Закрыть [x]

Перейти на мобильную версию

Роман Сарачев, ТЕРН: «Сегодня в управлении финансами все чаще используют алгоритмы машинного обучения»

Роман Сарачев, ТЕРН: «Сегодня в управлении финансами все чаще используют алгоритмы машинного обучения» 18.09.2019

Роман Сарачев, руководитель проектов ТЕРН и спикер Восьмой ежегодной конференции «Корпоративное бюджетирование», рассказал CFO Russia о трендах и развитии систем управления финансами.

О чем следует помнить разработчику ПО?

Все пользователи разные и по-разному смотрят, в том числе, и на методы управления финансами. Не нужно пытаться охватить широтой функционала ПО весь круг потребностей клиентов, жертвуя при этом продуманностью и глубиной той или иной функции. У узконаправленного, но качественного продукта всегда найдется свой пользователь. Конечно, разработчику в этом случае нужно четко и понятно донести позиционирование продукта на рынке.

Какие возможности систем управления финансами, на Ваш взгляд, всегда важны пользователям?

Пользователям в свою очередь важна простота использования и понятность работы с программой. Не должно возникать «барьеров» при переходе, например, от обычных электронных таблиц к корпоративной системе управления финансами. И такого барьера сейчас нет при переходе от Excel к Prophix.

Каковы основные тренды развития систем управления финансами на сегодняшний день?

Трендов несколько, я скажу только об одном из них – это расширение использования алгоритмов машинного обучения как при анализе финансов, так и при взаимодействии человека с программой. Алгоритмы поиска аномалий помогают выявить возможные ошибки, сделанные людьми. Такие технологии можно использовать, например, при закрытии финансовых периодов. Система поможет проанализировать корректность разнесения проводок бухгалтерами по статьям учета. Машине существенно легче проанализировать большой объем финансовых операций и выделить те, на которые стоит обратить особое внимание. Сосредоточиться только на них и сэкономить массу времени. Другой пример – это управление голосом, когда вы сможете на естественном языке спросить у цифрового финансового помощника о трендах продаж своих товаров за последний квартал. А он покажет вам на планшете нужный график и даст голосовой комментарий, что он там «увидел»: тенденции падения или бурного роста в сравнении с аналогичным периодом прошлого года.

Как трансформируются эти тренды в ближайшем будущем? С чем будут связаны данные изменения?

Сейчас та тенденция, о которой я рассказал, только обозначилась как тренд. Использование машинного обучения в управлении финансами еще не стало такой же обыденной вещью как в области потребительского кредитования, когда за решением о выдаче практически каждого кредита стоит искусственный интеллект. В скором времени часть рутинных операций, на которые мы сейчас тратим время, уйдет на сторону машины (ЭВМ). Я не говорю, что все решения будут автоматически приниматься за нас. Машина сможет ставить четкий «диагноз». Произойдет перераспределение наших усилий. Решения будут приниматься системой только в случае массовых повседневных операций. Обеспечить финансовую устойчивость предприятия в меняющейся по нечетким правилам среде сможет только профессионал в области финансов и управления. Если и будет возможно передать управление этой задачей машине, то только по прошествии многих лет. Тогда накопится цифровой след от изменений правил, и можно будет передать этот след машине для выявления закономерностей. Если последние там будут найдены, тогда и эта задача сможет отойти на сторону искусственного интеллекта. Но это достаточно отдаленная перспектива.

Алиса Попова

Наши конференции:


Комментарии