В течение последних двух лет искусственный интеллект (ИИ) нашел повсеместное применение, и финансовые функции не стали исключением. Согласно исследованию международной консалтинговой компании McKinsey, проведенному среди 102 финансовых директоров из разных отраслей и регионов мира, 44% респондентов заявили, что в 2025 году они использовали искусственный интеллект более чем в пяти сценариях, что на 7% больше, чем в предыдущем году. Инвестиции в инструменты ИИ также растут: 65% респондентов заявили, что их организации увеличат инвестиции в искусственный интеллект в 2025 году; два года назад только около четверти респондентов ответили так же.
Однако реальность демонстрирует, насколько неуловимой остается ощутимая ценность от внедрения ИИ. По данным исследования McKinsey, лишь около 5 процентов пилотных проектов на базе ИИ добились значимого влияния на прибыли и убытки компаний. Плохие результаты во многом объясняются тем, что пилотные проекты внедрения ИИ терпят неудачу в реальных условиях и остаются слабо интегрированными в основные бизнес- процессы компаний.
Несмотря на это, есть неединичные примеры компаний, у которых финансовые отделы успешно используют ИИ для повышения эффективности, улучшения аналитики и разгрузки трудоёмких ручных задач.
О преимуществах применения ИИ для стратегического планирования и контроля рассказывает доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянова Наталия Юрьевна:
Инструменты поддержки принятия решений, основанные на сочетании предиктивной аналитики и искусственного интеллекта высокого уровня, ускоряют и упрощают доступ к данным компании, создание отчетов, а также прогнозирование и разработку сценариев. Эти инструменты облегчают работу финансовых руководителей и их команды, а также делают данные более доступными для лиц, принимающих решения по всему бизнесу. Как правило, инструменты искусственного интеллекта сочетают в себе несколько общих возможностей: оповещения, которые помогают финансовым руководителям сосредоточить свое время и внимание, интерактивный анализ первопричин, который помогает пользователю понять, что влияет на производительность, и альтернативные сценарии для рассмотрения. Искусственный интеллект подходит для этих задач, поскольку он особенно хорош в интеграции нескольких уровней информации, например из внешних, финансовых и операционных источников, в целостное представление.
Например, согласно отчету McKinsey, в международной компании, производящей потребительские товары, помощник на базе искусственного интеллекта помогает финансовым специалистам предоставлять аналитику по отклонениям от бюджета руководителям различных подразделений и рынков. Этот инструмент заменяет ручной анализ данных, экономя примерно 30% времени финансовых специалистов.
О применении ИИ для управления денежными средствами и оборотным капиталом рассказывает Коротеев Михаил Викторович, заведующий кафедрой искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации:
Применение ИИ-агентов обеспечивает новый уровень автоматизации процессов обработки дебиторской и кредиторской задолженности, помогая повысить эффективность работы отделов закупок и других офисных подразделений. Приведу пример, описанный в отчете McKinsey, глобальная биотехнологическая компания внедрила систему контроля соответствия счетов-фактур контрактам, используя агентскую систему искусственного интеллекта, которая обрабатывает контракты и счета-фактуры в течение года и проверяет правильность применения всех условий контрактов. Этот подход помогает предотвратить утечку ценности, когда поставщики пропускают или неправильно применяют такие условия, как скидки за раннюю оплату, многоуровневое ценообразование и скидки за объем. Он работает на основе уже существующей автоматизации, расширяя охват всей базы расходов компании и сокращая необходимость ручного мониторинга дорогостоящих контрактов. Система способна интерпретировать каждый контракт с поставщиком и его условия, отслеживать входящие счета-фактуры на соответствие требованиям и выявлять проблемы, возникающие только в нескольких счетах-фактурах, например, когда суммарный объем закупок приводит к необходимости перехода на более низкую ценовую категорию. Используя эту систему искусственного интеллекта, компания выявила утечку контрактов, составляющую примерно 4% от общих расходов. Это предоставило очевидную возможность восстановить потерянную стоимость и повысить маржинальность.
ИИ может упростить трудоёмкую задачу классификации детальных затрат, анализируя сложные счета-фактуры и заказы на закупку и организуя их в понятные, структурированные категории. Благодаря лучшей прозрачности финансовые отделы могут применять передовые алгоритмы для выявления отклонений и областей потерь.
Чтобы реализовать потенциал ИИ в сфере финансов, компаниям потребуется сделать больше, чем просто добавить новые ИИ-инструменты к старым методам работы. Им необходимо перестроить основные бизнес-процессы, кадры и технологии, чтобы внедрение ИИ закрепилось и создавало ценность.