Бухгалтерия для небухгалтеров. Перевод с бухгалтерского на человеческий

Внедрение RPA начинается с формализации и описания бухгалтерских бизнес-процессов. Затем роботы настраиваются на выполнение заданных алгоритмов. Но RPA ограничена рутинными бухгалтерскими процедурами, такими, как создание и проведение цепочек связанных документов или проведение сверок данных. RPA не умеет анализировать информацию и принимать решений. Она не альтернатива бухгалтеру, а его рабочий инструмент.

Ничего принципиально нового в RPA нет. Это продолжение идеи классической автоматизации на следующем уровне сотрудничества человека и машины в бухгалтерии. Робот – помощник бухгалтера, упрощающий рутинные процедуры. Не более того. Так что можно ожидать полной замены бухгалтера роботизированными решениями примерно с той же вероятностью, что и наступления Судного дня с восстанием Excel и калькуляторов.

Внедрение RPA дает бухгалтеру сконцентрироваться на задачах, в которых требуется применять профессиональное суждение, анализировать и интерпретировать данные. Из профессии из-за этого уйдут люди, которые являются бухгалтерами только по должности. А фактически выполняют операторскую работу.

Гораздо более сложны технологии AI. Их называют искусственным интеллектом, но это не совсем разум, скорее, его дополнение. AI-решения основаны на методах машинного обучения, компьютерном зрении и анализе больших данных. Они обучаются, накапливая опыт, но не умеют думать. Искусственный интеллект отлично справляется с задачами классификации и прогнозирования – большего он пока не умеет.

В бухгалтерии развиваются AI-решения, основанные на технологии Machine Learning (ML) – машинного обучения. Это математические модели, которые анализируют большой объем данных и принимают решение без следования четкому алгоритму. Например, ML применяется для классификации отсканированных первичных документов. Метод называется Optical Character Recognition (OCR) – оптическое распознавание символов. Благодаря OCR данные извлекаются из отсканированных бумажных документов и PDF-файлов и преобразуются в машиночитаемый формат. Акт, накладная или счет могут выглядеть по-разному, но обучение системы с использованием ML позволяет в 98–99 % случаев верно классифицировать документ и определить какое значение необходимо ввести в какое поле экранной формы документа, создаваемого в бухгалтерской программе.

AI-решения способны управлять процессами, роботизированными при помощи RPA. 45 % участников исследования Deloitte внедряли AI после RPA и получали троекратное увеличение эффективности роботизации. Например, ввод первичного документа в бухгалтерскую базу может инициировать его проведение и формирование необходимых отчетов. Но для обучения таких роботов нужно много примеров и людей, которые показывают эти примеры. Чтобы правильно квалифицировать приобретенный актив, опытному бухгалтеру нужно несколько секунд. А чтобы научить робота принимать такие решения – тысячи часов.

Более сложные бухгалтерские задачи, например, разработку учетной политики, искусственный интеллект пока решать не способен. Для этого нужно научить его выносить профессиональное суждение и иметь соответствующие наборы данных о компании и ее внешнем окружении. Первое пока никем не описано даже на уровне концепции, не говоря о техническом задании. Свести всю бухгалтерскую работу к наборам классифицируемых признаков будет непросто, если вообще возможно. Второе потребует создания цифровых двойников всех хозяйствующих субъектов в экономике. Эта задача также не решится в обозримом будущем из-за ее масштабности.

Поэтому профессия не исчезает, но меняется. Развитие искусственного интеллекта будет драйвером превращения бухгалтера из операциониста в архитектора учетных систем, постановщика задач и учителя роботизированных помощников. И, конечно, в интерпретатора бухгалтерской информации для руководителя. Последняя роль требует того, чего искусственный разум пока не умеет – эмоционального интеллекта.

Чтобы остаться в профессии, бухгалтеру придется эволюционировать. Для начала стоит обратить внимание на три главных блока:

1. Бухгалтерский учет. Пора осваивать МСФО. Основанное на них новое поколение федеральных стандартов бухгалтерского учета, заставит больше времени уделять вопросам признания и оценки объектов учета. Здесь нужно будет вырабатывать профессиональное суждение и развивать понимание того, как сочетание выбранных методов учета повлияет на показатели финансовой отчетности. Это та часть бухгалтерской работы, которую еще долго не автоматизируют. Учитывая усложнение бухгалтерских стандартов, спрос на профессионалов увеличится. Нехватка квалифицированных бухгалтеров и рост их зарплаты уже наблюдаются в США и Великобритании.