Бухгалтерия для небухгалтеров. Перевод с бухгалтерского на человеческий - Алексей Евгеньевич Иванов

Более современные бухгалтерские системы умеют напрямую взаимодействовать с роботами. В этом случае в системе просто появляются готовые документы и отчеты без использования графического интерфейса. Например, на базе RPA-платформ решаются следующие бухгалтерские задачи:

• создание первичных документов;

• выставление счетов покупателям и отслеживание оплаты по ним;

• заполнение справочников;

• сверки взаиморасчетов с контрагентами;

• составление и рассылка отчетов;

• перенос данных в бухгалтерскую базу из CRM-системы и других программ.

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.

2. Информационные технологии. Надо учиться раскладывать свою работу на процессы и подпроцессы, составлять технические задания по автоматизации участков работы. Полезно овладеть базовыми знаниями в области программирования – хотя бы для того, чтобы понимать логику работы программ. Взаимодействие с IT-подразделениями будет становиться все более плотным, и главбух сам должен стать немного если не программистом, то аналитиком.

3. Коммуникации. Этот навык редко кто из бухгалтеров специально прокачивает, но его значение недооценено. Бухгалтер ставит задачи айтишникам, взаимодействует с государством и контрагентами, переводит с бухгалтерского на русский топ-менеджменту – коммуницировать приходится много, и эта коммуникация все больше уходит из личного общения в видеоконференции, чаты и трекеры. Нужно осваивать как новые инструменты, так и умение донести информацию до собеседника.

Резюмирую: бухгалтеру не стоит бояться роботов – стоит рассматривать их как своих помощников. Появление бухгалтерских программ в свое время не убило профессию, а повысило качество учета. То же самое будет и с роботами. Но учиться работать с ними придется.

8.5 Экосистема наоборот: как будет выглядеть бухгалтерия будущего

Здесь я не буду останавливаться на технологиях. Из предыдущих разделов понятно, что бухгалтерия станет облачной и роботизированной. Важнее то, что изменится роль бухгалтерии.

Чем же будет заниматься бухгалтерия, помимо бухгалтерского и налогового учетов? Как минимум, управленческим учетом и финансами компании. Финтех – отрасль, где Россия – передовая держава. Наши банки гораздо более цифровые и онлайновые, чем европейские и американские. Российский предприниматель давно привык к онлайн-сервисам «Тинькофф», «Точки» или «Сбера» – выбирать есть из чего. Оффлайновые банки имеют такие же шансы на выживание, как те, что не выполняют нормативы ЦБ. Только грохнет их не Ураган Эльвира, а рынок. Многие банки развивают свои как бы бухгалтерские сервисы для малого бизнеса. Но обычно это история не про бухгалтерию, а про посчитать налоги. Тупиковая ветвь – предпринимателю нужна управленка, а налоги на спецрежимах ФНС через несколько лет будет администрировать самостоятельно.

Онлайн-бухгалтерии уже сейчас интегрированы со многими банками. Но интеграция эта односторонняя: предприниматель видит движения по расчетным счетам из онлайн-бухгалтерии и может оплачивать счета. Бухгалтерия будущего сможет работать в обе стороны. Представьте себе такую картинку. Вы запланировали поступления от дебиторов на следующую неделю. Но некоторые из них не смогут погасить долг в срок. В бюджете движения денежных средств