Финансы в эпоху ИИ: новая роль финансового директора

Школа финансов СберУниверситета и Блок «Финансы» Сбера подготовили аналитический отчет о финансах в эпоху ИИ. Долгое время финансовая функция работала по модели бэк-офиса и ориентировалась на ретроспективный учет и контроль. Но в эпоху цифровых экосистем и искусственного интеллекта она становится драйвером трансформации бизнес-модели. В этой статье Ольга Щербакова, руководитель Академии финансов и рисков СберУниверситета, рассказывает, какие изменения стоят за этим сдвигом и какие компетенции становятся критическими для финансовых лидеров нового поколения.

Новая роль: финансовый директор как соархитектор стратегии

В современных условиях прежние подходы к управлению финансами все чаще оказываются неэффективными — и во многом это объясняется тремя факторами:

• критическое запаздывание данных;
• ограниченные возможности корректной оценки нематериальных активов;
• приоритет регламентов над реальной ценностью компании.

В свою очередь, роль соархитектора стратегии означает переход от реактивного исполнения стратегии к активному участию в ее проектировании. Финансовый директор теперь отвечает в том числе за финансовое моделирование, оптимизацию ресурсов и управление ключевыми активами. По данным Deloitte, 57% финансовых директоров уже играют ведущую роль в формировании стратегии компании.

Чем отличаются стратегические финансовые директора

• Расширение зоны влияния. В среднем на 20% вырос периметр их ответственности. Теперь они курируют смежные бизнес-направления и участвуют в продуктовой стратегии.
• Технологическое лидерство. Эти руководители в 1,5 раза чаще выступают драйверами цифровой трансформации: 48% активно внедряют облачные инфраструктуры и интегрируют ИИ-агентов в финансовые процессы.

Финансовая функция все чаще следит за тем, чтобы инвестиции в технологии и данные работали на приоритетные направления создания стоимости и  гарантирует высокое качество данных, необходимое для построения эффективных моделей и принятия обоснованных управленческих решений. Следствием этих изменений в бизнесе становится трансформация профиля компетенций сотрудников. Востребованным становится специалист, который сочетает фундаментальные финансовые знания, высокую цифровую грамотность и развитые мягкие навыки (данные МФТИ, 2025).

Пять направлений трансформации: как ИИ меняет финансы

Реализация трансформации требует от финансового директора концентрации на пяти ключевых направлениях.

1. Повышение эффективности с помощью ИИ

Прежде чем внедрять технологии на базе ИИ, должно быть сформировано четкое понимание возможностей и ограничений базовых технологий ИИ. Экономическая отдача достигается точным подбором технологии под конкретную бизнес-задачу.

Кейс Maximor AI и Rently. Американский провайдер технологий аренды недвижимости Rently столкнулся с проблемой: ручной учет стал «бутылочным горлышком» при кратном росте транзакций. Внедрение агентной платформы Maximor AI перестроило процесс: ИИ-агенты автономно сверяют заказы, счета и платежи, передавая человеку только спорные случаи с уже готовым анализом проблемы. Результат: время закрытия сократилось с 8 до 4 дней, и компания избежала расширения штата для обработки операций, которое уже планировалось.

2. Управление данными как основа ИИ-решений

ИИ освобождает финансового аналитика от рутины по сбору и консолидации данных. Теперь он может сосредоточиться на интерпретации результатов, выявлении закономерностей и стратегическом моделировании.

В целевой модели будущего, описываемой Accenture, аналитик тратит 15% времени на подготовку данных и 85% — на глубокую аналитику и взаимодействие с бизнесом. Вместо ответа на вопрос «Каков прогноз выручки на следующий квартал?» он с владельцем продукта ищет ответы на вопросы: «Почему модель машинного обучения прогнозирует замедление? Какие маркетинговые сценарии могут изменить эту траекторию и как это повлияет на юнит-экономику продукта?».

Кейс Nubank. Финтех-стартап вырос в одного из крупнейших цифровых банков Латинской Америки. Банк выстроил организационную модель вокруг продуктовых подразделений (squads), где финансисты и риск-менеджеры выступают полноправными бизнес-партнерами. Вместе они определяют параметры моделей, приоритизируют ИИ-сценарии и управляют распределением капитала. Фундаментом стала единая data & AI-платформа, на которой одновременно строятся скоринг, антифрод, персонализация и таргетинг.

3. Оценка финансового эффекта от внедрения ИИ

Традиционные модели оценки инвестиций систематически занижают потенциал ИИ-проектов. Они не способны корректно учесть снижение рисков и ценность стратегических опционов. При этом недооцениваются и затраты: классические подходы часто игнорируют скрытый технический долг — постоянные расходы на поддержку конвейеров данных, переобучение моделей и их мониторинг. На это указывают данные MIT Sloan.

Финансовая функция должна стать архитектором нового процесса распределения капитала. Перейти к управлению инвестициями в ИИ как к портфелю реальных опционов, обеспечивая баланс между краткосрочными проектами по повышению эффективности и долгосрочными ставками на трансформацию.

Кейс ABB. Швейцарско-шведский конгломерат ABB трансформировал подход к эффективности, создав специализированную команду по управлению издержками и внедрив KPI «Валовая рентабельность на сотрудника». Этот показатель напрямую связал финансовый результат с человеческим капиталом, побуждая менеджеров переходить от простой экономии к росту продуктивности команд.

4. Управление финансовыми рисками внедрения ИИ

Интеграция ИИ в финансы меняет и саму природу рисков. По данным McKinsey, 88% организаций уже используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. При этом 47% столкнулись с негативными последствиями, связанными с использованием генеративного ИИ.

В тесном партнерстве со службами риск-менеджмента финансовые подразделения должны формировать новые подходы к оценке и контролю этих угроз.

Кейс: детекция фрода с помощью GenAI. Европейский банк внедрил решение Feedzai на базе генеративного ИИ для борьбы с мошенничеством в реальном времени. Результаты: снижение ложных срабатываний на 60% и одновременный рост выявления мошеннических операций на 20%. Модель не просто ставит метку «подозрительно», но и генерирует понятное аналитику объяснение, почему транзакция была помечена.

5. Масштабирование и монетизация ИИ

Опыт ведущих технологических компаний показывает: максимальную стоимость создают не сами алгоритмы, а платформенная инфраструктура, позволяющая тиражировать решения за пределы первоначального контура. Ключевая стратегия — превращение внутренних инструментов в коммерческие продукты в формате «облако + платформа инструментов ИИ» как сервис (SaaS).

Кейс ByteDance — Volcano Engine. ByteDance (создатель TikTok) вывела часть своих внутренних технологий в публичный облачный SaaS-бизнес Volcano Engine, построенный в формате «облако + ИИ». За несколько лет бизнес достиг выручки порядка 20 млрд юаней в 2025 году со среднегодовым темпом роста более 100%. Рост обеспечивается не только расширением продуктовой линейки, но и  ставкой на развивающиеся рынки и агрессивные целевые доли в новых сегментах (ориентир >30%) при одновременной борьбе за значительную долю в уже сложившихся сегментах (около 10%).

Системное использование данных и ИИ превращает финансовую функцию в центр стратегического управления, от которого зависит устойчивый рост компании. Преимущество получают те финансовые лидеры, которые первыми признают необходимость перемен, инвестируют в собственное развитие и выстраивают системную программу обучения для своих команд.