Алексей Сизов
Вице-президент по развитию Ассоциации КорпФинТех
Консалтинговая компания Accordion недавно опубликовала результаты исследования об использовании ИИ в компаниях с привлечением частного капитала. Документ предлагает фактуру, заслуживающую внимания корпоративного казначея или финансового директора, однако самое интересное кроется в интерпретации этих цифр.
Цифры, с которыми трудно спорить
Симптоматика, отраженная в отчете, объективно подсвечивает узкие места в финансовом планировании:
- На подготовку годового бюджета уходит в среднем 11 недель, а после недавней M&A-сделки цикл растягивается до 14 недель.
- Весь процесс бюджетирования напрямую накладывается на выполнение задач четвертого квартала.
- Банальная ручная сверка цифр от разных подразделений съедает 38% времени CFO.
- На стратегический анализ остается всего 13% времени.
- До финального утверждения 67% проектов бюджета переживают пять и более полномасштабных пересмотров.
- Главная причина пересмотров (46% случаев) — позднее изменение вводных данных.
- Внедрения искусственного интеллекта в финансы ожидают 74% инвесторов, тогда как передаче функций прогнозирования под автономное управление алгоритмов сопротивляются 76% CFO.
- Базовую модель бюджета в Excel до сих пор строят 84% финансовых директоров.
Магия выводов: когда автоматизация бюджетирования становится маркетингом
Авторы исследования делают из этой фактуры коммерчески понятный вывод: цикл бюджетирования надо спасать, форсируя использование ИИ в корпоративных финансах. Утверждается, что алгоритмы возьмут на себя механическую работу и сократят цикл до 6–7 недель. Упорную приверженность CFO к таблицам Excel авторы списывают на необходимость профессионального суждения при подготовке бюджета.
Понимая желание авторов продвигать свои услуги, не могу согласиться с их выводами. Склонность финансовых директоров к Excel — это не страх перед технологиями. И не желание сохранить ценность экспертного суждения. По моим наблюдениям, это прямое следствие критически низкого уровня готовности исходных данных для автоматизации.
Смежные подразделения поставляют метрики, которые методологически не бьются между собой из-за отсутствия единой модели корпоративных данных. В таких условиях Excel остается единственным ручным балансиром. Натравливать нейросеть на разрозненные массивы данных — это попытка лечить сломанную ногу методами генной инженерии. Искусственный интеллект просто с невероятной скоростью подгонит нестыковки, лишив возможности финансистов найти причины этих расхождений.
Обещая экономию в 4–5 недель, исследователи заявляют, что таких результатов добилось большинство CFO, запустивших пилотные ИИ-проекты. При этом в отчете умалчивается о реальном размере выборки этого большинства, что является классической маркетинговой уловкой консультантов.
Подобные исследования интересны для бенчмаркинга, но выводы приходится делать самостоятельно. Более 75% компаний в выборке исследования не имеют выстроенных процессов и устоявшегося подхода к управлению данными. Более 70% инвесторов очень хотят получить быстрый результат в виде роста своих инвестиций, не желая вкладываться в построение устойчивого бизнеса.
Путь к прекрасному цифровому завтра требует упорного труда. Сначала проводится унификация сквозных процессов, выстраивание жесткой архитектуры управления данными и настройка внутренних контролей. И лишь затем внедряется ИИ для корпоративных финансов и сценарного моделирования. Иначе мы автоматизируем хаос.
