Применение ИИ в финансовых службах: передача рутинных задач и финансовый анализ

На этом фоне искусственный интеллект (ИИ) и смежные технологии — интеллектуальная обработка документов (IDP), машинное обучение, OCR/ICR‑распознавание, RPA‑роботы и генеративные модели — всё чаще используются для автоматизации повторяющихся операций и финансового анализа.

Как ИИ забирает рутину у финансовых служб?

Практическая ценность ИИ для финансовой функции проявляется прежде всего там, где много однотипных документов и операций, требующих точности: обработка первички, сверки, закрытие периода, подготовка регламентной и управленческой отчётности. Ниже — ключевые сценарии, которые компании в России уже внедряют или активно пилотируют.

1) Обработка первичных документов: от скана до проводки

В типовом процессе «входящая первичка → проверка → занесение в учётную систему → согласование → оплата» наибольшее время обычно уходит на ручное извлечение реквизитов (сумм, дат, ИНН/КПП, номенклатуры), контроль заполнения и сопоставление с договором/заказом. ИИ‑контур (OCR + классификация + извлечение полей + правила/ML‑проверки) позволяет:

• автоматически распознавать и классифицировать счета, УПД, счета‑фактуры, накладные, акты выполненных работ;
• проверять обязательные реквизиты и логические связи (например, сумма/НДС/валюта/период);
• передавать структурированные данные в ERP/учётную систему (1С, SAP‑контуры и др.) и запускать маршрут согласования.

В российских практиках этот подход нередко дополняют RPA‑роботами, которые «закрывают» интеграционные разрывы: забирают файлы из почты/ЭДО, запускают распознавание, создают карточки документов, разносят по журналам и формируют задачи на согласование.

2) Сверки: банк‑клиент, взаиморасчёты, НДС‑контуры

Сверки — ещё один «пожиратель времени» финансовой службы. ИИ и RPA помогают автоматизировать рутинные операции:

• сопоставление банковских выписок с платежными поручениями и счетами;
• поиск расхождений (дубли, неверные назначения, нетипичные суммы, ошибки контрагентских реквизитов);
• подготовка актов сверки и реестров расхождений для коммуникаций с контрагентами;
• подсветка аномалий и потенциальных ошибок до закрытия периода.

3) Отчётность: ускорение закрытия и снижение ошибок

Автоматизация отчётности в финансах обычно строится на связке «качество данных + стандартизация + автоматический сбор/консолидация + контрольные проверки». ИИ‑подходы применяются для:

• автоматического извлечения данных из первички и формирование проводок/регистров;
• интеллектуальных проверок полноты и согласованности данных (по историческим паттернам и правилам);
• объяснения отклонений и подготовки черновиков управленческих комментариев (при наличии политики контроля качества).

 

Успешные кейсы в России

Кейс 1. Решение СберСервиса и «Диасофт»: распознавание документов на базе GigaChat

В конце 2025 года СберСервис и «Диасофт» представили решение, в котором один модуль выполняет распознавание документов с помощью нейросети GigaChat, а второй — маршрутизирует/обрабатывает результат в контуре учётных и документооборотных систем. Такой подход иллюстрирует тренд на объединение генеративных моделей и прикладной автоматизации для ускорения работы с входящими документами и снижения доли ручного ввода.

Кейс 2. Smart Engines: ИИ‑агент для автоматической классификации и распознавания бухгалтерских документов

Осенью 2025 года компания Smart Engines сообщала о «бухгалтерском AI‑агенте», который автоматически классифицирует и распознает акты, УПД, счета‑фактуры, ТОРГ‑12, накладные и другие бухгалтерские документы. Публичные заявления подобных поставщиков полезны тем, что описывают типы документов и «коробочные» сценарии, которые чаще всего автоматизируют крупные организации.

 

Как внедрить ИИ для первички, сверок и отчётности: практический маршрут

Чтобы ИИ действительно «забрал рутину», важно выстроить внедрение как управляемый проект:

1. Описать цепочку процессов и «узкие места»: где больше всего ручного труда и ошибок (входящая первичка, акты сверки, закрытие периода).
2. Оцифровать входящий поток: ЭДО/сканы/почта, единые правила именования и хранения, минимальные требования к качеству сканов.
3. Выбрать контур автоматизации: IDP (OCR+извлечение) + RPA/интеграции + контрольные правила + журнал исключений.
4. Настроить валидации: реквизиты, арифметика, договорные условия, лимиты, контрольные соотношения.
5. Сделать пилот на 2–3 типах документов с измеримыми метриками: доля автозаполнения, точность извлечения, время обработки, % исключений.
6. Масштабировать на остальные типы документов и сверки; параллельно пересмотреть регламенты и роли (человек переходит в контроль и разбор исключений).

Метрики эффекта

Обычно экономический эффект считают не «в целом от ИИ», а по конкретным показателям. Для финансового блока это:

• снижение времени обработки первички (минут/документ);
• рост доли «straight‑through processing» (документ проходит без ручных правок);
• сокращение количества ошибок и возвратов на исправление;
• ускорение закрытия периода и подготовки пакета отчётности;
• снижение трудозатрат на сверки и повышение прозрачности взаиморасчётов.

 

Использование искусственного интеллекта в финансовой аналитике и управленческих решениях

Помимо автоматизации рутинных операций, искусственный интеллект всё активнее применяется в области финансовой аналитики. Современные ИИ‑модели способны обрабатывать большие массивы разнородных данных — бухгалтерские регистры, управленческую отчётность, данные продаж, закупок и внешние макроэкономические показатели — формируя целостную аналитическую картину и оценку финансового состояния компании. Это позволяет финансовым директорам и собственникам бизнеса принимать решения не только на основе ретроспективных данных, но и с учётом прогнозных сценариев.

В практических кейсах крупных российских компаний ИИ используется для анализа финансово‑хозяйственной деятельности (ФХД), поиска факторов отклонений от бюджета и выявления скрытых закономерностей в динамике показателей. Алгоритмы машинного обучения помогают быстрее находить причины снижения маржинальности, роста дебиторской задолженности или изменения структуры затрат. В отличие от классических BI‑инструментов, ИИ‑подходы способны адаптироваться к изменениям бизнес‑модели и учитывать нетипичные события, что повышает точность управленческой аналитики и учета.

Отдельное направление — прогнозная финансовая аналитика. ИИ‑модели применяются для прогнозирования денежных потоков, оценки сценариев ликвидности и моделирования влияния управленческих решений на финансовые результаты. Это особенно актуально в условиях волатильной экономики и изменения регуляторной среды в России. В результате финансовая аналитика перестаёт быть исключительно отчётной функцией и становится инструментом поддержки стратегического управления и финансового планирования.

Какие задачи финансового анализа ИИ автоматизирует быстрее всего?

На практике финансовый анализ предприятия удобнее всего «усиливать» ИИ в задачах, где много повторяющихся вычислений и сравнений. Например, при анализе ФХД ИИ помогает автоматически рассчитывать и интерпретировать ключевые коэффициенты (ликвидность, оборачиваемость, рентабельность), сопоставлять динамику показателей по периодам и сегментам, а также объяснять отклонения от бюджета или плана. Для оценки финансового состояния компании ИИ может подсвечивать нетипичные изменения в структуре затрат, дебиторской задолженности, запасах и денежных потоках — то, что вручную часто «тонет» в таблицах и требует много времени на сверку.

Реальные кейсы: как ИИ помогает анализировать отчётность и находить отклонения?

Один из наиболее показательных примеров — прототип мультиагентной системы «AI финансовый аналитик» (AIFA), который Сбербанк и институт AIRI представили на AI Journey. По сообщениям Сбера и ТАСС, система распознаёт финансовую отчётность по МСФО из PDF, извлекает десятки финансовых показателей и формирует аналитическое заключение о причинах изменения метрик. Для бизнеса это означает ускорение первичного анализа отчётности: финансовый аналитик получает «черновик» выводов и может сосредоточиться на проверке гипотез и интерпретации, а не на ручном сборе данных.

Риски и соответствие требованиям: что важно учесть

Автоматизация финансовых процессов затрагивает качество данных, доступы и конфиденциальность. Важно заранее определить:

• какие данные можно обрабатывать в облаке, а какие — только on‑premise;
• политику хранения и аудита действий ИИ/роботов (логи, трассировка, контроль версий моделей);
• контур информационной безопасности и требования к персональным данным/коммерческой тайне;
• процедуры контроля качества результатов (особенно при использовании генеративных моделей).

На финансовом рынке отдельно обсуждаются вопросы управления рисками, верификации использования ИИ и подходы к регулированию — эти принципы полезно учитывать и нефинансовым компаниям при внедрении ИИ в финансовые процессы.

Передача рутинных финансовых и аналитических задач ИИ — это не абстрактная «цифровизация», а практический способ ускорить обработку первичных документов, снизить количество ошибок и сократить цикл подготовки отчётности. Российские кейсы показывают, что связка интеллектуальной обработки документов, роботизации и встроенных проверок даёт осязаемый эффект уже на пилоте и масштабируется по мере стандартизации данных. Для максимальной отдачи компаниям важно подходить к внедрению как к проекту финансового консалтинга: измерять эффект, настраивать контроль качества и пересматривать регламенты под новую модель работы.