Руководители финансовых отделов добиваются отдачи от инвестиций, применяя агентный ИИ для автоматизации счетов к оплате. Это превращает рутинные операции в самостоятельные процессы.
Если общие проекты по ИИ дали ROI в 67% в прошлом году, то автономные агенты обеспечили средний показатель 80%, справляясь со сложными задачами без участия людей. Такая разница заставляет ИТ-директоров пересматривать распределение бюджетов на автоматизацию.
Агентный ИИ переводит компании от идей к реальным результатам. В отличие от генеративных инструментов, которые просто суммируют данные или пишут тексты, эти системы выполняют рабочие процессы в рамках заданных правил и лимитов одобрения.
Давление из советов директоров подталкивает к таким изменениям. Отчет Basware и FT Longitude показывает: почти половина финансовых директоров получает указания внедрять ИИ во все операции. Однако 61% руководителей финансов признают, что их компании создавали кастомные ИИ-агенты в основном для проб, а не для решения реальных задач бизнеса.
Такие тесты редко окупаются. Обычные модели ИИ выдают предсказания или выводы, которые требуют человеческого разбора. Агентные системы устраняют разрыв между анализом и действиями, встраивая решения прямо в процесс.
Джейсон Куртц, CEO Basware, отмечает, что терпение к хаотичным экспериментам иссякает. «Мы достигли точки, когда советы и гендиректора устали от тестов ИИ и ждут конкретики, — говорит он. — ИИ ради ИИ — пустая трата».
Счета к оплате — идеальная площадка для агентного ИИ в финансах
Финансовые отделы направляют агентов на зоны с большим объемом и четкими правилами. Счета к оплате (AP) лидируют: 72% руководителей считают их лучшей отправной точкой. Процесс подходит для агентов, поскольку работает со структурированными данными — счета поступают, проходят очистку и проверки, после чего фиксируется оплата.
Команды применяют агентов для захвата счетов и ввода данных — это ежедневная рутина для 20% руководителей. Другие реальные примеры: поиск дубликатов, выявление мошенничества, сокращение переплат. Это не теории, а задачи, где алгоритм действует автономно при правильных настройках.
Успех зависит от качества данных. Basware обучает свои системы на наборе из более двух миллиардов обработанных счетов, чтобы предсказывать с учетом контекста. Структурированные данные помогают отличать нормальные отклонения от ошибок без контроля человека.
Кевин Камау, директор по продуктам Data и AI в Basware, называет AP «площадкой для проверок», поскольку здесь сочетаются масштаб, контроль и ответственность — качества, редкие для других финансовых процессов.
Строить или покупать: как выбрать подход
Теперь технлидеры решают, как получить такие возможности. Понятие «агент» охватывает все — от простых скриптов до сложных автономных систем, что усложняет выбор.
Подходы зависят от области. В счетах к оплате 32% руководителей предпочитают агентный ИИ, встроенный в готовое ПО, против 20%, кто строит сами. В финансовом планировании и анализе (FP&A) 35% выбирают свои разработки, а 29% — встроенные.
Эта разница подсказывает правило для топ-менеджеров. Если ИИ улучшает стандартный процесс вроде AP, общий для многих компаний, лучше взять готовое решение у поставщика. Если он дает уникальное преимущество бизнесу, стоит строить внутри. Покупайте для ускорения типовых задач, стройте для отличий.
Управление как ключ к быстрому внедрению
Страх ошибок автономии тормозит внедрение. Почти половина руководителей финансов (46%) не рискует запускать агента без четких правил. Это разумно: в регулируемых сферах нужны жесткие ограничения.
Но самые успешные компании не дают управлению блокировать запуск. Они используют его для роста. Такие лидеры чаще применяют агентов для сложных проверок соответствия (50%) по сравнению с осторожными (6%).
Ансси Руоконен, глава Data и AI в Basware, советует относиться к агентам как к молодым коллегам. Им нужно доверие, но не сразу большие полномочия. Тестируйте тщательно, повышайте автономию постепенно, оставляя человека в цикле для ответственности.
Цифровые работники вызывают опасения по поводу увольнений. Треть руководителей считает, что это уже происходит. Сторонники говорят: агенты меняют суть работы, а не уничтожают ее.
Автоматизация рутины вроде извлечения данных из PDF освобождает сотрудников для важных дел. Цель — перейти от эффективности задач к рычагу операций, чтобы финансовые команды быстрее закрывали периоды и лучше управляли ликвидностью без набора штата.
Компании с широким использованием агентного ИИ показывают лучшие результаты. Те, кто ежедневно применяет инструменты для счетов к оплате, опережают экспериментаторов. Уверенность растет от контролируемых тестов: удачные пилоты приводят к общему доверию и росту ROI.
Руководителям пора отказаться от хаотичных проб, чтобы повторить успех пионеров. Данные подтверждают: 71% команд с низкой отдачей действовали под давлением без плана, против 13% у лидеров по ROI.
Победа требует встраивания ИИ в процессы и управления агентами как людьми. «Агентный ИИ дает прорывные результаты, но только при целенаправленном и строгом подходе», — подводит итог Куртц.