Умные финансы: как работают системы для автоматизации операционных процессов финансового департамента и бухгалтерии

Требования к эффективности бизнеса неизменно возрастают, и внедрение автоматизации в операционные процессы компаний становится насущной необходимостью. Оптимизацию часто начинают с финансовых подразделений — ведь сотрудники этих отделов сталкиваются с множеством рутинных задач, отнимающих драгоценное время.

Автоматизация открывает компаниям путь к значительной экономии расходов и существенному повышению операционной эффективности. Специализированные ИТ-системы обеспечивают централизованное хранение всех финансовых документов, что минимизирует риск утраты данных и гарантирует полный контроль над их движением. Вследствие этого затраты на печать, транспортировку и архивирование первичной документации сокращаются минимум вдвое, а время подготовки документов по запросам контролирующих органов уменьшается до 75%.

Внедрение автоматизированных систем с ИИ-инструментами способствует росту производительности до 40%, поскольку каждый этап обработки документов фиксируется, а часть действий выполняется автоматизировано, без ручного влияния, упрощая тем самым процесс аудита и контроля.

Несмотря на увеличение объемов корпоративных данных, технологии позволяют сократить количество ошибок до 70% за счёт исключения человеческого фактора и реализации автоматических проверок.

В своей работе сотрудники бухгалтерии и финансовых подразделений сталкиваются со следующими ключевыми проблемами.

Во многих компаниях специалисты продолжают использовать бумажные документы, что вынуждает их вручную переносить данные из PDF-файлов или бумажных оригиналов. Дополнительные трудности возникают при необходимости перепроверки введённых данных. Значительное количество времени также уходит на поиск информации, особенно если нужно собрать все данные по взаимодействиям с контрагентом. Все эти факторы ведут к неотъемлемым переработкам сотрудников, увеличению количества ошибок и, как следствие, дополнительным издержкам, особенно при обработке большого объема документов.

Предоставление документов по запросам и формирование пакетов документов требуют значительных затрат времени и усилий. Работа с документами, особенно бумажными, всегда сопряжена с рисками их утери или повреждения, а также с проблемами отслеживания их актуальных версий. Сотрудникам бухгалтерии и финансовых подразделений необходимо постоянно контролировать комплектность, сохранность и соответствие документов законодательству, чтобы избежать рисков нарушения установленных норм. Это может привести к неравномерной нагрузке на сотрудников и наложению штрафов на компанию. Ярким примером служит аврал во время сдачи отчётности, когда бухгалтеры вынуждены искать, собирать, проверять документы и сводить отчеты, при этом обязаны уложиться в жесткие сроки, вне зависимости от объемов обрабатываемой информации.

Данные, используемые сотрудниками компании, требуют структурирования для дальнейшего анализа и извлечения полезной информации, которая затем может быть использована в полезных аналитических отчётах и графиках (например, с помощью BI‑систем).

В компании может существовать множество различных форм и типов документов: как формализованные, установленные законодательством, так и составленные в произвольной форме по внутренним регламентам компании. Например, у счёт-фактуры поля чётко прописаны, что облегчает извлечение данных корпоративными системами. Однако договоры могут значительно варьироваться по форме, и информацию об условиях, стоимости, размере неустоек и штрафах из подобных неструктурированных документов сложно получить без сервисов IDP, встроенных в решения для хранения и обработки документов.

Возможность автоматического извлечения информации из неструктурированных данных (не формализованных документов) существенно упрощает процесс поиска необходимой информации и ее последующей обработки. Кроме того, организации могут получать документы низкого качества, например, сканы с потертостями от контрагента или тёмные нечеткие фотографии, сделанные смартфоном. В таком случае, при отсутствии системы с IDP-модулем, специалист будет вынужден вносить данные вручную.

Зачастую сотрудники вынуждены обращаться к разным несвязанным системам и источникам данных в процессе выполнения одной задачи, что снижает прозрачность процессов и затрудняет управление ими. К тому же такая разрозненность увеличивает риски утраты или дублирования документов и усложняет контроль за актуальностью их версий.

Жизненный цикл обработки первичных учетных и других финансовых документов условно делится на несколько ключевых этапов. Рассмотрим основные шаги на примере решений «Цитрос».

Документы поступают в компанию в электронном или бумажном виде. Электронные документы передаются в рамках организованного с контрагентами юридически значимого электронного документооборота (ЮЗ ЭДО) посредством операторов ЭДО (для это используется решение «Цитрос ЮЗ ЭДО»), а бумажные — проходят процесс сканирования и распознавания. Все полученные материалы загружаются в централизованную систему хранения («Цитрос Архив»), при необходимости проходят процессы согласования и подписания, получают связь с карточками в других корпоративных системах компании, где эти документы принимаются к учету. Размещение документов в едином хранилище обеспечивает оперативный поиск нужных документов, формирование комплектов по запросам контролирующих органов, а также предоставляет возможности для проведения аналитики и построения отчётности запросам внутри компании.

Документы поступают в организацию в различных форматах.

Если документ представлен в бумажном виде, его требуется предварительно отсканировать, а затем распознать, чтобы извлечь данные, необходимые для заполнения атрибутов карточки документа и в дальнейшем его поиска в системе. Данная задача реализуется с помощью технологии интеллектуальной обработки документов (IDP), которая преобразует текст на изображениях в структурированный машиночитаемый формат. После завершения процесса распознавания в электронной системе архива автоматически создаётся карточка документа, в которую загружаются все соответствующие сведения, а также сам отсканированный файл.

Если документ поступил в электронном виде, представленный в формализованном или в произвольном формате, то он тоже может проходить через технологии интеллектуальной обработки. Это позволяет извлекать важные данные и атрибуты, которые могут быть не связаны с предопределёнными шаблонами. Обработка таких документов с помощью IDP способствует унификации информации, повышает её структурированность и доступность, позволяет автоматически маршрутизировать документы по этапам обработки, а также улучшает эффективность поиска и анализа данных.

Таким образом, все обрабатываемые документы становятся частью единой информационной системы, что существенно упрощает управление ими и минимизирует риски, связанные с использованием разных объемов оцифровки и хранения разнородных данных в зависимости от их формата. Пользователю же в конце этого этапа обработки всегда будет доступна карточка документа, в которой содержатся основные сведения о документе и непосредственно сам загруженный документ:

Далее пакеты документов проходят процедуру автоматической проверки полноты комплекта. Организации могут установить и настроить собственные правила комплектования — определить какие именно виды документов, с какими параметрами и в каком количестве должны обязательно входить в состав пакетов по конкретной хозяйственной операции или другому признаку комплектования.

К числу иных полезных функций относится автоматическая сверка сумм в договорах, актах, счетах-фактурах и прочих документах с целью предотвращения ошибок. При выявлении расхождений система может направлять ответственному сотруднику соответствующее уведомление.

После интеллектуальной обработки и проверки документы автоматически передаются на исполнение ответственному сотруднику, например, конкретному бухгалтеру для учета, или группе сотрудников, назначенных для согласования подобных документов в компании. Исполнителям задач направляется уведомление о появлении новых документов, требующих обработки. Маршруты бизнес-процессов и участники этих маршрутов регулируются внутренними регламентами компании и определяются с помощью интеллектуальных технологий с их учетом, или могут быть вручную скорректированы ответственными сотрудниками по окончании первичной обработки.

Документы, относящиеся к конкретному договору, автоматически ассоциируются и связываются с ним в системе. В случае поступления неполного пакета документов и последующей доотправки контрагентом недостающих элементов, они будут автоматически объединены системой в единый комплект. Сотруднику не потребуется вручную искать место для их добавления.

Таким образом, полученные документы из пакета автоматически связываются между собой, что что имеет существенное значение для проверки комплектности, и с уже существующими записями в корпоративных учетных системах, что обеспечивает легкий переход из документа «Цитрос» к информации о его учете, например, в «1С»). Связанные между собой документы будут доступны сотруднику для просмотра в разделе «Связи» карточки каждого из них:

В систему обработки и хранения документов можно встроить интеллектуальный поиск — инструмент, позволяющий находить информацию не только по ключевым словам, но и по смыслу, учитывая контекст. Данный механизм базируется на взаимодействии больших языковых моделей (LLM) и корпоративного хранилища документов. Благодаря LLM система понимает суть запросов пользователя и способна извлекать более точные сведения из документов различных форматов. Она учитывает контекст запросов и релевантность информации, что значительно экономит время и упрощает работу с корпоративными данными.

На практике интеллектуальный поиск работает следующим образом: пользователь вводит запрос на естественном языке, или просто надиктовывает голосом, например, «покажи поставщиков и email поставщиков, которые оказывают техподдержку», после чего сервис анализирует смысл вопроса, находит релевантные фрагменты текста и предоставляет ответ на вопрос, ссылки на соответствующие документы и связанные с ними объекты.

Кроме того, при работе с документами можно задействовать и корпоративного ИИ-ассистента: достаточно сформулировать запрос в чате также как обычно он формулируется личному помощнику или просто коллеге, и ассистент оперативно выполнит необходимое действие, предоставив ссылки на нужные документы и материалы.

Для проведения качественного аналитического анализа обрабатываемой инфомрации существует возможность формирования отчетов или создания инфографики. В «Цитрос» предусмотрены как готовые отчеты, так и возможность их индивидуального создания с помощью конструктора, в том числе с применением BI-систем.

В случае необходимости срочного предоставления документов по запросам контролирующих органов, система поможет и в автоматизации выполнения данного требования. Она осуществит подбор необходимых документов из электронного архива с применением заданных фильтров и предоставит их в требуемом формате: выгрузит электронные образы документов или электронные документы вместе с файлами электронных подписей. После чего сформированный пакет документов может быть отправлен в органы в качестве ответа на запрос или записан на физические носители, в зависимости от потребности.

В случае необходимости система также может создавать печатные версии документов с соответствующими штампами — например, отметкой «копия» и визуализацией штампа электронной подписи ответственного лица, что позволяет сотрудникам без труда распечатать доступные им документы и передать их в налоговую службу или иные контролирующие органы в ответ на запрос.

В «Цитрос» возможна двусторонняя интеграция: например, из «1С» документы могут автоматически или вручную загружаться в электронный архив, при этом в карточке документа в учетной системе появится прямая ссылка на этот документ в архиве, что позволяет быстро переходить к ним напрямую из учетной системы и наоборот.

Выбор и внедрение автоматизированной системы — важный процесс, который требует планомерного и структурированного подхода. Процесс может быть долгим, многоэтапным, и зависеть от общей стратегии и целей компании, но всегда существует пять основных рекомендуемых шагов: