Может ли искусственный интеллект заменить бухгалтера?
В частности, может ли он корректно обрабатывать финансовые операции, проводить сверку данных и вести документацию? Аналитики озаботились этим вопросом, провели исследование.
🔥 Еще больше интересного в моем канале продуктовые штучки
В чем сложность? спросите вы.
Бухгалтерия — это не просто автоматизация ввода цифр, а системный подход, включающий правильное оформление документов, отслеживание всех операций и сверки данных.
Результаты?
Тестирование показало, что ИИ-системы способны понимать финансовые данные и выполнять отдельные шаблонные задачи, но пока им сложно справляться со всей цепочкой бухгалтерских операций без человеческого контроля.
Это точно не замена живому специалисту. Успех бухгалтерского учёта по-прежнему зависит от опыта, знаний и осознанных решений профессионалов, а не только от технологий
На практике искусственный интеллект допускал ошибки при обработке сложных или нестандартных транзакций. Особенно часто проблемы возникали при необходимости сопоставлять разные источники данных или формировать отчётность по сложным правилам.
Эксперименты на реальных системах бухгалтерии выявили уязвимость: при неправильных настройках ИИ мог не только ошибаться, но и, условно, фабриковать неверную отчётность.
LLM могут использоваться как поддерживающий инструмент — например, для автоматизации рутинных операций, поиска ошибок и составления черновых версий документов. Однако полностью заменить опытного бухгалтера пока нельзя.
В будущем, по мере доработки ИИ-систем, их надежность и точность возрастут, что расширит сферы применения в бухгалтерии, но база — это взаимодействие машины и человека.
Методика исследования тут.
Закрытие баланса. O3, O4-Mini и 2.5 Pro не смогли закрыть книги за месяц, отказавшись от проекта на полпути. Grok 4 и Claude 4, как правило, показывают хорошие результаты на начальном этапе (в пределах 1% от базовых показателей CPA), но со временем накапливают существенные ошибки.
Доходы от бизнеса постоянно завышались на 5–30% даже для лучшей модели (Sonnet).
Выявленные ошибки
Исследование выделило ряд типичных ошибок, которые совершала LLM при решении бухгалтерских задач
ИИ в бухгалтерии ошибается главным образом из-за сложности, нюансов и нестандартных задач. Автоматизация ускоряет работу и снижает количество рутинных ошибок, но требует контроля, особенно в ответственных операциях
1. Ошибки при обработке данных (data entry errors)
Модель могла неверно переписать или интерпретировать суммы из первичных документов (ошибка в одной или нескольких цифрах, опечатка, пропуск значения). Иногда происходил перенос сумм не на те счета или с перепутанными знаками дебет/кредит.
2. Ошибки классификации операций (misclassification)
Часто ИИ неправильно относил статьи расходов и доходов к нужным бухгалтерским статьям или классам. Например, расходы на услуги могли попасть в категорию материальных затрат, что искажает отчетность и налоговую базу.
3. Ошибки сверки
Возникали проблемы с автоматическим сопоставлением данных из разных источников: платежи и поступления не всегда правильно связывались с соответствующими накладными или счетами. Пропущенные операции или задвоение, когда одна транзакция случайно учитывалась дважды.
4. Нарушение принципов учета (errors of principle)
Модель иногда применяла неверные бухгалтерские стандарты или не учитывала специфику отдельных операций, что приводило к ошибкам в признании доходов, расходов и обязательств. Например, неправильно отражало авансовые платежи или расходы будущих периодов.
5. Ошибки при нестандартных операциях
ИИ значительно хуже справлялся с нетиповыми или редкими ситуациями: аренда, кредиты, валютные операции, сложные расчеты по амортизации. Модель часто теряла контекст сложных многосоставных операций.
6. Ошибки при составлении отчетности
В процессе подготовки отчетных документов происходили искажения структуры — не все показатели попадали на нужные позиции, некоторые статьи терялись или отображались с ошибкой формата. Иногда генерация отчетности приводила к несоответствию стандарту форм бухгалтерских отчетов.
7. Риск фабрикации данных (галлюцинации)
При нехватке информации или непрозрачности задачи модель могла «придумывать» данные — т.е. оформлять несуществующие операции для согласования баланса.
Почему возникают такого рода ошибки?
Отсутствие бизнес-контекста: LLM хорошо работают со структурированными данными, но не всегда понимают смысл и цель операций.
Недостаточно точные правила сопоставления: автоматизация эффективна для стандартных случаев, но уязвима при отклонениях от шаблона.
Ограниченность данных для обучения: даже мощные ИИ-системы могут не охватывать все варианты ситуаций.
Как свести ошибки к минимуму?
- Проверять результаты ИИ вручную, особенно по нестандартным операциям.
- Настраивать и регулярно обновлять регламенты, в соответствии с изменениями норм и практик.
- Не полагаться полностью на ИИ: опыт и внимание бухгалтера — ключевой элемент безопасности учета.
Методика
В исследовании тестировались большие языковые модели (LLM) — им предъявляли задачи, характерные для бухгалтерии. Моделям предлагали разноплановые кейсы из бухгалтерской практики, требующие выполнения цепочки операций, сопоставления данных, учёта событий, расшифровки входных документов.
Анализировались как классические бухгалтерские задачи (например, обработка стандартных проводок), так и более сложные случаи с нестандартными операциями. Модели тестировались на нескольких последовательных отчетных месяцах, чтобы выявить устойчивость и надежность действий LLM в рамках длительных бухгалтерских циклов
Модели были снабжены историческими финансовыми данными и решениями по различным операциям — начисление доходов и расходов, амортизация активов, отражение отложенных поступлений и обязательств.
Метрики включали точность расчетов, полноту выполнения операций, соответствие бухгалтерским стандартам и частоту ошибок или некорректной отчетности.
Сравнивались реальные бухгалтерские решения с результатами, которые выдают LLM при идентичных вводных данных. Это позволило объективно оценить сильные и слабые стороны инструментов ИИ в бухгалтерском учете