Очередная волна автоматизации бухгалтерии – как, опять?! Искусственный интеллект нам поможет

Основная волна автоматизации прошла в 2000-х, а всё что связано с онлайн-взаимодействием было так или иначе переведено в электронный вид в 2010-х. Темпы внедрения новых технологий несколько поубавились, и бухгалтеры могут вздохнуть с облегчением. Так ли это на самом деле или нас ждет третья волна, которая будет выше и мощнее первых двух? На реальном примере решил разобраться Виталий Астраханцев, руководитель проектов развития бизнеса Directum.

Пролог. Первая и вторая волна автоматизации бухгалтерии

Бухгалтерия считается одним из наиболее автоматизированных подразделений организации. ERP-системы, сервисы обмена и сдачи отчетности, банк-клиенты – вот то, что наполняет рабочие будни бухгалтера, а иногда выходные и праздничные дни. Если рассматривать картину более детально, то она немного видоизменится, ведь в зависимости от участка у каждого бухгалтера набор, как правило, свой. Кто-то работает со складом, а кто-то с кассой.

Основная волна автоматизации прошла в 2000-х. Всё, что связано с онлайн-взаимодействием, было так или иначе переведено в электронный вид в 2010-х. Сейчас темпы несколько поубавились и бухгалтеры могут вздохнуть с облегчением. Так ли это на самом деле или нас ждет третья волна, которая будет выше и мощнее первых двух? Давайте попробуем разобраться на реальном примере:

На АО «Завод детских игрушек» в бухгалтерии трудится 96 сотрудников. Из них 5 человек отвечают за дебиторку. Для получения и отправки платежей заключены договоры с банками, взаимодействие с ними ведется через банк-клиент. Для каждого есть своя электронная подпись (ЭП) и учетные записи ответственных.

Во время автоматизации работы с банками (8 лет назад) была настроена интеграция с 1С, в которой ведутся расчеты с поставщиками. Бухгалтер заходит в банк-клиент, формирует списки платежных поручений и выгружает эти данные по форме банка. Затем запускает обработку в 1С, в ходе которой выбирает выгруженный файл и вручную обрабатывает каждую запись, чтобы проверить корректность заполнения и дополнить данные. 

Штиль или …

Такая методика вполне может устраивать бухгалтеров, потому что они к ней привыкли, и устраивать ИТ – не нужно ничего менять. Однако на выполнение сервисной функции тратится огромное число человеческих ресурсов, а в периоды окончания месяца/квартала/года, когда подходят сроки платежей, бухгалтерам приходится задерживаться и иногда выходить на работу в выходные дни, чтобы своевременно отразить всё ДДС в ERP-системе.

Директор завода видит недостатки привычной методики и уже поставил задачу главному бухгалтеру Тамаре Геннадьевне и директору по ИТ Владимиру Александровичу проработать направления оптимизации работы бухгалтерии.

Главбух обозначила, что в рамках текущего уровня автоматизации и решаемых задач ресурсы используются наиболее оптимальным образом.

Директор по информационным технологиям старается следить за последними тенденциями в ИТ: в прошлом году сразу на нескольких конференциях он слышал про применение искусственного интеллекта и программных роботов (RPA). В своей визитнице он находит несколько подходящих контактов и дает поручение руководителю группы поддержки и развития корпоративных информационных систем, Павлу, проработать возможные варианты в течение двух ближайших недель.

Любой достигнутый уровень автоматизации может быть улучшен на момент окончания внедрения. Текущий уровень и темпы развития информационных технологий ежегодно предоставляют рынку новые возможности. Задача, которую вчера нельзя было выполнить без участия человека, уже сейчас можно решить на уровне взаимодействия информационных систем. Идеальный уровень автоматизации предполагает наличие одной «зеленой кнопки», которая будет запускать процесс без участия в нем человека. Но такой кейс пока невозможен.

Ключевое направление развития информационных систем предприятия - взаимовыгодный симбиоз пользователя и системы. Наиболее простые и понятные кейсы делают интеллектуальные цифровые помощники, а верификация и сложные кейсы остаются пользователю в максимально подготовленном для обработки виде.

Чем более высокий уровень автоматизации в подразделении на текущий момент, тем быстрее можно получить эффект от перехода на новый уровень. Такая ситуация характерна в целом и для бухгалтерии.

Третья волна. Цифровые «сотрудники» бухгалтерии

Современные подходы к автоматизации предполагают изучение процессов на предмет поиска в них рутины и операций, которые можно передать вероятностным алгоритмам. Эти задачи позволяют закрыть RPA-системы (Robotic Process Automation) и системы искусственного интеллекта (или интеллектуальные механизмы). Первые обеспечивают механику взаимодействия с различными интерфейсами без написания кода, вторые отвечают за принятие решения.

Как мы уже писали ранее, бухгалтерия на предприятии является одним из подразделений с наиболее высоким уровнем автоматизации. Тем не менее, количество рутинных операций, которые существуют в этом подразделении, одно из самых больших. Практически отсутствуют участки, на которых бухгалтеры бы не делали повторяющейся работы, а значит в новой парадигме автоматизации это источники потенциального повышения эффективности. Продолжим разбираться с тем, как это может происходить на примере АО «Завод детских игрушек».

После общения с бухгалтерией и потенциальными поставщиками Павел вернулся к Владимиру Александровичу воодушевленный и с чувством выполненного долга. «Эврика! – чуть было не закричал он, заходя в кабинет начальника, но сдержал себя и получилось просто, – Нашел! Это то, что нам нужно». Павел и Владимир Александрович сели за стол и начали разбираться в том, что удалось выяснить.

Павел выяснил, какие работы, по мнению самих бухгалтеров, отнимают у них наибольшее время и выполняются наиболее часто:

• обработка первичной документации от поставщиков;
• работа с платежными поручениями и отражение их в ERP;
• подготовка отчетности для контролирующих органов.

Тамара Геннадьевна также отметила, что одна из бухгалтеров скоро уйдет в декретный отпуск, поэтому предложила оценить эффективность новых инструментов на ее участке – на обработке платежных поручений.

Поняв задачу, естественно, следует изучить предложения вендоров. Наиболее актуальными сегодня являются технологии RPA для взаимодействия с интерфейсом банк-клиента при выгрузке платежных поручений и искусственный интеллект для заполнения данных при импорте в учетную систему. Чтобы исключить участие человека в процессе, искусственный интеллект (ИИ) должен извлекать ряд данных:

• номер договора и счета-фактуры;
• сумму НДС;
• объект финансовых вложений;
• за кого выполняется платеж.

Также ИИ должен подбирать типовую хозяйственную операцию, статью БДДС и вид расчетов для корректного формирования проводок.

Сравнив информацию, предоставленную производителями решений, Павел определил потенциальных исполнителей и связался с ними. Ряд компаний сообщили, что могут обеспечить работу RPA, однако недостающие данные для внесения платежного поручения необходимо будет заполнять пользователям вручную. Лишь два вендора готовы были решить задачу в полном объеме.

Так как готового решения для описанного кейса ни у одного из вендоров не было, директор по ИТ Владимир Александрович решил, что нужно провести пилотный проект, чтобы понять, какое из решений подойдет лучше. Так, были запущены переговоры о проведении пилота…

Кейс автоматической обработки платежных поручений не лежит на поверхности, так как текущая работа с ними в полуавтоматическом режиме кажется достаточно отлаженной и не требующей оптимизации. Однако в действиях бухгалтера достаточно много рутинных и других операций, которые могут быть выполнены автоматически на основе алгоритмов машинного обучения.

Именно рутина и наличие базовых ручных сопоставлений и подстановок (когда пользователь обращается к прошлому опыту или проверяет значения одновременно по нескольким источникам) является основным критерием для новой волны автоматизации.

Автоматизация обработки платежных поручений является ярким примером того, как одновременное применение симбиоза нескольких современных технологий способно дать пользователям эффект в уже автоматизированной области. При этом важно понимать, что встраивание таких решений происходит надсистемно, то есть решение дополняет уже используемую систему, и не требует перевнедрения значительного пересмотра бизнес-процессов.

Кейсы, хоть и являются типовыми, но остаются уникальными в разрезе каждого заказчика. В приведенном примере могут быть разные ERP и клиент-банки, поэтому внедрение интеллектуальных механизмов требует глубокого погружения в процесс заказчика для получения качественного результата.