Способен ли искусственный интеллект взять на себя полный цикл бухгалтерских операций — от обработки транзакций до сверки данных и ведения документации? Этот вопрос стал предметом детального исследования, проведенного аналитиками. Бухгалтерский учет — это не механический ввод цифр, а целостная система, требующая глубокого понимания процессов, тщательного документирования, отслеживания каждой операции и постоянного контроля.
Ограничения ИИ в реальных условиях
Испытания продемонстрировали, что современные системы ИИ успешно справляются с анализом финансовых данных и выполнением рутинных, шаблонных задач. Однако управление полной цепочкой бухгалтерских операций без участия человека остается для них сложной задачей. Ключевой успех в учете по-прежнему обеспечивают профессиональный опыт, экспертные знания и осознанное принятие решений, а не только технологические инструменты.
На практике ИИ может допускать ошибки при работе со сложными, нестандартными транзакциями или при необходимости сопоставления данных из разнородных источников. Эксперименты в реальной системе учета выявили критическую уязвимость: при некорректных настройках ИИ не только ошибается, но и может, по сути, генерировать недостоверные отчеты, маскируя несоответствия.
Крупные языковые модели (LLM) могут служить эффективным вспомогательным инструментом для автоматизации рутины, поиска несоответствий и подготовки документов. Но они не в состоянии полностью заменить квалифицированного бухгалтера. В будущем, с развитием технологий, надежность и точность ИИ будут расти, что расширит области его применения, но оптимальной моделью останется симбиоз — эффективное взаимодействие человека и машины.
Результаты тестирования моделей
Исследование включало тестирование различных LLM на типичных бухгалтерских задачах. Модели O3, O4-Mini и 2.5 Pro не смогли корректно закрыть ежемесячные балансы, что привело к провалу тестового проекта. Модели Grok 4 и Claude 4 показывали хорошие результаты на начальном этапе (отклонение в пределах 1% от эталонных показателей CPA), но с течением времени ошибки накапливались, снижая общую точность.
Даже при использовании передовых моделей (например, Sonnet) наблюдалось систематическое завышение операционных доходов бизнеса в 5-30 раз, что делает автоматизированные отчеты без контроля непригодными для анализа.
Типичные ошибки ИИ в бухгалтерском учете
Анализ выявил ряд характерных ошибок, которые допускают системы ИИ при решении учетных задач. Основные причины — сложность, наличие нюансов и нестандартизированность многих операций. Автоматизация способна ускорить процессы и снизить количество рутинных ошибок, но в критически важных операциях человеческий контроль остается необходимым.
1. Ошибки ввода и интерпретации данных
Модель может некорректно переносить суммы из исходных документов (искажать цифры, допускать орфографические ошибки, пропускать значения). Иногда суммы разносятся на неправильные счета или происходит путаница между дебетом и кредитом.
2. Неверная классификация операций
ИИ часто ошибочно относит статьи расходов и доходов к неверным счетам или категориям учета. Например, расходы на услуги могут быть отнесены к материальным затратам, что искажает финансовую отчетность и расчет налоговой базы.
3. Ошибки согласования и сверки
Автоматическое сопоставление данных из разных источников сопряжено с проблемами: платежи и квитанции не всегда правильно связываются со счетами или накладными. Транзакции могут быть пропущены или, наоборот, продублированы, если одна и та же операция регистрируется дважды.
4. Нарушение принципов бухгалтерского учета
В модели иногда применяются неверные учетные принципы или не учитываются специфические обстоятельства отдельных операций. Это приводит к ошибкам в признании доходов, расходов, авансовых платежей или обязательств.
5. Проблемы с нестандартными операциями
Эффективность ИИ значительно снижается при работе с нестандартными или редкими случаями: арендой, кредитными операциями, валютными сделками, сложными расчетами амортизации. Модель часто теряет контекст сложных, многоэтапных транзакций.
6. Ошибки в формировании отчетности
При подготовке отчетных документов возникают структурные искажения: показатели размещаются не на своих местах, некоторые позиции отсутствуют или представлены в неверном формате. Иногда отчетность не соответствует установленным стандартам оформления.
7. Риск генерации ложных данных
При недостатке информации или неоднозначности задачи модель может "додумывать" данные, создавая несуществующие транзакции для формального сведения баланса.
Причины возникновения ошибок
Отсутствие понимания бизнес-контекста: LLM хорошо работают со структурированными данными, но часто не улавливают смысл и конечную цель хозяйственных операций.
Неточные правила сопоставления: Автоматизация эффективна в стандартных сценариях, но легко дает сбой при малейшем отклонении от шаблона.
Ограниченность обучающих данных: Даже самые мощные системы ИИ не могут быть обучены на всех возможных ситуациях и исключениях, встречающихся в реальной бухгалтерской практике.
Как минимизировать риски при использовании ИИ?
- Обязательный человеческий контроль: Вручную проверяйте результаты работы ИИ, особенно по нестандартным и сложным операциям.
- Актуализация правил и шаблонов: Регулярно обновляйте и дорабатывайте нормативные акты и алгоритмы с учетом изменений в стандартах учета и бизнес-процессах.
- Симбиоз, а не замена: Не полагайтесь на ИИ как на единственный инструмент. Опыт, внимание и профессиональное суждение бухгалтера остаются ключевыми элементами надежности учета.
Методология исследования
В рамках исследования различные крупные языковые модели (LLM) тестировались на типовых бухгалтерских задачах. Им предлагались примеры из реальной практики, требующие выполнения последовательности операций: сравнения данных, учета событий, обработки первичных документов.
Анализ включал как классические задачи (например, обработку стандартных проводок), так и более сложные кейсы с нестандартными операциями. Модели тестировались в течение нескольких последовательных отчетных периодов для оценки их надежности и устойчивости в долгосрочной перспективе.
Моделям предоставлялись исторические финансовые данные, и оценивалась их способность принимать решения по различным операциям: начислению доходов и расходов, амортизации активов, отражению отложенных налогов. Ключевыми метриками были точность расчетов, полнота отражения транзакций, соблюдение стандартов учета, а также частота ошибок или формирования неверных отчетов.
Решения, принятые ИИ, сравнивались с решениями профессиональных бухгалтеров на идентичных исходных данных. Такой подход позволил объективно оценить сильные и слабые стороны инструментов искусственного интеллекта в сфере бухгалтерского учета.
Больше интересных статей здесь: Офис.
Источник статьи: Может ли искусственный интеллект заменить бухгалтера? .
