Введение

Автоматизация бухгалтерского учёта и внедрение технологий искусственного интеллекта создают системные изменения в традиционной модели учётной функции, которая исторически опирается на регламентированные и повторяющиеся операции. Научная проблема исследования заключается в недостаточной формализации экономических последствий перехода от операционной модели бухгалтерского учёта к аналитически ориентированной при использовании ИИ-инструментов.

Практическая значимость работы определяется необходимостью обоснования инвестиционных решений в цифровизации учётных систем с учётом влияния на структуру затрат, распределение трудовых ресурсов и качество управленческой информации.

Цель статьи — проанализировать влияние автоматизации и технологий ИИ на бухгалтерский учёт с позиции трансформации функций, экономической эффективности и ограничений применения интеллектуальных технологий в учётной практике.

Современные тенденции внедрения ИИ в рабочие процессы обусловлены информационным прогрессом, который позволяет оптимизировать рутинные операции в различных сферах деятельности. В теоретическом плане использование ИИ в бухгалтерии и аудите опирается на методы машинного обучения, нейронные сети и алгоритмы обработки большого объёма данных, имитирующие когнитивные функции человека. В бухгалтерской практике ИИ обеспечивает автоматизацию повторяющихся операций, углублённый анализ финансовых данных и повышает точность принятия решений. Одним из ключевых инструментов являются нейронные сети — вычислительные модели, вдохновлённые структурой человеческого мозга, способные распознавать документы, прогнозировать показатели, выявлять аномалии и ускорять обработку данных.

Искусственный интеллект активно трансформирует бизнес-процессы, особенно в финансовой сфере. В апреле 2024 года компания KPMG провела опрос среди 1800 организаций из 10 стран и установила, что около 75 % респондентов уже интегрировали ИИ в процессы подготовки финансовой отчётности, а 100 % планируют сделать это в ближайшие три года [4]. Рассмотрим, как эти тенденции проявляются в российской практике.

В финансовой сфере для автоматизации обработки документов активно применяются свёрточные нейронные сети (CNN), которые специализируются на анализе визуальной информации [5]. Их ключевое назначение в бухгалтерии — распознавание и классификация отсканированных первичных документов: счетов-фактур, накладных, актов, чеков, налоговых деклараций и договоров [2]. Это позволяет трансформировать рутинную ручную обработку бумажных носителей в задачу компьютерного зрения, существенно автоматизируя ввод данных.

Основная роль CNN в таких системах заключается в автоматической предварительной обработке: модель анализирует изображение, определяет его тип, находит ключевые области (зоны с реквизитами) и подготавливает данные для последующего точного извлечения текста с помощью технологий оптического распознавания символов (OCR). В результате автоматически выделяются критически важные реквизиты: дата документа, сумма, наименование контрагента, НДС и другие обязательные элементы, что значительно сокращает объём ручного труда и минимизирует ошибки по вине человека.

Помимо распознавания, CNN используются для интеллектуальной классификации документов. Система может автоматически идентифицировать, является ли поступившее изображение счётом, актом или кассовым чеком, а также отфильтровать некачественные или некорректные сканы. Эта функция становится особенно востребованной в корпоративных информационных системах, где ежедневно обрабатываются тысячи документов и ручная сортировка становится узким местом.

Важным направлением является также контроль качества и выявление аномалий. Модели способны обнаруживать на изображениях искажения, отсутствие необходимых реквизитов, печатей или подписей, а также признаки потенциальной подделки. Хотя такие системы не заменяют полноценный аудит, они позволяют осуществлять предварительный скрининг и отсеивать подозрительные документы на раннем этапе, повышая общий уровень финансовой безопасности.

Практическим примером внедрения свёрточных нейронных сетей для распознавания документов с повышенными требованиями к безопасности является проект «Почта Банка». Банк автоматизировал ввод паспортных данных клиентов, используя on-premise OCR-решение компании Smart Engines. Технология позволяет сотрудникам загружать скан или фото паспорта, после чего система автоматически распознаёт данные со страниц и предзаполняет анкету в CRM-системе. Ключевым преимуществом данного подхода является полная обработка конфиденциальных персональных данных внутри защищённого контура банка, без их передачи внешним сервисам. Внедрение позволило сократить время оформления продуктов на 1,5–2 минуты и обеспечило производительность до 7,5 тысячи распознаваний в час на одно процессорное ядро. Данный кейс демонстрирует, как технологии компьютерного зрения на основе CNN не только решают задачу автоматизации, но и обеспечивают критически важные требования информационной безопасности в финансовом секторе [9].

Пока свёрточные нейронные сети занимаются задачами визуального анализа документов, другая важная сфера бухгалтерии — работа с числовыми последовательностями — требует иных подходов. Здесь ключевую роль играют рекуррентные нейронные сети (RNN), которые находят применение в бухгалтерском учёте для анализа данных, имеющих выраженную временну́ю природу. Их ключевое отличие от свёрточных сетей заключается в способности обрабатывать последовательности и учитывать контекст предыдущих значений при анализе текущих и будущих. Это делает RNN оптимальным инструментом для работы с финансовыми временными рядами, такими как периодические отчёты, обороты, накопленные итоги и сезонные колебания.

Основное направление использования рекуррентных нейронных сетей — прогнозирование финансовых показателей, в частности денежных потоков и кассовых разрывов. Модели, анализируя исторические данные о поступлениях и выплатах, позволяют перейти от реактивного к проактивному управлению финансами. Практическим примером такой аналитики служат специализированные сервисы управленческого учёта. Так, компания YCLIENTS с миллиардным оборотом использует платформу «Адеск» для решения ключевых задач: обеспечения контроля платёжеспособности и эффективного размещения свободных средств. Сервис за счёт интеграции с банками и автоматической классификации операций предоставляет руководству практически моментальные данные для анализа и прогнозирования, помогая, например, планировать выплаты в критические дни месяца [1].

Помимо прогнозирования, RNN эффективны для обнаружения скрытых закономерностей и аномалий в учётных данных. Благодаря архитектуре, учитывающей долгосрочные зависимости, сети могут выявлять нетипичные паттерны в поведении финансовых показателей, которые остаются незаметными при простом поквартальном сравнении. Это применяется для раннего обнаружения ошибок в учёте, резких отклонений в расходах или потенциальных финансовых рисков, включая признаки мошеннических схем.

Кроме того, RNN могут быть использованы для анализа рутинных бухгалтерских операций. Обучаясь на последовательностях типичных проводок компании, модель формирует представление о нормальном операционном цикле. Это позволяет автоматически флагировать транзакции, выбивающиеся из установленного шаблона. Например, владелец бизнеса, внедривший подобную систему, может обнаружить регулярные платежи одному поставщику по завышенным по сравнению с рыночными ценам, что впоследствии может оказаться схемой с участием недобросовестного сотрудника и связанной с ним компании-посредника. Таким образом, RNN выступают инструментом автоматизации внутреннего контроля, снижая вероятность ошибок и финансовых злоупотреблений.

Наряду с рекуррентными сетями для работы с последовательностями в бухгалтерском учёте востребованы нейронные сети прямого распространения (FFN). Их ключевая особенность — работа с фиксированными входными данными без учёта временного контекста, что делает их идеальным инструментом для автоматизации стандартных, регламентированных операций.

FFN применяются для решения трёх основных типов задач. Во-первых, это точные расчёты: начисление заработной платы, налогов и обязательных платежей по сложным, но неизменным формулам. Во-вторых, проверка и формирование отчётности: модели могут автоматически заполнять баланс, отчёт о финансовых результатах и другие формы, сверяя данные на соответствие правилам. В-третьих, интеллектуальная классификация: FFN обучаются относить новые транзакции к статьям затрат (аренда, логистика, реклама) на основе исторических данных.

Реализация подобных возможностей на практике часто происходит в рамках более широких систем автоматизации, таких как платформы роботизации процессов (RPA). Они создают инфраструктуру, в которую могут быть интегрированы специализированные нейросетевые модели. Примером служит кейс Банка «Открытие», где на платформу PIX RPA было успешно перенесено 250 программных роботов, автоматизирующих рутинные финансово-учётные операции [7]. Таким образом, RPA выступает технологическим фундаментом, позволяющим развернуть и использовать модели FFN для оптимизации конкретных бухгалтерских задач.

Следующим важным инструментом в бухгалтерии являются автокодировщики (Autoencoders), которые применяются для выявления аномалий и потенциального мошенничества в финансовых данных. Автокодировщик — это нейросеть, обучающаяся сжатию и восстановлению данных: на вход подаются нормальные операции, модель учится их копировать через скрытое представление, а затем каждая новая операция проверяется на соответствие. Если восстановление оказывается неудачным, это сигнализирует о нестандартной или аномальной операции.

Преимущества автокодировщиков в бухгалтерии включают:

– отсутствие необходимости ручного задавания правил — сеть сама обучается на исторических данных;

– высокая чувствительность к редким или нестандартным событиям, которые трудно выявить обычными методами контроля;

– возможность работы в реальном времени, контролируя поступающие транзакции;

– снижение нагрузки на аудиторов, позволяя сосредоточиться на действительно подозрительных операциях.

На практике автокодировщики обычно интегрируются в системы внутреннего контроля и аудита, ERP/1С и используются как часть комплексного механизма выявления ошибок, нарушений и мошенничества. Примером российского решения является компания GlowByte (ООО «Глоубайт»), разработавшая аналитическую платформу машинного обучения для выявления мошенничества в страховании, которую можно адаптировать для анализа финансовых операций и аномалий в бухгалтерии.

GlowByte применяет продвинутую аналитику, ML и AI для внедрения интеллектуальных инструментов анализа данных, оценки рисков, построения моделей прогнозов и поиска закономерностей в больших объёмах финансовой информации. В частности, компания создала для «Ингосстрах» систему автоматического мониторинга мошенничества, которая работает на ML-моделях и является реальным примером практического применения машинного обучения для анализа сложных финансовых данных [3].

В бухгалтерии применяются гибридные модели, объединяющие возможности разных нейросетей, что особенно полезно при работе с текстовыми документами и числовыми временными рядами. Сочетание CNN и RNN позволяет сначала обрабатывать изображения накладных и счетов, а затем учитывать последовательность финансовых показателей. Это облегчает извлечение реквизитов и прогнозирование показателей с учётом временных зависимостей, сезонности и трендов, ускоряя подготовку отчётов и снижая вероятность ошибок.

На практике гибридные подходы используют в комплексных системах финансовой аналитики и документооборота, где автоматизируют распознавание документов, анализ транзакций и прогнозирование денежных потоков. Примеры решений — платформы Nanosemantics и системы на базе 1С/BI с интеграцией ML-модулей для корпоративной бухгалтерии [6].

После рассмотрения основных типов нейросетей (CNN, RNN, FFN, автокодировщиков и гибридных моделей) следует выделить ещё одно направление применения ИИ в бухгалтерии — обработку естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Этот блок завершает обзор инструментов искусственного интеллекта и показывает, как технологии помогают работать с текстовой информацией: договорами, спецификациями и регламентами, дополняя возможности анализа изображений и числовых данных.

Основная задача бухгалтера при работе с такими документами — выделить критически важные условия: момент и порядок признания выручки, особенности налогообложения НДС, момент перехода права собственности, скрытые обязательства и штрафные санкции. Трансформерные модели решают эту задачу путём комплексной обработки текста. Сначала документ сегментируется на смысловые блоки: предмет соглашения, финансовые условия, ответственность сторон. Затем с помощью методов извлечения именованных сущностей (NER) система автоматически идентифицирует ключевые элементы: даты, суммы, валюты, условия платежей и стороны договора. Семантический анализ позволяет корректно связывать законодательные ссылки с этапами выполнения обязательств.

Результатом работы системы является автоматически сформированная выжимка для специалиста или прямое заполнение полей в учётной программе, что экономит время, снижает риск ошибок и обеспечивает единообразие учёта. Примером российского решения является «Искра» в экосистеме «Гарант», которая отвечает на вопросы по законодательству РФ и формирует краткие заключения со ссылками на нормативные акты.

В итоге, несмотря на впечатляющие возможности нейросетей в автоматизации бухгалтерии, полностью заменить специалиста они не способны.

Каждый тип нейросети решает свою задачу: одни распознают документы, другие прогнозируют показатели, третьи находят аномалии, четвёртые ускоряют рутинные расчёты, а технологии анализа текста (NLP) «читают» договоры. Их можно комбинировать для сложных задач. Но ключевое: они не умеют принимать решения, оценивать проводки в необычных ситуациях или интерпретировать финансовую стратегию компании. ИИ снижает нагрузку и ускоряет работу, но финальный контроль, экспертиза и ответственность остаются за человеком. Даже лучшие системы могут ошибиться в нестандартном случае.

Это меняет саму профессию бухгалтера, смещая фокус с рутины на анализ и повышая требования к цифровым навыкам. Бухгалтер будущего — уже не просто исполнитель, а аналитик и консультант. Его роль — использовать данные, подготовленные ИИ, для глубокой аналитики, рекомендаций руководству и стратегического планирования. Для этого потребуются новые компетенции: умение работать с аналитическими платформами, понимание логики алгоритмов, навык интерпретации автоматических отчётов и эффективное взаимодействие с цифровыми системами компании.

Таким образом, нейросети не заменяют бухгалтера, а превращают его в специалиста нового уровня, где ценность создаётся совместно — за счёт человеческой экспертизы и возможностей искусственного интеллекта.

Литература:

1. Лебедева, К. Как эффективно управлять денежным потоком в компании с оборотом в миллиард — кейс YCLIENTS / К. Лебедева. — Текст : электронный // Adesk : [сайт]. — URL: https://adesk.ru/blog/kak-effektivno-upravliat-denezhnym-potokom-v-kompanii-s-oborotom-v-milliard-keis-yclients (дата обращения: 05.12.2025).
2. Благодаренко, В. Нейросети для бухучёта: топ-7 ИИ / В. Благодаренко. — Текст : электронный // 2. DTF : [сайт]. — URL: https://dtf.ru/kursfinder/3720913-neiroseti-dlya-bukhuchyota-top-7-ii (дата обращения: 10.12.2025).
3. Glowbyte разработала систему для мониторинга мошенничества. — Текст : электронный // glowbyteconsulting.com : [сайт]. — URL: https://glowbyteconsulting.com/glowbyte_razrabotala_sistemu_dlya_monitoringa_moshennichestva (дата обращения: 15.12.2025).
4. Никитин, С. ИИ в финансах: как искусственный интеллект меняет бизнес / С. Никитин. — Текст : электронный // digitalbusiness.kz : [сайт]. — URL: https://digitalbusiness.kz/2024-12-23/ii-v-finansah-kak-iskusstvenniy-intellekt-menyaet-biznes/ (дата обращения: 10.02.2026).
5. Мухамбетов, Т. Р., Березовая, Э. Ю. Влияние внедрения искусственного интеллекта на процессы бухгалтерского учёта и аудита в Республике Казахстан [Электронный ресурс] // Вестник науки. — 2025. — № 4 (85). — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-vnedreniya-iskusstvennogo-intellekta-na-protsessy-buhgalterskogo-ucheta-i-audita-v-respublike-kazahstan (дата обращения: 20.12.2025).
6. Nanosemantics. Платформа для обработки текста и анализа документов [Электронный ресурс]. — URL: https://nanosemantics.ai/ (дата обращения: 18.12.2025).
7. Банк «Открытие» перенёс 250 роботов на платформу PIX RPA [Электронный ресурс] // PIX Robotics. — URL: https://pix.ru/projects/importozameshchenie/migratsiya-na-otechestvennuyu-platformu-pix-rpa/ (дата обращения: 12.12.2025).
8. GigaChat API. AI in Accounting. — Текст : электронный // developers.sber.ru : [сайт]. — URL: https://developers.sber.ru/help/gigachat-api/ai-in-accounting (дата обращения: 20.12.2025).
9. «Почта Банк» автоматизировал распознавание паспортных данных клиентов [Электронный ресурс] // Smart Engines. — URL: https://smartengines.ru/news/news31/ (дата обращения: 03.12.2025).