Исследование ACCA: 59% финансистов готовы доверить часть процессов машинному обучению

Согласно опросу, треть финансовых специалистов (34%) считают, что вокруг технологий слишком много неоправданного ажиотажа. В то же время 60% респондентов уверены, что в ближайшие 3 года их использование станет привычным для большинства финансовых департаментов.

С каждым годом у работников финансовых отделов появляется больше возможностей для автоматизации бизнес-процессов: аналитики данных, учета операций, обнаружения мошеннических схем, управления денежными средствами, планирования ресурсов и формирования финансовой и нефинансовой отчетности. Благодаря этому у специалистов появятся дополнительные ресурсы на то, чтобы генерировать идеи для стратегического развития бизнеса, оценивать риски и детальнее разбираться в нюансах налогообложения.

По данным исследования, с каждым годом растет число компаний, которые готовы применять для автоматизации процессов машинное обучение, и повышенный ажиотаж вокруг него становится реальностью: 24% опрошенных заявляют, что находятся на этапе обсуждения технологий с коллегами, а 12% – уже на переходном этапе тестирования.

Опрошенные эксперты отмечают, что внедрять машинное обучение в бизнес нужно только тогда, когда есть потребность упростить процессы, а не просто руководствоваться желанием восприниматься на рынке как инновационная компания, использующая искусственный интеллект.

«Искусственный интеллект и машинное обучение становятся приоритетным направлением для развития финансовой профессии и навыков специалистов. Для осознания перспектив использования технологий, важно понимать все преимущества и выгоды, выявить риски и проблемы этического характера, которые могут появиться после их внедрения. Принимая решение, ответьте на вопрос, зачем они нужны бизнесу, и сформируйте в голове четкое понимание, что это сможет дать компании в перспективе», – заявляет Вера Стародубцева, FCCA, глава ACCA в России.

Финансовой отрасли предстоит решить вопросы этического характера: как выстраивать профессиональные отношения в новых реалиях, не будут ли предвзятыми решения алгоритма, и как избежать утечки конфиденциальной информации, собранной в одном месте. Опрос показал, что большинство респондентов (59%) готовы доверять машинному обучению, но при условии, что внедрение алгоритма осуществлялось известным и проверенным поставщиком.

В топ-4 задач, которые финансовые специалисты готовы отдавать на откуп технологиям, вошли:

• классификация транзакций, активов и пассивов компании для налогового и бухгалтерского учета (53%),
• бухгалтерский учет (47%),
• принятие решений в ходе аудиторских проверок (43%)
• выявление случаев мошенничества (41%).

А вот такие сферы, как подбор персонала и принятие финансовых решений для планирования в области инвестирования пока видятся многим респондентам исключительно в зоне ответственности людей. Доверять роботам процессы с высокой долей риска готовы лишь немногие.

Чтобы подготовить финансовых специалистов к цифровому будущему, ACCA уже включили соответствующие темы в программу нескольких экзаменов для получения квалификации. Знание технологий поможет заранее предупреждать риски, которые несет в себе принятие решений алгоритмом, а не человеком. Например, можно будет заранее проконтролировать формирование выборки данных, на которых система строит дальнейший анализ и принимает решения, и избежать ошибок на начальном этапе.

«Искусственный интеллект в целом все еще находится на очень ранней стадии развития и это значит, что у развивающихся рынков, таких как Россия, с макроэкономической точки зрения, есть уникальная возможность перепрыгнуть через более развитых партнеров. Искусственный интеллект и машинное обучение в частности, должен стать ключевым источником трансформации и конкурентного преимущества в современном быстро меняющейся мире, а значит в любом бизнес-секторе один из сегодняшних стартапов или компаний, которые еще даже не основаны, могут быть лидером рынка через десять лет», – добавляет Анатолий Поляков, главный архитектор аналитических решений, PwC Россия.

В исследовании приняли участие 2000 респондентов из 111 стран. Среди них были студенты и члены ACCA. Главным исследовательским методом были опросы, проводившиеся на интерактивных семинарах, которые проводились в Австралии, Канаде, Китае, Индии, Малайзии, Нигерии, Пакистане, Сингапуре и Великобритании.