Будущее уже наступило: как искусственный интеллект меняет сферу финансов и аналитики

Цифровая трансформация перестала быть абстрактным трендом и стала суровой рабочей реальностью. Во многих профессиях незаметно произошла «тихая революция»: искусственный интеллект из футуристической диковинки превратился в ассистента, который не спит, не ест и способен за минуты решать сложные задачи. О том, как ИИ меняет профессию финансиста, порталу Biz360.ru рассказал Михаил Кобаненко, финансовый аналитик Signature Bank. Его взгляд будет интересен не только финансистам, но и предпринимателям, которые привлекают этих специалистов для эффективной работы с финансами.

Если в 2025 году аналитик вручную собирает данные и готовит рутинные отчёты, это уже не признак скрупулёзности и кропотливости, а потеря эффективности. Такова новая аксиома профессионального мира. Сегодня всё, что можно автоматизировать в сфере финансов, уже отдают на откуп машинам. 

Что именно ИИ делает уже сейчас: 

• Сбор и анализ публичных данных. Парсинг отчётов комиссии по ценным бумагам и биржам (SEC), анализ сводок с Earning Calls (телефонных конференций о финансовых результатах), экономическая статистика – всё это ложится на «плечи» алгоритмов. ИИ не просто находит информацию, но и умеет её систематизировать, выделяя ключевые тезисы для человека.
  
  

• Определение Red Flags. В финансах критически важно вовремя заметить тревожные сигналы. Анализ специализированных документов, вроде 10-K и 10-Q (годовой и ежеквартальный отчёты публичных компаний в США) на предмет рисков – та задача, где ИИ проявляет свою железную логику.
  
  

• Оценка рисков в банковской сфере. Автоматическая оценка кредитного профиля клиента, расчёт потенциальных потерь при дефолтах – эти задачи уже стали для ИИ стандартной рутиной.
  
  

• Аудит. Даже консервативная сфера аудита активно внедряет интеллектуальные системы. 

Конечно, процессы не всегда проходят гладко. Так, в компании KPMG был нашумевший случай, когда отчёт, почти полностью подготовленный ИИ, содержал неточные цифры. Но этот провал лишь доказывает правило: технология внедряется повсеместно, и вопрос не в том, использовать ли её, а в том, как делать это с умом. 

Эпоха, когда финансовый аналитик ассоциировался с кропотливым сбором цифр в электронных таблицах, безвозвратно уходит в прошлое. На смену приходит новая реальность, где ключевая ценность специалиста – не в умении добывать данные, а в способности наделять их смыслом. Можно описать эту трансформацию как переход от роли ремесленника к роли архитектора стратегии или шахматиста. 

Искусственный интеллект кардинально перераспределил роли в связке «человек-машина». Если алгоритм за секунды обрабатывает гигантские массивы информации – будь то стенограмма телефонной конференции на 50 страниц или многотомный отчёт, – то задача аналитика усложнилась. Теперь он должен делать то, что пока недоступно машине: интерпретировать противоречивую информацию, выдвигать гипотезы и просчитывать стратегию на несколько ходов вперёд. 

Эта трансформация напрямую повлияла на требуемый набор профессиональных навыков. Сегодня уже никого не удивляет, что финансовый аналитик должен обладать серьёзными IT-компетенциями, а владение инструментами анализа и визуализации данных становится таким же базовым требованием, как когда-то знание Microsoft Office. 

Что входит в новый «технический минимум» финансового аналитика: 

• Python на уровне полного цикла. От аналитика ожидается умение не просто написать скрипт, а провести весь цикл работы с данными: самостоятельно подключиться к источнику, очистить информацию, рассчитать ключевые показатели риска, проверить качество результата и подготовить готовый отчёт.
  
  

• Power BI как инструмент визуализации. Речь идёт не просто о создании «красивых графиков», а о построении интерактивных дашбордов, которые чётко и структурно показывают руководству, где скрываются риски, какие открываются возможности и, что самое важное, какие решения необходимо принять. 

Финальный акцент смещается на скорость принятия решений. Самый изощрённый и красивый отчёт, подготовленный с двухнедельной задержкой, теряет всякую ценность. Задача современного аналитика – организовать свою работу с помощью новых инструментов так, чтобы у руководства компании оставалось время на реальные действия. 

Искусственный интеллект способен блестяще обосновать даже ошибочные выводы. Без правильной постановки задачи алгоритм может оптимизировать неверную цель с катастрофическими последствиями. 

Например, стремясь максимизировать прибыль без ограничений, ИИ может предложить выдать максимальное количество кредитов, полностью истощив резервы ликвидности. Математически это безупречно, но на практике нарушает нормативы ликвидности (15-20% активов) и ведёт к штрафам. 

ИИ не понимает контекста нормативов, этики и репутационных рисков, поэтому задача человека – применять системное мышление, оценивая последствия решений для бизнеса в целом. Ответственность всегда остаётся за людьми – сослаться на ошибку алгоритма не получится. 

Современные реалии требуют перехода от традиционного обучения к дробному подходу. Короткие 15-минутные сессии с мгновенным применением знаний на практике доказали свою эффективность. Такой формат позволяет сотрудникам сразу внедрять полученные инструменты в работу, что гораздо продуктивнее многочасовых лекций. 

Для поддержания скорости обучения критически важна библиотека шаблонов и промптов. Этот репозиторий проверенных решений помогает команде быстро адаптироваться к изменениям, используя готовые фрагменты кода, структуры отчётов и эффективные формулировки запросов к ИИ. Сохранение рабочих промптов особенно ценно, так как избавляет от необходимости постоянно переписывать инструкции и ускоряет внедрение новых решений. 

Эффективность работы с искусственным интеллектом на 90% определяется качеством запроса. Плохой промпт – «сделай отчёт», хороший промт – это многошаговый, проверяемый и конкретный вопрос. 

Примеры результативных запросов: 

• Не «собери цифры», а «выяви, как изменились прогнозы компании по выручке за последние три квартала, и какие факторы руководство называло в качестве ключевых драйверов или рисков».
  
  

• Не «проанализируй денежный поток», а «какие факторы, кроме операционной прибыли, могут существенно повлиять на свободный денежный поток компании в следующем году?» 

При таком подходе ИИ работает как партнёр-аналитик, который может подсветить связи и факторы, неочевидные на первый взгляд. 

Главное правило – всегда требовать источники. Блестяще сформулированный ответ без ссылки на конкретный документ – это не аналитика, а всего лишь хорошо изложенная догадка. Возможность проверить первоисточник и оценить его надёжность отличает профессиональную работу от красивой, но бесполезной фантазии. 

Цифровая трансформация – это фундаментальное изменение самой сути профессии, которое требует пересмотра подходов к обучению, управлению и даже корпоративной культуре. В мире, где рутина автоматизирована, главным двигателем роста становится любопытство – и лучше всего оно раскрывается в правильно созданной рабочей среде. 

Речь идёт о психологической безопасности – атмосфере, в которой сотрудник может пробовать новое, задавать неудобные вопросы и тестировать гипотезы без страха наказания за неудачу. 

Практический совет – внедрять небольшие вызовы: предложить команде за неделю найти способ сократить ручной отчёт или автоматизировать один конкретный процесс. Такие микрозадачи помогают людям понять, что эксперименты не только разрешены, но и поощряются. 

Карьера в финансах становится всё более проектной и глобальной. Технических знаний уже недостаточно – критически важным становится понимание культурных и календарных контекстов, потому что на финансовые решения влияют именно они. 

Один и тот же отчёт или бизнес-модель будут по-разному восприняты в разных частях света. В Азии корпоративная активность может замирать на время Lunar New Year, в Европе сроки сделок сдвигаются из-за национальных каникул, а в Японии решения принимаются медленнее из-за многоступенчатой структуры согласований. В США, напротив, доминирует культура скорости: «сначала запустить, потом исправлять». 

В условиях цифровой трансформации ценность специалиста определяют два ключевых навыка: 

• Искусство переводчика: от данных к действиям. Способность превращать сложную аналитику в конкретные решения для тех, кто не погружен в цифры. Ценность представляет не сбор данных, а умение дать чёткий ответ на вопрос «Что именно нужно сделать?» 
  
  

• Роль интегратора: управлять усиленными ИИ командами. Ключевой навык – быть катализатором коллективных решений. Когда каждый специалист с ИИ генерирует мощные идеи, важно синхронизировать их усилия и преодолевать гиперконфликт компетенций. 

Современный финансист всегда будет востребован, если у него хорошо развиты эти качества: 

• Интеллектуальная честность. Способность признать уровень неопределённости и не подгонять выводы под желаемый результат.
  
  

• Системное любопытство. Не принимать цифры как данность – даже от самого продвинутого алгоритма. Любопытство превращает аналитика из регистратора данных в исследователя и стратега. 
  
  

• Практическая смелость. Готовность не только обсуждать гипотезы, но и внедрять их в реальной работе. 

Самый мощный инструмент будущего – это не какой-то конкретный алгоритм, а симбиоз человеческой интуиции, критического мышления и машинной скорости. Тот, кто научится выстраивать эту эффективную систему, не просто останется востребованным – он получит возможность решать задачи, которые ещё вчера казались недостижимыми. 

Эпоха ИИ в финансах – это не угроза, а возможность для роста, открывающая путь для настоящих прорывов и открытий.

Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал и страницу в «ВКонтакте».
biz360 biz360