В интернете мы часто встречаем такую точку зрения фантастов: ИИ заменит 98% юристов, маркетологов, HR-специалистов и бухгалтеров. Мы с этим мнением абсолютно не согласны, особенно в случае с бухгалтерами. Эта точка зрения не справедлива, как минимум на нынешней стадии развития искусственного интеллекта.
На новой волне популярности искусственного интеллекта все крупные компании активно внедряют новую технологию. К примеру, IBM Watson применила PwC для создания виртуального ассистента, способного консультировать клиентов и давать основную информацию о налоговом планировании и бухучете, а «Тинькофф» разработал AI-систему для учета финансовых операций и решения различных задач.
Однако этого недостаточно для полноценной замены профессионального бухгалтера. Пока нейросети только автоматизируют рутину. К примеру, ИИ способны:
Занести документацию в учетную систему.
Проверить правильность реквизитов.
Оформить типовой документ.
Вести учет документации.
Прогнозировать бюджет с опорой на статистистический анализ и т.д.
МТС уже активно используют RPA для автоматизации рутинных бухгалтерских операций. Благодаря этому компания удвоила скорость работы с данными и упростила сведение информации.
А компания АФК «Система» создала автоматическую систему аудита. Она проверяет отчетную документацию в режиме реального времени, отслеживает корректировки в российском законодательстве и вносит их в базу. Участие человека сводится к нулю, благодаря чему компании получают следующие преимущества:
Снижение риска ошибок из-за человеческого фактора.
Оптимизация рутинных процессов.
Снижение нагрузки на бухгалтеров.
И в результате бизнес может сэкономить деньги. Мы провели небольшое исследование на примере собственной бухгалтерии. На обработку одного документа требуется примерно 5 минут. В среднем бизнес работает с 5 000 файлов в месяц, т.е. на обработку требуется 72 дня. Чтобы справиться с нагрузкой, нужны 4 бухгалтера. Если компания платит по 50 000 рублей, то на обработку документов потребуется уже 200 000.
Говоря об автоматизации, мы затрагиваем только простые задачи. С ними справится даже обычный сотрудник с базовыми знаниями о бухгалтерии. Однако профессионал способен на большее, например:
Разрабатывать налоговую политику бизнеса.
Верифицировать данные, собранные ИИ.
Подготовка к аудитам ФНС.
Кроме того, кто-то должен нести ответственность за правдивость и корректность информации и документов. ИИ — это лишь инструмент, который точно не может стать ответственным за бухгалтерию.
К тому же у нейросетей есть вероятность, что искусственный интеллект даст неправильный ответ. Он не скажет о возможной ошибке. ИИ может очень уверенно сказать полный бред. Поэтому бизнесу нужен профессионал, способный выстроить систему контроля и дать экспертную оценку работе нейросети.
В основном проблемы с использованием искусственного интеллекта начинаются, когда бизнес сталкивается с нестандартными задачами. Примеры:
Оптимизация бизнес-процессов.
Реструктуризация бухгалтерской базы данных.
При работе с такими задачами нужно учитывать специфику конкретного бизнеса. Поэтому мы с уверенностью заявим: нейросеть не заменит профессионала. Тех, кто работает с первичными документами и занят рутиной, — да, а сильных специалистов — нет.
По нашим подсчетам, уже более 68% российских компаний используют AI-технологии для оптимизации бизнеса. Однако они все еще остаются неидеальными. Чтобы ИИ мог выполнять даже рутину, требуется проведение сложного обучения с привлечением разработчиков и бухгалтеров. Этот процесс часто сравнивают с повышением квалификации, но все намного сложнее.
Из-за неправильного обучения ИИ неправильно анализирует данные, составляет отчеты. При этом есть риск, что нейросеть «забудет» верный алгоритм решения и заменит его ошибочный. Такое было с ChatGPT. Нейросеть из-за общения с пользователями потеряла навыки анализа чисел. Она несколько недель не могла определить, перед ней натуральное число или нет.
В результате таких ошибок бизнес рискует получить многомиллионные штрафы. Единственный способ избежать их — постоянно проверять результаты анализа и подготовленную документацию. А для этого также требуется человеческий ресурс.
При подготовке материала мы решили просто спросить у нейросетей, как они видят будущее профессии:
Jarvis IT Assistant: «Прямой замены главного бухгалтера искусственным интеллектом нет, поскольку для принятия решений в коммерческой сфере часто требуется экономический анализ, который на данный момент недоступен искусственному интеллекту. Однако с помощью ИИ можно автоматизировать многие рутинные задачи, которые традиционно выполняет бухгалтер».
ChatGPT-4: «Как ИИ, так и бухгалтеры могут выполнять задачи, связанные с обработкой финансовой информации. Однако на данный момент ИИ не может заменить бухгалтера во всех аспектах его работы. Таким образом, ИИ не способен полностью заменить бухгалтера, но может значительно упростить и ускорить его работу».
Если бы масштабы современного бизнеса не увеличивались, то бухгалтерию можно было бы автоматизировать средствами Microsoft Excel. ИИ ушел значительно вперед, но до замены профессионального бухгалтера еще далеко. Компании уже могут снизить расходы, уволив «вбивающих первичку» специалистов. По нашему мнению, из-за автоматизации в ближайшие 3 года уже сократят 4% сотрудников.
Однако полностью избавиться от бухгалтера как профессии невозможно. Кто-то должен заниматься решением стратегических задач и контролировать работу нейросетей. Поэтому опытные бухгалтеры останутся востребованными и незаменимыми кадрами.
