Марина Одинова, эксперт по внедрению ИИ: «Максимальный результат от ИИ наблюдается в управлении ликвидностью и внутреннем контроле»

Марина Одинова, эксперт по внедрению Генеративного ИИ в работу и бизнес, и спикер Двадцать четвертого международного форума корпоративных казначеев, поделилась с CFO Russia опытом повышения эффективности казначейских процессов и управления корпфинансами при помощи ИИ.

Какие технологии ИИ действительно работают в казначействе сегодня?

Сейчас три класса решений дают наибольший практический эффект. Во-первых, это модели предиктивной аналитики – инструменты, которые на основе исторических данных прогнозируют движение денежных средств и заранее показывают потенциальные кассовые разрывы. По данным PwC Global Treasury Survey 2025, более 70% крупных компаний уже используют такие модели хотя бы для краткосрочного прогнозирования. Во-вторых, активно внедряются системы мониторинга аномалий, которые анализируют поведение платежей и автоматически сигнализируют, если операция выходит за рамки стандартного шаблона. Это снижает риск несанкционированных или ошибочных транзакций. В-третьих, программные роботы (RPA) берут на себя регламентные действия – сверки, переносы данных, подтверждения платежей – высвобождая время специалистов для анализа.

Где эффект от внедрения ИИ наиболее ощутим?

Максимальный результат наблюдается в управлении ликвидностью и внутреннем контроле. Если раньше компании ориентировались на фактические остатки, то с применением ИИ начинают видеть прогноз с учётом обязательств, налогов, сезонных колебаний и курсовых эффектов. Это помогает заранее принимать решения по размещению или привлечению ликвидности – не постфактум, а на горизонте нескольких недель.

Второе направление – контроль платёжных операций. Системы выявления аномалий фактически выполняют роль «второй линии защиты», автоматически выделяя подозрительные операции, которые могли быть пропущены вручную.

Третья зона – автоматизация сверок. Там, где на проверку данных требовались часы, теперь достаточно минут. В результате сокращается не только трудозатратность, но и операционные риски.

С чего начать, если ИИ в казначействе ещё не используется?

Оптимальный подход – не пытаться решить всё сразу, а проанализировать набор задач сотрудников, определить повторяющиеся, рутинные. Далее выбрать одну прикладную задачу, в которой есть большая рутинная нагрузка и понятный измеримый критерий результата. Это может быть построение краткосрочного прогноза на горизонте 7-30 дней, автоматизация сверки выписок или контроль отклонений по платежам. Важно зафиксировать базовое состояние, сколько времени и ресурсов тратится на ручную обработку, и посмотреть, как оно меняется после внедрения инструмента. Это помогает сформировать доверие к технологии внутри команды и перейти от экспериментов к системной работе с ИИ.

Задать свои вопросы Марине и узнать больше про применение ИИ в казначействе вы сможете на Двадцать четвертом международном форуме корпоративных казначеев, который состоится 23-24 октября 2025 года.

Мария Харитонова