The post has been translated automatically. Original language: Russian
The topic of artificial intelligence (AI) sounds from every iron. According to KPMG CEO Outlook 2025, 71% of CEOs of large companies identify AI as a key investment area. SAP, Oracle and Microsoft have already integrated AI assistants into their ERP systems. Financial directors in Kazakhstan are feeling the pressure: colleagues are already automating the routine, and we are still compiling tables in Excel.
But the fear of AI is understandable. It's unclear where to start, how much it costs, and, most importantly, who will be responsible for the machine's errors. Let's figure out how to automate the financial function without stress and multi-million dollar budgets.
Three tasks that AI is already solving today
You don't need data scientists on staff to start using AI. Modern tools work out of the box and speak the language of financiers.
- Speeding up the closing of the period. Automation reduces the closing time by 25-75%. AI assistants can automatically verify intra-group turnover, find discrepancies in reconciliation reports, and generate draft transactions. This frees up to 40% of the team's time for strategic analysis.
- Continuous forecasting. The traditional budget cycle is outdated. According to APQC, the introduction of AI reduces the continuous forecasting cycle from 21 to 7 days. The system itself analyzes historical data, takes into account seasonality and macroeconomic factors, giving an accurate forecast of cash flows.
- Answers to business questions in real time. The CFO no longer has to ask the analyst to "compile a report on branch margins for the past month." AI assistants in planning systems (for example, Anaplan) can answer such questions instantly, identifying key drivers of deviations.
Where to start: a step-by-step plan
The main mistake is trying to automate the chaos. AI will not solve the problem of bad data. If you have five different Chamomile LLP in your counterparty directory, the machine will simply multiply this chaos by the speed of light.
Step 1. Put the data in order. Unify the reference books and write down clear rules for entering primary documentation. The data must be clean, complete, and consistent.
Step 2. Select one pilot process. Don't try to implement AI everywhere at once. Take the most routine and time—consuming process, for example, reconciliation of invoices with acts of completed work. Find a ready-made SaaS solution that solves exactly this problem.
Step 3. Train the team. 59% of CEOs believe that a lack of technological skills is holding back the adoption of AI. Your employees need to understand that AI is not a substitute for them, but a tool that takes away the routine. Train them to formulate queries (prompta) correctly and interpret the results.
Who is responsible for mistakes?
This is the main fear of any CFO. AI can show risks and suggest scenarios, but the final decision is always up to humans. How to deal with this?.
- Implement a control system. AI should work in the "assistant" mode, not the "autopilot" mode. Any significant solution proposed by a machine must be validated by a human.
- Test on historical data. Before entrusting AI with real money, run its algorithms based on last year's data. Compare the results of the car with what happened after the fact. If the deviations are minimal, you can move on.
Resume
AI in finance is no longer the future, but the present. Companies that ignore automation will lose out in the speed of decision-making and the cost of the financial function. Start small: put your data in order, select one routine process, and test the finished solution.
And remember: AI will not replace the CFO, but a CFO using AI will replace someone who does not use it.
Тема искусственного интеллекта (ИИ) звучит из каждого утюга. По данным KPMG CEO Outlook 2025, 71% руководителей крупных компаний называют ИИ ключевым направлением инвестиций. SAP, Oracle и Microsoft уже встроили ИИ-ассистентов в свои ERP-системы. Финансовые директора в Казахстане чувствуют давление: коллеги уже автоматизируют рутину, а мы всё ещё сводим таблицы в Excel.
Но страх перед ИИ понятен. Непонятно, с чего начать, сколько это стоит и, главное, кто будет отвечать за ошибки машины. Давайте разберёмся, как подступиться к автоматизации финансовой функции без стресса и многомиллионных бюджетов.
Три задачи, которые ИИ решает уже сегодня
Вам не нужны дата-сайентисты в штате, чтобы начать использовать ИИ. Современные инструменты работают «из коробки» и говорят на языке финансистов.
- Ускорение закрытия периода. Автоматизация сокращает длительность закрытия на 25–75%. ИИ-ассистенты могут автоматически сверять внутригрупповые обороты, находить расхождения в актах сверки и формировать черновики проводок. Это освобождает до 40% времени команды для стратегического анализа.
- Непрерывное прогнозирование. Традиционный бюджетный цикл устарел. По данным APQC, внедрение ИИ сокращает цикл непрерывного прогнозирования с 21 до 7 дней. Система сама анализирует исторические данные, учитывает сезонность и макроэкономические факторы, выдавая точный прогноз денежных потоков.
- Ответы на вопросы бизнеса в реальном времени. Финансовый директор больше не должен просить аналитика «собрать отчёт по маржинальности филиалов за прошлый месяц». ИИ-ассистенты в системах планирования (например, Anaplan) могут отвечать на такие вопросы мгновенно, выявляя ключевые драйверы отклонений.
С чего начать: пошаговый план
Главная ошибка — пытаться автоматизировать хаос. ИИ не решит проблему плохих данных. Если у вас в справочнике контрагентов пять разных ТОО «Ромашка», машина просто умножит этот хаос на скорость света.
Шаг 1. Наведите порядок в данных. Унифицируйте справочники, пропишите чёткие регламенты ввода первичной документации. Данные должны быть чистыми, полными и непротиворечивыми.
Шаг 2. Выберите один пилотный процесс. Не пытайтесь внедрить ИИ сразу везде. Возьмите самый рутинный и трудоёмкий процесс — например, сверку счетов-фактур с актами выполненных работ. Найдите готовое SaaS-решение, которое решает именно эту задачу.
Шаг 3. Обучите команду. 59% CEO считают, что нехватка технологических навыков сдерживает внедрение ИИ. Ваши сотрудники должны понимать, что ИИ — это не замена им, а инструмент, который заберёт рутину. Обучите их правильно формулировать запросы (промпты) и интерпретировать результаты.
Кто отвечает за ошибки?
Это главный страх любого CFO. ИИ может показать риски и предложить сценарии, но окончательное решение всегда остаётся за человеком. Как с этим справиться?.
- Внедрите систему контроля. ИИ должен работать в режиме «помощника», а не «автопилота». Любое существенное решение, предложенное машиной, должно проходить валидацию человеком.
- Тестируйте на исторических данных. Прежде чем доверить ИИ реальные деньги, прогоните его алгоритмы на данных прошлого года. Сравните результаты машины с тем, что было по факту. Если отклонения минимальны, можно двигаться дальше.
Резюме
ИИ в финансах — это уже не будущее, а настоящее. Компании, которые игнорируют автоматизацию, будут проигрывать в скорости принятия решений и стоимости финансовой функции. Начните с малого: наведите порядок в данных, выберите один рутинный процесс и протестируйте готовое решение.
И помните: ИИ не заменит финансового директора, но финансовый директор, использующий ИИ, заменит того, кто его не использует.
Share
