ИИ в финансовой функции: быстрее — еще не значит дешевле

Искусственный интеллект позволяет выполнять за минуты задачи, на которые раньше уходили часы. Компании рассчитывают, что автоматизация поможет повысить производительность, снизить нагрузку на сотрудников и сократить расходы. Однако на практике эти результаты не всегда связаны напрямую: процессы могут стать значительно быстрее, а затраты при этом остаться прежними или даже вырасти.

Как финансовому директору оценить реальный эффект внедрения ИИ? Достаточно ли сокращения времени выполнения операций, чтобы считать проект успешным? И как убедиться, что полученные результаты действительно приносят пользу бизнесу?

Эти вопросы стали одной из тем дискуссии «Роль финансовых команд в условиях стремительного развития ИИ», состоявшейся на Форуме финансового управления. Участники обсудили практический опыт применения ИИ, сложности оценки экономического эффекта, требования к качеству данных и границы ответственности человека при использовании новых технологий.

В дискуссии приняли участие Мадина Аюханова, финансовый директор EA Group Holding; Сабигат Рахметов, главный финансовый директор и член правления Kcell; Бауыржан Косбасаров, член правления и финансовый директор Freedom Life (Казахстан); Виктор Шпрингель, заместитель председателя правления Асман Банка (Кыргызстан).

Какие выводы можно сделать из опыта участников дискуссии и что стоит учесть финансовым командам при внедрении ИИ?

Почему внедрение ИИ не всегда даёт экономию

Сокращение времени на выполнение операций не всегда приводит к снижению расходов. Опыт Kcell показывает, почему при оценке инвестиций в ИИ важно различать операционные улучшения и реальный финансовый эффект.

Компания внедрила ИИ-агентов для обработки обращений абонентов. Агент определяет характер вопроса, обращается к нужной внутренней системе и формирует ответ на основе полученной информации.

Другой ИИ-агент помогает сотрудникам ориентироваться во внутренних корпоративных правилах. Например, вместо самостоятельного поиска документов или обращения к коллегам сотрудник может получить информацию о порядке согласования материалов и необходимых действиях.

Однако повышение эффективности отдельных процессов не привело к ожидаемому сокращению численности персонала. Более того, для развития новых продуктов компании потребовались дополнительные ресурсы.

Таким образом, внедрение ИИ позволило упростить ряд операций и сократить время на выполнение рутинных задач, но не обеспечило автоматического снижения расходов. Высвободившееся время сотрудники могут направить на другие задачи, а развитие новых направлений, напротив, может потребовать дополнительных ресурсов.

Для финансового директора здесь принципиально важно разграничивать три результата: ускорение операций, повышение производительности команды и фактическое снижение затрат. Эти показатели взаимосвязаны, но не равнозначны.

Чтобы оценить результат внедрения, важно зафиксировать показатели процесса до запуска проекта и сравнить их с результатами после. Помимо времени выполнения операций, это могут быть объём обработанных задач, количество ошибок, затраты на одну операцию и дополнительные расходы на поддержку решения. Такой подход позволяет увидеть не только технологические улучшения, но и их влияние на работу финансовой функции.

С каких процессов начинать применение ИИ

При выборе процессов для внедрения ИИ важно учитывать не только их трудоёмкость, но и возможность измерить результат. Наиболее очевидные кандидаты — задачи, которые требуют значительного времени, предполагают повторяющиеся операции и позволяют оценить эффект автоматизации.

В EA Group Holding одним из таких процессов стал скоринг инвестиционных проектов. Небольшая венчурная команда ранее выполняла эту работу вручную, затрачивая значительное время на оценку. По опыту компании, применение технологических решений позволило ускорить процесс и повысить качество работы.

При этом для инвестиционной команды важно различать два результата: сокращение времени на оценку проектов и повышение качества самой оценки. Первый можно измерить непосредственно после внедрения, тогда как для подтверждения второго необходимы дополнительные критерии.

В Freedom Life эффект автоматизации оказался особенно заметным. По данным компании, расчёт резервов по одному страховому продукту ранее занимал около 20–25 часов. После внедрения решения на Python с подключённым ИИ-агентом время расчёта сократилось примерно до 15 минут.

Передача рутинных операций технологии позволила сотрудникам работать одновременно с несколькими продуктами, быстрее получать необходимые показатели и использовать их при принятии оперативных и стратегических решений. При этом на момент дискуссии окончательная оценка потребности в ресурсах актуарной команды ещё не была проведена.

Оба примера показывают, что результат внедрения ИИ не ограничивается сокращением времени на выполнение отдельных операций. Для EA Group Holding важны скорость и качество оценки инвестиционных проектов, для Freedom Life — ускорение расчётов и расширение возможностей актуарной команды.

Однако для оценки общего эффекта необходимо понять, как эти изменения влияют на производительность сотрудников, качество результатов и затраты компании.

Качество данных: что остаётся за финансовой командой

Автоматизация не снимает с финансовой команды ответственности за качество исходных данных и достоверность результатов. Часть рутинных операций по сбору и обработке информации можно передать ИИ, однако специалисты по-прежнему должны понимать, какие данные используются, насколько они надёжны и можно ли доверять полученным расчётам и выводам.

При этом ошибки могут возникать не только в исходных данных, но и в ответах самого ИИ. Один из примеров, приведённых в ходе дискуссии, — подготовленное с помощью ИИ заключение со ссылками на законы, которые уже утратили силу. Внешне убедительный документ содержал ошибки, заметить которые мог только специалист, обладающий необходимыми профессиональными знаниями.

Этот случай показывает, почему при оценке эффективности ИИ важно учитывать не только скорость выполнения задачи, но и время, необходимое для проверки результата. Если инструмент готовит документ за несколько минут, но затем специалисту приходится долго проверять и исправлять ошибки, фактическая экономия времени может оказаться значительно меньше ожидаемой.

Для финансовой команды это означает постепенное изменение характера работы. По мере автоматизации рутинных операций всё большее значение приобретают умение правильно поставить задачу, оценить качество исходных данных, проверить полученный результат и определить, можно ли использовать его для принятия решений.

Какие решения можно передать ИИ

Передача операции технологии не должна оставлять процесс без ответственного. Полезно заранее определить, что инструмент делает самостоятельно, где нужна проверка и кто принимает итоговое решение.

Один из подходов — разделить задачи на три зоны:

Это рабочая схема для обсуждения конкретного проекта. Она помогает определить границы самостоятельности инструмента и места, где требуется контроль.

В финансовой функции такие границы особенно важны: расчет или рекомендация могут стать основанием для действий, последствия которых выходят далеко за пределы одной операции.

Как работать с конфиденциальными данными

Способ внедрения ИИ зависит от информации, которую ему предстоит обрабатывать. Для финансовых команд это существенное условие: в работе используются внутренние документы, финансовые показатели и клиентские данные.

В Freedom Life ИИ-агентов размещают внутри корпоративного контура. В описанном подходе используются микросервисы с конкретными задачами, тестирование решений и меры защиты информации.

В Kcell также начали разворачивать решения внутри компании после того, как сотрудники стали пользоваться публичными ИИ-продуктами. В частности, для юридического блока развернули решение на базе DeepSeek и предоставили ему внутренние документы и политики.

Опыт обеих компаний показывает, что выбор ИИ-инструмента связан с организацией доступа к данным и проверкой его работы. Размещение внутри корпоративного контура — часть этого подхода, а не самостоятельная гарантия безопасности. 

Финансист становится участником автоматизации

Опыт участников дискуссии показывает, что финансовые специалисты могут не только использовать готовые ИИ-решения, но и самостоятельно участвовать в создании инструментов для автоматизации своих задач.

В Freedom Life знакомство с технологией начиналось с повседневного использования ChatGPT. Постепенно сотрудники стали пробовать писать код и создавать ИИ-агентов. Такой опыт помогает лучше понимать возможности автоматизации, формулировать требования к новым решениям и взаимодействовать с разработчиками.

В Kcell также поощряют изучение вайбкодинга — создания программного кода с помощью ИИ на основе запросов на обычном языке. Финансовый специалист, хорошо знающий свой рабочий процесс, может самостоятельно определить, какие операции стоит упростить, и попробовать создать для этого небольшой инструмент.

Однако понимание финансовой задачи и умение создать работающий инструмент ещё не гарантируют корректности его результатов. Особенно это важно для решений, связанных с расчётами, отчётностью и финансовым анализом.

Создать работающий прототип — лишь часть задачи. Прежде чем использовать его в регулярных финансовых процессах, необходимо проверить корректность расчётов, определить порядок обновления инструмента и назначить ответственных за его сопровождение. Особенно это важно для решений, результаты которых влияют на отчётность и управленческие решения.

Поэтому наряду с навыками работы с данными, использования ИИ и создания простых инструментов всё большее значение приобретает способность критически оценивать результаты автоматизации.

Для руководителя финансовой функции задача состоит не только в развитии цифровых компетенций команды, но и в установлении правил использования создаваемых решений: кто проверяет корректность расчётов, принимает решение о внедрении инструмента в рабочий процесс и отвечает за его дальнейшее сопровождение.

Что проверить перед запуском ИИ-проекта

Прежде чем инвестировать в ИИ, финансовой команде важно определить, какой результат компания рассчитывает получить и как будет оцениваться эффективность внедрения. Для этого стоит ответить на несколько вопросов:

• Какой процесс планируется изменить и по каким показателям будем оценивать успех?
• Какова полная стоимость внедрения, интеграции, сопровождения и контроля решения?
• Какие данные будут использоваться и кто отвечает за их качество?
• На каких этапах необходима проверка человеком и кто несёт ответственность за конечный результат?
• Как будет использовано высвободившееся время сотрудников и какую пользу это принесёт бизнесу?

Главный вопрос для финансового директора — не сколько операций удалось автоматизировать с помощью ИИ, а какую ценность это создало для компании. Ускорение процессов и снижение трудоёмкости важны, но сами по себе ещё не означают экономии. Финансовый эффект необходимо оценивать с учётом затрат на внедрение и сопровождение, изменений в производительности команды и качестве принимаемых решений.

Роль финансовой функции — не только оценить эффективность инвестиций в ИИ, но и обеспечить контроль над тем, как технология используется в бизнес-процессах и влияет на принимаемые решения.

Редакционное примечание

Материал подготовлен редакцией B2B Events по итогам круглого стола в рамках Евразийского форума финансового менеджмента 2026. Аналитические выводы и обобщения не обязательно отражают позиции участников дискуссии или представляемых ими организаций.

При анализе материалов дискуссии, структурировании информации и подготовке статьи использовались инструменты искусственного интеллекта. Итоговый текст прошёл редакционную проверку. Ответственность за содержание и публикацию материала несет редакция B2B Events.