От рутины к скорости: как AI и автоматизация меняют управленческий учет

В работе любого финансового отдела сегодня используется разнообразный набор инструментов: Excel или Google Таблицы — для гибких расчетов, 1С — для регламентированного учета, BI-системы — для визуализации данных и специализированные сервисы (ФинТабло, ПланФакт, Финансист и другие). Эти сервисы — мощная база, но в условиях растущей скорости бизнеса они все чаще натыкаются на «бутылочное горлышко» — ручные операции. Перенос данных, обработка первички, согласование платежей отнимают десятки часов и создают риск ошибок, которые дорого обходятся.

Некоторые считают, что решение — это полный переход на дорогие, «коробочные» ERP-системы или дорогие RPA-платформы. Но можно и по — другому: не заменять, а дополнять инструменты, к которым вы привыкли с помощью современных технологий автоматизации и искусственного интеллекта (AI). Речь идет о создании связок, где low-code платформы и AI берут на себя рутину, а Excel, 1С,  BI и прочие сервисы остаются средой для анализа и принятия решений. Давайте на реальных примерах из практики посмотрим, как это работает.

Проблема: «Пожиратели времени»

Основная рутина в управленческом учете возникает на двух этапах:

1. На входе данных. Когда информацию из разных источников (фото чеков, отчеты маркетплейсов, выписки) нужно вручную перенести в единую систему.
2. На этапе согласований. Когда операционные задачи, вроде утверждения платежа, превращаются в беспорядочную переписку, где теряются и время, и документы.

Именно здесь современные инструменты показывают свою максимальную эффективность.

История 1: «Приручение» первички с помощью чат-бота и low-code платформы

Проблема: cобственник или менеджеры оплачивают мелкие расходы с корпоративных карт или наличными. Финансист получает ворох фотографий чеков в мессенджере, которые нужно вручную перенести в учетную таблицу. Это отнимает часы и чревато опечатками.

Решение: я создала простую, но эффективную связку: Telegram-бот + n8n + Google Таблицы.

Как это работает: 

1. Сотрудник отправляет фото чека, голосовое сообщение о расходе или присылает счет в специальный Telegram-бот.
2. Платформа-конструктор n8n (low-code сервис, позволяющий связывать разные приложения без написания кода) «ловит» это сообщение, отправляет изображение на сервис распознавания текста (OCR) или в ChatGPT «Whisper» (для распознавания голоса), извлекает сумму, дату, наименование продавца и описание.
3. Затем n8n записывает эти структурированные данные в нужные ячейки Google Таблицы, где уже настроены правила для автоматического распределения по статьям расходов.

Результат: процесс, который раньше занимал у меня около 24 часов в месяц (с учетом сбора чеков и другой информации по расходам по одному из моих клиентов), теперь выполняется практически без моего участия. В денежном выражении это экономия около 72 тыс. рублей в месяц на стоимости моих услуг или альтернативной стоимости привлечения ассистента. Риск ошибки из-за человеческого фактора сведен к минимуму.

История 2: автоматизация бюджетного контроля и согласования платежей

Проблема: в компании процесс согласования счетов превратился в бюрократический квест. Согласование каждого платежа проходило через несколько этапов, что приводило к значительным задержкам в оплате и портило отношения с контрагентами. При этом несколько руководителей отделов могли одновременно инициировать платежи по одной и той же статье бюджета. Это регулярно приводило к перерасходу бюджета. К тому же в этой ручной цепочке согласований заявки и счета нередко терялись, что создавало дополнительные проблемы для бухгалтерии.

Решение: я выстроила полноценный автоматизированный контур согласования на базе Telegram-бота, n8n и Google Таблиц, где ведется бюджет.

Как это работает:

1. Заявка: менеджер отправляет в специальный Telegram-бот заявку на оплату в определенном формате, например: «необходимо оплатить за фотосессию по счету №5 ИП Василенко на сумму 15 000 рублей по статье Маркетинг».
2. Проверка бюджета: n8n получает эту заявку, обращается к Google Таблице, в которой собран наш бюджет, находит нужную статью (Маркетинг) и проверяет остаток средств.
3. Уведомление для ответственного сотрудника: n8n формирует и отправляет руководителю (или другому ответственному лицу) сообщение в Telegram с кнопками: «Сотрудник X запрашивает оплату счета на 15 000 руб. по статье Маркетинг. В бюджете по статье доступно 25 000 руб. После оплаты останется 10 000 руб. [Принять] / [Отклонить]». Если денег не хватает, сообщение будет другим: «Бюджет по статье Маркетинг (остаток 2 000 руб.) недостаточен. [Отклонить] / [Принять с увеличением бюджета]».
4. Принятие решения: руководитель нажимает одну из кнопок.
5. Исполнение: n8n обрабатывает решение. Если «Принять», то в Google Таблице в бюджете резервируется (или списывается) сумма, бухгалтеру уходит уведомление «Оплатить счет №5», а сотруднику, создавшему заявку — «Ваша заявка согласована». Если «Отклонить» — сотрудник получает уведомление об отказе.

Результат: Ппроцесс согласования стал прозрачным, контролируемым и быстрым. Исключены «потерянные» счета и платежи сверх бюджета. Руководитель тратит на согласование секунды, имея перед глазами всю информацию для принятия решения. Бухгалтерия своевременно оплачивает все счета.

История 3: подготовка отчетов маркетплейсов для учетной системы

Проблема: компания использует сервис для учета себестоимости и товарных остатков. Чтобы корректно списать проданные товары и начислить себестоимость, необходимо еженедельно создавать в системе «Отчеты комиссионера» на основе данных от маркетплейсов. Проблема в том, что отчеты, которые предоставляют площадки, не готовы к прямой загрузке. Каждый раз их приходится вручную «дорабатывать»: удалять лишние столбцы и строки, разделять единый файл на два (отдельно для продаж и для возвратов). Эта рутинная обработка отнимает много времени и повышает риск механических ошибок.

Решение: я написала для клиента небольшой скрипт на Python, который стал его персональным обработчиком данных.

Как это работает: скрипт автоматически обрабатывает исходные отчеты от маркетплейсов. Он очищает данные от ненужной информации, разделяет операции на продажи и возвраты, при необходимости корректирует форматы (например, меняет знак для возвратов Ozon) и формирует два готовых файла, полностью подготовленных для импорта в сервис для учета себестоимости и товарных остатков.

Роль AI: если вы не программист, это не барьер. Я использую AI-помощников (например, ChatGPT или Gemini). Грамотно поставленная задача на естественном языке позволяет сгенерировать 80% рабочего кода, который я затем быстро адаптирую и внедряю.

Результат: еженедельная рутинная задача, занимавшая 1-2 часа, сократилась до 15 секунд. Учет себестоимости и остатков стал абсолютно точным, что позволило избежать ситуаций out-of-stock и потерь продаж.

Как начать внедрять автоматизацию: 4 простых принципа

1. Начните с «цифрового камня в ботинке». Забудьте про сложные проекты. Найдите ту самую задачу, от одной мысли о которой у вас дергается глаз. Самую нудную, повторяющуюся, механическую. Автоматизируйте именно ее. Победа над ней даст вам не только сэкономленные часы, но и мощнейший заряд мотивации и веры в то, что это работает.
2. «Не пересадка сердца, а кардиостимулятор». Не нужно ломать то, что работает. Ваша 1С или привычные Google Таблицы — это сердце вашего бизнеса. Автоматизация — это не рискованная пересадка, а установка умного кардиостимулятора. Он не заменяет орган, а заставляет его биться в правильном ритме, забирая на себя рутинные сигналы и обогащая систему свежими данными.
3. Ваш личный R&D-отдел, доставшийся бесплатно. Относитесь к low-code платформам и AI как к своему персональному исследовательскому отделу. Сегодня, чтобы протестировать гипотезу или собрать прототип системы, не нужны миллионные бюджеты и команда программистов. Вы можете сделать это сами за выходные. 
4. Безопасность — это не пункт для галочки, а профессиональная гигиена. Работая с финансами, мы работаем с «обнаженным» бизнесом. Поэтому при настройке любых интеграций безопасность стоит на первом месте. Использование отдельных API-ключей с ограниченными правами, двухфакторная аутентификация, отказ от передачи паролей в открытом виде — это те основы, пренебрежение которыми может стоить слишком дорого.

В заключение хочу отметить, что я не верю в замену человека. Я верю в его «апгрейд». Моя философия проста: все, что можно автоматизировать, должно быть автоматизировано. Это освобождает нас, экспертов, для единственной задачи, которую не может выполнить ни один робот, — думать, создавать стратегии и принимать сильные, взвешенные решения. Все инструменты для этого уже у нас в руках.