ИИ в бухгалтерии: автоматизация рутины или пересборка профессии?

С появлением искусственного интеллекта (ИИ) перед компаниями встает вопрос: стоит ли внедрять его в такую чувствительную с точки зрения утечек данных сферу, как бухгалтерия, какие риски при этом возникают и какой результат может получить бизнес при грамотном использовании технологии. Разберемся вместе с экспертами, где автоматизация уже дает измеримый эффект, а где по-прежнему остаются задачи, которые решает человек.

Под давлением документооборота: пионеры автоматизации

Практика показывает, что интерес к внедрению искусственного интеллекта в бухгалтерии во многом определяется спецификой бизнеса. В первую очередь к таким решениям обращаются компании, где объем рутинных операций особенно высок.

Андрюс Ювко

Основатель проекта 4invoice.by

– Чаще всего к нам обращаются аутсорсинговые бухгалтерские компании, которые ведут учет сразу для десятков или даже сотен клиентов, – отмечает Андрюс Ювко, основатель проекта 4invoice.by. В таких организациях сосредоточен максимальный поток первичных документов, а ручной ввод данных увеличивает издержки и снижает операционную эффективность. Не меньше внедрением ИИ интересуются и компании из отраслей с высокой операционной нагрузкой. Среди наших клиентов много компаний из торговли, логистики и дистрибуции – это бизнесы, где ежедневно проходит большое количество счетов, актов, накладных и чеков.

Впрочем, если смотреть шире, потенциал использования ИИ не ограничивается только такими компаниями.

Ирина Волощук

AI-энтузиаст, автор курса «AI для бухгалтера»

– Если говорить об использовании ИИ как инструмента, то сегодня практически любой компании стоит обратить на него внимание, – отмечает Ирина Волощук, AI-энтузиаст, автор курса «AI для бухгалтера».

Причина, по ее словам, достаточно очевидна: вне зависимости от масштаба бизнеса в каждой организации есть задачи, которые регулярно «съедают» время, например, подготовка документов, поиск информации, расчеты, анализ данных. Как правило, именно с таких простых и понятных задач и начинается реальная работа с ИИ в компании.

На этом фоне становится все более очевидным общий вектор развития: технологии продолжают быстро меняться, и темпы этих изменений только нарастают. Специалисты и компании, которые не осваивают ИИ, со временем оказываются в менее выгодном положении. По сути происходящие изменения во многом напоминают уже пройденные этапы технологической эволюции.

– Это похоже на переход от счетов к калькуляторам: те, кто продолжал работать по-старому, неизбежно проигрывали в скорости и эффективности, – резюмирует Ирина.

Где ИИ уже выигрывает

Несмотря на то, что искусственный интеллект в бухгалтерии пока воспринимается как вспомогательный инструмент, с некоторыми задачами уже сегодня он справляется гораздо эффективней, чем человек. Прежде всего это касается процессов, где важны скорость, объем и повторяемость.

Одно из таких направлений – работа с информацией и нормативной базой. По словам Ирины Волощук, ИИ способен за считанные секунды находить нужные положения, обобщать их и объяснять простым языком, то есть выполнять задачи, на которые у специалиста уходит значительно больше времени.

Не менее заметны его преимущества в расчетах и обработке данных.

– ИИ быстро выполняет типовые вычисления, сводит данные и практически не допускает арифметических ошибок, – подчеркивает эксперт. 

Как отмечает Андрюс Ювко, ИИ берет на себя значительную часть однотипной «бумажной» работы: считывает данные из счетов и актов, извлекает реквизиты, суммы и даты, определяет тип документа, находит повторяющиеся шаблоны, заполняет типовые поля и проверяет документы на пропуски и формальные несоответствия.

Схожая ситуация наблюдается и при работе с текстами. Подготовка типовых документов или ответов на письма все чаще передается ИИ.

– Формулировки, как правило, получаются более точными и структурированными – их остается только проверить и при необходимости немного отредактировать, – отмечает Ирина Волощук.

Большой плюс ИИ в том, что он способен работать с документами на разных языках, включая их перевод, что особенно актуально для международных компаний. 

Резюмируя, можно сказать, что ИИ берет на себя техническую часть работы, освобождая специалисту время для задач, где действительно важны опыт, человеческая логика мышления и понимание бизнеса.

Какие процессы бизнес автоматизирует в первую очередь

Если смотреть на запросы бизнеса, они носят вполне прикладной характер и, как правило, связаны с повседневной работой бухгалтерии. В центре внимания – процессы, которые занимают больше всего времени и чаще всего выполняются вручную.

– Первый и самый частый запрос – автоматизация обработки первичных документов: счетов, актов, накладных, чеков и других входящих документов, – отмечает Андрюс Ювко. – Во многих компаниях этот процесс до сих пор выглядит одинаково: бухгалтер получает документ и вручную переносит данные из бумаги или PDF в учетную систему. Такая работа отнимает значительное время и неизбежно приводит к ошибкам.

Второй распространенный запрос связан с большим количеством бумажных документов. Оригиналы хранятся в папках, но при этом в системе учета часто отсутствуют их электронные версии. Это усложняет поиск, контроль и дальнейшую работу с документами. 

Отдельная проблема – разрозненные каналы поступления информации. Документы приходят по электронной почте, в мессенджерах, через FTP (файловое хранилище) или даже в виде фотографий. В итоге бухгалтерии приходится тратить дополнительное время на сбор всех файлов и приведение их к единому формату, что напрямую увеличивает трудозатраты и стоимость обработки одного документа.

Еще одно важное направление – работа с номенклатурой. Когда в документах появляются новые товары или услуги, бухгалтеру приходится либо искать их вручную в системе, либо создавать новые позиции. Поэтому бизнес заинтересован в том, чтобы система могла автоматически находить существующую номенклатуру или корректно создавать новую с учетом необходимых классификаторов.

В целом все эти запросы сводятся к одной задаче – сократить ручной труд в типовых операциях и упорядочить работу с данными внутри компании.

Первый шаг к ИИ: с чего компании начинают автоматизацию

Переход к использованию искусственного интеллекта в бизнесе редко начинается с технологий как таковых. Компания должна к этому «созреть» – выстроить процессы, подготовить сотрудников и в целом наладить организацию работы. Без этого вложения в ИИ рискуют не окупиться: хаотичные данные и нестандартизированные процессы приводят к росту ошибок и затрат, а не к экономии.

По мнению экспертов, приступать к внедрению ИИ нужно с подготовки персонала.

– Первый шаг для компании, которая ранее не работала с ИИ, – это обучение сотрудников, в первую очередь бухгалтеров, базовым навыкам работы с такими инструментами, – отмечает Ирина Волощук.

Речь идет о формировании понимания того, как правильно взаимодействовать с ИИ: как формулировать запросы, интерпретировать ответы и проверять результаты. Без этих навыков даже самые продвинутые инструменты не дадут ожидаемого эффекта.

Также перед внедрением ИИ компании важно навести порядок во внутренних процессах. Если в данных, документах и рабочих алгоритмах сохраняется хаос, искусственный интеллект не решит эти проблемы, а лишь усугубит ситуацию: возрастет количество ошибок, увеличатся расходы на их исправление и риск штрафов.

Эффективная работа ИИ, по словам эксперта, возможна только там, где уже существует четкая структура: регламенты, стандартизированные документы и понятные бизнес-процессы. 

Отдельное значение имеет и качество постановки задач.

– Даже работа с ИИ начинается с корректного запроса, а это требует ясности мышления и умения формулировать задачу, – отмечает эксперт.

Если внутри компании отсутствует логика процессов и четкие формулировки, это неизбежно отражается и на качестве работы технологий.

Схожий подход к внедрению технологий отмечают и практики рынка.

– Самый большой барьер внедрения ИИ сегодня – не технологии, а страх нового. Бухгалтерия и бизнес привыкли к существующим процессам, и любое изменение сначала вызывает настороженность, – говорит Андрюс Ювко.

Однако, по его словам, на практике внедрение ИИ часто оказывается проще, чем предполагается изначально.

Он обращает внимание, что начинать стоит не с масштабных систем, а с анализа текущих процессов и выбора конкретных участков работы, где теряется больше всего времени: первичные документы, ручной ввод данных, поиск информации, повторяющиеся операции. Оптимальным подходом является запуск небольшого пилотного проекта: на ограниченном участке можно измерить экономию времени и затрат, оценить окупаемость решения и только после этого масштабировать внедрение.

Почему буксует автоматизация?

Несмотря на очевидный потенциал ИИ, его внедрение в бизнес-процессы далеко не всегда проходит гладко. К примеру, сотрудники получают не те результаты, на которые рассчитывали, и делают вывод о неэффективности инструмента, и в итоге компания несет затраты на внедрение без экономического эффекта – теряются и деньги, и доверие к дальнейшим ИТ‑проектам. Однако, как подчеркивают специалисты, причина чаще всего кроется не в технологии, а в отсутствии навыков ее использования и некорректной постановке задач. Дополнительным фактором выступает искаженное восприятие возможностей ИИ.

– Вокруг ИИ до сих пор существует множество мифов – как о его всемогуществе, так и о полной бесполезности, – говорит Ирина Волощук. – Это мешает формировать реалистичные ожидания и выстраивать последовательную стратегию внедрения.

Решение, по ее словам, носит в первую очередь практический характер. Речь идет об обучении сотрудников, развитии навыков постановки задач и проверке результатов, а также постепенном внедрении технологий через простые сценарии.

– Важно понимать, что ИИ – это инструмент, эффективность которого напрямую зависит от уровня подготовки пользователя, – подчеркивает эксперт.

По словам Андрюса Ювко, одна из самых частых проблем – завышенные ожидания от технологии. Компании нередко ожидают от ИИ «магического» результата, при котором он должен полностью заменить человека. Однако даже просто сокращение рутинной работы уже дает значимый экономический эффект: высвобождаются часы квалифицированных сотрудников, которые можно перенаправить на анализ, контроль и поддержку бизнеса, не увеличивая фонд оплаты труда.

Еще одним барьером становится отношение к стоимости решений. 

– Многие думают, что ИИ должен быть бесплатным, потому что вокруг много бесплатных инструментов. Поэтому даже подписка в 20 евро в месяц иногда воспринимается как существенные расходы, – комментирует эксперт.

Отдельно выделяется проблема отсутствия внутри компаний ответственных за внедрение новых технологий, а также естественное сопротивление сотрудников изменениям.

– Бухгалтерия – это всегда про ответственность. Поэтому первый вопрос при внедрении ИИ обычно звучит очень просто: если система ошибется, кто будет отвечать, – отмечает Андрюс Ювко.

При этом практика показывает, что по мере работы с ИИ отношение специалистов меняется. Когда становится очевидно, что технология снимает однотипную ежедневную нагрузку, уровень сопротивления заметно снижается.

Кто управляет процессом – человек или алгоритм?

Когда компания планирует внедрение автоматизации в бухгалтерии, перед ней нередко возникает вопрос: можно ли полностью передать все задачи ИИ. И здесь эксперты сходятся во мнении: в работе с алгоритмами существуют определенные ограничения.

– Есть задачи, которые сегодня точно не стоит полностью передавать искусственному интеллекту, прежде всего те, где требуется профессиональное суждение и принятие ответственности за решение. ИИ не может учитывать все нюансы конкретной ситуации так, как это делает специалист, – отмечает Ирина Волощук.

К таким задачам относятся принятие решений по спорным бухгалтерским проводкам, трактовка сложных налоговых ситуаций, работа с нестандартными договорами, а также окончательное утверждение финансовой отчетности. В этих случаях ключевую роль играют опыт специалиста и его знание законодательства.

При этом эксперты отмечают еще один важный аспект: работа с ИИ не застрахована от ошибок.

По словам Андрюса Ювко, в бухгалтерской практике особенно часто возникают проблемы при работе с некачественными документами или неоднозначными данными. Дополнительным фактором риска является эффект так называемых «галлюцинаций», когда модель может формировать информацию, которой нет в исходных документах. В бухгалтерии такие ошибки могут приводить к некорректным проводкам, искажению отчетности, налоговым доначислениям и штрафам, а также к принятию управленческих решений на основе неверных данных.

В профессиональных системах, как уточняет эксперт, подобные риски стараются минимизировать. Например, системе можно запретить генерировать данные и разрешить извлекать только ту информацию, которая действительно присутствует в документе.

Отдельно эксперты обращают внимание на то, что качество результата напрямую зависит от исходного запроса. Чем точнее и корректнее формулируется задача, тем ниже вероятность получения ошибочного ответа и тем меньше времени и ресурсов компания тратит на исправление результатов.

При этом ключевой принцип в работе с ИИ остается неизменным.

– Окончательное решение всегда должно оставаться за человеком. Именно специалист несет ответственность за результат и применяет профессиональное суждение, которого у технологии на сегодняшний день нет, – подчеркивает Ирина Волощук.

Таким образом, формируется достаточно четкое разделение ролей: ИИ выступает как аналитический и технический инструмент, а человек – как носитель опыта, контекста и ответственности за итоговое решение.

Чувствительная информация: где проходит граница безопасности

Вопрос безопасности при использовании ИИ сегодня остается одним из самых главных для бизнеса и нередко становится сдерживающим фактором при внедрении технологий, в большей степени из-за опасений утечки информации.

– Передача финансовых данных в системы искусственного интеллекта действительно требует осторожности, но здесь важно понимать: речь идет не о полном запрете, а о грамотном управлении рисками, – отмечает Ирина Волощук.

Основная проблема, по ее словам, связана с тем, что при использовании ИИ-сервисов данные могут обрабатываться на удаленных серверах и выходить за пределы компании. В случае с бухгалтерской информацией (отчетностью, зарплатами и реквизитами контрагентов) это создает не только потенциальную угрозу утечек или несанкционированного доступа, но и прямые финансовые риски: возможные штрафы, расходы на расследование инцидентов и потерю доверия клиентов и партнеров.

Так, если загружать в публичные ИИ-сервисы фрагменты договоров или таблицы с начислениями зарплат, есть риск, что эти данные могут сохраниться в системе или быть использованы дальше в ее работе. Это может привести к утечке чувствительной информации, финансовым потерям и юридическим последствиям для компании.

Вместе с тем важно учитывать, что не все ИТ-решения на рынке работают по одинаковым принципам.

– Корпоративные решения предлагают более защищенную среду: с шифрованием, ограничением доступа и гарантиями того, что данные не используются для обучения моделей, – подчеркивает эксперт. – Это позволяет компаниям получать экономический эффект от ИИ и одновременно снижать риск дорогостоящих инцидентов безопасности.

По ее словам, безопасная работа с ИИ опирается на несколько простых правил: не передавать чувствительные данные в публичные сервисы, по возможности обезличивать информацию (убирать имена, УНП и реквизиты), использовать корпоративные решения и придерживаться внутренних политик безопасности.

Для наглядности: если нужно уточнить формулировку проводки или разобраться в норме, такие задачи можно спокойно решать с помощью ИИ. А вот загружать реальные базы клиентов или платежные ведомости уже рискованно без дополнительных мер защиты.

Таким образом, вопрос безопасности в большей степени зависит не от самой технологии, а от того, в какой среде и по каким правилам она применяется.

Экономический эффект при внедрении ИИ в бухгалтерию: когда цифры говорят сами за себя

При внедрении ИИ в бухгалтерию компании в первую очередь оценивают практический эффект: экономию ресурсов и сроки, в которые она становится заметной. 

– Во многих случаях эффект ощущается практически сразу, – отмечает Андрюс Ювко. – Ведь при автоматизации, как правило, речь идет об операциях, которые ежедневно повторяются и занимают значительную часть рабочего времени. Если система экономит бухгалтеру хотя бы один час в день, то это примерно 20 часов в месяц, то есть фактически компания получает почти дополнительную рабочую неделю в месяц без увеличения штата. 

Иными словами, результат появляется постепенно – через высвобождение времени и перераспределение нагрузки в уже налаженных процессах.

Один из показательных примеров, который приводит эксперт, связан с аутсорсинговой бухгалтерской компанией, которая ведет учет примерно для 400 клиентов. В месяц через ее бухгалтерию проходит около 20 тысяч документов, что создает значительную нагрузку на сотрудников и процессы. После внедрения специализированного сервиса автоматическое распознавание документов и передача данных в учетную систему стали происходить без участия сотрудников, что позволило перестроить сам процесс работы.

– С теми же людскими ресурсами компания теперь может взять на обслуживание еще около 100 дополнительных клиентов, – отмечает Андрюс Ювко.

По сути речь идет о росте бизнеса без увеличения штата за счет оптимизации существующих операций.

Отдельный эффект проявился и в организации документооборота. Клиенты начали отправлять документы на выделенный электронный адрес, после чего они автоматически поступают в систему, обрабатываются и структурируются. Сервис сам распознает данные, переименовывает файлы с указанием контрагента, номера и даты и распределяет их по нужным папкам.

В результате внедрение ИИ позволило не только сократить объем ручной работы, но и навести порядок в документообороте, что в конечном итоге влияет на скорость и качество работы бухгалтерии в целом.

Бухгалтер без рутинных операций: кого заменит ИИ, а кого – нет

Вопрос о том, сможет ли искусственный интеллект вытеснить бухгалтеров с рынка, сегодня звучит все чаще. Однако эксперты сходятся во мнении: речь идет не об исчезновении профессии как таковой, а о ее глубокой трансформации.

– В ближайшие годы искусственный интеллект существенно изменит бухгалтерию, прежде всего за счет автоматизации рутинных процессов, – уверена Ирина Волощук.

Однако это не ставит под угрозу саму профессию, а лишь меняет ее содержание.

– На сегодняшний день искусственный интеллект вряд ли сможет полностью вытеснить бухгалтеров с рынка. Причина в том, что работа бухгалтера – это не только технические операции, но и профессиональное суждение, опыт и ответственность за принятые решения, – отмечает эксперт.

По ее словам, высвобождение времени за счет автоматизации позволяет перераспределить фокус работы – от рутины к более сложным задачам: анализу, контролю и участию в управленческих решениях.

При этом отдельные категории работников бухгалтерии могут столкнуться с возможной потерей работы.

– В группе риска оказываются те бухгалтеры, чья работа сводится преимущественно к однотипным операциям – переносу данных, типовым проводкам, механическим расчетам, – подчеркивает эксперт. – Для бизнеса именно эти функции экономически проще и дешевле автоматизировать, чем продолжать оплачивать их как постоянные трудозатраты.

Поскольку роль бухгалтера смещается от исполнителя операций к эксперту, то постепенно меняются и требования к его компетенциям. Ключевым навыком для такого специалиста становится не столько знание отдельных операций, сколько способность адаптироваться к изменениям. Прежде всего, это навык постоянного обучения: технологии, законодательство и инструменты работы стремительно меняются, и от скорости их освоения напрямую зависит эффективность и актуальность работы специалиста. Не менее важным становится критическое мышление – умение проверять информацию, анализировать результаты работы ИИ и не принимать ответы на веру.

– Конкурентоспособным будет не тот бухгалтер, кто просто разносит операции по счетам, а тот, кто умеет мыслить, адаптироваться и эффективно использовать новые инструменты в работе, – уверена эксперт.

Таким образом, формируется новая модель профессии. С одной стороны – технологии, берущие на себя механические операции, где ключевым фактором становятся скорость и низкая стоимость обработки, с другой – человек, отвечающий за интерпретацию, контроль и принятие решений в ситуациях с высокой ценой ошибки и требованием профессионального суждения.