моделей с разной архитектурой (например, 7B или 9B параметров) для представления разных ценностей значительно снижает вероятность искусственного консенсуса, когда все агенты, независимо от их роли, сходятся на одном ошибочном решении.
Стохастические модели принципиально не могут работать с рисками, которые не наблюдались в прошлом («чёрные лебеди»), не имеют количественного выражения (качественные риски), возникают из неструктурированной информации (новости, настроения регуляторов, геополитические сдвиги).
Архитектура CONSTRUCT.AI + ККМ не претендует на замену стохастических моделей. Её ценность в структурировании текстового обсуждения, визуализации экспертно заданных зависимостей через анализ неструктурированной информации.
Я вовсе не претендую на универсальность. Есть ограничения в применении. И что?
Я предлагаю методологически обоснованный подход к поддержке управленческих решений. Это не гарантия успеха, но снижение рисков. А успех зависит от готовности организации к сократическому диалогу и рефлексии.
А если вести разговор о практической пользе, то даже обычный ИИ-агент полностью заменяет всех этих траблшутеров, стратегических планировщиков, бизнес-кучей и прочих тризовцев и консультатнов. Чего уже тогда говорить о моих ИИ-агентах. Вот наглядный пример.
А случаи всякие бывают.
Это верно. Меня иной раз забавляет как московские врачи рассказывают в интервью, что они вместе с депздравом испытывают ИИ при диагностике заболеваний. Но, "конечно же ИИ не заменит врача и итоговое решение за ним". Ну-ну. Вспомнилось в этой связи выступление парторга советского завода в конце 80-х уже, к закату СССР, где он бодро докладывал, что новые рыночные методы хозяйствования пришли на помощь коммунистам и помогут им лучше выполнять решения партии и правительства.
В Китае так и было.
Не замечал за собой - думаю, вообще не свойственно.
Но Вы много написали - давайте опять по частям разбирать.
Здесь Вы смешиваете работу бухгалтера и аудитора - это есть два принципиально различных вида деятельности. Аудитом может заниматься профессиональный бухгалтер с аттестатом, но основная работа бухгалтера - ведение учета в отношении деятельности хозяйствующего субъекта, основная работа аудитора - проверка того, что учет ведется правильно. Если образно - по сложности это будет разница между сочинением и изложением.
Система ИИ вести сама учет не может, с другой стороны - автоматизация проверок через сверки встречных требований уже десятки лет успешно применятся в аудите. Там может быть и ИИ, может и без ИИ обойтись.
Здесь есть ошибка. Описанное невозможно методологически: детерминированные правила не требуют участия ИИ, применение ИИ с неизбежностью ведет к вероятностным оценкам - просто в силу специфики работы нейросетей. В тестовом режиме в них фиксируют исходную точку (seed), поэтому результаты повторяются, но в реальном применении старт обучения начинают, например, из собственных векторов загруженных данных, то есть всегда (!) возникает неопределенность.
В двух ветках Вы ссылаетесь на статью, которую сами и хвалите, а здесь часть аргументации строится на описании механики в статье. Сложно понять, что содержится в неизданном документе. Еще сложнее оценить, насколько похвала самого себя окажется обоснованной качеством статьи.
Про банк писал я. Банк является наиболее сложной структурой в мире финансов: все, что окажется применимым для банка может в дальнейшем, проходя итерационные упрощения, уйти в обычный бизнес. Лучшие практики нефинансовых компаний могут никогда не взобраться на уровень банка. Именно поэтому лучше ориентироваться на самые жесткие критерии, а они - в банковском бизнесе.
Это - сильное упрощение: есть блоки, которые регулируются мотивированными суждениями экспертов, есть нормативно предписанные процедуры, которые "вшиваются" в АБС банка.
Снова сказывается незнание банковской практики.
Никогда кредитный департамент не будет заниматься выбором весов в сценарном анализе. Это работа гораздо более высокого уровня, которой занимается подразделение риск-менеджмента. Требования кратно более жесткие. Кредитных инспекторов в стране - десятки тысяч, если считать со смежными профилями - можно выйти на сотни тысяч. Руководителей служб управления рисками, которые утверждают параметры сценарных анализов, стресс-тестирования и калибровок, на всю страну, по моим оценкам, будет в пределах пятисот.
И фактически разработка сценариев проводится не путем перебора параметров через ИИ, а на основе уже имевшихся в прошлом событий. Так, в терминале Bloomberg есть система MARS, которая прямо указывает на сценарии прошлого:
А также модели стресс-тестирования:
Расширение базовых моделей на новые горизонты риска требует комплексного понимания целых областей эконометрики, финансов и IT, именно поэтому это не только экономически нерентабельно для кредитного департамента, но и на практике нереализуемо в силу разницы в уровнях подготовки специалистов.
Здесь верно.
Мне нравится, что Вы умеете признавать ошики - редкое качество в наше время.
В части кредитного-/риск-комитета и правления - точно нет. Это работает совсем иначе, усиление профсуждений там не нужно: люди приходят с готовой повесткой, и вопрос состоит в том, чтобы проставить подписи под уже заготовленным решением.
Отлично.
Нет, совсем не так. Калибровка весов в моделях зависит от класса моделей, зачастую достаточно просто критерия Акаике.
Все, что касается M&A и инвестиционных проектов - это область индивидуальной аналитики профильных экспертов. Никакого ИИ там нет и не предвидится. Если очень захотеть - ИИ можно "натянуть" на выдачу микрозаймов, которые затем будут падать в портфель однородных ссуд в объеме до 1% от капитала. Но та же задача вполне нормально решается ансамблем моделей: логистической регрессией и деревом решений, - усложнять все это вероятностными оценками через ИИ совсем не нужно.
Выше писал: что подходит для банка - подойдет и для упрощения в остальные бизнесы.
Именно такой "иллюзией" занимаются на штатной основе специалисты консалтинга: связывают в Excel потоки данных, чтобы затем портировать решения в системах казначейства. Никакого ИИ там не требуется.
Проверка гипотез - это вообще отдельная статистическая процедура, она описана подробно в любом университетстком учебнике по статистике.
Иначе все это реализуется на практике. На основании моделей в Excel строятся оценки вариации потоков средств, моделируются прогнозные формы отчетности, оцениватются нарушения ковенант.
Для иллюстрации - вот кусок лекции, которую я читал на программе МВА в этом мае:
На основании регрессионных моделей строится анализ чувствительности к факторам риска, что ложится в основу оценки уровня потенциальных убытков.
Причинно-следственные связи там очевидны. В сложных случаях строятся диаграммы Исикавы.
Операционный уровень играет роль как конкретная реализация стратегии развития бизнеса, сам по себе, в отрыве, он не существует. Именно поэтому требуется комплексное рассмотрение - до старта операций.
Модель Дюпона дает четкую и прозначную связку рентабельности капитала в зависимости от оборачиваемости активов. Факторы можно декомпозировать на компоненты, и - взятые в динамике - они очень четко показывают причины. ИИ там просто не нужен.
Менеджеры среднего звена либо вырастают из операционных работников, либо нанимаются уже с компетенциями, для своих позиций они экспертизу имеют - это требования вакансии.
А разбираться в кросс-функциональном взаимодействии им не требуется. Зачастую собственники намеренно ограничивают такие связи, чтобы защитить бизнес от "увода" командой креативных управленцев.
Схемы фрода на уровне компаний изначально предполагают злонамеренность. В таких случаях ИИ просто внедрен не будет. Мне казалось это совсем очевидным фактом. Методология здесь вообще роли не играет.
"Подгонка прогнозов под желаемое" - это и есть мошенничество. Еще раз: в финансах с определенного уровня все понимают, что делают и зачем. Попытки "подсказать правду" в лучшем случае вызовут улыбку. А на нижнем уровне детекция паттернов просто не будет востребованной - там "правят бал" более простые задачи.
Снова не то.
Вы указываете на разные аспекты аудита отчетности, которая уже составлена. Ни о какой "концептуальной правоте" речь там идти не может. А базовые техники аудита по выверке документов и так давно всем известны. Даже распозначание отчетов в FineReader реализовано годы назад. Несколько лет назад у меня с колегами бы видеосозвон с Давидом Яном (основателем ABBYY), и он подробно рассказывал, как именно вообще возникла идея поточного распознавания текста, и где его компания видит центры монетизации накопленного знания. Не про "правильные вопросы" речь шла - эти вопросы давно содержатся в опросниках due diligence.
Забавная попытка. Как бы ответ помягче сформулировать...
Вопросами ИИ занимаюсь не первый десяток лет, одна из диссертаций написана на тему применения ИИ в риск-менеджменте, имею международные сертификаты в этой области, топовые вузы страны приглашают меня читать лекции на программах МВА для руководства крупнейших компаний именно по вопросам актуальных тенденций дата-аналитики.
А кто есть Вы? Ранее я уже запрашивал данные о Вашем образовании, чтобы понять, есть ли там хотя бы высшее - не профильное, вообще любое - Вы отказались.
Дайте мне ссылку на такие исследования - что-то пока я вижу, что не то понимание после прочтения возникло.
Где Вы это вычитали? Принципиально не могут - так и было написано?
Можно расширить границы событий до максимального использования риск-капитала, выше которого расширять смысла уже не будет, и уже вот это загрузить в стохастическую модель. Именно так и работают подразделения риск-менеджмента. Вопрос состоит в грамотном отборе факторов риска и оценках их корреляций для моделирования "идеального шторма".
Текстовое обсуждение в риск-менеджменте вообще мало кого интересует: обсуждают конкретные лимитные ведомости с декомпозицией рисков по контрагентам, инструментам и валютам. Нарисовать картинки можно и в Visio, но и их также можно сразу выбросить в ведро - сэкономит время.
Без статьи сложно резюмировать, но пока мне видится, что Вы предлагаете подход, который противоречит существующим практикам, не несет явной прикладной ценности, но содержит факторы операционного риска, которые могут привести бизнес к убыткам. Так, применение моделей с отрицательным R2 оказывается более опасным, чем отказ от моделей. Пока у меня ровно такое ощущение возникло по итогам всего обсуждения.
Как выйдет статья - пришлите на нее ссылку. "Сократический диалог" и "рефлексия" - это не из лексикона бизнеса, возможно, в статье окажется нечто более предметное.
Вот с этого и хочу начать. Да, я, разумеется, умею признавать ошибки. Но сейчас я ничего не признавал, потому не было никакой ошибки. Вернее – это у вас ошибка из-за непонимания ситуации. Это же вы написали: «Не всегда резерв будет отражать истинное положение дел - просто в силу необходимости "балансировки" финансового результата под задачи текущей повестки. Никакой ИИ этим заниматься не сможет». И при этом почему то решили, речь должна обязательно идти о банковской бизнесе. А с какой стати?
Эта ситуация касается не только банковской сферы, а любой сферы деятельности, где есть отложенные обязательства или возможные потери (то есть будущие риски) и возможность субъективной оценки (когда результат зависит от человеческого суждения). Например, в производстве и торговле есть резерв под обесценение запасов (товар залежался, но можно списать его стоимость сейчас или позже), а также есть резерв под гарантийный ремонт (можно завысить или занизить оценку будущих затрат).
Почему вы так зациклились на банковской сфере? Да потому что вам так выгоднее, поскольку у банков нормативы резервов жестко прописаны ЦБ (например, Положение 590-П). Хотя даже там остается коридор суждений.
И почему вы решили, что я должен играть по вашим правилам? Фиг вам. Когда я приводил пример как ККМ выявляет расхождения между операционными метриками и финансовыми результатами и показывает причинно-следственные связи между операционными драйверами и финансовыми результатами, то я вовсе не имел в виду банковскую сферу (о чем и писал, но вы ни фига не поняли).
Так что пример с банком приводил не я, а вы. Поэтому я и написал, что это неудачный пример. И обосновал – почему это неудачный пример. Потому что в банковской сфере архитектура CONSTRUCT.AI + ККМ работает только в зоне стратегических управленческих решений (кредитный комитет, правление, риск-комитет), усиливая профессиональные суждения через визуализацию зависимостей и структурированные вопросы. Регламентное резервирование остаётся в зоне детерминированных систем и человеческого контроля без вмешательства ИИ.
Ну что обломились? :)
Как могу видеть, Вам далеко не все удалось понять из написанного мною. Жаль.
Речь шла не об игре - я показывал Вам на примерах, где Ваши гипотезы не соответствуют практике реального бизнеса, и делал это на основе разных уровней управления в банковском бизнесе - одном из наиболее сложных для менеджмента.
Но наши диалоги строятся в весьма странном ключе: сначала Вы начинаете комментировать мои тексты, обращенные к другим, и делать это с ошибками. Затем я на эти ошибки указываю, а после мы углубляемся в широкий спектр проблематики, которая Вам просто не знакома: как в силу отсутствия соответствующего опыта, так и в силу отсутствия профильного образования. Заканчивается все как сейчас.
Я могу помочь желающему исправить ошибку, могу объяснить, где она возникла, но в какие-то дворовые игры мне играть не интересно. Давайте проще поступим: Вы перестанете комментировать мои тексты, сэкономите себе время и в полном осознании собственной гениальности продолжите разрабатывать свои модели. Если в них окажется что-то стоящее - я узнаю про это из дайджестов новостей науки.
Это я всегда указываю на ваши ошибки, коих уже не единицы, а десятки. А это одна из этих ваших многочисленных ошибок: "Мне нравится, что Вы умеете признавать ошибки". Я не признавал никакую ошибку, потому что не было ошибки. Это вы сами напридумывали, потому вам нравится выдавать желаемое за действительное. Еще раз повторяю - когда я приводил свой пример, то вовсе не утверждал, что он про банковский бизнеса. Это вы сами выдумали, и сами же стали опровергать свои выдумки, приписывая мне несуществующую ошибку. Смиритесь, наконец, что у меня не было ошибки, и про ограничения применения своей методологии я и без вас знаю. И я обосновал, что вы заблуждались по поводу того, что у меня ошибка. А когда я указывал вам на прежние ошибки, то вы не способны были ничего опровергнуть. И только сейчас пытаетесь обосновать, что у вас не было ошибки, когда вы отрицали, что, современные ИИ-агенты предназначены для замены команды бухгалтеров существуют и активно развиваются. Но ничего у вас не получится. Лучше научитесь признавать свои ошибки. Ведь вы же очень цените это качество. Вот и признавайте свои ошибки.
Это ваша ошибка. Современные системы демонстрируют обратное. ИИ-агенту ставят цель (например, обработать этот счет), и он самостоятельно планирует и выполняет последовательность действий для ее достижения, взаимодействуя с разными системами. Он может проверить соответствие договору, запланировать платеж, обновить денежные прогнозы.
Платформы вроде Vic.ai уже перешли к модели автономного учета, где ИИ-агенты могут автономно обрабатывать счета, сопоставлять их с заказами и выполнять другие ключевые задачи с минимальным вмешательством человека.
В России также есть примеры систем, способных выполнять работу целого отдела. Так, разработка компании Smart Engines может за час обработать объем первичных документов, эквивалентный месячному труду 10 бухгалтеров. Российские системы, интегрированные с 1С, уже умеют автоматически формировать проводки.
Системы ИИ могут взять на себя до 30-40% повторяющихся операций по первичному учету. 50-60% технических ошибок в бухгалтерии могут быть выявлены автоматизированными средствами еще до формирования отчетности.
Что касается аудита, то там сейчас перешли от выборочной проверки (5-10% документов) к анализу 100% транзакций. И там роль ИИ шире, чем просто проверка сверкой. PwC Halo и KPMG Clara как раз и работают по этому принципу, выявляя аномалии, которые человек мог бы пропустить.
Современные агентные системы самостоятельно отслеживают нарушения в контрактах и проверяют счета в реальном времени, снижая аудиторские риски.
На уровне помощника ИИ помогает бухгалтеру мгновенно получать ответы на сложные налоговые вопросы, опираясь на проверенные источники (НК РФ, письма ФНС), что раньше требовало много времени.
Так что ваши познания в области применения агентных ИИ безнадежно устарели. Сейчас ИИ не проверяет чужую работу, а полноценно выполняет значительную часть бухгалтерской работы, а человек фокусируется на контроле и решении нестандартных задач. Это не замена, а мощная трансформация, которую уже нельзя игнорировать.
Будете признавать этот неопровержимый факт?
Какие же в Китае коммунисты? Они потому и выжили и усилились, что общего с коммунизмом имели только красный флаг и название партии.