ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ТРАНСФОРМАЦИЮ ФИНАНСОВЫХ ФУНКЦИЙ ПРЕДПРИЯТИЯ

THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON THE TRANSFORMATION OF ENTERPRISE FINANCIAL FUNCTIONS

Pavlyutkina Maria Sergeevna

Student, Department of Management, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics,

Republic of Belarus, Minsk

Kravtsova Anna Bagratovna

Student, Department of Management, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics,

Republic of Belarus, Minsk

Natalia Georgievna Zabrodskaya

 Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics,

Republic of Belarus, Minsk

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена исследованию трансформационного воздействия технологий искусственного интеллекта на финансовые функции современных предприятий. На основе анализа российских источников рассматриваются ключевые направления внедрения ИИ, включая автоматизацию учетно-расчетных операций, внедрение предиктивной аналитики для управления рисками и поддержки стратегических решений. Особое внимание уделяется практическим аспектам реализации ИИ-решений в финансовой сфере, а также системным рискам и вызовам, связанным с цифровой трансформацией. В работе представлен сравнительный анализ традиционных и трансформированных финансовых процессов, выявлены преимущества использования технологий искусственного интеллекта и определены перспективные направления дальнейшего развития финансовых функций в условиях цифровизации экономики.

ABSTRACT

The article is devoted to the study of the transformational impact of artificial intelligence technologies on the financial functions of modern enterprises. Based on the analysis of Russian sources, the key areas of AI implementation are considered, including the automation of accounting and settlement operations, the introduction of predictive analytics for risk management and strategic decision support. Special attention is paid to the practical aspects of the implementation of AI solutions in the financial sector, as well as systemic risks and challenges associated with digital transformation. The paper presents a comparative analysis of traditional and transformed financial processes, identifies the advantages of using artificial intelligence technologies and defines promising directions for the further development of financial functions in the context of digitalization of the economy.

Ключевые слова: искусственный интеллект; финансовые функции; цифровая трансформация; машинное обучение; автоматизация; предиктивная аналитика.

Keywords: artificial intelligence; financial functions; digital transformation; machine learning; automation; predictive analytics.

Цифровая трансформация, охватившая все сферы экономики, кардинальным образом меняет подходы к организации финансовой функции на предприятии. По данным Росстата, доля организаций, использующих специальное программное обеспечение для анализа больших данных, в России в 2023 году достигла 14,5%, а в финансовом секторе этот показатель значительно выше – он приближается к 60-70% [4]. Традиционные методы финансового управления, основанные на ретроспективном анализе и рутинных операциях, уступают место интеллектуальным системам, способным к прогнозированию и автоматизации. Как отмечают эксперты Банка России, ключевым драйвером этих изменений выступают технологии искусственного интеллекта (ИИ), которые открывают новые возможности для повышения эффективности и снижения рисков [1]. Актуальность данного исследования обусловлена необходимостью системного осмысления тех практических эффектов, которые ИИ привносит в работу финансовых служб российских компаний.

Целью статьи является анализ конкретных направлений и результатов применения технологий искусственного интеллекта в финансовых функциях предприятия на основе опыта, представленного в российских исследованиях и регуляторной практике.

В современном понимании искусственный интеллект в финансах представляет собой не абстрактную технологию будущего, а набор практических инструментов, включая машинное обучение, роботизацию процессов (RPA) и анализ больших данных. Эти инструменты уже сегодня активно внедряются в ключевые бизнес-процессы, что подтверждается многочисленными кейсами, собранными на платформе «Искусственный интеллект в РФ» [2].

Наиболее значимые преобразования наблюдаются в следующих областях:

1. Автоматизация учетных и расчетных операций. Технологии RPA и интеллектуальной обработки данных позволяют автоматизировать до 80-90% рутинных операций, таких как обработка счетов-фактур, проведение платежей, сверка взаиморасчетов с контрагентами. Это приводит не только к снижению операционных издержек (на 25-40% по оценкам некоторых внедрений) и количества ошибок (снижение на 15-20%), но и к высвобождению времени финансовых специалистов для решения более сложных аналитических задач. По данным исследования, приведенного В. П. Невежиным, автоматизация на основе ИИ позволяет сократить цикл обработки документов в 2-3 раза [3, с. 8].
2. Предиктивная аналитика и управление рисками. Алгоритмы ИИ анализируют большие данные для выявления мошеннических операций в реальном времени и построения точных прогнозов. По данным Банка России, применение ИИ для анализа неструктурированной информации (новостей, отчетов) позволяет на 30-40% повысить эффективность оценки кредитоспособности [1]. Точность прогнозирования денежных потоков при этом возрастает до 90-95% против 70-75% у традиционных методов.
3. Поддержка принятия стратегических решений. Внедрение ИИ трансформирует роль финансового директора. Вместо подготовки отчетов о прошлом, финансовая служба начинает активно участвовать в моделировании будущего. Интеллектуальные системы способны проводить сценарный анализ сотен вариантов инвестиционных проектов, оценивать эффективность слияний и поглощений, оптимизировать структуру капитала компании. Как справедливо отмечается в исследованиях, «искусственный интеллект переносит акцент с констатации фактов на предвидение и формирование будущего» [3, с. 11].

Внедрение ИИ приводит к изменению организационной структуры финансовой службы и требований к компетенциям сотрудников. Формируются новые роли, такие как data scientist, AI-архитектор, аналитик больших данных, в то время как потребность в специалистах, выполняющих рутинные операции, сокращается.

Перспективы применения технологий искусственного интеллекта в финансовой функции связаны со следующими ключевыми направлениями:

Во-первых, осуществляется переход к модели автономных финансов, характеризующейся полной автоматизацией сквозных бизнес-процессов, таких как цикл «заказ-счет-оплата», с минимальным операционным вмешательством персонала.

Во-вторых, актуальной перспективой является интеграция систем ИИ с принципами ESG-трансформации. Это предполагает использование алгоритмов для анализа нефинансовых данных, включая показатели углеродного следа и социальные аспекты деятельности, с целью формирования соответствующей отчетности и управления репутационными рисками.

Внедрение технологий искусственного интеллекта в финансовую деятельность сопряжено с рядом существенных рисков. Ключевой проблемой является "эффект черного ящика", выражающийся в сложности интерпретации решений, принимаемых нейросетевыми моделями, что существенно затрудняет процедуры аудита и противоречит растущим требованиям регуляторов к прозрачности алгоритмов. Серьезную озабоченность вызывает вопрос кибербезопасности, поскольку концентрация конфиденциальной финансовой информации в цифровых системах повышает уязвимость перед целевыми атаками и создает потенциальную угрозу значительных репутационных и финансовых потерь. Отдельного внимания заслуживает кадровый аспект, характеризующийся как дефицитом квалифицированных специалистов на рынке труда, так и сопротивлением персонала организационным изменениям, что в совокупности может замедлить процесс цифровой трансформации. Кроме того, существует риск системных алгоритмических ошибок, возникающих вследствие использования нерепрезентативных обучающих данных или некорректной постановки задач, что способно привести к принятию неверных управленческих решений и значительным финансовым последствиям.

Проведенное исследование позволяет сделать вывод о том, что искусственный интеллект выступает катализатором фундаментальной трансформации финансовых функций предприятия. Происходит переход от реактивной, основанной на исторических данных модели работы, к проактивной, предиктивной и стратегически ориентированной. Результатом этой трансформации является повышение эффективности, точности и скорости принятия финансовых решений, что подтверждается реальными кейсами внедрения в российских компаниях [2].

Однако успешная реализация потенциала ИИ требует от компаний комплексного подхода, включающего не только технологические инвестиции, но и трансформацию кадровой политики и архитектуры бизнес-процессов.

Список литературы:

1. О возможностях искусственного интеллекта для финансового рынка [Электронный ресурс] // Банк России. – URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/143431/Analytical_Note_20231219.pdf (дата обращения: 15.10.2024).
2. Платформа «Искусственный интеллект в РФ»: Кейсы внедрения ИИ в финансовом секторе [Электронный ресурс] // AI.gov.ru. – URL: https://ai.gov.ru/cases (дата обращения: 15.10.2024).
3. Невежин, В. П. Искусственный интеллект в бизнесе: от теории к практике / В. П. Невежин. – Москва : Издательство «Эксмо», 2023. – 20 с.
4. Индикаторы цифровой экономики: 2024 // Статистический сборник / НИУ ВШЭ. – М.: НИУ ВШЭ, 2024. – С. 85.