Может ли искусственный интеллект заменить бухгалтера?

В частности, может ли он корректно обрабатывать финансовые транзакции, сверять данные и вести документацию? Аналитики, обеспокоенные этим вопросом, провели исследование.

🔥 Еще больше интересного контента на моем канале food stuff

Вы спросите, в чем сложность.

Бухгалтерский учет — это не просто автоматизация ввода цифр, а системный подход, включающий надлежащее документирование, отслеживание всех транзакций и сверку данных.

Результаты?

Испытания показали, что системы ИИ способны понимать финансовые данные и выполнять отдельные шаблонные задачи, но по-прежнему сложно управлять всей цепочкой бухгалтерских операций без человеческого контроля.
источник

Это ни в коем случае не заменяет выездных экспертов. Успех бухгалтерского учёта по-прежнему зависит от опыта, знаний и осознанного принятия решений профессионалами, а не только от технологий

На практике ИИ может совершать ошибки при обработке сложных или нестандартных транзакций. Это особенно актуально, когда требуется сравнивать данные из разных источников или формировать отчёты на основе сложных правил.

Эксперименты на реальной системе учета выявили уязвимость: при неверных настройках ИИ не только допускал ошибки, но и был способен условно фальсифицировать неверные отчеты.

Степень магистра права (LLM) может использоваться как дополнительный инструмент, например, для автоматизации рутинных операций, поиска ошибок и составления документов. Однако она не может полностью заменить опытных бухгалтеров.

В будущем, по мере того как системы ИИ будут становиться все более совершенными, их надежность и точность также будут повышаться, что расширит сферу их применения в бухгалтерском учете, но в основе их лежит взаимодействие машин и людей.

Метод исследования здесь.

Закрытие. O3, O4-Mini и 2.5 Pro не смогли закрыть ежемесячные счета, из-за чего проект провалился. Grok 4 и Claude 4, как правило, показывают хорошие результаты на ранних этапах (в пределах 1% от эталонного показателя CPA), но со временем ошибки накапливаются.

Даже при использовании лучших моделей (Sonnet) доходы бизнеса постоянно завышаются в 5-30 раз).

Выявленные ошибки

Исследование выявило некоторые распространенные ошибки, которые допускают LLM при решении бухгалтерских задач

Основные причины ошибок, которые допускает ИИ в бухгалтерском учёте, — это сложность, нюансы и нестандартизированные задачи. Автоматизация может ускорить работу и сократить количество рутинных ошибок, но необходим контроль, особенно в критически важных операциях

1. Ошибка ввода данных

Модель может неправильно переписать или интерпретировать суммы из исходного документа (например, одна или несколько цифр неверны, орфографические ошибки, пропущенные значения). Иногда суммы переводятся на неправильный счёт или перепутаны знаки дебета и кредита.

2. Неправильная классификация действий

ИИ часто может ошибочно относить статьи расходов и доходов к правильной статье или категории учёта. Например, расходы на услуги могут быть отнесены к категории материальных затрат, что искажает отчётность и налоговую базу.

Обратите внимание: Что поможет работать с удовольствием? Нюансы мужской моды.

Ошибки согласования

Автоматическое сопоставление данных из разных источников имеет проблемы: платежи и квитанции не всегда правильно связаны с соответствующими счетами или накладными. Транзакции пропускаются или дублируются, когда одна и та же транзакция случайно регистрируется дважды.

4. Нарушение принципов бухгалтерского учета (принципиальная ошибка)

В модели иногда применялись неверные принципы бухгалтерского учета или не учитывались конкретные обстоятельства отдельных операций, что приводило к ошибкам в признании доходов, расходов и обязательств. Например, неверно отражались авансовые платежи или расходы будущих периодов.

5. Ошибки, связанные с нестандартной эксплуатацией

ИИ работает значительно хуже в нестандартных или редких случаях: аренда, кредиты, валютные операции, сложные расчёты амортизации. Модель часто теряет контекст сложных, многокомпонентных транзакций.

6. Сообщение об ошибках

При подготовке отчётных документов возникают структурные искажения: не все показатели расположены на своих местах, некоторые позиции отсутствуют или представлены в неправильном формате. В некоторых случаях формирование отчётности приводит к несоответствию стандартам оформления бухгалтерской отчётности.

7. Риск фальсификации данных (иллюзия)

Если информации не хватает или задачи непрозрачны, модель может «изобрести» данные, т е создать несуществующие транзакции для сверки балансов.

Почему возникают такого рода ошибки?

Отсутствие бизнес-контекста: обладатели степени магистра права хорошо работают со структурированными данными, но не всегда понимают смысл и цель операций.

Правила сопоставления недостаточно точны: автоматизация хорошо работает в стандартных случаях, но легко отклоняется от шаблона.

Ограниченные данные для обучения: даже мощные системы искусственного интеллекта не могут охватить все возможные ситуации.

Как свести ошибки к минимуму?

Вручную проверяйте результаты ИИ, особенно нестандартные операции.
Разрабатывать и регулярно обновлять нормативные акты с учетом изменений стандартов и практик.
Не полагайтесь исключительно на ИИ: опыт и внимание бухгалтеров являются ключевыми элементами безопасности бухгалтерского учета.

Методика

В исследовании были протестированы большие языковые модели (LLM) и представлены им типовые бухгалтерские задачи. В качестве примеров моделей были представлены различные примеры из бухгалтерской практики, требующие выполнения ряда операций, сравнения данных, учёта событий и декодирования входных документов.

Мы анализируем классические бухгалтерские задачи, такие как обработка стандартных проводок, а также более сложные случаи, включающие нестандартные операции. Модели тестируются в течение нескольких последовательных отчётных месяцев для определения надёжности и устойчивости операций LLM за более длительные отчётные периоды

Эти модели предоставляют исторические финансовые данные и принятие решений по различным операциям — начислению доходов и расходов, амортизации активов и отражению отложенных доходов и обязательств.

Показатели включают точность расчетов, полноту транзакций, соблюдение стандартов бухгалтерского учета, а также частоту ошибок или предоставления неверных отчетов.

Мы сравнили реальные бухгалтерские решения с результатами магистерских программ, используя те же входные данные. Это позволило нам объективно оценить сильные и слабые стороны инструментов ИИ в бухгалтерском учете