ЦИФРОВИЗАЦИЯ И АВТОМАТИЗАЦИЯ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

DIGITALIZATION AND AUTOMATION OF FINANCIAL AND ECONOMIC PROCESSES

Saida Kat

student, finance of the industrial and banking sectors of the economy, Kuban State Technological University,

Russia, Krasnodar

Mikhail Kutin

Scientific Supervisor, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Economics and Finance, Kuban State Technological University

Russia, Krasnodar

АННОТАЦИЯ

В статье показано, как инновации определяют природу цифровой трансформации финансовой отрасли и реализуются в разных цифровых финансовых продуктах. Предметом исследования является влияние цифровых технологий на финансовые процессы организаций. Целью исследования является экспертная оценка текущего состояния цифровой трансформации предприятий финансово-экономических процессов.

ABSTRACT

The article shows how innovations determine the nature of the digital transformation of the financial industry and are implemented in various digital financial products. The subject of the study is the impact of digital technologies on the financial processes of organizations. The purpose of the study is an expert assessment of the current state of digital transformation of enterprises of financial and economic processes.

Ключевые слова: искусственный интеллект, финансовые технологии, инновации, диджитализация.

Keywords: artificial intelligence, financial technologies, innovations, digitalization.

Цифровая трансформация, начатая в последнее десятилетие, привела к радикальной переоценке существующих бизнес-моделей и процессов, при этом технологии и данные все чаще играют центральную роль. Благодаря использованию машинного обучения, искусственного интеллекта (ИИ) и данных цифровая автоматизация процессов позволила преобразовать важнейшие бизнес-процессы, что, в свою очередь, будет способствовать росту производительности [1].

На данный момент технологическая составляющая включает следующие особенности цифровых финансов:

1. Виртуализация финансовых организаций – перевод активов и бизнес-процессов в цифровую форму. Банковские офисы заменяются веб-сайтами и мобильными приложениями, финансовые инструменты приобретают электронный формат (электронная наличность, криптовалюта, токены), взаимодействие с клиентами и контрагентами переводится в информационное пространство.

2. Умная автоматизация – замещение сотрудников финансовых организаций роботами, способными обеспечивать взаимодействие с партнерами и в случае необходимости принимать самостоятельные финансовые решения (робоинвестирование). Сюда же можно отнести «большие данные» – сбор и обработку большого объема информации об участниках рынка финансовых услуг.

3. Технологии распределенного взаимодействия – инструментарий, создающий возможность для удаленного и/или нецентрализованного взаимодействия участников финансовых отношений. Сюда можно отнести технологии удаленной аутентификации, или распределенный реестр.

Интенсивное развитие и распространение цифровых технологий в последние годы значительно меняют облик ключевых отраслей экономики и социальной сферы. Все больше организаций стремятся перенести бизнес-процессы в цифровую среду, тем самым существенно снижая транзакционные издержки и значительно увеличивая объемы экономической деятельности. Столь сильные рыночные изменения связаны с распространением бизнес-моделей, основанных на цифровых технологиях [2]. Вот некоторые примеры таких моделей:

- цифровые платформы и экосистемы, позволяющие ускорить и удешевить доступ потребителей к товарам и услугам;

- новые системы финансирования, включая краудфандинг;

- монетизация персональных данных и профилей, обеспечивающая таргетированное предложение, включая ценообразование и формирование индивидуализированных пакетов продуктов и услуг;

- сервисные модели предоставления ресурсов — например, Bank-as-a-Service (BaaS), Infrastructure-as-a-Service (IaaS).

Алгоритмы не только освобождают людей для выполнения рутинных задач, автоматизация процессов бухгалтерского учета помогает улучшить операции и снизить затраты.

Автоматизация бизнес процессов позволит вывести их на следующий уровень:

1. Обработка кредиторской/дебиторской задолженности: уже существуют системы управления счетами на базе искусственного интеллекта, которые могут значительно упростить обработку счетов-фактур благодаря внедренным цифровым рабочим процессам. Они могут изучить учетные коды, соответствующие каждому счету-фактуре;
2. Регистрация поставщиков: машины могут проверять новых поставщиков, проверяя их кредитные баллы или налоговую информацию, и настраивать их в системе без участия человека и даже запрашивать порталы для получения всей необходимой информации;
3. Закупка: процессы закупок и закупок в большинстве организаций заполнены бумажной работой и используют различные системы и файлы, которые несовместимы друг с другом. По мере интеграции машин с помощью API и обработки неструктурированных данных система закупок в конечном итоге станет безбумажной. Искусственный интеллект идеально подходит для отслеживания изменений цен у ряда поставщиков;
4. Аудиты: оцифровка процесса аудита поможет повысить его безопасность, позволяя вести цифровой учет того, когда и кем был получен доступ к каждому файлу. Вместо поиска в картотечных шкафах документации, необходимой во время аудита, аудиторы могут использовать цифровые файлы;
5. Процесс закрытия ежемесячного/ежеквартального отчета: машины могут публиковать данные из нескольких источников, консолидировать и согласовывать их, ежемесячный/ежеквартальный процесс закрытия не только ускорился, но и стал более точным благодаря поддержке искусственного интеллекта в этом процессе;
6. Управление расходами: алгоритмы могут считывать квитанции, проверять расходы и предупреждать людей о возможном нарушении;
7. Чат-боты с искусственным интеллектом: чат-боты используются для эффективного решения распространенных вопросов или запросов клиентов, включая последние остатки на счетах, время оплаты определенных счетов, статус счетов и многое другое.

По оценкам PwC, 45 % рабочих операций могут быть автоматизированы, и что это автоматизация позволила бы сэкономить в общей сложности около 2 триллионов долларов США на глобальных затратах на рабочую силу. Автоматизация не нова, но недавний прогресс есть. Физические роботы уже давно используются в производстве, но теперь доступны более мощные, более гибкие и менее дорогие роботы. ИИ также не является чем-то новым, но темпы недавнего прогресса таковы. Это ускорение обусловлено тремя факторами:

1. Алгоритмы машинного обучения продвинулись в последние годы, особенно благодаря разработке методов глубокого обучения и усиления обучения, основанных на нейронных сетях (набор алгоритмов, смоделированных по образцу человеческого мозга, которые предназначены для распознавания паттернов);

2. Экспоненциально увеличивающаяся вычислительная мощность стала доступной для гораздо более быстрого обучения более крупных и сложных моделей. Графические процессоры (графические процессоры), первоначально предназначенные для визуализации компьютерной графики в видеоиграх, были перепрофилированы для выполнения обработки данных и алгоритмов, необходимых для машинного обучения, со скоростью, во много раз превышающей скорость традиционных процессорных чипов;

3. Огромные объемы данных, которые могут быть использованы для обучения моделей машинного обучения, генерируются путем ежедневного создания миллиардов изображений, онлайн-потоков кликов, голоса и видео, мобильных местоположений и датчиков, встроенных в Интернет вещей.

Для компаний успешное внедрение технологий автоматизации повысит производительность и может стать конкурентным преимуществом и отличительным признаком. Некоторые выгоды будут получены за счет замещения рабочей силы, но автоматизация также может повысить производительность, увеличить пропускную способность, улучшить прогнозы, результаты, точность, оптимизацию и обеспечить открытие новых возможностей в разных секторах [3].

По оценкам McKinsey & Co, к 2030 году в Европе может быть автоматизировано от 20 до 25 % рабочих операций. Спрос на навыки, которые легче заменить цифровыми технологиями, уже снижается, в то время как отдача от навыков, дополняющих технологии, увеличивается [4]. В целом, это оказало понижательное давление на заработную плату и перспективы трудоустройства работников низкой и средней квалификации, выполняющих рутинные задачи, при одновременной поддержке заработной платы работников более высокой квалификации, которым выгодна работа с цифровыми инструментами. В целом требования к образованию для рабочих мест возрастут, и многим работникам потребуется повысить свой уровень квалификации, чтобы найти новые рабочие места, что откроет возможности для компаний, подвергающихся профессиональной подготовке и обучению высококвалифицированных работников.

Список литературы:

1. Болат Карлыгаш Елеусизкызы, Новокшанова Наталья Александровна Влияние автоматизации на будущее рабочей силы // Наука и образование сегодня. 2018. №7 (30).
2. Котляров И.Д. (2020). Цифровая трансформация финансовой сферы: содержание и тенденции // Управленец. Т. 11, №3. С. 72–81. DOI: 10.29141/2218-5003-2020-11-3-6.
3. Кутин, М. В. Цифровизация экономики в России / М. В. Кутин, А. А. Бурховецкая // Передовые инновационные разработки. Перспективы и опыт использования, проблемы внедрения в производство : Сборник научных статей по итогам десятой международной научной конференции, Казань, 30 ноября 2019 года. – Казань: Общество с ограниченной ответственностью "КОНВЕРТ", 2019. – С. 83-84.
4. The top trends in tech// mckinsey.com. URL: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech (дата обращения 09.01.2022г.)