Финансы в эпоху ИИ: почему финансовый директор должен стать стратегическим партнёром бизнеса

Школа финансов СберУниверситета и Блок «Финансы» Сбера подготовили аналитический отчёт о финансах в эпоху ИИ. Долгое время финансовая функция работала по модели бэк-офиса и ориентировалась на ретроспективный учёт и контроль. Но в эпоху цифровых экосистем и искусственного интеллекта она становится драйвером трансформации бизнес-модели. В этой статье на основе исследований и кейсов рассказываем, как меняется роль финансового директора и в каких направлениях стоит развивать финансовую функцию компании.

Кризис прежнего подхода обусловлен тремя факторами:

В свою очередь, роль соархитектора стратегии означает переход от реактивного исполнения стратегии к активному участию в её 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.

Финансовая функция всё 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).

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

Прежде чем внедрять технологии на базе ИИ, должно быть сформировано чёткое 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 учёт 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.

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.

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.

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 партнёрстве 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.

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.