В последние годы нейросети и искусственный интеллект изменили многие отрасли. Бухгалтерия и управление бизнесом не стали исключением. Автоматизация, анализ данных и внедрение цифровых технологий — все это позволяет компаниям повысить эффективность. В статье разобрали, как использовать ИИ в бухгалтерии и управлении бизнесом, а также привели реальные примеры их применения.
Как использовать нейросети в бухгалтерии
Нейросети предоставляют компаниям новые возможности для повышения эффективности, точности и скорости выполнения рутинных задач. Благодаря этим технологиям бухгалтеры освобождаются от монотонной и однообразной работы. Как это происходит:
1. Обработка первичных документов. Одним из самых трудоемких процессов для бухгалтеров является обработка первичных документов: счетов-фактур, накладных, актов выполненных работ и т. д. Ручная проверка и ввод данных требуют много времени, а с помощью ИИ-помощников этот процесс можно полностью автоматизировать.
Современные системы умеют распознавать текст на сканах и фотографиях документов. А также извлекать ключевую информацию (суммы, реквизиты, даты), автоматически заполнять бухгалтерские формы и интегрировать данные в учетные программы, такие как 1С.
2. Классификация транзакций и учет. Еще одной важной задачей, которую могут выполнять нейросети, является автоматическая классификация финансовых операций: доходы, расходы и налоги. Классификация всех операций — это долгий и трудоемкий процесс, особенно если компания обрабатывает большое количество транзакций.
Использование умных технологий помогает автоматически анализировать транзакции и распределять их по нужным категориям, что ускоряет процесс ведения документации.
3. Анализ и прогнозирование финансовых данных. Нейросети анализируют большие объемы данных и строят прогнозы. Они умеют выявлять скрытые закономерности, которые не видны на первый взгляд, и на основе этого предлагают рекомендации для оптимизации финансовых процессов.
4. Автоматизация взаимодействия с контрагентами. Бухгалтерия часто сталкивается с необходимостью взаимодействия с контрагентами — проверка платежей, согласование условий и сроков поставок, решение вопросов о возвратах и скидках. ИИ и чат-боты могут автоматизировать многие из этих операций, улучшая скорость обработки запросов.
5. Подготовка отчетности и налоговых деклараций. Составление финансовых отчетов и налоговых деклараций — это трудоемкий процесс, который требует много времени и усилий. Бухгалтерам приходится самостоятельно собирать данные, анализировать их и проверять на соответствие законодательным требованиям.
С помощью ИИ можно автоматизировать процесс подготовки документов. Искусственный интеллект на основе данных, поступающих из бухгалтерской системы, автоматически генерирует финансовые отчеты и налоговые декларации.
Пример: в Маркет42 вы найдете сервисы с ИИ. Все решения подключаются к 1С, что позволяет автоматизировать разные бизнес-процессы и упростить работу пользователю.
Как использовать нейросети в управлении бизнесом
Внедрение современных решений в управление бизнесом дает компаниям конкурентные преимущества, улучшает качество обслуживания, сокращает затраты и позволяет сосредоточиться на более важном — на развитии.
1. Анализ данных и прогнозирование. Сегодня бизнес генерирует огромное количество информации — от транзакций и показателей продаж до данных о клиентах и взаимодействии с брендом. Чтобы извлечь полезные инсайты из этих данных, компании могут использовать нейросети для:
- анализа данных. ИИ помогает анализировать информацию о финансовых потоках, спросе на товары и услуги, внешних экономических факторах. С помощью цифровых технологий можно строить сложные модели, анонсирующие изменения на рынке или в бизнес-процессах;
- прогнозирования. Нейросети способны предсказывать тенденции, основываясь на предыдущих данных. Это полезно для прогнозирования потребности в товарах, кадровых ресурсах или даже для выявления новых бизнес-инициатив, которые могут быть успешными.
2. Персонализация клиентского опыта с помощью нейросетей и ИИ. Персонализация — один из ключевых факторов успеха в современной электронной коммерции. В условиях высокой конкуренции B2B-компании все чаще делают ставку на индивидуальный подход к каждому клиенту. И здесь на помощь приходят нейросети и искусственный интеллект.
С помощью AI бизнес может анализировать поведение покупателей: их запросы, частоту покупок, интерес к определенным продуктам, историю взаимодействий. Это позволяет формировать специальные предложения, которые действительно соответствуют ожиданиям клиента.
Например, такие технологии позволяют:
- показывать в приоритете нужные товары в каталоге;
- предлагать персональные скидки и условия на основе истории сотрудничества;
- автоматически напоминать о повторных заказах или новых релевантных продуктах.
Кроме того, нейросети повышают эффективность рекламных кампаний. Благодаря умному таргетингу реклама демонстрируется только тем, кто с высокой вероятностью заинтересуется продуктом. Это увеличивает конверсию и снижает расходы на продвижение.
Пример: для оптимизации продаж и управления запасами компания Wildberries использует нейросеть «Прогноз 2.0». Эта система анализирует данные о спросе, ценах конкурентов и других факторах.
3. Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM). ИИ может существенно улучшить процесс CRM, позволяя бизнесу более эффективно общаться с клиентами и предсказывать их потребности.
Пример: российская компания Renairo разработала платформу на базе ИИ для автоматизированного анализа телефонных переговоров. С помощью этой технологии компании в сфере продаж могут улучшить качество обслуживания клиентов и оптимизировать бизнес-процессы. В Renairo заявляют, что в результате внедрения системы речевой аналитики конверсия лидов в продажи выросла на 13%, уровень удовлетворенности клиентов повысился на 23%, а время анализа звонков сократилось в десятки раз.
Роль нейросетей в финтехе: как искусственный интеллект меняет финансовую индустрию
Финансовые технологии (финтех) — это еще одна область, где нейросети и искусственный интеллект оказывают значительное влияние. С их помощью можно повысить безопасность финансовых операций.
1. Кредитование и оценка рисков. ИИ и нейросети оценивают кредитоспособность заемщиков, что позволяет финтех-компаниям предлагать более быстрые и точные решения. Вместо того чтобы опираться только на традиционные финансовые показатели, такие как кредитная история, системы ИИ могут учитывать более широкий диапазон данных. Например: поведение пользователя в интернете, в социальных сетях и анализ финансовых транзакций.
Пример: ID Finance — международная финтех-компания, которая разработала собственные технологии управления рисками и кредитного скоринга на основе анализа больших данных и машинного обучения. Система анализирует тысячи источников для принятия решения о выдаче кредита в реальном времени.
2. Персонализированные финансовые услуги. С помощью нейросетей финтех-компании анализируют поведение клиентов, их предпочтения и финансовые привычки. Это помогает предложить не только кредитные продукты, но и инвестиционные решения, банковские карты и другие финансовые инструменты, которые будут наиболее подходящими для каждого конкретного пользователя.
Пример: «Газпромбанк» применяет ИИ для разработки и внедрения моделей прогнозирования и оценки с целью снижения финансовых, операционных и рыночных рисков. Это включает в себя профилирование клиентов, анализ транзакций и выявление аномалий, что способствует повышению безопасности финансовых операций.
3. Блокчейн. AI и нейросети играют важную роль в обеспечении безопасности финансовых транзакций. В частности в сочетании с блокчейн-технологиями, нейросети помогают предотвратить мошенничество и несанкционированные операции.
Пример: финтех-компания Lighthouse занимается разработкой цифровой финансовой экосистемы, включая блокчейн-платформу для выпуска цифровых токенов. Использование блокчейн-технологий в сочетании с ИИ позволяет обеспечить прозрачность и безопасность финансовых транзакций, а также предотвратить мошенничество и несанкционированные операции.
Будущее нейросетей и искусственного интеллекта в бизнесе
С каждым годом влияние технологий на бизнес будет только возрастать. И использование нейросетей станет необходимостью для современных компаний, которые хотят эффективно работать в условиях цифровой трансформации. Реальные кейсы показывают, как AI и машинное обучение могут кардинально изменить подход к бизнес-процессам, улучшая их эффективность, точность и безопасность. Важно, чтобы компании понимали их значение и использовали для достижения своих бизнес-целей.
