Сегодня многие финансовые команды используют искусственный интеллект (ИИ) прежде всего для того, чтобы быстрее выполнять работу: считывать данные из счетов-фактур, ускорять сверку, готовить отчёты за более короткое время. Эти результаты реальны и поддаются измерению. Однако на заседании совета директоров чаще звучит другой вопрос: «Что инвестиции в ИИ дают компании для принятия более качественных решений?»
Опрос, опубликованный Gartner 20 июля 2026 года, выражает в цифрах разрыв между этими двумя точками зрения. Согласно опросу 204 финансовых руководителей, проведённому в марте 2026 года, 45% инвестиций в ИИ в финансах направлено на производительность и лишь 20% — на качество решений. В этой статье мы рассматриваем, что означает этот дисбаланс и как перебалансировать инвестиционный портфель в пользу качества решений.
Какие финансовые процессы быстро приносят отдачу, мы уже разбирали в нашей статье об автоматизации финансов. У этой статьи другой фокус: помимо выигрыша в скорости — вклад ИИ в роль финансов в принятии решений.
Данные: куда направляются инвестиции и чего ждёт совет директоров?
Распределение, которое приводит Gartner, состоит из трёх групп. 45% участников сообщают, что делают упор на производительность, 35% — что их инвестиции сбалансированы, а 20% — что делают упор на качество решений.
По мнению Gartner, проблема в том, что это распределение не совпадает с приоритетами советов директоров. Финансовые руководители выдвигают на первый план сценарии использования, ориентированные на производительность и эффективность, тогда как советы директоров придают больше веса инвестициям, которые поддерживают рост, улучшают принятие решений и обеспечивают конкурентное преимущество. В итоге возникает ситуация, которую Gartner определяет как «разрыв в восприятии»: финансовая команда сообщает о прогрессе в использовании ИИ, а совет видит ограниченный стратегический эффект.
Потолок прироста производительности
В оценке Gartner обращает на себя внимание один вывод: инвестиции, которые повышают индивидуальную производительность или упрощают операционные процессы, дают в финансовой функции измеримую эффективность, однако у большинства организаций отдача от них имеет потолок. Если работа ускорилась, но эта скорость не меняет более широкого бизнес-решения или не преобразует сколько-нибудь существенно способ работы финансов, выгода, как правило, выходит на плато.
В том же опросе вероятность сообщить о высокой реализованной ценности оказалась более чем вдвое выше у финансовых функций, которые инвестируют в инициативы в области ИИ, создающие новые ценностные предложения, продукты или рынки. Это не значит, что инвестиции в повышение производительности излишни; это показывает, что портфель, состоящий только из них, ограничивает ценность.
Что такое качество решений на практике?
Качество решений может казаться абстрактным понятием, но августовская оценка Gartner 2026 года, посвящённая прогнозированию, делает его конкретным. ИИ способен обновлять прогнозы чаще, чем когда-либо, формировать новые сценарии и сигналы раннего предупреждения. Однако, по оценке Gartner, скорость прогнозирования начала опережать способность руководителей уверенно интерпретировать изменения.
Поэтому Gartner подчёркивает, что успех следует измерять не скоростью, а решениями, которые принимаются уверенно в условиях неопределённости. Рекомендуются следующие инструменты:
- Не каждое обновление требует решения. Какие изменения прогноза требуют действий, а какие — лишь наблюдения, необходимо определить заранее.
- Объяснимость порождает доверие. Результаты прогнозов должны быть связаны с узнаваемыми бизнес-факторами и прозрачными допущениями; необъяснимое изменение подрывает доверие.
- Защитные пороги отделяют сигнал от шума. Триггеры принятия решений, пороги существенности, доверительные интервалы и процессы оспаривания снижают избыточную реакцию на краткосрочные колебания.
Этот подход показывает, что ИИ, направленный на качество решений, не сводится к построению модели: его нужно проектировать вместе с процессом принятия решений, порогами и ответственностью.
Место человеческого суждения
Качество решений зависит и от того, способна ли финансовая команда ставить под сомнение результаты работы ИИ. Сентябрьская оценка Gartner 2026 года отмечает, что даже прошедшие обучение сотрудники финансовых подразделений не уверены, как применять ИИ в повседневной работе. Рекомендуемый путь — перепроектирование работы: пока ИИ готовит первый черновик, сотрудники проверяют результат, ставят под сомнение допущения, изучают исключения и объясняют, что означают цифры. Такое разделение труда является и предварительным условием того, чтобы сценарии использования, направленные на качество решений, работали должным образом.
В той же оценке Gartner рекомендует связывать обучение с точками трения в рабочем процессе: повторяющиеся задачи, узкие места в процессах и ручные передачи работы дают сотрудникам возможность применять ИИ к проблемам, которые им и так необходимо решать. Ценность проектов по повышению производительности проявляется и здесь: прежде чем переходить к поддержке принятия решений, команда на таких задачах учится понимать, где инструмент помогает, а где ошибается.
Практический путь: чек-лист для балансировки портфеля
Шаги ниже — общая рамочная схема, выведенная из результатов, изложенных в источниках; каждой организации её необходимо адаптировать к собственным процессам принятия решений и зрелости данных.
- Классифицируйте текущий портфель. Отметьте каждую инициативу в области ИИ в финансах как «производительность», «баланс» или «качество решений». Такое разделение на три группы, которое использует Gartner, помогает обсуждать распределение с советом директоров на одном языке.
- Зафиксируйте письменно результаты, которых ждёт совет директоров. Перечислите цели уровня организации, такие как рост, распределение капитала, риск и конкурентная позиция; сопоставьте каждую инициативу с той целью, которой она способствует.
- Определите кандидатов для повышения качества решений. Области, на которые указывает Gartner, — улучшение принятия решений, сценарный анализ, выявление возможностей роста и создание повторно используемых активов, таких как данные, модели и знания.
- Измените показатели. Вместо числа пилотных проектов или сэкономленных часов определите показатели, которые отслеживают влияние на уровне организации; охватите и краткосрочную выгоду, и долгосрочную стратегическую ценность.
- Заранее пропишите правила принятия решений. Для инструментов прогнозирования и сценарного анализа чётко определите пороги действий, доверительные интервалы и процесс оспаривания до начала использования.
- Сделайте объяснимость обязательным условием. Результат модели не должен попадать на заседание, где принимается решение, если невозможно объяснить, какой бизнес-фактор изменился.
- Свяжите прирост производительности с решением. Определите, на какой анализ или решение будет направлено время, высвободившееся в ускорившемся процессе; иначе выгода упрётся в потолок.
- Периодически перебалансируйте портфель. Gartner отмечает, что определение успеха — это движущаяся цель, которую по мере изменения потребностей бизнеса необходимо пересматривать.
Вывод
Первая волна ИИ в финансах принесла рост производительности, и эти результаты ценны. Однако данные Gartner показывают, что основная часть инвестиций сосредоточена именно в этой области, тогда как советы директоров ждут качества решений и вклада в рост. Закрыть этот разрыв можно не остановкой проектов по повышению производительности, а добавлением в портфель инициатив, направленных на качество решений, их поддержкой чёткими правилами принятия решений и измерением успеха результатами на уровне организации.
С точки зрения Orient Global, разумной отправной точкой служит честная классификация текущего портфеля ИИ по этим трём категориям.
#interimmanagement #forwarddeployedengineering