Искусственный интеллект быстро стал стратегическим приоритетом для руководителей финансовых подразделений в разных отраслях благодаря обещаниям более быстрых процессов, более точных выводов и большей операционной эффективности. Согласно недавнему отчету KPMG, 75% организаций уже активно используют ИИ в финансовой функции, что значительно выше, чем 30% в 2024 году.

Однако для многих первое поколение ИИ-инструментов не оправдало ожиданий. Вместо того чтобы принципиально изменить работу финансовых команд, ИИ в основном ограничивался функциями чатбота — он суммировал информацию и давал общие рекомендации, не понимая более широкого бизнес-контекста и не подключаясь к системам, где финансовая работа действительно выполняется. Несмотря на высокий уровень внедрения, лишь 23% организаций сообщают, что ИИ превосходит их ожидания.

Эпоха чатботов, однако, подходит к концу. Следующее поколение ИИ в финансах будет определяться инструментами, обладающими контекстом, системной связностью и управляемостью, необходимыми для того, чтобы стать активными участниками финансовых операций — то, что в отрасли уже называют «agentic AI», и в развитие чего также инвестируют крупные технологические компании, включая Google, Microsoft и Salesforce.

Автономный ИИ не справляется с задачами в финансах

Для большинства финансовых команд первый этап внедрения ИИ означал использование чат-интерфейсов на базе передовых моделей, таких как ChatGPT и Claude. Данные экспортировались из существующих технологических стеков и вставлялись в чатбот. Параллельно разработчики программного обеспечения спешно добавляли функции ИИ в устаревшие платформы, а стартапы продвигали опыт «AI-native».

Модели вроде ChatGPT и Claude, безусловно, могут повысить продуктивность в задачах вроде суммирования документов и других простых действий. Но этот уровень полезности далеко не соответствует тому преобразованию, которое финансовые руководители ожидали от своих первоначальных инвестиций в ИИ.

Ключевое ограничение автономного ИИ заключается в том, что он существует вне систем, где фактически выполняется финансовая работа. Он не может получить доступ к процессам accounts payable (AP), данным о поставщиках, счетам, истории платежей — то есть к информации, которая обеспечивает критически важный контекст для содержательных рекомендаций. Более того, поскольку автономный ИИ работает отдельно от других инструментов финансового технологического стека, он не может действовать на основе собственных рекомендаций. Один ИИ-инструмент может проанализировать расхождение, но не может его расследовать; другой может рекомендовать одобрение, но не может направить счет нужному человеку в нужное время.

Открытые протоколы, такие как MCP, — это новая эра ИИ

Открытые протоколы, такие как Model Context Protocol (MCP), начинают устранять этот разрыв. MCP, представленный Anthropic в конце 2024 года как стандарт с открытым исходным кодом, предлагает стандартизированный способ безопасного подключения ИИ к системам, где выполняется финансовая работа. Вместо работы как автономный чатбот ИИ, подключенный через MCP, может получать доступ к релевантным данным, понимать бизнес-контекст и выполнять разрешенные действия в режиме реального времени.

Это означает существенный сдвиг. Если раньше ИИ был ограничен ответами на вопросы, то открытые протоколы позволяют ему стать активным участником финансовых процессов.

Представим ситуацию, в которой поставщик отправляет счет в команду AP покупателя, а цена не совпадает с заказом на поставку. Автономный ИИ-инструмент может объяснить расхождение или предложить следующие шаги. Но ИИ, подключенный через открытый протокол, такой как MCP, может напрямую участвовать в расследовании и устранении проблемы: он может найти правильный заказ на поставку и историю поставщика, сравнить текущую цену с прошлыми счетами, определить вероятную причину несоответствия, направить счет нужному утверждающему, уведомить соответствующих заинтересованных лиц и зафиксировать решение — и все это в рамках установленных организацией разрешений, политик утверждения и рабочих процессов. Ручной труд сокращается, а команда при этом сохраняет полный контроль.

Влияние особенно заметно в финансах и AP

Каждый день финансовые команды создают и обрабатывают огромные объемы операционных данных — счета, заказы на поставку, записи о поставщиках, историю платежей, контракты и рабочие процессы утверждения. В совокупности эти данные могут дать ИИ контекст, необходимый для более качественных решений и значимых действий. Однако в большинстве организаций финансовые данные распределены по разрозненным системам и подчинены строгим ограничениям доступа.

Открытые протоколы, такие как MCP, обеспечивают структуру, позволяющую ИИ безопасно подключаться к этим финансовым данным. Командам больше не нужно вручную переносить данные между разрозненными инструментами, поскольку ИИ может получать нужную информацию в нужный момент, оставаясь в рамках существующих разрешений, политик утверждения и требований аудита. В результате финансовые команды экономят время и работают быстрее, сохраняя безопасность и контроль.

Хотя открытые протоколы могут существенно повлиять на разные бизнес-функции, особенно заметно это в accounts payable, где недостаток контекста часто приводит к просроченным платежам поставщикам, необнаруженному мошенничеству и перерасходу. Например, для решения расхождения в счете может потребоваться найти правильный заказ на поставку, проверить исторические цены, подтвердить факт получения товаров и определить надлежащего утверждающего. Или же урегулирование спора с поставщиком может включать поиск в бесчисленных письмах, платежных записях и сопроводительных документах. Все эти задачи требуют времени, а медленное разрешение может создать реальный бизнес-риск.

С открытыми протоколами, такими как MCP, подобные прежде трудоемкие проверки часто можно завершить за минуты. Проблемы решаются быстрее, а у команд появляется больше времени для задач с более высокой ценностью.

При наличии открытых протоколов ИИ эволюционирует из удобной функции повышения продуктивности в базовую финансовую инфраструктуру. Организация получает возможность принимать более качественные и своевременные решения, продвигающие бизнес вперед, без ущерба для точности, управляемости или контроля.

Открытые протоколы привносят управление туда, где его не было

По мере того как ИИ все глубже внедряется в бизнес-операции, многие финансовые руководители сохраняют осторожность. Безопасность часто является главным вопросом, и это обоснованно. Финансовые системы содержат крайне чувствительную информацию, и руководителям необходимо убедиться, что любая технология, работающая с этими данными, соответствует самым высоким стандартам безопасности. Финансовые функции также действуют в рамках строгих нормативных режимов — контролей Sarbanes-Oxley (SOX) в США, рамок защиты данных, таких как GDPR в Европе, и требований PCI-DSS к платежным данным, — что делает управляемый, поддающийся аудиту доступ ИИ не роскошью, а практической необходимостью.

Открытые протоколы не означают открытый доступ ко всем финансовым системам. Напротив, протоколы вроде MCP создают безопасные, основанные на ролях соединения между ИИ и финансовыми системами, которые уважают существующие пользовательские разрешения, политики утверждения и требования аудита. Каждое взаимодействие может быть ограничено по объему, отслежено и зарегистрировано.

На самом деле такой подход часто значительно безопаснее того, что сегодня происходит во многих организациях, где сотрудники регулярно загружают счета, контракты и другие чувствительные финансовые данные в публичные ИИ-инструменты. Эти неформальные, неуправляемые процессы создают риски для безопасности и соответствия требованиям. Открытые протоколы предлагают более безопасную альтернативу: вместо того чтобы сотрудники обходили существующие системы, организации могут предоставить ИИ безопасный, аудируемый доступ к нужной информации, сохраняя при этом управление, подотчетность и контроль, необходимые финансовым командам.

Что дальше для ИИ в финансах

Эпоха чатботов в финансовом ИИ уступает место новому поколению, в котором открытые протоколы обеспечивают ИИ контекстом и связностью, необходимыми для создания реальной бизнес-ценности. Финансовые команды, которые рано примут этот подход, получат существенный выигрыш в эффективности, а также долгосрочное конкурентное преимущество, которое будет только расти.

Чем дольше такие протоколы используются, тем больше контекстных данных ИИ может анализировать и усваивать. В результате его способность оптимизировать рутинные задачи, выявлять инсайты и поддерживать принятие решений продолжает улучшаться. Организациям, которые откладывают внедрение, будет сложно догнать ранних последователей.

В то же время открытые протоколы меняют и роль финансовой функции. Когда финансовая операционная система организации способна обрабатывать рутинную работу в фоновом режиме, у команд появляется больше времени для анализа более высокой ценности и решений, которые действительно требуют человеческого участия.

Финансовая операционная система не определяется одним инструментом или платформой. Это направление, в котором движется отрасль, — туда, где ИИ обладает контекстом, связностью и управляемостью, необходимыми для того, чтобы стать активным участником повседневных финансовых операций.

О Ottimate

Ottimate — это платформа автоматизации accounts payable на базе ИИ, которая помогает финансовым командам сокращать расходы, предотвращать переплаты, выявлять мошенничество и обеспечивать соблюдение политик на всем жизненном цикле счета — от выставления до оплаты.

Больше материалов о финтехе: The AI Shift in Fraud: Why Banks Need a New Playbook

[Чтобы поделиться с нами своими мыслями, напишите на psen@itechseries.com ]