ИИ приходит в нефинансовую отчетность

Мировой рынок ожидает, что искусственный интеллект (ИИ) заметно изменит процесс подготовки нефинансовой отчетности. Почти 90% специалистов в области устойчивого развития полагают, что ИИ окажет существенное влияние на формирование таких документов, согласно глобальному опросу Reuters Events «2025 Sustainability Reporting Outlook». Четверть организаций для этого уже применяют нейросети. При этом то же исследование выявляет ключевое препятствие для составления отчетности – низкое качество исходных данных. 50% респондентов назвали его серьезной проблемой.

Переносить эти цифры на российскую практику стоит с оговоркой: опрос проводился в середине 2025 г. на глобальном рынке, где основным стимулом активного использования ИИ для сбора и обработки данных при составлении нефинансовой отчетности выступают европейские требования CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive, директива о корпоративной отчетности в области устойчивого развития, применимая в ЕС. – «Ведомости. Устойчивое развитие»). Но сам вывод универсален: какой бы совершенной ни была технология, результат ее применения зависит от полноты и достоверности используемой информации.

Не отчет, а система данных

Сегодня отчетность в области устойчивого развития – это уже не просто текст на корпоративном сайте, публикуемый раз в год. Речь идет о массиве информации, востребованном регуляторами, инвесторами, рейтинговыми агентствами, банками и самой компанией для стратегических и операционных решений.

В разных юрисдикциях отчетность постепенно переводится в машиночитаемый формат, то есть в такую структуру данных, которую компьютер может автоматически сопоставлять, проверять и анализировать без участия человека. Идея эта не нова: XBRL (eXtensible Business Reporting Language, формат для электронной передачи и обмена деловой и финансовой информацией. – «Ведомости. Устойчивое развитие») был представлен как стандарт для финансовой отчетности в 2000 г. и с тех пор стал базовой инфраструктурой раскрытия на крупнейших рынках капитала. По оценке Sustainability Institute – аналитического подразделения MSCI (американской компании, одного из ведущих мировых провайдеров биржевых индексов и инструментов для инвестиционных решений), на декабрь 2024 г. в формате XBRL отчитывались компании, представляющие 84% мировой рыночной капитализации.

Сейчас эта логика постепенно переносится и на нефинансовую отчетность. Крупнейшие листинговые компании Индии уже используют XBRL для раскрытия данных, ЕС готовит цифровую разметку в рамках CSRD, а Банк России опубликовал таксономию XBRL для раскрытия информации в области устойчивого развития эмитентами, ценные бумаги которых включены в котировальные списки первого или второго уровня, то есть компаний с наиболее ликвидными и надежными ценными бумагами. В течение 2025 г. применение этих правил в России носило добровольный характер. Обязательное раскрытие должно быть закреплено в новом положении Банка России. На середину 2026 г. этот документ оставался в статусе проекта.

Если раньше компания могла сосредоточиться на подготовке итогового документа, то теперь на первый план выходит то, что стоит за ним: перечень раскрываемых показателей, методология расчета, источники данных, ответственные за их предоставление, прослеживаемость, сопоставимость и контроль качества. Слабость или отсутствие этих элементов оборачивается ненадежностью и неполнотой информации.

Это не означает, что раньше компании не прорабатывали методологию. Опытные эмитенты заранее определяют существенные темы, собирают данные и согласовывают их раскрытие. Но использование машиночитаемого формата и нейросетей требуют более серьезного внимания к детализации: теперь важна не только итоговая цифра, но и ее происхождение, способ расчета и связь с другими отчетными показателями.

В условиях ограниченных финансовых и кадровых ресурсов, а также постоянно растущих регуляторных требований к эмитентам ИИ выглядит привлекательным инструментом для бизнеса. Он способен ускорять поиск информации, сверку показателей и выявление расхождений. Но именно здесь кроется главное ограничение. Чем активнее компания автоматизирует подготовку отчетности, тем жестче становятся требования к качеству исходных данных.

Что автоматизируют компании

Всемирный экономический форум разместил на своей платформе экспертный материал о потенциале ИИ в сфере устойчивого развития. Среди возможностей технологии – автоматизация сбора данных, валидация раскрытий (проверка на корректность, полноту и соответствие методике), повышение прозрачности цепочек поставок и оценка климатических рисков. Но авторы обращают внимание на то, что рост объема информации не делает ее надежнее. Основные риски связаны с данными, которые могут быть недостоверными, собираются из разных источников, относятся к сложным цепочкам поставок или требуют контекстной интерпретации.

Поэтому на глобальном рынке ИИ в отчетности об устойчивом развитии применяется не как отдельная «нейросеть для написания отчета», а как набор функций внутри платформ управления ESG-данными. Такие решения помогают собирать показатели, например, энергопотребления, водопользования, количества отходов, объема выбросов и т. д. Кроме того, становится проще выявлять ошибки в данных и сопоставлять отчетность с требованиями стандартов в области устойчивого развития.

Такой подход уже применяют крупные мировые компании. Microsoft встраивает ИИ-инструмент Copilot в платформу управления устойчивым развитием Sustainability Manager для подготовки отчетов по выбросам. Специализированная нейросеть Workiva AI помогает бизнесу создавать тексты, искать аномалии и проверять соответствие регуляторным требованиям. Централизованная платформа для управления ESG-данными SAP Sustainability Control Tower консолидирует их и использует встроенный ИИ для формирования отчетности: он ускоряет поиск информации, ее валидацию, бенчмаркинг (процесс сравнения своих показателей с показателями других компаний или отраслевыми стандартами. – «Ведомости. Устойчивое развитие») и т. д.

В России пока известные примеры не позволяют говорить о массовом использовании нейросетей именно для подготовки отчетов об устойчивом развитии. Но думаю, что в ближайшее время спрос со стороны российских эмитентов, скорее всего, будет связан с платформами сбора ESG-данных. Также будут востребованы модули, которые сопоставляют раскрытие с требованиями разных стандартов. Среди международных – ISSB (Совет по международным стандартам устойчивости), GRI (Глобальная инициатива по отчетности) и CDP (платформа раскрытия климатических данных). Среди российских – Стандарт общественного капитала бизнеса (СОКБ) и Таксономия Банка России.

Отдельным трендом на рынке станет развитие безопасных корпоративных ИИ-контуров для работы с непубличной информацией. Не все сведения допустимо загружать во внешние сервисы – это риск утечки. Речь идет о данных о травматизме, производственных показателях, персональных данных и планах до их официального раскрытия. Такая информация должна обрабатываться исключительно внутри защищенной корпоративной среды. Поставщики ESG-платформ уже пытаются решить вопрос безопасности данных: корпоративные ИИ-модули обычно встраиваются в защищенную среду платформы, наследуют права доступа пользователей, используют шифрование, журналы действий и, как правило, заявляют, что клиентские данные не применяются для обучения моделей.

Таким образом, ИИ-инструменты могут заметно упростить работу с отчетностью: помочь собрать показатели, проверить их качество, найти расхождения и сопоставить раскрытие с требованиями стандартов. Но начинать стоит не с выбора технологии, а с подготовки данных. Чем понятнее источники, методики расчета, владельцы показателей и правила работы с непубличной информацией, тем больше пользы компания получит от ИИ.