г.Екатеринбург, ул. Московская 190/2
Кандидат экономических наук, эксперт по финансовому менеджменту и управленческому учету, бизнес-тренер с опытом более 25 лет. Прошел обучение в США и Великобритании. Реализовал 500+ корпоративных проектов. В числе заказчиков: Сбер, 12 STOREEZ, BI Group, Bizmall.
Сегодня нейросети распространяются на все сферы бизнеса. Управление финансами – не исключение. ИИ помогает анализировать финансовую отчётность, проверять расчёты и финансовые модели, автоматизировать рутинные задачи и быстрее находить факторы, влияющие на результат бизнеса.
Но сам по себе ИИ не делает финансовое управление эффективнее. Чтобы получать от него пользу, важно понимать финансовую логику, правильно ставить задачи и уметь проверять результат. Именно этому собственники и финансовые руководители будут учиться на новом модуле программы Mini-MBA «Управление финансами».
Уже не первый год я использую ИИ-инструменты в своей практике – от инвестиционных проектов до операционной работы. Сегодня управление финансами и принятие финансовых решений можно сделать точнее, быстрее, профессиональнее и, самое главное, – дешевле.
Некоторые специалисты до сих пор самостоятельно анализируют большие объёмы данных, переносят показатели между таблицами, проверяют расчёты, готовят отчётность. И тратят на это дни и недели. В то время как ИИ-агенты могут справиться с большей частью этой работы за считанные минуты.
Но важно понимать: ИИ-инструменты не работают эффективно без финансовых компетенций и умения профессионально этими инструментами пользоваться. Человек должен знать, как устроен процесс, какие показатели анализируются, какой результат является корректным и где могут возникнуть ошибки. Есть даже такое понятие – квалифицированный заказчик.
Иначе когда-нибудь ИИ просто посмотрит на результаты своих решений и скажет: «Вы обанкротились, но ничего страшного».
Именно поэтому модуль по ИИ находится в финале программы по управлению финансами: к этому моменту участник уже будет понимать основные финансовые показатели, принципы финансового анализа и моделирования, чтобы грамотно ставить задачи искусственному интеллекту и критически оценивать его результаты.
ИИ не дает готовое финансовое решение, он помогает человеку самому его найти. В этом смысле ИИ больше похож на финансового коуча. Он подсветит финансовые возможности, найдет ошибки, объяснит показатели, предложит способы решения и очень хорошо тебя поддержит.
Со временем этот коуч сделает вас еще более компетентным. Я заметил, что мои аналитики, которые регулярно используют ИИ, стали лучше формулировать запросы, ставить задачи и интерпретировать данные.
Поэтому ИИ в финансах – это не столько история про передачу функций нейросети, сколько про новые смыслы и развитие.
Одна из наиболее очевидных возможностей ИИ – автоматизация рутинных финансовых операций.
Например, нейросеть может помочь быстро собрать и структурировать финансовую отчётность из 1С, обработать массивы данных или подготовить информацию для дальнейшего анализа. Если раньше специалист мог тратить до 70% времени на перенос цифр из одной таблицы в другую, сверку показателей и повторную проверку данных, то теперь освободившееся время можно направить на решение стратегических задач.
При этом не стоит опасаться ошибок в расчётах. Важно просто грамотно выстроить систему контроля. Причём часть проверки также можно делегировать ИИ. Например, один ИИ-инструмент выполняет расчёт или анализ, а другой проверяет его результат, ищет ошибки и выступает в роли критика. Такой подход позволяет не просто получить ответ нейросети, а выстроить многоуровневую проверку.
Главный принцип здесь простой: результат работы ИИ нельзя автоматически принимать в работу только потому, что он выглядит убедительно.
Ещё одна сильная сторона искусственного интеллекта – анализ и интерпретация финансовой отчётности.
У некоторых собственников может быть 20-30 девелоперских проектов или 15 различных направлений бизнеса. По каждому из них формируется собственная отчётность. Чтобы самостоятельно изучить все показатели, можно потратить целый день. Нейросеть способна быстро проанализировать большой объём финансовых данных, сопоставить показатели и подсветить наиболее важные моменты и критические факторы.
ИИ также может выступать инструментом экспертизы финансовых решений. Например, когда собственнику или руководителю присылают финансовую модель, её проверка может занимать значительное время. При этом даже внимательный специалист не застрахован от того, что какая-то ошибка останется незамеченной.
Финансовый ИИ-помощник может дополнительно проверить расчёты, найти несоответствия и задать вопросы к логике модели. При грамотной постановке задачи расчёт точки безубыточности, анализ сценариев окупаемости и подготовка инвестиционного проекта могут занимать считанные часы вместо недель.
У искусственного интеллекта есть ещё одна важная роль – не только коуча, советника и аналитика, но и инструмента программирования.
Современные ИИ-сервисы способны создавать код, автоматизировать процессы, разрабатывать алгоритмы и настраивать цифровые инструменты под конкретные задачи бизнеса. В финансовом управлении это открывает возможности для автоматизации тех процессов, которые раньше требовали привлечения программистов или значительных ресурсов IT-команды.
При этом роли лучше разделять, иначе вы будете зависеть от одного инструмента и потеряете контроль. Один ИИ-помощник может анализировать данные, искать причины отклонений, объяснять показатели и помогать принимать решения. Другой – создавать алгоритмы, программировать и реализовывать автоматизацию.
В результате ИИ становится не заменой финансовой экспертизе, а её усилителем. Он позволяет быстрее работать с данными, автоматизировать рутину, проверять финансовые модели и находить точки для оптимизации – при условии, что сам руководитель понимает финансовую логику бизнеса.
__________________
На новом модуле программы Mini-MBA «Управление финансами» участники на практике протестируют все перечисленные функции ИИ: от анализа финансовой отчётности до финансового моделирования и вайб-кодинга – и все это на собственных примерах. Подробнее по ссылке