Искусственный интеллект в корпоративных финансах уже работает
— и даёт измеримый эффект
вот основные зоны:
👉 Прогнозирование и сценарии
Модели машинного обучения обновляют скользящие прогнозы по мере поступления данных, уменьшают разброс и сокращают цикл перегонки бюджетов с недель до дней.
👉 «Умное» закрытие периода и сверки
Оптическое распознавание документов и интеллектуальные алгоритмы автоматически сопоставляют проводки и вытягивают реквизиты из первички. Сроки закрытия падают примерно с 8–10 до 4 дней, ручных сверок становится меньше на 70–80%, снижается риск ошибок и упрощается аудит.
👉 Управление оборотным капиталом
Модели предсказывают поступления и платежи, подсвечивают риск просрочки и подсказывают действия — обычно это минус 10–20% к среднему сроку оплаты от покупателей и ощутимый прирост свободного денежного потока (до 10–15%).
👉 Борьба с мошенничеством и соблюдение требований в реальном времени
Алгоритмы поиска аномалий ловят «тонкие» схемы, уменьшают ложные срабатывания и сокращают часы на расследования на 40–50%. Это сразу снижает регуляторные риски и прямые потери.
👉 Проверка активов и сделки по слияниям и поглощениям
Технологии обработки естественного языка извлекают ключевые положения из тысяч страниц договоров и отчётности, ускоряя разбор на 30–70% и повышая видимость рисков до подписания договора купли-продажи долей/акций.
👉 Генерация управленческих пояснений и отчётов
Большие языковые модели формируют черновики управленческой записки, аналитических комментариев руководства и пояснений к отклонениям. Публикация быстрее на ~40%, согласования короче на ~30% — финкоманда больше времени тратит на смысл, а не на «верстку текста».
❓А что вам уже удалось внедрить или какие планы?
