Какой специализированный ИИ-софт реально помогает бухгалтерам и аудиторам: совет эксперта
Можно использовать языковые модели для нормализации финансовых данных.
Языковые модели ИИ могут допускать неверные расчеты, пропущенные изменения налоговых правил и выдуманные нормы. Но во многих случаях подойдут специализированные системы: сервисы распознавания первичных документов, модели для поиска аномалий в проводках, проверки счетов и договоров, выявления мошеннических операций или прогнозирования денежных потоков, рассказал «Клерку» эксперт в области IT-разработки и онлайн-продвижения Вячеслав Коэн.
Например, в аудите используются решения вроде MindBridge для анализа больших массивов транзакций, а в работе с документами – системы, которые извлекают конкретные поля из счетов, актов и накладных и передают их дальше по заданным правилам. У таких инструментов узкая задача, и результат проще контролировать: система не должна рассуждать обо всем подряд, ей нужно найти конкретное отклонение или правильно классифицировать операцию.
Есть и задачи, где ИИ уже способен работать заметно быстрее человека именно благодаря пониманию смысла данных.
Допустим, есть несколько тысяч строк с продукцией, а названия записаны по-разному: «мука пшеничная в/с», «пшеничная мука высший сорт» и «мука пшен. высш. сорт».
«Обычное удаление дублей в Excel сочтет их тремя разными позициями, а модель может понять, что это один товар, объединить логические дубликаты и при этом не склеить действительно разные продукты. Так же можно разделить смешанный список по отдельным графам – например, вид продукции, сорт, фасовка, производитель – даже если исходные записи не имеют единого формата», — пояснил эксперт.
На нескольких тысячах строк такая первичная обработка вручную занимает часы и все равно дает человеческие ошибки. Здесь ИИ полезен именно как инструмент массовой сортировки и нормализации данных, после которого человек проверяет спорные случаи, а не каждую строку подряд.
Интеграция с 1С, Excel или финансовыми терминалами тоже будет актуальна для бухгалтеров, считает эксперт.
«Хорошая архитектура выглядит так: нейросеть понимает запрос и объясняет результат, а точные вычисления и получение актуальных данных выполняют специализированные системы», — пояснил он.
Но интеграция не гарантирует правильного решения: модель все еще может неверно понять задачу, выбрать не те данные или ошибочно применить правило.
Поэтому в финансах наиболее реалистичный сценарий – ИИ ускоряет работу специалиста, но окончательная проверка всегда остается за человеком.
Галина НерубащенкоНовостной корреспондент
