Активное использование ИИ в финансах взлетело до 75 %

Изображение: Freepik/Magnific (сгенерировано с использованием ИИ)

,

Сегодня разрыв между лидерами рынка и отстающими определяется не объёмом инвестиций в сами технологии, а зрелостью внутренней инфраструктуры: качеством очистки данных, жёсткостью контроля за алгоритмами и способностью сотрудников работать в связке с умными автономными агентами. Выигрывают те, кто перестроил под ИИ саму операционную модель бизнеса. Как отмечается в отчёте KPMG, время массовых экспериментов с ИИ в финансовой сфере завершён. ИИ состоялся не как способ сэкономить на рутине, а как мощный интеллектуальный движок для принятия стратегических решений. Человеческий контроль остаётся критически важным. Просто обучить сотрудников базовой работе с ИИ-кнопками уже недостаточно — компаниям необходима комплексная модель «человек + ИИ», где люди обладают критическим мышлением и могут ставить под сомнение и интерпретировать выводы машин.

Внедрение ИИ в финансовую функцию носит масштабный характер. Более трёх четвертей организаций используют ИИ в финансовом планировании, отчётности и коммерческом анализе. 71 % респондентов отмечают, что ИИ оправдывает или превосходит ожидания по окупаемости инвестиций (ROI) в их финансовых подразделениях. Однако широта внедрения и исключительная эффективность — это не одно и то же. Доля организаций, заявляющих, что ИИ превосходит ожидания, составляет всего 23 % — это гораздо более узкая группа, чем предполагает общий показатель удовлетворённости. Это отражает тенденцию, которую исследование KPMG Global AI Pulse за первый квартал 2026 года зафиксировало на уровне компаний в целом: внедрение ИИ идёт быстрее, чем способность организаций переводить его в масштабируемые результаты в рамках всего предприятия.

Особенно выделяется то, где именно концентрируются выгоды. Наиболее заметные улучшения наблюдаются в качестве принятия решений, точности прогнозирования и скорости реагирования. Это области, требующие экспертной оценки, а не транзакционные процессы. Организации, развёртывающие агентский ИИ, сообщают о повышении эффективности ключевых финансовых показателей как минимум на 32 %, а в точности прогнозирования и ROI этот рост достигает почти 40 пунктов. ИИ в финансах работает как инструмент принятия решений, а не как рычаг снижения затрат.

Результаты неоднородны. Организации с более сильной системой управления и контроля демонстрируют значительно лучшие результаты — в некоторых случаях частота существенных улучшений в три-шесть раз выше по сравнению с теми, у кого таких механизмов нет. Организации, которые официально отслеживают KPI, связанные с ИИ, опережают те, которые этого не делают. А компании, готовые к аудиту и подтверждению надёжности, демонстрируют ещё более высокие результаты, чем те, кто ограничивается простым мониторингом. Человеческий контроль остаётся критически важным, особенно там, где доверие к результатам работы ИИ определяет, будут ли на их основе предприниматься действия. Доверие, подкреплённое системой управления, контроля и надзора, — это то, что объединяет вырвавшихся вперёд лидеров.

Операционные ограничения остаются неизменными. Качество и полнота данных чаще всего упоминаются и как барьер, и как возможность. Большинство организаций повышают квалификацию своих существующих команд, но лишь 28 % переосмысливают структуру необходимых им талантов. Разрыв между обучением людей использованию инструментов ИИ и созданием комплексной модели рабочей силы «человек + ИИ» всё ещё не преодолён.

ИИ как инструмент принятия решений, а не рычаг снижения затрат

Большинство предположений об ИИ в финансах начинаются с эффективности: более быстрое закрытие периодов, меньше ошибок, ниже затраты. Данные говорят о другом. Активное использование ИИ в финансовой функции за два года выросло с 30 % до 75 %.

Однако внедрение ИИ идёт быстрее, чем способность организаций извлекать выгоду в масштабах всего предприятия. Традиционная оценка ROI («вложили деньги — сэкономили деньги») не отражает того, где именно ИИ действительно приносит пользу в финансах сегодня. Там, где агентский ИИ генерирует измеримую ценность, она концентрируется вокруг потенциала для роста, гибкости реагирования и улучшения клиентского опыта.

Организации, которые вырываются вперёд, — это не те, кто внедряет ИИ шире всех (это уже делают почти все). Это те, кто достигает фазы оркестровки развёртывания, направляя ИИ на задачи, где экспертная оценка важнее всего: планирование, прогнозирование, оценка рисков.

Как указывают данные аналитиков, на уровне предприятий конкурентное преимущество сместилось от простого внедрения ИИ к его оркестровке.

В регионе Кавказа и Центральной Азии мы также видим, что организации всё чаще оценивают ИИ не по количеству автоматизированных рутинных задач, а по его способности повышать качество принятия решений. Финансовые функции, которые вырываются вперёд в нашем регионе, — это те, кто перерос восприятие технологий исключительно как рычага снижения затрат и вместо этого использует их как инструмент принятия решений для стратегического планирования и управления рисками. В конечном счёте, именно зрелость того, как эти возможности контролируются и оркеструются, обеспечивает устойчивую ценность бизнеса от ИИ, — отметил Тимур Омашев, партнёр, руководитель департамента консалтинга KPMG на Кавказе и в Центральной Азии.

ИИ приносит наибольшую выгоду в работе, требующей экспертной оценки: планировании, прогнозировании, оценке рисков

Рост эффективности концентрируется в задачах, связанных с принятием решений: качество принятия решений (70 %), скорость принятия решений (71 %) и точность прогнозирования (64 %). Транзакционные процессы тоже улучшаются, но с меньшим отрывом.

Работа, требующая экспертной оценки, несёт в себе больше всего накопленных слабых мест в финансовой функции. Она держится на несогласованных данных, недофинансированном инструментарии и субъективных суждениях, заложенных в цифры вручную. У ИИ здесь больше возможностей для улучшений и больше рычагов для достижения результатов.

Банковский сектор и технологии лидируют по эффективности закрытия периодов и точности прогнозов — там, где структурированные данные и регуляторная дисциплина уже создали фундамент, необходимый ИИ. Здравоохранение и потребительский сектор отстают от банков и технологий на двузначные показатели по качеству решений, эффективности закрытия и точности прогнозов. Только в точности прогнозирования разрыв составляет 27 пунктов. Причина заключается не в нехватке усилий или амбиций. Дело в данных: фрагментированные источники, медленная интеграция и устаревшие системы, которые ограничивают возможности ИИ.

Вывод для финансовых руководителей очевиден. Наибольшую отдачу ИИ в финансах приносит за счёт улучшения экспертных оценок, а не за счёт сокращения транзакционных издержек. Следующее ограничение лежит не в технологической плоскости. Оно заключается в управлении: механизмах контроля, необходимых для того, чтобы доверять результатам, которые выдаёт ИИ.

Налоговые и финансовые функции долгое время работали на несогласованных данных, фрагментированных системах и ручных суждениях людей, находящихся ближе всего к цифрам. ИИ создан как раз для решения этой проблемы. Подразделения, добившиеся реального прогресса, используют ИИ для перестройки фундамента, а не просто для автоматизации того, что уже было, —  сказал Кристиан Стендер, глобальный руководитель направления ИИ для налогового и юридического консультирования KPMG International.

Управление и контроль укрепляют уверенность

Управление часто воспринимается как тормоз для внедрения ИИ. Данные показывают обратное. Организации с более строгим контролем работают эффективнее и масштабируют технологии с большей уверенностью.

Организации, способные эффективно и без сбоев предоставлять аудиторские доказательства, связанные с ИИ, сообщают о существенных улучшениях в три-шесть раз чаще по сравнению с теми, кто этого делать не может. Этот разрыв сохраняется по каждой измеряемой финансовой метрике: от 33 % против 6 % в снижении количества ошибок до 42 % против 14 % в уверенности при масштабировании.

Человеческий надзор — часть этого уравнения. 33 % опрошенных организаций расширяют участие человека в контуре управления в качестве прямого ответа на риски, связанные с ИИ. В финансах, где регуляторный контроль и профессиональное суждение формируют каждый результат, участие человека в рабочих процессах ИИ обеспечивает более надёжные результаты и создаёт доверие, необходимое для масштабирования.

Измерения, контроль и надзор описывают то, как на практике выглядит финансовая функция, готовая к аудиту. Создали ли организации такую инфраструктуру — это другой вопрос, и ответ на него отделяет лидеров от всех остальных.

В 2026 году готовность к подтверждению надёжности становится обязательным условием для всех — хотя ею обладают менее половины организаций. Разрыв кроется в том, что стоит за измерениями. Большинство организаций отслеживают результаты. Но лишь немногие создали аудиторские следы, документацию и доказательную базу, объясняющие, как эти результаты были получены. Только 29 % официально отслеживают случаи, когда внедрение ИИ терпит неудачу. Итогом становится частичная видимость: организации видят, что ИИ даёт, но не понимают, почему происходят сбои или где уязвимые места.

Два года назад данные и таланты были главными барьерами на пути внедрения ИИ в финансах. Они остаются ими и сейчас. Подразделения, которые, скорее всего, вырвутся вперёд, — это те, кто признаёт их как отдельные проблемы, требующие разных подходов. Повышение качества данных — это не просто технологическое исправление. Возможности персонала — это не просто план обучения. И то, и другое требует осознанного лидерства, а не постепенных поверхностных мер, — отметил Никки МакАллен, глобальный руководитель направления финансового консультирования KPMG International.

Ключевые рекомендации

Передовые финансовые организации достигают высокой отдачи от ИИ благодаря созданию правильных операционных условий: фокусу на принятии решений, сильному контролю, дисциплине измерений и готовой к изменениям рабочей силе. Как отметили авторы отчёта, финансовым лидерам необходимо внедрить четыре ключевых приоритета.

Во-первых, переосмыслите ИИ через призму ценности, а не задач. Направляйте основные инвестиции туда, где ИИ приносит наибольшую выгоду: в планирование, прогнозирование, оценку рисков и коммерческий анализ. Приоритетом должны стать сценарии, где человеческое суждение остаётся центральным элементом.

Во-вторых, сделайте измерения неотъемлемой частью исполнения. Выйдите за рамки простого отслеживания KPI и создавайте полноценную инфраструктуру готовности к аудиту. Эффект от мониторинга приумножается только тогда, когда он подкреплён механизмами контроля для оперативного реагирования на данные.

В-третьих, воспринимайте управление и контроль как «входной билет». Одновременно с развёртыванием ИИ инвестируйте в системы контроля и сбор аудиторских следов. Организации с сильным контролем масштабируют технологии значительно быстрее, тогда как без него компании сталкиваются со сбоями и потерей доверия стейкхолдеров.

В-четвёртых, формируйте комплексную рабочую силу, а не просто план обучения. Базового повышения квалификации уже недостаточно. Финансовой функции нужны кросс-функциональные специалисты с критическим мышлением и навыками риск-менеджмента для контроля быстрых решений ИИ, что требует от CFO обновления кадрового плана каждые 6-9 месяцев.

Эти четыре приоритета тесно взаимосвязаны. Ориентированный на принятие решений ИИ даёт более сильные результаты, если он поддержан надёжным контролем. Контроль наиболее эффективен, когда в него встроена система измерений. Измерения масштабируются только тогда, когда сотрудники способны интерпретировать, ставить под сомнение и использовать на практике то, что выдаёт ИИ. Этот взаимоусиливающий цикл обеспечивает устойчивую эффективность. Организации, создающие его, забирают себе все преимущества, — резюмировали авторы отчёта.

Заключение: Внедрение ИИ как фундаментальной финансовой компетенции

Главный вывод отчёта заключается в том, что ИИ раскрывает свой максимальный потенциал в финансах только тогда, когда внедряется как полноценная операционная компетенция и инструмент принятия стратегических решений (планирование, прогнозирование, оценка рисков), а не как способ снижения транзакционных издержек. Конкурентное преимущество в точке перегиба рынка получают организации, которые перестраивают свою операционную модель под ИИ, создавая вокруг него синергетический цикл: направляют инвестиции в экспертную работу, встраивают жёсткий контроль и аудит с первого дня, собирают доказательную базу измерений и формируют квалифицированную рабочую силу, способную критически оценивать и использовать аналитику алгоритмов. Без этой поддерживающей инфраструктуры, качественных данных и человеческого надзора доверие к ИИ падает, а его полезность искусственно ограничивается, тогда как интеграция всех элементов обеспечивает компании устойчивую эффективность по мере роста автономности технологий.