Автоматизация финансового блока компании: комплексный анализ целей, преимуществ, функциональных проблем и рисков в академическом контексте

В условиях стремительно меняющейся мировой экономики, когда скорость принятия решений и точность данных становятся определяющими факторами конкурентоспособности, роль автоматизации бизнес-процессов многократно возрастает. Финансовый сектор, традиционно являющийся одним из наиболее консервативных, сегодня переживает глубокую трансформацию под воздействием цифровых технологий. От рутинной обработки транзакций до сложного стратегического планирования – каждый аспект финансовой деятельности подвергается переосмыслению через призму автоматизации. Цифровизация финансов уже не просто тренд, а насущная необходимость, обусловленная растущим объемом данных, ужесточением регуляторных требований и потребностью в повышении операционной эффективности.

Цель данного эссе — предоставить всесторонний и глубокий анализ феномена автоматизации финансового блока компаний. Мы рассмотрим, какие стратегические цели преследуют организации, внедряя автоматизированные системы, какие измеримые преимущества они получают, с какими функциональными проблемами сталкиваются в процессе внедрения и эксплуатации, а также какие риски сопутствуют этому процессу и как их можно минимизировать. Особое внимание будет уделено академической строгости изложения, подкрепленной конкретными количественными показателями и примерами, чтобы создать цельное и научно обоснованное представление о текущем состоянии и перспективах автоматизации финансового менеджмента.

Теоретические основы и ключевые концепции автоматизации финансов

В основе любого глубокого анализа лежит четкое понимание базовых терминов и концепций. Прежде чем погружаться в детали, необходимо определить, что именно мы подразумеваем под автоматизацией в контексте финансовой деятельности. Этот раздел заложит фундамент для дальнейшего исследования, предоставив академически обоснованные определения и классификации, а также объяснит, почему это понимание так критично для успешной цифровой трансформации.

Понятие автоматизации бизнес-процессов и финансовой автоматизации

В своей основе автоматизация бизнес-процессов представляет собой стратегическое делегирование повторяющихся, стандартизированных задач программным комплексам или специализированным сервисам. Это не просто перенос ручной работы на машины, а целенаправленное использование алгоритмов для решения задач, которые ранее требовали непосредственного участия человека. Ключевые преимущества этого подхода очевидны: снижение временных затрат на рутинные операции, значительное повышение скорости коммуникации между отделами и системами, а также, что крайне важно, минимизация риска ошибок, обусловленных человеческим фактором. Внедрение автоматизации позволяет освободить ценный человеческий капитал от монотонной работы, переориентировав его на более творческие, аналитические и стратегические задачи.

Когда мы говорим о финансовой автоматизации, мы сужаем этот общий подход до специфической области. Это процесс целенаправленного использования передовых технологий и программных инструментов для оптимизации и автоматизации многообразных финансовых операций внутри организации. Спектр таких операций чрезвычайно широк и включает в себя:

• Управление бюджетами и финансовое планирование.
• Ведение бухгалтерского и налогового учета.
• Обработка платежей и управление денежными потоками.
• Составление и консолидация финансовой и управленческой отчетности.
• Управление налоговыми обязательствами и комплаенс.
• Анализ финансовых данных и прогнозирование.

Таким образом, финансовая автоматизация является критически важным элементом цифровой трансформации, направленным на повышение эффективности, прозрачности и контроля над всей финансовой деятельностью предприятия.

Обзор ключевых технологий автоматизации

Современный ландшафт финансовых технологий предлагает широкий спектр инструментов для автоматизации. Понимание их функционала и сферы применения является ключом к успешной цифровой трансформации.

ERP-системы (Enterprise Resource Planning) — это сердцебиение многих крупных компаний, представляющие собой интегрированную организационную стратегию, направленную на объединение всех ключевых бизнес-процессов: от производства и операций до управления персоналом, финансами и активами. В основе ERP-системы лежит специализированный интегрированный пакет прикладного программного обеспечения, который обеспечивает единую модель данных и процессов для всех сфер деятельности. Для финансового блока ERP-системы выступают унифицированной платформой для сбора, систематизации и анализа финансовых данных, автоматизируя бюджетирование, казначейство и управленческий учет. Примеры лидеров рынка включают SAP, Oracle, Microsoft Dynamics и 1С:ERP.

RPA (Robotic Process Automation), или роботизированная автоматизация процессов, представляет собой класс технологий, которые буквально имитируют действия человека в компьютерных системах. Программные роботы открывают приложения, работают с файлами, переносят и проверяют информацию, запускают и согласовывают процессы в различных системах. RPA — это инструмент быстрой автоматизации рутинных, но трудоемких задач, не требующий глубокой интеграции или изменения существующих программ. Он идеально подходит для «узких мест» в процессах, где требуется множество часов ручного труда.

Искусственный интеллект (ИИ) в финансах — это способность компьютеров выполнять задачи, которые традиционно требовали человеческого интеллекта, путем анализа информации и предложения решений с помощью алгоритмов. В финансовом секторе ИИ используется для повышения скорости, эффективности и точности работы, включая анализ больших объемов данных, прогнозирование рыночных тенденций, выявление мошенничества, персонализированное обслуживание клиентов и принятие решений по управлению рисками. ИИ способен воспринимать, обучаться и решать проблемы подобно человеку, что делает его мощным катализатором инноваций в финансах.

BI-системы (Business Intelligence), или системы бизнес-аналитики, предназначены для сбора, обработки, анализа и визуализации данных, что позволяет получать ценные инсайты и поддерживать принятие управленческих решений. Они трансформируют сырые данные в понятную и наглядную информацию, усиливая роль финансовой аналитики как ключевого инструмента стратегического управления.

Технологии Big Data позволяют работать с колоссальными объемами разнообразных данных, как структурированных, так и неструктурированных. В финансовом блоке они используются для систематизации, анализа и выявления закономерностей, что критически важно для анализа и оценки финансовых рисков, прогнозирования и обнаружения аномалий.

Blockchain — децентрализованная технология распределенного реестра, которая находит применение в автоматизации финансовых операций, обеспечивая их прозрачность, безопасность и неизменность. Некоторые организации уже используют ИИ для анализа блокчейнов с целью выявления тенденций и угроз.

Наконец, продвинутые функции Excel, такие как макросы, Power Query и VBA, остаются востребованным инструментом для автоматизации многих процессов внутри табличных редакторов, особенно в сфере финансового моделирования и оперативного учета в небольших и средних компаниях.

Таблица 1: Обзор ключевых технологий автоматизации в финансовом блоке

Технология	Описание	Ключевые функции в финансах
ERP	Интегрированный пакет ПО для управления всеми основными бизнес-процессами на единой платформе.	Бюджетирование, казначейство, управленческий учет, консолидация отчетности, управление активами.
RPA	Программные роботы, имитирующие действия человека для автоматизации рутинных, повторяющихся задач в компьютерных системах.	Обработка банковских выписок, сверок, заполнение отчетов, перенос данных между системами, контроль документов.
Искусственный интеллект (ИИ)	Интеллектуальные технологии, способные анализировать данные, принимать решения и выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.	Прогнозирование денежных потоков, выявление мошенничества, управление ликвидностью, анализ финансовых договоров, улучшение клиентского сервиса, управление рисками.
BI-системы	Инструменты для сбора, обработки, анализа и визуализации данных с целью поддержки управленческих решений.	Оперативная аналитика, создание дашбордов, мониторинг ключевых показателей, идентификация рисков.
Big Data	Технологии для обработки и анализа больших объемов структурированных и неструктурированных данных.	Анализ финансовых рисков, выявление закономерностей, прогнозирование рыночных тенденций.
Blockchain	Децентрализованная технология распределенного реестра, обеспечивающая прозрачность и безопасность транзакций.	Автоматизация финансовых операций, смарт-контракты, обеспечение прозрачности цепочек поставок и расчетов.
Продвинутый Excel	Использование макросов, Power Query, VBA для автоматизации процессов внутри электронных таблиц.	Финансовое моделирование, автоматизация простых отчетов, расчеты, оперативный учет в малом и среднем бизнесе.

Цели и стратегические задачи автоматизации финансового блока

Внедрение автоматизации в финансовый блок не является самоцелью, а представляет собой стратегическое решение, направленное на достижение конкретных бизнес-целей. Этот раздел исследует глубинные мотивы и задачи, которые организации ставят перед собой, инвестируя в цифровизацию финансовых процессов.

Повышение эффективности и оптимизация операционной деятельности

В основе решения об автоматизации всегда лежит стремление к повышению эффективности. Финансовые отделы традиционно обрабатывают огромные объемы данных, выполняя множество рутинных и повторяющихся операций. Внедрение автоматизированных систем позволяет сократить временные затраты на выполнение этих рутинных операций, таких как обработка счетов, составление стандартных отчетов и сбор данных для анализа. Это достигается за счет автоматического выполнения задач, исключения ручного ввода и сверки информации.

Наряду с экономией времени, автоматизация приводит к улучшению точности и надежности данных. Человеческий фактор является основным источником ошибок при ручной обработке. Алгоритмы, напротив, выполняют операции с высокой степенью точности, минимизируя опечатки, пропуски или некорректные расчеты. Это, в свою очередь, повышает доверие к финансовой информации. Каковы же практические выгоды? Компании получают не только снижение прямых потерь от ошибок, но и улучшение репутационных показателей, укрепляя доверие со стороны инвесторов и партнеров.

Как следствие, наблюдается рост производительности труда и общая оптимизация операционной деятельности финансового блока. Сотрудники, освобожденные от монотонных задач, могут сосредоточиться на более сложных, аналитических и стратегически важных проектах, таких как глубокий финансовый анализ, прогнозирование, оптимизация налогообложения или разработка новых финансовых стратегий. Это не просто перераспределение задач, а возможность для команды перейти на качественно новый уровень, генерируя добавленную стоимость для бизнеса.

Улучшение качества управленческих решений и стратегического планирования

Автоматизация финансового блока играет ключевую роль в повышении качества управленческих решений. Одной из важнейших целей является повышение прозрачности и точности финансовой отчетности. Системы автоматизации обеспечивают быстрый сбор, обработку и консолидацию данных из различных источников, формируя отчеты с высокой степенью детализации и актуальности. Это дает руководству компании полную и достоверную картину финансового положения, что критически облегчает принятие стратегических решений.

Кроме того, автоматизация оптимизирует управленческий учет. Традиционные методы управленческого учета часто требуют значительных ручных усилий для сбора и агрегации данных. Автоматизированные системы позволяют в режиме реального времени получать необходимые показатели, проводить план-фактный анализ, контролировать выполнение бюджетов и оценивать эффективность инвестиций. Это обеспечивает более эффективное управление бизнесом в целом и оптимизацию использования финансовых ресурсов. Автоматизация позволяет связать работу всех подразделений и установить единую финансовую цель компании, преобразуя стратегические планы в измеримые финансовые показатели и учитывая внешние факторы. Благодаря этому руководство получает не только актуальную информацию о состоянии организации до получения данных по РСБУ, но и возможность формирования отчетности по международным стандартам (МСФО), что позволяет отказаться от параллельного ведения учета вручную, а также введения дополнительной аналитики, необходимой для принятия управленческих решений.

Совершенствование управления рисками и контроля

В условиях возрастающей волатильности рынка и ужесточения регуляторных требований, управление рисками становится одним из приоритетных направлений для финансового блока. Автоматизация способствует снижению операционных рисков за счет минимизации ошибок, связанных с человеческим фактором. Чем меньше ручных операций, тем меньше вероятность случайных или преднамеренных ошибок.

Важной задачей автоматизации является повышение оперативности выполнения финансовых операций. Системы позволяют ускорить процесс обработки платежей, сверок, формирования отчетности, что снижает риск задержек и связанных с ними штрафов или упущенной выгоды. Выстроенное и автоматизированное казначейство, например, позволяет избежать начисления штрафов и пеней за невыполнение обязательств, планировать все финансовые операции в системе и максимально покрывать операционную деятельность собственными денежными средствами компании.

Наконец, автоматизация значительно улучшает контроль и прозрачность над финансовыми процессами. Системы обеспечивают отслеживание транзакций в режиме реального времени, позволяют устанавливать лимиты и правила, автоматически проверять соответствие операций внутренним политикам и внешним нормативам. Они могут автоматически предупреждать об аномалиях или потенциальных мошеннических действиях, повышая уровень безопасности и снижая финансовые потери. Оптимизация управления денежными потоками, прогнозирования и планирования, а также выявление и устранение потенциальных финансовых проблем также являются важными задачами автоматизации.

Преимущества и измеримые эффекты автоматизации финансовых процессов

Автоматизация финансовых процессов — это не просто теоретическая концепция, а практический инструмент, приносящий ощутимые, а часто и количественно измеримые выгоды. Этот раздел посвящен демонстрации конкретных преимуществ, которые компании получают от внедрения цифровых решений в свой финансовый блок.

Экономия времени и ресурсов

Одним из наиболее очевидных и значимых преимуществ автоматизации является существенная экономия времени и ресурсов. Рутинные операции, такие как сбор, ввод и сверка финансовых данных, традиционно поглощают огромное количество рабочего времени сотрудников. Внедрение автоматизации позволяет сократить время на обработку финансовых данных и подготовку отчетов до 30%. Это освобождает персонал для выполнения более сложных и стратегически важных задач.

Примером такого влияния является роботизированная автоматизация процессов (RPA). Она способна сокращать время на выполнение задач в 5–10 раз по сравнению с ручным исполнением. Это достигается за счет того, что программные роботы работают в режиме 24/7, не прерываясь на выходные, праздники и отпуск, выполняя операции со скоростью, недостижимой для человека. Помимо экономии времени, RPA напрямую влияет на снижение операционных затрат. Благодаря внедрению RPA затраты компаний могут снижаться на 20–30%.

Искусственный интеллект также демонстрирует впечатляющие результаты в этой сфере. В сфере документооборота внедрение ИИ-решений может сократить время обработки типовой документации на 87%, что приводит к значительной ежегодной экономии. Это особенно актуально для финансовых отделов, где обработка счетов, договоров и других документов занимает существенную часть рабочего времени.

Повышение точности и снижение ошибок

Человеческий фактор является основным источником ошибок в финансовых операциях. Неточности при вводе данных, некорректные расчеты, пропуски информации — все это может привести к серьезным финансовым потерям и репутационным рискам. Автоматизация кардинально меняет эту ситуацию, повышая точность данных и значительно снижая количество ошибок.

Автоматическая проверка данных системой может сократить количество ошибок в финансовой отчетности на 20%. ��лгоритмы выполняют операции в строгом соответствии с заданными правилами, исключая случайные или преднамеренные искажения. RPA-роботы, например, сокращают ошибки, связанные с человеческим фактором, на 92%.

Внедрение ИИ в финансовые процессы обеспечивает не только снижение операционных затрат и более быструю обработку данных, но и существенное повышение точности. Способность ИИ к анализу больших объемов информации и выявлению аномалий позволяет своевременно обнаруживать и корректировать потенциальные ошибки, минимизируя их последствия.

Улучшение финансового контроля и прозрачности

Автоматизация радикально трансформирует возможности финансового контроля и повышает прозрачность всех операций. В условиях традиционного ручного учета, получение актуальной картины финансового положения компании часто занимало много времени и требовало значительных усилий. Автоматизированные системы обеспечивают прозрачную управленческую отчетность и контроль над денежными потоками в реальном времени. Это означает, что руководство может в любой момент получить точную информацию о состоянии финансов, отслеживать каждую транзакцию и оперативно реагировать на изменения.

Улучшенная прозрачность облегчает принятие стратегических решений, поскольку вся необходимая информация доступна и достоверна. Автоматизация также минимизирует риски, связанные с несоответствием отчетности и законодательным требованиям, поскольку системы могут быть настроены на автоматическую проверку соответствия операций нормативным актам. Эффективное управление денежными потоками улучшается, что позволяет своевременно выявлять и устранять потенциальные финансовые проблемы, например, кассовые разрывы или неэффективное использование средств.

Рост производительности и финансовый эффект

Совокупность всех вышеперечисленных преимуществ приводит к значительному росту производительности труда и ощутимому финансовому эффекту для компании. Освобождение сотрудников от рутинных задач позволяет им сосредоточиться на высококвалифицированной работе — анализе данных, стратегическом планировании, разработке инновационных решений. Это повышает общую эффективность финансового отдела и его вклад в развитие бизнеса.

Масштаб финансового эффекта от внедрения ИИ может быть колоссальным. Например, Сбербанк оценил совокупный финансовый эффект от ИИ за три года примерно в 800 млрд рублей дополнительной прибыли, а за 2023 год этот эффект составил более 350 млрд рублей. Эти цифры наглядно демонстрируют, как инвестиции в автоматизацию и интеллектуальные технологии окупаются многократно, принося компаниям существенную дополнительную прибыль и укрепляя их позиции на рынке.

Таблица 2: Измеримые эффекты автоматизации финансовых процессов

Область эффекта	Показатель	Количественные данные / Пример
Экономия времени	Сокращение времени на обработку данных и подготовку отчетов	До 30% сокращения.
	Сокращение времени выполнения задач с RPA	В 5–10 раз быстрее.
	Сокращение времени обработки типовой документации с ИИ	До 87%.
Снижение ошибок	Сокращение ошибок в финансовой отчетности	До 20%.
	Сокращение ошибок, связанных с человеческим фактором (RPA)	До 92%.
Снижение затрат	Оптимизация операционных затрат благодаря RPA	Снижение на 20–30%.
Финансовый эффект	Дополнительная прибыль от внедрения ИИ (Сбербанк)	800 млрд рублей за 3 года, 350 млрд рублей за 2023 год.
Доступность данных	Работа программного робота	24/7/365.

Технологический ландшафт автоматизации финансового блока

Современная автоматизация финансового блока — это сложный конгломерат взаимодополняющих технологий, каждая из которых вносит свой уникальный вклад в оптимизацию процессов. От всеобъемлющих систем планирования ресурсов до узкоспециализированных решений на базе искусственного интеллекта, этот раздел предложит углубленный обзор ключевых технологических инструментов.

ERP-системы: Интеграция и планирование ресурсов

В основе большинства крупных и средних компаний лежит ERP-система (Enterprise Resource Planning), которая выступает в роли центрального нервного узла для управления всеми ключевыми бизнес-процессами. Это интегрированный набор программных приложений, объединяющий финансы, управление персоналом, производство, цепочку поставок, продажи и закупки. Для финансового блока ERP-системы играют роль унифицированной платформы, обеспечивающей сбор, систематизацию и анализ финансовых данных в рамках единой архитектуры. Они автоматизируют такие критически важные функции, как бюджетирование, казначейство и управленческий учет, предоставляя актуальную информацию для принятия решений.

Современные ERP-системы уже не просто агрегаторы данных; они поставляются в облаке и активно интегрируют новейшие технологии. Особое внимание уделяется искусственному интеллекту (ИИ) и машинному обучению (ML) для интеллектуальной автоматизации. Прогнозируется, что к 2026 году 40% крупных предприятий будут использовать инструменты, предоставляемые поставщиками ERP-систем, для разработки индивидуальных возможностей на базе ИИ, оптимизации операций и улучшения ключевых показателей эффективности. Интеграция ИИ в ERP-системы включает использование не только машинного обучения, но и обработки естественного языка (NLP), больших данных и компьютерного зрения, что позволяет системам обрабатывать и анализировать информацию более глубоко и эффективно.

Пользователям доступны различные типы развертывания ERP-систем: локальное (on-premise), облачное (cloud-based), двухуровневое и гибридное, что позволяет компаниям выбирать наиболее подходящую модель в зависимости от их потребностей и инфраструктуры.

RPA: Роботизированная автоматизация рутинных процессов

RPA (Robotic Process Automation) представляет собой технологию, которая позволяет программным роботам имитировать действия человека в компьютерных системах. Эти роботы способны открывать приложения, работать с файлами, переносить и проверять информацию, запускать и согласовывать процессы, выполняя рутинные и повторяющиеся задачи. Одно из ключевых преимуществ RPA — это отсутствие необходимости внесения изменений в существующие программные решения, что делает ее быстрой во внедрении и не требующей длительного этапа интеграции.

Применение RPA в финансах чрезвычайно широко и охватывает множество областей:

• Автоматическая обработка банковских выписок.
• Выполнение серий сверок и сопоставлений данных.
• Заполнение и проверка бухгалтерских, налоговых, управленческих отчетов.
• Контроль строк и сумм в документах, обнаружение дубликатов и ошибок.
• Согласование договорной документации, сверка с контрагентами и проверка контрагентов.

До 70% внедрений RPA относятся к бухгалтерии или финансам, что подчеркивает значимость этой технологии для финансового сектора. RPA особенно эффективна для работы с «узкими местами» в трудоемких процессах, требующих множества часов ручного труда. Скорость внедрения также впечатляет: типовые сценарии автоматизации с RPA могут быть запущены за 3-5 дней, а полноценный пилотный проект по автоматизации одного процесса занимает от 2 до 4 недель. Роботы работают в режиме 24/7/365 без перерывов, выполняя задачи со скоростью программы.

Интересно, что RPA может использовать возможности искусственного интеллекта для уменьшения ошибок и объемной работы. С интеграцией RPA с большими языковыми моделями (LLM) стало возможным автоматизировать до двух третей задач, ранее требовавших человеческого интеллекта, что открывает новые горизонты для «умной автоматизации».

Искусственный интеллект (ИИ) в финансах: От анализа до прогнозирования

Искусственный интеллект (ИИ) в финансах — это гораздо больше, чем просто автоматизация. Это разработка интеллектуальных систем, способных анализировать огромные объемы данных, принимать решения и выполнять задачи, которые ранее требовали глубокого человеческого вмешательства и экспертного суждения. ИИ используется для автоматизации процессов, но его истинная ценность проявляется в улучшении принятия решений и управлении рисками.

Сферы применения ИИ в финансовом блоке разнообразны:

• Прогнозирование денежных потоков с высокой степенью точности на основе исторических данных и текущих рыночных трендов.
• Выявление рисков мошенничества путем анализа паттернов транзакций и поведения пользователей.
• Управление ликвидностью и оптимизация внутригрупповых расчетов.
• Анализ финансовых договоров, где ИИ может быстро извлекать ключевые условия и выявлять несоответствия (например, опыт JPMorgan Chase).
• Обработка кредитных заявок и оценка кредитоспособности клиентов (например, Сбербанк).
• Персонализированные предложения клиентам и улучшение клиентского сервиса через чат-ботов (например, «Т-Банк»).
• Управление рисками и RegTech (нормативные технологии), где ИИ помогает в соблюдении регуляторных требований.

ИИ может эффективно использоваться совместно с RPA для создания «умной автоматизации», где роботы выполняют рутинные задачи, а ИИ обеспечивает интеллектуальный анализ и принятие решений.

Другие перспективные технологии: BI, Big Data, Blockchain и продвинутый Excel

Помимо основных столпов автоматизации, существуют и другие, не менее важные технологии, которые дополняют и усиливают финансовый блок:

BI-системы (Business Intelligence): Эти системы предназначены для интеграции данных из различных источников, их оперативной обработки и визуализации. Они преобразуют сложные финансовые данные в понятные дашборды и отчеты, что значительно облегчает поддержку управленческих решений. BI-системы усиливают роль финансовой аналитики, делая ее ключевым инструментом стратегического управления, позволяя быстро идентифицировать тренды, аномалии и потенциальные риски.

Технологии Big Data: Способность обрабатывать и анализировать огромный объем неструктурированных данных является бесценной для финансового анализа. Big Data позволяет систематизировать информацию, выявлять скрытые закономерности и использовать их для анализа и оценки финансовых рисков, а также для более точного прогнозирования.

Blockchain: Эта децентрализованная технология распределенного реестра находит применение в автоматизации финансовых операций, обеспечивая их беспрецедентную прозрачность, безопасность и неизменность. Использование блокчейна может существенно сократить время на проведение транзакций и снизить издержки, связанные с посредниками. Более того, некоторые организации уже используют ИИ для анализа блокчейнов, чтобы выявить тенденции, угрозы и повысить эффективность работы.

Продвинутые функции Excel: Несмотря на появление более сложных систем, Microsoft Excel остается мощным инструментом для финансового специалиста. Использование макросов, Power Query и VBA (Visual Basic for Applications) позволяет автоматизировать множество повторяющихся процессов внутри Excel, что критически важно для финансового моделирования, оперативного учета и подготовки специализированных отчетов, особенно в малом и среднем бизнесе, где бюджеты на ERP или специализированные BI-системы могут быть ограничены.

Функциональные проблемы и сложности внедрения систем автоматизации в финансовом блоке: Упущенные аспекты

Несмотря на очевидные преимущества, путь к полной автоматизации финансового блока сопряжен с рядом серьезных функциональных проблем и сложностей. Эти аспекты часто остаются в тени ярких презентаций о возможностях технологий, но именно они определяют успешность или провал проектов цифровизации.

«Узкие места» и рутинные задачи: Недостатки классической автоматизации

Парадоксально, но даже при наличии развитых систем автоматизации до 65% задач финансовых отделов остаются рутинными и повторяющимися. Классические ERP-системы или специализированное бухгалтерское ПО, хотя и автоматизируют основные потоки данных, не всегда охватывают те «узкие места», которые связаны с обработкой разнородных данных и рутинными действиями между различными, часто несвязанными системами.

Примером такого «узкого места» является ручная обработка банковских выписок. Несмотря на существование систем клиент-банк, часто требуется ручной ввод или сверка данных из выписок с информацией в бухгалтерских системах. Эта задача крайне трудоемка, требует времени, повышает риск ошибок и отвлекает квалифицированных специалистов от более важных аналитических функций. Аналогичные проблемы возникают с обработкой первичных документов, сверкой взаиморасчетов с контрагентами, консолидацией данных из дочерних предприятий в крупных холдингах. Отсутствие внедрения инноваций в этих областях может привести к низкой оперативной эффективности, ограниченности возможностей для клиентов, риску устаревания и уязвимости к рискам и мошенничеству. И что из этого следует? Инвестиции в автоматизацию должны быть направлены на устранение именно этих, казалось бы, незначительных, но критически важных ручных операций, чтобы обеспечить действительно комплексное повышение эффективности.

Проблемы «закрытия месяца» и лоскутная автоматизация

Процесс «закрытия месяца» (или любого другого отчетного периода) является одним из самых напряженных и трудоемких в финансовом блоке. Традиционно компании могут тратить от 15 до 30 дней на формирование полной финансовой отчетности. Этот процесс включает в себя сбор данных из множества источников, сверки, корректировки, консолидацию и проверку. Любая ошибка на одном из этапов приводит к задержкам и дополнительным трудозатратам. Автоматизация способна кардинально изменить эту ситуацию, сократив процесс закрытия месяца с 15 дней до 3 дней. Например, в Avito автоматизация позволила сократить подготовку отчетности по МСФО до 2-го рабочего дня после завершения периода.

Однако на пути к этой цели часто возникает проблема «лоскутной автоматизации». Это ситуация, когда компания внедряет отдельные, несвязанные между собой программные решения для различных функций (например, отдельная система для учета продаж, отдельная — для склада, отдельная — для бюджетирования, не имеющие прямой интеграции). Такая «лоскутная автоматизация» может не только закрепить старые неэффективные схемы работы, но и усугубить ряд проблем:

• Отсутствие единого ответственного за результат: Разрозненность систем приводит к размыванию ответственности.
• Множественные согласования: Необходимость ручного обмена данными между системами порождает дополнительные согласования.
• Потеря времени на ручные операции: Возникает потребность в ручном переносе данных между неинтегрированными системами.
• Несогласованность действий между отделами: Отсутствие единой информационной среды затрудняет координацию.

В результате, вместо создания эффективной цифровой инфраструктуры, компания получает набор изолированных инструментов, которые не способны работать как единый организм, что сводит на нет многие потенциальные преимущества автоматизации.

Вызовы, связанные с объемом данных и необходимостью оперативной отчетности

Современные финансовые подразделения сталкиваются с экспоненциально растущим объемом данных. Источники информации множатся: от внутренних транзакций до внешних рыночных индикаторов, данных о поведении клиентов, макроэкономических показателей. Этот массив информации требует не только сбора, но и эффективной систематизации, анализа и оценки, что само по себе является значительной временной и трудовой нагрузкой.

Параллельно с этим, значительно возросли требования к оперативности и прозрачности отчетности. Руководство компаний нуждается в информации не по итогам квартала или месяца, а в режиме реального времени, чтобы быстро реагировать на изменения рынка и принимать обоснованные решения. Без адекватной автоматизации, способной обрабатывать и агрегировать данные в реальном времени, эти требования становятся серьезным вызовом. Большой массив финансовой и бухгалтерской информации, ее систематизация, анализ и оценка требуют значительных временных и трудовых ресурсов, которые без автоматизации отвлекаются от стратегических задач. Кроме того, быстрое развитие технологий ИИ пока не позволяет в полной мере оценить все потенциальные риски, связанные с их широким внедрением.

Риски автоматизации финансовых операций и стратегии их минимизации

Автоматизация финансовых операций, при всех своих неоспоримых преимуществах, несет в себе и ряд существенных рисков. Игнорирование этих рисков или неадекватные стратегии их минимизации могут свести на нет все усилия по цифровизации и даже нанести ущерб компании.

Классификация основных рисков

Для систематизированного анализа выделим несколько ключевых категорий рисков:

1. Ошибки в данных и алгоритмах: Основа любой автоматизированной системы – это данные и алгоритмы, их обрабатывающие. Если данные некачественные («мусор на входе – мусор на выходе», Garbage In, Garbage Out – GIGO) или алгоритмы содержат логические ошибки, это может привести к неправильным решениям и действиям системы, которые могут иметь далекоидущие негативные последствия.
2. Зависимость от технологий: Высокая степень автоматизации неизбежно создает зависимость компании от стабильной работы информационных систем. Сбои в работе программного обеспечения, оборудования или сетевой инфраструктуры могут парализовать финансовую деятельность, приводя к простоям и значительным потерям.
3. Проблемы с интеграцией: Разрозненные системы, несовместимое программное обеспечение или сложности при их интеграции могут стать причиной сбоев, некорректной передачи данных, а также привести к дополнительным затратам на доработку и адаптацию. Это особенно актуально в условиях «лоскутной автоматизации».
4. Кибербезопасность: Автоматизация финансовых операций означает централизацию и цифровизацию критически важных данных, что увеличивает риски кибератак, несанкционированного доступа и утечек конфиденциальной информации. Финансовые компании являются одной из основных целей для киберпреступников.
5. Затратность процесса цифровизации: Внедрение сложных цифровых решений может быть чрезвычайно затратным. Помимо стоимости самого программного обеспечения, необходимо учитывать расходы на оборудование, обучение персонала, интеграцию, поддержку и обновления. Например, расходы Сбербанка на ИТ составили более 1 млрд долларов США, что подчеркивает масштаб необходимых инвестиций.
6. Риск устаревания технологий: Темпы развития технологий ИИ и автоматизации очень высоки. Быстрое появление новых решений требует постоянных обновлений и адаптации существующих систем, чтобы избежать их морального устаревания и потери конкурентоспособности.
7. Недостаточная экспертиза внедрений ИИ: Реальные процессы внедрения ИИ требуют значительных инвестиций не только в технологии, но и в квалифицированных специалистов, а также наличия качественных и объемных данных для обучения алгоритмов. Отсутствие необходимой экспертизы может привести к неэффективному использованию ИИ или даже к неудачным проектам.
8. Новые угрозы от квантовых технологий: В перспективе квантовые технологии представляют потенциальную угрозу для безопасности современных криптографических систем, что может затронуть блокчейн и другие технологии, основанные на криптографии, требуя разработки новых стандартов защиты.
9. Сложность использования криптовалют: Хотя криптовалюты предлагают новые возможности для автоматизации и прозрачности, их использование сопряжено с рисками мошенничества, высокой волатильностью и недостатком знаний у пользователей и регуляторов.

Методы и стратегии минимизации рисков

Эффективное управление рисками автоматизации требует комплексного и проактивного подхода:

1. Тщательное тестирование алгоритмов и данных: Все алгоритмы, используемые в автоматизированных системах, должны быть многократно и тщательно протестированы, а качество исходных данных — строго проверено. Необходимо внедрять процедуры валидации и верификации данных на всех этапах.
2. Поэтапное внедрение: Вместо попыток внедрить все и сразу, рекомендуется начинать с автоматизации наиболее рутинных, критически важных или низкорисковых задач. Это позволяет постепенно накапливать опыт, выявлять и устранять проблемы, а также демонстрировать быструю отдачу от инвестиций.
3. Разработка резервных планов (Business Continuity Planning): На случай сбоев в работе систем необходимо иметь четко проработанные планы аварийного восстановления и обеспечения непрерывности бизнеса. Это включает резервное копирование данных, наличие альтернативных систем или процедур для выполнения критически важных операций вручную.
4. Система мониторинга и управления: Внедрение комплексной системы мониторинга и управления для контроля работы автоматизированных систем позволяет в режиме реального времени отслеживать их производительность, выявлять аномалии и своевременно устранять проблемы.
5. Усиление кибербезопасности: Для защиты клиентских данных и финансовой информации критически важны передовые методы шифрования, многофакторная аутентификация, регулярные аудиты безопасности и обучение персонала правилам кибергигиены.
6. Автоматизация управления финансовыми рисками: Использование специализированных систем для автоматизации управления финансовыми рисками позволяет своевременно реагировать на изменяющиеся рыночные условия и минимизировать влияние финансовых рисков. Это включает применение как качественных (экспертные оценки, интуиция), так и количественных (математические модели, метод Value-At-Risk (VaR), анализ чувствительности, метод сценариев) методов для оценки финансовых рисков. Комбинированный подход, сочетающий эти методы, часто является наиболее эффективным.
   • Value-At-Risk (VaR), или «стоимость под риском», является одним из наиболее распространенных количественных методов, позволяющих оценить максимальные потенциальные потери портфеля активов за определенный период времени с заданной вероятностью. Автоматизация расчета VaR значительно повышает эффективность измерения финансового риска.
   • Анализ чувствительности позволяет оценить, как изменение одного или нескольких ключевых параметров (например, процентных ставок, курсов валют) повлияет на финансовое положение компании.
   • Метод сценариев предполагает разработку нескольких гипотетических сценариев развития событий (оптимистичного, пессимистичного, базового) и оценку их влияния на финансовые показатели.
7. Использование BI-систем для анализа рисков: Автоматизация финансовой аналитики с использованием BI-технологий позволяет не только собирать и обрабатывать данные, но и идентифицировать потенциальные риски, сопряжённые с автоматизированной интерпретацией данных, предоставляя руководству инструменты для глубокого понимания ситуации.
8. Применение Big Data для оценки рисков: Технологии Big Data позволяют обрабатывать огромный объем неструктурированных данных, систематизировать их, анализировать и выявлять скрытые закономерности, что является бесценным для комплексного анализа и оценки финансовых рисков.
9. Регулярная оценка рисков: Оценку рисков необходимо проводить регулярно и обновлять ее с учетом новых данных, изменений в бизнес-среде и технологическом ландшафте. Это позволяет своевременно адаптировать стратегии минимизации рисков.

Влияние автоматизации на качество и скорость принятия управленческих решений в финансовой сфере

В эпоху высокой конкуренции и постоянно меняющихся рыночных условий, способность руководства принимать быстрые, точные и обоснованные управленческие решения становится краеугольным камнем успеха компании. Автоматизация финансового блока играет здесь преобразующую роль, радикально меняя парадигму финансового менеджмента.

Прежде всего, автоматизация обеспечивает более точное и своевременное формирование финансовой отчетности. Вместо трудоемкого ручного сбора и консолидации данных, системы автоматически агрегируют информацию из всех источников, формируя отчеты с высокой степенью детализации и актуальности. Это значительно повышает прозрачность финансового положения предприятия, предоставляя руководству полную и достоверную картину для принятия стратегических решений. Управленческий учет, оптимизированный благодаря автоматизации, позволяет легче собирать и анализировать данные о финансовой деятельности, обеспечивая более эффективное управление бизнесом и оптимизацию финансовых ресурсов.

Повышение уровня контроля над финансовыми процессами является еще одним критическим аспектом. Автоматизированные системы отслеживают транзакции в реальном времени, предоставляют детализированные отчеты и, что особенно важно, автоматически предупреждают о потенциальных аномалиях или мошеннических действиях. Это позволяет оперативно реагировать на любые отклонения и предотвращать финансовые потери. Принятие решений, основанных на данных, а не на интуиции или устаревшей информации, становится нормой.

Ключевым преимуществом является быстрый доступ к актуальным данным и отчетам. Финансовым директорам и их командам больше не нужно ждать окончания отчетного периода или тратить часы на сбор информации. Необходимые данные доступны оперативно, что позволяет им принимать обоснованные решения и заниматься стратегическим планированием, а не рутинным поиском информации. Искусственный интеллект, интегрированный в финансовые системы, дополнительно повышает скорость, эффективность и точность работы, что ведет к принятию более обоснованных и прогностических решений. Использование ИИ и автоматизированных систем позволяет получать достоверные прогнозы, способствующие принятию комплексных решений по управлению рисками, учитывая множество факторов и сценариев.

Более того, автоматизация управления финансами позволяет избежать влияния человеческого фактора на принятие управленческих решений. Системы предоставляют объективную, непредвзятую картину состояния финансов в режиме онлайн, исключая возможные искажения или субъективные оценки. Это особенно ценно в кризисных ситуациях, когда требуется максимальная оперативность и хладнокровие.

Внедрение BI-систем приводит к трансформации всего финансового менеджмента, формируя новую парадигму принятия решений, основанную на доверии к данным и алгоритмически поддерживаемом анализе. Актуальность и скорость отчетности, функции мониторинга и создания отчетов в режиме реального времени позволяют оперативно реагировать на финансовые изменения и принимать обоснованные решения на основе полной картины происходящего.

Наконец, освобождение сотрудников от рутинных задач является не только экономией ресурсов, но и стратегическим преимуществом. Финансовые специалисты получают возможность сосредоточиться на стратегически важных задачах, таких как глубокий анализ данных, выработка рекомендаций для руководства, оптимизация бизнес-процессов и участие в разработке долгосрочных планов. Системы автоматизации позволяют получать информацию о финансовом состоянии компании на каждый момент времени, а не только по итогам квартала. Это критически важно для оперативного управленческого учета и способности компании быстро адаптироваться к динамичным условиям рынка, обеспечивая не только выживание, но и устойчивый рост.

Заключение

Автоматизация финансового блока компаний является не просто тенденцией, а императивом современного бизнеса, движимым неуклонным стремлением к повышению эффективности, снижению рисков и улучшению качества управленческих решений. Как показал наш комплексный анализ, этот процесс затрагивает все уровни финансовой деятельности – от рутинной обработки данных до стратегического планирования. Каков же главный вывод из этого? Без глубокой и продуманной автоматизации невозможно обеспечить долгосрочную конкурентоспособность в условиях современной экономики.

Внедрение систем автоматизации, таких как ERP, RPA и Искусственный интеллект, приносит ощутимые, а часто и измеримые преимущества: сокращение временных затрат на выполнение рутинных операций (до 30%), значительное снижение количества ошибок (до 92% с RPA), оптимизация операционных затрат (на 20–30% благодаря RPA) и колоссальный финансовый эффект, как, например, 800 млрд рублей дополнительной прибыли, оцененной Сбербанком от внедрения ИИ за три года. Эти технологии не только освобождают сотрудников от монотонного труда, но и обеспечивают беспрецедентную прозрачность финансового положения, повышая оперативность и обоснованность принятия решений.

Однако, путь к полной цифровизации не лишен вызовов. Компании сталкиваются с функциональными проблемами, такими как «узкие места» в рутинных процессах, не охваченные классической автоматизацией, сложности «закрытия месяца» (традиционно занимающие 15-30 дней, но сокращаемые автоматизацией до 3 дней) и риски «лоскутной автоматизации». Кроме того, существуют серьезные риски: ошибки в данных и алгоритмах, зависимость от технологий, проблемы с интеграцией, угрозы кибербезопасности, значительные затраты на цифровизацию и риск устаревания технологий.

Минимизация этих рисков требует комплексного и стратегического подхода: тщательное тестирование алгоритмов, поэтапное внедрение, разработка резервных планов, усиление кибербезопасности, а также применение как качественных, так и количественных методов оценки финансовых рисков (например, Value-At-Risk). Использование BI-систем и Big Data становится критически важным для идентификации и управления потенциальными угрозами.

В конечном итоге, автоматизация трансформирует финансовый менеджмент, обеспечивая более точную и своевременную отчетность, повышая уровень контроля и предоставляя руководству быстрый доступ к актуальным данным. Это позволяет принимать управленческие решения, основанные на доверии к данным и алгоритмически поддерживаемом анализе, снижая влияние человеческого фактора и обеспечивая стратегическое планирование в режиме реального времени. Для поддержания конкурентоспособности и достижения устойчивого развития, компаниям необходимо не только внедрять передовые технологии, но и постоянно адаптироваться к изменяющемуся технологическому ландшафту, выстраивая гибкую и интеллектуальную финансовую инфраструктуру.

Список использованной литературы

1. RPA в бухгалтерии: какие задачи могут выполнить роботы. Клерк.ру. URL: https://www.klerk.ru/buh/articles/568858/ (дата обращения: 27.10.2025).
2. Роль искусственного интеллекта в финансовом менеджменте РФ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-iskusstvennogo-intellekta-v-finansovom-menedzhmente-rf (дата обращения: 27.10.2025).
3. ИИ в финансах: повышение эффективности и инноваций. SAP. URL: https://www.sap.com/mena/insights/what-is-ai-in-finance.html (дата обращения: 27.10.2025).
4. Автоматизация финансового моделирования: как сэкономить время и снизить риск ошибок. Блог SF Education. URL: https://sf.education/blog/avtomatizatsiya-finansovogo-modelirovaniya/ (дата обращения: 27.10.2025).
5. Автоматизация финансовой аналитики: влияние внедрения BI–систем на принятие управленческих решений. Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА». 2025. URL: https://s-lib.com/nauchnyj-zhurnal-ekonomika-upravlenie-pravo/article/view/10.36871-ek.up.p.r.2025.05.08.013 (дата обращения: 27.10.2025).
6. Что такое ERP? SAP. URL: https://www.sap.com/mena/products/erp/what-is-erp.html (дата обращения: 27.10.2025).
7. Автоматизация бизнес-процессов: что это, для чего нужна, этапы, примеры. Финтабло. URL: https://fintablo.ru/blog/avtomatizatsiya-biznes-protsessov-chto-eto-kakie-instrumenty-ispolzuyutsya/ (дата обращения: 27.10.2025).
8. Автоматизация бизнес-процессов: выгоды и риски. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatizatsiya-biznes-protsessov-vygody-i-riski (дата обращения: 27.10.2025).
9. Автоматизация бизнес процессов: 4 примера и 6 инструментов. ELMA365. URL: https://elma365.com/blog/avtomatizatsiya-biznes-protsessov/ (дата обращения: 27.10.2025).
10. Цифровизация финансов. Новости IBS. URL: https://www.ibs.ru/insights/tsifrovizatsiya-finansov (дата обращения: 27.10.2025).
11. Искусственный интеллект в финансах и бизнесе. Нескучные Финансы. URL: https://neofin.ru/blog/iskusstvennyy-intellekt-v-finansah-i-biznese (дата обращения: 27.10.2025).
12. Автоматизация управления финансами. Мистер Чек. URL: https://mrcheck.ru/avtomatizatsiya-upravleniya-finansami (дата обращения: 27.10.2025).
13. Автоматизация бизнес-процессов: как работает и зачем нужна. ROMI center. URL: https://romi.center/ru/learning/article/automation-of-business-processes-how-it-works-and-why-it-is-necessary/ (дата обращения: 27.10.2025).
14. Автоматизация финансовых задач. EFSOL. URL: https://efsol.ru/solutions/automatization-financial-tasks.html (дата обращения: 27.10.2025).
15. Цифровизация финансового сектора 2024. CNews: Конференции. 2024. URL: https://www.cnews.ru/events/tsifrovizatsiya_finansovogo_sektora_2024 (дата обращения: 27.10.2025).
16. Управление и оценка финансовых рисков предприятия при помощи цифровых технологий. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-i-otsenka-finansovyh-riskov-predpriyatiya-pri-pomoschi-tsifrovyh-tehnologiy (дата обращения: 27.10.2025).
17. Основные финансовые бизнес процессы предприятия и их автоматизация. Блог консультанта. URL: https://b-cons.ru/articles/osnovnye-finansovye-biznes-protsessy-predpriyatiya-i-ih-avtomatizatsiya/ (дата обращения: 27.10.2025).
18. Применение RPA в бухгалтерском учете: какие задачи можно автоматизировать. Первый БИТ. URL: https://www.1cbit.ru/news/primenenie-rpa-v-bukhgalterskom-uchete-kakie-zadachi-mozhno-avtomatizirovat/ (дата обращения: 27.10.2025).
19. 9 многообещающих примеров использования роботизации в финансах и бухгалтерии. NFP. URL: https://nfp.ru/poleznye-materialy/9-mnogoobeshhayushih-primerov-ispolzovaniya-robotizatsii-v-finansah-i-buhgalterii (дата обращения: 27.10.2025).
20. Как ИИ может разгрузить финансового директора: 7 задач, которые решает нейросеть. 42Clouds. URL: https://42clouds.ru/blog/kak-ii-mozhet-razgruzit-finansovogo-direktora-7-zadach-kotorye-reshaet-neyroset/ (дата обращения: 27.10.2025).
21. Искусственный интеллект в финансах: как внедрить, плюсы и минусы технологии. Rusbase. URL: https://rb.ru/longread/ai-in-finance-pros-cons/ (дата обращения: 27.10.2025).
22. RPA в бухучете: 4 направления в бухгалтерии, которые эффективны уже сейчас. ECM-Journal. URL: https://ecm-journal.ru/blogs/RPA-v-buhuchete-4-napravleniya-v-buhgalterii-kotorye-effektivny-uzhe-seychas.aspx (дата обращения: 27.10.2025).
23. Финансовая автоматизация: Как оптимизировать бухгалтерию и финансовое планирование. Eva-Integrator. URL: https://eva-integrator.com/blog/finansovaya-avtomatizatsiya-kak-optimizirovat-bukhgalteriyu-i-finansovoe-planirovanie/ (дата обращения: 27.10.2025).
24. Важность ERP в финансовом управлении. Logix. URL: https://logix.ru/blog/vazhnost-erp-v-finansovom-upravlenii/ (дата обращения: 27.10.2025).
25. ERP для финансов и бухгалтерского учета: раскройте ценность, эффективность и стратегическое понимание. Emagia. URL: https://www.emagia.com/ru/resources/blog/erp-for-finance-and-accounting-unleashing-value-efficiency-and-strategic-insights/ (дата обращения: 27.10.2025).
26. Как автоматизация финансовых процессов повышает производительность команды. Блог SF Education. URL: https://sf.education/blog/kak-avtomatizatsiya-finansovykh-protsessov-povyshaet-proizvoditelnost-komandy/ (дата обращения: 27.10.2025).
27. Критика и риски автоматизации бизнес процессов. Skypro. URL: https://sky.pro/media/kritika-i-riski-avtomatizacii-biznes-processov/ (дата обращения: 27.10.2025).
28. Автоматизация управления операционными рисками. FIS. URL: https://fis.ru/avtomatizatsiya-upravleniya-operatsionnymi-riskami (дата обращения: 27.10.2025).
29. Автоматизация процессов и системы управления рисками в менеджменте финансов. Risk-Technology. URL: https://risk-technology.ru/blog/avtomatizatsiya-protsessov-i-sistemy-upravleniya-riskami-v-menedzhmente-finansov (дата обращения: 27.10.2025).
30. Преимущества автоматизации для банков и финансовых учреждений. Management Study Guide. URL: https://managementstudyguide.com/benefits-of-automation-for-banks-and-financial-institutions.htm (дата обращения: 27.10.2025).
31. RPA — что это? Как роботизация бизнес-процессов упрощает автоматизацию. Первый БИТ. URL: https://www.1cbit.ru/news/chto-takoe-rpa-kak-robotizatsiya-pomogaet-avtomatizirovat-biznes-protsessy/ (дата обращения: 27.10.2025).
32. AI + RPA: автоматизация бизнес-процессов с помощью роботов с ИИ. Rusbase. URL: https://rb.ru/longread/ai-rpa-automation/ (дата обращения: 27.10.2025).
33. RPA (Robotic process automation, Роботизированная автоматизация процессов). TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:RPA_(Robotic_process_automation,_%D0%A0%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%BE%D0%B2) (дата обращения: 27.10.2025).
34. Цифровизация финансового рынка: история развития и актуальные тенденции. Doczilla. URL: https://doczilla.pro/ru/blog/cifrovizaciya-finansovogo-rynka/ (дата обращения: 27.10.2025).
35. Цифровая трансформация финансового сектора. МГИМО. URL: https://mgimo.ru/upload/iblock/c53/innovacii-v-menedzhmente-4-18.pdf (дата обращения: 27.10.2025).
36. Оценка финансовых рисков компании. Платформа больших данных. URL: https://platforma.ai/insights/otsenka-finansovyh-riskov-kompanii/ (дата обращения: 27.10.2025).