ГИД по использованию искусственного интеллекта в бухгалтерии

В последние несколько лет искусственный интеллект получил массовое распространение. Едва ли не каждый день появляются новости о возможностях, которые открывает ИИ перед бизнесом. Внедрить и применять искусственный интеллект можно и в бухгалтерском, и в налоговом учете. В статье расскажем, что получится реализовать уже сегодня, как это сделать, сколько будет стоить использование ИИ, какие риски создает применение этой технологии и можно ли их избежать.

Какие процессы позволяет автоматизировать ИИ?

Начать гид стоит с очевидного напоминания: все бухгалтерии - разные. В одном случае вести учет может единственный специалист для индивидуального предпринимателя на "удаленке", в другом бухгалтер будет единственным штатным сотрудником компании, которая оказывает услуги своим клиентам, а в третьем служба учета может состоять из существенного штата специалистов, где у каждого сотрудника своя зона ответственности.

"Вывод в части внедрения ИИ простой: цифровизация всей бухгалтерии предприятия с переводом на использование искусственного интеллекта и ИИ-агентов может занять долгие месяцы с учетом масштабов компании, согласования требований, разработки, тестирования, внедрения и обучения сотрудников, если таковые есть и предполагается, что они будут взаимодействовать с нейросетью. Тем не менее искусственный интеллект в бухгалтерии уже реальность, нежели перспектива будущего", - объясняет Владислав Деханд, руководитель компании ChatLabs по разработке чат-ботов и Mini Apps.

Посмотрим, к каким процессам можно подключить искусственный интеллект:

- распознавание счетов-фактур, первичных документов по фото или сканам, PDF-файлов;

- рассылка документов ответственным сотрудникам;

- анализ документов (контрактов, актов, шаблонов) на предмет возможных рисков и получения рекомендаций от ИИ по их сокращению;

- создание документов;

- проверка контрагентов по открытым базам данных;

- справочная информация, ответы на типовые вопросы и запросы сотрудников;

- проведение консультаций;

- поиск товаров-заменителей (аналогов) и другие функции.

Из приведенного перечня видно, что ИИ может выполнять существенный объем работ.

Важно сделать предупреждение: не стоит абсолютно доверять всей информации и данным, которые компания получает от искусственного интеллекта. Все сведения стоит дополнительно проверять вручную!

Далее поговорим о реализации некоторых перечисленных выше функций ИИ в отдельности.

Распознавание документов

Документооборот в компании может предусматривать работу с большим количеством разных бумаг, в т.ч. используемых через ЭДО. И речь тут идет не только о формах документов, таких как накладные или акты выполненных работ, но и о форматах, это могут быть PDF-файлы, фотографии, сделанные на камеру мобильного телефона, документы в текстовых форматах или таблицах, сканы и т.д. "ИИ-ассистент с функцией распознавания может определять ИНН, наименование товаров, названий компаний, сумму, даты. Для распознавания документов используют ИИ с OCR (Optical Character Recognition). Искусственный интеллект способен распознавать текст и таблицы в файлах JPEG, PNG и PDF, извлекать данные и предоставлять для дальнейшего использования", - объясняет Владислав Деханд.

Еще одно направление работы ИИ с документами - их верификация, иначе говоря, проверка.

Рассылка документов ответственным сотрудникам

Алгоритм работы искусственного интеллекта можно настроить таким образом, чтобы после получения документов или формирования новых документы высылались на рассмотрение и утверждение ответственным работникам.

В зависимости от задачи информацию могут получать финансовый директор, менеджер по продажам, специалист по кадрам, юрист, руководители подразделений и другие сотрудники.

Анализ документов

Работники могут проверить документы через нейросети. После анализа искусственный интеллект может сформировать рекомендации по дальнейшей работе с ними.

Кроме этого, искусственный интеллект может проводить аналитику сведений, предупреждать о рисках, а также строить пути устранения потенциальных проблем.

Создание документов

Большой объем бумаг, с которыми работают бухгалтеры, - это стандартизированные документы, тем не менее на их составление уходят ресурсы. К таким "стандартным" документам можно отнести протоколы продления полномочий или заседаний/решений, договоры аренды и лизинга, приказы, формы баланса и другие.

"Генерировать перечисленные документы можно с помощью ИИ. При этом не нужно забывать проверять полученный результат. ИИ-агента можно "натренировать" таким образом, что он за пару секунд выдаст юридически грамотный протокол заседания/продления полномочий", - объясняет Владислав Деханд.

Проверка контрагентов

Следующий процесс, который бизнес может автоматизировать, - проверка контрагентов.

Сегодня компании могут использовать большое количество различных сервисов для проверки деловых партнеров. Напомним, что бизнес должен верифицировать контрагентов в целях проведения процедур должной осмотрительности.

Таким образом, искусственный интеллект способен проверять потенциальных деловых партнеров по открытым базам данных. Кроме этого, ИИ способен проверять упоминание делового партнера, его учредителей, руководителей в СМИ. Словом, проводить поиск данных в тех источниках, которые являются общедоступными.

Справочник документов, шаблонов

Все сотрудники бухгалтерии регулярно слышат одинаковые вопросы: "Как оформить приходный ордер по форме N М-4?", "Где размещены шаблоны документов для работы с персональными данными?", "Как применять НДС с 2025 года?", "Авансовые счета-фактуры не попали в книгу продаж, пришло требование ФНС России, что делать?", "Как начислить отпускные в ЗУП?" и др. Компания может снять нагрузку со специалистов учета для ответов на эти и другие вопросы с помощью нейросетей. Для этого нужно будет обучить ИИ-агента под бухгалтерский домен и особенности компании.

"Передать полномочия по ответам на большую часть вопросов можно боту-консультанту, который умеет искать материалы по запросу пользователя и связанным с ним темам. В этом случае ИИ, обученный под бухгалтерский домен, становится умным помощником", - говорит Владислав Деханд. Но, реализуя этот сценарий, нужно быть осторожным. Искусственный интеллект может приходить к спорным выводам и умозаключениям. Поэтому ИИ-помощник хорош как быстрый справочник, но ответственные решения все равно принимает человек.

Нейросеть может взять на себя и ответы на другие вопросы, например связанные с кадровым учетом, помогая работникам компании, но не расходуя временной ресурс сотрудников кадровой службы или, если компания небольшая, бухгалтерии.

Искусственный интеллект автоматизирует общение с работниками, помогая им. Более сложные решения с ИИ могут превращаться в целую RAG-систему, которая сопровождает сотрудников на всех этапах: устройство на работу, адаптация, обучение, трудовая деятельность, увольнение.

Проведение консультаций

Чат-боты на базе искусственного интеллекта способы также проводить консультации. Они могут отвечать на юридические, бухгалтерские, маркетинговые, кадровые, производственные и другие вопросы. "В крупных компаниях можно внедрить RAG (Retrieval Augmented Generation) - систему умного поиска для скоринга, консультаций в бухучете, работы с обращениями клиентов", - добавляет Владислав Деханд.

Поиск товаров-заменителей

Один и тот же вид номенклатуры может приходить от разных поставщиков с разными наименованиями, это актуальная проблема для многих компаний. К примеру, один артикул кабеля может иметь до 10 - 15 вариантов написания. Кроме этого, данный товар может обозначаться у поставщика по-разному в зависимости от производителя, а у изготовителя - в зависимости от даты выпуска. Способ решить проблему - учетные политики, таблицы соответствия, справочники, привлечение кладовщиков, технологов, инженеров. В решении задачи может помочь и искусственный интеллект.

"Для этого нужно настроить автоматический матчинг. Сопоставление товаров давно используется в электронной коммерции, рознице и других нишах", - говорит Владислав Деханд.

Какие риски и проблемы возникают при внедрении ИИ?

Первая и очевидная проблема - ошибки и "галлюцинации" искусственного интеллекта. Кроме того, развернуть нейросеть на сервере - задача, которая требует ресурсов. "Если планируется генерация изображений и видео большим количеством работников, то ежемесячные расходы на мощности могут достигать 150 000 рублей", - предполагает Владислав Деханд.

Нужно помнить, что нейросети работают не бесплатно (по крайней мере, для ИП и юридических лиц). К тому же, даже если компании приобрела несколько миллионов токенов, данные ресурсы тратятся и на запрос, и на генерацию ответа. Таким образом, искусственный интеллект становится еще одной статьей расходов. "На нее стоит закладывать от 10 000 рублей в зависимости от штата компании и задач", - говорит Владислав Деханд.

Можно сказать и еще об одном риске. Бухгалтерия, учет, юриспруденция - сферы, для которых характерны изменения. В случае с учетными системами вопросами обновлений занимается поставщик решений, если же компания небольшая и настраивала, а затем обучала ИИ самостоятельно, то необходимо закладывать ресурсы на поддержку актуальности знаний нейросети.

Еще один риск, который нужно принимать во внимание: чувствительные корпоративные данные. "Финансовые документы, база контрагентов, отчетность по товарным категориям, объекты авторского права, промышленные образцы, секреты производства - все это объекты, для которых могут вводить режим коммерческой тайны и конфиденциальности. Чтобы защитить их от искусственного интеллекта, нужно уже на старте продумать, к каким файлам и данным предоставить доступ", - замечает Владислав Деханд.