Искусственный интеллект из научной фантастики стал частью повседневности. По доступным российским и зарубежным литературным источниками, по отзывам практиков профессор Финансового университета Кришталева Т.И. и доцент Финансового университета Качкова О.Е. изучили самые популярные модели — ChatGPT, DeepSeek и Qwen. Первая языковая модель платная и потому доступ к ней ограничен. Две другие модели можно использовать бесплатно. Их создали в Китае и запустили в начале этого года.

ChatGPT. Самый популярный ИИ-ассистент, который, несмотря на ограничения доступа в России, остается мощным инструментом для бухгалтеров.

Qwen-2/5 Max. Мощная китайская модель, которая демонстрирует отличные результаты в обработке финансовых документов. Особенно хороша эта программа для сложных расчетов и анализа больших объемов данных.

DeepSeek. Китайская разработка, которая быстро адаптируется под российское законодательство. Отличается высокой точностью при обработке налоговых документов и пониманием контекста российского бухгалтерского учета. Хорошо справляется с анализом неструктурированных PDF-файлов, которые часто присылает налоговая инспекция.

Правильная загрузка исходного документа — ключевой этап работы с искусственным интеллектом. Современные нейросети умеют распознавать текст как из текстовых файлов, так и с фотографий или сканов. Но важно учитывать безопасность данных. Не рекомендуется загружать документы, содержащие персональные данные или коммерческую тайну.

Следует помнить, если документ плохого качества, нейросеть может допустить ошибки при чтении. В таком случае лучше предварительно обработать файл.

Некоторые нейросети лучше работают с маркированными списками. Поэтому можно предварительно выделить основные пункты требования.

Изучение практики показало, что следует придерживаться определенного алгоритма. Вначале надо удалить конфиденциальные данные, сохранить очищенную версию, загрузить в нейросеть с комментарием: «Извлеки ключевые элементы: номер и дату требования, запрашиваемые документы, сроки предоставления ответа».

Результат ответа зависит от качества запроса к нейросети. Вот основные правила составления эффективных запросов для подготовки ответов налоговым органам: задайте роль; укажите контекст; четко сформулируйте задачу; добавьте требования к формату; попросите учесть конкретные данные.

Ответ должен быть оформлен в соответствии с деловым стилем, содержать ссылки на нормы Налогового кодекса РФ и отвечать всем формальным требованиям письменного обращения в налоговую инспекцию. Ответ должен быть составлен в официальной форме и содержать обращение, основную часть с разъяснением ситуации и аргументами, а также заключение и подпись.

Изучение ответов на требования от нейросети показало, что ChatGPT быстро сгенерировал ответ в официально-деловом стиле и хорошо структурировал содержание. Но нейросеть ошиблась в ссылке на Налоговй кодекс РФ, указала несуществующий пункт статьи 88. Также он не учел изменения законодательства. Ответ можно использовать только как черновик, требующий проверки.

В ответах Qwen видно, что нейросеть более тщательно обрабатывает расчеты и анализирует документы. Возможно, из-за этого текст более официальный и перегружен деталями. Но в юридических вопросах тоже ошибается в ссылке на законы, указывает несуществующие судебные дела. Она лучше подходит для задач, где важна точность расчетов, но правовые аспекты нужно проверять. DeepSeek — лучше других знает про российские налоги и реже путается в законах. Правда, ошибки бывают и у нее. Может сослаться на недействующий приказ ФНС, которым утвердили декларацию. Перед отправкой в ИФНС текст надо редактировать, но содержание в целом верное.

К сожалению, бывают ситуации, когда искусственный интеллект выдает ложную, но правдоподобную информацию. Как пример, ссылки на не существующие нормативные акты, статьи и пункты законов, ошибочные даты вступления нормативных актов в силу. Также могут делать неправильные расчеты, особенно в сложных формулах, указывать вымышленные формы отчетности и несоответствующие судебные прецеденты. Поэтому надо проверять ответ нейросети на достоверность. Алгоритм проверки следующий: перепроверить все ссылки на законодательство; проверить расчеты — особенно если нейросеть приводила какие-то вычисления; сравнить с аналогичными ответами, найдя в интернете похожие ситуации; использовать метод «красной черты» — попросить нейросеть выделить спорные моменты в своем же ответе: «Какие части этого ответа могут быть неточными и требуют дополнительной проверки?»; сравнить ответы разных нейросетей — задать один и тот же вопрос в DeepSeek, Qwen и ChatGPT и найдить расхождения.

После получения ответа следует задать нейросети уточняющие вопросы. Если нейросеть начинает «плавать» в ответе, то есть выдавать бессмысленный, неадекватный или откровенно абсурдный текст, — это сигнал к тщательной проверке.

Искусственный интеллект уже дорос до решения бухгалтерских задач. Но, несмотря на удобство и скорость, нельзя полагаться только на нейросеть. Надо проверять сгенерированные ответы, чтобы избежать ошибок и неточностей.

В ближайшие один-два года искусственный интеллект станет неотъемлемой частью работы бухгалтера. Он будет автоматизировать не только подготовку ответов на требования ФНС, но и подачу отчетности, анализ финансовых рисков, а также прогнозировать вероятность проверок.