ИИ для финансовой аналитики и учёта: что можно поручить нейросети, а что должен считать код

Что вы узнаете:

• что в финансовой аналитике ИИ делает хорошо, а где ошибается
• схема «модель понимает вопрос, код считает, человек проверяет»
• шесть задач руководителя и финансиста, которые можно автоматизировать
• чек-лист запуска, проверка на ваших данных и когда ИИ не нужен

Коротко: где ИИ помогает в финансах и где опасен

ИИ понимает вопросы на обычном языке - например, «почему упала маржа в сентябре?», - читает таблицы и документы, находит нужные сведения, готовит пояснения и черновики отчётов. Но поручать ему расчёты не стоит: языковая модель может уверенно назвать неверную сумму, особенно если данных много или формулы сложные.

Безопаснее разделить работу: модель понимает вопрос и определяет, какие данные нужны; программа - код или запрос к базе - считает; модель оформляет результат словами. Человек проверяет его там, где ошибка может стоить денег. Не стоит принимать ответ с цифрами, если в нём не указаны источник и формула.

В запросах на бирже заказов встречаются два похожих пожелания: персональный ИИ-ассистент для управления бизнесом, который анализирует таблицы и документы и отвечает на вопросы по данным, и «финансовый учёт и аналитика с помощью ИИ». Разберём, как организовать такую работу без неприятных сюрпризов.

Что ИИ делает хорошо

• Понимает вопрос. Руководитель может спросить: «Сколько мы заработали на этом клиенте за год?» - вместо того чтобы самому строить запрос в программе.
• Помогает найти данные. Ищет нужные сведения в таблицах, на листах и в документах.
• Объясняет цифры. По данным, которые предоставила программа, готовит текст о том, что выросло или упало и на что обратить внимание.
• Читает документы. Извлекает из договоров, счетов и актов суммы, даты и условия. Результат нужно проверить.
• Готовит черновики. Пишет пояснительные записки, комментарии к отчёту и письма контрагентам.
• Помогает искать аномалии. Показывает операции и расхождения, которые стоит проверить.

Где ИИ ошибается и что с этим делать

• Арифметика. На больших таблицах модель может ошибиться в сумме или перепутать период. Все расчёты поручайте коду или запросу к базе, а модели передавайте уже готовые числа.
• Неоднозначные термины. В вашей компании «выручка», «оплата» и «отгрузка» могут означать разное. Заведите словарь показателей с точными определениями и источниками данных.
• Устаревшие данные. Модель может не знать, что отчёт обновили вчера. Указывайте дату выгрузки рядом с каждой цифрой.
• Выдуманные объяснения. Модель может правдоподобно объяснить причину изменения, которой нет в данных. Ограничьте объяснения сведениями из системы и добавьте пометку «причина не найдена в данных».
• Права доступа. Бухгалтер и руководитель могут иметь доступ к разным сведениям. Права должна проверять система хранения данных, а не просьба к модели «не показывай».

Схема: модель, код и человек

1. Вопрос. Руководитель или финансист задаёт вопрос обычными словами.
2. Разбор. Модель определяет нужный показатель, период и разрез и формулирует запрос с учётом словаря показателей.
3. Расчёт. Код или запрос к базе считает результат. Формула и источник сохраняются.
4. Ответ. Модель оформляет результат: указывает число, пояснение, дату данных и ссылку на источник.
5. Проверка. Если решение может повлечь последствия - например, оплату, налоги или отчётность, - результат подтверждает человек.

Такой подход разделяет задачи: правила и расчёты выполняют программы, а ИИ помогает там, где нужно понимать текст. Похожую схему мы описывали в статье о сверке с контрагентами.

Шесть задач, которые можно автоматизировать

Задача	Что делает ИИ	Что считает код
Ответы руководителю по показателям	понимает вопрос, объясняет результат	суммы, сравнения периодов
Свод таблиц из разных источников	находит нужные листы, сопоставляет названия	объединение и итоги
Поиск расхождений между системами	описывает найденные расхождения	сравнение данных и разницы
Разбор входящих документов	достаёт суммы и реквизиты из договоров и счетов	проверка по правилам и справочникам
Черновик пояснительной записки к отчёту	пишет текст по готовым цифрам	расчёт показателей
Напоминания и контроль сроков	формулирует сообщения	расчёт дат и просрочек

О разборе документов и заполнении по шаблонам мы писали в материалах про составление актов и прайсы. Для знакомства с ассистентом на готовых сервисах подойдёт статья о бизнес-ассистенте на GPT.

Что подготовить

• Источники данных. Определите, какие таблицы и системы используются, кто за них отвечает и как часто они обновляются.
• Словарь показателей. Зафиксируйте название, определение, формулу, источник и период для каждого показателя.
• Права доступа. Уточните, кто какие данные может видеть.
• Перечень вопросов. Соберите 20-30 реальных вопросов руководителя и финансиста за последние месяцы.
• Эталонные ответы. Подготовьте правильные цифры по этим вопросам - вручную или в вашей системе.
• Правила, когда нужен человек. Например, для сумм выше порога, нетипичных операций и документов с юридическими последствиями.

Персональные данные и коммерческая тайна

В финансовых таблицах могут быть данные о контрагентах, зарплатах, ценах и условиях. Заранее решите, какие сведения можно отправлять во внешние сервисы, где хранятся истории вопросов и ответов и кто может к ним обращаться. Данные о сотрудниках и физлицах относятся к персональным, и схему обработки стоит согласовать с юристом. Общую рамку мы разбирали в статье «Работа с нейросетью и 152-ФЗ». Если данные нельзя отправлять вовне, понадобится схема в вашем контуре или обезличивание. Подробнее - на странице решения «Обезличивание документов».

Когда ИИ для финансов не нужен

• Достаточно стандартных отчётов учётной системы или BI-инструмента, и сотрудники умеют ими пользоваться.
• Данные хранятся разрозненно и без единых определений. Сначала наведите порядок, а уже потом подключайте ИИ.
• Вопросов к данным мало, и аналитик отвечает быстрее, чем можно настроить бота.
• Некому проверять ответы и поддерживать словарь показателей.
• Ошибка в цифре стоит очень дорого, а быстро проверить результат нельзя.

Как проверить результат

1. Возьмите 20-30 вопросов с эталонными ответами и проверьте их на ассистенте.
2. Сравните цифры: совпали ли суммы, периоды и разрезы. Отдельно отметьте ответы без указания источника.
3. Добавьте провокационные вопросы: о данных, которых нет, о ещё не закрытом периоде и о показателе с двойным смыслом. Правильный ответ - «в данных этого нет» или уточняющий вопрос.
4. Проверьте права доступа: пользователь без доступа не должен получить закрытые цифры.
5. Запустите ассистента для ограниченной группы пользователей на несколько недель и изучайте журнал вопросов и ответов.
6. Соберите отзывы: стали ли руководитель и финансист быстрее получать ответы и доверяют ли им.

Если хотите обсудить ассистента для своей компании, оставьте заявку - проведём первичную консультацию и оценим сроки и стоимость. На страницах «Виртуальные ассистенты» и «Автоматизация процессов» описаны наши решения для работы с данными и документами.

Источники

• Страницы решений LLAIM: «Виртуальные ассистенты», «Автоматизация процессов», «Обезличивание документов»
• Материалы блога LLAIM: «Работа с нейросетью и 152-ФЗ», «Как настроить бизнес-ассистента на GPT», «Автоматизация акта сверки с контрагентами»