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:

• распознование 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.

Читайте также: «Машиночитаемая доверенность: где можно использовать и как создать?»

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.

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.

Читайте также: «Мобильной подписью можно подписывать электронные счета-фактуры и УПД»

Анализ документов

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

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.

Читайте также: «Доступ к ЛК «Онлайнинспекция.рф» открыт и для сотрудников компаний»

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.

Cправочник документов, шаблонов

Все сотрудники бухгалтерии регулярно слышат одинаковые вопросы: «как оформить приходный ордер по форме № 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.

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.

Читайте также: «Можно ли дистанционно продлить электронную подпись?»

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 изготовления – 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.

Читайте также: «Сообщить об устранении выявленных нарушений можно онлайн»

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.

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.